你的 JVM 还好吗?GC 初步诊断

前言

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springdubbojava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

你的 JVM 还好吗?GC 初步诊断

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:

你的 JVM 还好吗?GC 初步诊断

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服务器

GC情况如下图所示:

你的 JVM 还好吗?GC 初步诊断

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;

你的 JVM 还好吗?GC 初步诊断

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:

你的 JVM 还好吗?GC 初步诊断

System.gc引起的FullGC

如果读完觉得有收获的话,请点赞并关注公众号【阿飞Javaer】,多谢!

你的 JVM 还好吗?GC 初步诊断

原文 

https://mp.weixin.qq.com/s/W_URLiVuCFS58AiJS257vw

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