浅谈 JVM GC 收集器--系列（一）

又到一年大促时刻，今天我们一起探讨下JVM垃圾回收的问题，写代码的时候想一想如何减少FullGC问题的出现，因为一旦出现频繁FullGC，短时间内没有太好的解决办法，很有可能重启后服务接着FullGC，导致服务可用率降低，只能改代码，走上线流程，这个过程很耗时。

首先我们来看一个经典问题，下图中这个sleep（0）有什么作用？



注释里面有一个prevent gc， 是想要阻止jvm gc执行吗？ 下面我们一起来进入jvm gc知识的探索之旅

一、前言

目前JVM主流的GC收集器有 Serial、Parallel 、CMS、G1，以及比较新的 ZGC和 Shenandoah， ZGC是 jdk 11中推出的垃圾回收器， 以及jdk17中的仙纳度Shenandoah 回收器。

具体又分为分代收集器和跨代收集器， 传统的收集器都是基于分代收集的，一般又被分为新生代和老年代收集器

新生代有：

1、Serial

2、ParNew

3、Parallel Scavenge

老年代有：

1、Serial Old

2、CMS

3、Parallel Old

G1属于跨代收集，既可以回收新生代、又可以回收老年代，这种一般称为Mixed GC

各种回收器需要搭配使用新生和老年代GC具体使用哪种组合可以参考如下图





其中用的比较多的是Parallel Scavenge + Parallel Old 和 ParNew + CMS的组合。



我们评判GC收集器好坏的指标主要有吞吐量（Throughout）、延迟（Latency）、以及内存占用（FootPrint）

CMS 更注重低延迟、Parallell更注重吞吐量，一般互联网企业为了更好的用户体验、减少页面停顿、延迟等情况，所以大多数采用CMS，后台定时任务类的、批处理类的可以采用Parallel，上面提到的仙纳度的延迟是目前最低的，官方预期是10ms以内，实际并未达成这个指标，但是已经远远低于目前所有的GC回收器了，其缺点是吞吐量变的较差。

至于G1和CMS 选哪一个？Oracle官方没有特别说明，一般G1适合大内存的场景，以6G~8G为界限， G1至少需要8G（注：数据来源周志明深入理解java虚拟机）以上的内存空间，8G以内使用CMS有更好的性能，因为G1是分布式回收，需要更多的额外空间去追踪和记录跨代引用，而CMS只需要一份卡表记录新生代和老年代的跨代引用，所需空间较少。



总结一下第一段文章概要： 面向用户类的应用使用ParNew +CMS, 纯后台类的应用可采用 Parallel scavenge + Parallel Old，如果内存比较大的应用可以采用G1，但由于这些年互联网发展的原因，所以CMS这种低延迟的收集器更加出名



二、GC 算法

目前主流的垃圾回收器，主要有三种GC算法，万变不离宗。

1、标记清理mark-sweep

标记清理算法，首先从GC Roots开始遍历标记哪些对象是可达对象，哪些是不可达对象，对于不可达的对象进行清理，此过程由于不需要整理碎片，相对较快，但是缺点也很明显就是多次GC后会产生大量的内存碎片，可能导致后续无连续的、满足新对象大小要求的内存空间。

2、标记复制mark-copy

复制算法，将内存空间分为两半，每次只使用其中一半。第一步与mark-sweep算法一样，都是标记出可达的对象，第二步将存活的对象copy到另一半空间中，由于新生代大多数都是早生夕灭的（标价线上数据为1%），所以只需要将极少量的存活对象拷贝到另一块规整的空间，速度极快，同时也没有碎片的产生。缺点是内存使用率太低了，只有一半空间被使用。所以在实际工程实现时，一般是 Eden+两个Survivor，每次GC时将存活对象以及其中一个Survivor的对象复制到另一个里面。

3、标记整理mark-compact

标记整理算法，标记过程与标记清理算法一样，然后将存活对象移动到一端，形成比较规整的使用空间，然后将边界外的其他对象全部清理掉



上面解释标记过程时，提到了GC Roots，一般哪些对象可以作为GC Roots呢？ 主要有四类

1、虚拟机栈中引用的对象

2、方法区中类静态属性引用的对象

3、方法区中常量引用的对象

4、本地方法栈中 Native 方法引用的对象

三、GC 分类

我们以目前业界用的比较多的 ParNew + CMS为例，介绍下具体的GC过程

要使用CMS，需在jvm 参数中配置 XX:+UseConcMarkSweepGC ， 此时新生代会默认使用 ParNew回收器， 也可以通过-XX:+UseParNewGC设置，ParNew其实就是Serial的多线程版本，ParNew 从JDK8开始只能与CMS组合使用

1、Young GC

YGC是对新生代区域的垃圾回收，新生代一般被分为Eden + Survivor0 + Survivor1，用户程序申请内配一般在Eden区域中分配，所以Eden区域空间不足就会触发YGC

我们摘取一个线上的实际YoungGC日志，详细讲解：

GC (Allocation Failure ）说明Eden空间不足，需要运行一次GC回收部分空间才能继续

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2023-05-24T15:43:34.135+0800: 68146.524: [GC (Allocation Failure) 2023-05-24T15:43:34.135+0800: 68146.524: [ParNew: 1700513K->15245K(1887488K), 0.0319933 secs] 2103649K->420192K(3984640K), 0.0323417 secs] [Times: user=0.10 sys=0.00, real=0.03 secs]

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可以看到新生代使用了ParNew 回收器，回收前占用空间 1700513K，大约是1.6GB，回收后使用15245KB, 大约是 14.8MB，即回收了超过99%的空间，这是因为新生代里面的对象绝大多数都是朝生夕灭，这时候使用复制算法效率更高，只需将小于1%的对象复制到 Survivor0即可，相比其他GC算法，其效率是最高的。

新生代的运行时长0.0319933秒，即31.9ms，这算一个比较中规中矩的耗时，时间越短延迟越低，对用户体验越好

日志详情：





2、FULL GC

Full GC是全堆GC，包含了对新生代、老年代、元空间(JDK 8)的回收

老年代不够用会触发FullGC，以CMS为例，一般有调用system.gc(), promotion failure 和 concurrent mode failure 、元空间耗尽等情况会触发FullGC，其中system.gc并不一定会执行gc，当然我们执行heapdump命令时也会触发FullGC，注意CMS 本身并不等于FullGC，只有Stop the world的阶段会被统计到FullGC里面

3.2.1大对象直接存放Old空间不足够

当我们创建一个大对象时，如果Young区放不下，会直接放入Old区， 若Old区也放不下，则会触发FullGC

3.2.2 promotion failure

是指新生代晋升到老年代时，发现老年代可用的空间不足，此时会触发FGC

3.2.3 concurrent mode failure

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[Full GC (Allocation Failure) 146457.242: [CMS146458.731: [CMS-concurrent-mark: 1.994/2.013 secs] [Times: user=3.08 sys=0.21, real=2.02 secs]

(concurrent mode failure): 2048000K->2047999K(2048000K), 7.7277036 secs] 4351992K->4185797K(4352000K), [Metaspace: 219216K->219216K(1263616K)], 7.7287222 secs] [Times: user=7.71 sys=0.03, real=7.73 secs]

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CMS 回收老年代时，GC线程和用户线程是并行执行的，在并发过程中产生的新生代晋升至Old区对象没有足够Old空间，这部分对象叫做浮动垃圾，然后GC将启用备用的Serial Old回收器回收，至于为什么使用Serial Old呢？ 是因为他是串行的，全过程都会Stop The World，在GC过程中不会再生成新的晋升对象，但是也意味着将迎来更大的停顿时间，延迟更高，用户体验更差。

针对上面两种场景有，CMS有几个常用参数可以进行调优

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction，该阈值控制老年代达到多少使用率时开始FULLGC， JDK6默认92%， 一般设置成80%左右比较合理，否则一是延迟可能较高，二是浮动垃圾可能空间不足

XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly，指定用设定的回收阈值，和上面的参数一起使用

-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection，在FULLGC前进行内存整理

XX:CMSFullGCBeforeCompaction=n，表示进行多少次FULLGC后，下一次FULLGC前需要整理碎片，默认0，也就是每次都整理碎片



上述参数只能减轻FullGC的频率，还是需要从根本上排查为何FullGC，一般大循环、打印大日志、无限递归、大文件导入等都可能产生FullGC



3.2.4 MetaSpace扩容引发的FULLGC

MetaSpace 在jdk 8中是元空间， Oracle 从jdk8开始引入元空间，并去掉永久代， 永久代和元空间都是对方法区的一种实现方式

MetaSpace空间不足一般会报： java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace 异常

jvm中有两个参数，分别代表了MetaSpace 的初始大小和最大大小， 当元空间的使用空间超过了MetaSpaceSize就会触发FULLGC，此时并非空间真的不够用了（见下图2）

一个比较常见的导致MetaSpace扩容的场景是代码中使用了大量反射、字节码增加、动态脚本（如 Groovy）等技术，可以Dump 下内存文件，使用MAT工具分析下具体是什么原因导致的

-XX:MetaspaceSize=256m ，默认大小21M

-XX:MaxMetaspaceSize=512m，默认无穷大









图2. metaspace扩容FGC

针对MetaSpace扩容导致的FULLGC，我们可以通过合理设置MetaspaceSize大小来降低扩容频率，但是如果代码中使用了大量的动态脚本（如groovy）、反射、字节码增强（Cglib

)技术，系统运行时间一长必然会导致出现元空间扩容的问题，这个短时间不太好解决，也只能调调jvm参数，治标不治本，这也是为什么大促前夕我们都会组织大家重启应用，平时每周上线掩盖了问题，大促期间长时间不上线，导致大量问题涌现。

具体设置多大，需要根据业务场景不停调整，可以通过jstat -gc pid查看目前使用大小，UMP的jvm监控也可以直接查看



MC： 是元空间capacity

MU： 是元空间Used大小

你也可以使用jmap 查看内存的占用大小 jmap -histo pid







CMS GC的日志，可以看到大体有7个阶段，一般我们记住下面标红的四个阶段即可

1.Initial Mark--第一次STW

2.Concurrent Mark

3.Concurrent Preclean--并发预清理

4.Concurrent Abortable Preclean--可中止的并发预清理

5.Final Remark -- 第二次STW

6.Concurrent Sweep

7.Concurrent Reset

下图对比了线上环境一次 FullGC各个阶段的的平均耗时对比





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2023-05-24T15:45:38.743+0800: 68271.132: [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 196063K(2097152K)] 198799K(3984640K), 0.0044817 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]

2023-05-24T15:45:38.748+0800: 68271.137: [CMS-concurrent-mark-start]

2023-05-24T15:45:38.955+0800: 68271.344: [CMS-concurrent-mark: 0.204/0.207 secs] [Times: user=0.46 sys=0.02, real=0.21 secs]

2023-05-24T15:45:38.956+0800: 68271.345: [CMS-concurrent-preclean-start]

2023-05-24T15:45:38.964+0800: 68271.353: [CMS-concurrent-preclean: 0.008/0.009 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]

2023-05-24T15:45:38.965+0800: 68271.353: [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]

CMS: abort preclean due to time 2023-05-24T15:45:44.057+0800: 68276.446: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.462/5.092 secs] [Times: user=1.35 sys=0.13, real=5.09 secs]

2023-05-24T15:45:44.059+0800: 68276.448: [GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 294214 K (1887488 K)]2023-05-24T15:45:44.059+0800: 68276.448: [GC (CMS Final Remark) 2023-05-24T15:45:44.059+0800: 68276.448: [ParNew: 294214K->6800K(1887488K), 0.0135495 secs] 490278K->202863K(3984640K), 0.0137981 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.02 secs]

2023-05-24T15:45:44.073+0800: 68276.462: [Rescan (parallel) , 0.0073520 secs]2023-05-24T15:45:44.080+0800: 68276.469: [weak refs processing, 0.0027962 secs]2023-05-24T15:45:44.083+0800: 68276.472: [class unloading, 0.0558081 secs]2023-05-24T15:45:44.139+0800: 68276.528: [scrub symbol table, 0.0672720 secs]2023-05-24T15:45:44.206+0800: 68276.595: [scrub string table, 0.0026745 secs][1 CMS-remark: 196063K(2097152K)] 202863K(3984640K), 0.1500836 secs] [Times: user=0.20 sys=0.00, real=0.15 secs]

2023-05-24T15:45:44.210+0800: 68276.598: [CMS-concurrent-sweep-start]

2023-05-24T15:45:44.275+0800: 68276.664: [CMS-concurrent-sweep: 0.061/0.066 secs] [Times: user=0.18 sys=0.03, real=0.07 secs]

2023-05-24T15:45:44.276+0800: 68276.665: [CMS-concurrent-reset-start]

2023-05-24T15:45:44.279+0800: 68276.668: [CMS-concurrent-reset: 0.003/0.003 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]

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四、GC 调优

JVM GC回收器调优的目的是找出和解决Java程序中内存使用方面的问题，以提高程序的性能和稳定性。GC调优可以通过以下方式达到目的：

a、减少GC的发生次数，减少GC暂停时间

b、控制堆的大小，避免OOM错误

c、平衡新生代和老年代之间的内存分配，避免不必要的复制或移动

d、选择合适的GC算法和回收器，以满足程序的需求。

本章只做调优的一些基础知识介绍，我们将在系列（二）中详细教大家如何使用各类工具进行调优。

1 、调优工具

基本的一些GC调优工具如下：

•jstat：查看GC信息

•jmap：导出堆转储快照

•jvisualvm：可视化分析工具

•GC日志：分析GC过程

还有一些在线的分析工具如gceasy.io，也可以导入gc日志进行分析，上面的CMS各阶段耗时对比就是用该工具生成的

示例，我们可以通过如下命令查看 jvm 当前堆的使用情况

jstat -gc 进程ID interval
 

也可以使用此命令

jstat -gcutil 进程ID interval
 

2、堆大小设置

分析JVM设置前，我们需要通过设置启动参数开启GC日志记录。以下为常用的开启GC日志的参数：

•-XX:+PrintGC：打印GC日志

•-XX:+PrintGCDetails：打印详细的GC日志

•-XX:+PrintGCDateStamps：打印GC发生的时间戳

•-Xloggc:：将GC日志输出到指定文件

一般会在指定目录下生成一个gc.log的文件







3、GC日志分析

如下是从线上抓取的一个GC日志格式

2023-06-17T12:27:54.052+0800: 318089.039: [GC (Allocation Failure) 2023-06-17T12:27:54.053+0800: 318089.040: [ParNew: 2613613K->82309K(2831168K), 0.0510894 secs] 3856214K->1358604K(4404032K), 0.0522928 secs] [Times: user=0.17 sys=0.00, real=0.05 secs] 
 

其中，日志包括以下几个部分：

•时间戳：表示GC发生的时间

•GC类型：表示GC的类型，如Allocation Failure、Full GC等

•垃圾回收器和内存区域：表示哪种垃圾回收器和哪个内存区域被使用

•内存变化情况：表示GC前后堆和各个内存区域的大小变化

•耗时统计：包括用户态、系统态和实际耗时

如下日志中我们看到有promotion failed，说明是Old区空间不足导致的晋升失败，Old区回收后没有释放空间说明对象还在使用中，这种一般是超大对象（比如大List、文件导入等），大循环内部生成的对象，在循环没有结束前，reference还指向了对象，导致无法回收

 [ParNew (promotion failed): 123896K->78505K(2831168K), 0.0604966 secs] 1400191K->1370332K(4404032K), 0.0612673 secs] [Times: user=0.17 sys=0.00, real=0.06 secs] 
 

下面这是一个元空间使用达到MetaSpaceSize阈值，而触发的回收，这种一般就是动态加载的脚本或者增强的类过多导致，平时频繁上线容易掩盖问题，大促期间长时间不上线就容易曝出来

2023-06-06T17:45:14.132+0800: 12629.279: [Full GC (Metadata GC Threshold) 2023-06-06T17:45:14.132+0800: 12629.280: [CMS: 445957K->190564K(2097152K), 1.4345090 secs] 1855530K->190564K(3984640K), [Metaspace: 307068K->307068K(1437696K)], 1.5444585 secs] [Times: user=1.54 sys=0.00, real=1.55 secs] 
 

元空间不足一定要关注，因为重启后一定会再次出现，Old区的FullGC很可能是临时的，一个大的循环执行完后，很可能短期内不再出现，但是元空间的不足却可能是长期的。对于Groovy这种脚本每次运行时GroovyClassLoader都会创建一个新的ScriptXXX类，并load它，字节码会一直停留在Method Area中，所以一定会出现内存泄漏、进而引发OOM。

解决方案也很简单，使用缓存机制，script编译后在本地缓存中缓存起来，当然你也可以用局部变量和弱引用解决，但这样每次还是会创建新的类，高并发场景下代价较大。

        return concurrentHashMap.computeIfAbsent(scriptName, new Function() {
            @SneakyThrows
            @Override
            public CompiledScript apply(String s) {
                return ((Compilable) groovyEngine).compile(logicRule);
            }
        });
 

4、GC参数调整

一般我们会根据系统或项目的特性来调整如下的一些GC参数

•堆参数：包括堆大小、新生代和老年代比例等

8G内存的主机，堆大小可以设置成4G~5.5G，堆大小比如NewRatio默认=2，代表着新生代:老年代=1:2，也即新生代占堆区1/3，老年代占比2/3, 一般来说如果web端应用或者并发不是很高的应用，短时间不会产生大量新对象，这个参数是比较合理的，但是如果是worker类的应用，并发很高，大部分对象朝生夕灭，这些对象大部分不会进入到Old区，此时新生代可以调大一些，老年代调低些。另一个就是MetaSpace的调整，默认是21M，这个上面描述过了，这个值对于企业级的应用相对较小，可以调整到256MB或者512MB，另外MaxMetaSpaceSize默认无穷大，这个值也需要调整，设置512M即可。



•回收策略参数：包括串行回收器、并行回收器、并发标记清除回收器、G1回收器等；

对于小型应用，可以选择串行回收器（Serial GC），其优点是实现简单、CPU资源消耗低、停顿时间短，适合单核或者低配置的系统。

对于中大型应用，可以选择并行回收器（Parallel GC），其优点是可以利用多核CPU的资源、垃圾回收速度较快，适合高并发、大规模的系统。

对于需要低延迟、高并发的应用，可以选择并发标记清除回收器（CMS GC），其优点是停顿时间短、GC线程和内存占用较少，适合大型互联网系统。



•GC调优参数：包括执行垃圾回收的阈值、对象晋升的阈值、并发GC周期的触发条件等。

调整GC参数需要根据具体情况进行试验和验证，以达到最优状态。以下是一些常见的GC调优参数：

-XX:MaxTenuringThreshold：设置晋升年龄的阈值，默认15，一般不用动；

-XX:+UseConcMarkSweepGC：打开CMS垃圾回收器，适用于需要低延迟的场景；

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction：设置CMS回收的触发阈值，jdk8默认68%，jdk6默认92%，可以设置成80%左右；

-XX:G1HeapRegionSize：设置G1回收器中每个region的大小等。

-XX:+CMSScavengeBeforeRemark： 在Remark之前再进行一次YoungGC，减少OLD区的GC Roots对象数量



五、未来趋势

未来GC的发展趋势，一定是朝着更低的延迟这个目标进行，但是要通过什么样的手段实现低延迟呢？

1、并发收集

并发收集这个是从Parallel就开始采用的手段，包括后来的CMS、G1、ZGC等，目的就是降低STW的停顿时间，避免给用户体验造成影响

2、局部收集

未来技术实现上一定是朝着局部收集努力，例如G1、仙纳度的Region内存划分，因为随着技术的普惠、硬件成本的降低，你很难想象一个800G内存的机器，要怎么实现全堆扫描和回收，目前8G内存的机器，一次FullGC就会导致应用程序明显的停顿，造成接口的tp99严重飚高，用户会很明显地感觉到页面出现卡顿的现象。所以最新的Shenandoah和ZGC回收器的项目目标是实现10ms以内的停顿，虽然最终没能实现，但是已经远远低于常见的CMS、G1等常规低延迟的收集器了。



最后，我们来看一看前面的问题为什么要sleep(0)？

sleep（0）的作用，是GC有关， 真正的目的是让for循环中的代码进入SafePoint，只有到达安全点后GC进程才会开始执行，而int是可数循环，JVM做了一个特殊优化，整个可数循环范围内不会GC，这样便可能导致OOM，其实这里直接把 i 改成long型也能实现， 因为long是不可数循环，也会进入gc。

所以真正的目的不Prevent GC， 而是Prevent long time GC，让程序提前进入GC，这样每一次的GC pause time 会比较短，延迟较低， 用户不会感受到明显的卡顿现象，没有十年以上功底是写不出这样高深的代码的。