如何减少长时间的 GC 停顿?

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垃圾回收是非常必要的,但是如果处理不好,它会成为性能杀手。采取以下步骤以确保 GC 停顿时间最少且最短。

长时间的 GC 停顿对应用程序是不利的,它会影响服务的 SLA,进而导致糟糕的用户体验,并对核心应用程序的服务造成严重损害。因此,在本文中,我列出了导致长时间 GC 停顿的关键原因以及解决这些问题的可能的解决方案。

1. 高速率创建对象

如果你的应用程序的对象创建率很高,那么为了跟上它,垃圾回收率也将会很高。高垃圾回收率也会增加 GC 停顿时间。因此,优化应用程序以创建更少的对象是减少长 GC 停顿的有效策略。这可能是一个耗时的工作,但百分百值得去做。为了优化应用程序中的对象创建速率,可以考虑先使用 Java 分析器来进行分析,例如 JProfiler,YourKit 或 JVisualVM,通过这些分析器可得出以下信息报告:

  • 创建了哪些对象?

  • 创建这些对象的速率是多少?

  • 它们在内存中占用多少空间?

  • 谁在创建了它们?

始终尝试去优化占用最大内存量的对象。

提示: 如何计算对象创建速率

将你的 GC 日志上传到通用 GC 日志分析器工具 GCeasy。该工具将报告对象创建率。在“对象统计信息”中将列出“平均创建率”。此项将报告对象创建率。力争使该值保持较低。请参见下图(摘自 GCeasy 生成的报告的目录),显示“平均创建速度”为 8.83 mb.sec

2. 年轻代空间不足

当年轻代过小时,对象会过早地提升到老年代。从老年代收集垃圾比从年轻代收集垃圾要花费更多的时间。因此,增加年轻代的大小有可能减少长时间的 GC 停顿。可以通过设置两个 JVM 参数之一来增加年轻一代的大小:

-Xmn :指定年轻代的大小。

-XX:NewRatio :指定年轻代相对于老年代的大小比例。例如,设置 -XX:NewRatio=2 表示年轻代与老年代之间的比率为 1:2。年轻代的大小将是整个堆的 1/3。因此,如果堆大小为 2 GB,则年轻代大小将为 2G / 3 = 667 MB。

3. 选择 GC 算法

GC 算法对 GC 停顿时间有很大的影响。如果你是 GC 专家或打算成为一个(或你的团队中的有人是 GC 专家),你可以调整 GC 参数配置以获得最佳 GC 停顿时间。如果你没有大量的 GC 的专业知识,那么我建议使用 G1 GC 算法,因为它有自动调节的能力。在 G1 中,可以使用系统属性 -xx:MaxGCPauseMillis来设置 GC 预期最大停顿时间。例如:

    -XX:MaxGCPauseMillis=200

按照上面的例子,最大 GC 停顿时间设置为 200 毫秒。这是一个软目标,JVM 将尽力实现它。

4. 进程使用了 Swap

有时由于物理内存不足(RAM),操作系统可能会将应用程序暂时不用的数据从内存交换出去。交换动作是非常昂贵的,因为它需要访问磁盘,这比物理内存访问要慢得多。

依我之见,在生产环境中,任何一个重要的应用程序都不应该交换。当进程使用了 Swap 时,GC 将需要很长的时间才能完成。

下面的脚本来自 StackOverflow (感谢作者),当执行脚本时,将显示所有正在发生交换的进程。请确保你的应用程序进程没有使用 Swap。

    #!/bin/bash

    # Get current swap usage for all running processes

    # Erik Ljungstrom 27/05/2011

    # Modified by Mikko Rantalainen 2012-08-09

    # Pipe the output to "sort -nk3" to get sorted output

    # Modified by Marc Methot 2014-09-18

    # removed the need for sudo

    SUM=0

    OVERALL=0

    for DIR in `find /proc/ -maxdepth 1 -type d -regex "^/proc/[0-9]+"`

    do

    PID=`echo $DIR | cut -d / -f 3`

    PROGNAME=`ps -p $PID -o comm --no-headers`

    for SWAP in `grep VmSwap $DIR/status 2>/dev/null | awk '{ print $2 }'`

    do

    let SUM=$SUM+$SWAP

    done

    if (( $SUM > 0 )); then

    echo "PID=$PID swapped $SUM KB ($PROGNAME)"

    fi

    let OVERALL=$OVERALL+$SUM

    SUM=0

    done

    echo "Overall swap used: $OVERALL KB"</pre>

如果发现进程使用了 Swap 分区,则可以执行下列操作之一:

  • 分配更多的物理内存。

  • 减少在服务器上运行的进程的数量,以便它可以释放内存(RAM)。

  • 减少应用程序的堆大小(我不建议这么做,因为它会导致其他副作用。不过,它可能会解决你的问题)。

5. 调整 GC 线程数

对于 GC 日志中报告的每个 GC 事件,会打印用户、系统和实际执行时间。例如:

    [Times: user=25.56 sys=0.35, real=20.48 secs]

如果在 GC 事件中,您始终注意到 real 时间并不显著小于 user 时间,那么它可能指示没有足够的 GC 线程。考虑增加 GC 线程数。假设 user 时间为 25s,并且将 GC 线程计数配置为 5,那么 real 应该接近 5s(因为 25s/5=5s)。

警告:添加太多的 GC 线程将消耗大量 CPU,从而占用应用程序的资源。因此,在增加 GC 线程数之前,需要进行充分的测试。

6. 后台 I/O 活动

如果有大量的文件系统 I/O 活动(即发生大量的读写操作),也可能导致长时间的 GC 停顿。此繁重的文件系统 I/O 活动可能不是由应用程序引起的。可能是由于运行在同一服务器上的另一进程造成的。但它仍然会导致应用程序遭受长时间的 GC 停顿。

当有严重的 I/O 活动时,你会注意到 real 的时间明显高于 user 的时间。例如:

    [Times: user=0.20 sys=0.01, real=18.45 secs]

当这种情况发生时,以下是一些可能的解决方案:

  • 如果高 I/O 活动是由应用程序引起的,那么优化它。

  • 消除在服务器上导致高 I/O 活动的进程。

  • 将应用程序移动到 I/O 活动较少的其他服务器。

提示: 如何监视 I/O 活动

在类 Unix系统 中,你可以使用的 SAR 命令(系统活动情况报告)监视 I/O 活动。例如:

    sar -d -p 1

上面的命令每 1 秒会报告一次读取/秒和写入/秒的统计数据。有关 SAR 命令的更多细节,可以自行参阅相关资料。

7. System.gc() 调用

当调用 System.gc() or Runtime.getRuntime().gc() 方法时,它将导致 stop-the-world 的 Full GC。在 Full GC 期间,整个 JVM 被冻结(即在此期间不会执行任何用户活动)。System.gc() 调用一般来源于以下情况:

  1. 开发人员可能会显式地调用 System.gc() 方法。

  2. 使用的第三方库、框架,有时甚至是应用程序服务器。其中任何一个都可能调用 System.gc() 方法。

  3. 还可以通过使用 JMX 从外部工具(如 VisualVM)触发。

  4. 如果你的应用程序正在使用 RMI,那么 RMI 会定期调用 System.gc() 。可以使用以下系统属性配置此调用间隔:

    -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=n

    -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=n

评估是否显式调用 System.gc() 是绝对必要的。如果不需要,请把它删掉。另一方面,可以通过传递 JVM 参数来强制禁用 System.gc() 调用 -XX:+DisableExplicitGC

提示:如何知道是否显示调用了 System.gc()

将 GC 日志上传到通用 GC 日志分析器工具GCeasy。此工具有一个名为 GCCauses的部分。如果由于System.gc()调用而触发 GC 活动,则此部分将报告该情况。请看下图(摘自 GCeasy 生成的报告目录),显示了 System.gc() 在这个应用程序的生命周期中被做了四次。

警告:所有上述战略只有经过彻底的测试和分析才能推广到生产。所有策略可能不一定适用于你的应用程序。如果不当使用可能会导致负面的结果。

原文地址:https://dzone.com/articles/how-to-reduce-long-gc-pause

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