JVM层GC调优(下)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了JVM层GC调优(下)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
GC日志格式
本文是 JVM层GC调优(上) 的后续,在上一篇文章中,我们介绍了JVM的内存结构、常见的垃圾回收算法以及垃圾收集器和不同收集器中的一些GC调优参数。所以通过上文,我们也对GC相关的内容有了一定的了解。
但是光知道一些调优参数是没用的,我们需要能够从GC的日志中去分析可以调优的地方,这样才能使用这些参数去进行相应的调整,所以本小节将介绍一下不同收集器的GC日志格式。
我们这里以Tomcat为例,首先需要在Tomcat的catalina.sh
脚本文件中加入打印GC日志的相关参数,如下:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:$CATALINA_HOME/logs/gc.log -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintTenuringDistribution"
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]# ls /usr/local/tomcat-8.5.32/logs/ |grep gc.log # 有生成gc.log这个文件代表成功
gc.log
[[email protected] ~]#
参数说明:
- -XX:+PrintGCDetails 打印GC的详细信息
- -XX:+PrintGCTimeStamps、-XX:+PrintGCDateStamps 打印GC的时间
- -Xloggc:$CATALINA_HOME/logs/gc.log 指定GC日志文件所存放的路径
- -XX:+PrintHeapAtGC 在GC发生的前后打印堆信息
- -XX:+PrintTenuringDistribution 打印对象的年龄信息
默认情况下,JDK1.8使用的是Parallel GC,以下是我们设置了参数后,所输出的日志格式片段如下:
{Heap before GC invocations=1 (full 0): # GC发生前的堆信息
PSYoungGen total 4608K, used 4088K [0x00000000fad00000, 0x00000000fb200000, 0x0000000100000000)
eden space 4096K, 99% used [0x00000000fad00000,0x00000000fb0fe340,0x00000000fb100000)
from space 512K, 0% used [0x00000000fb180000,0x00000000fb180000,0x00000000fb200000)
to space 512K, 0% used [0x00000000fb100000,0x00000000fb100000,0x00000000fb180000)
ParOldGen total 11264K, used 0K [0x00000000f0600000, 0x00000000f1100000, 0x00000000fad00000)
object space 11264K, 0% used [0x00000000f0600000,0x00000000f0600000,0x00000000f1100000)
Metaspace used 5773K, capacity 5904K, committed 6144K, reserved 1056768K
class space used 646K, capacity 696K, committed 768K, reserved 1048576K
# GC的详细信息
2018-07-25T21:07:10.876+0800: 0.293: [GC (Allocation Failure)
Desired survivor size 524288 bytes, new threshold 7 (max 15)
[PSYoungGen: 4088K->496K(4608K)] 4088K->1599K(15872K), 0.0045483 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
Heap after GC invocations=1 (full 0): # GC发生后的堆信息
PSYoungGen total 4608K, used 496K [0x00000000fad00000, 0x00000000fb600000, 0x0000000100000000)
eden space 4096K, 0% used [0x00000000fad00000,0x00000000fad00000,0x00000000fb100000)
from space 512K, 96% used [0x00000000fb100000,0x00000000fb17c010,0x00000000fb180000)
to space 512K, 0% used [0x00000000fb580000,0x00000000fb580000,0x00000000fb600000)
ParOldGen total 11264K, used 1103K [0x00000000f0600000, 0x00000000f1100000, 0x00000000fad00000)
object space 11264K, 9% used [0x00000000f0600000,0x00000000f0713ce0,0x00000000f1100000)
Metaspace used 5773K, capacity 5904K, committed 6144K, reserved 1056768K
class space used 646K, capacity 696K, committed 768K, reserved 1048576K
}
注:如果默认不是使用Parallel GC的话,可以加上这个参数启用:-XX:+UseParallelGC
我们主要关注GC的详细信息,所以我就截取这一部分进行一个简单的说明:
2018-07-25T21:07:10.876+0800: 0.293: # GC发生的时间
[GC (Allocation Failure) # 触发GC的原因
Desired survivor size 524288 bytes, # 期望存活对象的大小为524288字节
new threshold 7 (max 15) # 存活的对象年龄为7,最大值为15,表示年龄大于15岁则会晋升到老年代
[PSYoungGen: # GC发生的区域,可以看到这里是Young区
4088K->496K(4608K)] # GC后的Young区内存占用大小从4088K减小到了496K,括号里的4608K是Young区的总大小
4088K->1599K(15872K), # GC后堆的内存占用大小从4088K减小到了1599K,括号里的15872K是堆的总大小
0.0045483 secs] # 本次GC总耗费的时间,单位为秒
[Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs] # 本次GC所耗费的时间的统计信息,user是用户态耗费的时间,sys是内核态耗费的时间,real是整个过程实际花费的时间。单位为秒
知道了如何去查看Parallel GC的日志格式后,我们再来看看CMS GC的日志格式。同样的,到catalina.sh
中配置启用CMS GC,如下示例:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:$CATALINA_HOME/logs/gc.log -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+UseConcMarkSweepGC"
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]#
启用CMS GC后,所输出的日志格式片段如下:
{Heap before GC invocations=0 (full 0): # GC发生前的堆信息
par new generation total 4928K, used 4416K [0x00000000f0600000, 0x00000000f0b50000, 0x00000000f58a0000)
eden space 4416K, 100% used [0x00000000f0600000, 0x00000000f0a50000, 0x00000000f0a50000)
from space 512K, 0% used [0x00000000f0a50000, 0x00000000f0a50000, 0x00000000f0ad0000)
to space 512K, 0% used [0x00000000f0ad0000, 0x00000000f0ad0000, 0x00000000f0b50000)
concurrent mark-sweep generation total 10944K, used 0K [0x00000000f58a0000, 0x00000000f6350000, 0x0000000100000000)
Metaspace used 5828K, capacity 5968K, committed 6144K, reserved 1056768K
class space used 655K, capacity 696K, committed 768K, reserved 1048576K
# GC的详细信息
2018-07-26T10:13:12.984+0800: 0.296: [GC (Allocation Failure) 2018-07-26T10:13:12.985+0800: 0.296: [ParNew
Desired survivor size 262144 bytes, new threshold 1 (max 6)
- age 1: 521072 bytes, 521072 total
: 4416K->512K(4928K), 0.0082787 secs] 4416K->1598K(15872K), 0.0083763 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
Heap after GC invocations=1 (full 0): # GC发生后的堆信息
par new generation total 4928K, used 512K [0x00000000f0600000, 0x00000000f0b50000, 0x00000000f58a0000)
eden space 4416K, 0% used [0x00000000f0600000, 0x00000000f0600000, 0x00000000f0a50000)
from space 512K, 100% used [0x00000000f0ad0000, 0x00000000f0b50000, 0x00000000f0b50000)
to space 512K, 0% used [0x00000000f0a50000, 0x00000000f0a50000, 0x00000000f0ad0000)
concurrent mark-sweep generation total 10944K, used 1086K [0x00000000f58a0000, 0x00000000f6350000, 0x0000000100000000)
Metaspace used 5828K, capacity 5968K, committed 6144K, reserved 1056768K
class space used 655K, capacity 696K, committed 768K, reserved 1048576K
}
# 老年代GC的详细信息
2018-07-26T10:13:14.275+0800: 1.586: [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 6375K(10944K)] 7541K(15872K), 0.0017697 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
2018-07-26T10:13:14.277+0800: 1.588: [CMS-concurrent-mark-start]
2018-07-26T10:13:14.288+0800: 1.599: [CMS-concurrent-mark: 0.011/0.011 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]
2018-07-26T10:13:14.288+0800: 1.599: [CMS-concurrent-preclean-start]
2018-07-26T10:13:14.288+0800: 1.599: [CMS-concurrent-preclean: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
2018-07-26T10:13:14.303+0800: 1.614: [GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 1645 K (4928 K)]2018-07-26T10:13:14.303+0800: 1.614: [Rescan (parallel) , 0.0018194 secs]2018-07-26T10:13:14.304+0800: 1.616: [weak refs processing, 0.0002306 secs]2018-07-26T10:13:14.305+0800: 1.616: [class unloading, 0.0019443 secs]2018-07-26T10:13:14.307+0800: 1.618: [scrub symbol table, 0.0011837 secs]2018-07-26T10:13:14.308+0800: 1.619: [scrub string table, 0.0003768 secs][1 CMS-remark: 6375K(10944K)] 8020K(15872K), 0.0058148 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
2018-07-26T10:13:14.316+0800: 1.628: [CMS-concurrent-sweep-start]
2018-07-26T10:13:14.318+0800: 1.630: [CMS-concurrent-sweep: 0.002/0.002 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
2018-07-26T10:13:14.318+0800: 1.630: [CMS-concurrent-reset-start]
2018-07-26T10:13:14.319+0800: 1.631: [CMS-concurrent-reset: 0.001/0.001 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
同样的,我们主要关注GC的详细信息,所以我就截取这一部分进行一个简单的说明:
2018-07-26T10:13:12.984+0800: 0.296: # GC发生的时间
[GC (Allocation Failure) # 触发GC的原因,只是GC的话就表示的是Young GC,Full GC会显示为Full GC
2018-07-26T10:13:12.985+0800: 0.296: # GC发生的时间
[ParNew # 搭配的年轻代收集器为ParNew,因为CMS是老年代的收集器
Desired survivor size 262144 bytes, # 期望存活对象的大小为262144字节
new threshold 1 (max 6) # 存活的对象年龄为1,最大值为6,表示年龄大于6岁则会晋升到老年代
- age 1: # 当前存活对象的年龄
521072 bytes, 521072 total # 存活对象所占的Young区内存大小,单位为字节
: 4416K->512K(4928K), # GC后的Young区内存占用大小从4416K减小到了512K,括号里的4928K是Young区的总大小
0.0082787 secs] # 本次Yong GC所耗费的时间,单位为秒
4416K->1598K(15872K), # GC后堆的内存占用大小从4416K减小到了1598K,括号里的15872K是堆的总大小
0.0083763 secs] # 本次GC总耗费的时间,单位为秒
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] # 本次GC所耗费的时间的统计信息,user是用户态耗费的时间,sys是内核态耗费的时间,real是整个过程实际花费的时间。单位为秒
然后还有老年代的GC信息,以下这个片段是CMS GC特有的日志信息格式,也就是完整的一次Full GC过程:
2018-07-26T10:13:14.275+0800: 1.586: # 标记开始的时间
[GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: # 表示初始化标记
6375K(10944K)] # 初始化标记后Old区的内存占用大小为6375K,括号里的10944K是Old区的总大小
7541K(15872K), # 初始化标记后堆的内存占用大小为7541K,括号里的15872K是堆的总大小
0.0017697 secs] # 本次初始化标记所耗时
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] # 之前已介绍过了,不再赘述
2018-07-26T10:13:14.277+0800: 1.588: [CMS-concurrent-mark-start] # 开始并发标记
2018-07-26T10:13:14.288+0800: 1.599: [CMS-concurrent-mark: 0.011/0.011 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs] # 并发标记结束,以及本次并发标记所耗时
2018-07-26T10:13:14.288+0800: 1.599: [CMS-concurrent-preclean-start] # 开始标记预清理
2018-07-26T10:13:14.288+0800: 1.599: [CMS-concurrent-preclean: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] # 标记预清理结束,以及本次标记预清理所耗时
2018-07-26T10:13:14.303+0800: 1.614: [GC (CMS Final Remark) # 收集阶段,这个阶段会标记老年代全部的存活对象,包括那些在并发标记阶段更改的或者新创建的引用对象
[YG occupancy: 1645 K (4928 K)] # young区当前占用为1645K,括号里的4928k是young区的总大小
2018-07-26T10:13:14.303+0800: 1.614: [Rescan (parallel) , 0.0018194 secs] # 在应用停止的阶段完成存活对象的标记工作,以及耗时
2018-07-26T10:13:14.304+0800: 1.616: [weak refs processing, 0.0002306 secs] # 弱引用处理,以及耗时
2018-07-26T10:13:14.305+0800: 1.616: [class unloading, 0.0019443 secs] # 类卸载,以及耗时
2018-07-26T10:13:14.307+0800: 1.618: [scrub symbol table, 0.0011837 secs] # 清理符号表,以及耗时
2018-07-26T10:13:14.308+0800: 1.619: [scrub string table, 0.0003768 secs] # 清理字符串表,以及耗时
[1 CMS-remark: 6375K(10944K)] # remark后Old区的内存占用大小为6375K,括号里的10944K是Old区的总大小
8020K(15872K), # remark后堆的内存占用大小为8020K,括号里的15872K是堆的总大小
0.0058148 secs] # 本次remark所耗时
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] # 之前已介绍过了,不再赘述
2018-07-26T10:13:14.316+0800: 1.628: [CMS-concurrent-sweep-start] # 开始清理标记
2018-07-26T10:13:14.318+0800: 1.630: [CMS-concurrent-sweep: 0.002/0.002 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] # 清理标记结束,以及本次清理标记所耗时
2018-07-26T10:13:14.318+0800: 1.630: [CMS-concurrent-reset-start] # 开始重置标记
2018-07-26T10:13:14.319+0800: 1.631: [CMS-concurrent-reset: 0.001/0.001 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] # 重置标记结束,以及本次重置标记所耗时
接下来就是G1的日志格式,G1在JDK1.8后被广泛使用,所以是需要好好了解一下它的日志格式的。同样的,需要先到catalina.sh
中配置启用G1,如下示例:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:$CATALINA_HOME/logs/gc.log -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+UseG1GC"
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]#
启用C1 GC后,所输出的日志格式片段如下,可以看到与之前的的日志格式区别就比较大了,因为G1的垃圾回收过程也比较复杂:
{Heap before GC invocations=0 (full 0): # GC发生前的堆信息
garbage-first heap total 16384K, used 3072K [0x00000000f0600000, 0x00000000f0700080, 0x0000000100000000)
region size 1024K, 3 young (3072K), 0 survivors (0K)
Metaspace used 4729K, capacity 5024K, committed 5248K, reserved 1056768K
class space used 530K, capacity 600K, committed 640K, reserved 1048576K
# GC的详细信息
2018-07-26T11:07:32.970+0800: 0.222: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young)
Desired survivor size 524288 bytes, new threshold 15 (max 15)
, 0.0039562 secs]
[Parallel Time: 3.1 ms, GC Workers: 1]
[GC Worker Start (ms): 222.0]
[Ext Root Scanning (ms): 1.5]
[Update RS (ms): 0.0]
[Processed Buffers: 0]
[Scan RS (ms): 0.0]
[Code Root Scanning (ms): 0.1]
[Object Copy (ms): 1.5]
[Termination (ms): 0.0]
[Termination Attempts: 1]
[GC Worker Other (ms): 0.0]
[GC Worker Total (ms): 3.1]
[GC Worker End (ms): 225.1]
[Code Root Fixup: 0.0 ms]
[Code Root Purge: 0.0 ms]
[Clear CT: 0.0 ms]
[Other: 0.8 ms]
[Choose CSet: 0.0 ms]
[Ref Proc: 0.7 ms]
[Ref Enq: 0.0 ms]
[Redirty Cards: 0.0 ms]
[Humongous Register: 0.0 ms]
[Humongous Reclaim: 0.0 ms]
[Free CSet: 0.0 ms]
[Eden: 3072.0K(3072.0K)->0.0B(2048.0K) Survivors: 0.0B->1024.0K Heap: 3072.0K(16.0M)->1206.5K(16.0M)]
Heap after GC invocations=1 (full 0): # GC发生后的堆信息
garbage-first heap total 16384K, used 1206K [0x00000000f0600000, 0x00000000f0700080, 0x0000000100000000)
region size 1024K, 1 young (1024K), 1 survivors (1024K)
Metaspace used 4729K, capacity 5024K, committed 5248K, reserved 1056768K
class space used 530K, capacity 600K, committed 640K, reserved 1048576K
}
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
{Heap before GC invocations=13 (full 0): # GC发生前的堆信息
garbage-first heap total 16384K, used 13949K [0x00000000f0600000, 0x00000000f0700080, 0x0000000100000000)
region size 1024K, 2 young (2048K), 1 survivors (1024K)
Metaspace used 14224K, capacity 14504K, committed 14848K, reserved 1062912K
class space used 1607K, capacity 1685K, committed 1792K, reserved 1048576K
# GC的详细信息,这里就触发了全局并发标记
2018-07-26T11:07:34.649+0800: 1.901: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) (initial-mark)
Desired survivor size 524288 bytes, new threshold 15 (max 15)
- age 1: 122776 bytes, 122776 total
, 0.0030431 secs]
[Parallel Time: 2.9 ms, GC Workers: 1]
[GC Worker Start (ms): 1901.5]
[Ext Root Scanning (ms): 1.3]
[Update RS (ms): 0.9]
[Processed Buffers: 4]
[Scan RS (ms): 0.0]
[Code Root Scanning (ms): 0.0]
[Object Copy (ms): 0.7]
[Termination (ms): 0.0]
[Termination Attempts: 1]
[GC Worker Other (ms): 0.0]
[GC Worker Total (ms): 2.9]
[GC Worker End (ms): 1904.4]
[Code Root Fixup: 0.0 ms]
[Code Root Purge: 0.0 ms]
[Clear CT: 0.0 ms]
[Other: 0.1 ms]
[Choose CSet: 0.0 ms]
[Ref Proc: 0.0 ms]
[Ref Enq: 0.0 ms]
[Redirty Cards: 0.0 ms]
[Humongous Register: 0.0 ms]
[Humongous Reclaim: 0.0 ms]
[Free CSet: 0.0 ms]
[Eden: 1024.0K(1024.0K)->0.0B(1024.0K) Survivors: 1024.0K->1024.0K Heap: 13.6M(16.0M)->12.6M(16.0M)]
Heap after GC invocations=14 (full 0): # GC发生后的堆信息
garbage-first heap total 16384K, used 12890K [0x00000000f0600000, 0x00000000f0700080, 0x0000000100000000)
region size 1024K, 1 young (1024K), 1 survivors (1024K)
Metaspace used 14224K, capacity 14504K, committed 14848K, reserved 1062912K
class space used 1607K, capacity 1685K, committed 1792K, reserved 1048576K
}
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
# 全局并发标记的过程
2018-07-26T11:07:34.652+0800: 1.905: [GC concurrent-root-region-scan-start]
2018-07-26T11:07:34.653+0800: 1.905: [GC concurrent-root-region-scan-end, 0.0003898 secs]
2018-07-26T11:07:34.653+0800: 1.905: [GC concurrent-mark-start]
2018-07-26T11:07:34.677+0800: 1.930: [GC concurrent-mark-end, 0.0245824 secs]
2018-07-26T11:07:34.678+0800: 1.930: [GC remark 2018-07-26T11:07:34.678+0800: 1.931: [Finalize Marking, 0.0000376 secs] 2018-07-26T11:07:34.678+0800: 1.931: [GC ref-proc, 0.0000413 secs] 2018-07-26T11:07:34.678+0800: 1.931: [Unloading, 0.0052688 secs], 0.0054642 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
2018-07-26T11:07:34.684+0800: 1.936: [GC cleanup 12M->12M(16M), 0.0001071 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
同样的,我们主要关注GC的详细信息,所以我就截取这一部分进行一个简单的说明:
2018-07-26T11:07:32.970+0800: 0.222: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) # 触发GC的原因及触发的是哪个区的GC
Desired survivor size 524288 bytes, # 期望存活对象的大小为524288字节
new threshold 15 (max 15) # 当前存活的对象年龄为15,最大值为15,表示年龄大于15岁则会晋升到老年代
, 0.0039562 secs] # GC耗时
[Parallel Time: 3.1 ms, # 停止应用的时间
GC Workers: 1] # GC工作线程数
[GC Worker Start (ms): 222.0] # GC工作线程启动的时间点
[Ext Root Scanning (ms): 1.5] # 根节点扫描,以及耗时
[Update RS (ms): 0.0] # 每一个线程更新Remembered Sets花费的时间
[Processed Buffers: 0] # 每一个线程处理的Update Buffers的数量
[Scan RS (ms): 0.0] # 每一个工作线程扫描Remembered Sets花费的时间
[Code Root Scanning (ms): 0.1] # 根节点扫描耗时
[Object Copy (ms): 1.5] # 每一个工作线程把Collection Sets的区域里的活跃对象复制到另一个区域里花费时间
[Termination (ms): 0.0] # 每一个工作线程提供中断花费的时间
[Termination Attempts: 1] # 每一个线程提供中断的次数
[GC Worker Other (ms): 0.0] # 每个工作线程执行其他任务(上述未统计的内容)的耗时
[GC Worker Total (ms): 3.1] # 每一个工作线程的总生存时间
[GC Worker End (ms): 225.1] # 每一个工作线程的终止时间
[Code Root Fixup: 0.0 ms] # 修正根节点耗时
[Code Root Purge: 0.0 ms] # 根节点清除耗时
[Clear CT: 0.0 ms] # 清理CT(Card Table)的耗时
[Other: 0.8 ms] # 其他任务(上述未统计的内容)的耗时
[Choose CSet: 0.0 ms] # 选择分区的耗时
[Ref Proc: 0.7 ms] # 执行关联(Reference objects)的耗时
[Ref Enq: 0.0 ms] # 将references放入ReferenceQueues的耗时
[Redirty Cards: 0.0 ms] # 清理垃圾碎片耗时
[Humongous Register: 0.0 ms] # 注册大对象耗时
[Humongous Reclaim: 0.0 ms] # 回收大对象耗时
[Free CSet: 0.0 ms] # 释放CS(collection set)的耗时
[Eden: 3072.0K(3072.0K)->0.0B(2048.0K) # Eden区容量为3072.0K,使用了3072.0K,GC后变为0,容量目标大小增加到2048.0K。
Survivors: 0.0B->1024.0K # Survivors区在GC前为0,GC后为1024.0K
Heap: 3072.0K(16.0M)->1206.5K(16.0M)] # GC前,堆容量为16M,使用3072.0K。GC后,Heap容量为16M,使用1206.5K。
我们也知道,G1收集器里还有一个全局并发标记(global concurrent marking)概念,触发时其日志格式如下,与CMS的标记过程有些类似,这里截取出来做一个简单的说明:
2018-07-26T11:07:34.649+0800: 1.901: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) (initial-mark) # 初始化标记,从根上直接可达的对象都被标记,这个阶段背负着一个完整的疏散暂停
... 略 ...
2018-07-26T11:07:34.652+0800: 1.905: [GC concurrent-root-region-scan-start] # 开始并发根区扫描,扫描从初始标记阶段的存活对象直接可达的根区集合
2018-07-26T11:07:34.653+0800: 1.905: [GC concurrent-root-region-scan-end, 0.0003898 secs] # 并发根区扫描结束及耗时
2018-07-26T11:07:34.653+0800: 1.905: [GC concurrent-mark-start] # 开始并发标记存活的对象
2018-07-26T11:07:34.677+0800: 1.930: [GC concurrent-mark-end, 0.0245824 secs] # 并发标记结束及耗时
# 这个是stop-the-world的重新标记阶段。它完成了从上一个阶段的标记工作(SATB buffers processing)的剩余部分。
2018-07-26T11:07:34.678+0800: 1.930: [GC remark 2018-07-26T11:07:34.678+0800: 1.931: [Finalize Marking, 0.0000376 secs] # 完成重新标记及耗时
2018-07-26T11:07:34.678+0800: 1.931: [GC ref-proc, 0.0000413 secs]
2018-07-26T11:07:34.678+0800: 1.931: [Unloading, 0.0052688 secs], 0.0054642 secs] # 卸载及耗时
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
2018-07-26T11:07:34.684+0800: 1.936: [GC cleanup 12M->12M(16M), 0.0001071 secs] # 独占清理空的区域及耗时
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
可视化工具分析GC日志
在上一小节中,我们已经了解了常用的几种垃圾收集器的GC日志格式。俗话说:工欲善其事,必先利其器。在进行GC调优之前我们需要先学习如何使用可视化的GC日志分析工具,去分析GC的日志格式,以此来得知该收集器的响应时间和吞吐量是多少,然后才能针对这两个点去进行调优。这里要介绍的工具是:
- 在线工具:http://gceasy.io/
- GCViewer
首先我们来看在线的工具,在浏览器上访问http://gceasy.io/
,然后上传一个GC日志文件,我这里上传的是 Parallel GC 收集器的日志文件:
稍等一会后,该工具就可以帮我们分析出如下这些可视化的图表及表格数据:
往下拉我们还可以看到交互图:
以及各种GC时的状态信息:
触发GC的原因也做了一个统计:
在页面的最上端,还可以下载本次分析的结果报告:
其他类型的垃圾收集器也是类似的,所以这里也不再演示了,毕竟都是图形化操作的,图表数据也很直观,而且在报告中也已经对各个点进行了说明。
所以接下来我们看看GCViewer的使用,这是一款开源的、用Java编写的客户端工具,GitHub地址如下:
下载压缩包即可,下载好后进行解压,使用cmd进入解压后的目录,然后使用maven命令对其进行编译打包:
D:GCViewGCViewer-develop>mvn clean package -Dmaven.test.skip
第一次打包的过程稍微有些慢,打包成功后,可以在target目录下看到一个jar包,双击这个jar包即可运行:
打开后主界面如下:
同样的,打开一个GC日志文件,我这里仍然使用Parallel GC的日志文件作为演示:
打开后,可以看到一个概览的图表:
从Summary选项卡中查看吞吐量:
停顿时间则在Pause选项卡里:
Memory选项卡里自然就是查看内存相关的统计信息了:
查看触发GC的原因在Event Detail选项卡里:
关于GCViewer就介绍到这,详细的说明可以参考官方的文档。
Parallel GC调优
GC调优无外乎以下三个步骤:
- 打印GC日志
- 根据日志得到关键性能指标
- 分析GC原因,调整JVM参数
Parallel GC调优的指导原则:
- 除非确定,否则不要设置最大堆内存
- 优先设置吞吐量目标
- 如果吞吐量目标达不到,调大最大内存,不能让OS使用Swap,如果仍然达不到,降低目标
- 如果吞吐量能达到,但GC时间太长,则设置停顿时间的目标
现在我们来简单的实战一把GC调优,同样的,还是以Tomcat为例,使用Parallel GC。首先设置一些初始参数:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+DisableExplicitGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=$CATALINA_HOME/logs/ -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:$CATALINA_HOME/logs/gc.log -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+UseParallelGC"
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]#
重启Tomcat完成后,把GC日志下载到本地,然后使用上一小节所介绍到的可视化工具进行分析,首先要关注的是吞吐量和停顿时间的数据,在下图中可以看到最大停顿时间有点长:
我们再看看各种GC的状态信息,发现Full GC发生了三次,所以才导致最大停顿时间有点长:
然后我们看看触发GC的原因,可以看到是Metaspace区域分配内存失败导致的:
所以就可以得知是Metaspace区域的内存有点小了,仅仅是启动的过程就发生了三次Full GC,那么我们就需要给Metaspace区域调大些内存。其实在页面顶端,该工具也很智能的提示了我们需要调整的地方:
我这里的Metaspace区域内存大小默认为34M,所以我先给它调到64M看看。调优是一个不断重复尝试的过程,至于需要尝试多少次完全取决于经验和运气了。在之前的初始化参数中,加入如下参数:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:MetaspaceSize=64M ...略..."
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]#
再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析,可以发现最大停顿时间明显变短了:
那么除此之外我们还可以做哪些调优呢?在本小节的开头我们也说了,当使用Parallel GC的时候,我们可以设置吞吐量目标和停顿时间目标,让它去自动进行调整。在之前的参数中,加入如下参数:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:GCTimeRatio=99 ...略..."
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]#
再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析,发现停顿时间变化并不大,吞吐量反而还降低了一些,实际上这点差距是很小的,毕竟这只是一个Tomcat启动过程中的GC日志:
但是我们会发现,调整了一些参数后,Full GC的次数是少了,但是Young GC的次数仍然没有降下来,虽然不可以随便修改堆的大小,但我们可以稍微修改动态扩容增量的参数。在之前的参数中,加入如下参数:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:YoungGenerationSizeIncrement=30 ...略..."
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]#
再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析,可以看到,稍微比之前好了那么一些,Young GC比之前减少了两次:
关于Parallel GC的调优就先介绍到这,实际上调优都是需要经验来积累的,不是一蹴而就的,所以这里也只是给出一些调优的步骤、方式而已。
G1调优
在上一小节中,我们介绍了Parallel GC的调优,而在本小节中,将介绍一下G1收集器的调优。G1 GC的最佳实践:
- 年轻代大小:避免使用-Xmn、-XX:NewRatio等显式设置Young区大小,会覆盖暂停时间目标
- 暂停时间目标:暂停时间不要太严苛,其吞吐量目标是90%的应用程序时间和10%的垃圾回收时间,太严苛会直接影响到吞吐量
同样的,我们先不设置任何调优参数,只是设置一些初始参数,然后再来做对比,也是以Tomcat为例(之前Parallel GC相关的参数要去掉),如下:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+UseG1GC -XX:+DisableExplicitGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=$CATALINA_HOME/logs/ -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:$CATALINA_HOME/logs/gc.log -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintTenuringDistribution"
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]#
和之前一样,重启Tomcat完成后,把GC日志下载到本地,然后上传到工具上进行分析,可以看到使用了G1后,停顿时间明显小了很多,但吞吐量变化不大,因为G1是停顿时间优先的收集器:
从触发GC的原因可以看到,Metaspace区域发生了一次GC,并且Young GC的次数也比较多:
同样的,在页面顶端,该工具也提示了我们可以调整Metaspace区域的大小:
那我们就和之前一样,调大Metaspace区域看看:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:MetaspaceSize=64M ...略..."
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]#
再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析,可以看到吞吐量上去了一些:
而且也没有再发生Full GC了:
但是从上图中可以看到Young GC的次数依然很多,我们可以试着将堆的大小调大一些看看。如下:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Xms128M -Xmx128M ...略..."
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]#
再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析,可以看到吞吐量和停顿时间却变长了一些:
但是Young GC的次数明显少了很多:
我们都知道G1是停顿时间优先的收集器,所以我们可以设置一个停顿时间目标,让G1自己自动调整去达到这个目标。如下:
[[email protected] ~]# vim /usr/local/tomcat-8.5.32/bin/catalina.sh
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:MaxGCPauseMillis=100 ...略..."
[[email protected] ~]# shutdown.sh # 重启Tomcat
...
[[email protected] ~]# startup.sh
...
[[email protected] ~]#
再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析,结果是吞吐量上去了一些,但停顿时间却变长了一些:
因为这个Tomcat里面也没有跑什么实际的应用,所以调优的变化并不是很大,但是也是有那么一些差别的。G1收集器的调优参数无非也就这几个,更多的是要对日志进行分析以及经验的积累,才能得出高效的调优方式。
参考文档
jvm的运行时数据区
Metaspace
压缩类空间
CodeCache
- https://blog.csdn.net/yandaonan/article/details/50844806
- http://engineering.indeedblog.com/blog/2016/09/job-search-web-app-java-8-migration/
GC调优指南:
如何选择垃圾收集器
G1最佳实践
- https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/vm/gctuning/g1_gc_tuning.html#recommendations
G1 GC的一些关键技术
CMS日志格式
GC之详解CMS收集过程和日志分析
G1日志格式
理解G1垃圾收集器日志理解G1垃圾收集器日志
GC日志分析工具
GCViewer
ZGC:
以上是关于JVM层GC调优(下)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章