写在前面

jvm调优不管是工作中还是面试中都异常重要，是衡量一个开发人员技术水平的重要指标，这也是个人的一个弱项，希望通过本文能够提高自我，也更能帮助到正在阅读文章的你，我们就开始吧！

1：重要的指标

如果是医生给病人看病，是需要根据各种指标的高低来对病人做出诊断的，分析jvm也是一样，这里我们主要看下两个指标，分别是分配速率和提升速率，解释如下：

分配速率：单位时间内eden生成的对象大小，单位m，即m/s
提升速率：单位时间内从young提升到old的对象大小，单位m，即m/s

1.1：分配速率

分配速率，我们并没有办法直接获取，但是可以通过GC日志来间接获取，方法是计算出某次GC距离上次GC新增的对象的数量，并除以两次GC间隔的时间就行了，如下的GC日志：

第一次GC：
    生成的对象量是33280K,经历的时间是0.291s,分配速率为33.280m/0.291s=33280m/291s=114m/s
第二次GC：
    生成的对象量是38368k-5088k=33280k，经历的时间是0.446-0.291=0.155,分配速率为33.280m/0.155s=33280m/155s=214.7m/s
第三次GC：
    生成的对象量是71680k-5120k=66560k，经历的时间是0.829-0.446=0.383,分配速率为66.560m/0.383s=66560m/383s=173.7m/s
三次GC总共产生的对象量是33280K+33280K+66560k=133120k，总时间是0.829s，平均分配速率是133.120m/0.829s=133120m/829s=160.5m/s

当分配速率过高，就会导致young GC次数增多，进而造成stw时长增加，进而会降低系统的吞吐量。

1.2：提升速率

先看一个概念，提升过早，提升过早是指对象过早的从年轻代被提升到老年代，如果提升过早严重则就会导致频繁的major GC，major GC并不是为了频发回收而设计的，其更多的是一种

兜底

的方案，而衡量是否过早提升的的治疗就是提升速度，计算提升速度类似于分配速度，都可以通过gc日志的对象量以及时长信息反推出来，如下图:

第一次GC：
    年轻代减少了33280k-5088k=28192k,整个堆内存减少了33280k-24360k=8920k,因此晋升到老年代的对象大小是28192k-8920k=19272k,平均提升速率19272m/291m=66m/s
第二次GC：
    年轻代减少了38368k-5120k=33248k，整个堆内存减少了57640k-46240k=11400k,因此晋升到老年代的对象大小是33248k-11400k=21848k,平均提升速率是21848m/(446-291)s=21848m/155s=140.9m/s
第三次GC：
    年轻代减少了71680k-5120k=66560k,整个堆内存减少了112800k-81912k=30888k,因此晋升到老年代的对象大小是66560k-30888k=35672k,平均提升速率是35672m/(829s-446s)=35672m/383s=93.1m/s
三次GC晋升的对象总量是19272k+21848k+35672k=76792k,总的提升速率是76792m/829s=92.63m/s

1.3：调优实战

1.3.1：young GC时间长

现象是GC stw时长特别长，400多毫秒，长的达到了540多毫秒，怀疑是发生了full GC，但通过查看GC日志，并没有，因此确定是因为发生了young GC，因为当时使用的是jdk8，配置参数如下：

-Xmx4g -Xms4g

而

jdk8默认的GC策略

是并行GC，并行GC是一种吞吐量优先的GC算法，所以我们就怀疑是垃圾收集器为了维持吞吐量而牺牲掉了stw时长，而G1在jdk8已经成熟，所以就考虑使用G1垃圾收集器，修改为G1后配置参数为：

-Xmx4g -Xms4g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=50

接着重启服务，运行观察，表现优秀，GC时长基本上维持在50ms以下，但程序运行了一天多之后，突然出现了一次超长时间的GC stw，时间达到了1.2s，相当

残暴

，有些不知所措，没有什么好办法，就是上网各种查G1的坑，也都没解决，那就看日志吧，修改参数如下打印GC日志:

-Xmx4g -Xms4g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=50 -XX:+PrintGCDetails  -XX:+PrintGCStamps -Xloggc:/var/log/gc.log

，终于在日志中找到了如下的可疑信息：

[Parallel Time: 1861.0 ms, GC Workers: 48]

提示GC线程48个，这就奇怪了，因为我们的机器是4核的，GC线程怎么可能会这么高，虽然不知道为什么这么高，但严重怀疑这就是导致GC STW时长超长的

真凶

了,这么多的线程争抢4核势必造成非常严重的资源争抢，导致频繁上线文切换，所以先增加如下参数，限制GC线程数:

-XX:ParallelGCThreads=4

再重启，观察，问题解决，但为什么GC线程数会是48，之后经过和运维工程师的沟通，发现，是因为应用部署在k8s的环境中，k8s限制了pod只能使用4g的内存，只能使用4核cpu，但是物理机是72核的，而G1启动的工作线程数量的策略是这样的：

1:当核数小于等于8时，取核数
2：当核数大于8是，取(核数*(5/8)+3)

所以我们这里就是

(72*(5/8)+3)=48

,所以根本原因是JVM看到了物理机的72核，所以本质上，造成问题的原因是k8s的资源隔离不彻底，只是限制了pod使用4核，但是却让pod中的jvm看到了72核

（其实是不应该看到的）

）。

1.3.2：young GC过于频繁

现象是这样子的，young GC很频繁，每秒1次，有时候每秒2次，每次GC 60ms 左右，不算长，通过

jstat -gcutil ${pid} 1000 1000

每秒打印1次，打印1000次，如下图：

为了进一步的印证young GC 过于频繁，我们将GC日志上传到

gceasy.io

, 发现其吞吐量只有93%。线上当前的配置如下：

-Xmx8g -Xms8g -Xmn2g -XX:+UseConcMarkSweepGC

很明显，young GC发生频繁，而且几乎没有full GC，所以是不存在内存泄漏问题，问题的原因是young区的内存大小太小了，所以就需要调大

-Xmn

,即增加年轻代的大小，以将young GC每4秒钟到5秒钟发生一次，作为优化目标来调整该参数，最终调整参数为

-Xmn2.9g

，但又发现gc 时长增加到了80ms左右，虽然时间也可以接受，但还是继续尝试优化这个时间，jvm使用的GC是CMS，而cms在年轻代使用的垃圾收集器是ParNew，ParNew采用的垃圾收集算法是复制算法，所以我们就希望能够减少在s0，s1之间复制对象的量来降低young gc的时间，想要实现这个效果，就需要调整参数

-XX:MaxTenturingThreshold={age}

，这里age的默认值15，即15次young gc之后才会被提升到老年代，降低这个参数值，可以让对象提早提升到老年代就可以实现我们的目标了，但如何确定

合适的年龄

也是个问题，太小了，可能会导致会导致full GC，为了确定这个年轻，增加了参数

-XX:PrintTenuringDistribution

，配置如下：

-Xmx8g -Xms8g -Xmn2.9g -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:d:\\test\\gc1423.log -XX:+PrintTenuringDistribution -Dfile.encoding=UTF-8

打印出不同分代对象的个数和大小信息，如下图(来自

gceasy.io

分析结果):

可以看到存活区15岁的对象个数是8501,8岁的对象个数是8565，比例为8501/8565=99.2%,可以看到只要存活区到8岁的对象，存活到15岁的比例达到了99.2%，也就是达到8岁的对象就可以直接让其晋升到老年代了，因此调整参数

-XX:MaxTenturingThreshold=7

，这样就节省了8次大量存活对象从一个survivor区复制到另一个survivor区的成本，优化后，gc时间维持在了71ms左右，吞吐量也提高到了97%左右。

写在后面

参考文章列表

SuperBenchmarker(简称“sb“)压力测试工具详解

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JVM工具之Arthas使用

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一次线上JVM Young GC调优，搞懂了这么多东西！

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线上问题排查思路