原创

JVM基础(12)——G1调优

一、简介

本章和下一章,我们将通过一个实际案例来讲解如何针对G1进行JVM参数调优。G1的优化思想和“ParNew+CMS”是类似的,我们将通过案例,按照G1的垃圾回收过程,逐步优化。

还是先来看下案例的背景,把整个系统的核心业务流程、峰值流量、内存使用模型梳理清楚。

1.1 案例背景

假设现在有一个在线教育平台,日活用户几十万,其核心业务流程就是:用户浏览 -> 选择课程 -> 下单付费 -> 选课排课。这样一个流程,几乎没什么并发度,这种在线教育系统,高峰期一般在晚上的2~3个小时内,占据全天流量的99%,此时几十万用户会在这集中的2-3个小时内进行在线学习。

1.2 内存使用模型估算

交代完了背景,我们再来估算下高峰时期的系统内存使用模型:

我们假设有60万用户会在晚间3个小时内集中访问系统,那么就是每小时20万用户。这20万用户每人每分钟会在平台上进行1次互动操作,那么20万用户1小时内总共进行1200万次互动操作,平均每秒大概3000次互动操作。

也就是说,我们的在线教育系统需要能够承载每秒3000次并发请求。根据经验,4核8G的机器抗个每秒600并发请求没有问题,所以我们一共部署5台4核8G的机器

我们假设一次请求产生的对象大小为5KB,那一秒钟600次请求总共产生3MB对象,一分钟就是18MB对象。

二、G1调优

2.1 初始状态

我们先来看下G1的初始内存布局,采用4核8G的机器,给Java堆空间分配4G内存,其中新生代初始占比5%(200MB),最大60%,每个Java线程的栈内存占1MB,元数据区(永久代)的内存为256MB,如下图:

预期停顿时间,我们采用默认值200ms,即希望每次触发GC时,系统停顿时间不超过200ms,可以通过参数-XX:MaxGCPauseMills设置。

此时,JVM的参数配置如下:

-Xms:4096M -Xmx:4096M -Xss1M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:UseG1GC -XX:G1NewSizePercent=5 -XX:G1MaxNewSizePercent=60 -XXMaxGCPauseMills=200

-XX:G1NewSizePercent用来设置新生代的初始占比, -XX:G1MaxNewSizePercent用来设置新生代的最大占比。初始状态下,每个Resion为2MB,新生代一共100个Region。

2.2 新生代对象分配

系统运行后,会不断的在新生代的Eden区分配对象,按照之前的计算,每秒分配3MB对象,那么1分钟左右就会将塞满100个Region,大约200MB:

新生代的大小是在5%~60%之间动态变化的,那是否直到新生代占据了60%的Region后,才会触发新生代的GC?

显然不是的,G1的新生代GC触发机制如下:随着新生代Region的不断分配,G1会动态监测每个Region的回收价值,当它发现新生代的某些Region的总回收时间差不多接近预期停顿时间时,就会触发一次新生代GC

举个例子,假设上述的在线教育系统,G1回收掉300个Region需要200ms,接近“预期停顿时间”。那么当最初的100个Region占满后,G1会判断,如果此时进行回收仅需要几十ms,远小于200ms,新生代频繁GC是不好的,还不如再等会儿,于是会给新生代再增加些Region,然后继续在里面分配对象:

然后系统继续运行,直到300Region都快占满了,此时GC评估下总体回收时间,接近200ms,那么这个时候就可能触发一次新生代的GC,从而保证了GC时间在“预期停顿时间”范围内。

事实上,G1到底会分配多少Region给新生代,多久触发一次新生代GC,每次GC耗费多长时间,这些都是不确定的,必须通过一些工具去查看系统实际运行情况才能知道,这块我们后续实战篇中会进行讲解。

2.3 新生代GC优化

G1是非常适合大内存的机器的,所以应该给JVM分配足够的Java堆内存,然后设置合理的预期停顿时间。

-XX:MaxGCPauseMills这个参数设置太小,就会导致G1对新生代进行频繁GC,虽然每次GC的停顿时间很短。如果这个参数设置太大,那么G1会等到积累了很多对象后一次性回收,此时一次新生代GC的停顿时间可能达到几百毫秒,但是GC的频率很低。

所以,-XX:MaxGCPauseMills参数的设置,需要结合系统压测工具、GC日志、内存分析工具综合考虑,既然保证系统的GC频率不会太高,也要保证每次GC的停顿时间不会太长。后续实战篇,我们会详解具体分析的方法。

2.4 Mixed GC优化

当老年代的Region数量达到堆内存的45%时(通过参数-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent可以配置),会触发一次混合回收(Mixed GC),即对新生代和老年代一起回收。

我们之前已经讲解过了G1中对象进入老年代的几个条件:

  • 对象躲过了多次GC,达到一定的年龄(-XX:MaxTenuringThrehold参数设置);
  • 符合动态年龄判断规则,即某次新生代GC后,各年龄存活对象的累加大小超过了Survivor的50%;

所以,对于Mixed GC的优化,核心思路还是尽量减少对象进入老年代。优化方式主要还是调整-XX:MaxGCPauseMills这个参数,在保证新生代GC别太频繁的同时,还要考虑每次GC过后存活对象的大小,避免存活对象太多太快进入老年代,频繁触发Mixed GC。

到底如何优化-XX:MaxGCPauseMills这个参数,涉及大量工具,我们在后续的实战篇系列中再详细分析。

三、总结

截止本章为止,我们已经深入讲解了JVM的内存模型、垃圾回收机制,以及“ParNew+CMS”和G1垃圾回收器的原理,并结合案例讲解了JVM的基本调优思路和步骤。

下一章开始,我们将进入实战系列,通过各种实际案例,讲解如何真正进行线上环境的JVM调优,包括各类工具的使用以及如何通过JVM日志分析问题。

正文到此结束
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