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JVM性能调优实践（二）——G1 垃圾收集器分析、调优篇

周三不加班

发布于 2019-09-03 02:49:22

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1前言

关于G1 GC以及其他垃圾收集器的介绍可以参考前一篇JVM性能调优实践——G1 垃圾收集器介绍篇。了解了G1垃圾收集器的运行机制之后，就可以针对一些GC相关参数来调整内存分配以及运行策略。下文的调优主要针对G1垃圾收集器进行介绍，以及会分析一下G1 GC的日志格式。

2G1 GC日志分析

在执行具体的调优任务前，需要结合GC日志以及应用本身的特点。打印详细GClog,需要添加如下启动参数：

-XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps

本文使用的Java version：

java version "1.8.0_60"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_60-b27)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.60-b23, mixed mode)

下面截取gc.log 中的一次YoungGC和一次MixedGC。

2018-05-26T19:51:45.808-0800: 127.031: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0063650 secs]
   [Parallel Time: 5.5 ms, GC Workers: 4]
      [GC Worker Start (ms): Min: 127030.7, Avg: 127030.7, Max: 127030.7, Diff: 0.0]
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 1.1, Avg: 1.3, Max: 1.5, Diff: 0.4, Sum: 5.3]
      [Update RS (ms): Min: 1.3, Avg: 1.4, Max: 1.4, Diff: 0.1, Sum: 5.4]
         [Processed Buffers: Min: 3, Avg: 12.5, Max: 24, Diff: 21, Sum: 50]
      [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.1, Avg: 0.3, Max: 0.7, Diff: 0.5, Sum: 1.3]
      [Object Copy (ms): Min: 2.2, Avg: 2.4, Max: 2.5, Diff: 0.4, Sum: 9.5]
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.8, Max: 3, Diff: 2, Sum: 7]
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.1, Diff: 0.0, Sum: 0.1]
      [GC Worker Total (ms): Min: 5.4, Avg: 5.4, Max: 5.4, Diff: 0.1, Sum: 21.6]
      [GC Worker End (ms): Min: 127036.1, Avg: 127036.1, Max: 127036.1, Diff: 0.0]
   [Code Root Fixup: 0.1 ms]
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   [Clear CT: 0.1 ms]
   [Other: 0.6 ms]
      [Choose CSet: 0.0 ms]
      [Ref Proc: 0.3 ms]
      [Ref Enq: 0.0 ms]
      [Redirty Cards: 0.1 ms]
      [Humongous Register: 0.0 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.0 ms]
      [Free CSet: 0.0 ms]
   [Eden: 39.0M(39.0M)->0.0B(2048.0K) Survivors: 3072.0K->4096.0K Heap: 111.4M(128.0M)->72.9M(128.0M)]
 [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] 

2018-05-26T19:57:20.534-0800: 461.748: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (mixed), 0.0685311 secs]
   [Parallel Time: 67.2 ms, GC Workers: 4]
      [GC Worker Start (ms): Min: 461748.1, Avg: 461748.1, Max: 461748.1, Diff: 0.0]
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.8, Avg: 2.6, Max: 7.5, Diff: 6.6, Sum: 10.5]
      [Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.3, Max: 0.7, Diff: 0.7, Sum: 1.4]
         [Processed Buffers: Min: 0, Avg: 9.2, Max: 35, Diff: 35, Sum: 37]
      [Scan RS (ms): Min: 29.7, Avg: 34.3, Max: 36.1, Diff: 6.5, Sum: 137.1]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.5, Max: 0.8, Diff: 0.8, Sum: 2.0]
      [Object Copy (ms): Min: 28.8, Avg: 29.3, Max: 29.8, Diff: 1.0, Sum: 117.1]
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 0.3]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum: 4]
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [GC Worker Total (ms): Min: 67.1, Avg: 67.1, Max: 67.1, Diff: 0.0, Sum: 268.5]
      [GC Worker End (ms): Min: 461815.2, Avg: 461815.2, Max: 461815.2, Diff: 0.0]
   [Code Root Fixup: 0.3 ms]
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   [Clear CT: 0.1 ms]
   [Other: 1.0 ms]
      [Choose CSet: 0.4 ms]
      [Ref Proc: 0.2 ms]
      [Ref Enq: 0.0 ms]
      [Redirty Cards: 0.1 ms]
      [Humongous Register: 0.0 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.0 ms]
      [Free CSet: 0.2 ms]
   [Eden: 5120.0K(5120.0K)->0.0B(57.0M) Survivors: 1024.0K->1024.0K Heap: 64.3M(128.0M)->55.8M(128.0M)]
 [Times: user=0.07 sys=0.11, real=0.07 secs]

两个收集过程的日志格式相似。先以young gc为例，分析一下日志信息。

3GC并行任务

并行任务部分主要包含Parallel Time这一行以及其下面的详细任务信息。

[Parallel Time: GC Workers]

[Parallel Time: 5.9 ms, GC Workers: 4] 这一行标记着并行阶段的汇总信息。总共花费时间以及GC的工作线程数。

后续的这两行，start-end是时间戳信息。Diff是偏移平均时间的值。Diff越小越好，说明每个工作线程的速度都很均匀，如果Diff值偏大，就要看下面具体哪一项活动产生的波动。Avg代表平均时间值。如果Avg跟Min,Max偏差不大是比较正常的，否则也要详细分析具体的偏差值大的任务。

[GC Worker Start (ms): Min: 127030.7, Avg: 127030.7, Max: 127030.7, Diff: 0.0]
[GC Worker End (ms): Min: 127036.1, Avg: 127036.1, Max: 127036.1, Diff: 0.0]

下一段显示的是详细的并行阶段的GC活动。

[Ext Root Scanning (ms): Min: 1.1, Avg: 1.3, Max: 1.5, Diff: 0.4, Sum: 5.3]
      [Update RS (ms): Min: 1.3, Avg: 1.4, Max: 1.4, Diff: 0.1, Sum: 5.4]
         [Processed Buffers: Min: 3, Avg: 12.5, Max: 24, Diff: 21, Sum: 50]
      [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.1, Avg: 0.3, Max: 0.7, Diff: 0.5, Sum: 1.3]
      [Object Copy (ms): Min: 2.2, Avg: 2.4, Max: 2.5, Diff: 0.4, Sum: 9.5]
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.8, Max: 3, Diff: 2, Sum: 7]
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.1, Diff: 0.0, Sum: 0.1]
      [GC Worker Total (ms): Min: 5.4, Avg: 5.4, Max: 5.4, Diff: 0.1, Sum: 21.6]

Ext Root Scanning

外部根区扫描。外部根是堆外区。JNI引用，JVM系统目录，Classloaders等。后面跟着具体的时间信息。

RSet的处理

log中RS指的是RSet。RSet详细信息可以看G1 GC介绍。

UpdateRS:更新RSet的时间信息。-XX:MaxGCPauseMillis参数是限制G1的暂停之间，一般RSet更新的时间小于10%的目标暂停时间是比较可取的。如果花费在RSetUpdate的时间过长，可以修改其占用总暂停时间的百分比-XX:G1RSetUpdatingPauseTimePercent。这个参数的默认值是10。
Processed Buffers:已处理缓冲区。这个阶段处理的是在优化线程中处理dirty card分区扫描时记录的日志缓冲区。
Scan RS:前一篇文章也提到了，关于RSet的粒度。如果RSet中的Bitmap是粗粒度的，那么就会增加RSet扫描的时间。如下所示的扫描时间，说明还没有粗化的RSet。
Code Root Scanning：代码跟的扫描。只有在分区的RSet有强代码根时会检查CSet的对内引用，例如常量池。

 [Update RS (ms): Min: 1.3, Avg: 1.4, Max: 1.4, Diff: 0.1, Sum: 5.4]
         [Processed Buffers: Min: 3, Avg: 12.5, Max: 24, Diff: 21, Sum: 50]

   [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.1, Avg: 0.3, Max: 0.7, Diff: 0.5, Sum: 1.3]

如果观察到RS的处理时间较长，可以使用-XX:+G1SummarizeRSetStats参数，在GC结束后打印RSet的详细信息。一般在debug环境排查用。还有一个辅助参数G1SummarizeRSetStatsPeriod=0用来控制第几次GC后统计一次RSet信息。

Object Copy

Object Copy:该任务主要是对CSet中存活对象进行转移（复制）。对象拷贝的时间一般占用暂停时间的主要部分。如果拷贝时间和”预测暂停时间“有相差很大，也可以调整年轻代尺寸大小。

 [Object Copy (ms): Min: 2.2, Avg: 2.4, Max: 2.5, Diff: 0.4, Sum: 9.5]

Termination

这里的终止主要是终止工作线程。Work线程在工作终止前会检查其他工作线程的任务，如果其他work线程有没完成的任务，会抢活。如果终止时间较长，额能是某个work线程在某项任务执行时间过长。

GC Worker Other

花在GC之外的工作线程的时间，比如因为JVM的某个活动，导致GC线程被停掉。这部分消耗的时间不是真正花在GC上，只是作为log的一部分记录。

GC Work Total

并行阶段的GC汇总，包含了GC以及GC Worker Other的总时间。

GC 串行活动

一下是串行的GC活动。包括代码根的更新和扫描。Clear的时候还要清理RSet相应去除的Card Table信息。G1 GC在扫描Card信息时会有一个标记记录，防止重复扫描同一个Card。

   [Code Root Fixup: 0.1 ms]
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   [Clear CT: 0.1 ms]

GC Other活动

剩余的部分就是其他GC活动了。主要包含:选择CSet、引用处理和排队、卡片重新脏化、回收空闲巨型分区以及在收集之后释放CSet。

[Other: 0.6 ms]
      [Choose CSet: 0.0 ms]
      [Ref Proc: 0.3 ms]
      [Ref Enq: 0.0 ms]
      [Redirty Cards: 0.1 ms]
      [Humongous Register: 0.0 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.0 ms]
      [Free CSet: 0.0 ms]

Choose CSet：选择CSet,因为年轻代的所有分区都会被收集，所以CSet不需要选择，消耗时间都是0ms。Choose CSet任务一般都是在mixed gc的过程中触发。
Ref Proc、Enq: 引用处理主要针对弱引用，软引用，徐引用，final,JNI引用。将这些引用排列到相应的reference队列中。
Redirty Cards：重新脏化卡片。排队引用可能会更新RSet，所以需要对关联的Card重新脏化(Redirty Cards)。
Humongous Register、Reclaim主要是对巨型对象回收的信息，youngGC阶段会对RSet中有引用的短命的巨型对象进行回收，巨型对象会直接回收而不需要进行转移（转移代价巨大，也没必要）。
Free CSet:释放CSet,其中也会清理CSet中的RSet

4垃圾结果收集统计

如下对比了一次youngGC和一次mixedGC的垃圾收集结果：

young: [Eden: 39.0M(39.0M)->0.0B(2048.0K) Survivors: 3072.0K->4096.0K Heap: 111.4M(128.0M)->72.9M(128.0M)]

mixed: [Eden: 5120.0K(5120.0K)->0.0B(57.0M) Survivors: 1024.0K->1024.0K Heap: 64.3M(128.0M)->55.8M(128.0M)]

Eden: 39.0M(39.0M)->0.0B(2048.0K)： Eden分区GC前39M,GC后是0。括号里面的分别是GC前后Eden分区的总大小。可以看到在一次GC后，Eden的空间做了调整。G1 GC的暂停时间是可预测的，所以YoungGC之后，会根据pause time的目标重新计算需要的Eden分区数，进行动态调整。
Survivors: 3072.0K->4096.0K。Survivors空间的变化，空间增长了，说明有存活对象E区晋升到S区。
Heap: 111.4M(128.0M)->72.9M(128.0M)。整个堆区的GC前后空间数据，G1 GC会动态调整堆区，但这次回收中没有改变堆区的容量。

5G1 CC相关参数

G1 GC是垃圾收集优先的垃圾收集器，同时有着”可预期的暂停时间“，垃圾收集过程是分代的，但堆空间是基于分区进行分配。所以整体的空间利用率，时间效率都有更大的提升。G1的YoungGC和MixedGC以及并发标记阶段都有很多机制可以控制触发时机，一般情况是不建议过度更改官方建议参数。但默认参数不一定适用于所有应用，调优前需要有明确的目标，或者问题处理思路。

以下先整理下G1垃圾收集器可以调整的重要参数：

-XX:+UseG1GC：启用 G1 (Garbage First) 垃圾收集器
-XX:MaxGCPauseMillis：设置允许的最大GC停顿时间(GC pause time)，这只是一个期望值，实际可能会超出，可以和年轻代大小调整一起并用来实现。默认是200ms。
-XX:G1HeapRegionSize：每个分区的大小，默认值是会根据整个堆区的大小计算出来，范围是1M~32M，取值是2的幂，计算的倾向是尽量有2048个分区数。比如如果是2G的heap，那region=1M。16Gheap,region=8M。
-XX:MaxTenuringThreshold=n：晋升到老年代的“年龄”阀值，默认值为 15。
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent：一般会简写IHOP,默认是45%,这个占比跟并发周期的启动相关，当空间占比达到这个值时，会启动并发周期。如果经常出现FullGC，可以调低该值，尽早的回收可以减少FullGC的触发，但如果过低，则并发阶段会更加频繁，降低应用的吞吐。
-XX:G1NewSizePercent：年轻代最小的堆空间占比，默认是5%。
-XX:G1MaxNewSizePercent：年轻代最大的堆空间占比，默认是60%。
-XX:ConcGCThreads：并发执行的线程数，默认值接近整个应用线程数的1/4。
-XX:-XX:G1HeapWastePercent:允许的浪费堆空间的占比，默认是5%。如果并发标记可回收的空间小于5%,则不会触发MixedGC。
-XX:G1MixedGCCountTarget:一次全局并发标记之后，后续最多执行的MixedGC次数。默认值是8.

6G1 CC 相关调优建议

年轻代调优

因为G1 GC是启发式算法，会动态调整年轻代的空间大小。目标也就是为了达到接近预期的暂停时间。年轻代调优中比较重要的就是对暂停时间的处理。一般都是根据MaxGCPauseMillis以及年轻代占比G1NewSizePercent、G1MaxNewSizePercent，结合应用的特点和GC数据进行接近期望pause time的调整。为了能观察到详细的暂停时间信息，可以添加调试的启动参数-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy。

下面摘取一段youngGC gc log的输出：

 26.139: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) 26.139: [G1Ergonomics (CSet Construction) start choosing CSet, _pending_cards: 3484, predicted base time: 5.51 ms, remaining time: 194.49 ms, target pause time: 200.00 ms]
 26.139: [G1Ergonomics (CSet Construction) add young regions to CSet, eden: 54 regions, survivors: 9 regions, predicted young region time: 5.98 ms]
 26.139: [G1Ergonomics (CSet Construction) finish choosing CSet, eden: 54 regions, survivors: 9 regions, old: 0 regions, predicted pause time: 11.49 ms, target pause time: 200.00 ms]
, 0.0163685 secs]

target也即目标是200ms,实际的pause time是16ms。远远小于目标暂停时间。并且再CSet中的分区数是“eden: 54 regions, survivors: 9 regions”，可以适当增加CSet中的年轻代分区,也可以适当缩短暂停时间，让实际值和期望值不断接近。

并发标记和MiniGC调优

InitiatingHeapOccupancyPercent就是触发并发标记的一个决定阀值。当Java堆空间占用到45%便开启并发周期。并发标记的初始标记阶段伴随着一次YoungGC的暂停。会看到如下log记录:

2018-05-26T19:50:57.256-0800: 78.480: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) (initial-mark), 0.0076560 secs]

IHOP如果阀值设置过高，可能会遇到转移失败的风险，比如对象进行转移时空间不足。如果阀值设置过低，就会使标记周期运行过于频繁，并且有可能混合收集期回收不到空间。 IHOP值如果设置合理，但是在并发周期时间过长时，可以尝试增加并发线程数，调高ConcGCThreads。

引用处理

G1 GC对于虚引用、弱引用、软引用的处理会比一般对象多一些收集任务。如果在引用处理占用了很长时间，需要更进一步排查。在并发标记的Remark阶段会记录引用的处理，日志信息如下：

如下：

[GC remark 2018-05-26T19:50:57.386-0800: 78.610: [Finalize Marking, 0.0002675 secs] 2018-05-26T19:50:57.386-0800: 78.611: [GC ref-proc, 0.0001091 secs] 2018-05-26T19:50:57.386-0800: 78.611: [Unloading, 0.0204521 secs], 0.0212793 secs]

可以通过-XX:+PrintReferenceGC打印更详细的引用计数信息:

 [SoftReference, 0 refs, 0.0000482 secs]2018-06-03T20:52:03.887-0800: 18.033: [WeakReference, 116 refs, 0.0000321 secs]2018-06-03T20:52:03.887-0800: 18.033: [FinalReference, 1073 refs, 0.0009571 secs]2018-06-03T20:52:03.888-0800: 18.034: [PhantomReference, 0 refs, 1 refs, 0.0000211 secs]2018-06-03T20:52:03.888-0800: 18.034: [JNI Weak Reference, 0.0000192 secs], 0.0084976 secs]

一般在Ref Proc时间超过GC暂停时间的10%时就要关注。Ref Proc的信息打印在每次垃圾收集的Other信息模块：

[Other: 0.6 ms]
      [Choose CSet: 0.0 ms]
      [Ref Proc: 0.4 ms]
      [Ref Enq: 0.0 ms]
      [Redirty Cards: 0.1 ms]
      [Humongous Register: 0.0 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.0 ms]
      [Free CSet: 0.0 ms]

如果SoftReference过多，会有频繁的老年代收集。-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB参数，可以指定每兆堆空闲空间的软引用的存活时间，默认值是1000，也就是1秒。可以调低这个参数来触发更早的回收软引用。如果调高的话会有更多的存活数据，可能在GC后堆占用空间比会增加。

对于软引用，还是建议尽量少用，会增加存活数据量，增加GC的处理时间

7总结

本文简单介绍了一下G1 GC的调优参数以及G1 GC的日志内容。在具体调优过程，可以增加一些调优的参数，如-XX:+G1SummarizeRSetStats、-XX:+PrintReferenceGC、-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy等。每次调参后还要密切关注GC log，最好能模拟生产环境进行全链路的测试。没有一个参数的调整是可以普适任何应用的，如果没有GC问题，就不需要为了优化而优化。但是对于GC的知识储备和更新，是每个应用开发工程师必备的知识模块。

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原始发表：2018-10-20，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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