jvm怎么查看gc的具体数据（重读JVM-）

这次来复习一下常用的 ParNew 和 CMS GC 的概念和一些调优建议

GC

GC 全称是 Garbage Collect ，译为 「垃圾回收」，在代码编写过程中，我们new 一个对象后，在使用和结束阶段，都可以不需要关注内存分配和内存回收，因为 jvm 会自动识别到哪些对象不再被使用，然后进行清理，同时在内存中释放掉这些空间。

判断对象不可用的方法

• 引用计数 Reference Count

简单理解就是，每个对象都有一个计数器，如果该对象被其它对象引用后，计数器加一，如果计数器不为 0，表示它还在使用，不能被清理。

这样会有个弊端，例如 A <-> B ，如果存在互相引用，但没有被第三方继续引用，那么这两个对象其实没有其他使用，但由于计数器不为 0，无法得到清理。

• 可达性分析 Reachability Analysis

以 GC Roots 为起点，根据引用关系往下搜索，搜索过程中走过的路称为”引用连“（Reference Chain)，如果与 GC Roots 对象可连接，说明对象还在使用，反之表示不可达，说明这些对象不使用，可以被回收掉。

其中关于 GC Roots 这些对象，有我们熟悉的，各个线程中调用的方法堆栈中的参数、局部变量、临时变量等，还有其它作为根路径的对象，可以参考书籍 3.2 章节

画图，说明 ParNew 和 CMS 回收垃圾的流程

前面说了有哪些方法可以说明对象不可用，这里来说下用什么垃圾回收器去回收:recycle:

在看完第二版之后，jdk8 之前的常用 gc 算法基本掌握，大多基于「分代收集」 Generational Collection ，主要分为了新生代 Young 区，存储一些朝生夕死的对象，另一个是老年代 Old 区，存储一些使用时间比较长，熬过了多次垃圾回收的对象

回收核心的步骤：

• 标记出可以回收的对象
• 清理被标志不可用的对象

在清理过程中，还会出现复制的操作，这是细化的操作，要看具体使用的哪个 GC 算法。

目前用的比较熟悉的是 [ParNew CMS] 垃圾回收器，所以来简单记录这两者使用到的 gc 算法和回收流程。

区别于初始版本的线性 Serial 垃圾回收器，Serial 只能单线程操作，目前常用的都是多线程操作，跟多一双手多一份力一样，多线程能够提高垃圾回收的速度，常看到的 ParNew 和 Parallel Scanvenge，其中 Parallel 表示并行的意思，并行操作以降低用户线程（应用）因垃圾收集而导致的停顿。

ParNew 收集器

ParNew 收集器用于回收新生代资源，是 Serial 收集器的并行版本。

为何要选择 ParNew 作为新生代的回收器，答案是目前好像除了 Serial 收集器外，只有它能够与老年代的 CMS 回收器搭配使用，在 jvm 启动参数中可以通过 XX: /-UseParNewGC 来开启或者关闭使用该收集器。

顺便来介绍一下其它几个 jvm 参数：

1. -XX:SurvivorRatio

在新生代 Young Generation 中，分为了一个 Eden 区和两个 Survivor（From & TO），这是一种更优的半区复制分代策略，每次分配使用 Eden 区 其中一个 Survivor 区，发生垃圾回收时，将 Eden 和 Survivor 中还存活的对象拷贝到另一个 Survivor 区（ From —> TO），然后清理掉刚才的 Eden 和一块刚才使用过的 Survivor 区中数据。

该参数的默认数值是 8，表示的是 Eden ：Survivor 比值，因为有两个 Survivor 区域，所以一块 Survivor 占新生代 1/10，Eden 占有 8/10。

1. –XX:NewRatio

该参数表示的是新生代与老年代的比值

例如如果设置 -XX:NewRatio=2 ，新生代（Eden 2 * Survivor）：老年代 = 1 ：2，所以新生代占堆的 1/3，老年代占堆的 2/3。

1. -XX:MetaspaceSize -XX:MaxMetaspaceSize

在 jdk8 之前，存在一个区域叫「永久代」（Permgen），与 jdk8 之后出现的「元空间」（Metaspace）作用一样，主要功能是存储类实例的具体信息（即类对象），这部分也叫做「类的元数据」，只对编译器或者 JVM 的运行时有用。

不同于元空间，永久代里还存储了一些与类数据无关的杂项对象（miscellaneous object），这些对象在 jdk8 的时候，被挪回了普通的堆空间。除此之外，jdk8 开始从根本上改变了保存在这个特殊区域的元数据的类型。

作为开发，可能不需要太关注里面存储了什么信息，不过得知道为啥「元空间」取代了「永久代」，翻看资料，发现了之前默认情况下，永久代大多分配的大小最多只有 82MB，如果遇到特别复杂的应用，加载的类特别多，所以存储的类信息也会很多。在开发中的应用服务器（或者任何需要频繁重新载入类的环境）上经常会碰到由于永久代空间空间耗尽触发的 Full GC。

默认情况下，元空间是没有大小限制的，不过还是建议分配一个初始和最大值，例如 -XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=256m ，虽然还是有可能触发 Full GC，这个时候就要排查定位出什么类导致元空间这么庞大，然后进行解决。

新生代 GC

可以看下新生代 GC 前后的内存分布情况：(蓝色表示使用情况)

验证了前面说的场景，拷贝 Eden 区和其中一块使用的 Survivor 区 S1 中的还在使用对象到另一个 Survivor 区 S0，如果新生代放不下或者对象熬过多次垃圾回收，就会进入到老年代。

翻看 gc 日志，回收新生代的日志格式如下：

2020-02-20T11:02:44.255 0800: 3346835.272: [GC (Allocation Failure) 2020-02-20T11:02:44.255 0800: 3346835.273: [ParNew: 1123543K->11470K(1258304K), 0.0113857 secs] 2211645K->1099617K(4054528K), 0.0118211 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]

刚开始对于 Failure 有点敏感，以为是错误的，搜索资料后发现，原来是新生代空间不足，触发了 Minor GC ，属于正常现象，顺便也来复习一下各个字段的含义。

• Allocation Failure：

表示新生代没有足够的空间分配新对象，于是需要进行新生代对象回收，准备下一次分配

• 2020-02-20T11:02:44.255 0800: 3346835.273

表示完成的时间戳，后面的数字 3346835.273 表示程序开始多少秒

• ParNew：

表示这次发生的是 Minor GC 是在新生代触发的，使用的是 ParNew 收集器，使用的是 「标记-复制」算法，同时该期间将会停止用户线程，也就是 Stop The World （常用 STW 表示）

• 1123543K->11470K(1258304K), 0.0113857 secs

k 表示使用的单位为 KB ， 前三个数字分别表示新生代当前使用的容量，回收后的容量，以及新生代分配的总大小 。

后面的时间表示新生代 GC 耗时，sec 表示 second（秒）

• 2211645K->1099617K(4054528K), 0.0118211 secs

第二次出现的数字串， 前三个数字分别表示老年代当前使用的容量，回收后的容量，以及老年代分配的总大小

• [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]

分别表示用户态耗时（user），内核态耗（sys）时和总耗时（real）

因为多线程的原因，通常来说总耗时 real 会比前两个少，所以我们实际关注更多的地方在 real 字段上，实际对用户线程造成了多少中断。

CMS 收集器

CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。

目前很大一部分的Java应用集中在互联网网站或者基于浏览器的B/S系统的服务端上，这类应用通常都会较为关注服务的响应速度，希望系统停顿时间尽可能短，以给用户带来良好的交互体验。出于稳定性，G1 垃圾回收器有点超前，出了问题的维护成本会比较大，所以希望尽可能短的停顿时间，目前我们在用的是 CMS 垃圾回收期。

老年代回收

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 默认情况下，当老年代的使用空间达到 70% 时，将会触发老年代回收

Concurrent Mark Sweep ，并发标记清理，CMS 收集器是用于老年代GC，从上图可以看出，使用 CMS 收集器后，老年代回收对象之后，不会进行压缩整理，所以老年代出现了不连续的内存空间。

上面是 CMS 收集时的日志格式，同时从时间上可以看出，1~2 天才出现一次老年代的 GC，表示老年代的 GC 频率不高，验证了大多数对象都是朝生夕死的，在 Minor GC 就被回收掉了，下面来记录每个字段的含义。

• 初始标记 Initial Mark

[GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 2058107K(2796224K)] 2189383K(4054528K), 0.0167010 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.02 secs]

并发回收会由「初始标记」开始，这个阶段会暂停所有的应用程序线程（也就是 Stop The World），该阶段的任务时找到堆中所有的垃圾回收根节点对象（GC Roots）

第一组数字 2058107K(2796224K)：表示老年代使用了 2058MB，整个老年代大小为 2796MB（简单计算，除以 1000）。

第二组数字 2189383K(4054528K)：表示整个堆的大小为括号中的 4054MB，被使用了 2180MB

0.0167010 secs：表示用户线程被暂停了 0.0167010 秒

• 标记阶段 concurrent-mark-start

[CMS-concurrent-mark-start] [CMS-concurrent-mark: 0.436/0.441 secs] [Times: user=0.95 sys=0.03, real=0.44 secs]

标记阶段耗时 0.44 秒（以及 0.95 秒的 CPU 时间）。该阶段进行的工作仅仅是标记，不会对堆的使用情况造成实质性的影响。

同时该阶段，应用程序还在持续运行着，所以如果有其它日志输出，有可能是在这 0.44s 内新生代对象进行了分配。

• 预清理 preclean

[CMS-concurrent-preclean-start] [CMS-concurrent-preclean: 0.008/0.009 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]

预清理阶段，应用程序也是在持续运行着

在预清理阶段，在书籍里面没有找到具体解释，所以查询后，觉得资料二中说的比较好，引用一下

此阶段标记从新生代晋升的对象、新分配到老年代的对象以及在并发阶段被修改了的对象。

介绍起来有点太复杂，涉及到 jvm 底层保存对象时使用到的数据结构，感兴趣的请好好看下第二条资料~

• 重新标记 rescan

[CMS-concurrent-abortable-preclean-start] CMS: abort preclean due to time 2020-02-18T17:32:02.230 0800: 3197393.247: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 5.638/5.968 secs] [Times: user=9.84 sys=0.15, real=5.96 secs] [GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 586303 K (1258304 K)] 2020-02-18T17:32:02.234 0800: 3197393.251: [Rescan (parallel) , 0.0904047 secs] 2020-02-18T17:32:02.325 0800: 3197393.342: [weak refs processing, 0.0029463 secs] 2020-02-18T17:32:02.328 0800: 3197393.345: [class unloading, 0.0942777 secs] 2020-02-18T17:32:02.422 0800: 3197393.439: [scrub symbol table, 0.0275075 secs] 2020-02-18T17:32:02.450 0800: 3197393.467: [scrub string table, 0.0036712 secs] [1 CMS-remark: 2199444K(2796224K)] 2785747K(4054528K), 0.2585849 secs] [Times: user=0.46 sys=0.00, real=0.26 secs]

该阶段不是并发的，将会阻塞用户线程，也就是 STW

其中出现的 abortable clean 表示「可中断清理」，使用它的原因是 希望尽量缩短停顿的时间，避免连续的停顿

前面已经出现了「初始标记」，当时只是简单的标记一下 GC Roots 能直接关联到的对象，速度比较快。

「并发标记」阶段就是从 GC Roots 的直接关联对象开始遍历整个对象图的过程，这个过程耗时较长但是不需要停顿用户线程，可以与垃圾收集线程一起并发运行

「重新标记」阶段，使用它是为了 修正在并发标记期间，因为用户线程继续运行而导致的新生代对象分配或者对象修改引用，会造成原有对象的标记记录变动

• 并发清除 sweep

[CMS-concurrent-sweep-start] [CMS-concurrent-sweep: 1.613/1.618 secs] [Times: user=2.30 sys=0.01, real=1.62 secs]

清理 sweep 阶段与用户线程是并发运行的，不会 STW

也有可能出现这种场景：

在 con-sweep 阶段中，发生了新生代 GC，说明新生代的 GC 和老年代的 GC 可以并发进行

• 并发重置 concurrent reset

[CMS-concurrent-reset-start] [CMS-concurrent-reset: 0.008/0.008 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]

该阶段也是并发的，不会中断用户线程

该阶段的日志出现，表示 CMS GC 的周期到此结束，老年代没有被引用的对象将会被回收。

总结 和 调优建议

新生代的垃圾回收比较简单，回收过程中，会短暂的 STW，而老年代的 GC 比较复杂，经历了下面的阶段：

• 初步标记（有 STW）
• 并发标记（并发）
• 再次标记（有 STW）
• 并发清理（并发）

由于 CMS 算法不会对老年代进行压缩整理，碎片空间越来越多，如果出现老年代空间不足以让新生代的对象晋升，CMS 收集器将无法回收，那么老年代将会退化到 Full GC（由于手上暂时没有例子，所以不展示了）

目前来说，默认参数配置已经够用了，例如下面这个：

MEM_OPTS=" -server # 以服务端形式运行 -Xms4096m # 起始堆大小 -Xmx4096m # 最大堆大小 -XX:MetaspaceSize=256m # 元空间大小 -XX:MaxMetaspaceSize=256m # 最大元空间大小 -XX:NewRatio=2 # 新生代 : 老年代 = 1 : 2，该数值要注意，2 是老年代占的比例 -XX:SurvivorRatio=8 # Eden : Survivor = 8 : 1，表示一个 Survivor 占新生代的 1/10 " GC_OPTS=" -XX: UseConcMarkSweepGC # 使用 CMS -XX: UseCMSCompactAtFullCollection # 在 Full GC 时进行压缩整理 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 # 老年代触发 GC 的百分比 -XX:MaxTenuringThreshold=15 # 最大老年代回收线程数量，回收线程不是越多越好，要结合服务器性能一起评估，具体算法请查相关文章 -XX: DisableExplicitGC # 禁止在代码中显式调用 System.gc() -XX: CMSParallelRemarkEnabled # 开启并发重标记 -verbose:gc # 设置 gc 输出的日志参数... -XX: PrintGCDateStamps -XX: PrintGCDetails -Xloggc:${LOGS_DIR}/gc.log -XX: UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=20M"

下面是几个调优建议

1. 升级配置

如果你的应用之前运行在 2C4G 的服务器上，发现相应速度越来越慢，那这个时候可以升级到 4C8G，配置越高，服务器的性能当然也会更好，这时你就可以可以调整 MEM_OPTS ，将内存参数放大

先别喷这个建议，有时候业务量上来了，原有的机器性能的确扛不住，这样的话升级硬件配置也是理所当然的

1. 调整 CMSInitiatingOccupancyFraction 参数

CMSInitiatingOccupancyFraction 默认情况下是 70，老年代占用达到 70%后将会触发 CMS GC，但这个时候有可能出现新生代在不断分配对象，然后有对象能够晋升到老年代，将会出现老年代空间不足而触发的 Full GC。

所以可以适当减小这个值，让并发后台线程尽早运行，去回收老年代不再使用的对象。

1. 优化代码逻辑

除去服务器配置问题，业务代码上如果出现大量耗时操作，例如频繁的数据库交互，大数据计算，这样 GC 将会更加频繁，并且时间可能越来越长，导致用户线程被占用，系统中断时间增加，会造成用户不好的使用体验。

所以根本上，需要从应用代码着手，例如做以下几个方面的优化

• 将频繁的数据库操作改成批处理，一次性获取数据或修改数据
• 简化代码计算逻辑，去掉无用计算量
• 减少嵌套循环，优化数据结构

还有更多 GC 的内容没有记录，所以强烈建议大家去看下周志明写的《深入理解 JVM》第三个章节，继续深入学习这些经典的 GC 算法。同时，我们在调优过程中，都是在吞吐量和应用停顿时间，这两者之间在做平衡，所以具体调整方案需要在我们了解 GC 细节后，选择合适的算法和配置参数，来达到预期的效果。

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