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内容主要如下：

• GC 基础原理，涉及调优目标，GC 事件分类、JVM 内存分配策略、GC 日志分析等。

• CMS 原理及调优。

• G1 原理及调优。

• GC 问题排查和解决思路。

大多数情况下对 Java 程序进行 GC 调优，主要关注两个目标：

• 响应速度（Responsiveness）：响应速度指程序或系统对一个请求的响应有多迅速。

  比如，用户订单查询响应时间，对响应速度要求很高的系统，较大的停顿时间是不可接受的。调优的重点是在短的时间内快速响应。

• 吞吐量（Throughput）：吞吐量关注在一个特定时间段内应用系统的最大工作量。

  例如每小时批处理系统能完成的任务数量，在吞吐量方面优化的系统，较长的 GC 停顿时间也是可以接受的，因为高吞吐量应用更关心的是如何尽可能快地完成整个任务，不考虑快速响应用户请求。

GC 调优中，GC 导致的应用暂停时间影响系统响应速度，GC 处理线程的 CPU 使用率影响系统吞吐量。

新生代（Young Generation）

新生代又叫年轻代，大多数对象在新生代中被创建，很多对象的生命周期很短。

每次新生代的垃圾回收（又称 Young GC、Minor GC、YGC）后只有少量对象存活，所以使用复制算法，只需少量的复制操作成本就可以完成回收。

新生代内又分三个区：一个 Eden 区，两个 Survivor 区（S0、S1，又称From Survivor、To Survivor），大部分对象在 Eden 区中生成。

当 Eden 区满时，还存活的对象将被复制到两个 Survivor 区（中的一个）；当这个 Survivor 区满时，此区的存活且不满足晋升到老年代条件的对象将被复制到另外一个 Survivor 区。

对象每经历一次复制，年龄加 1，达到晋升年龄阈值后，转移到老年代。

老年代（Old Generation）

在新生代中经历了 N 次垃圾回收后仍然存活的对象，就会被放到老年代，该区域中对象存活率高。老年代的垃圾回收通常使用“标记-整理”算法。

根据垃圾收集回收的区域不同，垃圾收集主要分为：

• Young GC

• Old GC

• Full GC

• Mixed GC

①Young GC

新生代内存的垃圾收集事件称为 Young GC（又称 Minor GC），当 JVM 无法为新对象分配在新生代内存空间时总会触发 Young GC。

比如 Eden 区占满时，新对象分配频率越高，Young GC 的频率就越高。

Young GC 每次都会引起全线停顿（Stop-The-World），暂停所有的应用线程，停顿时间相对老年代 GC 造成的停顿，几乎可以忽略不计。

②Old GC 、Full GC、Mixed GC

Old GC：只清理老年代空间的 GC 事件，只有 CMS 的并发收集是这个模式。

Full GC：清理整个堆的 GC 事件，包括新生代、老年代、元空间等 。

Mixed GC：清理整个新生代以及部分老年代的 GC，只有 G1 有这个模式。

GC 日志是一个很重要的工具，它准确记录了每一次的 GC 的执行时间和执行结果，通过分析 GC 日志可以调优堆设置和 GC 设置，或者改进应用程序的对象分配模式。

-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps  -XX:+PrintGCTimeStamps

免费的 GC 日志图形分析工具推荐下面 2 个：

• GCViewer，下载 jar 包直接运行 。

• gceasy，Web 工具，上传 GC 日志在线使用。

Java 提供的自动内存管理，可以归结为解决了对象的内存分配和回收的问题。

前面已经介绍了内存回收，下面介绍几条最普遍的内存分配策略：

①对象优先在 Eden 区分配：大多数情况下，对象在先新生代 Eden 区中分配。当 Eden 区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次 Young GC。

②大对象之间进入老年代：JVM 提供了一个对象大小阈值参数（-XX:PretenureSizeThreshold，默认值为 0，代表不管多大都是先在 Eden 中分配内存）。

大于参数设置的阈值值的对象直接在老年代分配，这样可以避免对象在 Eden 及两个 Survivor 直接发生大内存复制。

③长期存活的对象将进入老年代：对象每经历一次垃圾回收，且没被回收掉，它的年龄就增加 1，大于年龄阈值参数（-XX:MaxTenuringThreshold，默认 15）的对象，将晋升到老年代中。

④空间分配担保：当进行 Young GC 之前，JVM 需要预估：老年代是否能够容纳 Young GC 后新生代晋升到老年代的存活对象，以确定是否需要提前触发 GC 回收老年代空间，基于空间分配担保策略来计算。

Young GC 之后如果成功（Young GC 后晋升对象能放入老年代），则代表担保成功，不用再进行 Full GC，提高性能。

如果失败，则会出现“promotion failed”错误，代表担保失败，需要进行 Full GC。

⑤动态年龄判定：新生代对象的年龄可能没达到阈值（MaxTenuringThreshold 参数指定）就晋升老年代。

如果 Young GC 之后，新生代存活对象达到相同年龄所有对象大小的总和大于任意  Survivor 空间（S0+S1空间）的一半，此时 S0 或者 S1 区即将容纳不了存活的新生代对象。

年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代，无须等到 MaxTenuringThreshold 中要求的年龄。

另外，如果 Young GC 后 S0 或 S1 区不足以容纳：未达到晋升老年代条件的新生代存活对象，会导致这些存活对象直接进入老年代，需要尽量避免。

可达性分析算法：用于判断对象是否存活，基本思想是通过一系列称为“GC Root”的对象作为起点（常见的 GC Root 有系统类加载器、栈中的对象、处于激活状态的线程等），基于对象引用关系，从 GC Roots 开始向下搜索，所走过的路径称为引用链，当一个对象到 GC Root 没有任何引用链相连，证明对象不再存活。

Stop The World：GC 过程中分析对象引用关系，为了保证分析结果的准确性，需要通过停顿所有 Java 执行线程，保证引用关系不再动态变化，该停顿事件称为 Stop The World（STW）。

Safepoint：代码执行过程中的一些特殊位置，当线程执行到这些位置的时候，说明虚拟机当前的状态是安全的，如果有需要 GC，线程可以在这个位置暂停。

HotSpot 采用主动中断的方式，让执行线程在运行期轮询是否需要暂停的标志，若需要则中断挂起。

CMS（Concurrent Mark and Sweep 并发-标记-清除），是一款基于并发、使用标记清除算法的垃圾回收算法，只针对老年代进行垃圾回收。

CMS 收集器工作时，尽可能让 GC 线程和用户线程并发执行，以达到降低 STW 时间的目的。

-XX:+UseConcMarkSweepGC

值得补充的是，下面介绍到的 CMS GC 是指老年代的 GC，而 Full GC 指的是整个堆的 GC 事件，包括新生代、老年代、元空间等，两者有所区分。

能与 CMS 搭配使用的新生代垃圾收集器有 Serial 收集器和 ParNew 收集器。

CMS GC 以获取最小停顿时间为目的，尽可能减少 STW 时间，可以分为 7 个阶段：

阶段 1：初始标记（Initial Mark）

此阶段的目标是标记老年代中所有存活的对象, 包括 GC Root 的直接引用, 以及由新生代中存活对象所引用的对象，触发第一次 STW 事件。

这个过程是支持多线程的（JDK7 之前单线程，JDK8 之后并行，可通过参数 CMSParallelInitialMarkEnabled 调整）。

阶段 2：并发标记（Concurrent Mark）

此阶段 GC 线程和应用线程并发执行，遍历阶段 1 初始标记出来的存活对象，然后继续递归标记这些对象可达的对象。

阶段 3：并发预清理（Concurrent Preclean）

此阶段 GC 线程和应用线程也是并发执行，因为阶段 2 是与应用线程并发执行，可能有些引用关系已经发生改变。 

通过卡片标记（Card Marking），提前把老年代空间逻辑划分为相等大小的区域（Card）。

如果引用关系发生改变，JVM 会将发生改变的区域标记为“脏区”（Dirty Card），然后在本阶段，这些脏区会被找出来，刷新引用关系，清除“脏区”标记。

阶段 4：并发可取消的预清理（Concurrent Abortable Preclean）

此阶段也不停止应用线程。本阶段尝试在 STW 的最终标记阶段（Final Remark）之前尽可能地多做一些工作，以减少应用暂停时间。

在该阶段不断循环处理：标记老年代的可达对象、扫描处理 Dirty Card 区域中的对象，循环的终止条件有：

• 达到循环次数

• 达到循环执行时间阈值

• 新生代内存使用率达到阈值

阶段 5：最终标记（Final Remark）

这是 GC 事件中第二次（也是最后一次）STW 阶段，目标是完成老年代中所有存活对象的标记。

在此阶段执行：

• 遍历新生代对象，重新标记

• 根据 GC Roots，重新标记

• 遍历老年代的 Dirty Card，重新标记

阶段 6：并发清除（Concurrent Sweep）

此阶段与应用程序并发执行，不需要 STW 停顿，根据标记结果清除垃圾对象。

阶段 7：并发重置（Concurrent Reset）

此阶段与应用程序并发执行，重置 CMS 算法相关的内部数据, 为下一次 GC 循环做准备。

①最终标记阶段停顿时间过长问题

CMS 的 GC 停顿时间约 80% 都在最终标记阶段（Final Remark），若该阶段停顿时间过长，常见原因是新生代对老年代的无效引用，在上一阶段的并发可取消预清理阶段中，执行阈值时间内未完成循环，来不及触发 Young GC，清理这些无效引用。

通过添加参数：-XX:+CMSScavengeBeforeRemark。

在执行最终操作之前先触发 Young GC，从而减少新生代对老年代的无效引用，降低最终标记阶段的停顿。

但如果在上个阶段（并发可取消的预清理）已触发 Young GC，也会重复触发 Young GC。

②并发模式失败（concurrent mode failure）&晋升失败（promotion failed）问题。

晋升失败：当新生代发生垃圾回收，老年代有足够的空间可以容纳晋升的对象，但是由于空闲空间的碎片化，导致晋升失败，此时会触发单线程且带压缩动作的 Full GC。

并发模式失败和晋升失败都会导致长时间的停顿，常见解决思路如下：

• 降低触发 CMS GC 的阈值。

  即参数 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 的值，让 CMS GC 尽早执行，以保证有足够的空间。

• 增加 CMS 线程数，即参数 -XX:ConcGCThreads。

• 增大老年代空间。

• 让对象尽量在新生代回收，避免进入老年代。

③内存碎片问题

通常 CMS 的 GC 过程基于标记清除算法，不带压缩动作，导致越来越多的内存碎片需要压缩。

常见以下场景会触发内存碎片压缩：

• 新生代 Young GC 出现新生代晋升担保失败（promotion failed)）

• 程序主动执行System.gc()

可通过参数 CMSFullGCsBeforeCompaction 的值，设置多少次 Full GC 触发一次压缩。

默认值为 0，代表每次进入 Full GC 都会触发压缩，带压缩动作的算法为上面提到的单线程 Serial Old 算法，暂停时间（STW）时间非常长，需要尽可能减少压缩时间。

G1（Garbage-First）是一款面向服务器的垃圾收集器，支持新生代和老年代空间的垃圾收集，主要针对配备多核处理器及大容量内存的机器。

G1 最主要的设计目标是：实现可预期及可配置的 STW 停顿时间。

①Region

为实现大内存空间的低停顿时间的回收，将划分为多个大小相等的 Region。每个小堆区都可能是 Eden 区，Survivor 区或者 Old 区，但是在同一时刻只能属于某个代。

在逻辑上, 所有的 Eden 区和 Survivor 区合起来就是新生代，所有的 Old 区合起来就是老年代，且新生代和老年代各自的内存 Region 区域由 G1 自动控制，不断变动。

②巨型对象

当对象大小超过 Region 的一半，则认为是巨型对象（Humongous Object），直接被分配到老年代的巨型对象区（Humongous Regions）。

这些巨型区域是一个连续的区域集，每一个 Region 中最多有一个巨型对象，巨型对象可以占多个 Region。

G1 把堆内存划分成一个个 Region 的意义在于：

• 每次 GC 不必都去处理整个堆空间，而是每次只处理一部分 Region，实现大容量内存的 GC。

• 通过计算每个 Region 的回收价值，包括回收所需时间、可回收空间，在有限时间内尽可能回收更多的垃圾对象，把垃圾回收造成的停顿时间控制在预期配置的时间范围内，这也是 G1 名称的由来：Garbage-First。

针对新生代和老年代，G1 提供 2 种 GC 模式，Young GC 和 Mixed GC，两种会导致 Stop The World。

Mixed GC：当老年代空间达到阈值会触发 Mixed GC，选定所有新生代里的 Region，根据全局并发标记阶段(下面介绍到)统计得出收集收益高的若干老年代 Region。

在用户指定的开销目标范围内，尽可能选择收益高的老年代 Region 进行 GC，通过选择哪些老年代 Region 和选择多少 Region 来控制 Mixed GC 开销。

全局并发标记主要是为 Mixed GC 计算找出回收收益较高的 Region 区域，具体分为 5 个阶段：

阶段 1：初始标记（Initial Mark）

暂停所有应用线程（STW），并发地进行标记从 GC Root 开始直接可达的对象（原生栈对象、全局对象、JNI 对象）。

当达到触发条件时，G1 并不会立即发起并发标记周期，而是等待下一次新生代收集，利用新生代收集的 STW 时间段，完成初始标记，这种方式称为借道（Piggybacking）。

阶段 2：根区域扫描（Root Region Scan）

在初始标记暂停结束后，新生代收集也完成的对象复制到 Survivor 的工作，应用线程开始活跃起来。

此时为了保证标记算法的正确性，所有新复制到 Survivor 分区的对象，需要找出哪些对象存在对老年代对象的引用，把这些对象标记成根（Root）。

这个过程称为根分区扫描（Root Region Scanning），同时扫描的 Suvivor 分区也被称为根分区（Root Region）。

根分区扫描必须在下一次新生代垃圾收集启动前完成（接下来并发标记的过程中，可能会被若干次新生代垃圾收集打断），因为每次 GC 会产生新的存活对象集合。

阶段 3：并发标记（Concurrent Marking）

标记线程与应用程序线程并行执行，标记各个堆中 Region 的存活对象信息，这个步骤可能被新的 Young GC 打断。

所有的标记任务必须在堆满前就完成扫描，如果并发标记耗时很长，那么有可能在并发标记过程中，又经历了几次新生代收集。

阶段 4：再次标记（Remark）

和 CMS 类似暂停所有应用线程（STW），以完成标记过程短暂地停止应用线程, 标记在并发标记阶段发生变化的对象，和所有未被标记的存活对象，同时完成存活数据计算。

阶段 5：清理（Cleanup）

为即将到来的转移阶段做准备, 此阶段也为下一次标记执行所有必需的整理计算工作：

• 整理更新每个 Region 各自的 RSet（Remember Set，HashMap 结构，记录有哪些老年代对象指向本 Region，key 为指向本 Region 的对象的引用，value 为指向本 Region 的具体 Card 区域，通过 RSet 可以确定 Region 中对象存活信息，避免全堆扫描）。

• 回收不包含存活对象的 Region。

• 统计计算回收收益高（基于释放空间和暂停目标）的老年代分区集合。

①Full GC 问题

G1 的正常处理流程中没有 Full GC，只有在垃圾回收处理不过来（或者主动触发）时才会出现，G1 的 Full GC 就是单线程执行的 Serial old gc，会导致非常长的 STW，是调优的重点，需要尽量避免 Full GC。

常见原因如下： 

• 程序主动执行 System.gc()

• 全局并发标记期间老年代空间被填满（并发模式失败）

• Mixed GC 期间老年代空间被填满（晋升失败）

• Young GC 时 Survivor 空间和老年代没有足够空间容纳存活对象

类似 CMS，常见的解决是：

• 增大 -XX:ConcGCThreads=n 选项增加并发标记线程的数量，或者 STW 期间并行线程的数量：-XX:ParallelGCThreads=n。

• 减小 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 提前启动标记周期。

• 增大预留内存 -XX:G1ReservePercent=n，默认值是 10，代表使用 10% 的堆内存为预留内存，当 Survivor 区域没有足够空间容纳新晋升对象时会尝试使用预留内存。

②巨型对象分配

巨型对象区中的每个 Region 中包含一个巨型对象，剩余空间不再利用，导致空间碎片化，当 G1 没有合适空间分配巨型对象时，G1 会启动串行 Full GC 来释放空间。

可以通过增加 -XX:G1HeapRegionSize 来增大 Region 大小，这样一来，相当一部分的巨型对象就不再是巨型对象了，而是采用普通的分配方式。

③不要设置 Young 区的大小

原因是为了尽量满足目标停顿时间，逻辑上的 Young 区会进行动态调整。如果设置了大小，则会覆盖掉并且会禁用掉对停顿时间的控制。

④平均响应时间设置

使用应用的平均响应时间作为参考来设置 MaxGCPauseMillis，JVM 会尽量去满足该条件，可能是 90% 的请求或者更多的响应时间在这之内， 但是并不代表是所有的请求都能满足，平均响应时间设置过小会导致频繁 GC。

如何分析系统 JVM GC 运行状况及合理优化？

GC 优化的核心思路在于：尽可能让对象在新生代中分配和回收，尽量避免过多对象进入老年代，导致对老年代频繁进行垃圾回收，同时给系统足够的内存减少新生代垃圾回收次数，进行系统分析和优化也是围绕着这个思路展开。

• 系统每秒请求数、每个请求创建多少对象，占用多少内存。

• Young GC 触发频率、对象进入老年代的速率。

• 老年代占用内存、Full GC 触发频率、Full GC 触发的原因、长时间 Full GC 的原因。

常用工具如下：

jstat：JVM 自带命令行工具，可用于统计内存分配速率、GC 次数，GC 耗时。

jstat -gc <pid> <统计间隔时间>  <统计次数>

例如：jstat -gc 32683 1000 10，统计 pid=32683 的进程，每秒统计 1 次，统计 10 次。

jmap：JVM 自带命令行工具，可用于了解系统运行时的对象分布。

常用命令格式如下：

// 命令行输出类名、类数量数量，类占用内存大小，
// 按照类占用内存大小降序排列
jmap -histo <pid>

// 生成堆内存转储快照，在当前目录下导出dump.hrpof的二进制文件，
// 可以用eclipse的MAT图形化工具分析
jmap -dump:live,format=b,file=dump.hprof <pid>

jinfo <pid> 

用来查看正在运行的 Java 应用程序的扩展参数，包括 Java System 属性和 JVM 命令行参数。

其他 GC 工具：

• 监控告警系统：Zabbix、Prometheus、Open-Falcon

• jdk 自动实时内存监控工具：VisualVM

• 堆外内存监控：Java VisualVM 安装 Buffer Pools 插件、google perf工具、Java NMT（Native Memory Tracking）工具

• GC 日志分析：GCViewer、gceasy

• GC 参数检查和优化：http://xxfox.perfma.com/

①数据分析平台系统频繁 Full GC

平台主要对用户在 App 中行为进行定时分析统计，并支持报表导出，使用 CMS GC 算法。

数据分析师在使用中发现系统页面打开经常卡顿，通过 jstat 命令发现系统每次 Young GC 后大约有 10% 的存活对象进入老年代。

原来是因为 Survivor 区空间设置过小，每次 Young GC 后存活对象在 Survivor 区域放不下，提前进入老年代。

通过调大 Survivor 区，使得 Survivor 区可以容纳 Young GC 后存活对象，对象在 Survivor 区经历多次 Young GC 达到年龄阈值才进入老年代。

调整之后每次 Young GC 后进入老年代的存活对象稳定运行时仅几百 Kb，Full GC 频率大大降低。

②业务对接网关 OOM

网关主要消费 Kafka 数据，进行数据处理计算然后转发到另外的 Kafka 队列，系统运行几个小时候出现 OOM，重启系统几个小时之后又 OOM。

通过 jmap 导出堆内存，在 eclipse MAT 工具分析才找出原因：代码中将某个业务 Kafka 的 topic 数据进行日志异步打印，该业务数据量较大，大量对象堆积在内存中等待被打印，导致 OOM。

③账号权限管理系统频繁长时间 Full GC

系统对外提供各种账号鉴权服务，使用时发现系统经常服务不可用，通过 Zabbix 的监控平台监控发现系统频繁发生长时间 Full GC，且触发时老年代的堆内存通常并没有占满，发现原来是业务代码中调用了 System.gc()。

GC 问题可以说没有捷径，排查线上的性能问题本身就并不简单，除了将本文介绍到的原理和工具融会贯通，还需要我们不断去积累经验，真正做到性能最优。

https://github.com/caison/caison-blog-demo

参考：

• 《Java Performance: The Definitive Guide》 Scott Oaks

• 《深入理解  Java 虚拟机：JVM 高级特性与最佳实践（第二版》 周志华

• Java 性能调优实战

• Getting Started with the G1 Garbage Collector

• GC 参考手册-Java 版

• 请教 G1 算法的原理——RednaxelaFX 的回答

• Java Hotspot G1 GC 的一些关键技术——美团技术团队

作者：陈彩华

编辑：陶家龙、孙淑娟

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