G1GC慢的排查过程分享

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本文主要分析严选库存中心压测期间G1GC收集比较慢的问题。

背景

11月6日严选全链路压测期间,发现有部分机器RT有毛刺。耗时相对其余时间较为明显。现象如下:

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问题定位

利用严选caesar分析很快清楚大部分情况是DB的瓶颈。但是还有部分卡在了和DB毫不相干的逻辑上。这里很快就明白应该是卡在GC这一层。查看生产环境GC日志果然在对应时刻又发现如下的gc.log:

2019-11-05T01:27:25.579+0800: 380439.759: [GC remark

2019-11-05T01:27:25.579+0800: 380439.759: [Finalize Marking, 0.0013365 secs]

2019-11-05T01:27:25.580+0800: 380439.761: [GC ref-proc, 0.6261676 secs]

2019-11-05T01:27:26.206+0800: 380440.387: [Unloading

2019-11-05T01:27:26.208+0800: 380440.389: [System Dictionary Unloading, 0.0018171 secs]

2019-11-05T01:27:26.210+0800: 380440.391: [Parallel Unloading, 0.0383157 secs]

2019-11-05T01:27:26.848+0800: 380441.029: [Deallocate Metadata, 0.0002577 secs],

0.0425845 secs],

0.6744903 secs]

这里能明显看到两个细节:

  • [GC ref-proc, 0.6261676 secs]

  • Finalize Marking

好了基本确定和GC有关了。

关于Finalize Marking和ref-proc

在当前使用的jvm版本中,普通的Java对象和Reference对象处理的逻辑是不一致的。Reference对象(包括SoftReference, WeakReference, PhantomReference, Finalizer)的回收有专属的处理逻辑。此处初始化代码可见:

https://hg.openjdk.java.net/jdk8u/jdk8u/hotspot/file/b44df6c5942c/src/share/vm/gc_implementation/g1/g1CollectedHeap.cpp#l2214

// STW ref processor

_ref_processor_stw =

new ReferenceProcessor(mr, // span

ParallelRefProcEnabled && (ParallelGCThreads > 1), // mt processing

MAX2((int)ParallelGCThreads, 1), // degree of mt processing

(ParallelGCThreads > 1), // mt discovery

MAX2((int)ParallelGCThreads, 1), // degree of mt discovery

true, // Reference discovery is atomic

&_is_alive_closure_stw); // is alive closure

// (for efficiency/performance)

从这里能看出jvm在初始化过程中,是可选对于引用对象是单线程还是多线程回收的。默认情况下,ParallelRefProcEnabled这个选项关闭,即使用单线程回收去遍历所有的Reference对象。这在Reference对象较多的情况下确实会成为一定的瓶颈。

当打开ParallelRefProcEnabled时,对应的ParallelGCThreads计算逻辑在:

https://hg.openjdk.java.net/jdk8u/jdk8u/hotspot/file/b44df6c5942c/src/share/vm/runtime/vm_version.cpp#l301

unsigned int Abstract_VM_Version::nof_parallel_worker_threads( unsigned int num, unsigned int den, unsigned int switch_pt) {

if (FLAG_IS_DEFAULT(ParallelGCThreads)) {

assert(ParallelGCThreads == 0, "Default ParallelGCThreads is not 0");

// For very large machines, there are diminishing returns

// for large numbers of worker threads. Instead of

// hogging the whole system, use a fraction of the workers for every

// processor after the first 8. For example, on a 72 cpu machine

// and a chosen fraction of 5/8

// use 8 + (72 - 8) * (5/8) == 48 worker threads.

unsigned int ncpus = (unsigned int) os::initial_active_processor_count();

return (ncpus <= switch_pt) ? ncpus : (switch_pt + ((ncpus - switch_pt) * num) / den);

} else {

return ParallelGCThreads;

}

}

可以看到在当前机器为8核的情况下,最终算出来的线程数为8。

而真正处理引用对象回收的代码可见:

https://hg.openjdk.java.net/jdk8u/jdk8u/hotspot/file/b44df6c5942c/src/share/vm/memory/referenceProcessor.cpp#l892

size_t

ReferenceProcessor::process_discovered_reflist(

DiscoveredList refs_lists[],

ReferencePolicy* policy,

bool clear_referent,

BoolObjectClosure* is_alive,

OopClosure* keep_alive,

VoidClosure* complete_gc,

AbstractRefProcTaskExecutor* task_executor)

{

bool mt_processing = task_executor != NULL && _processing_is_mt;

// If discovery used MT and a dynamic number of GC threads, then

// the queues must be balanced for correctness if fewer than the

// maximum number of queues were used. The number of queue used

// during discovery may be different than the number to be used

// for processing so don't depend of _num_q < _max_num_q as part

// of the test.

bool must_balance = _discovery_is_mt;

if ((mt_processing && ParallelRefProcBalancingEnabled) || must_balance)

{

balance_queues(refs_lists);

}

...

这里能明显看出来是否对于并发处理有做了区分。这个阶段也就是上面描述的ref-proc。

所以现在的问题变成了:为什么有这么多的Finalizer引用?

使用jmap -histo查看当时对象快照如下:

num #instances #bytes class name

----------------------------------------------

1: 248174 238918760 [B

2: 1286746 139404600 [C

3: 297861 25537144 [I

...

35: 22044 1058112 java.net.SocketInputStream

36: 22044 1058112 java.net.SocketOutputStream

37: 12688 1015040 redis.clients.jedis.Client

38: 25031 1001240 java.lang.ref.Finalizer

...

这几个对象出现的太突兀了。

commons-pool的驱逐机制

这个问题之前在另外一个问题中碰到,可以点击这里查看。

通俗点按顺序描述就是:

  • 利用agent观察是谁在创建这么多的Socket对象,最终发现是commons-pool-EvictionTimer线程,而系统中使用commons-pool的地方是jedis连接池

  • commons-pool会定时驱逐当前连接池中状态是idle的对象,使idle始终保持新鲜活跃状态,这会导致频繁的创建连接,jedis配置越大同时实际idle越多,实例创建越频繁;

  • jedis本身的连接基于Socket,是AbstractPlainSocketImpl的子类,而AbstractPlainSocketImpl实现了Finalizer方法;

  • 产生了Finalizer引用。

贴下我们的jedis配置:

<bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">

<property name="minIdle" value="100"/>

<property name="maxIdle" value="200"/>

<property name="maxTotal" value="500"/>

</bean>

总结

再重复下整个问题的链路。

  • 不合理的jedis连接池配置,导致实际的idle连接会过多;

  • commons-pool会定时驱逐当前连接池中状态是idle的对象,使idle始终保持新鲜活跃状态;

  • jedis本身的连接基于Socket,是AbstractPlainSocketImpl的子类,而AbstractPlainSocketImpl实现了Finalizer方法;

  • 产生了Finalizer引用,导致GC需要使用ReferenceProcess进行单线程处理。

  • 当Finalizer数量增多,单线程开始吃力,整个GC耗时拉长

由于代码修改相对成本更高,所以最终加入jvm参数-XX:+ParallelRefProcEnabled并完成重启。重启后一段时间内加后续压测系统表现明显好转。

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后续要做的就是合理调整redis的配置即可。

作者简介

盈超,2018年加入网易严选,目前参与严选库存中心以及库存周边的数据开发工作。曾在淘宝负责卖家中心,用户开店,商品心选等业务。对于JVM以及系统的疑难杂症有浓厚兴趣。

本文由作者授权严选技术团队发布

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原文 

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NTE1ODQyOQ==&mid=2247483990&idx=1&sn=cd3af65d2b543418a2c4b2bb578b6d4c

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