ygc和fgc发生的具体场景
jstack,jmap,junit的意义
知识准备： 组合： 年轻代 parNew 老年代 cms（退化 msc 也叫 serial old）
parNew是并行垃圾收集器，在年轻代，使用的是标记复制算法的，在收集垃圾是，停止工作线程
cms 在老年代使用，使用的是，cms的执行过程如下，标记清除算法
cms 碎片空间问题的解决 1、增大Xmx（最大堆内存）或者减少Xmn（新生代内存） 2、在应用访问量最低的时候，在程序中主动调用System.gc()，比如每天凌晨。 3、在应用启动并完成所有初始化工作后，主动调用System.gc()，它可以将初始化的数据压缩到一个单独的chunk中，以腾出更多的连续内存空间给新生代晋升使用。 4、降低执行gc的阀值 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction参数以提早执行CMSGC动作，虽然CMSGC不会进行内存碎片的压缩整理，但它会合并老生代中相邻的free空间。这样就可以容纳更多的新生代晋升行为。
执行fullgc的情况：Full GC 是清理整个堆空间—包括年轻代和老年代。
-
System.gc()方法调用
-
老生代空间不足
-
Permanet Generation 永久代空间满
PermanetGeneration永久代（方法区）中存放的为一些class的信息等，当系统中要加载的类、反射的类和调用的方法较多时，Permanet Generation可能会被占满，在未配置为采用CMS GC的情况下会执行Full GC。如果经过Full GC仍然回收不了，那么JVM会抛出如下错误信息：
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
- CMS GC时出现promotion failed和concurrent mode failure
promotion failed：晋升失败就是指在进行 Young GC 时，Survivor 放不下，对象只能放入 Old，但此时 Old 也放不下，如果老年代的内存足够放入晋升对象，就退化算法，整理老年代的空间，否则执行full GC，整理老年代和新生代的垃圾
concurrent mode failure：由于并发 Background CMS GC 正在执行，同时又有 Young GC 晋升的对象要放入到了 Old 区中
4.7 场景七：内存碎片&收集器退化 准备知识：Mutator：生产垃圾的角色，也就是我们的应用程序，垃圾制造者，通过 Allocator 进行 allocate 和 free。
4.7.1 现象
并发的 CMS GC 算法，退化为 Foreground 单线程串行 GC 模式，STW 时间超长，有时会长达十几秒。其中 CMS 收集器退化后单线程串行 GC 算法有两种：
带压缩动作的算法，称为 MSC，上面我们介绍过，使用标记-清理-压缩，单线程全暂停的方式，对整个堆进行垃圾收集，也就是真正意义上的 Full GC，暂停时间要长于普通 CMS。 不带压缩动作的算法，收集 Old 区，和普通的 CMS 算法比较相似，暂停时间相对 MSC 算法短一些。 4.7.2 原因
CMS 发生收集器退化主要有以下几种情况。
1、晋升失败（Promotion Failed） 顾名思义，晋升失败就是指在进行 Young GC 时，Survivor 放不下，对象只能放入 Old，但此时 Old 也放不下。直觉上乍一看这种情况可能会经常发生，但其实因为有 concurrentMarkSweepThread 和担保机制的存在，发生的条件是很苛刻的，除非是短时间将 Old 区的剩余空间迅速填满，例如上文中说的动态年龄判断导致的过早晋升（见下文的增量收集担保失败）。另外还有一种情况就是内存碎片导致的 Promotion Failed，Young GC 以为 Old 有足够的空间，结果到分配时，晋级的大对象找不到连续的空间存放。
使用 CMS 作为 GC 收集器时，运行过一段时间的 Old 区如下图所示，清除算法导致内存出现多段的不连续，出现大量的内存碎片。
碎片带来了两个问题：
空间分配效率较低：上文已经提到过，如果是连续的空间 JVM 可以通过使用 pointer bumping 的方式来分配，而对于这种有大量碎片的空闲链表则需要逐个访问 freelist 中的项来访问，查找可以存放新建对象的地址。
空间利用效率变低：Young 区晋升的对象大小大于了连续空间的大小，那么将会触发 Promotion Failed ，即使整个 Old 区的容量是足够的，但由于其不连续，也无法存放新对象，也就是本文所说的问题。
2、增量收集担保失败
分配内存失败后，会判断统计得到的 Young GC 晋升到 Old 的平均大小，以及当前 Young 区已使用的大小也就是最大可能晋升的对象大小，是否大于 Old 区的剩余空间。只要 CMS 的剩余空间比前两者的任意一者大，CMS 就认为晋升还是安全的，执行csm，反之，则代表不安全，不进行Young GC，直接触发Full GC。
显式 GC 这种情况参见场景二。
2、并发模式失败（Concurrent Mode Failure） 最后一种情况，也是发生概率较高的一种，在 GC 日志中经常能看到 Concurrent Mode Failure 关键字。这种是由于并发 Background CMS GC 正在执行，同时又有 Young GC 晋升的对象要放入到了 Old 区中，而此时 Old 区空间不足造成的。
为什么 CMS GC 正在执行还会导致收集器退化呢？主要是由于 CMS 无法处理浮动垃圾（Floating Garbage）引起的。CMS 的并发清理阶段，Mutator 还在运行，因此不断有新的垃圾产生，而这些垃圾不在这次清理标记的范畴里，无法在本次 GC 被清除掉，这些就是浮动垃圾，除此之外在 Remark 之前那些断开引用脱离了读写屏障控制的对象也算浮动垃圾。所以 Old 区回收的阈值不能太高，否则预留的内存空间很可能不够，从而导致 Concurrent Mode Failure 发生。
4.7.3 策略
分析到具体原因后，我们就可以针对性解决了，具体思路还是从根因出发，具体解决策略：
1、内存碎片：控制多久执行一次fullGC。通过配置 -XX:UseCMSCompactAtFullCollection=true 来控制 Full GC的过程中是否进行空间的整理（默认开启，注意是Full GC，不是普通CMS GC），以及 -XX: CMSFullGCsBeforeCompaction=n 来控制多少次 Full GC 后进行一次压缩。
2、增量收集：降低触发 CMS GC 的阈值。即参数 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 的值，让 CMS GC 尽早执行，以保证有足够的连续空间，也减少 Old 区空间的使用大小，另外需要使用 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly 来配合使用，不然 JVM 仅在第一次使用设定值，后续则自动调整。
3、浮动垃圾（收集的垃圾太少，空间不足以存放晋升的对象）：扩大老年代的空间,缩短cmsgc时间。视情况控制每次晋升对象的大小，或者缩短每次 CMS GC 的时间，必要时可调节 NewRatio 的值（新生代和老年代的比例）。另外就是使用 -XX:+CMSScavengeBeforeRemark 在过程中提前触发一次 Young GC，防止后续晋升过多对象。
4.7.4 小结
正常情况下触发并发模式的 CMS GC，停顿非常短，对业务影响很小，但 CMS GC 退化后，影响会非常大，建议发现一次后就彻底根治。只要能定位到内存碎片、浮动垃圾、增量收集相关等具体产生原因，还是比较好解决的，关于内存碎片这块，如果 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 的值不好选取的话，可以使用 -XX:PrintFLSStatistics 来观察内存碎片率情况，然后再设置具体的值。
最后就是在编码的时候也要避免需要连续地址空间的大对象的产生，如过长的字符串，用于存放附件、序列化或反序列化的 byte 数组等，还有就是过早晋升问题尽量在爆发问题前就避免掉。
4.6 场景六：单次 CMS Old GC 耗时长
4.6.1 现象
CMS GC 单次 STW 最大超过 1000ms，不会频繁发生，如下图所示最长达到了 8000ms。某些场景下会引起“雪崩效应”，这种场景非常危险，我们应该尽量避免出现。 4.6.1 现象
CMS 在回收的过程中，STW 的阶段主要是 Init Mark 和 Final Remark 这两个阶段，也是导致 CMS Old GC 最多的原因，另外有些情况就是在 STW 前等待 Mutator 的线程到达 SafePoint 也会导致时间过长，但这种情况较少，我们在此处主要讨论前者。发生收集器退化或者碎片压缩的场景请看场景七。
想要知道这两个阶段为什么会耗时，我们需要先看一下这两个阶段都会干什么。
核心代码都在 /src/hotspot/share/gc/cms/concurrentMarkSweepGeneration.cpp 中，内部有个线程 ConcurrentMarkSweepThread 轮询来校验，Old 区的垃圾回收相关细节被完全封装在 CMSCollector 中，调用入口就是 ConcurrentMarkSweepThread 调用的 CMSCollector::collect_in_background 和 ConcurrentMarkSweepGeneration 调用的 CMSCollector::collect 方法，此处我们讨论大多数场景的 collect_in_background。整个过程中会 STW 的主要是 initial Mark 和 Final Remark，核心代码在 VM_CMS_Initial_Mark / VM_CMS_Final_Remark 中，执行时需要将执行权交由 VMThread 来执行。
整个过程比较简单，从 GC Root 出发标记 Old 中的对象，处理完成后借助 BitMap 处理下 Young 区对 Old 区的引用，整个过程基本都比较快，很少会有较大的停顿。
Final Remark 是最终的第二次标记，这种情况只有在 Background GC 执行了 InitialMarking 步骤的情形下才会执行，如果是 Foreground GC 执行的 InitialMarking 步骤则不需要再次执行 FinalRemark。Final Remark 的开始阶段与 Init Mark 处理的流程相同，但是后续多了 Card Table 遍历、Reference 实例的清理并将其加入到 Reference 维护的 pend_list 中，如果要收集元数据信息，还要清理 SystemDictionary、CodeCache、SymbolTable、StringTable 等组件中不再使用的资源。
4.6.3 策略
知道了两个 STW 过程执行流程，我们分析解决就比较简单了，由于大部分问题都出在 Final Remark 过程，这里我们也拿这个场景来举例，主要步骤：
【方向】观察详细 GC 日志，找到出问题时 Final Remark 日志，分析下 Reference 处理和元数据处理 real 耗时是否正常，详细信息需要通过 -XX:+PrintReferenceGC 参数开启。基本在日志里面就能定位到大概是哪个方向出了问题，耗时超过 10% 的就需要关注。
【根因】有了具体的方向我们就可以进行深入的分析，一般来说最容易出问题的地方就是 Reference 中的 FinalReference 和元数据信息处理中的 scrub symbol table 两个阶段，想要找到具体问题代码就需要内存分析工具 MAT 或 JProfiler 了，注意要 dump 即将开始 CMS GC 的堆。在用 MAT 等工具前也可以先用命令行看下对象 Histogram，有可能直接就能定位问题。
对 FinalReference 的分析主要观察 java.lang.ref.Finalizer 对象的 dominator tree，找到泄漏的来源。经常会出现问题的几个点有 Socket 的 SocksSocketImpl 、Jersey 的 ClientRuntime、MySQL 的 ConnectionImpl 等等。
scrub symbol table 表示清理元数据符号引用耗时，符号引用是 Java 代码被编译成字节码时，方法在 JVM 中的表现形式，生命周期一般与 Class 一致，当 _should_unload_classes 被设置为 true 时在 CMSCollector::refProcessingWork() 中与 Class Unload、String Table 一起被处理。
【策略】知道 GC 耗时的根因就比较好处理了，这种问题不会大面积同时爆发，不过有很多时候单台 STW 的时间会比较长，如果业务影响比较大，及时摘掉流量，具体后续优化策略如下：
FinalReference：找到内存来源后通过优化代码的方式来解决，如果短时间无法定位可以增加 -XX:+ParallelRefProcEnabled 对 Reference 进行并行处理。
symbol table：观察 MetaSpace 区的历史使用峰值，以及每次 GC 前后的回收情况，一般没有使用动态类加载或者 DSL 处理等，MetaSpace 的使用率上不会有什么变化，这种情况可以通过 -XX:-CMSClassUnloadingEnabled 来避免 MetaSpace 的处理，JDK8 会默认开启 CMSClassUnloadingEnabled，这会使得 CMS 在 CMS-Remark 阶段尝试进行类的卸载。
4.6.4 小结
正常情况进行的 Background CMS GC，出现问题基本都集中在 Reference 和 Class 等元数据处理上，在 Reference 类的问题处理方面，不管是 FinalReference，还是 SoftReference、WeakReference 核心的手段就是找准时机 dump 快照，然后用内存分析工具来分析。Class 处理方面目前除了关闭类卸载开关，没有太好的方法。
在 G1 中同样有 Reference 的问题，可以观察日志中的 Ref Proc，处理方法与 CMS 类似。
4.5 场景五：CMS Old GC 频繁 * 4.5.1 现象
延迟（Latency）：也可以理解为最大停顿时间，即垃圾收集过程中一次 STW 的最长时间，越短越好，一定程度上可以接受频次的增大，GC 技术的主要发展方向。
吞吐量（Throughput）：应用系统的生命周期内，有用生产时间的占比（Mutator）。由于 GC 线程会占用 Mutator 当前可用的 CPU 时钟周期，吞吐量即为 Mutator 有效花费的时间占系统总运行时间的百分比，例如系统运行了 100 min，GC 耗时 1 min，则系统吞吐量为 99%，吞吐量优先的收集器可以接受较长的停顿。
延迟和吞入量是竞争的关系，如果延迟低，那么会增加回收的次数，cpu的上下文切换，扫描和清除，的准备阶段和复制算法，都额外增加了时间，从而降低了系统的吞吐量
Old 区频繁的做 CMS GC，但是每次耗时不是特别长，整体最大 STW 也在可接受范围内，但由于 GC 太频繁导致吞吐下降比较多。
4.5.2 原因
这种情况比较常见，基本都是一次 Young GC 完成后，负责处理 CMS GC 的一个后台线程 concurrentMarkSweepThread 会不断地轮询，使用 shouldConcurrentCollect() 方法做一次检测，判断是否达到了回收条件。如果达到条件，使用 collect_in_background() 启动一次 Background 模式 GC。轮询的判断是使用 sleepBeforeNextCycle() 方法，间隔周期为 -XX:CMSWaitDuration 决定，默认为2s。 分析其中逻辑判断是否触发 GC，分为以下几种情况：
触发 CMS GC：通过调用 _collector->collect_in_background() 进行触发 Background GC 。
CMS 默认采用 JVM 运行时的统计数据判断是否需要触发 CMS GC，如果需要根据 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 的值进行判断，需要设置参数 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly。
如果开启了 -XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly 参数，判断当前 Old 区使用率是否大于阈值，则触发 CMS GC，该阈值可以通过参数 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 进行设置，如果没有设置，默认为 92%。
如果之前的 Young GC 失败过，或者下次 Young 区执行 Young GC 可能失败，这两种情况下都需要触发 CMS GC。
CMS 默认不会对 MetaSpace 或 Perm 进行垃圾收集，如果希望对这些区域进行垃圾收集，需要设置参数 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled。
触发 Full GC：直接进行 Full GC，这种情况到场景七中展开说明。
如果 _full_gc_requested 为真，说明有明确的需求要进行 GC，比如调用 System.gc。
在 Eden 区为对象或 TLAB 分配内存失败，导致一次 Young GC，在 GenCollectorPolicy 类的 satisfy_failed_allocation() 方法中进行判断。
大家可以看一下源码中的日志打印，通过日志我们就可以比较清楚地知道具体的原因，然后就可以着手分析了。
4.5.3 策略
我们这里还是拿最常见的达到回收比例这个场景来说，与过早晋升不同的是这些对象确实存活了一段时间，Survival Time 超过了 TP9999 时间，但是又达不到长期存活，如各种数据库、网络链接，带有失效时间的缓存等。
处理这种常规内存泄漏问题基本是一个思路，主要步骤如下：
Dump Diff 和 Leak Suspects 比较直观就不介绍了，这里说下其它几个关键点：
内存 Dump：使用 jmap、arthas 等 dump 堆进行快照时记得摘掉流量，同时分别在 CMS GC 的发生前后分别 dump 一次。
分析 Top Component：要记得按照对象、类、类加载器、包等多个维度观察 Histogram，同时使用 outgoing 和 incoming 分析关联的对象，另外就是 Soft Reference 和 Weak Reference、Finalizer 等也要看一下。
分析 Unreachable：重点看一下这个，关注下 Shallow 和 Retained 的大小。如下图所示，笔者之前一次 GC 优化，就根据 Unreachable Objects 发现了 Hystrix 的滑动窗口问题。
4.5.4 小结
经过整个流程下来基本就能定位问题了，不过在优化的过程中记得使用控制变量的方法来优化，防止一些会加剧问题的改动被掩盖。
4.4 场景四：过早晋升 *
Card Table：中文翻译为卡表，主要是用来标记卡页的状态，每个卡表项对应一个卡页。当卡页中一个对象引用有写操作时，写屏障将会标记对象所在的卡表状态改为 dirty，卡表的本质是用来解决跨代引用的问题
JVM GC可以分为MinorGC（新生代GC）、MajorGC（老年代GC）和FullGC,对于Mirnor GC 复制活跃对象的时间 扫描card table(老年代对象引用新生代对象)的时间
卡表可以接受扫描的时间： 当老年代中的某个对象持有了新生代对象的引用时,JVM就把这个对象对应的Card所在的位置标记为dirty(bit位设置为1)，这样在Minor GC时就不用扫描整个老年代，而是扫描Card为Dirty对应的那些内存区域
4.4.1 现象
这种场景主要发生在分代的收集器上面，专业的术语称为“Premature Promotion”。90% 的对象朝生夕死，只有在 Young 区经历过几次 GC 的洗礼后才会晋升到 Old 区，每经历一次 GC 对象的 GC Age 就会增长 1，最大通过 -XX:MaxTenuringThreshold 来控制。
过早晋升一般不会直接影响 GC，总会伴随着浮动垃圾、大对象担保失败等问题，但这些问题不是立刻发生的，我们可以观察以下几种现象来判断是否发生了过早晋升。
分配速率接近于晋升速率，对象晋升年龄较小。 GC 日志中出现“Desired survivor size 107347968 bytes, new threshold 1(max 6)”等信息，说明此时经历过一次 GC 就会放到 Old 区。
Full GC 比较频繁，且经历过一次 GC 之后 Old 区的变化比例非常大。
比如说 Old 区触发的回收阈值是 80%，经历过一次 GC 之后下降到了 10%，这就说明 Old 区的 70% 的对象存活时间其实很短，如下图所示，Old 区大小每次 GC 后从 2.1G 回收到 300M，也就是说回收掉了 1.8G 的垃圾，只有 300M 的活跃对象。整个 Heap 目前是 4G，活跃对象只占了不到十分之一。
过早晋升的危害：
动态对象年龄判定 为了能更好的适应不同程序的内存状况，虚拟机并不总是要求对象的年龄必须达到MaxTenuringThreshold才能晋升到老年代，如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代，无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。
Young GC 频繁，总的吞吐量下降。 Full GC 频繁，可能会有较大停顿。 4.4.2 原因
主要的原因有以下两点：
Young/Eden 区过小,增加了回收的次数：过小的直接后果就是 Eden 被装满的时间变短，本应该回收的对象参与了 GC 并晋升，Young GC 采用的是复制算法，由基础篇我们知道 copying 耗时远大于 mark，也就是 Young GC 耗时本质上就是 copy 的时间（CMS 扫描 Card Table 或 G1 扫描 Remember Set 出问题的情况另说），没来及回收的对象增大了回收的代价，所以 Young GC 时间增加，同时又无法快速释放空间，Young GC 次数也跟着增加。
分配速率过大：可以观察出问题前后 Mutator 的分配速率，如果有明显波动可以尝试观察网卡流量、存储类中间件慢查询日志等信息，看是否有大量数据被加载到内存中。
同时无法 GC 掉对象还会带来另外一个问题，引发动态年龄计算：JVM 通过 -XX:MaxTenuringThreshold 参数来控制晋升年龄，每经过一次 GC，年龄就会加一，达到最大年龄就可以进入 Old 区，最大值为 15（因为 JVM 中使用 4 个比特来表示对象的年龄）。设定固定的 MaxTenuringThreshold 值作为晋升条件：
晋升门槛过高会导致内存溢出： MaxTenuringThreshold 如果设置得过大，原本应该晋升的对象一直停留在 Survivor 区，直到 Survivor 区溢出，一旦溢出发生，Eden + Survivor 中对象将不再依据年龄全部提升到 Old 区，这样对象老化的机制就失效了。
过早晋升的缺点： MaxTenuringThreshold 如果设置得过小，过早晋升即对象不能在 Young 区充分被回收，大量短期对象被晋升到 Old 区，Old 区空间迅速增长，引起频繁的 Major GC，分代回收失去了意义，严重影响 GC 性能。
用动态计算的方式来调整晋升的阈值： 相同应用在不同时间的表现不同，特殊任务的执行或者流量成分的变化，都会导致对象的生命周期分布发生波动，那么固定的阈值设定，因为无法动态适应变化，会造成和上面问题，所以 Hotspot 会使用动态计算的方式来调整晋升的阈值。
具体动态计算可以看一下 Hotspot 源码，具体在 /src/hotspot/share/gc/shared/ageTable.cpp 的 compute_tenuring_threshold 方法中：
可以看到 Hotspot 遍历所有对象时，从所有年龄为 0 的对象占用的空间开始累加，如果加上年龄等于 n 的所有对象的空间之后，使用 Survivor 区的条件值（TargetSurvivorRatio / 100，TargetSurvivorRatio 默认值为 50）进行判断，若大于这个值则结束循环，将 n 和 MaxTenuringThreshold 比较，若 n 小，则阈值为 n，若 n 大，则只能去设置最大阈值为 MaxTenuringThreshold。动态年龄触发后导致更多的对象进入了 Old 区，造成资源浪费。
4.4.3 策略
知道问题原因后我们就有解决的方向，如果是 Young/Eden 区过小，我们可以在总的 Heap 内存不变的情况下适当增大 Young 区，具体怎么增加？一般情况下 Old 的大小应当为活跃对象的 2~3 倍左右，考虑到浮动垃圾问题最好在 3 倍左右，剩下的都可以分给 Young 区。
拿笔者的一次典型过早晋升优化来看，原配置为 Young 1.2G + Old 2.8G，通过观察 CMS GC 的情况找到存活对象大概为 300~400M，于是调整 Old 1.5G 左右，剩下 2.5G 分给 Young 区。仅仅调了一个 Young 区大小参数（-Xmn），整个 JVM 一分钟 Young GC 从 26 次降低到了 11 次，单次时间也没有增加，总的 GC 时间从 1100ms 降低到了 500ms，CMS GC 次数也从 40 分钟左右一次降低到了 7 小时 30 分钟一次。
如果是分配速率过大： 偶发较大：通过内存分析工具找到问题代码，从业务逻辑上做一些优化。
一直较大：当前的 Collector 已经不满足 Mutator 的期望了，这种情况要么扩容 Mutator 的 VM，要么调整 GC 收集器类型或加大空间。
4.4.4 小结
过早晋升问题一般不会特别明显，但日积月累之后可能会爆发一波收集器退化之类的问题，所以我们还是要提前避免掉的，可以看看自己系统里面是否有这些现象，如果比较匹配的话，可以尝试优化一下。一行代码优化的 ROI 还是很高的。
如果在观察 Old 区前后比例变化的过程中，发现可以回收的比例非常小，如从 80% 只回收到了 60%，说明我们大部分对象都是存活的，Old 区的空间可以适当调大些。
4.4.5 加餐
关于在调整 Young 与 Old 的比例时，如何选取具体的 NewRatio 值，这里将问题抽象成为一个蓄水池模型，找到以下关键衡量指标，大家可以根据自己场景进行推算。
NewRatio 的值 r 与 va、vp、vyc、voc、rs 等值存在一定函数相关性（rs 越小 r 越大、r 越小 vp 越小，…，之前尝试使用 NN 来辅助建模，但目前还没有完全算出具体的公式，有想法的同学可以在评论区给出你的答案 ）。
总停顿时间 T 为 Young GC 总时间 Tyc 和 Old GC 总时间 Toc 之和，其中 Tyc 与 vyc 和 vp 相关，Toc 与 voc相关。
忽略掉 GC 时间后，两次 Young GC 的时间间隔要大于 TP9999 时间，这样尽量让对象在 Eden 区就被回收，可以减少很多停顿。
场景三：MetaSpace 区 OOM
4.3.1 现象
JVM 在启动后或者某个时间点开始，MetaSpace 的已使用大小在持续增长，同时每次 GC 也无法释放，调大 MetaSpace 空间也无法彻底解决。
4.2 场景二：显式 GC 的去与留
4.2.1 现象
除了扩容缩容会触发 CMS GC 之外，还有 Old 区达到回收阈值、MetaSpace 空间不足、Young 区晋升失败、大对象担保失败等几种触发条件，如果这些情况都没有发生却触发了 GC ？这种情况有可能是代码中手动调用了 System.gc 方法 此时可以找到 GC 日志中的 GC Cause 确认下。那么这种 GC 到底有没有问题，翻看网上的一些资料，有人说可以添加 -XX:+DisableExplicitGC 参数来避免这种 GC，也有人说不能加这个参数，加了就会影响 Native Memory 的回收。先说结论，笔者这里建议保留 System.gc，那为什么要保留？我们一起来分析下。
保留 System.gc
此处补充一个知识点，CMS GC 共分为 Background 和 Foreground 两种模式，前者就是我们常规理解中的并发收集，可以不影响正常的业务线程运行，但 Foreground Collector 却有很大的差异，他会进行一次压缩式 GC。此压缩式 GC 使用的是跟 Serial Old GC 一样的 LISP2 算法，其使用 Mark-Compact 来做 Full GC，一般称之为 MSC（Mark-Sweep-Compact），它收集的范围是 Java 堆的 Young 区和 Old 区以及 MetaSpace。由上面的算法章节中我们知道 compact 的代价是巨大的，那么使用 Foreground Collector 时将会带来非常长的 STW。如果在应用程序中 System.gc 被频繁调用，那就非常危险了。
去掉 System.gc
如果禁用掉的话就会带来另外一个内存泄漏问题，此时就需要说一下 DirectByteBuffer，它有着零拷贝等特点，被 Netty 等各种 NIO 框架使用，会使用到堆外内存。堆内存由 JVM 自己管理，堆外内存必须要手动释放，DirectByteBuffer 没有 Finalizer，它的 Native Memory 的清理工作是通过 sun.misc.Cleaner 自动完成的，是一种基于 PhantomReference 的清理工具，比普通的 Finalizer 轻量些。
为 DirectByteBuffer 分配空间过程中会显式调用 System.gc ，希望通过 Full GC 来强迫已经无用的 DirectByteBuffer 对象释放掉它们关联的 Native Memory，
HotSpot VM 只会在 Old GC 的时候才会对 Old 中的对象做 Reference Processing，而在 Young GC 时只会对 Young 里的对象做 Reference Processing。Young 中的 DirectByteBuffer 对象会在 Young GC 时被处理，也就是说，做 CMS GC 的话会对 Old 做 Reference Processing，进而能触发 Cleaner 对已死的 DirectByteBuffer 对象做清理工作。但如果很长一段时间里没做过 GC 或者只做了 Young GC 的话则不会在 Old 触发 Cleaner 的工作，那么就可能让本来已经死亡，但已经晋升到 Old 的 DirectByteBuffer 关联的 Native Memory 得不到及时释放。这几个实现特征使得依赖于 System.gc 触发 GC 来保证 DirectByteMemory 的清理工作能及时完成。如果打开了 -XX:+DisableExplicitGC，清理工作就可能得不到及时完成，于是就有发生 Direct Memory 的 OOM。
4.2.3 策略
通过上面的分析看到，无论是保留还是去掉都会有一定的风险点，不过目前互联网中的 RPC 通信会大量使用 NIO，所以笔者在这里建议保留。此外 JVM 还提供了 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent 和 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrentAndUnloadsClasses 参数来将 System.gc 的触发类型从 Foreground 改为 Background，同时 Background 也会做 Reference Processing，这样的话就能大幅降低了 STW 开销，同时也不会发生 NIO Direct Memory OOM。
4.2.4 小结
不止 CMS，在 G1 或 ZGC中开启 ExplicitGCInvokesConcurrent 模式，都会采用高性能的并发收集方式进行收集，不过还是建议在代码规范方面也要做好约束，规范好 System.gc 的使用。
P.S. HotSpot 对 System.gc 有特别处理，最主要的地方体现在一次 System.gc 是否与普通 GC 一样会触发 GC 的统计/阈值数据的更新，HotSpot 里的许多 GC 算法都带有自适应的功能，会根据先前收集的效率来决定接下来的 GC 中使用的参数，但 System.gc 默认不更新这些统计数据，避免用户强行 GC 对这些自适应功能的干扰（可以参考 -XX:+UseAdaptiveSizePolicyWithSystemGC 参数，默认是 false）。
4.1 场景一：动态扩容引起的空间震荡
4.1.1 现象
服务刚刚启动时 GC 次数较多，最大空间剩余很多但是依然发生 GC，这种情况我们可以通过观察 GC 日志或者通过监控工具来观察堆的空间变化情况即可。GC Cause 一般为 Allocation Failure，且在 GC 日志中会观察到经历一次 GC ，堆内各个空间的大小会被调整
4.1.2 原因
在 JVM 的参数中 -Xms 和 -Xmx 设置的不一致，在初始化时只会初始 -Xms 大小的空间存储信息，每当空间不够用时再向操作系统申请，这样的话必然要进行一次 GC
4.1.4 小结
一般来说，我们需要保证 Java 虚拟机的堆是稳定的，确保 -Xms 和 -Xmx 设置的是一个值（即初始值和最大值一致），获得一个稳定的堆，同理在 MetaSpace 区也有类似的问题。不过在不追求停顿时间的情况下震荡的空间也是有利的，可以动态地伸缩以节省空间，例如作为富客户端的 Java 应用。
这个问题虽然初级，但是发生的概率还真不小，尤其是在一些规范不太健全的情况下。
指令
jps 查看运行的java项目进程号
jinfo 进程号 查询运行的jvm参数配置
tomcat修改参数
linux： 修改bin目录下catalina.sh文件
在cygwin=false之上
JAVA_OPTS="-Xms1024m -Xmx4096m -Xss1024K -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=2048m"
window：
catalina.bat文件@echo off下追加
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms512m -Xmx1024m
–XX:NewRatio 调节新生代和老年代的比例 -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 调节eden区和survivor区的大小 -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
什么是tp9999？
调优的业务偏向
过早晋升
