GC和GC Tuning

原作者：馬士兵老師
http://mashibing.com

GC的基礎(chǔ)知識

1.什么是垃圾

C語言申請內(nèi)存：malloc free

C++： new delete

c/C++ 手動回收內(nèi)存

Java: new ？

自動內(nèi)存回收酗电，編程上簡單道宅，系統(tǒng)不容易出錯藕施，手動釋放內(nèi)存筒饰，容易出兩種類型的問題：

1. 忘記回收
2. 多次回收

沒有任何引用指向的一個對象或者多個對象（循環(huán)引用）

2.如何定位垃圾

1. 引用計數(shù)（ReferenceCount）
2. 根可達算法(RootSearching)

3.常見的垃圾回收算法

1. 標(biāo)記清除(mark sweep) - 位置不連續(xù) 產(chǎn)生碎片 效率偏低（兩遍掃描）
2. 拷貝算法 (copying) - 沒有碎片座泳，浪費空間
3. 標(biāo)記壓縮(mark compact) - 沒有碎片蛇损，效率偏低（兩遍掃描，指針需要調(diào)整）

4.JVM內(nèi)存分代模型（用于分代垃圾回收算法）

1. 部分垃圾回收器使用的模型

   除Epsilon ZGC Shenandoah之外的GC都是使用邏輯分代模型

   G1是邏輯分代速兔，物理不分代

   除此之外不僅邏輯分代墅拭，而且物理分代

2. 新生代 + 老年代 + 永久代（1.7）Perm Generation/ 元數(shù)據(jù)區(qū)(1.8) Metaspace

   1. 永久代 元數(shù)據(jù) - Class
   2. 永久代必須指定大小限制 ，元數(shù)據(jù)可以設(shè)置涣狗，也可以不設(shè)置谍婉，無上限（受限于物理內(nèi)存）
   3. 字符串常量 1.7 - 永久代舒憾，1.8 - 堆
   4. MethodArea邏輯概念 - 永久代、元數(shù)據(jù)

3. 新生代 = Eden + 2個suvivor區(qū)

   1. YGC回收之后穗熬，大多數(shù)的對象會被回收镀迂，活著的進入s0
   2. 再次YGC，活著的對象eden + s0 -> s1
   3. 再次YGC唤蔗，eden + s1 -> s0
   4. 年齡足夠 -> 老年代 （15 CMS 6）
   5. s區(qū)裝不下 -> 老年代

4. 老年代

   1. 頑固分子
   2. 老年代滿了FGC Full GC

5. GC Tuning (Generation)

   1. 盡量減少FGC
   2. MinorGC = YGC
   3. MajorGC = FGC

6. 對象分配過程圖

7. 動態(tài)年齡：（不重要）
   http://www.reibang.com/p/989d3b06a49d

8. 分配擔(dān)保：（不重要）
   YGC期間 survivor區(qū)空間不夠了 空間擔(dān)保直接進入老年代
   參考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1082730

5.常見的垃圾回收器

1. 垃圾回收器的發(fā)展路線招拙，是隨著內(nèi)存越來越大的過程而演進
   從分代算法演化到不分代算法
   Serial算法 幾十兆
   Parallel算法 幾個G
   CMS 幾十個G - 承上啟下，開始并發(fā)回收 -
   .- 三色標(biāo)記 -
2. JDK誕生 Serial追隨 提高效率措译，誕生了PS别凤，為了配合CMS，誕生了PN领虹，CMS是1.4版本后期引入规哪，CMS是里程碑式的GC，它開啟了并發(fā)回收的過程塌衰，但是CMS毛病較多诉稍，因此目前任何一個JDK版本默認(rèn)是CMS
   并發(fā)垃圾回收是因為無法忍受STW
3. Serial 年輕代 串行回收
4. PS 年輕代 并行回收
5. ParNew 年輕代 配合CMS的并行回收
6. SerialOld
7. ParallelOld
8. ConcurrentMarkSweep 老年代 并發(fā)的， 垃圾回收和應(yīng)用程序同時運行最疆，降低STW的時間(200ms)
   CMS問題比較多杯巨，所以現(xiàn)在沒有一個版本默認(rèn)是CMS，只能手工指定
   CMS既然是MarkSweep努酸，就一定會有碎片化的問題服爷，碎片到達一定程度，CMS的老年代分配對象分配不下的時候获诈，使用SerialOld 進行老年代回收
   想象一下：
   PS + PO -> 加內(nèi)存 換垃圾回收器 -> PN + CMS + SerialOld（幾個小時 - 幾天的STW）
   幾十個G的內(nèi)存仍源，單線程回收 -> G1 + FGC 幾十個G -> 上T內(nèi)存的服務(wù)器 ZGC
   算法：三色標(biāo)記 + Incremental Update
9. G1(200ms - 10ms)
   算法：三色標(biāo)記 + SATB
10. ZGC (10ms - 1ms) PK C++
    算法：ColoredPointers + LoadBarrier
11. Shenandoah
    算法：ColoredPointers + WriteBarrier
12. Eplison
13. PS 和 PN區(qū)別的延伸閱讀：
    ?https://docs.oracle.com/en/java/javase/13/gctuning/ergonomics.html#GUID-3D0BB91E-9BFF-4EBB-B523-14493A860E73
14. 垃圾收集器跟內(nèi)存大小的關(guān)系
    1. Serial 幾十兆
    2. PS 上百兆 - 幾個G
    3. CMS - 20G
    4. G1 - 上百G
    5. ZGC - 4T - 16T（JDK13）

1.8默認(rèn)的垃圾回收：PS + ParallelOld

常見垃圾回收器組合參數(shù)設(shè)定：(1.8)

• -XX:+UseSerialGC = Serial New (DefNew) + Serial Old

  • 小型程序。默認(rèn)情況下不會是這種選項舔涎，HotSpot會根據(jù)計算及配置和JDK版本自動選擇收集器

• -XX:+UseParNewGC = ParNew + SerialOld

  • 這個組合已經(jīng)很少用（在某些版本中已經(jīng)廢棄）
  • https://stackoverflow.com/questions/34962257/why-remove-support-for-parnewserialold-anddefnewcms-in-the-future

• -XX:+UseConc<font color=red>(urrent)</font>MarkSweepGC = ParNew + CMS + Serial Old

• -XX:+UseParallelGC = Parallel Scavenge + Parallel Old (1.8默認(rèn)) 【PS + SerialOld】

• -XX:+UseParallelOldGC = Parallel Scavenge + Parallel Old

• -XX:+UseG1GC = G1

• Linux中沒找到默認(rèn)GC的查看方法笼踩，而windows中會打印UseParallelGC

  • java +XX:+PrintCommandLineFlags -version
  • 通過GC的日志來分辨

• Linux下1.8版本默認(rèn)的垃圾回收器到底是什么？

  • 1.8.0_181 默認(rèn)（看不出來）Copy MarkCompact
  • 1.8.0_222 默認(rèn) PS + PO

JVM調(diào)優(yōu)第一步亡嫌，了解JVM常用命令行參數(shù)

• JVM的命令行參數(shù)參考：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/java.html

• HotSpot參數(shù)分類

  標(biāo)準(zhǔn)： - 開頭嚎于，所有的HotSpot都支持

  非標(biāo)準(zhǔn)：-X 開頭，特定版本HotSpot支持特定命令

  不穩(wěn)定：-XX 開頭挟冠，下個版本可能取消

  java -version

  java -X

java -XX:+PrintFlagsWithComments //只有debug版本能用

試驗用程序：

import java.util.List;
import java.util.LinkedList;

public class HelloGC {
  public static void main(String[] args) {
    System.out.println("HelloGC!");
    List list = new LinkedList();
    for(;;) {
      byte[] b = new byte[1024*1024];
      list.add(b);
  }
  }
}

1. 區(qū)分概念：內(nèi)存泄漏memory leak于购，內(nèi)存溢出out of memory
2. java -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC
3. java -Xmn10M -Xms40M -Xmx60M -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC HelloGC
   PrintGCDetails PrintGCTimeStamps PrintGCCauses
4. java -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC
5. java -XX:+PrintFlagsInitial 默認(rèn)參數(shù)值
6. java -XX:+PrintFlagsFinal 最終參數(shù)值
7. java -XX:+PrintFlagsFinal | grep xxx 找到對應(yīng)的參數(shù)
8. java -XX:+PrintFlagsFinal -version |grep GC
9. java -XX:+PrintFlagsFinal -version | wc -l
   共728個參數(shù)

PS GC日志詳解

每種垃圾回收器的日志格式是不同的！

PS日志格式

heap dump部分：

eden space 5632K, 94% used [0x00000000ff980000,0x00000000ffeb3e28,0x00000000fff00000)
                            后面的內(nèi)存地址指的是圃郊，起始地址价涝，使用空間結(jié)束地址，整體空間結(jié)束地址

total = eden + 1個survivor

調(diào)優(yōu)前的基礎(chǔ)概念：

1. 吞吐量：用戶代碼時間 /（用戶代碼執(zhí)行時間 + 垃圾回收時間）
2. 響應(yīng)時間：STW越短持舆，響應(yīng)時間越好

所謂調(diào)優(yōu)色瘩，首先確定，追求啥逸寓？吞吐量優(yōu)先居兆，還是響應(yīng)時間優(yōu)先？還是在滿足一定的響應(yīng)時間的情況下竹伸，要求達到多大的吞吐量...

問題：

科學(xué)計算泥栖，吞吐量。數(shù)據(jù)挖掘勋篓，thrput吧享。吞吐量優(yōu)先的一般：（PS + PO）

響應(yīng)時間：網(wǎng)站 GUI API （1.8 G1）

什么是調(diào)優(yōu)？

1. 根據(jù)需求進行JVM規(guī)劃和預(yù)調(diào)優(yōu)
2. 優(yōu)化運行JVM運行環(huán)境（慢譬嚣，卡頓）
3. 解決JVM運行過程中出現(xiàn)的各種問題(OOM)

調(diào)優(yōu)钢颂，從規(guī)劃開始

• 調(diào)優(yōu)，從業(yè)務(wù)場景開始拜银，沒有業(yè)務(wù)場景的調(diào)優(yōu)都是耍流氓

• 無監(jiān)控（壓力測試殊鞭，能看到結(jié)果），不調(diào)優(yōu)

• 步驟：

  1. 熟悉業(yè)務(wù)場景（沒有最好的垃圾回收器尼桶，只有最合適的垃圾回收器）
     1. 響應(yīng)時間操灿、停頓時間 [CMS G1 ZGC] （需要給用戶作響應(yīng)）
     2. 吞吐量 = 用戶時間 /( 用戶時間 + GC時間) [PS]
  2. 選擇回收器組合
  3. 計算內(nèi)存需求（經(jīng)驗值 1.5G 16G）
  4. 選定CPU（越高越好）
  5. 設(shè)定年代大小、升級年齡
  6. 設(shè)定日志參數(shù)
     1. -Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause
     2. 或者每天產(chǎn)生一個日志文件
  7. 觀察日志情況

• 案例1：垂直電商泵督，最高每日百萬訂單趾盐，處理訂單系統(tǒng)需要什么樣的服務(wù)器配置？

  這個問題比較業(yè)余小腊，因為很多不同的服務(wù)器配置都能支撐(1.5G 16G)

  1小時360000集中時間段谤碳， 100個訂單/秒，（找一小時內(nèi)的高峰期溢豆，1000訂單/秒）

  經(jīng)驗值蜒简，

  非要計算：一個訂單產(chǎn)生需要多少內(nèi)存？512K * 1000 500M內(nèi)存

  專業(yè)一點兒問法：要求響應(yīng)時間100ms

  壓測漩仙！

• 案例2：12306遭遇春節(jié)大規(guī)模搶票應(yīng)該如何支撐搓茬？

  12306應(yīng)該是中國并發(fā)量最大的秒殺網(wǎng)站：

  號稱并發(fā)量100W最高

  CDN -> LVS -> NGINX -> 業(yè)務(wù)系統(tǒng) -> 每臺機器1W并發(fā)（10K問題） 100臺機器

  普通電商訂單 -> 下單 ->訂單系統(tǒng)（IO）減庫存 ->等待用戶付款

  12306的一種可能的模型： 下單 -> 減庫存 和 訂單(redis kafka) 同時異步進行 ->等付款

  減庫存最后還會把壓力壓到一臺服務(wù)器

  可以做分布式本地庫存 + 單獨服務(wù)器做庫存均衡

  大流量的處理方法：分而治之

• 怎么得到一個事務(wù)會消耗多少內(nèi)存？

  1. 弄臺機器队他，看能承受多少TPS卷仑？是不是達到目標(biāo)？擴容或調(diào)優(yōu)麸折，讓它達到

  2. 用壓測來確定

優(yōu)化環(huán)境

1. 有一個50萬PV的資料類網(wǎng)站（從磁盤提取文檔到內(nèi)存）原服務(wù)器32位锡凝，1.5G
   的堆，用戶反饋網(wǎng)站比較緩慢垢啼，因此公司決定升級窜锯，新的服務(wù)器為64位张肾，16G
   的堆內(nèi)存，結(jié)果用戶反饋卡頓十分嚴(yán)重锚扎，反而比以前效率更低了
   1. 為什么原網(wǎng)站慢?
      很多用戶瀏覽數(shù)據(jù)吞瞪，很多數(shù)據(jù)load到內(nèi)存，內(nèi)存不足驾孔，頻繁GC芍秆，STW長，響應(yīng)時間變慢
   2. 為什么會更卡頓翠勉？
      內(nèi)存越大妖啥，F(xiàn)GC時間越長
   3. 咋辦？
      PS -> PN + CMS 或者 G1
2. 系統(tǒng)CPU經(jīng)常100%对碌，如何調(diào)優(yōu)荆虱？(面試高頻)
   CPU100%那么一定有線程在占用系統(tǒng)資源，
   1. 找出哪個進程cpu高（top）
   2. 該進程中的哪個線程cpu高（top -Hp）
   3. 導(dǎo)出該線程的堆棧 (jstack)
   4. 查找哪個方法（棧幀）消耗時間 (jstack)
   5. 工作線程占比高 | 垃圾回收線程占比高
3. 系統(tǒng)內(nèi)存飆高俭缓，如何查找問題克伊？（面試高頻）
   1. 導(dǎo)出堆內(nèi)存 (jmap)
   2. 分析 (jhat jvisualvm mat jprofiler ... )
4. 如何監(jiān)控JVM
   1. jstat jvisualvm jprofiler arthas top...

解決JVM運行中的問題

一個案例理解常用工具

1. 測試代碼：

   package com.mashibing.jvm.gc;
   
   import java.math.BigDecimal;
   import java.util.ArrayList;
   import java.util.Date;
   import java.util.List;
   import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;
   import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
   import java.util.concurrent.TimeUnit;
   
   /**
    * 從數(shù)據(jù)庫中讀取信用數(shù)據(jù)，套用模型华坦，并把結(jié)果進行記錄和傳輸
    */
   
   public class T15_FullGC_Problem01 {
   
       private static class CardInfo {
           BigDecimal price = new BigDecimal(0.0);
           String name = "張三";
           int age = 5;
           Date birthdate = new Date();
   
           public void m() {}
       }
   
       private static ScheduledThreadPoolExecutor executor = new ScheduledThreadPoolExecutor(50,
               new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
   
       public static void main(String[] args) throws Exception {
           executor.setMaximumPoolSize(50);
   
           for (;;){
               modelFit();
               Thread.sleep(100);
           }
       }
   
       private static void modelFit(){
           List<CardInfo> taskList = getAllCardInfo();
           taskList.forEach(info -> {
               // do something
               executor.scheduleWithFixedDelay(() -> {
                   //do sth with info
                   info.m();
   
               }, 2, 3, TimeUnit.SECONDS);
           });
       }
   
       private static List<CardInfo> getAllCardInfo(){
           List<CardInfo> taskList = new ArrayList<>();
   
           for (int i = 0; i < 100; i++) {
               CardInfo ci = new CardInfo();
               taskList.add(ci);
           }
   
           return taskList;
       }
   }
   
   

2. java -Xms200M -Xmx200M -XX:+PrintGC com.mashibing.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01

3. 一般是運維團隊首先受到報警信息（CPU Memory）

4. top命令觀察到問題：內(nèi)存不斷增長 CPU占用率居高不下

5. top -Hp 觀察進程中的線程愿吹，哪個線程CPU和內(nèi)存占比高

6. jps定位具體java進程
   jstack 定位線程狀況，重點關(guān)注：WAITING BLOCKED
   eg.
   waiting on <0x0000000088ca3310> (a java.lang.Object)
   假如有一個進程中100個線程惜姐，很多線程都在waiting on <xx> 犁跪，一定要找到是哪個線程持有這把鎖
   怎么找？搜索jstack dump的信息歹袁，找<xx> 坷衍，看哪個線程持有這把鎖RUNNABLE
   作業(yè)：1：寫一個死鎖程序，用jstack觀察 2 ：寫一個程序条舔，一個線程持有鎖不釋放枫耳，其他線程等待

7. 為什么阿里規(guī)范里規(guī)定，線程的名稱（尤其是線程池）都要寫有意義的名稱
   怎么樣自定義線程池里的線程名稱孟抗？（自定義ThreadFactory）

8. jinfo pid

9. jstat -gc 動態(tài)觀察gc情況 / 閱讀GC日志發(fā)現(xiàn)頻繁GC / arthas觀察 / jconsole/jvisualVM/ Jprofiler（最好用）
   jstat -gc 4655 500 : 每個500個毫秒打印GC的情況
   如果面試官問你是怎么定位OOM問題的迁杨？如果你回答用圖形界面（錯誤）
   1：已經(jīng)上線的系統(tǒng)不用圖形界面用什么？（cmdline arthas）
   2：圖形界面到底用在什么地方凄硼？測試铅协！測試的時候進行監(jiān)控！（壓測觀察）

10. jmap - histo 4655 | head -20摊沉，查找有多少對象產(chǎn)生

11. jmap -dump:format=b,file=xxx pid ：

    線上系統(tǒng)风罩，內(nèi)存特別大髓削，jmap執(zhí)行期間會對進程產(chǎn)生很大影響虚吟，甚至卡頓（電商不適合）
    1：設(shè)定了參數(shù)HeapDump，OOM的時候會自動產(chǎn)生堆轉(zhuǎn)儲文件（不是很專業(yè)涯肩，因為多有監(jiān)控，內(nèi)存增長就會報警）
    2：<font color='red'>很多服務(wù)器備份（高可用），停掉這臺服務(wù)器對其他服務(wù)器不影響</font>
    3：在線定位(一般小點兒公司用不到)

    4：在測試環(huán)境中壓測（產(chǎn)生類似內(nèi)存增長問題，在堆還不是很大的時候進行轉(zhuǎn)儲）

12. java -Xms20M -Xmx20M -XX:+UseParallelGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError com.mashibing.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01

13. 使用MAT / jhat /jvisualvm 進行dump文件分析
    https://www.cnblogs.com/baihuitestsoftware/articles/6406271.html
    jhat -J-mx512M xxx.dump
    http://192.168.17.11:7000
    拉到最后：找到對應(yīng)鏈接
    可以使用OQL查找特定問題對象

14. 找到代碼的問題

jconsole遠程連接

1. 程序啟動加入?yún)?shù)：

   java -Djava.rmi.server.hostname=192.168.17.11 -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=11111 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false XXX
   

2. 如果遭遇 Local host name unknown：XXX的錯誤序仙，修改/etc/hosts文件突颊，把XXX加入進去

   192.168.17.11 basic localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
   ::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
   

3. 關(guān)閉linux防火墻（實戰(zhàn)中應(yīng)該打開對應(yīng)端口）

   service iptables stop
   chkconfig iptables off #永久關(guān)閉
   

4. windows上打開 jconsole遠程連接 192.168.17.11:11111

jvisualvm遠程連接

https://www.cnblogs.com/liugh/p/7620336.html （簡單做法）

jprofiler (收費)

arthas在線排查工具

• 為什么需要在線排查鲁豪？
  在生產(chǎn)上我們經(jīng)常會碰到一些不好排查的問題，例如線程安全問題律秃，用最簡單的threaddump或者heapdump不好查到問題原因爬橡。為了排查這些問題，有時我們會臨時加一些日志棒动，比如在一些關(guān)鍵的函數(shù)里打印出入?yún)⒉谏辏缓笾匦麓虬l(fā)布，如果打了日志還是沒找到問題船惨，繼續(xù)加日志柜裸，重新打包發(fā)布。對于上線流程復(fù)雜而且審核比較嚴(yán)的公司粱锐，從改代碼到上線需要層層的流轉(zhuǎn)疙挺，會大大影響問題排查的進度。
• jvm觀察jvm信息
• thread定位線程問題
• dashboard 觀察系統(tǒng)情況
• heapdump + jhat分析
• jad反編譯
  動態(tài)代理生成類的問題定位
  第三方的類（觀察代碼）
  版本問題（確定自己最新提交的版本是不是被使用）
• redefine 熱替換
  目前有些限制條件：只能改方法實現(xiàn)（方法已經(jīng)運行完成）怜浅，不能改方法名铐然， 不能改屬性
  m() -> mm()
• sc - search class
• watch - watch method
• 沒有包含的功能：jmap

GC算法的基礎(chǔ)概念

• Card Table
  由于做YGC時，需要掃描整個OLD區(qū)恶座，效率非常低搀暑，所以JVM設(shè)計了CardTable， 如果一個OLD區(qū)CardTable中有對象指向Y區(qū)跨琳，就將它設(shè)為Dirty自点，下次掃描時，只需要掃描Dirty Card
  在結(jié)構(gòu)上脉让，Card Table用BitMap來實現(xiàn)

CMS

CMS的問題

1. Memory Fragmentation

   -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
   -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 默認(rèn)為0 指的是經(jīng)過多少次FGC才進行壓縮

2. Floating Garbage

   Concurrent Mode Failure
   產(chǎn)生：if the concurrent collector is unable to finish reclaiming the unreachable objects before the tenured generation fills up, or if an allocation cannot be satisfiedwith the available free space blocks in the tenured generation, then theapplication is paused and the collection is completed with all the applicationthreads stopped

   解決方案：降低觸發(fā)CMS的閾值

   PromotionFailed

   解決方案類似桂敛，保持老年代有足夠的空間

   –XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 92% 可以降低這個值，讓CMS保持老年代足夠的空間

CMS日志分析

執(zhí)行命令：java -Xms20M -Xmx20M -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseConcMarkSweepGC com.mashibing.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01

[GC (Allocation Failure) [ParNew: 6144K->640K(6144K), 0.0265885 secs] 6585K->2770K(19840K), 0.0268035 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]

ParNew：年輕代收集器

6144->640：收集前后的對比

（6144）：整個年輕代容量

6585 -> 2770：整個堆的情況

（19840）：整個堆大小

[GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 8511K(13696K)] 9866K(19840K), 0.0040321 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs] 
    //8511 (13696) : 老年代使用（最大）
    //9866 (19840) : 整個堆使用（最大）
[CMS-concurrent-mark-start]
[CMS-concurrent-mark: 0.018/0.018 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs] 
    //這里的時間意義不大侠鳄，因為是并發(fā)執(zhí)行
[CMS-concurrent-preclean-start]
[CMS-concurrent-preclean: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
    //標(biāo)記Card為Dirty埠啃，也稱為Card Marking
[GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 1597 K (6144 K)][Rescan (parallel) , 0.0008396 secs][weak refs processing, 0.0000138 secs][class unloading, 0.0005404 secs][scrub symbol table, 0.0006169 secs][scrub string table, 0.0004903 secs][1 CMS-remark: 8511K(13696K)] 10108K(19840K), 0.0039567 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
    //STW階段，YG occupancy:年輕代占用及容量
    //[Rescan (parallel)：STW下的存活對象標(biāo)記
    //weak refs processing: 弱引用處理
    //class unloading: 卸載用不到的class
    //scrub symbol(string) table: 
        //cleaning up symbol and string tables which hold class-level metadata and 
        //internalized string respectively
    //CMS-remark: 8511K(13696K): 階段過后的老年代占用及容量
    //10108K(19840K): 階段過后的堆占用及容量

[CMS-concurrent-sweep-start]
[CMS-concurrent-sweep: 0.005/0.005 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 
    //標(biāo)記已經(jīng)完成伟恶，進行并發(fā)清理
[CMS-concurrent-reset-start]
[CMS-concurrent-reset: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
    //重置內(nèi)部結(jié)構(gòu)碴开，為下次GC做準(zhǔn)備

G1

1. ?https://www.oracle.com/technical-resources/articles/java/g1gc.html

G1日志詳解

[GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) (initial-mark), 0.0015790 secs]
//young -> 年輕代 Evacuation-> 復(fù)制存活對象 
//initial-mark 混合回收的階段，這里是YGC混合老年代回收
   [Parallel Time: 1.5 ms, GC Workers: 1] //一個GC線程
      [GC Worker Start (ms):  92635.7]
      [Ext Root Scanning (ms):  1.1]
      [Update RS (ms):  0.0]
         [Processed Buffers:  1]
      [Scan RS (ms):  0.0]
      [Code Root Scanning (ms):  0.0]
      [Object Copy (ms):  0.1]
      [Termination (ms):  0.0]
         [Termination Attempts:  1]
      [GC Worker Other (ms):  0.0]
      [GC Worker Total (ms):  1.2]
      [GC Worker End (ms):  92636.9]
   [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: 0.0B(1024.0K)->0.0B(1024.0K) Survivors: 0.0B->0.0B Heap: 18.8M(20.0M)->18.8M(20.0M)]
 [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
//以下是混合回收其他階段
[GC concurrent-root-region-scan-start]
[GC concurrent-root-region-scan-end, 0.0000078 secs]
[GC concurrent-mark-start]
//無法evacuation，進行FGC
[Full GC (Allocation Failure)  18M->18M(20M), 0.0719656 secs]
   [Eden: 0.0B(1024.0K)->0.0B(1024.0K) Survivors: 0.0B->0.0B Heap: 18.8M(20.0M)->18.8M(20.0M)], [Metaspace: 38
76K->3876K(1056768K)] [Times: user=0.07 sys=0.00, real=0.07 secs]

案例匯總

OOM產(chǎn)生的原因多種多樣潦牛，有些程序未必產(chǎn)生OOM眶掌，不斷FGC(CPU飆高，但內(nèi)存回收特別少) （上面案例）

1. 硬件升級系統(tǒng)反而卡頓的問題（見上）

2. 線程池不當(dāng)運用產(chǎn)生OOM問題（見上）
   不斷的往List里加對象（實在太LOW）

3. smile jira問題
   實際系統(tǒng)不斷重啟
   解決問題 加內(nèi)存 + 更換垃圾回收器 G1
   真正問題在哪兒巴碗？不知道

4. tomcat http-header-size過大問題（Hector）

5. lambda表達式導(dǎo)致方法區(qū)溢出問題(MethodArea / Perm Metaspace)
   LambdaGC.java -XX:MaxMetaspaceSize=9M -XX:+PrintGCDetails

   "C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\bin\java.exe" -XX:MaxMetaspaceSize=9M -XX:+PrintGCDetails "-javaagent:C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA Community Edition 2019.1\lib\idea_rt.jar=49316:C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA Community Edition 2019.1\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath "C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\charsets.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\deploy.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\access-bridge-64.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\cldrdata.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\dnsns.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\jaccess.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\jfxrt.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\localedata.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\nashorn.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\sunec.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\sunjce_provider.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\sunmscapi.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\sunpkcs11.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\zipfs.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\javaws.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\jce.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\jfr.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\jfxswt.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\jsse.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\management-agent.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\plugin.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\resources.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\rt.jar;C:\work\ijprojects\JVM\out\production\JVM;C:\work\ijprojects\ObjectSize\out\artifacts\ObjectSize_jar\ObjectSize.jar" com.mashibing.jvm.gc.LambdaGC
   [GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 11341K->1880K(38400K)] 11341K->1888K(125952K), 0.0022190 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
   [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 1880K->0K(38400K)] [ParOldGen: 8K->1777K(35328K)] 1888K->1777K(73728K), [Metaspace: 8164K->8164K(1056768K)], 0.0100681 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] 
   [GC (Last ditch collection) [PSYoungGen: 0K->0K(38400K)] 1777K->1777K(73728K), 0.0005698 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
   [Full GC (Last ditch collection) [PSYoungGen: 0K->0K(38400K)] [ParOldGen: 1777K->1629K(67584K)] 1777K->1629K(105984K), [Metaspace: 8164K->8156K(1056768K)], 0.0124299 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.01 secs] 
   java.lang.reflect.InvocationTargetException
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    at sun.instrument.InstrumentationImpl.loadClassAndStartAgent(InstrumentationImpl.java:388)
    at sun.instrument.InstrumentationImpl.loadClassAndCallAgentmain(InstrumentationImpl.java:411)
   Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Compressed class space
    at sun.misc.Unsafe.defineClass(Native Method)
    at sun.reflect.ClassDefiner.defineClass(ClassDefiner.java:63)
    at sun.reflect.MethodAccessorGenerator$1.run(MethodAccessorGenerator.java:399)
    at sun.reflect.MethodAccessorGenerator$1.run(MethodAccessorGenerator.java:394)
    at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
    at sun.reflect.MethodAccessorGenerator.generate(MethodAccessorGenerator.java:393)
    at sun.reflect.MethodAccessorGenerator.generateSerializationConstructor(MethodAccessorGenerator.java:112)
    at sun.reflect.ReflectionFactory.generateConstructor(ReflectionFactory.java:398)
    at sun.reflect.ReflectionFactory.newConstructorForSerialization(ReflectionFactory.java:360)
    at java.io.ObjectStreamClass.getSerializableConstructor(ObjectStreamClass.java:1574)
    at java.io.ObjectStreamClass.access$1500(ObjectStreamClass.java:79)
    at java.io.ObjectStreamClass$3.run(ObjectStreamClass.java:519)
    at java.io.ObjectStreamClass$3.run(ObjectStreamClass.java:494)
    at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
    at java.io.ObjectStreamClass.<init>(ObjectStreamClass.java:494)
    at java.io.ObjectStreamClass.lookup(ObjectStreamClass.java:391)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1134)
    at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:348)
    at javax.management.remote.rmi.RMIConnectorServer.encodeJRMPStub(RMIConnectorServer.java:727)
    at javax.management.remote.rmi.RMIConnectorServer.encodeStub(RMIConnectorServer.java:719)
    at javax.management.remote.rmi.RMIConnectorServer.encodeStubInAddress(RMIConnectorServer.java:690)
    at javax.management.remote.rmi.RMIConnectorServer.start(RMIConnectorServer.java:439)
    at sun.management.jmxremote.ConnectorBootstrap.startLocalConnectorServer(ConnectorBootstrap.java:550)
    at sun.management.Agent.startLocalManagementAgent(Agent.java:137)
   
   

6. 直接內(nèi)存溢出問題（少見）
   《深入理解Java虛擬機》P59朴爬，使用Unsafe分配直接內(nèi)存，或者使用NIO的問題

7. 棧溢出問題
   -Xss設(shè)定太小

8. 比較一下這兩段程序的異同橡淆，分析哪一個是更優(yōu)的寫法：

   Object o = null;
   for(int i=0; i<100; i++) {
       o = new Object();
       //業(yè)務(wù)處理
   }
   

   for(int i=0; i<100; i++) {
       Object o = new Object();
   }
   

9. 重寫finalize引發(fā)頻繁GC
   小米云召噩，HBase同步系統(tǒng)，系統(tǒng)通過nginx訪問超時報警逸爵，最后排查具滴，C++程序員重寫finalize引發(fā)頻繁GC問題
   為什么C++程序員會重寫finalize？（new delete）
   finalize耗時比較長（200ms）

10. 如果有一個系統(tǒng)师倔，內(nèi)存一直消耗不超過10%构韵，但是觀察GC日志，發(fā)現(xiàn)FGC總是頻繁產(chǎn)生趋艘，會是什么引起的疲恢？
    System.gc() (這個比較Low)

11. Distuptor有個可以設(shè)置鏈的長度，如果過大瓷胧，然后對象大显拳，消費完不主動釋放，會溢出 (來自 死物風(fēng)情)

12. 用jvm都會溢出抖单，mycat用崩過萎攒，1.6.5某個臨時版本解析sql子查詢算法有問題，9個exists的聯(lián)合sql就導(dǎo)致生成幾百萬的對象（來自 死物風(fēng)情）

13. new 大量線程矛绘，會產(chǎn)生 native thread OOM耍休，（low）應(yīng)該用線程池，
    解決方案：減少堆空間（太TMlow了）,預(yù)留更多內(nèi)存產(chǎn)生native thread
    JVM內(nèi)存占物理內(nèi)存比例 50% - 80%

GC常用參數(shù)

• -Xmn -Xms -Xmx -Xss
  年輕代 最小堆 最大堆 椈醢空間
• -XX:+UseTLAB
  使用TLAB羊精，默認(rèn)打開
• -XX:+PrintTLAB
  打印TLAB的使用情況
• -XX:TLABSize
  設(shè)置TLAB大小
• -XX:+DisableExplictGC
  System.gc()不管用 ，F(xiàn)GC
• -XX:+PrintGC
• -XX:+PrintGCDetails
• -XX:+PrintHeapAtGC
• -XX:+PrintGCTimeStamps
• -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime (低)
  打印應(yīng)用程序時間
• -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime （低）
  打印暫停時長
• -XX:+PrintReferenceGC （重要性低）
  記錄回收了多少種不同引用類型的引用
• -verbose:class
  類加載詳細(xì)過程
• -XX:+PrintVMOptions
• -XX:+PrintFlagsFinal -XX:+PrintFlagsInitial
  必須會用
• -Xloggc:opt/log/gc.log
• -XX:MaxTenuringThreshold
  升代年齡囚玫，最大值15
• 鎖自旋次數(shù) -XX:PreBlockSpin 熱點代碼檢測參數(shù)-XX:CompileThreshold 逃逸分析 標(biāo)量替換 ...
  這些不建議設(shè)置

Parallel常用參數(shù)

• -XX:SurvivorRatio
• -XX:PreTenureSizeThreshold
  大對象到底多大
• -XX:MaxTenuringThreshold
• -XX:+ParallelGCThreads
  并行收集器的線程數(shù)喧锦，同樣適用于CMS，一般設(shè)為和CPU核數(shù)相同
• -XX:+UseAdaptiveSizePolicy
  自動選擇各區(qū)大小比例

CMS常用參數(shù)

• -XX:+UseConcMarkSweepGC
• -XX:ParallelCMSThreads
  CMS線程數(shù)量
• -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction
  使用多少比例的老年代后開始CMS收集抓督，默認(rèn)是68%(近似值)燃少，如果頻繁發(fā)生SerialOld卡頓，應(yīng)該調(diào)小铃在，（頻繁CMS回收）
• -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
  在FGC時進行壓縮
• -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction
  多少次FGC之后進行壓縮
• -XX:+CMSClassUnloadingEnabled
• -XX:CMSInitiatingPermOccupancyFraction
  達到什么比例時進行Perm回收
• GCTimeRatio
  設(shè)置GC時間占用程序運行時間的百分比
• -XX:MaxGCPauseMillis
  停頓時間阵具，是一個建議時間碍遍，GC會嘗試用各種手段達到這個時間，比如減小年輕代

G1常用參數(shù)

• -XX:+UseG1GC
• -XX:MaxGCPauseMillis
  建議值阳液，G1會嘗試調(diào)整Young區(qū)的塊數(shù)來達到這個值
• -XX:GCPauseIntervalMillis
  怕敬？GC的間隔時間
• -XX:+G1HeapRegionSize
  分區(qū)大小，建議逐漸增大該值帘皿，1 2 4 8 16 32东跪。
  隨著size增加，垃圾的存活時間更長鹰溜，GC間隔更長虽填，但每次GC的時間也會更長
  ZGC做了改進（動態(tài)區(qū)塊大小）
• G1NewSizePercent
  新生代最小比例奉狈，默認(rèn)為5%
• G1MaxNewSizePercent
  新生代最大比例卤唉，默認(rèn)為60%
• GCTimeRatio
  GC時間建議比例涩惑，G1會根據(jù)這個值調(diào)整堆空間
• ConcGCThreads
  線程數(shù)量
• InitiatingHeapOccupancyPercent
  啟動G1的堆空間占用比例

作業(yè)

1. -XX:MaxTenuringThreshold控制的是什么仁期？
   A: 對象升入老年代的年齡
   B: 老年代觸發(fā)FGC時的內(nèi)存垃圾比例

2. 生產(chǎn)環(huán)境中，傾向于將最大堆內(nèi)存和最小堆內(nèi)存設(shè)置為：（為什么竭恬？）
   A: 相同 B：不同

3. JDK1.8默認(rèn)的垃圾回收器是：
   A: ParNew + CMS
   B: G1
   C: PS + ParallelOld
   D: 以上都不是

4. 什么是響應(yīng)時間優(yōu)先跛蛋？

5. 什么是吞吐量優(yōu)先？

6. ParNew和PS的區(qū)別是什么痊硕？

7. ParNew和ParallelOld的區(qū)別是什么赊级？（年代不同，算法不同）

8. 長時間計算的場景應(yīng)該選擇：A：停頓時間 B: 吞吐量

9. 大規(guī)模電商網(wǎng)站應(yīng)該選擇：A：停頓時間 B: 吞吐量

10. HotSpot的垃圾收集器最常用有哪些岔绸？

11. 常見的HotSpot垃圾收集器組合有哪些理逊？

12. JDK1.7 1.8 1.9的默認(rèn)垃圾回收器是什么？如何查看盒揉？

13. 所謂調(diào)優(yōu)晋被，到底是在調(diào)什么？

14. 如果采用PS + ParrallelOld組合刚盈，怎么做才能讓系統(tǒng)基本不產(chǎn)生FGC

15. 如果采用ParNew + CMS組合羡洛，怎樣做才能夠讓系統(tǒng)基本不產(chǎn)生FGC

    1.加大JVM內(nèi)存

    2.加大Young的比例

    3.提高Y-O的年齡

    4.提高S區(qū)比例

    5.避免代碼內(nèi)存泄漏

16. G1是否分代？G1垃圾回收器會產(chǎn)生FGC嗎藕漱？

17. 如果G1產(chǎn)生FGC欲侮，你應(yīng)該做什么？

    1. 擴內(nèi)存
    2. 提高CPU性能（回收的快肋联，業(yè)務(wù)邏輯產(chǎn)生對象的速度固定威蕉，垃圾回收越快，內(nèi)存空間越大）
    3. 降低MixedGC觸發(fā)的閾值橄仍，讓MixedGC提早發(fā)生（默認(rèn)是45%）

18. 問：生產(chǎn)環(huán)境中能夠隨隨便便的dump嗎韧涨？
    小堆影響不大，大堆會有服務(wù)暫停或卡頓（加live可以緩解）氓奈，dump前會有FGC

19. 問：常見的OOM問題有哪些翘魄？
    棧 堆 MethodArea 直接內(nèi)存

參考資料

1. https://blogs.oracle.com/jonthecollector/our-collectors
2. https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/java.html
3. http://java.sun.com/javase/technologies/hotspot/vmoptions.jsp
4. JVM調(diào)優(yōu)參考文檔：https://docs.oracle.com/en/java/javase/13/gctuning/introduction-garbage-collection-tuning.html#GUID-8A443184-7E07-4B71-9777-4F12947C8184
5. https://www.cnblogs.com/nxlhero/p/11660854.html 在線排查工具
6. http://www.reibang.com/p/507f7e0cc3a3 arthas常用命令
7. Arthas手冊：
   1. 啟動arthas java -jar arthas-boot.jar
   2. 綁定java進程
   3. dashboard命令觀察系統(tǒng)整體情況
   4. help 查看幫助
   5. help xx 查看具體命令幫助
8. jmap命令參考： http://www.reibang.com/p/507f7e0cc3a3
   1. jmap -heap pid
   2. jmap -histo pid
   3. jmap -clstats pid