摘要
本文记录GC调试的一次实验过程和结果。
GC知识要点回顾
问题1：为什么要调试GC参数？
在32核处理器的系统上，10%的GC时间导致75%的吞吐量损失。所以在大型系统上，调试GC是以小博大的不错选择。'small improvements in reducing
such a bottleneck can produce large gains in performance.'
问题2：怎么样调试GC?
调试GC，有三个主要的参数：
选择合适的GC Collector
整个JVM Heap堆的大小
Young Generation的大小(-Xmn?m or -XX:NewRatio=?)
问题3：有哪些不同的GC Collector?
Tony Printezis (JVM大牛)在Garbage Collection in the Java HotSpot Virtual Machine有图为证，还有一篇更早的sun开发人员介绍GC调试也是有图为证
neo4j总结如下
| GC shortname | Generation | Command line parameter | Comment |
|---|---|---|---|
Copy | Young |
| The Copying collector |
MarkSweepCompact | Tenured |
| The Mark and Sweep Compactor |
ConcurrentMarkSweep | Tenured |
| The Concurrent Mark and Sweep Compactor |
ParNew | Young |
| The parallel Young Generation Collector—can only be used with the Concurrent mark and sweep compactor. |
PS Scavenge | Young |
| The parallel object scavenger |
PS MarkSweep | Tenured |
| The parallel mark and sweep collector |
简而言之，Young和Tenured各种三种Collector，分别是
Serial 单线程
Parallel 多线程并行, GC线程和App线程取一运行，即GC要Stop the (app) world。
Concurrent 多线程并发，GC线程和App线程可同时运行。(注: Young generation 没有CMS，取而代之的是可和CMS(Old)一起运行的ParNew)
问题4：如何选择Collector?
Serial可以直接排除掉，现在最普通的服务器也有双核64位\8G内存，默认的Collector是PS Scavenge和PS MarkSweep。所以Collector在并行(Parallel)和并发(Concurrent)两者之间选择。
问题5：选择的标准(参数指标)是什么?如何得到这些参数值(How to measure it)?
throughput和latency。garbage-collection-in-java-part-3从GC的耗时给出了吞吐量和响应速度的公式
Total Execution Time = Useful Time + Paused Time
throughput = Useful Time / Total Execution Time
latency = average paused time
如何得到Useful time 和 Paused Time?即如何得到JVM的GC时间，有以下几种方式
GC Log
打印GC log，java 启动参数中加入下面的语句(本文为tomcat应用)。GC Log 记录每次GC时间，可根据GC Log计算平均GC时间和累积GC时间。
[plain] view plain copy
CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -verbose:gc -Xloggc:/usr/local/tomcat/gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps"
JDK自带工具，java 启动参数中加入下面的语句(本文为tomcat应用)，然后在监控端可以远程连接1090端口。在内存一项，有累积GC时间和次数。注意在以min为单位显示时，只显示整数部分，如1min20s显示为1min。
[plain] view plain copy
CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote.port=1090 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"
JVM监控工具，未同JDK一起发布，可在JVisualvm(JDK自带)中以插件的方式使用，本文为独立使用。有累积GC时间和次数，并有曲线图直观显示。
首先在Server端启动jstatd
[plain] view plain copy
vi jstatd.all.policy
grant codebase "file:${java.home}/../lib/tools.jar" {
permission java.security.AllPermission;
};
jstatd -J-Djava.security.policy=jstatd.all.policy
然后在监控启动VisualGC，远程连接服务端进程id
visualgc 102592@remote.domain
问题5：应用请求的吞吐量和响应是否可以反映JVM的性能?
正是我们调优的目标。本文使用Jmeter来做压力测试，并给出吞吐量和响应 report。
测试
硬件环境
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| ||||||||||||||||||
Test case
使用用Jmeter压力测试
共6个client，每个client启动30个线程发送请求
每个请求从16种测试样例中随机挑选一个，发送到server端
测试持续10min
参数值
server使用默认GC(PS Scavenge和PS MarkSweep)
server使用CMS(-XX:+UseConcMarkSweepGC-XX:+UseParNewGC)
server使用CMS(-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC)，设置Young generation的大小为200m(-Xmn200m)
server使用CMS(-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC)，设置Young generation的大小为600m(-Xmn600m)
观察值
Jmeter请求的summary report
server端累积GC时间和次数
测试结果
1) CMS和Parallel比较
1.1) 吞吐量和响应
(PS
Scavenge和PS MarkSweep)
(ParNew和CMS)
从 Jmeter的report中可以看出, 使用CMS后吞吐量(对应总的请求数)下降18%，而最大响应时间(包括最小响应时间)有近30%的提升(变小)。这验证了Tony Printezis在Step-by-Step:Garbage Collection Tuning in the Java HotSpot Virtual Machine中说使用CMS应用的吞吐量会相对下降，但有更好的最差响应时间。
Expect longer young GC times
Due to slower allocations into the old gen
Expect better worst-case latencies
CMS does its work mostly-concurrently
Shorter worst-case pauses
Expect lower throughput
CMS does more work
在官方的JVM性能调优中给出的建议也是，如果你的应用对峰值处理有要求，而对一两秒的停顿可以接受，则使用(-XX:+UseParallelGC)；如果应用对响应有更高的要求，停顿最好小于一秒，则使用(-XX:+UseConcMarkSweepGC)。
1.2) GC 累积时间和次数
(PS
Scavenge和PS MarkSweep)
(ParNew和CMS)
PS累积GC时间(visualgc)为1min25s，其中Eden 189次，共52s；old 13次，共33s。
CMS
累积GC(visualgc)为2min2s，其中Eden 2333次，共1min46s；old 55次，共16s。(Jconsole和GC log却显示没有Full GC，从understanding cms gc logs和jstat显示的full GC次数与CMS周期的关系中我推测visualgc与jstat显示一致，都是统计old的回收次数；而Full
GC则是Young和Old一起回收，在其他类型的GC里，Old只有Full GC时才触发)。
可以看到PS的GC频率相对低，但每次GC时间长，每次Full在3s左右徘徊，Yong在0.3s左右；CMS则是短频快，频繁快速回收，yong在0.03s(<0.1s)左右，old<0.5s。从JMeter上，使用PS GC，Request Report会有间歇性的停顿，即server没有任何响应；CMS则相对较少，停顿不那么明显。
2) CMS下不同Xmn的比较
由于CMS Young太多频繁，又测试了分别调整Xmn为200m和600m之后的结果。200m是仿照cassandra中100m * cpu #来设置Young gen的大小；600m则是与PS下的Young gen一致。
200m
600m
随着Young gen的增大(40m -> 200m -> 600m)，Young 的回收次数减少，Old的回收次数增加，总体GC累积时间下降，应用吞吐量上升，最差响应时间变慢(即便和PS比较也更差，是我的测试有问题?)。
结论
app停顿3s是不可接受的，因此倾向于使用CMS；CMS的default young gen相当小，于是设置Xmn。对于更加Prefer响应的应用，下面配置是否是黄金标配:
JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:+UseParNewGC" JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:+UseConcMarkSweepGC" JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:+CMSParallelRemarkEnabled" JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:SurvivorRatio=8" JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:MaxTenuringThreshold=1"JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75"JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly"
