原创

【JVM系列7】GC日志都不会看,还怎么进行JVM调优?

前言

上一篇,我们介绍了JVM参数以及jdk提供的一些常用工具的使用,并且结合一个OOM例子,简单讲述了如何利用工具来分析dump文件,那么本篇文章,将会介绍一个如何分析GC日志。

不同的垃圾收集器产生的GC日志大致遵循了同一个规则,只是有些许不同,不过对于G1收集器的GC日志和其他垃圾收集器有较大差别,话不多说,正式进入正文。。。

什么时候会发生垃圾收集

首先我们来看一个问题,那就是什么时候会发生垃圾回收?
在Java中,GC是由JVM自动完成的,根据JVM系统环境而定,所以时机是不确定的。 当然,我们可以手动进行垃圾回收, 比如调用System.gc()方法通知JVM进行一次垃圾回收,但是具体什么时刻运行也无法控制。也就是说System.gc()只是通知要回收,什么时候回收由JVM决定。
一般以下几种情况会发生垃圾回收:
1、当Eden区或者S区不够用时
2、老年代空间不够用了时
3、方法区空间不够用时
4、System.gc() 时

注意:可能有些人会以为方法区是不会发生垃圾回收的,其实方法区也是会发生垃圾回收的,只不过大部分情况下,方法区发生垃圾回收之后效率不是很高,大部分内存都回收不掉,所以我们一般讨论垃圾回收的时候也只讨论堆内的回收

怎么拿到GC日志

发生GC之后,我们要分析GC日志,当然就首先要拿到GC日志,上一篇讲述JVM参数分类及常用参数分析时有提到,打印GC日志可以通过如下命令:

-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:D:\\gc.log

配置上之后启动服务:
在这里插入图片描述
找到gc.log文件,注意,刚开始如果一次GC都没发生日志是空的,可以等到发生GC之后再打开:
在这里插入图片描述
从日志上可以看出来,jdk1.8中默认使用的是Parallel Scavenge+Parallel Old收集器,当然我们也可以通过参数:

-XX:+PrintCommandLineFlags

进行打印:
在这里插入图片描述

PS+PO日志分析

前面三行应该都能看懂:
第一行打印的是当前所使用的的HotSpot虚拟机及其对应版本号;
第二行打印的是操作系统相关的内存信息;
第三行打印的是当前Java服务启动后锁配置的参数信息:

CommandLine flags: -XX:-BytecodeVerificationLocal -XX:-BytecodeVerificationRemote -XX:InitialHeapSize=131854336 -XX:+ManagementServer -XX:MaxHeapSize=2109669376 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:TieredStopAtLevel=1 -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation -XX:+UseParallelGC 

包括了堆空间打印,以及使用的垃圾收集器及我们自己配置的打印GC日志相关参数等一些信息。

下面第4行开始才是我们的GC日志,我们把第4行还有第9行复制出来分析一下:

//第4行
2020-08-23T15:35:30.747+0800: 5.486: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32768K->3799K(37888K)] 32768K->3807K(123904K), 0.1129986 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.11 secs] 
//第9行
2020-08-23T15:35:34.635+0800: 9.374: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 5092K->0K(136192K)] [ParOldGen: 12221K->12686K(63488K)] 17314K->12686K(199680K), [Metaspace: 20660K->20660K(1067008K)], 0.0890985 secs] [Times: user=0.25 sys=0.00, real=0.09 secs] 

  • 1、最前面一个时间2020-08-23T15:35:30.747+0800代表的是垃圾回收发生的时间。
  • 2、紧接着下面的一个数字:5.486表示的是从Java虚拟机启动以来经过的秒数。
  • 3、再往下一个GC (Allocation Failure)表示发生GC的原因,这里是表示分配空间失败而发生了GC。
  • 4、PSYoungGen,PS表示的是Parallel Scavenge收集器,YoungGen表示的是当前发生GC的地方是年轻代,注意,这里不同收集器会有不同的名字,如ParNew收集器就会显示为ParNew等。
  • 5、中括号之内的一个数字32768K->3799K(37888K)这个表示的是:GC前当前内存区域使用空间->GC后当前内存区域使用的内存空间(当前区域的总内存空间)。从这里可以看到,一次GC之后,大部分空间都被回收掉了。
  • 6、中括号之外的数字32768K->3807K(123904K)这个表示的是:GC前Java堆已使用容量->GC后Java堆已使用容量(Java堆使用的总容量)
    这里需要注意的是5和6中的这两组数字相减得到的值一般是不相等的,这是因为总空间下面还包括了老年代发生回收后释放的空间大小,可能有人会觉得奇怪,这里明明只有新生代发生了GC,为什么老年代会有空间释放?
    不知道大家还记不记得我在前两篇文章中提到了,S区如果空间不够的话会利用担保机制向老年代借用空间,所以借来的空间时可能被释放的,如果想详细了解的S区的担保机制的话可以点击这里
  • 7、0.1129986 secs这个表示的是GC所花费时间,secs表示单位是秒。
  • 8、[Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.11 secs] 这一部分并不是所有的垃圾收集器都会打印,user=0.02表示用户态消耗的CPU时间,sys=0.00表示内核态消耗的CPU时间和操作从开始到结束所经过的墙钟时间。
  • 9、最后再看看其他行ParOldGen表示Parallel Old收集器在回收老年代,Metaspace表示的是方法区(jdk1.7是永久代)
  • 10、我们看到第9行Full GC表示发生了Full GC,FullGC=Minor GC+Major GC+Metaspace GC,所以后面可以看到PSYoungGen,ParOldGen,Metaspace三个区域的回收信息,而且第9行对比非常明显,新生代全部回收掉了,老年代回收了一小部分,而方法区一点都没有回收掉,这也体现了三个区域内所存对象的区别。

墙钟时间和cpu时间

墙钟时间(Wall Clock Time)包括各种非运算的等待耗时,例如等待磁盘I/O、等待线程阻塞,而CPU时间不包括这些不需要消耗CPU的时间。

CMS日志分析

我们垃圾收集器切换为CMS

-XX:+UseConcMarkSweepGC

注意,CMS也是一款老年代收集器,使用这个参数后新生代默认会使用ParNew收集器
然后重启服务,等候垃圾回收之后,打开gc.log文件。
在这里插入图片描述
前面两行和上面一样,我们把第三行复制出来看看垃圾收集器是否切换成功:

CommandLine flags: -XX:-BytecodeVerificationLocal -XX:-BytecodeVerificationRemote -XX:InitialHeapSize=131854336 -XX:+ManagementServer -XX:MaxHeapSize=2109669376 -XX:MaxNewSize=348966912 -XX:MaxTenuringThreshold=6 -XX:OldPLABSize=16 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:TieredStopAtLevel=1 -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation -XX:+UseParNewGC 

可以看到,CMS和ParNew两个收集器都启用了。打开第4行日志:

2020-08-23T17:00:34.728+0800: 5.259: [GC (Allocation Failure) 2020-08-23T17:00:34.728+0800: 5.259: [ParNew: 34432K->3862K(38720K), 0.0185214 secs] 34432K->3862K(124736K), 0.0188547 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] 

这里的回收信息和上面一样,也就是新生代名字不一样,这里叫ParNew。我们主要看看老年代CMS的GC日志,我们把一个完成的老年代回收日志复制出来:

2020-08-23T17:00:47.650+0800: 18.182: [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 30298K(86016K)] 34587K(124736K), 0.0014342 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
2020-08-23T17:00:47.651+0800: 18.183: [CMS-concurrent-mark-start]
2020-08-23T17:00:47.712+0800: 18.244: [CMS-concurrent-mark: 0.061/0.061 secs] [Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.06 secs] 
2020-08-23T17:00:47.712+0800: 18.244: [CMS-concurrent-preclean-start]
2020-08-23T17:00:47.714+0800: 18.245: [CMS-concurrent-preclean: 0.001/0.001 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
2020-08-23T17:00:47.714+0800: 18.246: [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]
2020-08-23T17:00:48.143+0800: 18.674: [GC (Allocation Failure) 2020-08-23T17:00:48.143+0800: 18.674: [ParNew: 38720K->4111K(38720K), 0.0101415 secs] 69018K->38573K(124736K), 0.0102502 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.01 secs] 
2020-08-23T17:00:48.451+0800: 18.983: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.274/0.737 secs] [Times: user=0.94 sys=0.13, real=0.74 secs] 
2020-08-23T17:00:48.451+0800: 18.983: [GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 23345 K (38720 K)]2020-08-23T17:00:48.451+0800: 18.983: [Rescan (parallel) , 0.0046112 secs]2020-08-23T17:00:48.456+0800: 18.987: [weak refs processing, 0.0006259 secs]2020-08-23T17:00:48.457+0800: 18.988: [class unloading, 0.0062187 secs]2020-08-23T17:00:48.463+0800: 18.994: [scrub symbol table, 0.0092387 secs]2020-08-23T17:00:48.472+0800: 19.004: [scrub string table, 0.0006408 secs][1 CMS-remark: 34461K(86016K)] 57806K(124736K), 0.0219024 secs] [Times: user=0.05 sys=0.01, real=0.02 secs] 
2020-08-23T17:00:48.473+0800: 19.005: [CMS-concurrent-sweep-start]
2020-08-23T17:00:48.489+0800: 19.020: [CMS-concurrent-sweep: 0.015/0.015 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs] 
2020-08-23T17:00:48.489+0800: 19.020: [CMS-concurrent-reset-start]
2020-08-23T17:00:48.492+0800: 19.023: [CMS-concurrent-reset: 0.003/0.003 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

如果不了解CMS垃圾收集器工作机制的,可以点击这里先了解一下,因为后面会涉及到CMS工作机制。

  • 1、CMS Initial Mark对应的是CMS工作机制的第一步初始标记,主要是寻找GCRoot对象
  • 2、中括号内10443K(86016K)表示的是当前区域已经使用大小和总空间大小
  • 3、中括号外13477K(124736K)表示的是堆内已使用空间大小和堆内总空间大小
  • 4、CMS-concurrent-mark-start这里对应了CMS工作机制中的第二步并发标记。这个阶段主要是根据GCRoot对象遍历整个引用链
  • 5、再往后面一行CMS-concurrent-mark: 0.052/0.052 secs,这里的两个时间,第一个表示该阶段持续的cpu时间和墙钟时间
  • 6、后面的CMS-concurrent-preclean和CMS-concurrent-abortable-preclean对应了预清理和可中断预清理阶段
  • 7、CMS-concurrent-sweep-start对应最终标记,此阶段需要STW,可以看到,在此阶段前发生了一次Young GC,这是为了减少STW时间。
  • 8、CMS-concurrent-sweep并发清除垃圾,CMS-concurrent-reset重置线程

G1日志分析

切换到G1垃圾收集器:

-XX:+UseG1GC 

然后重启服务,等待发生垃圾回收之后打开gc.log文件:
在这里插入图片描述
可以看到,这个文件相比较于其他垃圾收集器要复杂的多。我们还是先看下第3行,确认是否使用了G1收集器:

CommandLine flags: -XX:-BytecodeVerificationLocal -XX:-BytecodeVerificationRemote -XX:InitialHeapSize=131854336 -XX:+ManagementServer -XX:MaxHeapSize=2109669376 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:TieredStopAtLevel=1 -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseG1GC -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation 

可以看到确实使用了G1收集器。我们找到一次完整的G1日志,复制出来:

2020-08-23T18:44:39.787+0800: 2.808: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0029103 secs]
   [Parallel Time: 1.9 ms, GC Workers: 4]
      [GC Worker Start (ms): Min: 2807.7, Avg: 2807.8, Max: 2807.8, Diff: 0.1]
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.3, Avg: 0.6, Max: 0.8, Diff: 0.5, Sum: 2.2]
      [Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
         [Processed Buffers: Min: 0, Avg: 0.0, Max: 0, Diff: 0, Sum: 0]
      [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [Object Copy (ms): Min: 0.9, Avg: 1.2, Max: 1.4, Diff: 0.5, Sum: 4.6]
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 2.5, Max: 4, Diff: 3, Sum: 10]
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.2]
      [GC Worker Total (ms): Min: 1.7, Avg: 1.8, Max: 1.8, Diff: 0.1, Sum: 7.1]
      [GC Worker End (ms): Min: 2809.5, Avg: 2809.5, Max: 2809.5, Diff: 0.0]
   [Code Root Fixup: 0.0 ms]
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   [Clear CT: 0.1 ms]
   [Other: 1.0 ms]
      [Choose CSet: 0.0 ms]
      [Ref Proc: 0.8 ms]
      [Ref Enq: 0.0 ms]
      [Redirty Cards: 0.1 ms]
      [Humongous Register: 0.0 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.0 ms]
      [Free CSet: 0.0 ms]
   [Eden: 6144.0K(6144.0K)->0.0B(12.0M) Survivors: 0.0B->1024.0K Heap: 6144.0K(126.0M)->1520.0K(126.0M)]
 [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

[GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0029103 secs]这里表示发生GC的区域是Young区,后面就是总共耗费的时间。
注意:G1虽然在物理上取消了区域的划分,但是逻辑上依然保留了,所以日志中还是会显示young,Full GC会用mixed来表示。
[Parallel Time: 1.9 ms, GC Workers: 4] 这句表示线程的并行时间和并行的线程数
[GC Worker Start (ms): Min: 2807.7, Avg: 2807.8, Max: 2807.8, Diff: 0.1]这个表示并行的每个线程的开始时间最小值,平均值和最大值以及时间差(Max-Min)。
后面就是一些具体的执行步骤,在这里就不逐行去说明了,如果有兴趣的可以点击这里进行了解。这里面有非常详细的解释,不过是英文版本,但是大致应该能看得懂:

在这里插入图片描述

利用工具分析GC日志

虽然说我们从日志上能看懂GC日志,但是如果需要进行调优,我们最关注的是2个点:

  • 1、吞吐量(Throughput)
    吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+GC时间)
  • 2、GC暂停时间(Pause Time)
    Stop The World时间

那么我们直接从GC日志上很难看出来这两个指标,如果要靠自己计算去确认问题,我觉得这会是一个噩梦。所以同样的,我们需要有工具来帮助我们分析,下面就介绍2款常用的工具。

gceasy

  • 1、打开官网地址:https://gceasy.io/
  • 2、上传gc日志
    在这里插入图片描述
    然后可以进入主页面:
    在这里插入图片描述
    这里已经帮我们把吞吐量和GC暂停时间统计出来了,当然还有其他指标也有统计,有了工具我们就可以对比指标来确认哪种收集器适合自己的系统了。

GCViewer

  • 1、下载gcviewer的jar包
  • 2、执行命令java -jar gcviewer-1.36-SNAPSHOT.jar
    在这里插入图片描述
    打开主界面:
    在这里插入图片描述
    点击File–>Open File
    在这里插入图片描述
    在右边的第一个Summary概要里面可以看到吞吐量的统计。
    切换到第三个标签Pause:
    在这里插入图片描述
    可以查看到各种停顿时间的统计。

总结

本文主要介绍了常用的垃圾收集器的GC日志应该如何进行分析,并且介绍了两款常用的工具来帮助我们更好更直观的分析GC日志。

下一篇,将会针对一些面试常见的而前面文章中又没有提到的一些经典问题进行讲解。

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