前情概要
对于线上高并发、高吞吐的Java web服务来说，长时间的GC暂停（也叫 stop- the-world）会严重影响系统吞吐、稳定性和用户体验。下文是我们的一个真实线上web系统针对GC调优过程的一个总结。这个系统在调优前，经常会反映有超秒的GC暂停问题，这种GC问题可能会导致调用方（可能是上层服务调用方、负载均衡层或客户端）阻塞、超时、甚至雪崩的情况。我们在系统资源不变的情况下，经过多轮调优，大幅降低了GC的频率和暂停时间。前期准备
1、统计应用数据（峰值TPS、平均TPS，每秒平均分配内存大小、每个请求的平均分配内存大小）2、统计GC分配、回收内存的数据（MinorGC、FullGC停顿时长，平均多长时间触发一次GC，每次Eden->Old的平均晋升大小等）
3、搭建压力测试环境
4、模拟线上真实用户行为及相应压力（记录用户访问的accesslog作为压力测试源，使用的压力测试软件为http_load和httperf）
第一轮调优
1、 尝试使用JDK7的G1回收，在安装JDK7时失败，原因是操作系统版本必须是 RedHat5.5+/CentOS5.5+ 暂时不准备升级操作系统，所以放弃JDK7 G1；2、改为使用JDK6 Update26版本的G1回收。设置最大回收时间为40ms，通过12小时的观察，发现有大量超时，感觉G1在JDK6上还不够成熟，所以决定暂时放弃G1，改为ParallelGC；
3、使用ParallelGC后，压力测试发现每次MinorGC的耗时降低到40ms左右（以前是200ms以上），但每隔3小时就会有一次FullGC发生，每次FullGC耗时3~4秒；
4、由于FullGC造成的应用暂停在这个应用中是不能接受的。所以放弃ParallelGC，改为使用CMSGC。
第二轮调优
1、观察 gcutil 发现PermSpace接近100%，调大PermSize 和 MaxPermSize；2、调整-Xms和-Xmx相等（如果Xms小于Xmx，则应用启动初期老生代相对较小，会导致CMS GC更加频繁）；
3、尝试优化每次ParNew的时长（优化前每次在200ms以上）：
增加“-XX:+PrintTenuringDistribution”参数观察gc.log，发现对象在SurvivorSpace中的age过多，会导致大量老对象在新生代无法晋升到老生代。而JVM在ParNewGC时分析这些老对象的引用关系是非常耗时的。观察MaxTenuringThresh-old 和 TargetSurvivorRatio 设置的过大，所以将 MaxTenuringThreshold 值调小为15即达到优化目的（优化后每次ParNew在20~40ms之间）。并且为了提高SurvivorSpace的利用率，将TargetSurvivorRatio设置为100（ 代表强制GC关闭动态调整MaxTenuringThreshold，这个参数设置为100会略为激进，增加了Survivor区使用率的同时，降低了Survivor区应对突发流量的承载能力，不同应用可以看情况调整）。
4、尝试优化ParNew之间的间隔时间（优化前3~4秒一次）：观察gc.log发现每次ParNew后大约有不到780MB的存留对象，希望这些对象尽量活在SurvivorSpace里，并且同时又要保证ParNew的时间间隔，所以在Xmx和SurvivorRatio不变的情况下，将Xmn扩大到7800MB。（因为SurvivorRatio=8，所以整个EdenSpace需要780*10=7800MB）
5、再次观察优化后的GC情况（gcutil），发现由于大量对象都在EdenSpace消亡，所以OldGen的晋升比率极低（0.01%~0.02%），所以可以考虑增大CMSInitiatingOccupancyFraction以提高OldGen的利用率，降低CMS GC的触发频率（增大到80%）。
6、去掉CMSFullGCsBeforeCompaction（去掉后默认为0，表示每次FullGC后都会进行压缩碎片整理）。因为CMS GC导致的内存碎片必须清除，否则OldGen的利用率会降低。
第三轮调优
运营一段时间后，发现CMSGC超过一秒的情况非常多（图中箭头指向）：
GC日志：
可以看出，在remark中的Rescan阶段耗费了1.57秒，并且这个过程是会导致应用暂停的。问题定位在了Rescan阶段。
发现在Rescan时新生代过大（4313641 K(7188480 K)），是导致Rescan慢的关键原因，如果能尽量保持新生代很小的时候就终止preclean阶段，就可以控制住在Rescan时新生代的大小。查看JVM参数发现-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration的意思是当新生代存活对象占EdenSpace的比例超过多少时，终止preclean阶段并进入remark阶段。这个参数的默认值是50%，按照现在的配置，就是7800m*50%=3900m左右，所以更改此参数设置为： -XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=1
进行压力测试，发现remark阶段的耗时确实降低了不少，说明优化有效。
第四轮调优
运行几天后观察GC日志（2011-09-05），发现每隔100000秒的CMSGC的峰值情况确实大大降低了，但是还是偶尔有超过1~2秒的CMSGC情况：
GC日志：
发现concurrent-abortable-preclean阶段超过了-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime 设置的最大值10秒，所以强制终止了preclean阶段而进入remark阶段。而这段时间的两次ParNew之间的间隔了17秒之多。希望的是在preclean阶段产生一次MinorGC，所以将preclean的最大时长调整为30秒： -XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=30000
第五轮调优
运行一段时间后，发现居然出现了FullGC，大概在3~5天左右出现一次，以下是FullGC时的日志：
发现在443310秒有promotion failed出现（新生代晋升到老生代空间不足导致的FullGC），但是此时的OldGen可以算出还剩1.45G的空间（5324800K-3871691K=1453109K），而根据gcLogViewer的统计，每次MinorGC后平均新生代晋升到老生代的内存大小仅为58K。所以并不是OldGen空间不够，而是OldGen的连续空间不够造成的promotion failed。
换句话说，是由于OldGen在距离上次CMSGC后，又产生了大量内存碎片，当某个时间点在OldGen中的连续空间没有一块足够58K的话，就会导致的promotion failed。以下是Sun针对这个问题的说明：
引用
Sometimes we see these promotion failures even when thelogs show that there is enough free space in tenured generation. The reason is'fragmentation' - the free space available in tenured generation is notcontiguous, and promotions from young generation require a contiguous freeblock to be available in tenured generation. CMS collector is a non-compactingcollector, so can cause fragmentation of space for some type of applications.In his blog, Jon talks in detail on how to deal with this fragmentationproblem: 链接或者参考我的另一篇blog： 链接
考虑如果能够缩短CMSGC的周期，保证在出现promotion failed之前就进行CMSGC，就可以避免这个问题了。所以考虑将新生代空间缩小（相对来说就增加了老生代的空间），并且将CMSGC触发比率降低，同时保证Survivor空间不变。所以优化参数改动如下：
引用
-Xmn7800m -> -Xmn7020m
-XX:SurvivorRatio=8 –> -XX:SurvivorRatio=7
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 ->
-XX:CMSInitiatingOccupancyFractio=70 第六轮调优
上面的调优保持系统稳定运行了很长时间后，突然有一台机器出现大量FullGC，观察gc.log发现是由于持久带满造成的：
应对的方法为加大持久带，并让持久带也使用CMSGC方式回收：
引用
修改：
-XX:PermSize=64m -> -XX:PermSize=200m
-XX:MaxPermSize=128m -> -XX:MaxPermSize=200m 增加：
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled另外，对于持久带满的观测方法，可以参考Rednaxelafx给我的回答： 链接
总结
精细化的GC调优是需要耐心和时间的，往往一轮调优要经过GC数据集、分析、调整参数、压力测试、灰度发布、最终上线这几步，上线一段时间后，通过监控发现有新的GC问题，可能又会需要再一轮的调优。而且系统版本的迭代、对象生命周期的变化、线上流量和服务依赖的变化，都可能会对GC频率和时间有影响。所以对于线上的重点项目，建议每次大版本上线前都能建立一个GC监控、收集和调优的意识，最大程度上规避GC对系统带来的风险。优化后整体参数
<jvm-arg>-Xmx13000m</jvm-arg>
<jvm-arg>-Xms13000m</jvm-arg>
<jvm-arg>-Xmn7020m</jvm-arg>
<jvm-arg>-Xss256k</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:PermSize=200m</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:MaxPermSize=200m</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:ParallelGCThreads=20</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:+UseConcMarkSweepGC</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:+UseParNewGC</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:SurvivorRatio=7</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:TargetSurvivorRatio=100</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:MaxTenuringThreshold=15</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=30000</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=1</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:+CMSClassUnloadingEnabled</jvm-arg>
<jvm-arg>-server</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:+PrintGCDetails</jvm-arg>
<jvm-arg>-XX:+PrintGCDateStamps</jvm-arg>
<jvm-arg>-Xloggc:./log/gc.log</jvm-arg> 作者简介：高嵩，优酷土豆大数据基础平台资深工程师，热衷于高并发、高可用、分布式领域。热爱开源，为人和善，乐于分享。
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