LinkedIn中的个人主页是访问量最多的页面之一，它允许其他人访问你的个人主页，从而了解你的专业技能，经验和兴趣等，所以确保用户访问主页时以最快的速度返回是非常重要的。这篇文章，将谈论LinkedIn如何调优，从而确保个人主页达到毫秒级别的响应速度。
背景
在单个数据中心中，个人主页的QPS能轻松的到达几十万以上，然而，当流量发生切换的时候（流量从一个数据中心切换到另一个数据中心），这些额外的负载就会被加到目标数据中心，导致QPS上扬，延迟增大。最终可能导致请求超时。个人主页变慢，就会拖慢其他依赖主页的接口，整个WEB服务性能出现级联反应。
整个切换过程各种问题非常多，这篇文章我们主要介绍在流量高峰期的时候，数据路由层碰到的垃圾收集性能问题，以及我们从CMS切换到G1的动机，我们还将对数据中心切换做进一步的优化。
配置CMS的路由器问题
LinkedIn的个人主页数据保存在Espresso中（LinkedIn使用的分布式、面向文档、水平扩容以及高可用的KV存储，你可以把它当作LinkedIn的MongoDB），当用户触发一个到Espresso的读写请求时， 路由器首先把请求定向到包含请求数据的存储节点。许多客户端选择从Master存储节点读取数据，仅是为了保证读取的一致性。然而，客户端也可以选择通过将读请求发送到从节点从而扩展读取能力，当然代价就是可能读取到过时的数据。
Identity服务，即提供主页数据的系统，过去一年该服务的QPS翻了一倍，由于这个服务海量的请求，导致它会对存储节点产生几十万QPS。此外，随着服务存活的时间越长，JVM中CMS的堆碎片化问题就越严重：
前段时间，我们大概切换了网站某个数据中心75%的流量到另一个数据中心，这个动作导致路由器返回给上游调用大量的503响应码告警。并且JVM出现了大量的晋升失败（promotion failures），导致路由器上很长、而且很多的停顿。很长的停顿就会让许多客户端尝试多次重试，从而使问题越来越恶化。路由器服务中，两个特别突出的JVM参数： -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly引起了我们的注意。
这两个参数意味着，老年代（3G）占用75%，即2.25G的时候，就会满足触发CMS的条件。另外，考虑到老年代中巨大的垃圾碎片，老年代可能在占用1.9G的时候，promotion failed就会被触发，导致2.8秒的长时间停顿：
我们最初的想法是将老年代的大小翻倍提升到6G，这样可能帮助我们减少碎片化问题。但是，我们很快意识到，增加老年代容量只能延迟整体的清理时间，但是并不是杜绝碎片化问题和promotion failed，并且这次停顿达到了惊人的10.76秒，如下图所示：
CMS的碎片化
许多垃圾回收器都有一个标记阶段：发现并标记存活的对象，然后清理阶段回收死对象占用的内存空间。CMS不是采用复制算法的垃圾收集器，这就意味着在扫描和清理阶段，只能在它的free-list中更新对象，但是不会压缩存活的对象，这就会在内存中产生一个一个的“洞”，如下图所示，展示了这些“洞”是如何导致堆的碎片化的：
如上图所示，是CMS回收前后的对比图。由上图可知，在老年代使用65%的时候满足了触发CMS GC的条件。下图中空白处就是CMS GC回收掉的垃圾释放的空间，由于这些小空间，慢慢就就出现了碎片化（图中空白处所示），而且随着越来越多次触发CMS，碎片化问题会越来越严重。
再看下面这幅图，请求需要4KB的空间，即使堆中总有效内存是足够的（所有空白处相加），但是这个请求还是无法成功分配到内存，因为没有连续至少4KB的空间，最终导致promotion failure：
调优
现在的情况，个人主页请求的响应报文大小在2MB以内。一开始，晋升到Old区的对象都是分配的连续的内存块。 随着时间的推移，许多大大小小不同尺寸的对象被分配，碎片化开始形成并越来越严重。接下来的某个时间点，如果晋升一个2MB甚至更大的对象，老年代可能就没有这么多连续的内存空间。那么一个FullGC就会被触发，FullGC意味着完全的STW，应用线程彻底停止，直到完成对堆的清理。而且FullGC的时间一般都是持续超过1秒，甚至几秒，上10秒。堆越大FullGC停顿的时间就越长。所以，增大内存（当前的Xmx为4GB，我们尝试将其调大到5GB，甚至10GB）并不能解决办法，它只是拖延了长时间停顿的问题，并且我们看到了更长的GC停顿。
切换到G1的动机
总之，CMS垃圾回收器不能满足我们对性能的需求，而G1相比CMS有更清晰的优势：
- CMS没有采用复制算法，所以它不能压缩，最终导致内存碎片化问题。而G1采用了复制算法，它通过把对象从若干个Region拷贝到新的Region过程中，执行了压缩处理。
- 在G1中，堆是由Region组成的，因此碎片化问题比CMS肯定要少的多。而且，当碎片化出现的时候，它只影响特定的Region，而不是影响整个堆中的老年代。
- 而且CMS必须扫描整个堆来确认存活对象，所以，长时间停顿是非常常见的。而G1的停顿时间取决于收集的Region集合数量，而不是整个堆的大小，所以相比起CMS，长时间停顿要少很多，可控很多。
G1调优
G1被配置在一部分服务器上，且堆大小为5G，测试其与CMS的对比效果。并且路由器节点运行在JDK8上：Intel Xeon E5-2640芯片，24核心，2.5GHz，64G内存。
- Reference处理问题
G1偶然性出现奇怪的soft/weak引用清理，从下面的日志可以看出，在YGC阶段清理时，Ref Proc居然耗时达到101.3毫秒，从而导致Eden区减少，这就会导致部分对象提早晋升到Old区，从而导致并发GC周期变短：
我们通过设置 -XX:G1NewSizePercent=40，即设置年轻代占用堆最小百分比为40%来解决这个问题。因为有了这个设置，即使引用处理耗时变长，Eden区大小也不可能比这个阈值更低，从而避免对象提早晋升。同时，我们还添加了参数 -XX:+ParallelRefProcEnabled，从而在Remark阶段多线程并发处理引用对象。
- G1的Region大小
G1使用默认的Region大小，但是运行没多久后，我们就看到了巨大（humongous）对象！对于G1来说，只有那些超过Region大小50%的对象，才会被当作巨大对象。巨大对象分配时需要连续的Region集合，并且直接被分配在H区（特殊的Old区）。在JDK8U40之前，巨大对象只能在并发收集阶段或者FullGC时才能回收清理，JDK8U40之后，有一定的优化。因此，我们将JDK升级到8U40以后的版本，清理就可以在更早的GC阶段进行了。
CMS vs. G1
接下来，从堆的使用情况、CPU使用时间和GC暂停时间等几个方面对比CMS和G1。
先看CMS的一些统计信息--说明，CMS+ParNew的组合，GC日志中出现 AllocationFailure就表示发生了YGC：
再看G1的一些统计信息--说明，G1的话，GC日志中出现 EvacuationPause就表示发生了YGC：
- 堆使用情况
如下两张图所示，第一张图是CMS堆的使用情况，我们可以发现，有3次明显的波动，即发生了3次CMS GC：
第二张图是G1堆的使用情况。我们可以看到，只有1次明显的波动，所以G1相比CMS优势明显：
- CPU使用时间
我们再看CPU使用时间，如第一张图所示，是CMS的CPU使用时间，有3次的毛刺，这3次毛刺的时间点刚好是发生CMS GC的时候，事实上就是CMS的Remark非常耗时，且峰值达到了惊人的115ms。
第二张图是G1的CPU使用时间，我们可以看到，只有1次明显的波动，且峰值只有75ms左右：
- YGC停顿时间
CMS+ParNew前提下，YGC的平均停顿时间是20～25ms。而G1前提下，YGC的停顿时间是27～30ms，尽管G1相比CMS的YGC平均停顿时间高20%左右，但是G1大概是3秒1次YGC，而CMS的化，大概1秒1次YGC。所以，以3秒为单位的话，CMS的停顿时间要放到3倍，即60～75ms，远远大于G1的27～30ms。因此，G1相比CMS的吞吐能力更强。
如下面两张图所示，前面一张图是CMS的YGC停顿时间，后面一张图是G1的YGC停顿时间：
- 并发GC频率
并发收集就是当老年代达到一定比例的时候，比如CMS通过参数 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75配置老年代占用75%的时候满足并发GC的条件。
对于Identity服务而言，平均6～8小时发生一次CMS GC。而对于G1，周期差不多，大概在6～7小时。如下面两张图所示，前面一张图是CMS并发收集周期，后面一张图是G1并发收集周期：
- Remark停顿时间
并发标记阶段就是GC从Root集合遍历并标记存活对象，这个是一个并发阶段，即应用线程和GC线程一起运行。然而，Remark阶段是STW的，意味着应用线程必须停顿，直到GC从并发标记开始到找出所有更新的引用。
因为并发收集应用停顿时间主要来自于Remark阶段（相比起Remark阶段，初始化标记阶段时间短很多），因此，调优让Remark停顿时间尽可能的低，就变得非常非常重要。对于Identity服务，CMS的Remark阶段平均停顿时间是150ms，而G1只有50ms。可见，相比CMS，G1并发标记阶段的停顿时间控制好很多。
调优效果
通过从CMS切换到G1，我们将平均停顿时间从150ms降低到50ms，并且大大减少了JVM碎片化问题（G1也不能完全避免），并且几乎没有观察到延迟毛刺。而且，将一个数据中心的流量全部切换到另一个数据中心的流量，也完全可以Hold住了。
这次调优已经证明，G1很大的缓解了性能问题，最大化吞吐量的同时，也最小化了延迟，现在服务的平均RT只有30ms。除了Identity服务之外，我们还在测量其他集群的性能指标，以了解它们将从G1中受益多少。