背景
最近对负责的项目进行了一次性能优化，其中包括对 JVM 参数的调整，算是进行了一次简单的 JVM 调优，JVM 参数调整之后，服务的整体性能有 15% 左右的提升，还算不错。
先介绍一下项目的基本情况：
项目是一个高 QPS 压力的 web 服务，单机 QPS 一直维持在 1.5K 以上，由于旧机器的”拖累”，配置的堆大小是 8G，其中 young 区是 4G，垃圾回收器用的是 parNew + CMS。
旧状
首先是查看当前 GC 的情况，主要是使用 jstat 查看 GC 的概况，再查看 gc log，分析单次 gc 的详细状况。
使用 jstat -gcutil pid 1000 每隔一秒打印一次 gc 统计信息。
可以看到，单次 gc 平均耗时是 60ms 左右，还算可以接受，但 YGC 非常频繁，基本上每秒一次，有的时候还会一秒两次，在一秒两次的时候，服务对业务响应时长的压力就会变得很大。
接着查看 gc log，打印 gc log 需要在 JVM 启动参数里添加以下参数：
-
-XX:+PrintGCDateStamps：打印 gc 发生的时间戳。 -
-XX:+PrintTenuringDistribution：打印 gc 发生时的分代信息。 -
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime：打印 gc 停顿时长 -
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime：打印 gc 间隔的服务运行时长 -
-XX:+PrintGCDetails：打印 gc 详情，包括 gc 前/内存等。 -
-Xloggc:../gclogs/gc.log.date：指定 gc log 的路径
看到的 gc log 形如：
单次 GC 方面并不能直接看出问题，但可以看到 gc 前有很多次 18ms 左右的停顿。
分析和调整
YGC 频繁
直接查看 gc log 并不直观，我们可以借用一些可视化工具来帮助我们分析， [gceasy](https://gceasy.io/) 是个挺不错的网站，我们把 gc log 上传上去后， gceasy 可以帮助我们生成各个维度的图表帮助分析。
查看 gceasy 生成的报告，发现我们服务的 gc 吞吐量是 95%，它指的是 JVM 运行业务代码的时长占 JVM 总运行时长的比例，这个比例确实有些低了，运行 100 分钟就有 5 分钟在执行 gc。幸好这些 GC 中绝大多数都是 YGC，单次时长可控且分布平均，这使得我们服务还能平稳运行。
解决这个问题要么是减少对象的创建，要么就增大 young 区。前者不是一时半会儿都解决的，需要查找代码里可能有问题的点，分步优化。
而后者虽然改一下配置就行，但以我们对 GC 最直观的印象来说，增大young 区，YGC 的时长也会迅速增大。46 张 PPT 弄懂 JVM 这个必须分享给你。
其实这点不必太过担心，我们知道 YGC 的耗时是由 GC 标记 + GC 复制 组成的，相对于 GC 复制，GC 标记是非常快的。而 young 区内大多数对象的生命周期都非常短，如果将 young 区增大一倍，GC 标记的时长会提升一倍，但到 GC 发生时被标记的对象大部分已经死亡， GC 复制的时长肯定不会提升一倍，所以我们可以放心增大 young 区大小。
由于低内存旧机器都被换掉了，我把堆大小调整到了 12G，young 区保留为 8G。Java 系列教程及源码整理：https://github.com/javastacks/javastack
分代调整
除了 GC 太频繁之外，GC 后各分代的平均大小也需要调整。
我们知道 GC 的提升机制，每次 GC 后，JVM 存活代数大于 MaxTenuringThreshold 的对象提升到老年代。当然，JVM 还有动态年龄计算的规则：按照年龄从小到大对其所占用的大小进行累积，当累积的某个年龄大小超过了 survivor 区的一半时，取这个年龄和 MaxTenuringThreshold 中更小的一个值，作为新的晋升年龄阈值，但看各代总的内存大小，是达不到 survivor 区的一半的。
所以这十五个分代内的对象会一直在两个 survivor 区之间来回复制，再观察各分代的平均大小，可以看到，四代以上的对象已经有一半都会保留到老年区了，所以可以将这些对象直接提升到老年代，以减少对象在两个 survivor 区之间复制的性能开销。
所以我把 MaxTenuringThreshold 的值调整为 4，将存活超过四代的对象直接提升到老年代。46 张 PPT 弄懂 JVM 这个必须分享给你。
偏向锁停顿
还有一个问题是 gc log 里有很多 18ms 左右的停顿，有时候连续有十多条，虽然每次停顿时长不长，但连续多次累积的时间也非常可观。
1.8 之后 JVM 对锁进行了优化，添加了偏向锁的概念，避免了很多不必要的加锁操作，但偏向锁一旦遇到锁竞争，取消锁需要进入 safe point，导致 STW。
解决方式很简单，JVM 启动参数里添加 -XX:-UseBiasedLocking 即可。另外，关注公众号Java技术栈，在后台回复：面试，可以获取我整理的 JVM 系列面试题和答案，非常齐全。
结果
调整完 JVM 参数后先是对服务进行压测，发现性能确实有提升，也没有发生严重的 GC 问题，之后再把调整好的配置放到线上机器进行灰度，同时收集 gc log，再次进行分析。
由于 young 区大小翻倍了，所以 YGC 的频率减半了，GC 的吞量提升到了 97.75%。平均 GC 时长略有上升，从 60ms 左右提升到了 66ms，还是挺符合预期的。
由于 CMS 在进行 GC 时也会清理 young 区，CMS 的时长也受到了影响，CMS 的最终标记和并发清理阶段耗时增加了，也比较正常。
另外我还统计了对业务的影响，之前因为 GC 导致超时的请求大大减少了。
小结
总之，这是一次挺成功的 GC 调整，让我对 GC 有了更深的理解，但由于没有深入到 old 区，之前学习到的 CMS 相关的知识还没有复习到。
不过性能优化并不是一朝一夕的事，需要时刻关注问题，及时做出调整。