垃圾回收 （GC） 在 Java 的内存管理中起着重要作用。它有助于回收不再使用的内存。垃圾回收器使用自己的线程集来回收内存。这些线程称为 GC 线程。有时，JVM 最终可能会有太多或太少的 GC 线程。在这篇文章中，我们将讨论为什么 JVM 最终会拥有太多/太少的 GC 线程，它的后果，以及解决这些问题的潜在解决方案。
如何查找应用程序的 GC 线程计数
您可以通过执行线程转储分析来确定应用程序的 GC 线程计数，如下所述：
从生产服务器捕获线程转储。
使用线程转储分析工具分析转储。
该工具将立即报告 GC 线程计数，如下图所示。
图 1：fastThread 工具报告 GC 线程计数
如何设置 GC 线程数
您可以通过设置以下两个 JVM 参数来手动调整 GC 线程数：
-XX:ParallelGCThreads=n：设置垃圾回收器的并行阶段中使用的线程数
-XX:ConcGCThreads=n：控制垃圾回收器的并发阶段使用的线程数
默认的 GC 线程计数是多少？
如果您没有使用上述两个 JVM 参数显式设置 GC 线程计数，则默认 GC 线程计数将根据服务器/容器中的 CPU 数量得出。
–XX:ParallelGCThreads Default：在 Linux/x86 机器上，它是根据以下公式派生的：
if (num of processors <=8) { return num of processors; } else { return 8+(num of processors-8)*(5/8); }
因此，如果您的 JVM 在具有 32 个处理器的服务器上运行，那么该值将为：23（即 8 + （32 – 8）*（5/8））。ParallelGCThread
-XX:ConcGCThreads Default：它是根据公式派生的：
max((ParallelGCThreads+2)/4, 1)
因此，如果您的 JVM 在具有 32 个处理器的服务器上运行，则：
ParallelGCThread值将为：23（即 8 + （32 – 8）*（5/8））。
ConcGCThreads值将为：6 （i.e. max（25/4， 1）。
JVM 最终会有太多的 GC 线程吗？
您的 JVM 可能会无意中拥有太多的 GC 线程，而您通常不会意识到。这通常是因为默认的 GC 线程数是根据服务器或容器中的 CPU 数量自动确定的。
例如，在具有 128 个 CPU 的机器上，JVM 可能会为垃圾回收的并行阶段分配大约 80 个线程，为并发阶段分配大约 20 个线程，从而总共分配大约 100 个 GC 线程。
如果您在这台 128 CPU 的计算机上运行多个 JVM，则每个 JVM 最终可能会有大约 100 个 GC 线程。这可能会导致资源使用过多，因为所有这些线程都在争夺相同的 CPU 资源。这个问题在容器化环境中尤为明显，因为多个应用程序共享相同的 CPU 内核。这将导致 JVM 分配的 GC 线程数超过必要数量，这可能会降低整体性能。
为什么 GC 线程过多是一个问题？
虽然 GC 线程对于高效的内存管理至关重要，但拥有过多的 GC 线程可能会导致 Java 应用程序面临重大的性能挑战。
增强的上下文切换： 当 GC 线程数过多时，操作系统必须在这些线程之间频繁切换。这会导致上下文切换开销增加，其中更多的 CPU 周期用于管理线程，而不是执行应用程序的代码。因此，您的应用程序可能会显着减慢速度。
CPU 开销： 每个 GC 线程都会消耗 CPU 资源。如果同时处于活动状态的线程太多，它们可能会争夺 CPU 时间，从而减少可用于应用程序主要任务的处理能力。这种竞争会降低应用程序的性能，尤其是在 CPU 资源有限的环境中。
内存争用： 如果 GC 线程数量过多，则内存资源争用可能会增加。多个线程尝试同时访问和修改内存可能会导致锁争用，这会进一步降低应用程序的速度，并可能导致性能瓶颈。
GC 暂停时间增加，通量降低： 当过多的 GC 线程处于活动状态时，垃圾回收过程的效率可能会降低，从而导致应用程序暂时停止的 GC 暂停时间更长。这些长时间的暂停可能会导致应用程序出现明显的延迟或卡顿。此外，随着花在垃圾回收而不是处理请求上的时间越来越多，应用程序的整体吞吐量可能会降低，每秒处理的事务或请求更少，并影响其在负载下扩展和执行的能力。
更高的延迟： 由于线程数过多而导致 GC 活动增加，这可能会导致响应用户请求或处理任务的延迟增加。这对于需要低延迟的应用程序（例如实时系统或高频交易平台）来说尤其成问题，在这些应用程序中，即使是轻微的延迟也可能产生重大后果。
递减： 超过某个点后，添加更多 GC 线程不会提高性能。相反，它会导致收益递减，其中管理这些线程的开销超过了更快垃圾回收的好处。这可能会导致应用程序性能下降，而不是预期的优化。
为什么 GC 线程太少是一个问题？
虽然 GC 线程过多会产生性能问题，但 GC 线程太少对 Java 应用程序来说同样会出现问题。原因如下：
更长的垃圾回收时间： 如果 GC 线程较少，垃圾回收过程可能需要更长的时间才能完成。由于可用于处理工作负载的线程较少，因此回收内存所需的时间会增加，从而导致 GC 暂停时间延长。
应用程序延迟增加： 较长的垃圾回收时间会导致延迟增加，尤其是对于需要低延迟操作的应用程序。用户可能会遇到延迟，因为应用程序在等待垃圾回收完成时变得无响应。
降低吞吐量： 较少的 GC 线程数意味着垃圾回收器无法高效工作，从而导致整体吞吐量降低。您的应用程序每秒处理的请求或事务可能会减少，从而影响其在负载下扩展的能力。
CPU 利用率低下： 如果 GC 线程太少，CPU 核心在垃圾回收期间可能无法得到充分利用。这可能会导致可用资源的使用效率低下，因为某些内核保持空闲状态，而其他内核则负担过重。
OutOfMemoryErrors 和内存泄漏的风险增加：如果垃圾回收器由于线程太少而无法跟上内存分配的速率，则它可能无法足够快地回收内存。这会增加应用程序内存不足的风险，从而导致潜在的崩溃。此外，GC 线程不足会减慢垃圾回收过程，从而允许更多未使用的对象在内存中积累，从而加剧内存泄漏。随着时间的推移，这可能会导致内存使用过多并进一步降低应用程序性能。OutOfMemoryErrors
优化 GC 线程数的解决方案
如果您的应用程序由于 GC 线程数量过多或不足而出现性能问题，请考虑使用上述 JVM 参数手动设置 GC 线程计数：
-XX:ParallelGCThreads=n
-XX:ConcGCThreads=n
在生产环境中进行这些更改之前，必须研究应用程序的 GC 行为。首先使用工具收集和分析 GC 日志。此分析将帮助您确定当前线程计数是否导致性能瓶颈。根据这些见解，您可以对 GC 线程数进行明智的调整，而不会引入新问题
注意：始终先在受控环境中测试更改，以确认它们提高了性能，然后再将其部署到生产环境中。
平衡 GC 线程的数量是确保 Java 应用程序平稳运行的关键。通过仔细监控和调整这些设置，您可以避免潜在的性能问题并保持应用程序高效运行。
