xinyin025/learn.lianglianglee.com
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/zhwei820/learn.lianglianglee.com.git synced 2025-09-26 13:16:41 +08:00
Code Issues Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
a58c866405
learn.lianglianglee.com/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/19 GC 日志解读与分析（实例分析中篇）.md.html
周伟 0f006e4e9b add
2022-05-11 18:57:05 +08:00

1359 lines
36 KiB
HTML
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

<!DOCTYPE html>
<!-- saved from url=(0046)https://kaiiiz.github.io/hexo-theme-book-demo/ -->
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1.0, user-scalable=no">
<link rel="icon" href="/static/favicon.png">
<title>19 GC 日志解读与分析（实例分析中篇）.md.html</title>
<!-- Spectre.css framework -->
<link rel="stylesheet" href="/static/index.css">
<!-- theme css & js -->
<meta name="generator" content="Hexo 4.2.0">
</head>
<body>
<div class="book-container">
<div class="book-sidebar">
<div class="book-brand">
<a href="/">
<img src="/static/favicon.png">
<span>技术文章摘抄</span>
</a>
</div>
<div class="book-menu uncollapsible">
<ul class="uncollapsible">
<li><a href="/" class="current-tab">首页</a></li>
</ul>
<ul class="uncollapsible">
<li><a href="../">上一级</a></li>
</ul>
<ul class="uncollapsible">
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/01 阅读此专栏的正确姿势.md.html">01 阅读此专栏的正确姿势.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/02 环境准备：千里之行，始于足下.md.html">02 环境准备：千里之行，始于足下.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/03 常用性能指标：没有量化，就没有改进.md.html">03 常用性能指标：没有量化，就没有改进.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/04 JVM 基础知识：不积跬步，无以至千里.md.html">04 JVM 基础知识：不积跬步，无以至千里.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/05 Java 字节码技术：不积细流，无以成江河.md.html">05 Java 字节码技术：不积细流，无以成江河.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/06 Java 类加载器：山不辞土，故能成其高.md.html">06 Java 类加载器：山不辞土，故能成其高.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/07 Java 内存模型：海不辞水，故能成其深.md.html">07 Java 内存模型：海不辞水，故能成其深.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/08 JVM 启动参数详解：博观而约取、厚积而薄发.md.html">08 JVM 启动参数详解：博观而约取、厚积而薄发.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/09 JDK 内置命令行工具：工欲善其事，必先利其器.md.html">09 JDK 内置命令行工具：工欲善其事，必先利其器.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/10 JDK 内置图形界面工具：海阔凭鱼跃，天高任鸟飞.md.html">10 JDK 内置图形界面工具：海阔凭鱼跃，天高任鸟飞.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/11 JDWP 简介：十步杀一人，千里不留行.md.html">11 JDWP 简介：十步杀一人，千里不留行.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/12 JMX 与相关工具：山高月小，水落石出.md.html">12 JMX 与相关工具：山高月小，水落石出.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/13 常见的 GC 算法（GC 的背景与原理）.md.html">13 常见的 GC 算法（GC 的背景与原理）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/14 常见的 GC 算法（ParallelCMSG1）.md.html">14 常见的 GC 算法（ParallelCMSG1）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/15 Java11 ZGC 和 Java12 Shenandoah 介绍：苟日新、日日新、又日新.md.html">15 Java11 ZGC 和 Java12 Shenandoah 介绍：苟日新、日日新、又日新.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/16 Oracle GraalVM 介绍：会当凌绝顶、一览众山小.md.html">16 Oracle GraalVM 介绍：会当凌绝顶、一览众山小.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/17 GC 日志解读与分析（基础配置）.md.html">17 GC 日志解读与分析（基础配置）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/18 GC 日志解读与分析（实例分析上篇）.md.html">18 GC 日志解读与分析（实例分析上篇）.md.html</a>
</li>
<li>
<a class="current-tab" href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/19 GC 日志解读与分析（实例分析中篇）.md.html">19 GC 日志解读与分析（实例分析中篇）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/20 GC 日志解读与分析（实例分析下篇）.md.html">20 GC 日志解读与分析（实例分析下篇）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/21 GC 日志解读与分析（番外篇可视化工具）.md.html">21 GC 日志解读与分析（番外篇可视化工具）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/22 JVM 的线程堆栈等数据分析：操千曲而后晓声、观千剑而后识器.md.html">22 JVM 的线程堆栈等数据分析：操千曲而后晓声、观千剑而后识器.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/23 内存分析与相关工具上篇（内存布局与分析工具）.md.html">23 内存分析与相关工具上篇（内存布局与分析工具）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/24 内存分析与相关工具下篇（常见问题分析）.md.html">24 内存分析与相关工具下篇（常见问题分析）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/25 FastThread 相关的工具介绍：欲穷千里目，更上一层楼.md.html">25 FastThread 相关的工具介绍：欲穷千里目，更上一层楼.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/26 面临复杂问题时的几个高级工具：它山之石，可以攻玉.md.html">26 面临复杂问题时的几个高级工具：它山之石，可以攻玉.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/27 JVM 问题排查分析上篇（调优经验）.md.html">27 JVM 问题排查分析上篇（调优经验）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/28 JVM 问题排查分析下篇（案例实战）.md.html">28 JVM 问题排查分析下篇（案例实战）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/29 GC 疑难情况问题排查与分析（上篇）.md.html">29 GC 疑难情况问题排查与分析（上篇）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/30 GC 疑难情况问题排查与分析（下篇）.md.html">30 GC 疑难情况问题排查与分析（下篇）.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/31 JVM 相关的常见面试问题汇总：运筹策帷帐之中，决胜于千里之外.md.html">31 JVM 相关的常见面试问题汇总：运筹策帷帐之中，决胜于千里之外.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/32 应对容器时代面临的挑战：长风破浪会有时、直挂云帆济沧海.md.html">32 应对容器时代面临的挑战：长风破浪会有时、直挂云帆济沧海.md.html</a>
</li>
</ul>
</div>
</div>
<div class="sidebar-toggle" onclick="sidebar_toggle()" onmouseover="add_inner()" onmouseleave="remove_inner()">
<div class="sidebar-toggle-inner"></div>
</div>
<script>
function add_inner() {
let inner = document.querySelector('.sidebar-toggle-inner')
inner.classList.add('show')
}
function remove_inner() {
let inner = document.querySelector('.sidebar-toggle-inner')
inner.classList.remove('show')
}
function sidebar_toggle() {
let sidebar_toggle = document.querySelector('.sidebar-toggle')
let sidebar = document.querySelector('.book-sidebar')
let content = document.querySelector('.off-canvas-content')
if (sidebar_toggle.classList.contains('extend')) { // show
sidebar_toggle.classList.remove('extend')
sidebar.classList.remove('hide')
content.classList.remove('extend')
} else { // hide
sidebar_toggle.classList.add('extend')
sidebar.classList.add('hide')
content.classList.add('extend')
}
}
function open_sidebar() {
let sidebar = document.querySelector('.book-sidebar')
let overlay = document.querySelector('.off-canvas-overlay')
sidebar.classList.add('show')
overlay.classList.add('show')
}
function hide_canvas() {
let sidebar = document.querySelector('.book-sidebar')
let overlay = document.querySelector('.off-canvas-overlay')
sidebar.classList.remove('show')
overlay.classList.remove('show')
}
</script>
<div class="off-canvas-content">
<div class="columns">
<div class="column col-12 col-lg-12">
<div class="book-navbar">
<!-- For Responsive Layout -->
<header class="navbar">
<section class="navbar-section">
<a onclick="open_sidebar()">
<i class="icon icon-menu"></i>
</a>
</section>
</header>
</div>
<div class="book-content" style="max-width: 960px; margin: 0 auto;
overflow-x: auto;
overflow-y: hidden;">
<div class="book-post">
<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>19 GC 日志解读与分析（实例分析中篇）</h1>
<h3>CMS 的 GC 日志解读</h3>
<p>CMS 也可称为“并发标记清除垃圾收集器”。其设计目标是避免在老年代 GC 时出现长时间的卡顿。默认情况下，CMS 使用的并发线程数等于 CPU 内核数的 1/4。</p>
<p>通过以下选项来指定 CMS 垃圾收集器：</p>
<pre><code class="language-shell">-XX:+UseConcMarkSweepGC
</code></pre>
<p>如果 CPU 资源受限，CMS 的吞吐量会比并行 GC 差一些。示例：</p>
<pre><code class="language-shell"># 请注意命令行启动时没有换行，此处是方便大家阅读。
java -XX:+UseConcMarkSweepGC
-Xms512m
-Xmx512m
-Xloggc：gc.demo.log
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
demo.jvm0204.GCLogAnalysis
</code></pre>
<p>和前面分析的串行 GC/并行 GC 一样，我们将程序启动起来，看看 CMS 算法生成的 GC 日志是什么样子：</p>
<pre><code class="language-shell">Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.162-b12) 。。。
Memory： 4k page，physical 16777216k(1168104k free)
CommandLine flags：
-XX:InitialHeapSize=536870912 -XX:MaxHeapSize=536870912
-XX:MaxNewSize=178958336 -XX:MaxTenuringThreshold=6
-XX:NewSize=178958336 -XX:OldPLABSize=16 -XX:OldSize=357912576
-XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops
-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
2019-12-22T00:00:31.865-0800: 1.067：
[GC (Allocation Failure)
2019-12-22T00:00:31.865-0800: 1.067：
[ParNew： 136418K-&gt;17311K(157248K)，0.0233955 secs]
442378K-&gt;360181K(506816K)，0.0234719 secs]
[Times: user=0.10 sys=0.02，real=0.02 secs]
2019-12-22T00:00:31.889-0800: 1.091：
[GC (CMS Initial Mark)
[1 CMS-initial-mark: 342870K(349568K)]
363883K(506816K)，0.0002262 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
2019-12-22T00:00:31.889-0800: 1.091：
[CMS-concurrent-mark-start]
2019-12-22T00:00:31.890-0800: 1.092：
[CMS-concurrent-mark: 0.001/0.001 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.01 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.092：
[CMS-concurrent-preclean-start]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093：
[CMS-concurrent-preclean: 0.001/0.001 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093：
[CMS-concurrent-abortable-preclean-start]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093：
[CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.000/0.000 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093：
[GC (CMS Final Remark)
[YG occupancy: 26095 K (157248 K)]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093：
[Rescan (parallel) ，0.0002680 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093：
[weak refs processing，0.0000230 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093：
[class unloading，0.0004008 secs]
2019-12-22T00:00:31.892-0800: 1.094：
[scrub symbol table，0.0006072 secs]
2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095：
[scrub string table，0.0001769 secs]
[1 CMS-remark: 342870K(349568K)]
368965K(506816K)，0.0015928 secs]
[Times: user=0.01 sys=0.00,real=0.00 secs]
2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095：
[CMS-concurrent-sweep-start]
2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095：
[CMS-concurrent-sweep： 0.000/0.000 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095：
[CMS-concurrent-reset-start]
2019-12-22T00:00:31.894-0800: 1.096：
[CMS-concurrent-reset: 0.000/0.000 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
</code></pre>
<p>这只是摘录的一部分 GC 日志。比起串行 GC/并行 GC 来说，CMS 的日志信息复杂了很多，这一方面是因为 CMS 拥有更加精细的 GC 步骤，另一方面 GC 日志很详细就意味着暴露出来的信息也就更全面细致。</p>
<h4><strong>Minor GC 日志分析</strong></h4>
<p>最前面的几行日志是清理年轻代的 Minor GC 事件：</p>
<pre><code class="language-shell">2019-12-22T00:00:31.865-0800: 1.067：
[GC (Allocation Failure)
2019-12-22T00:00:31.865-0800: 1.067：
[ParNew： 136418K-&gt;17311K(157248K)，0.0233955 secs]
442378K-&gt;360181K(506816K)，0.0234719 secs]
[Times: user=0.10 sys=0.02，real=0.02 secs]
</code></pre>
<p>我们一起来解读：</p>
<ol>
<li><code>2019-12-22T00:00:31.865-0800: 1.067</code>：GC 事件开始的时间。</li>
<li><code>GC (Allocation Failure)</code>：用来区分 Minor GC 还是 Full GC 的标志。<code>GC</code> 表明这是一次“小型 GC”；<code>Allocation Failure</code> 表示触发 GC 的原因。本次 GC 事件，是由于年轻代可用空间不足，新对象的内存分配失败引起的。</li>
<li><code>[ParNew： 136418K-&gt;17311K(157248K)，0.0233955 secs]</code>：其中 <code>ParNew</code> 是垃圾收集器的名称，对应的就是前面日志中打印的 <code>-XX:+UseParNewGC</code> 这个命令行标志。表示在年轻代中使用的“并行的标记—复制（mark-copy）”垃圾收集器，专门设计了用来配合 CMS 垃圾收集器，因为 CMS 只负责回收老年代。后面的数字表示 GC 前后的年轻代使用量变化，以及年轻代的总大小。<code>0.0233955 secs</code> 是消耗的时间。</li>
<li><code>442378K-&gt;360181K(506816K)，0.0234719 secs</code>：表示 GC 前后堆内存的使用量变化，以及堆内存空间的大小。消耗的时间是 <code>0.0234719 secs</code>，和前面的 ParNew 部分的时间基本上一样。</li>
<li><code>[Times: user=0.10 sys=0.02，real=0.02 secs]</code>：GC 事件的持续时间。<code>user</code> 是 GC 线程所消耗的总 CPU 时间；<code>sys</code> 是操作系统调用和系统等待事件消耗的时间；应用程序实际暂停的时间 <code>real ~= (user + sys)/GC线程数</code>。我的机器是 4 核 8 线程，而这里是 6 倍的比例，因为总有一定比例的处理过程是不能并行执行的。</li>
</ol>
<p>进一步计算和分析可以得知，在 GC 之前，年轻代使用量为 136418K/157248K=86%。堆内存的使用率为 442378K/506816K=87%。稍微估算一下，老年代的使用率为：(442378K-136418K)/(506816K-157248K)=(305960K /349568K)=87%。这里是凑巧了，GC 之前 3 个比例都在 87% 左右。</p>
<p>GC 之后呢？年轻代使用量为 17311K ~= 17%，下降了 119107K。堆内存使用量为 360181K ~= 71%，只下降了 82197K。两个下降值相减，就是年轻代提升到老年代的内存量：119107-82197=36910K。</p>
<p>那么老年代空间有多大？老年代使用量是多少？正在阅读的同学，请开动脑筋，用这些数字算一下。</p>
<p>此次 GC 的内存变化示意图为：</p>
<p><img src="assets/13640c30-63ac-11ea-a283-8f19fc193c49" alt="4438116.png" /></p>
<p>哇塞，这个数字不得了，老年代使用量 98% 了，非常高了。后面紧跟着就是一条 Full GC 的日志，请接着往下看。</p>
<h4><strong>Full GC 日志分析</strong></h4>
<p>实际上这次截取的年轻代 GC 日志和 FullGC 日志是紧连着的，我们从间隔时间也能大致看出来，<code>1.067 + 0.02secs ~ 1.091</code>。</p>
<p>CMS 的日志是一种完全不同的格式，并且很长，因为 CMS 对老年代进行垃圾收集时每个阶段都会有自己的日志。为了简洁，我们将对这部分日志按照阶段依次介绍。</p>
<p>首先来看 CMS 这次 FullGC 的日志：</p>
<pre><code class="language-shell">2019-12-22T00:00:31.889-0800: 1.091:
[GC (CMS Initial Mark)
[1 CMS-initial-mark: 342870K(349568K)]
363883K(506816K)，0.0002262 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
2019-12-22T00:00:31.889-0800: 1.091:
[CMS-concurrent-mark-start]
2019-12-22T00:00:31.890-0800: 1.092:
[CMS-concurrent-mark: 0.001/0.001 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.01 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.092:
[CMS-concurrent-preclean-start]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[CMS-concurrent-preclean: 0.001/0.001 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[CMS-concurrent-abortable-preclean-start]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.000/0.000 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[GC (CMS Final Remark)
[YG occupancy: 26095 K (157248 K)]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[Rescan (parallel) ，0.0002680 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[weak refs processing，0.0000230 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[class unloading，0.0004008 secs]
2019-12-22T00:00:31.892-0800: 1.094:
[scrub symbol table，0.0006072 secs]
2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095:
[scrub string table，0.0001769 secs]
[1 CMS-remark: 342870K(349568K)]
368965K(506816K)，0.0015928 secs]
[Times: user=0.01 sys=0.00,real=0.00 secs]
2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095:
[CMS-concurrent-sweep-start]
2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095:
[CMS-concurrent-sweep： 0.000/0.000 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095:
[CMS-concurrent-reset-start]
2019-12-22T00:00:31.894-0800: 1.096:
[CMS-concurrent-reset: 0.000/0.000 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
</code></pre>
<p>在实际运行中，CMS 在进行老年代的并发垃圾回收时，可能会伴随着多次年轻代的 Minor GC（想想是为什么）。在这种情况下，Full GC 的日志中可能会掺杂着多次 Minor GC 事件。</p>
<p><strong>阶段 1：Initial Mark（初始标记）</strong></p>
<p>前面章节提到过，这个阶段伴随着 STW 暂停。初始标记的目标是标记所有的根对象，包括 GC ROOT 直接引用的对象，以及被年轻代中所有存活对象所引用的对象。后面这部分也非常重要，因为老年代是独立进行回收的。</p>
<p>先看这个阶段的日志：</p>
<pre><code class="language-shell">2019-12-22T00:00:31.889-0800: 1.091:
[GC (CMS Initial Mark)
[1 CMS-initial-mark: 342870K(349568K)]
363883K(506816K), 0.0002262 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
</code></pre>
<p>让我们简单解读一下：</p>
<ol>
<li><code>2019-12-22T00:00:31.889-0800: 1.091:</code>：时间部分就不讲了，参考前面的解读。后面的其他阶段也一样，不再进行重复介绍。</li>
<li><code>CMS Initial Mark</code>：这个阶段的名称为“Initial Mark”，会标记所有的 GC Root。</li>
<li><code>[1 CMS-initial-mark: 342870K(349568K)]</code>：这部分数字表示老年代的使用量，以及老年代的空间大小。</li>
<li><code>363883K(506816K)，0.0002262 secs</code>：当前堆内存的使用量，以及可用堆的大小、消耗的时间。可以看出这个时间非常短，只有 0.2 毫秒左右，因为要标记的这些 Roo 数量很少。</li>
<li><code>[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]</code>：初始标记事件暂停的时间，可以看到可以忽略不计。</li>
</ol>
<p><strong>阶段 2：Concurrent Mark（并发标记）</strong></p>
<p>在并发标记阶段，CMS 从前一阶段“Initial Mark”找到的 ROOT 开始算起，遍历老年代并标记所有的存活对象。</p>
<p>看看这个阶段的 GC 日志：</p>
<pre><code class="language-shell">2019-12-22T00:00:31.889-0800: 1.091:
[CMS-concurrent-mark-start]
2019-12-22T00:00:31.890-0800: 1.092:
[CMS-concurrent-mark: 0.001/0.001 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.01 secs]
</code></pre>
<p>简单解读一下：</p>
<ol>
<li><code>CMS-concurrent-mark</code>：指明了是 CMS 垃圾收集器所处的阶段为并发标记（“Concurrent Mark”）。</li>
<li><code>0.001/0.001 secs</code>：此阶段的持续时间，分别是 GC 线程消耗的时间和实际消耗的时间。</li>
<li><code>[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.01 secs]</code>：<code>Times</code> 对并发阶段来说这些时间并没多少意义，因为是从并发标记开始时刻计算的，而这段时间应用线程也在执行，所以这个时间只是一个大概的值。</li>
</ol>
<p><strong>阶段 3：Concurrent Preclean（并发预清理）</strong></p>
<p>此阶段同样是与应用线程并发执行的，不需要停止应用线程。</p>
<p>看看并发预清理阶段的 GC 日志：</p>
<pre><code class="language-shell">2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.092:
[CMS-concurrent-preclean-start]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[CMS-concurrent-preclean: 0.001/0.001 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
</code></pre>
<p>简单解读：</p>
<ol>
<li><code>CMS-concurrent-preclean</code>：表明这是并发预清理阶段的日志，这个阶段会统计前面的并发标记阶段执行过程中发生了改变的对象。</li>
<li><code>0.001/0.001 secs</code>：此阶段的持续时间，分别是 GC 线程运行时间和实际占用的时间。</li>
<li><code>[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]</code>：Times 这部分对并发阶段来说没多少意义，因为是从开始时间计算的，而这段时间内不仅 GC 线程在执行并发预清理，应用线程也在运行。</li>
</ol>
<p><strong>阶段 4：Concurrent Abortable Preclean（可取消的并发预清理）</strong></p>
<p>此阶段也不停止应用线程，尝试在会触发 STW 的 Final Remark 阶段开始之前，尽可能地多干一些活。</p>
<p>本阶段的具体时间取决于多种因素，因为它循环做同样的事情，直到满足某一个退出条件（如迭代次数、有用工作量、消耗的系统时间等等）。</p>
<p>看看 GC 日志：</p>
<pre><code class="language-shell">2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[CMS-concurrent-abortable-preclean-start]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.000/0.000 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
</code></pre>
<p>简单解读：</p>
<ol>
<li><code>CMS-concurrent-abortable-preclean</code>：指示此阶段的名称：“Concurrent Abortable Preclean”。</li>
<li><code>0.000/0.000 secs</code>：此阶段 GC 线程的运行时间和实际占用的时间。从本质上讲，GC 线程试图在执行 STW 暂停之前等待尽可能长的时间。默认条件下，此阶段可以持续最长 5 秒钟的时间。</li>
<li><code>[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]</code>：“Times”这部分对并发阶段来说没多少意义，因为程序在并发阶段中持续运行。</li>
</ol>
<p>此阶段完成的工作可能对 STW 停顿的时间有较大影响，并且有许多重要的<a href="https://blogs.oracle.com/jonthecollector/entry/did_you_know">配置选项</a>和失败模式。</p>
<p><strong>阶段 5：Final Remark（最终标记）</strong></p>
<p>最终标记阶段是此次 GC 事件中的第二次（也是最后一次）STW 停顿。</p>
<p>本阶段的目标是完成老年代中所有存活对象的标记。因为之前的预清理阶段是并发执行的，有可能 GC 线程跟不上应用程序的修改速度。所以需要一次 STW 暂停来处理各种复杂的情况。</p>
<p>通常 CMS 会尝试在年轻代尽可能空的情况下执行 final remark 阶段，以免连续触发多次 STW 事件。</p>
<p>这部分的 GC 日志看起来稍微复杂一些：</p>
<pre><code class="language-shell">2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[GC (CMS Final Remark)
[YG occupancy: 26095 K (157248 K)]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[Rescan (parallel) ，0.0002680 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[weak refs processing，0.0000230 secs]
2019-12-22T00:00:31.891-0800: 1.093:
[class unloading，0.0004008 secs]
2019-12-22T00:00:31.892-0800: 1.094:
[scrub symbol table，0.0006072 secs]
2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095:
[scrub string table，0.0001769 secs]
[1 CMS-remark: 342870K(349568K)]
368965K(506816K)，0.0015928 secs]
[Times: user=0.01 sys=0.00,real=0.00 secs]
</code></pre>
<p>一起来进行解读：</p>
<ol>
<li><code>CMS Final Remark</code>：这是此阶段的名称，最终标记阶段，会标记老年代中所有的存活对象，包括此前的并发标记过程中创建/修改的引用。</li>
<li><code>YG occupancy: 26095 K (157248 K)</code>：当前年轻代的使用量和总容量。</li>
<li><code>[Rescan (parallel) ，0.0002680 secs]</code>：在程序暂停后进行重新扫描（Rescan），以完成存活对象的标记。这部分是并行执行的，消耗的时间为 0.0002680 秒。</li>
<li><code>weak refs processing，0.0000230 secs</code>：第一个子阶段，处理弱引用的持续时间。</li>
<li><code>class unloading，0.0004008 secs</code>：第二个子阶段，卸载不使用的类，以及持续时间。</li>
<li><code>scrub symbol table，0.0006072 secs</code>：第三个子阶段，清理符号表，即持有 class 级别 metadata 的符号表（symbol tables）。</li>
<li><code>scrub string table，0.0001769 secs</code>：第四个子阶段， 清理内联字符串对应的 string tables。</li>
<li><code>[1 CMS-remark: 342870K(349568K)]</code>：此阶段完成后老年代的使用量和总容量。</li>
<li><code>368965K(506816K)，0.0015928 secs</code>：此阶段完成后，整个堆内存的使用量和总容量。</li>
<li><code>[Times: user=0.01 sys=0.00,real=0.00 secs]</code>：GC 事件的持续时间。</li>
</ol>
<p>在这 5 个标记阶段完成后，老年代中的所有存活对象都被标记上了，接下来 JVM 会将所有不使用的对象清除，以回收老年代空间。</p>
<p><strong>阶段 6：Concurrent Sweep（并发清除）</strong></p>
<p>此阶段与应用程序并发执行，不需要 STW 停顿。目的是删除不再使用的对象，并回收他们占用的内存空间。</p>
<p>看看这部分的 GC 日志：</p>
<pre><code class="language-shell">2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095:
[CMS-concurrent-sweep-start]
2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095:
[CMS-concurrent-sweep: 0.000/0.000 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
</code></pre>
<p>简单解读：</p>
<ol>
<li><code>CMS-concurrent-sweep</code>：此阶段的名称，“Concurrent Sweep”，并发清除老年代中所有未被标记的对象、也就是不再使用的对象，以释放内存空间。</li>
<li><code>0.000/0.000 secs</code>：此阶段的持续时间和实际占用的时间，这是一个四舍五入值，只精确到小数点后 3 位。</li>
<li><code>[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]</code>：“Times”部分对并发阶段来说没有多少意义，因为是从并发标记开始时计算的，而这段时间内不仅是并发标记线程在执行，程序线程也在运行。</li>
</ol>
<p><strong>阶段 7：Concurrent Reset（并发重置）</strong></p>
<p>此阶段与应用程序线程并发执行，重置 CMS 算法相关的内部数据结构，下一次触发 GC 时就可以直接使用。</p>
<p>对应的日志为：</p>
<pre><code class="language-shell">2019-12-22T00:00:31.893-0800: 1.095:
[CMS-concurrent-reset-start]
2019-12-22T00:00:31.894-0800: 1.096:
[CMS-concurrent-reset: 0.000/0.000 secs]
[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]
</code></pre>
<p>简单解读：</p>
<ol>
<li><code>CMS-concurrent-reset</code>：此阶段的名称，“Concurrent Reset”，重置 CMS 算法的内部数据结构，为下一次 GC 循环做准备。</li>
<li><code>0.000/0.000 secs</code>：此阶段的持续时间和实际占用的时间</li>
<li><code>[Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]</code>：“Times”部分对并发阶段来说没多少意义，因为是从并发标记开始时计算的，而这段时间内不仅 GC 线程在运行，程序也在运行。</li>
</ol>
<p>那么问题来了，CMS 之后老年代内存使用量是多少呢？很抱歉这里分析不了，只能通过后面的 Minor GC 日志来分析了。</p>
<p>例如本次运行，后面的 GC 日志是这样的：</p>
<pre><code class="language-shell">2019-12-22T00:00:31.921-0800: 1.123:
[GC (Allocation Failure) 2019-12-22T00:00:31.921-0800: 1.123:
[ParNew: 153242K-&gt;16777K(157248K), 0.0070050 secs]
445134K-&gt;335501K(506816K)，
0.0070758 secs]
[Times: user=0.05 sys=0.00,real=0.00 secs]
</code></pre>
<p>参照前面年轻代 GC 日志的分析方法，我们推算出来，上面的 CMS Full GC 之后，老年代的使用量应该是：445134K-153242K=291892K，老年代的总容量 506816K-157248K=349568K，所以 Full GC 之后老年代的使用量占比是 291892K/349568K=83%。</p>
<p>这个占比不低。说明什么问题呢？ 一般来说就是分配的内存小了，毕竟我们才指定了 512MB 的最大堆内存。</p>
<p>按照惯例，来一张 GC 前后的内存使用情况示意图：</p>
<p><img src="assets/7fad0940-63ad-11ea-9c08-6f91e6eaabb6" alt="3110993.png" /></p>
<p>总之，CMS 垃圾收集器在减少停顿时间上做了很多给力的工作，很大一部分 GC 线程是与应用线程并发运行的，不需要暂停应用线程，这样就可以在一般情况下每次暂停的时候较少。当然，CMS 也有一些缺点，其中最大的问题就是老年代的内存碎片问题，在某些情况下 GC 会有不可预测的暂停时间，特别是堆内存较大的情况下。</p>
<blockquote>
<p>透露一个学习 CMS 的诀窍：参考上面各个阶段的示意图，请同学们自己画一遍。</p>
</blockquote>
<p>本节的学习到此就结束了，下一节我们继续介绍 G1 日志分析。</p>
</div>
</div>
<div>
<div style="float: left">
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/18 GC 日志解读与分析（实例分析上篇）.md.html">上一页</a>
</div>
<div style="float: right">
<a href="/专栏/JVM 核心技术 32 讲（完）/20 GC 日志解读与分析（实例分析下篇）.md.html">下一页</a>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<a class="off-canvas-overlay" onclick="hide_canvas()"></a>
</div>
<script defer src="https://static.cloudflareinsights.com/beacon.min.js/v652eace1692a40cfa3763df669d7439c1639079717194" integrity="sha512-Gi7xpJR8tSkrpF7aordPZQlW2DLtzUlZcumS8dMQjwDHEnw9I7ZLyiOj/6tZStRBGtGgN6ceN6cMH8z7etPGlw==" data-cf-beacon='{"rayId":"70996fea58d03d60","version":"2021.12.0","r":1,"token":"1f5d475227ce4f0089a7cff1ab17c0f5","si":100}' crossorigin="anonymous"></script>
</body>
<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-NPSEEVD756"></script>
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag() {
dataLayer.push(arguments);
}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
var path = window.location.pathname
var cookie = getCookie("lastPath");
console.log(path)
if (path.replace("/", "") === "") {
if (cookie.replace("/", "") !== "") {
console.log(cookie)
document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
}
} else {
setCookie("lastPath", path)
}
function setCookie(cname, cvalue) {
var d = new Date();
d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
var expires = "expires=" + d.toGMTString();
document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
}
function getCookie(cname) {
var name = cname + "=";
var ca = document.cookie.split(';');
for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
var c = ca[i].trim();
if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
}
return "";
}
</script>
</html>
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink