有哪些学习JavaGC的基础

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目录(Java GC 学习实践)

  1. 浅谈基础

  • 1.1 运行时数据区(Java 1.8)

  • 1.2 垃圾收集算法

  • 1.3 垃圾收集器

  1. 解析 GC 日志

  2. JVM 监控工具

  3. Linux 监控相关

一、浅谈基础

1. 运行时数据区

有哪些学习Java GC的基础

1.1 程序计数器

  • (Program Counter Register)【线程隔离】

  • 可简单理解为当前线程所执行的字节码行号指示器;

  • 如果是java方法,计数器记录指向虚拟机字节码指令地址;如果是native方法,计数器值为undefined;

  • 【异常相关】唯一一个没规定OOM的区域。

1.2 虚拟机栈

  • (VM Stack)【线程隔离】

  • 其描述的是Java方法执行的内存模型:【重点】每个方法执行的过程都会创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。方法调用到执行结束,对应着一个栈帧在虚拟机栈中入栈到出栈的过程;

  • 【异常相关】如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度,将抛出StackOverflowError异常。方法每次调用都会创建一个栈帧,然后栈帧压栈,总不能无限压栈吧(初看没看懂,搜了下,发现也有人没看懂,心里平衡点);

  • 【异常相关】大部分虚拟机栈都可以动态扩展,如果扩展时无法申请到足够的内存,就会OOM。

  • 代码示例,见文末 code01.StackOverflowError

1.3 本地方法栈

  • (Native Method Stack)【线程隔离】

  • 与虚拟机栈的区别是,虚拟机栈执行java方法(字节码)服务;本非方法栈则为native方法服务;

  • 【异常相关】StackOverflowError、OOM。

1.4 堆

  • (Heap)【线程共享】

  • GC堆(垃圾堆),是垃圾收集器管理的主要区域;

  • java1.8之后【年轻代、老年代】。

  • 代码示例,见文末 code02.OOM-heap

1.5 元数据区

  • (Metaspace)【线程共享】

  • jvm config example: -XX:MetaspaceSize=8m -XX:MaxMetaspaceSize=50m

  • 元数据区取代了永久代,本质上都是方法区的实现,用来存放虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、JIT编译后的代码。

  • 代码示例,见文末 code03.OOM-metaspace

2. 垃圾收集算法

  • 对象在否?引用计数算法、可达性分析算法

  • 标记-清除算法(先标记,再清除,清除后空间不连续,产生大量内存碎片)

  • 复制算法

    • 年轻代:Eden : Survivor = 1:8,会有10%的内存“闲置”;

    • 每次GC后,存活的对象都会放在剩余的10%内存中,也就是To Survivor;

    • 当然,如果剩余的10%内存不够用呢,就需要依赖老年代进行分配担保。

  • 标记-整理算法

    • 如果对象存活率较高,那么复制算法就不好用了;

    • 标记-清除算法之后,将所有存活的对象都向一端移动,然后清理掉边界以外的内存。

  • 分代收集算法

    • 典型就是分为新生代和老年代

    • 新生代,存活率低,就使用复制算法

    • 老年代,存活率高,并且没有额外的空间做担保,所以使用“标记-清除”或者“标记-整理”算法

3. 垃圾收集器

3.1 新生代收集器 Serial

  • 【单线程】历史悠久,新生代收集器,复制算法;

  • GC时要STW,直到GC完成(你妈妈在打扫卫生,你一边乱扔纸屑,所以必须STW,你得老老实实坐着);

  • Client 模式下默认的新生代收集器(与其他单线程收集器相比,简单高效)。

3.2 新生代收集器 ParNew

  • 【并行多线程】新生代收集器,复制算法,Serial收集器的多线程版本;

  • 单CPU下,不会比Serial好;甚至双CPU都不能100%超越Serial;

  • Server模式下首选新生代收集器,重要原因是,他能和CMS(真正意义上的并发收集器)配合工作。

3.3 新生代收集器 Parallel Scavenge

  • 【Throughput】吞吐量优先

  • 【并行多线程】新生代收集器,复制算法;

  • 关注点不一样,目标为可控的吞吐量(Throughput),其他的关注点是尽可能缩短GC STW时间;

  • 吞吐量 = 运行用户代码时间 / (运行用户代码时间 + GC时间)

3.4 老年代收集器 Serial Old

  • 【单线程】老年代收集器,标记 - 整理算法;

  • 主要用户Client 模式下虚拟机;Server模式下,1. JDK1.6以前与PS搭配使用;2. CMC收集器后背预案。

3.5 老年代收集器 Parallel Old

  • 【Throughput】吞吐量优先

  • 【并行多线程】老年代收集器,标记 - 整理算法;

  • jdk1.6以前,如果选了PS,就不能选CMS了,只能选Serial Old;

  • 吞吐量优先第一组合。

3.6 老年代收集器 CMS

  • 【并发多线程】老年代收集器,基于标记 - 清除(初始 & 并发 & 重新 标记,并发清除);

  • 关注点不一样,目标为可控的吞吐量(Throughput),其他的关注点是尽可能缩短GC STW时间;

  • 并发低停顿;缺点:CPU资源非常敏感、无法处理浮动垃圾、基于标记清除多碎片。

3.7 G1收集器

  • 有点多,暂缓。。。

二、解析GC日志

1. 完整GC日志

2019-11-04T16:05:43.267+0800: 147.981: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 150496K->5938K(147456K)] 198958K->57548K(202752K), 0.0304547 secs] [Times: user=0.05 sys=0.00, real=0.03 secs]
Heap after GC invocations=39 (full 3):
PSYoungGen      total 147456K, used 5938K [0x00000000f6700000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
eden space 141312K, 0% used [0x00000000f6700000,0x00000000f6700000,0x00000000ff100000)
from space 6144K, 96% used [0x00000000ffa00000,0x00000000fffcc8f8,0x0000000100000000)
to   space 7680K, 0% used [0x00000000ff100000,0x00000000ff100000,0x00000000ff880000)
ParOldGen       total 55296K, used 51610K [0x00000000e3400000, 0x00000000e6a00000, 0x00000000f6700000)
object space 55296K, 93% used [0x00000000e3400000,0x00000000e6666870,0x00000000e6a00000)
Metaspace       used 80445K, capacity 83414K, committed 83584K, reserved 1122304K
class space    used 10018K, capacity 10577K, committed 10624K, reserved 1048576K
}
{Heap before GC invocations=40 (full 4):
PSYoungGen      total 147456K, used 5938K [0x00000000f6700000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
eden space 141312K, 0% used [0x00000000f6700000,0x00000000f6700000,0x00000000ff100000)
from space 6144K, 96% used [0x00000000ffa00000,0x00000000fffcc8f8,0x0000000100000000)
to   space 7680K, 0% used [0x00000000ff100000,0x00000000ff100000,0x00000000ff880000)
ParOldGen       total 55296K, used 51610K [0x00000000e3400000, 0x00000000e6a00000, 0x00000000f6700000)
object space 55296K, 93% used [0x00000000e3400000,0x00000000e6666870,0x00000000e6a00000)
Metaspace       used 80445K, capacity 83414K, committed 83584K, reserved 1122304K
class space    used 10018K, capacity 10577K, committed 10624K, reserved 1048576K

=====================分割线==========================
2019-11-04T16:05:43.298+0800: 148.011: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 5938K->0K(147456K)] [ParOldGen: 51610K->48605K(83968K)] 57548K->48605K(231424K), [Metaspace: 80445K->80445K(1122304K)], 0.3256949 secs] [Times: user=0.55 sys=0.00, real=0.32 secs]
=====================。。。==========================

2. 提取主要内容

2019-11-04T16:05:43.267+0800: 147.981: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 150496K->5938K(147456K)] 198958K->57548K(202752K), 0.0304547 secs] [Times: user=0.05 sys=0.00, real=0.03 secs]
2019-11-04T16:05:43.298+0800: 148.011: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 5938K->0K(147456K)] [ParOldGen: 51610K->48605K(83968K)] 57548K->48605K(231424K), [Metaspace: 80445K->80445K(1122304K)], 0.3256949 secs] [Times: user=0.55 sys=0.00, real=0.32 secs]

3. 分析日志

  • 147.981148.011: JVM启动以来经过的秒数

  • GCFull GC: 表示垃圾收集停顿类型。注意:不是用来区分新生代还是老年代的

    • GC (Allocation Failure) Allocation Failure 指分配失败,也即空间不足;

    • Full GC (Ergonomics) Ergonomics 可以理解为自适应,表示自动的调节STW时间和吞吐量之间的平衡;

    • Full GC (System) 调用 System.gc() 触发的GC。

  • [PSYoungGen: 150496K->5938K(147456K)]

    • PSYoungGen,PS表示Parallel Scavenge收集器

    • DefNew(Default New Generation),也即使用Serial收集器

  • [ParOldGen: 51610K->48605K(83968K)]

    • ParOldGen,ParOld表示Parallel Old收集器,吞吐量优先

  • [XXXXXX: 150496K->5938K(147456K)]

    • 150496K->5938K(147456K) GC前该内存区域已使用容量 -> GC后该内存区域已使用容量(该内存区域总容量)

  • 198958K->57548K(202752K) GC前Java堆已使用容量 -> GC后Java堆已使用容量(Java堆总容量)

  • 0.0304547 secs GC耗时合计(secs秒)

  • [Times: user=0.05 sys=0.00, real=0.03 secs] 用户态CPU耗时、内核态CPU耗时和墙钟时间

    • CPU时间与墙钟时间区别:墙钟时间包括各种非运算等待耗时,例如等待磁盘、线程阻塞;

    • 当多CPU或者多核的话,多线程会叠加这些CPU时间,所以user或sys超过real是完全正常的。

代码示例

code01.StackOverflowError

public class StackOverflowMain {

    public static void main(String[] args) {
        // will throw java.lang.StackOverflowError
        Test test = new Test();
        try {
            test.increment();
        } catch (StackOverflowError e) {
            System.out.println("sof error, this count is " + test.count);
            e.printStackTrace();
        }
    }

    static class Test {
        private static int count;
        void increment() {
            count++;
            increment();
        }
    }

}

code02.OOM-heap

public class OOMMain {

    private static String STR = "string";

    /**
     * -verbose:gc -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
     * -XX:HeapDumpPath=C:\\Users\\User\\Desktop\\gc
     * will throw oom by Java heap space
     */
    public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList<>();
        while (true) {
            list.add(STR += STR);
        }
    }

}

code03.OOM-metaspace

public class OOMByCglibMain {

    /**
     * -verbose:gc -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
     * -XX:HeapDumpPath=C:\\Users\\User\\Desktop\\gc
     * -XX:MetaspaceSize=9m -XX:MaxMetaspaceSize=9m
     * will throw oom by Metaspace
     */
    public static void main(String[] args) {
        ClassLoadingMXBean loadingBean = ManagementFactory.getClassLoadingMXBean();
        while (true) {
            Enhancer enhancer = new Enhancer();
            enhancer.setSuperclass(OOMByCglibMain.class);
            enhancer.setCallbackTypes(new Class[]{Dispatcher.class, MethodInterceptor.class});
            enhancer.setCallbackFilter(new CallbackFilter() {
                @Override
                public int accept(Method method) {
                    return 1;
                }

                @Override
                public boolean equals(Object obj) {
                    return super.equals(obj);
                }
            });

            Class clazz = enhancer.createClass();
            System.out.println(clazz.getName());
            //显示数量信息(共加载过的类型数目,当前还有效的类型数目,已经被卸载的类型数目)
            System.out.println("total: " + loadingBean.getTotalLoadedClassCount());
            System.out.println("active: " + loadingBean.getLoadedClassCount());
            System.out.println("unloaded: " + loadingBean.getUnloadedClassCount());
        }

    }

}

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