（干货篇）GC日志逐行分析+关键性能优化参数分析

最近遇到几个系统 young gc 时间比较长，在 young gc 长的同时，系统负载也随时升高，因此熟读GC日志以及了解一些Jvm常见调优是必要的。

收获

看完应该有如下收获

1. 熟悉young GC日志每一行啥意思（会看）。
2. 了解一些关键GC调优参数（采坑）。

日志分析

// GC原因，新生代minor GC。
2019-11-09T10:14:42.496+0800: 143830.361: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) 

//survivor大小及对象年龄最大值是15
Desired survivor size 67108864 bytes, new threshold 15 (max 15).

- age   1:   21372336 bytes,   21372336 total
- age   2:    5495736 bytes,   26868072 total
- age   3:      30424 bytes,   26898496 total
- age   4:     116344 bytes,   27014840 total
- age   5:      22704 bytes,   27037544 total
- age   6:      81712 bytes,   27119256 total
- age   7:      17824 bytes,   27137080 total
- age   8:     172736 bytes,   27309816 total
- age   9:     348672 bytes,   27658488 total
- age  10:     361192 bytes,   28019680 total
- age  11:     153648 bytes,   28173328 total
- age  12:      37056 bytes,   28210384 total
- age  13:      81800 bytes,   28292184 total
- age  14:       6272 bytes,   28298456 total
- age  15:      31096 bytes,   28329552 total

  // 发生minor GC和full GC时，所有相关region都是要回收的。而发生并发GC时，会根据目标停顿时间动态选择部分垃圾对并多的Region回收，这一步就是选择Region。
  // pending_cards是关于RSet的Card Table。
  // predicted base time是预测的扫描card table时间。 
  143830.362: [G1Ergonomics (CSet Construction) start choosing CSet, _pending_cards: 13047, predicted base time: 104.33 ms, remaining time: 0.00 ms, target pause time: 100.00 ms]

   // 这一步是添加Region到collection set，新生代一共496个Region，16个幸存区Region，预计收集时间是3.45 ms。
   143830.362: [G1Ergonomics (CSet Construction) add young regions to CSet, eden: 496 regions, survivors: 16 regions, predicted young region time: 3.45 ms]

   // 这一步是对上面两步的总结。预计总收集时间107.78ms。 
   143830.362: [G1Ergonomics (CSet Construction) finish choosing CSet, eden: 496 regions, survivors: 16 regions, old: 0 regions, predicted pause time: 107.78 ms, target pause time: 100.00 ms]
 
  // 
  2019-11-09T10:14:42.611+0800: 143830.477: [SoftReference, 0 refs, 0.0136201 secs]2019-11-09T10:14:42.625+0800: 143830.490: [WeakReference, 2 refs, 0.0165891 secs]2019-11-09T10:14:42.641+0800: 143830.507: [FinalReference, 609 refs, 0.0244947 secs]2019-11-09T10:14:42.666+0800: 143830.531: [PhantomReference, 1 refs, 331 refs, 0.0342801 secs]2019-11-09T10:14:42.700+0800: 143830.566: [JNI Weak Reference, 0.0000451 secs], 0.2087493 secs]

  // Parallel Time: 并行收集任务在运行过程中引发的STW（Stop The World）时间，从新生代垃圾收集开始到最后一个任务结束，共花费93.6ms
  // GC Workers: 有28个线程负责垃圾收集，通过参数-XX:ParallelGCThreads设置，这个参数的值的设置，跟CPU有关，默认值 ParallelGCThreads＝8+( Processor - 8 ) ( 5/8 )，比如40核心的机器，那么GC线程数就是28。
  [Parallel Time: 93.6 ms, GC Workers: 28]

      // 第一个垃圾收集线程开始工作时JVM启动后经过的时间（min）；最后一个垃圾收集线程开始工作时JVM启动后经过的时间（max）；diff表示min和max之间的差值。理想情况下，你希望他们几乎是同时开始，即diff趋近于0。
     [GC Worker Start (ms): Min: 143830362.2, Avg: 143830362.7, Max: 143830363.5, Diff: 1.4]

      // 扫描root集合（线程栈、JNI、全局变量、系统表等等）花费的时间，扫描root集合是垃圾收集的起点，尝试找到是否有root集合中的节点指向当前的收集集合（CSet）
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 2.3, Avg: 8.2, Max: 16.0, Diff: 13.6, Sum: 229.4]

     // 每个分区都有自己的RSet，用来记录其他分区指向当前分区的指针，如果RSet有更新，G1中会有一个post-write barrier管理跨分区的引用——新的被引用的card会被标记为dirty，并放入一个日志缓冲区，如果这个日志缓冲区满了会被加入到一个全局的缓冲区，在JVM运行的过程中还有线程在并发处理这个全局日志缓冲区的dirty card。Update RS表示允许垃圾收集线程处理本次垃圾收集开始前没有处理好的日志缓冲区，这可以确保当前分区的RSet是最新的。
     [Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 1.4, Max: 4.0, Diff: 4.0, Sum: 39.4]

         // Processed Buffers，这表示在Update RS这个过程中处理多少个日志缓冲区。
        [Processed Buffers: Min: 0, Avg: 17.0, Max: 67, Diff: 67, Sum: 475]

      //扫描每个新生代分区的RSet，找出有多少指向当前分区的引用来自CSet。
     [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 1.6]

      // 扫描代码中的root节点（局部变量）花费的时间
     [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]

      //在疏散暂停期间，所有在CSet中的分区必须被转移疏散，Object Copy就负责将当前分区中存活的对象拷贝到新的分区。
     [Object Copy (ms): Min: 0.0, Avg: 7.6, Max: 85.5, Diff: 85.4, Sum: 212.1]

      //当一个垃圾收集线程完成任务时，它就会进入一个临界区，并尝试帮助其他垃圾线程完成任务（steal outstanding tasks），min表示该垃圾收集线程什么时候尝试terminatie，max表示该垃圾收集回收线程什么时候真正terminated。
     [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 75.2, Max: 79.0, Diff: 79.0, Sum: 2106.8]

        // 如果一个垃圾收集线程成功盗取了其他线程的任务，那么它会再次盗取更多的任务或再次尝试terminate，每次重新terminate的时候，这个数值就会增加
        [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.4, Max: 2, Diff: 1, Sum: 39]

      // 垃圾收集线程在完成其他任务的时间
     [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 1.0]

      // 展示每个垃圾收集线程的最小、最大、平均、差值和总共时间
     [GC Worker Total (ms): Min: 91.6, Avg: 92.5, Max: 93.3, Diff: 1.7, Sum: 2590.3]

      // GC Worker End：min表示最早结束的垃圾收集线程结束时该JVM启动后的时间；max表示最晚结束的垃圾收集线程结束时该JVM启动后的时间。理想情况下，你希望它们快速结束，并且最好是同一时间结束。
     [GC Worker End (ms): Min: 143830455.1, Avg: 143830455.2, Max: 143830455.5, Diff: 0.4]

   // 新生代GC中的一些任务
  [Code Root Fixup: 0.1 ms] //释放用于管理并行垃圾收集活动的数据结构，应该接近于0，该步骤是线性执行的；

  [Code Root Purge: 0.0 ms] //清理更多的数据结构，应该很快，耗时接近于0，也是线性执行

  [Clear CT: 0.5 ms] //清理card table

  //一些其他的拓展功能
  [Other: 114.6 ms]

     [Choose CSet: 0.0 ms] //选择要进行回收的分区放入CSet（G1选择的标准是垃圾最多的分区优先，也就是存活对象率最低的分区优先）

     [Ref Proc: 109.9 ms] // 处理Java中的各种引用——soft、weak、final、phantom、JNI等等。

     [Ref Enq: 0.6 ms] // 遍历所有的引用，将不能回收的放入pending列表

     [Redirty Cards: 0.4 ms] //在回收过程中被修改的card将会被重置为dirty

     [Humongous Register: 0.1 ms]// JDK8u60提供了一个特性，巨型对象可以在新生代收集的时候被回收——通过G1ReclaimDeadHumongousObjectsAtYoungGC设置，默认为true。

     [Humongous Reclaim: 0.0 ms] //做下列任务的时间：确保巨型对象可以被回收、释放该巨型对象所占的分区，重置分区类型，并将分区还到free列表，并且更新空闲空间大小。

     [Free CSet: 0.9 ms]// 将要释放的分区还回到free列表。 

    // 展示了不同代的大小变化，以及堆大小的自适应调整
    
    // Eden: 992.0M(992.0M)->0.0B(982.0M)
     （1）当前新生代收集触发的原因是Eden空间满了，分配了992M，使用了992M；
     （2）所有的Eden分区都被疏散处理了，在新生代结束后Eden分区的使用大小成为了0.0B；
     （3）Eden分区的大小缩小为982.0M；

    // Survivors: 32.0M->42.0M：由于年轻代分区的回收处理，survivor的空间从32.0M涨到42.0M；

    // Heap: 2304.3M(4096.0M)->1322.8M(4096.0M)]
     （1）在本次垃圾收集活动开始的时候，堆空间整体使用量是2304.3M，堆空间的最大值是4096.0M；
     （2）在本次垃圾收集结束后，堆空间的使用量是1322.8M，最大值保持不变。

  [Eden: 992.0M(992.0M)->0.0B(982.0M) Survivors: 32.0M->42.0M Heap: 2304.3M(4096.0M)->1322.8M(4096.0M)]

    // 本次新生代垃圾收集的时间
    // user=2.81 ：垃圾收集线程在新生代垃圾收集过程中消耗的CPU时间，这个时间跟垃圾收集线程的个数有关，可能会比real time大很多；
    // sys=0.17  ：内核态线程消耗的CPU时间
    // real=0.21：本次垃圾收集真正消耗的时间；
   [Times: user=2.81 sys=0.17, real=0.21 secs]
  2019-11-09T10:14:42.705+0800: 143830.570: Total time for which application threads were stopped: 0.2183659 seconds, Stopping threads took: 0.0012684 seconds

  // 当GC发生时，每个线程只有进入了SafePoint才算是真正挂起，也就是真正的停顿，这个日志的含义是整个GC过程中STW的时间，配置了-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime这个参数才会打印这个信息。
  // 重点：第一个0.0091676 seconds 是JVM启动后的秒数，第二个 0.0007286 seconds是JVM发起STW的开始到结束的时间。特别地，如果是GC引发的STW，这条内容会紧挨着出现在GC log的下面。
  // 这里想搞清楚？ 请移步： http://wiki.lianjia.com/display/ztyf/JVM-SafePoint
  2019-11-09T10:14:42.795+0800: 143830.660: Total time for which application threads were stopped: 0.0091676 seconds, Stopping threads took: 0.0007286 seconds
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关键参数调优

注意：下面都是简单介绍，想深入每一个参数需要一个小时的学习。

-XX:-UseBiasedLocking

JDK1.6开始默认打开的偏向锁，会尝试把锁赋给第一个访问它的线程，取消同步块上的synchronized原语。如果始终只有一条线程在访问它，就成功略过同步操作以获得性能提升。但一旦有第二条线程访问这把锁，JVM就要撤销偏向锁恢复到未锁定线程的状态，如果打开安全点日志，可以看到不少RevokeBiasd的纪录，像GC一样Stop The World的干活，虽然只是很短的停顿，但对于多线程并发的应用，取消掉它反而有性能的提升，所以建议在系统出现瓶颈的时候，做去偏向锁优化。

-XX:AutoBoxCacheMax

Integer i=3; 这语句有着 int自动装箱成Integer的过程，JDK默认只缓存 -128 ~ +127的Integer 和 Long，超出范围的数字就要即时构建新的Integer对象。高并发的情况下，拆箱装箱的性能损耗不可忽略，因此建议调大这个配置，比如2w。

-XX:ParallelGCThreads

由于GC操作会暂停所有的应用程序线程，JVM为了尽量缩短停顿时间就必须尽可能地利用更多的CPU资源。这意味着，默认情况下，JVM会在机器的每个CPU上运行一个线程，最多同时运行8个。

一旦达到这个上限，JVM会调整算法，每超出5/8个CPU启动一个新的线程。所以总的线程数就是（这里的N代表CPU的核心数）： ParallelGCThreads = 8 + ((N - 8) * 5/8)

有时候使用这个算法估算出来的线程数目会偏大。如果应用程序使用一个较小的堆（譬如大小为1 GB）运行在一个八颗CPU的机器上，使用4个线程或者6个线程处理这个堆可能会更高效。在一个128颗CPU的机器上，启动83个垃圾收集线程可能也太多了，除非系统使用的堆已经达到了最大上限。

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

在Out Of Memory，JVM快死掉的时候，输出Heap Dump到指定文件，但在容器环境（或者混部）下，在普通硬盘上会造成20秒以上的硬盘IO跑满，也是个十足的恶邻，影响了同一宿主机上所有其他的服务。

-XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=512m

扩容会导致停顿，对下游影响比较大，之前support踩过这个坑，一定要观察metaspace的大小，不够了就赶紧调整。

-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime

GC时间不长，但是下游频繁超时，这种就有可能不是gc造成的停顿了，非GC导致的停顿，比如取消偏向锁，code deoptimization等等，打开-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime这个参数

注意：安全点日志不能一直打开：

1. 安全点日志默认输出到stdout，一是stdout日志的整洁性，二是stdout所重定向的文件如果不在/dev/shm，可能被锁。
2. 对于一些很短的停顿，比如取消偏向锁，打印的消耗比停顿本身还大。
3. 安全点日志是在安全点内打印的，本身加大了安全点的停顿时间。

所以安全日志应该只在问题排查时打开。 如果在生产系统上要打开，再再增加下面四个参数： -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX: -DisplayVMOutput -XX:+LogVMOutput -XX:LogFile=/dev/shm/vm.log 打开Diagnostic（只是开放了更多的flag可选，不会主动激活某个flag），关掉输出VM日志到stdout，输出到独立文件,/dev/shm目录（内存文件系统）。

-XX:+PerfDisableSharedMem

项目中的日志异步写了，当磁盘IO高的时候，服务日志会丢弃，那么你有没有想到GC日志的写入会不会影响JVM的性能呢，会不会对GC时间造成影响呢，答案是肯定的，当磁盘IO高，且正在刷page cache，这个时候就有可能造成停顿。

重点关注：real时间是不是超长，正常real时间要远远小于user时间（大概十分之一），当前系统是不是正在flush pageCache 到磁盘，当符合这两种情况的时候就及有可能是IO影响的。

-Xss

-Xss256k：在堆之外，线程占用栈内存，默认每条线程为1M。存放方法调用出参入参的栈、局部变量、标量替换后的局部变量等，有人喜欢设小点节约内存开更多线程。但内存够也就不必要设小，有人喜欢再设大点，特别是有JSON解析之类的递归调用时不能设太小。

-XX:ReservedCodeCacheSize

JIT编译后二进制代码的存放区，满了之后就不再编译，默认245m。当codeCache满了，程序将会出现明显的卡顿，服务能力下降，此时JVM会打印出一条警告消息，并切换到interpreted-only 模式：JIT编译器被停用，字节码将不再会被编译成机器码。因此，应用程序将继续运行，但运行速度会降低一个数量级，直到有人注意到这个问题。

// 当服务极度卡顿，可以怀疑这里，可以通过反证法验证是否出现过这个日志，来确认是不是这个问题
`Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: CodeCache is full. Compiler has been disabled`
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-XX:+AlwaysPreTouch

JAVA进程启动的时候，虽然我们可以为JVM指定合适的内存大小，但是这些内存操作系统并没有真正的分配给JVM，而是等JVM访问这些内存的时候，才真正分配，这样会造成以下问题。

• GC的时候,新生代的对象要晋升到老年代的时候,需要内存,这个时候操作系统才真正分配内存,这样就会加大young gc的停顿时间。
• 可能存在内存碎片的问题。

因此可以考虑开启这个参数，服务启动直接开辟这些内存，配置这个参数需要看实际情况，必须保证不出现overcommit的情况，保证有足够的实际内存可以分配给每一个服务，例子： R大-AlwaysPreTouch

Memory Overcommit的意思是操作系统承诺给进程的内存大小超过了实际可用的内存, 详细分析: Linux overcommit