java年轻代_关于性能：Java垃圾收集和年轻代大小

最近&＃xff0c;我一直在性能方面遇到困难&＃xff0c;我在tomcat上运行的Java webapp会短暂挂起&＃xff0c;导致积压的流量&＃xff0c;这可能会使webapp在几分钟之内无法使用&＃xff0c;我怀疑这与垃圾收集有关。

我是垃圾收集菜鸟&＃xff0c;所以需要一些帮助。

我启用了并发标记扫描垃圾收集器&＃xff0c;希望这将消除暂停&＃xff0c;但是我还没有发现这是否已经解决了问题。

我还同时启用了详细的GC日志记录。

当前的Java选项如下

-XX:MaxPermSize&＃61;128m -XX:&＃43;CMSClassUnloadingEnabled -XX:&＃43;UseConcMarkSweepGC -Xms4g -Xmx4g -Xss256k -verbose:gc -XX:&＃43;PrintGCDetails

通过检查GC输出&＃xff0c;我注意到年轻一代的空间非常低&＃xff0c;只有243MB&＃xff0c;并且很快就耗尽了&＃xff0c;而在一段时间内检查输出时&＃xff0c;我在10秒内计算了23个年轻一代的集合。

同时&＃xff0c;堆的总消耗量稳定增加&＃xff0c;接近最大值&＃xff0c;然后进行完整的垃圾收集&＃xff0c;将其从大约3.5gb减少到260mb&＃xff0c;然后该模式再次重复其自身。

具有完整GC的样品输出

[GC [ParNew: 232750K->12960K(249216K), 0.0160890 secs] 3836696K->3616934K(4166656K), 0.0162110 secs] [Times: user&＃61;0.12 sys&＃61;0.01, real&＃61;0.02 secs]

[GC [ParNew: 234528K->11391K(249216K), 0.0127970 secs] 3838502K->3615402K(4166656K), 0.0129370 secs] [Times: user&＃61;0.12 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 232959K->10253K(249216K), 0.0097850 secs] 3836970K->3614841K(4166656K), 0.0098850 secs] [Times: user&＃61;0.11 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [1 CMS-initial-mark: 3604588K(3917440K)] 3615964K(4166656K), 0.0096810 secs] [Times: user&＃61;0.01 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[CMS-concurrent-mark: 0.196/0.196 secs] [Times: user&＃61;1.44 sys&＃61;0.03, real&＃61;0.20 secs]

[CMS-concurrent-preclean: 0.013/0.014 secs] [Times: user&＃61;0.04 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 231821K->6718K(249216K), 0.0090430 secs] 3836409K->3611789K(4166656K), 0.0091460 secs] [Times: user&＃61;0.08 sys&＃61;0.01, real&＃61;0.01 secs]

[CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.176/0.390 secs] [Times: user&＃61;0.97 sys&＃61;0.04, real&＃61;0.39 secs]

[GC[YG occupancy: 124723 K (249216 K)][Rescan (parallel) , 0.0698120 secs][weak refs processing, 0.0038070 secs][class unloading, 0.0170180 secs][scrub symbol & string tables, 0.0098050 secs] [1 CMS-remark: 3605071K(3917440K)] 3729794K(4166656K), 0.1070920 secs] [Times: user&＃61;0.78 sys&＃61;0.02, real&＃61;0.11 secs]

[GC [ParNew: 228286K->6428K(249216K), 0.0079910 secs] 3755282K->3534155K(4166656K), 0.0080720 secs] [Times: user&＃61;0.07 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 227996K->6880K(249216K), 0.0085010 secs] 3332282K->3111216K(4166656K), 0.0085990 secs] [Times: user&＃61;0.08 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 228448K->12440K(249216K), 0.0108230 secs] 2721177K->2505200K(4166656K), 0.0109290 secs] [Times: user&＃61;0.13 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 234008K->8251K(249216K), 0.0073110 secs] 2358432K->2132792K(4166656K), 0.0074120 secs] [Times: user&＃61;0.07 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.00 secs]

[GC [ParNew: 229819K->5170K(249216K), 0.0071920 secs] 2056138K->1831867K(4166656K), 0.0072880 secs] [Times: user&＃61;0.07 sys&＃61;0.01, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 226738K->11119K(249216K), 0.0106230 secs] 1589903K->1374447K(4166656K), 0.0107180 secs] [Times: user&＃61;0.11 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 232687K->8624K(249216K), 0.0078450 secs] 1273082K->1049051K(4166656K), 0.0079440 secs] [Times: user&＃61;0.09 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 230192K->10130K(249216K), 0.0083440 secs] 733461K->513411K(4166656K), 0.0084420 secs] [Times: user&＃61;0.11 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 231698K->10655K(249216K), 0.0092440 secs] 544833K->323816K(4166656K), 0.0093450 secs] [Times: user&＃61;0.11 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[CMS-concurrent-sweep: 4.481/4.569 secs] [Times: user&＃61;13.24 sys&＃61;0.49, real&＃61;4.57 secs]

[CMS-concurrent-reset: 0.008/0.008 secs] [Times: user&＃61;0.02 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 232223K->9791K(249216K), 0.0095050 secs] 495665K->273758K(4166656K), 0.0096020 secs] [Times: user&＃61;0.11 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 231359K->7434K(249216K), 0.0080890 secs] 495326K->271660K(4166656K), 0.0082230 secs] [Times: user&＃61;0.09 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 229002K->5732K(249216K), 0.0053690 secs] 493228K->269993K(4166656K), 0.0054630 secs] [Times: user&＃61;0.06 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.01 secs]

[GC [ParNew: 227300K->4017K(249216K), 0.0060080 secs] 491561K->268433K(4166656K), 0.0061010 secs] [Times: user&＃61;0.07 sys&＃61;0.00, real&＃61;0.00 secs]

我想了解这种模式是否正常&＃xff0c;以及如何优化和改进thisC。

我已经读过关于增加年轻一代的大小&＃xff0c;但是对垃圾回收不太熟悉&＃xff0c;我不确定这是否是正确的方法。

看起来您的年轻一代太小了-频繁收集并不是真正的问题(这仅意味着您有一个占用大量内存的程序)&＃xff0c;但是将大量内存提升给下一代是有问题的。一些东西&＃xff1a;

您是否有任何资源可以汇集&＃xff0c;例如您可以使用ThreadPoolExecutor而不是创建新的Thread对象&＃xff0c;还是可以合并数据库连接&＃xff1f;这将减慢您的内存消耗-池化的资源将保留在您的成熟空间中&＃xff0c;而您将不必在年轻空间中重新分配它们。

如果这不是一种选择&＃xff0c;或者这不能减少您的成熟空间消耗&＃xff0c;请增加年轻一代的人数。这样做的目的并不是要减少年轻一代的收藏数量(如果您将年轻一代的数量增加一倍&＃xff0c;那么您会将收藏数量减少一半&＃xff0c;但每个收藏的价格可能翻倍**&＃xff0c;因此您一无所获) &＃xff0c;这样做的目的是让年轻的对象有更多的时间超出范围&＃xff0c;以便不将其提升到成熟的空间。您要进行的比较是完整集合的频率-如果您增加了年轻代的大小后&＃xff0c;完整集合的数量减少了&＃xff0c;那么您就成功了&＃xff0c;否则将您的年轻代大小减小到默认值。

**这并非严格如此&＃xff0c;因为年轻一代的收集器是一个复制收集器-它将活动对象复制到成熟空间&＃xff0c;然后清除年轻空间。这意味着收集器在时间上的运行与活动对象的数量成正比&＃xff0c;而不在时间上与对象的总数成比例(如标记清除集合的情况)。理想情况下&＃xff0c;通过增加年轻代的大小&＃xff0c;您将减少活动对象的数量并加快收集时间&＃xff0c;并减少成熟空间的消耗。

显而易见的东西已经汇集起来&＃xff0c;所以那里没有运气。 我增加了年轻一代的人数&＃xff0c;它的工作方式像您建议的那样。 次要收藏的频率大约减少了一半&＃xff0c;但每个次要收藏的时间实际上并未增加。 现在&＃xff0c;两次完整收藏之间的时间也更长了。

&＃64;murdoch&＃xff0c;您可以在blog.ragozin.info/2011/06/中找到GC暂停的粗略模型