你的JVM还好吗？GC初步诊断

你的JVM还好吗？GC初步诊断

 

阿飞的博客

 

JVM的GC机制绝对是很多程序员的福音，它让Java程序员省去了自己回收垃圾的烦恼。从而可以把大部分时间专注业务身上，大大提高了业务开发速度，让产品需求尽快的落地抢占市场。但是也正因为如此，导致很多Java程序员对JVM和GC知之甚少，以我愚见大家对JVM&GC不够了解的有几个原因：

• 门槛太高。我们平常接触的spring，dubbo，java集合&J.U.C，网上都有无数优秀的文章对其深入的分析。而且都是基于Java语言，我们在学习的过程中，可以自己很容易的debug源码更深入的了解。但是JVM则不然，它是C++开发的，能同时掌握C++和Java的程序员还是很少的，自己也不太好debug分析它的源码（就是编译jvm源码，都要折腾一番）。
• 有价值的系列文章太少。网上几乎没有完整体系的文章，优秀的书籍也很少（可能大家听过或者看过最多的就是周志明的深入理解Java虚拟机，这确实是JVM领域比较少见的佳作）。
• 接触的太少。虽然我们天天写Java代码，你写的每行代码JVM都会参与工作。但是很少进行GC调优，因为JVM是如此的优秀，绝大部分情况下，它只是默默的做你背后的女人（即使出问题了，也轮不到我们去排查，扎心了）。

R大是谁？语言是苍白的，请戳知乎链接：https://www.zhihu.com/question/24923005/answer/29512367。另外，如果对JVM很感兴趣的朋友，可以看一下R大在知乎上的一些答疑：https://www.zhihu.com/people/rednaxelafx。并且如果你也恰好看周志明的深入理解Java虚拟机，强烈建议结合R大的读书笔记进行阅读：https://book.douban.com/people/RednaxelaFX/annotation/24722612/。笔者还认识另外两位对JVM有一定研究的大牛：你假笨和占小狼，有性趣的同学可以关注并了解（网上其他文章，持保留意见）。

 

对于JVM&GC，很多人没有去了解它，很多人也没机会去了解它，甚至有部分人都不原因去了解它。然而要想成为一名优秀的Java程序员，了解JVM和它的GC机制，写出JVM GC机制更喜欢的代码。并且你能知道JVM这个背后的女人是否发脾气了，还知道她发脾气的原因，这是必须要掌握的一门技术，是通往高级甚至优秀必须具备的技能。

 

这篇文章我不打算普及JVM&GC基础，而是主要讲解如何初步诊断GC是否正常，重点讲解诊断GC。所以看这篇文章的前提，需要你对JVM有一定的了解，比如常用的垃圾回收器，Java堆的模型等。如果你还对JVM一无所知，并且确实想初步了解这门技术，那么请先花点时间看一下周志明的<<深入理解Java虚拟机>>，重点关注"第二部分 自动内存管理机制"。

 

GC概念纠正

 

初步诊断GC之前，先对GC中最常误解的几个概念普及一下。对GC机制有一定了解的同学都知道，GC主要有YoungGC，OldGC，FullGC（还有G1中独有的Mixed GC，收集整个young区以及部分Old区，提及的概率相对少很多，本篇文章不打算讲解），大概解释一下这三种GC，因为很多很多的同学对OldGC和FullGC有非常大的误解；

• Young GC：应该是最没有歧义的一种GC了，只是有些地方称之为Minor GC，或者简称YGC，都是没有问题的；
• Old GC：截止Java发展到现在JDK9为止，只单独回收Old区的只有CMS GC，并且我们常说的CMS是指它的background collection模式，这个模式包含CMS GC完整的5个阶段：初始化标记，并发标记，重新标记，并发清理，并发重置。由CMS的5个阶段可知，仍然有两个阶段需要STW，所以CMS并不是完全并发，而是Mostly Concurrent Mark Sweep ，G1出来之前，CMS绝对是OLTP系统标配的垃圾回收器。
• FullGC：有些地方称之为Major GC，Major GC通常是跟FullGC是等价的，都是收集整个GC堆。但因为HotSpot VM发展了这么多年，外界对各种名词的解读已经完全混乱了，当有人说“Major GC”的时候一定要问清楚他想要指的是上面的FullGC还是OldGC（参考R大的Major GC和Full GC的区别：https://www.zhihu.com/question/41922036/answer/93079526）。大家普遍对这个GC的误解绝对是最大的（我可以说至少有80%的人都有误解），首先对于ParallelOldGC即默认GC在Old满了以后触发的FullGC是没有问题的，jstat命令查看输出结果FGC的值也会相应的+1，即发生了一次FGC。FGC误解主要来自最常用的ParNew+CMS组合，很多人误解FullGC可能是受到jstat命令结果的影响，因为发生CMS GC时，FGC也会增大（但是会+2，这是因为CMS GC的初始化标记和重新标记都会完全的STW，从而FGC的值会+2）。但是，事实上这并没有发生FullGC。jstat命令结果中的FGC并不表示就一定发生了FullGC，很有可能只是发生了CMS GC而已。事实上，FullGC的触发条件非常苛刻，判断是否发生了FullGC最好的方法是通过GC日志，日志中如果有"full gc"的字样，就表示一定发生了Full GC。所以强烈建议生产环境开启GC日志，它的价值远大于它对性能的影响（不用权衡这个影响有多大，开启就对了）。

关于CMS的foreground collect模式，以及FullGC：

• foreground collect

它发生的场景，比如业务线程请求分配内存，但是内存不够了，于是可能触发一次CMS GC，这个过程就必须要等待内存分配成功后线程才能继续往下面走，因此整个过程必须STW，因此这种CMS GC整个过程都是暂停应用的，但是为了提高效率，它并不是每个阶段都会走的，只走其中一些阶段，这些省下来的阶段主要是并行阶段：Precleaning、AbortablePreclean，Resizing这几个阶段都不会经历，但不管怎么说如果走了类似foreground这种CMS GC，那么整个过程业务线程都是不可用的，效率会影响挺大。相关源码可以在openjdk的concurrentMarkSweepGeneration.cpp中找到：

 

void CMSCollector::collect_in_foreground(bool clear_all_soft_refs, GCCause::Cause cause) {

 

    ... ...

 

    switch (_collectorState) {

 

      case InitialMarking:

 

        register_foreground_gc_start(cause);

 

        init_mark_was_synchronous = true;  // fact to be exploited in re-mark

 

        checkpointRootsInitial(false);

 

        assert(_collectorState == Marking, "Collector state should have changed"

 

          " within checkpointRootsInitial()");

 

        break;

 

      case Marking:

 

        // initial marking in checkpointRootsInitialWork has been completed

 

        if (VerifyDuringGC &&

 

            GenCollectedHeap::heap()->total_collections() >= VerifyGCStartAt) {

 

          Universe::verify("Verify before initial mark: ");

 

        }

 

        {

 

          bool res = markFromRoots(false);

 

          assert(res && _collectorState == FinalMarking, "Collector state should "

 

            "have changed");

 

          break;

 

        }

 

      case FinalMarking:

 

        if (VerifyDuringGC &&

 

            GenCollectedHeap::heap()->total_collections() >= VerifyGCStartAt) {

 

          Universe::verify("Verify before re-mark: ");

 

        }

 

        checkpointRootsFinal(false, clear_all_soft_refs,

 

                             init_mark_was_synchronous);

 

        assert(_collectorState == Sweeping, "Collector state should not "

 

          "have changed within checkpointRootsFinal()");

 

        break;

 

      case Sweeping:

 

        // final marking in checkpointRootsFinal has been completed

 

        if (VerifyDuringGC &&

 

            GenCollectedHeap::heap()->total_collections() >= VerifyGCStartAt) {

 

          Universe::verify("Verify before sweep: ");

 

        }

 

        sweep(false);

 

        assert(_collectorState == Resizing, "Incorrect state");

 

        break;

 

      case Resizing: {

 

        // Sweeping has been completed; the actual resize in this case

 

        // is done separately; nothing to be done in this state.

 

        _collectorState = Resetting;

 

        break;

 

      }

 

      case Resetting:

 

        // The heap has been resized.

 

        if (VerifyDuringGC &&

 

            GenCollectedHeap::heap()->total_collections() >= VerifyGCStartAt) {

 

          Universe::verify("Verify before reset: ");

 

        }

 

        save_heap_summary();

 

        reset(false);

 

        assert(_collectorState == Idling, "Collector state should "

 

          "have changed");

 

        break;

 

      case Precleaning:

 

      case AbortablePreclean:

 

        // Elide the preclean phase

 

        _collectorState = FinalMarking;

 

        break;

 

      default:

 

        ShouldNotReachHere();

 

    }

 

  }

 

}

 

• G1下的FullGC

G1或者ParNew+CMS组合前提下，如果真的发生FullGC，则是单线程完全STW的回收方式（SerialGC），可以想象性能有多差，如果是es，hbase等需要几十个G的堆，那更是灾难。不过JDK10将对其进行优化，可以参考：http://openjdk.java.net/jeps/307，如下图所示：

JEP 307: Parallel Full GC for G1

 

后面还有一段描述（Description）：

 

The G1 garbage collector is designed to avoid full collections, but when the concurrent collections can't reclaim memory fast enough a fall back full GC will occur. The current implementation of the full GC for G1 uses a single threaded mark-sweep-compact algorithm. We intend to parallelize the mark-sweep-compact algorithm and use the same number of threads as the Young and Mixed collections do. The number of threads can be controlled by the -XX:ParallelGCThreads option, but this will also affect the number of threads used for Young and Mixed collections.

 

FullGC触发条件

 

这里列举一些可能导致FullGC的原因，这也是一些高级面试可能问到的问题：

• 没有配置 -XX:+DisableExplicitGC情况下System.gc()可能会触发FullGC；
• Promotion failed；
• concurrent mode failure；
• Metaspace Space使用达到MaxMetaspaceSize阈值；
• 执行jmap -histo:live或者jmap -dump:live；

说明：统计发现之前YGC的平均晋升大小比目前old gen剩余的空间大，触发的是CMS GC；如果配置了CMS，并且Metaspace Space使用量达到MetaspaceSize阈值也是触发CMS GC；

 

这里可以参考笔者另外一篇文章：PermSize&MetaspaceSize区别

 

执行jmap -histo:live触发FullGC的gc log如下--关键词Heap Inspection Initiated GC，通过jstat -gccause pid 2s的LGCC列也能看到同样的关键词：

 

[Full GC (Heap Inspection Initiated GC) 2018-03-29T15:26:51.070+0800: 51.754: [CMS: 82418K->55047K(131072K), 0.3246618 secs] 138712K->55047K(249088K), [Metaspace: 60713K->60713K(1103872K)], 0.3249927 secs] [Times: user=0.32 sys=0.01, real=0.32 secs]

 

执行jmap -dump:live触发FullGC的gc log如下--关键词Heap Dump Initiated GC，通过jstat -gccause pid 2s的LGCC列也能看到同样的关键词：

 

[Full GC (Heap Dump Initiated GC) 2018-03-29T15:31:53.825+0800: 354.510: [CMS2018-03-29T15:31:53.825+0800: 354.510: [CMS: 55047K->56358K(131072K), 0.3116120 secs] 84678K->56358K(249088K), [Metaspace: 62153K->62153K(1105920K)], 0.3119138 secs] [Times: user=0.31 sys=0.00, real=0.31 secs]

 

健康的GC

 

诊断GC的第一步，当然是知道你的JVM的GC是否正常。那么GC是否正常，首先就要看YoungGC，OldGC和FullGC是否正常；无论是定位YoungGC，OldGC，FullGC哪一种GC，判断其是否正常主要从两个维度：GC频率和STW时间；要得到这两个维度的值，我们需要知道JVM运行了多久，执行如下命令即可：

 

ps -p pid -o etime

 

运行结果参考如下，表示这个JVM运行了24天16个小时37分35秒，如果JVM运行时间没有超过一天，执行结果类似这样"16:37:35"：

 

[afei@ubuntu ~]$ ps -p 11864 -o etime

 

    ELAPSED

 

24-16:37:35

 

那么怎样的GC频率和STW时间才算是正常呢？这里以我以前开发过的一个读多写少的dubbo服务作为参考，该dubbo服务基本情况如下：

• 日调用量1亿+次，接口平均响应时间8ms以内
• 4个JVM
• 每个JVM设置Xmx和Xms为4G并且Xmn1G
• 4核CPU + 8G内存服务器
• JDK7
• AWS云服务器

GC情况如下图所示：

GC统计信息

 

根据这张图输出数据，可以得到如下一些信息：

1. JVM运行总时间为7293378秒（80*24*3600+9*3600+56*60+18）
2. YoungGC频率为2秒/次（7293378/3397184，jstat结果中YGC列的值）
3. CMS GC频率为9天/次（因为FGC列的值为18，即最多发生9次CMS GC，所以CMS GC频率为80/9≈9天/次）
4. 每次YoungGC的时间为6ms（通过YGCT/YGC计算得出）
5. FullGC几乎没有（JVM总计运行80天，FGC才18，即使是18次FullGC，FullGC频率也才4.5天/次，更何况实际上FGC=18肯定包含了若干次CMS GC）

如果要清楚的统计CMS GC和FullGC的次数，只能通过GC日志了。

 

根据上面的GC情况，给个可参考的健康的GC状况：

1. YoungGC频率不超过2秒/次；
2. CMS GC频率不超过1天/次；
3. 每次YoungGC的时间不超过15ms；
4. FullGC频率尽可能完全杜绝；

说明：这里只是参考，不是绝对，不能说这个GC状况有多好，起码横向对比业务规模，以及服务器规格，你的GC状况不能与笔者的dubbo服务有明显的差距。

 

了解GC健康时候的样子，那么接下来把脉你的JVM GC，看看是有疾在腠理，还是在肌肤，还是在肠胃，甚至已经在骨髓，病入膏肓没救了；

 

YGC

 

YGC是最频繁发生的，发生的概率是OldGC和FullGC的的10倍，100倍，甚至1000倍。同时YoungGC的问题也是最难定位的。这里给出YGC定位三板斧（都是踩过坑）：

1. 查看服务器SWAP&IO情况，如果服务器发生SWAP，会严重拖慢GC效率，导致STW时间异常长，拉长接口响应时间，从而影响用户体验（推荐神器sar，yum install sysstat即可，想了解该命令，请搜索"linux sar"）；
2. 查看StringTable情况（请参考：探索StringTable提升YGC性能）
3. 排查每次YGC后幸存对象大小（JVM模型基于分配的对象朝生夕死的假设设计，如果每次YGC后幸存对象较大，可能存在问题）
4. 未完待续……（可以在留言中分享你的idea）

排查每次YGC后幸存对象大小可通过GC日志中发生YGC的日志计算得出，例如下面两行GC日志，第二次YGC相比第一次YGC，整个Heap并没有增长（都是647K），说明回收效果非常理想：

 

2017-11-28T10:22:57.332+0800: [GC (Allocation Failure) 2017-11-28T10:22:57.332+0800: [ParNew: 7974K->0K(9216K), 0.0016636 secs] 7974K->647K(19456K), 0.0016865 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

 

2017-11-28T10:22:57.334+0800: [GC (Allocation Failure) 2017-11-28T10:22:57.334+0800: [ParNew: 7318K->0K(9216K), 0.0002355 secs] 7965K->647K(19456K), 0.0002742 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

 

再看下面两行GC日志，第二次YGC相比第一次YGC，整个Heap从2707K增长到了4743K，说明回收效果不太理想，如果每次YGC时发现好几十M甚至上百M的对象幸存，那么可能需要着手排查了：

 

2017-11-28T10:26:41.890+0800: [GC (Allocation Failure) 2017-11-28T10:26:41.890+0800: [ParNew: 7783K->657K(9216K), 0.0013021 secs] 7783K->2707K(19456K), 0.0013416 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

 

2017-11-28T10:26:41.892+0800: [GC (Allocation Failure) 2017-11-28T10:26:41.892+0800: [ParNew: 7982K->0K(9216K), 0.0018354 secs] 10032K->4743K(19456K), 0.0018536 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

 

可参考的健康的GC状况给出建议YGC频率不超过2秒/次，经验值2秒~10秒/次都是比较合理的YGC频率；

• 如果YGC频率远高于这个值，例如20秒/次，30秒/次，甚至60秒/次，这种情况下，说明JVM相当空闲，处于基本上无事可做的状态。建议缩容，减少服务器浪费；
• 如果YoungGC频率远低于这个值，例如1秒/次，甚至1秒/好多次，这种情况下，JVM相当繁忙，建议follow如下步骤进行初步症断：

1. 检查Young区，Young区在整个堆占比在25%~40%比较合理，如果Young区太小，建议扩大Xmn。
2. 检查SurvivorRatio，保持默认值8即可，Eden:S0:S1=8:1:1是一个比较合理的值；

OldGC

 

上面已经提及：到目前为止HotSpot JVM虚拟机只单独回收Old区的只有CMS GC。触发CMS GC条件比较简单，JVM有一个线程定时扫描Old区，时间间隔可以通过参数-XX:CMSWaitDuration设置（默认就是2s），扫描发现Old区占比超过参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction设定值（CMS条件下默认为68%），就会触发CMS GC。建议搭配-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly参数使用，简化CMS GC触发条件，只有在Old区占比满足-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction条件的情况下才触发CMS GC；

 

可参考的健康的GC状况给出建议CMS GC频率不超过1天/次，如果CMS GC频率1天发生数次，甚至上10次，说明你的GC情况病的不轻了，建议follow如下步骤进行初步症断：

1. 检查Young区与Old区比值，尽量留60%以上的堆空间给Old区；
2. 通过jstat查看每次YoungGC后晋升到Old区对象占比，如果发现每次YoungGC后Old区涨好几个百分点，甚至上10个点，说明有大对象，建议dump（参考jmap -dump:format=b,file=app.bin pid）后用MAT分析；
3. 如果不停的CMS GC，Old区降不下去，建议先执行jmap -histo pid | head -n10 查看TOP10对象分布，如果除了[B和[C，即byte[]和char[]，还有其他占比较大的实例，如下图所示中排名第一的Object数组，也可通过dump后用MAT分析问题；
4. 如果TOP10对象中有StandartSession对象，排查你的业务代码中有没有显示使用HttpSession，例如String id = request.getSession().getId();，一般的OLTP系统都是无状态的，几乎不会使用HttpSession，且HttpSession的的生命周期很长，会加快Old区增长速度；

异常的大对象.png

 

笔者曾经帮一位朋友排查过一个问题：他也是TOP对象中有StandartSession对象，并且占比较大，后面让他排查发现在接口中使用了HttpSession生成一个唯一ID，让他改成用UUID就解决了OldGC频繁的问题。

 

FullGC

 

如果配置CMS，由于CMS采用标记清理算法，会有内存碎片的问题，推荐配置一个查看内存碎片程度的JVM参数：PrintFLSStatistics。

 

如果配置ParallelOldGC，那么每次Old区满后，会触发FullGC，如果FullGC频率过高，也可以通过上面OldGC提及的排查方法；

 

如果没有配置-XX:+DisableExplicitGC，即没有屏蔽System.gc()触发FullGC，那么可以通过排查GC日志中有System字样判断是否由System.gc()触发，日志样本如下：

 

558082.666: [Full GC (System) [PSYoungGen: 368K->0K(42112K)] [PSOldGen: 36485K->32282K(87424K)] 36853K->32282K(129536K) [PSPermGen: 34270K->34252K(196608K)], 0.2997530 secs]

 

或者通过jstat -gccause pid 2s pid判定，LGCC表示最近一次GC原因，如果为System.gc，表示由System.gc()触发，GCC表示当前GC原因，如果当前没有GC，那么就是No GC：

System.gc引起的FullGC