垃圾收集器G1&ZGC详解

  作者:图灵javaer


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G1 (Garbage-First)收集器主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器


在G1中,分代概念开始变的模糊



G1将Java划分为多个大小相等的独立区域(Region),JVM最多可以有2048个Region

一般Region大小等于堆大小除以2048,比如堆大小为4096M,则Region大小为2M,当然也可以用参数"-

XX:G1HeapRegionSize"手动指定Region大小,但是推荐默认的计算方式。

一个Region可能之前是年轻代,如果Region进行了垃圾回收,之后可能又会变成老年代,也就是说Region的区域功能

可能会动态变化。


G1有专门分配大对象的Region叫Humongous,而不是让大对象直接进入老年代的Region中,若一个Humongous放不下则会多个合并存放大对象


G1垃圾收集分类


YoungGC

YoungGC并不是说现有的Eden区放满了就会马上触发,G1会计算下现在Eden区回收大概要多久时间,如果回收时

间远远小于参数 -XX:MaxGCPauseMills 设定的值,那么增加年轻代的region,继续给新对象存放,不会马上做Young 

GC,直到下一次Eden区放满,G1计算回收时间接近参数 -XX:MaxGCPauseMills 设定的值,那么就会触发Young GC

MixedGC

不是FullGC,老年代的堆占有率达到参数(-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent)设定的值则触发,回收所有的

Young和部分Old(根据期望的GC停顿时间确定old区垃圾收集的优先顺序)以及大对象区,正常情况G1的垃圾收集是先做

MixedGC,主要使用复制算法,需要把各个region中存活的对象拷贝到别的region里去,拷贝过程中如果发现没有足够

的空region能够承载拷贝对象就会触发一次Full GC

Full GC

停止系统程序,然后采用单线程进行标记、清理和压缩整理,好空闲出来一批Region来供下一次MixedGC使用,这

个过程是非常耗时的。(Shenandoah优化成多线程收集了)


G1收集器参数设置 绿色为G1特有


  -XX:+UseG1GC:使用G1收集器

  -XX:ParallelGCThreads:指定GC工作的线程数量

  -XX:G1HeapRegionSize:指定分区大小(1MB~32MB,且必须是2的N次幂),默认将整堆划分为2048个分区

  -XX:MaxGCPauseMillis:目标暂停时间(默认200ms)

  -XX:G1NewSizePercent:新生代内存初始空间(默认整堆5%)

  -XX:G1MaxNewSizePercent:新生代内存最大空间

  -XX:TargetSurvivorRatio:Survivor区的填充容量(默认50%),Survivor区域里的一批对象(年龄1+年龄2+年龄n的多个年龄对象)总和超过了Survivor区域的50%,此时就会把年龄n(含)以上的对象都放入老年代

  -XX:MaxTenuringThreshold:最大年龄阈值(默认15)

  -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent:老年代占用空间达到整堆内存阈值(默认45%),则执行新生代和老年代的混合

收集(MixedGC),比如我们之前说的堆默认有2048个region,如果有接近1000个region都是老年代的region,则可能就要触发MixedGC了

 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent(默认85%)  region中的存活对象低于这个值时才会回收该region,如果超过这个值,存活对象过多,回收的的意义不大。

  -XX:G1MixedGCCountTarget:在一次回收过程中指定做几次筛选回收(默认8次),在最后一个筛选回收阶段可以回收一会,然后暂停回收,恢复系统运行,一会再开始回收,这样可以让系统不至于单次停顿时间过长。

  -XX:G1HeapWastePercent(默认5%): gc过程中空出来的region是否充足阈值,在混合回收的时候,对Region回收都是基于复制算法进行的,都是把要回收的Region里的存活对象放入其他Region,然后这个Region中的垃圾对象全部清理掉,这样的话在回收过程就会不断空出来新的Region,一旦空闲出来的Region数量达到了堆内存的5%,此时就会立即停止混合回收,意味着本次混合回收就结束了。


G1垃圾收集器优化建议


假设参数 -XX:MaxGCPauseMills 设置的值很大,导致系统运行很久,年轻代可能都占用了堆内存的60%了,此时才触发年轻代gc。那么存活下来的对象可能就会很多,此时就会导致Survivor区域放不下那么多的对象,就会进入老年代中。或者是你年轻代gc过后,存活下来的对象过多,导致进入Survivor区域后触发了动态年龄判定规则,达到了Survivor区域的50%,也会快速导致一些对象进入老年代中。所以这里核心还是在于调节 -XX:MaxGCPauseMills 这个参数的值,在保证他的年轻代gc别太频繁的同时,还得考虑每次gc过后的存活对象有多少,避免存活对象太多快速进入老年代,频繁触发mixed gc.


什么场景适合使用G1


1. 50%以上的堆被存活对象占用

2. 对象分配和晋升的速度变化非常大

3. 垃圾回收时间特别长,超过1秒

4. 8GB以上的堆内存(建议值)

5. 停顿时间是500ms以内


如何选择垃圾收集器


1. 优先调整堆的大小让服务器自己来选择

2. 如果内存小于100M,使用串行收集器

3. 如果是单核,并且没有停顿时间的要求,串行或JVM自己选择

4. 如果允许停顿时间超过1秒,选择并行或者JVM自己选

5. 如果响应时间最重要,并且不能超过1秒,使用并发收集器

6. 4G以下可以用parallel,4-8G可以用ParNew+CMS,8G以上可以用G1,几百G以上用ZGC


每秒几十万并发的系统如何优化JVM


Kafka类似的支撑高并发消息系统大家肯定不陌生,对于kafka来说,每秒处理几万甚至几十万消息时很正常的,一般

来说部署kafka需要用大内存机器(比如64G),也就是说可以给年轻代分配个三四十G的内存用来支撑高并发处理,这里就涉及到一个问题了,我们以前常说的对于eden区的young gc是很快的,这种情况下它的执行还会很快吗?很显然,不可能,因为内存太大,处理还是要花不少时间的,假设三四十G内存回收可能最快也要几秒钟,按kafka这个并发量放满三四十G的eden区可能也就一两分钟吧,那么意味着整个系统每运行一两分钟就会因为young gc卡顿几秒钟没法处理新消息,显然是不行的。那么对于这种情况如何优化了,我们可以使用G1收集器,设置 -XX:MaxGCPauseMills 为50ms,假设50ms能够回收三到四个G内存,然后50ms的卡顿其实完全能够接受,用户几乎无感知,那么整个系统就可以在卡顿几乎无感知的情况下一边处理业务一边收集垃圾

G1天生就适合这种大内存机器的JVM运行,可以比较完美的解决大内存垃圾回收时间过长的问题。



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