堆内存示意图

Jdk7堆内存图

JVM基础归纳
JVM实质上分为三大块,年轻代(YoungGen),年老代(Old Memory),及持久代(Perm,在Java8中被取消)

Jdk8堆内存图

JVM基础归纳

新生代

是用来存放新生的对象。一般占据堆的1/3空间。由于频繁创建对象,所以新生代会频繁触发MinorGC进行垃圾回收。新生代又分为 Eden区、ServivorFrom、ServivorTo三个区。

Eden区

Java新对象的出生地(如果新创建的对象占用内存很大,则直接分配到老年代)。当Eden区内存不够的时候就会触发MinorGC,对新生代区进行一次垃圾回收。

ServivorFrom

上一次GC的幸存者,作为这一次GC的被扫描者。

ServivorTo

保留了一次MinorGC过程中的幸存者。

MinorGC的过程(复制->清空->互换)

1.eden、servicorFrom 复制到ServicorTo,年龄+1 首先,把Eden和ServivorFrom区域中存活的对象复制到ServicorTo区域(如果有对象的年龄以及达到了老年的标准,则赋值到老年代区),同时把这些对象的年龄+1(如果ServicorTo不够位置了就放到老年区);
2.清空eden、servicorFrom然后,清空Eden和ServicorFrom中的对象;
3.ServicorTo和ServicorFrom互换 最后,ServicorTo和ServicorFrom互换,原ServicorTo成为下一次GC时的ServicorFrom区。

老年代

主要存放应用程序中生命周期长的内存对象。
老年代的对象比较稳定,所以MajorGC不会频繁执行。在进行MajorGC前一般都先进行了一次MinorGC,使得有新生代的对象晋身入老年代,导致空间不够用时才触发。当无法找到足够大的连续空间分配给新创建的较大对象时也会提前触发一次MajorGC进行垃圾回收腾出空间。
MajorGC采用标记清除算法:首先扫描一次所有老年代,标记出存活的对象,然后回收没有标记的对象。MajorGC的耗时比较长,因为要扫描再回收。MajorGC会产生内存碎片,为了减少内存损耗,我们一般需要进行合并或者标记出来方便下次直接分配。当老年代也满了装不下的时候,就会抛出OOM(Out of Memory)异常。

永久代(jdk8中被移除取而代之的是另一块与堆不相连的本地内存——元空间)

指内存的永久保存区域,主要存放Class和Meta(元数据)的信息,Class在被加载的时候被放入永久区域,它和和存放实例的区域不同,GC不会在主程序运行期对永久区域进行清理。所以这也导致了永久代的区域会随着加载的Class的增多而胀满,最终抛出OOM异常

GC垃圾回收

如何确定垃圾

引用计数法

在Java中,引用和对象是有关联的。如果要操作对象则必须用引用进行。因此,很显然一个简单的办法是通过引用计数来判断一个对象是否可以回收。简单说,即一个对象如果没有任何与之关联的引用,即他们的引用计数都不为0,则说明对象不太可能再被用到,那么这个对象就是可回收对象。

可达性分析

这个算法的基本思想是通过一系列的GC ROOTS的对象作为起始点,从这些节点向下搜索,搜索走过的路径为引用链,当一个对象到GC ROOTS没有任何引用链,那么则证明此对象是不可用的。

在JAVA中可以作为GC ROOTS对象有以下几种:

  1. 本地方法栈(native)中引用的对象。
    JVM基础归纳

  2. 虚拟机栈(栈帧中的局部变量)中引用的对象

  3. 方法区中常量引用的对象

  4. 方法区中类静态属性引用的对象JVM基础归纳下面给出一个GCRoots的引用链:

JVM基础归纳
由图可知,obj8、obj9、obj10都没有到GCRoots对象的引用链,即便obj9和obj10之间有引用链,他们还是会被当成垃圾处理,可以进行回收

HotSpot的GC算法实现

  1. HotSpot怎么快速找到GC Root?
    HotSpot使用一组称为OopMap的数据结构。在类加载完成的时候,HotSpot就把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来,在JIT编译过程中,也会在栈和寄存器中哪些位置是引用。这样子,在GC扫描的时候,就可以直接知道哪些是可达对象了。
  2. 安全点:
    (1)、HotSpot只在特定的位置生成OopMap,这些位置称为安全点。
    (2)、程序执行过程中并非所有地方都可以停下来开始GC,只有在到达安全点是才可以暂停。
    (3)、安全点的选定基本上以“是否具有让程序长时间执行“的特征选定的。比如说方法调用、循环跳转、异常跳转等。具有这些功能的指令才会产生Safepoint。
  3. 中断方式
    (1).抢占式中断:在GC发生时,首先把所有线程中断,如果发现有线程不在安全点上,就恢复线程,让它跑到安全点上。
    (2). 主动式中断:GC需要中断线程时,不直接对线程操作,仅仅设置一个标志,各个线程执行时主动去轮询这个标志,当发现中断标记为真就自己中断挂起。轮询标记的地方和安全点是重合的。
  4. 安全区域
    一段代码片段中,对象的引用关系不会发生变化,在这个区域中任何地方开始GC都是安全的。在线程进入安全区域时,它首先标志自己已经进入安全区域,在这段时间里,当JVM发起GC时,就不用管进入安全区域的线程了。在线程将要离开安全区域时,它检查系统是否完成了GC过程,如果完成了,它就继续前行。否则,它就必须等待直到收到可以离开安全区域的信

对象回收

1.对于可达性分析算法而言,未到达的对象并非“非死不可”,若要宣判一个对象死亡,至少要经历两次标记阶段。第一个阶段是可达性分析,分析该对象是否可达。
2.第二个阶段是当对象没有重写finalize()方法或者finalize()方法已经被调用过,虚拟机认为该对象不可以被救活,因此回收该对象。(finalize()方法在垃圾回收中的作用是,给该对象一次救活的机会)。

方法区的垃圾回收

方法区的回收主要回收两部分:1.废弃常量;2.无用的类;
如何判断废弃常量?
以字面量回收为例,如果一个字符串“abc”已经进入常量池,但是当前系统没有任何一个String对象引用了叫做“abc”的字面量,那么,如果发生垃圾回收并且有必要时,“abc”就会被系统移出常量池。常量池中的其他类(接口)、方法、字段的符号引用也与此类似。
如何判断无用的类呢?需要满足以下三个条件
1.该类的实例都已经被回收,即JAVA堆中不存在该类的任何实例。
2.加载该类的ClassLoader已经被回收。
3.该类对应的java.lang.Class对象在任何地方没有被引用,无法在任何地方通过反射来访问该类的方法。
满足以上三个条件的类可以进行垃圾回收,但并不是无用就会被垃圾回收,虚拟机提供了一些参数供我们配置。

finalize()

  1. GC垃圾回收要回收一个对象的时候,调用该对象的finalize()方法。然后在下一次垃圾回收的时候,才去回收这个对象的内存。
  2. 可以在该方法里面,指定一些对象在释放前必须执行的操作。

四种引用状态

强引用

特点:GC时,永远不会被回收
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软引用

特点:内存不足时(自动触发GC),会被回收
如果一个对象具有软引用,内存空间足够,垃圾回收器就不会回收它;如果内存空间不足了,就会回收这些对象的内存。只要垃圾回收器没有回收它,该对象就可以被程序使用。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存,比如网页缓存、图片缓存等。使用软引用能防止内存泄露,增强程序的健壮性。
SoftReference的特点是它的一个实例保存对一个Java对象的软引用, 该软引用的存在不妨碍垃圾收集线程对该Java对象的回收。也就是说,一旦SoftReference保存了对一个Java对象的软引用后,在垃圾线程对 这个Java对象回收前,SoftReference类所提供的get()方法返回Java对象的强引用。另外,一旦垃圾线程回收该Java对象之 后,get()方法将返回null。
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使用场景:
假如有一个应用需要读取大量的本地图片:
• 如果每次读取图片都从硬盘中读取则会严重影响性能
• 如果一次全部加载到内存中又可能会造成内存溢出
此时使用软引用可以解决这个问题。
设计思路:用一个HashMap来保存图片的路径的相应图片对象关联的软引用之间的映射关系,在内存不足时,JVM会自动回收这些缓存图片对象所占用的空间,从而有效地避免OOM的问题。
Map<String, SoftRefrence> imageCache = new HashMap<String, SoftRefrence>();

弱引用

特点:无论内存是否充足,只要进行GC,都会被回收。
引用也是用来描述非必需对象的,当JVM进行垃圾回收时,无论内存是否充足,都会回收被弱引用关联的对象。在java中,用java.lang.ref.WeakReference类来表示。
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使用场景:
在静态内部类中,经常会使用虚引用。例如:一个类发送网络请求,承担 callback 的静态内部类,则常以虚引用的方式来保存外部类的引用,当外部类需要被 JVM 回收时,不会因为网络请求没有及时回应,引起内存泄漏。

虚引用

特点:如同虚设,和没有引用没什么区别。
虚引用与软引用和弱引用的一个区别在于:虚引用必须和引用队列(ReferenceQueue)联合使用。当垃圾回收器准备回收一个对象时,如果发现它还有虚引用,就会在回收对象的内存之前,把这个虚引用加入到与之关联的引用队列中。
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使用场景:
可以用来跟踪对象垃圾回收的活动。一般可以通过虚引用达到回收一些非java内的一些资源比如堆外内存的行为。例如:在 DirectByteBuffer 中,会创建一个 PhantomReference 的子类Cleaner的虚引用实例用来引用该 DirectByteBuffer 实例,Cleaner 创建时会添加一个 Runnable 实例,当被引用的 DirectByteBuffer 对象不可达被垃圾回收时,将会执行 Cleaner 实例内部的 Runnable 实例的 run 方法,用来回收堆外资源。

垃圾收集算法

标记-清除(Mark-Sweep)算法

最基础的垃圾回收算法,分为两个阶段,标注和清除。标记阶段标记出所有需要回收的对象,清除阶段回收被标记的对象所占用的空间。如图
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从图中我们就可以发现,该算法最大的问题是内存碎片化严重,后续可能发生大对象不能找到可利用空间的问题。

复制(Copying)算法

为了解决Mark-Sweep算法内存碎片化的缺陷而被提出的算法。按内存容量将内存划分为等大小的两块。每次只使用其中一块,当这一块内存满后将尚存活的对象复制到另一块上去,把已使用的内存清掉,如图:
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这种算法虽然实现简单,内存效率高,不易产生碎片,但是最大的问题是可用内存被压缩到了原本的一半。且存活对象增多的话,Copying算法的效率会大大降低。

标记-整理(Mark-Compact)算法

复制算法在对象存活率较高的场景下要进行大量的复制操作,效率很低。万一对象100%存活,那么需要有额外的空间进行分配担保。老年代都是不易被回收的对象,对象存活率高,因此一般不能直接选用复制算法。根据老年代的特点,有人提出了另外一种标记-整理算法,过程与标记-清除算法一样,不过不是直接对可回收对象进行清理,而是让所有存活对象都向一端移动,然后直接清理掉边界以外的内存。标记-整理算法的工作过程如图:
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分代收集算法

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现代商用虚拟机基本都采用分代收集算法来进行垃圾回收。这种算法没什么特别的,无非是上面内容的结合罢了,根据对象的生命周期的不同将内存划分为几块,然后根据各块的特点采用最适当的收集算法。大批对象死去、少量对象存活的(新生代),使用复制算法,复制成本低;对象存活率高、没有额外空间进行分配担保的(老年代),采用标记-清理算法或者标记-整理算法。

常见对象分配策略

1.对象优先在eden区分配。
2.大对象直接进入老年代。
3.长期存活的对象进入老年代。

HotSpot虚拟机所包含的收集器

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图中展示了7种作用于不同分代的收集器,如果两个收集器之间存在连线,则说明它们可以搭配使用。虚拟机所处的区域则表示它是属于新生代还是老年代收集器。
新生代收集器:Serial、ParNew、Parallel Scavenge
老年代收集器:CMS、Serial Old、Parallel Old
整堆收集器: G1

并发收集&并行收集

并行(Parallel)收集:指多条垃圾收集线程并行工作,但此时用户线程仍处于等待状态。
如ParNew、Parallel Scavenge、Parallel Old;
通过名字就可以看出来,并行的都带有Parallel关键字,ParNew的Par也是Parallel缩写。
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并发(concurrent)收集:指用户线程与垃圾收集线程同时工作(不一定是并行的可能会交替执行)。用户程序在继续运行,而垃圾收集程序运行在另一个CPU上。
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吞吐量:即CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值(吞吐量 = 运行用户代码时间 / ( 运行用户代码时间 + 垃圾收集时间 ))。例如:虚拟机共运行100分钟,垃圾收集器花掉1分钟,那么吞吐量就是99%。

一.Serial 收集器

特点:单线程、简单高效(与其他收集器的单线程相比),对于限定单个CPU的环境来说,Serial收集器由于没有线程交互的开销,专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程手机效率。收集器进行垃圾回收时,必须暂停其他所有的工作线程,直到它结束(Stop The World)。
应用场景:适用于Client模式下的虚拟机。
Serial / Serial Old收集器运行示意图:
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二.ParNew收集器

ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本。
除了使用多线程外其余行为均和Serial收集器一模一样(参数控制、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等)
特点:多线程、ParNew收集器默认开启的收集线程数与CPU的数量相同,在CPU非常多的环境中,可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。和Serial收集器一样存在Stop The World问题。
应用场景:ParNew收集器是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器,因为它是除了Serial收集器外,唯一一个能与CMS收集器配合工作的。
ParNew/Serial Old组合收集器运行示意图如下:
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三.Parallel Scavenge 收集器

与吞吐量关系密切,故也称为吞吐量优先收集器。
特点:属于新生代收集器也是采用复制算法的收集器,又是并行的多线程收集器(与ParNew收集器类似)。
该收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量。还有一个值得关注的点是:GC自适应调节策略(与ParNew收集器最重要的一个区别)
GC自适应调节策略:Parallel Scavenge收集器可设置-XX:+UseAdptiveSizePolicy参数。当开关打开时不需要手动指定新生代的大小(-Xmn)、Eden与Survivor区的比例(-XX:SurvivorRation)、晋升老年代的对象年龄(-XX:PretenureSizeThreshold)等,虚拟机会根据系统的运行状况收集性能监控信息,动态设置这些参数以提供最优的停顿时间和最高的吞吐量,这种调节方式称为GC的自适应调节策略。
Parallel Scavenge收集器使用两个参数控制吞吐量:
• XX:MaxGCPauseMillis 控制最大的垃圾收集停顿时间
• XX:GCRatio 直接设置吞吐量的大小。

四.Serial Old 收集器

Serial Old是Serial收集器的老年代版本。
特点:同样是单线程收集器,采用标记-整理算法。
应用场景:主要也是使用在Client模式下的虚拟机中。也可在Server模式下使用。
Server模式下主要的两大用途:

  1. 在JDK1.5以及以前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用。
  2. 作为CMS收集器的后备方案,在并发收集Concurent Mode Failure时使用。
    Serial / Serial Old收集器工作过程图(Serial收集器图示相同):
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五.Parallel Old 收集器

是Parallel Scavenge收集器的老年代版本。
特点:多线程,采用标记-整理算法。
应用场景:注重高吞吐量以及CPU资源敏感的场合,都可以优先考虑Parallel Scavenge+Parallel Old 收集器。
Parallel Scavenge/Parallel Old收集器工作过程图:
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六.CMS收集器

一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。
特点:基于标记-清除算法实现。并发收集、低停顿。
应用场景:适用于注重服务的响应速度,希望系统停顿时间最短,给用户带来更好的体验等场景下。如web程序、b/s服务。
CMS收集器的运行过程分为下列4步:
初始标记:标记GC Roots能直接到的对象。速度很快但是仍存在Stop The World问题。
并发标记:进行GC Roots Tracing 的过程,找出存活对象且用户线程可并发执行。
重新标记:为了修正并发标记期间因用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录。仍然存在Stop The World问题。
并发清除:对标记的对象进行清除回收。
CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。
CMS收集器的工作过程图:
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CMS收集器的缺点:

  1. 对CPU资源占用比较多。可能因为占用一部分CPU资源导致应用程序响应变慢。
  2. CMS无法处理浮动垃圾。在并发清除阶段,用户程序继续运行,可能产生新的内存垃圾,这一部分垃圾出现在标记过程之后,因此,CMS无法清除。这部分垃圾称为“浮动垃圾“.
  3. 需要预留一部分内存,在垃圾回收时,给用户程序使用。
  4. 基于标记-清除算法,容易产生大量内存碎片,导致full GC(full GC进行内存碎片的整理)

七.G1收集器

一款面向服务端应用的垃圾收集器。
特点如下:
并行与并发:G1能充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势,使用多个CPU来缩短Stop-The-World停顿时间。部分收集器原本需要停顿Java线程来执行GC动作,G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续运行。
分代收集:G1能够独自管理整个Java堆,并且采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。
空间整合:G1运作期间不会产生空间碎片,收集后能提供规整的可用内存。
可预测的停顿:G1除了追求低停顿外,还能建立可预测的停顿时间模型。能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间段内,消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒。
G1为什么能建立可预测的停顿时间模型?
因为它有计划的避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的大小,在后台维护一个优先列表,每次根据允许的收集时间,优先回收价值最大的Region。这样就保证了在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
G1与其他收集器的区别:
其他收集器的工作范围是整个新生代或者老年代、G1收集器的工作范围是整个Java堆。在使用G1收集器时,它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域(Region)。虽然也保留了新生代、老年代的概念,但新生代和老年代不再是相互隔离的,他们都是一部分Region(不需要连续)的集合。
G1收集器存在的问题:
Region不可能是孤立的,分配在Region中的对象可以与Java堆中的任意对象发生引用关系。在采用可达性分析算法来判断对象是否存活时,得扫描整个Java堆才能保证准确性。其他收集器也存在这种问题(G1更加突出而已)。会导致Minor GC效率下降。
G1收集器是如何解决上述问题的?
采用Remembered Set来避免整堆扫描。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set,虚拟机发现程序在对Reference类型进行写操作时,会产生一个Write Barrier暂时中断写操作,检查Reference引用对象是否处于多个Region中(即检查老年代中是否引用了新生代中的对象),如果是,便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set中。当进行内存回收时,在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆进行扫描也不会有遗漏。
如果不计算维护 Remembered Set 的操作,G1收集器大致可分为如下步骤:
初始标记:仅标记GC Roots能直接到的对象,并且修改TAMS(Next Top at Mark Start)的值,让下一阶段用户程序并发运行时,能在正确可用的Region中创建新对象。(需要线程停顿,但耗时很短。)
并发标记:从GC Roots开始对堆中对象进行可达性分析,找出存活对象。(耗时较长,但可与用户程序并发执行)
最终标记:为了修正在并发标记期间因用户程序执行而导致标记产生变化的那一部分标记记录。且对象的变化记录在线程Remembered Set Logs里面,把Remembered Set Logs里面的数据合并到Remembered Set中。(需要线程停顿,但可并行执行。)
筛选回收:对各个Region的回收价值和成本进行排序,根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划。(可并发执行)
G1收集器运行示意图:
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Minor GC和Major GC及Full GC的区别

Minor GC

  1. 又称新生代GC,指发生在新生代(包括Eden、Survivor区)的垃圾收集动作;
  2. 当JVM无法为一个新的对象分配内存的时候,会执行Minor GC
  3. 执行Minor GC操作的时候,不会影响到永久代(Tenured)。从永久代到年轻代的引用,被当成GC Roots,从年轻代到老年代的引用在标记阶段直接被忽略掉。
  4. 因为Java对象大多是朝生夕灭,所以Minor GC非常频繁,一般回收速度也比较快;
  5. 所有的 Minor GC 都会触发“全世界的暂停(stop-the-world)”,停止应用程序的线程

Major GC

  1. 是清理老年代的gc,清理整个老年代,当eden区内存不足时触发
  2. 许多 Major GC 是由 Minor GC 触发的,所以很多情况下将这两种 GC 分离是不太可能的

Full GC

1.Full GC速度一般比Minor GC慢10倍以上;
2. Full GC 是清理整个堆空间—包括年轻代和永久代,当老年代内存不足时触发

默认收集器

jdk1.7 Parallel Scavenge(新生代)+Parallel Old(老年代)
jdk1.8 Parallel Scavenge(新生代)+Parallel Old(老年代)
jdk1.9 G1

JVM是一个进程,垃圾收集器就是一个线程,垃圾收集线程是一个守护线程,优先级低,其在当前系统空闲或堆中老年代占用率较大时触发。
JDK7/8后,HotSpot虚拟机所有收集器及组合(连线),如下图:
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垃圾回收器的设置:
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打印虚拟机参数:
java -XX:+PrintCommandLineFlags -version

常见配置汇总

堆设置
-Xms:初始堆大小
-Xmx:最大堆大小
-XX:NewSize=n:设置年轻代大小
-XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3,表示年轻代与年老代比值为1:3,年轻代占整个年轻代年老代和的1/4
-XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如:3,表示Eden:Survivor=3:2,一个Survivor区占整个年轻代的1/5
-XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小
收集器设置
-XX:+UseSerialGC:设置串行收集器
-XX:+UseParallelGC:设置并行收集器
-XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器
-XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器
垃圾回收统计信息
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-Xloggc:filename
并行收集器设置
-XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。
-XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间
-XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)
并发收集器设置
-XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。
-XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时,使用的CPU数。并行收集线程数。

调优总结

年轻代大小选择

响应时间优先的应用:
尽可能设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据实际情况选择)。在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的。同时,减少到达年老代的对象。
吞吐量优先的应用:
尽可能的设置大,可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合8CPU以上的应用。

老年代大小选择

响应时间优先的应用:
年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了,可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间。最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:

  1. 并发垃圾收集信息
  2. 持久代并发收集次数
  3. 传统GC信息
  4. 花在年轻代和年老代回收上的时间比例
    减少年轻代和年老代花费的时间,一般会提高应用的效率

吞吐量优先的应用

一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象。

较小堆引起的碎片问题

因为年老代的并发收集器使用标记、清除算法,所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象。但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后,就会出现“碎片”,如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果出现“碎片”,可能需要进行如下配置:

  1. -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压缩。
  2. -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:上面配置开启的情况下,这里设置多少次Full GC后,对年老代进行压缩

垃圾回收的瓶颈

增量收集的方式在理论上可以解决传统分代方式带来的问题。增量收集把对堆空间划分成一系列内存块,使用时,先使用其中一部分(不会全部用完),垃圾收集时把之前用掉的部分中的存活对象再放到后面没有用的空间中,这样可以实现一直边使用边收集的效果,避免了传统分代方式整个使用完了再暂停的回收的情况。
当然,传统分代收集方式也提供了并发收集,但是他有一个很致命的地方,就是把整个堆做为一个内存块,这样一方面会造成碎片(无法压缩),另一方面他的每次收集都是对整个堆的收集,无法进行选择,在暂停时间的控制上还是很弱。而增量方式,通过内存空间的分块,恰恰可以解决上面问题。

JVM调优工具

Jconsole,jProfile,VisualVM
Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。
JProfiler:商业软件,需要付费。功能强大。
VisualVM:JDK自带,功能强大,与JProfiler类似。推荐。

这里用jdk自带的VisualVM进行排查,工具位置在JAVA_HOME/bin/jvisualvm.exe

堆信息及垃圾回收耗时

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可查看堆空间大小分配(年轻代、年老代、持久代分配)
提供即时的垃圾回收功能
垃圾监控(长时间监控回收情况)

线程监控

线程信息监控:系统线程数量。
线程状态监控:各个线程都处在什么样的状态下

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JVM基础归纳
抽样每个方法耗时,方便定位耗时较长的代码,改善并优化。
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OMM产生,代码示例
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内存泄漏示意
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可以看到,每次gc垃圾回收完后,最低点都在抬升,说明老年代的对象在不断的增多,且不能清除,最终java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

可以在内存溢出时导出堆文件,如果dump文件太大用VisualVM打不开,可以采用mat分析dump文件
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可以看到是这个类第19行的对象发生了OOM

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