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  • 深入CMS收集器

    CMS    Concurrent Mark-Sweep   老年代  标记清除算法

    牺牲吞吐量为代价获得最短回收停顿时间的垃圾回收器。

    适用于要求服务器响应速度的应用上。

    CMS过程

    • 初始标记(STW initial mark) ***暂停应用 
    • 并发标记(Concurrent marking)
    • 并发预清理(Concurrent precleaning)
    • 重新标记(STW remark) *** 暂停 应用
    • 并发清理(Concurrent sweeping)
    • 并发重置(Concurrent reset)

    CMS缺点

      

    • CMS回收器采用的基础算法是Mark-Sweep。所有CMS不会整理、压缩堆空间。这样就会有一个问题:经过CMS收集的堆会产生空间碎片。 CMS不对堆空间整理压缩节约了垃圾回收的停顿时间,但也带来的堆空间的浪费。为了解决堆空间浪费问题,CMS回收器不再采用简单的指针指向一块可用堆空 间来为下次对象分配使用。而是把一些未分配的空间汇总成一个列表,当JVM分配对象空间的时候,会搜索这个列表找到足够大的空间来hold住这个对象。
    • 需要更多的CPU资源。从上面的图可以看到,为了让应用程序不停顿,CMS线程和应用程序线程并发执行,这样就需要有更多的CPU,单纯靠线程切 换是不靠谱的。并且,重新标记阶段,为空保证STW快速完成,也要用到更多的甚至所有的CPU资源。当然,多核多CPU也是未来的趋势!
    • CMS的另一个缺点是它需要更大的堆空间。因为CMS标记阶段应用程序的线程还是在执行的,那么就会有堆空间继续分配的情况,为了保证在CMS回 收完堆之前还有空间分配给正在运行的应用程序,必须预留一部分空间。也就是说,CMS不会在老年代满的时候才开始收集。相反,它会尝试更早的开始收集,已 避免上面提到的情况:在回收完成之前,堆没有足够空间分配!默认当老年代使用68%的时候,CMS就开始行动了。 – XX:CMSInitiatingOccupancyFraction =n 来设置这个阀值。

      总得来说,CMS回收器减少了回收的停顿时间,但是降低了堆空间的利用率。

    啥时候用CMS

      

    如果你的应用程序对停顿比较敏感,并且在应用程序运行的时候可以提供更大的内存和更多的CPU(也就是硬件牛逼),那么使用CMS来收集会给你带来好处。还有,如果在JVM中,有相对较多存活时间较长的对象(老年代比较大)会更适合使用CMS。

    =================================================================

    下面是参数介绍和遇到的问题总结,

    1、启用CMS:-XX:+UseConcMarkSweepGC。 

    2。CMS默认启动的回收线程数目是  (ParallelGCThreads + 3)/4) ,如果你需要明确设定,可以通过-XX:ParallelCMSThreads=20来设定,其中ParallelGCThreads是年轻代的并行收集线程数


    3、CMS是不会整理堆碎片的,因此为了防止堆碎片引起full gc,通过会开启CMS阶段进行合并碎片选项:-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection,开启这个选项一定程度上会影响性能,阿宝的blog里说也许可以通过配置适当的CMSFullGCsBeforeCompaction来调整性能,未实践。

    4.为了减少第二次暂停的时间,开启并行remark: -XX:+CMSParallelRemarkEnabled。如果remark还是过长的话,可以开启-XX:+CMSScavengeBeforeRemark选项,强制remark之前开始一次minor gc,减少remark的暂停时间,但是在remark之后也将立即开始又一次minor gc。

    5.为了避免Perm区满引起的full gc,建议开启CMS回收Perm区选项:

    +CMSPermGenSweepingEnabled -XX:+CMSClassUnloadingEnabled

    6.默认CMS是在tenured generation沾满68%的时候开始进行CMS收集,如果你的年老代增长不是那么快,并且希望降低CMS次数的话,可以适当调高此值:
    -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80

    这里修改成80%沾满的时候才开始CMS回收。

    7.年轻代的并行收集线程数默认是(cpu <= 8) ? cpu : 3 + ((cpu * 5) / 8),如果你希望降低这个线程数,可以通过-XX:ParallelGCThreads= N 来调整。

    8.进入重点,在初步设置了一些参数后,例如:

     
    1. -server -Xms1536m -Xmx1536m -XX:NewSize=256m -XX:MaxNewSize=256m -XX:PermSize=64m  
    2. -XX:MaxPermSize=64m -XX:-UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection  
    3. -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled  
    4. -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0  

    需要在生产环境或者压测环境中测量这些参数下系统的表现,这时候需要打开GC日志查看具体的信息,因此加上参数:

    -verbose:gc -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/home/test/logs/gc.log

    在运行相当长一段时间内查看CMS的表现情况,CMS的日志输出类似这样:

    1. 4391.322: [GC [1 CMS-initial-mark: 655374K(1310720K)] 662197K(1546688K), 0.0303050 secs] [Times: user=0.02 sys=0.02, real=0.03 secs]  
    2. 4391.352: [CMS-concurrent-mark-start]  
    3. 4391.779: [CMS-concurrent-mark: 0.427/0.427 secs] [Times: user=1.24 sys=0.31, real=0.42 secs]  
    4. 4391.779: [CMS-concurrent-preclean-start]  
    5. 4391.821: [CMS-concurrent-preclean: 0.040/0.042 secs] [Times: user=0.13 sys=0.03, real=0.05 secs]  
    6. 4391.821: [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]  
    7. 4392.511: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.349/0.690 secs] [Times: user=2.02 sys=0.51, real=0.69 secs]  
    8. 4392.516: [GC[YG occupancy: 111001 K (235968 K)]4392.516: [Rescan (parallel) , 0.0309960 secs]4392.547: [weak refs processing, 0.0417710 secs] [1 CMS-remark: 655734K(1310720K)] 766736K(1546688K), 0.0932010 secs] [Times: user=0.17 sys=0.00, real=0.09 secs]  
    9. 4392.609: [CMS-concurrent-sweep-start]  
    10. 4394.310: [CMS-concurrent-sweep: 1.595/1.701 secs] [Times: user=4.78 sys=1.05, real=1.70 secs]  
    11. 4394.310: [CMS-concurrent-reset-start]  
    12. 4394.364: [CMS-concurrent-reset: 0.054/0.054 secs] [Times: user=0.14 sys=0.06, real=0.06 secs]  

     


    其中可以看到CMS-initial-mark阶段暂停了0.0303050秒,而CMS-remark阶段暂停了0.0932010秒,因此两次暂停的总共时间是0.123506秒,也就是123毫秒左右。两次短暂停的时间之和在200以下可以称为正常现象。

    但是你很可能遇到两种fail引起full gc:Prommotion failed和Concurrent mode failed。

    Prommotion failed的日志输出大概是这样:

    Java代码  
    1. [ParNew (promotion failed): 320138K->320138K(353920K), 0.2365970 secs]42576.951: [CMS: 1139969K->1120688K(  
    2. 166784K), 9.2214860 secs] 1458785K->1120688K(2520704K), 9.4584090 secs]  


    这个问题的产生是由于救助空间不够,从而向年老代转移对象,年老代没有足够的空间来容纳这些对象,导致一次full gc的产生。解决这个问题的办法有两种完全相反的倾向:增大救助空间、增大年老代或者去掉救助空间。 增大救助空间就是调整-XX:SurvivorRatio参数,这个参数是Eden区和Survivor区的大小比值,默认是32,也就是说Eden区是 Survivor区的32倍大小,要注意Survivo是有两个区的,因此Surivivor其实占整个young genertation的1/34。调小这个参数将增大survivor区,让对象尽量在survitor区呆长一点,减少进入年老代的对象。去掉救助空 间的想法是让大部分不能马上回收的数据尽快进入年老代,加快年老代的回收频率,减少年老代暴涨的可能性,这个是通过将-XX:SurvivorRatio 设置成比较大的值(比如65536)来做到。在我们的应用中,将young generation设置成256M,这个值相对来说比较大了,而救助空间设置成默认大小(1/34),从压测情况来看,没有出现prommotion failed的现象,年轻代比较大,从GC日志来看,minor gc的时间也在5-20毫秒内,还可以接受,因此暂不调整。

    Concurrent mode failed的产生是由于CMS回收年老代的速度太慢,导致年老代在CMS完成前就被沾满,引起full gc,避免这个现象的产生就是调小-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction参数的值,让CMS更早更频繁的触发,降低年老代被沾满的可能。我们的应用暂时负载比较低,在生产环境上年老代的增长非常缓慢,因此暂时设置此参数为80。在压测环境下,这个参数的表现还可以,没有出现过Concurrent mode failed。

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