GC日志格式
本文是JVM层GC调优（上）的后续，在上一篇文章中，我们介绍了JVM的内存结构、常见的垃圾回收算法以及垃圾收集器和不同收集器中的一些GC调优参数。所以通过上文，我们也对GC相关的内容有了一定的了解。
但是光知道一些调优参数是没用的，我们需要能够从GC的日志中去分析可以调优的地方，这样才能使用这些参数去进行相应的调整，所以本小节将介绍一下不同收集器的GC日志格式。
我们这里以Tomcat为例，首先需要在Tomcat的catalina.sh脚本文件中加入打印GC日志的相关参数，如下：
参数说明：
· -XX:+PrintGCDetails 打印GC的详细信息
· -XX:+PrintGCTimeStamps、-XX:+PrintGCDateStamps 打印GC的时间
· -Xloggc:$CATALINA_HOME/logs/gc.log 指定GC日志文件所存放的路径
· -XX:+PrintHeapAtGC 在GC发生的前后打印堆信息
· -XX:+PrintTenuringDistribution 打印对象的年龄信息
默认情况下，JDK1.8使用的是Parallel GC，以下是我们设置了参数后，所输出的日志格式片段如下：
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注：如果默认不是使用Parallel GC的话，可以加上这个参数启用：-XX:+UseParallelGC。我们主要关注GC的详细信息，所以我就截取这一部分进行一个简单的说明：
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知道了如何去查看Parallel GC的日志格式后，我们再来看看CMS GC的日志格式。同样的，到catalina.sh中配置启用CMS GC，如下示例：
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启用CMS GC后，所输出的日志格式片段如下：
{
同样的，我们主要关注GC的详细信息，所以我就截取这一部分进行一个简单的说明：
2018
然后还有老年代的GC信息，以下这个片段是CMS GC特有的日志信息格式，也就是完整的一次Full GC过程：
2018
接下来就是G1的日志格式，G1在JDK1.8后被广泛使用，所以是需要好好了解一下它的日志格式的。同样的，需要先到catalina.sh中配置启用G1，如下示例：
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启用C1 GC后，所输出的日志格式片段如下，可以看到与之前的的日志格式区别就比较大了，因为G1的垃圾回收过程也比较复杂：
{
同样的，我们主要关注GC的详细信息，所以我就截取这一部分进行一个简单的说明：
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我们也知道，G1收集器里还有一个全局并发标记（global concurrent marking）概念，触发时其日志格式如下，与CMS的标记过程有些类似，这里截取出来做一个简单的说明：
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... 略 ...
2018
可视化工具分析GC日志
在上一小节中，我们已经了解了常用的几种垃圾收集器的GC日志格式。俗话说：工欲善其事，必先利其器。在进行GC调优之前我们需要先学习如何使用可视化的GC日志分析工具，去分析GC的日志格式，以此来得知该收集器的响应时间和吞吐量是多少，然后才能针对这两个点去进行调优。这里要介绍的工具是：
在线工具：http://gceasy.io/
GCViewer
首先我们来看在线的工具，在浏览器上访问http://gceasy.io/，然后上传一个GC日志文件，我这里上传的是 Parallel GC 收集器的日志文件：
稍等一会后，该工具就可以帮我们分析出如下这些可视化的图表及表格数据：
往下拉我们还可以看到交互图：
以及各种GC时的状态信息：
触发GC的原因也做了一个统计：
在页面的最上端，还可以下载本次分析的结果报告：
其他类型的垃圾收集器也是类似的，所以这里也不再演示了，毕竟都是图形化操作的，图表数据也很直观，而且在报告中也已经对各个点进行了说明。
所以接下来我们看看GCViewer的使用，这是一款开源的、用Java编写的客户端工具，GitHub地址如下：
https://github.com/chewiebug/GCViewer
下载压缩包即可，下载好后进行解压，使用cmd进入解压后的目录，然后使用maven命令对其进行编译打包：
D:GCViewGCViewer-develop>mvn clean package -Dmaven.test.skip
第一次打包的过程稍微有些慢，打包成功后，可以在target目录下看到一个jar包，双击这个jar包即可运行：
打开后主界面如下：
同样的，打开一个GC日志文件，我这里仍然使用Parallel GC的日志文件作为演示：
打开后，可以看到一个概览的图表：
从Summary选项卡中查看吞吐量：
停顿时间则在Pause选项卡里：
Memory选项卡里自然就是查看内存相关的统计信息了：
查看触发GC的原因在Event Detail选项卡里：
关于GCViewer就介绍到这，详细的说明可以参考官方的文档。
Parallel GC调优
GC调优无外乎以下三个步骤：
打印GC日志
根据日志得到关键性能指标
分析GC原因，调整JVM参数
Parallel GC调优的指导原则：
除非确定，否则不要设置最大堆内存
优先设置吞吐量目标
如果吞吐量目标达不到，调大最大内存，不能让OS使用Swap，如果仍然达不到，降低目标
如果吞吐量能达到，但GC时间太长，则设置停顿时间的目标
现在我们来简单的实战一把GC调优，同样的，还是以Tomcat为例，使用Parallel GC。首先设置一些初始参数：
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重启Tomcat完成后，把GC日志下载到本地，然后使用上一小节所介绍到的可视化工具进行分析，首先要关注的是吞吐量和停顿时间的数据，在下图中可以看到最大停顿时间有点长：
我们再看看各种GC的状态信息，发现Full GC发生了三次，所以才导致最大停顿时间有点长：
然后我们看看触发GC的原因，可以看到是Metaspace区域分配内存失败导致的：
所以就可以得知是Metaspace区域的内存有点小了，仅仅是启动的过程就发生了三次Full GC，那么我们就需要给Metaspace区域调大些内存。其实在页面顶端，该工具也很智能的提示了我们需要调整的地方：
我这里的Metaspace区域内存大小默认为34M，所以我先给它调到64M看看。调优是一个不断重复尝试的过程，至于需要尝试多少次完全取决于经验和运气了。在之前的初始化参数中，加入如下参数：
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再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析，可以发现最大停顿时间明显变短了：
那么除此之外我们还可以做哪些调优呢？在本小节的开头我们也说了，当使用Parallel GC的时候，我们可以设置吞吐量目标和停顿时间目标，让它去自动进行调整。在之前的参数中，加入如下参数：
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再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析，发现停顿时间变化并不大，吞吐量反而还降低了一些，实际上这点差距是很小的，毕竟这只是一个Tomcat启动过程中的GC日志：
但是我们会发现，调整了一些参数后，Full GC的次数是少了，但是Young GC的次数仍然没有降下来，虽然不可以随便修改堆的大小，但我们可以稍微修改动态扩容增量的参数。在之前的参数中，加入如下参数：
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再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析，可以看到，稍微比之前好了那么一些，Young GC比之前减少了两次：
关于Parallel GC的调优就先介绍到这，实际上调优都是需要经验来积累的，不是一蹴而就的，所以这里也只是给出一些调优的步骤、方式而已。
G1调优
在上一小节中，我们介绍了Parallel GC的调优，而在本小节中，将介绍一下G1收集器的调优。G1 GC的最佳实践：
年轻代大小：避免使用-Xmn、-XX:NewRatio等显式设置Young区大小，会覆盖暂停时间目标
暂停时间目标：暂停时间不要太严苛，其吞吐量目标是90%的应用程序时间和10%的垃圾回收时间，太严苛会直接影响到吞吐量
同样的，我们先不设置任何调优参数，只是设置一些初始参数，然后再来做对比，也是以Tomcat为例（之前Parallel GC相关的参数要去掉），如下：
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和之前一样，重启Tomcat完成后，把GC日志下载到本地，然后上传到工具上进行分析，可以看到使用了G1后，停顿时间明显小了很多，但吞吐量变化不大，因为G1是停顿时间优先的收集器：
从触发GC的原因可以看到，Metaspace区域发生了一次GC，并且Young GC的次数也比较多：
同样的，在页面顶端，该工具也提示了我们可以调整Metaspace区域的大小：
那我们就和之前一样，调大Metaspace区域看看：
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再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析，可以看到吞吐量上去了一些：
而且也没有再发生Full GC了：
但是从上图中可以看到Young GC的次数依然很多，我们可以试着将堆的大小调大一些看看。如下：
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再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析，可以看到吞吐量和停顿时间却变长了一些：
但是Young GC的次数明显少了很多：
我们都知道G1是停顿时间优先的收集器，所以我们可以设置一个停顿时间目标，让G1自己自动调整去达到这个目标。如下：
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再次将日志文件上传到可视化工具中进行分析，结果是吞吐量上去了一些，但停顿时间却变长了一些：
因为这个Tomcat里面也没有跑什么实际的应用，所以调优的变化并不是很大，但是也是有那么一些差别的。G1收集器的调优参数无非也就这几个，更多的是要对日志进行分析以及经验的积累，才能得出高效的调优方式。
