GC調優(Tuning Garbage Collection)和其他性能調優是同樣的原理。初學者可能會被 200 多個 GC參數弄得一頭霧水, 然后隨便調整幾個來試試結果,又或者修改幾行代碼來測試。其實只要參照下面的步驟，就能保證你的調優方向正確:

列出性能調優指標(State your performance goals)

執行測試(Run tests)

檢查結果(Measure the results)

與目標進行對比(Compare the results with the goals)

如果達不到指標, 修改配置參數, 然后繼續測試(go back to running tests)

第一步, 我們需要做的事情就是: 制定明確的GC性能指標。對所有性能監控和管理來說, 有三個維度是通用的:

• Latency(延遲)
• Throughput(吞吐量)
• Capacity(系統容量)

我們先講解基本概念,然后再演示如何使用這些指標。如果您對 延遲、吞吐量和系統容量等概念很熟悉, 可以跳過這一小節。

核心概念(Core Concepts)

我們先來看一家工廠的裝配流水線。工人在流水線將現成的組件按順序拼接,組裝成自行車。通過實地觀測, 我們發現從組件進入生產線，到另一端組裝成自行車需要4小時。

繼續觀察,我們還發現,此后每分鐘就有1輛自行車完成組裝, 每天24小時,一直如此。將這個模型簡化, 并忽略維護窗口期后得出結論：?這條流水線每小時可以組裝60輛自行車。

說明: 時間窗口/窗口期，請類比車站賣票的窗口，是一段規定/限定做某件事的時間段。

通過這兩種測量方法, 就知道了生產線的相關性能信息：?延遲與吞吐量:

• 生產線的延遲:?4小時
• 生產線的吞吐量:?60輛/小時

請注意, 衡量延遲的時間單位根據具體需要而確定 —— 從納秒(nanosecond)到幾千年(millennia)都有可能。系統的吞吐量是每個單位時間內完成的操作。操作(Operations)一般是特定系統相關的東西。在本例中,選擇的時間單位是小時, 操作就是對自行車的組裝。

掌握了延遲和吞吐量兩個概念之后, 讓我們對這個工廠來進行實際的調優。自行車的需求在一段時間內都很穩定, 生產線組裝自行車有四個小時延遲, 而吞吐量在幾個月以來都很穩定: 60輛/小時。假設某個銷售團隊突然業績暴漲, 對自行車的需求增加了1倍。客戶每天需要的自行車不再是 60 * 24 = 1440輛, 而是 2*1440 = 2880輛/天。老板對工廠的產能不滿意，想要做些調整以提升產能。

看起來總經理很容易得出正確的判斷, 系統的延遲沒法子進行處理 —— 他關注的是每天的自行車生產總量。得出這個結論以后, 假若工廠資金充足, 那么應該立即采取措施, 改善吞吐量以增加產能。

我們很快會看到, 這家工廠有兩條相同的生產線。每條生產線一分鐘可以組裝一輛成品自行車。 可以想象，每天生產的自行車數量會增加一倍。達到 2880輛/天。要注意的是, 不需要減少自行車的裝配時間 —— 從開始到結束依然需要 4 小時。

巧合的是，這樣進行的性能優化,同時增加了吞吐量和產能。一般來說，我們會先測量當前的系統性能, 再設定新目標, 只優化系統的某個方面來滿足性能指標。

在這里做了一個很重要的決定 —— 要增加吞吐量,而不是減小延遲。在增加吞吐量的同時, 也需要增加系統容量。比起原來的情況, 現在需要兩條流水線來生產出所需的自行車。在這種情況下, 增加系統的吞吐量并不是免費的, 需要水平擴展, 以滿足增加的吞吐量需求。

在處理性能問題時, 應該考慮到還有另一種看似不相關的解決辦法。假如生產線的延遲從1分鐘降低為30秒,那么吞吐量同樣可以增長 1 倍。

或者是降低延遲, 或者是客戶非常有錢。軟件工程里有一種相似的說法 —— 每個性能問題背后,總有兩種不同的解決辦法。 可以用更多的機器, 或者是花精力來改善性能低下的代碼。

Latency(延遲)

GC的延遲指標由一般的延遲需求決定。延遲指標通常如下所述:

• 所有交易必須在10秒內得到響應
• 90%的訂單付款操作必須在3秒以內處理完成
• 推薦商品必須在 100 ms 內展示到用戶面前

面對這類性能指標時, 需要確保在交易過程中, GC暫停不能占用太多時間，否則就滿足不了指標。“不能占用太多” 的意思需要視具體情況而定, 還要考慮到其他因素, 比如外部數據源的交互時間(round-trips), 鎖競爭(lock contention), 以及其他的安全點等等。

假設性能需求為:?90%的交易要在?1000ms?以內完成, 每次交易最長不能超過?10秒。 根據經驗, 假設GC暫停時間比例不能超過10%。 也就是說, 90%的GC暫停必須在?100ms?內結束, 也不能有超過?1000ms?的GC暫停。為簡單起見, 我們忽略在同一次交易過程中發生多次GC停頓的可能性。

有了正式的需求,下一步就是檢查暫停時間。在本節中我們通過查看GC日志, 檢查一下GC暫停的時間。相關的信息散落在不同的日志片段中, 看下面的數據:

2015-06-04T13:34:16.974-0200: 2.578: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 93677K->70109K(254976K)] [ParOldGen: 499597K->511230K(761856K)] 593275K->581339K(1016832K), [Metaspace: 2936K->2936K(1056768K)] , 0.0713174 secs] [Times: user=0.21 sys=0.02, real=0.07 secs

這表示一次GC暫停, 在?2015-06-04T13:34:16?這個時刻觸發. 對應于JVM啟動之后的?2,578 ms。

此事件將應用線程暫停了?0.0713174?秒。雖然花費的總時間為 210 ms, 但因為是多核CPU機器, 所以最重要的數字是應用線程被暫停的總時間, 這里使用的是并行GC, 所以暫停時間大約為?70ms?。 這次GC的暫停時間小于?100ms?的閾值，滿足需求。

繼續分析, 從所有GC日志中提取出暫停相關的數據, 匯總之后就可以得知是否滿足需求。

Throughput(吞吐量)

吞吐量和延遲指標有很大區別。當然兩者都是根據一般吞吐量需求而得出的。一般吞吐量需求(Generic requirements for throughput) 類似這樣:

• 解決方案每天必須處理 100萬個訂單
• 解決方案必須支持1000個登錄用戶,同時在5-10秒內執行某個操作: A、B或C
• 每周對所有客戶進行統計, 時間不能超過6小時，時間窗口為每周日晚12點到次日6點之間。

可以看出,吞吐量需求不是針對單個操作的, 而是在給定的時間內, 系統必須完成多少個操作。和延遲需求類似, GC調優也需要確定GC行為所消耗的總時間。每個系統能接受的時間不同, 一般來說, GC占用的總時間比不能超過?10%。

現在假設需求為: 每分鐘處理 1000 筆交易。同時, 每分鐘GC暫停的總時間不能超過6秒(即10%)。

有了正式的需求, 下一步就是獲取相關的信息。依然是從GC日志中提取數據, 可以看到類似這樣的信息:

2015-06-04T13:34:16.974-0200: 2.578: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 93677K->70109K(254976K)] [ParOldGen: 499597K->511230K(761856K)] 593275K->581339K(1016832K), [Metaspace: 2936K->2936K(1056768K)], 0.0713174 secs] [Times: user=0.21 sys=0.02, real=0.07 secs

此時我們對 用戶耗時(user)和系統耗時(sys)感興趣, 而不關心實際耗時(real)。在這里, 我們關心的時間為?0.23s(user + sys = 0.21 + 0.02 s), 這段時間內, GC暫停占用了 cpu 資源。 重要的是, 系統運行在多核機器上, 轉換為實際的停頓時間(stop-the-world)為?0.0713174秒, 下面的計算會用到這個數字。

提取出有用的信息后, 剩下要做的就是統計每分鐘內GC暫停的總時間。看看是否滿足需求: 每分鐘內總的暫停時間不得超過6000毫秒(6秒)。

Capacity(系統容量)

系統容量(Capacity)需求,是在達成吞吐量和延遲指標的情況下,對硬件環境的額外約束。這類需求大多是來源于計算資源或者預算方面的原因。例如:

• 系統必須能部署到小于512 MB內存的Android設備上
• 系統必須部署在Amazon?EC2實例上, 配置不得超過?c3.xlarge(4核8GB)。
• 每月的 Amazon EC2 賬單不得超過?$12,000

因此, 在滿足延遲和吞吐量需求的基礎上必須考慮系統容量。可以說, 假若有無限的計算資源可供揮霍, 那么任何 延遲和吞吐量指標 都不成問題, 但現實情況是, 預算(budget)和其他約束限制了可用的資源。

相關示例

介紹完性能調優的三個維度后, 我們來進行實際的操作以達成GC性能指標。

請看下面的代碼:

//imports skipped for brevity public class Producer implements Runnable { private static ScheduledExecutorService executorService = Executors.newScheduledThreadPool(2); private Deque<byte[]> deque; private int objectSize; private int queueSize; public Producer(int objectSize, int ttl) { this.deque = new ArrayDeque<byte[]>(); this.objectSize = objectSize; this.queueSize = ttl * 1000; } @Override public void run() { for (int i = 0; i < 100; i++)

轉載于:https://www.cnblogs.com/java-chen-hao/p/10650544.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GC参考手册 —— GC 调优(基础篇)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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