CMS 收集器实战

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实战开始，准备好了没

模拟业务场景代码：

@RestController
public class IndexController { 

@GetMapping("/put")
public String process() { 
   ArrayList<User> users = queryUsers();
   for (User user:users){ 
      //TODO 业务操作
   }
   return "ok";
}
private ArrayList<User> queryUsers() { 
   ArrayList<User> users = new ArrayList<>();
   for (int i = 0; i < 50000; i++) { 
      users.add(new User(i, "java2b"));
   }
   return users;
}
}

public class User { 

   private int id;
   private String name;
   private byte[] data;

   public User(int id, String name) { 
      this.id = id;
      this.name = name;
      data=new byte[1 * 128 * 1024];
   }
}

输出收集器信息：

@GetMapping("/info")
public String info() { 
   List<GarbageCollectorMXBean> garbages = ManagementFactory.getGarbageCollectorMXBeans();
   StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
   for (GarbageCollectorMXBean garbage : garbages) { 
      stringBuilder.append("垃圾收集器：名称=" + garbage.getName() + ",收集=" + garbage.getCollectionCount() + ",总花费时间="
              + garbage.getCollectionTime());
      // + ",内存区名称=" + Arrays.deepToString(garbage.getMemoryPoolNames()));
      stringBuilder.append("\r\n");
   }
   MemoryMXBean memory = ManagementFactory.getMemoryMXBean();
   MemoryUsage headMemory = memory.getHeapMemoryUsage();
   long MB = 1024 * 1024;
   stringBuilder.append("head 堆:");
   stringBuilder.append("\t 初始(M):" + headMemory.getInit() / MB);
   stringBuilder.append("\t 最大(上限)(M):" + headMemory.getMax() / MB);
   stringBuilder.append("\t 当前(已使用)(M):" + headMemory.getUsed() / MB);
   stringBuilder.append("\t 提交的内存(已申请)(M):" + headMemory.getCommitted() / MB);
   stringBuilder.append("\t 使用率:" + headMemory.getUsed() * 100 / headMemory.getCommitted() + "%");
   return stringBuilder.toString();
}

生成 jar 包部署到服务器
启动参数：

 java -Xms256m -Xmx256m -verbose:gc -Xloggc:/root/jvm/gc-cms.log -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+PrintHeapAtGC -XX:HeapDumpPath=/root/jvm/dump.hprof -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintFlagsFinal -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port=6666 -Djava.rmi.server.hostname=192.168.0.31 -jar /root/jvm/jvm-web-0.0.1-SNAPSHOT.jar > catalina.out &

这儿要插播下 JVM 参数意义.

JVM 参数详解：

JVM 参数 含义

-XX:-CMSPrecleaningEnabled
不进行预清理，度过我们之前的文章的都知道，CMS 在并发标记和重新标记的这段时间内，会有一个预清理的工作，而这个通过会尝试 5 秒之内等待来一次 YGC。以免在后面的重新标记阶段耗费大量时间来标记新生代的对象。

-XX:+UseConcMarkSweepGC
此参数将启动 CMS 回收器。默认新生代是 ParNew，也可以设置 Serial 为新生代收集器。该参数等价于 -Xconcgc。

-XX:ParallelGCThreads
由于是并行处理器，当然也可以指定线程数。默认并发线程数是：（ParallelGCThreads + 3）/ 4）。
-XX:ConcGCThreads
或者 -XX:ParallelCMSThreads ；除了上面设置线程的方式，你也可以通过这个两个参数任意一个手工设定 CMS 并发线程数

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction
由于 CMS 回收器不是独占式的，在垃圾回收的时候应用程序仍在工作，所以需要留出足够的内存给应用程序，否则会触发 FGC。而什么时候运行 CMS GC 呢？通过该参数即可设置，该参数表示的是老年代的内存使用百分比。当达到这个阈值就会执行 CMS。默认是 68。 如果老年代内存增长很快，建议降低阈值，避免 FGC，如果增长慢，则可以加大阈值，减少 CMS GC 次数。提高吞吐量。

-XX：+UseCMSCompactAtFullCollection
由于 CMS 使用标记清理算法，内存碎片无法避免。该参数指定每次 CMS 后进行一次碎片整理。

-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 由于每次进行碎片整理将会影响性能，你可以使用该参数设定多少次 CMS 后才进行一次碎片整理，也就是内存压缩。

-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
允许对类元数据进行回收。

-XX:CMSInitiatingPermOccupancyFraction

当永久区占用率达到这一百分比时，启动 CMS 回收（前提是 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled 激活了）。

-XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly

表示只在到达阈值的时候才进行 CMS 回收。

XX:CMSWaitDuration=2000
由于 CMS GC 条件比较简单，JVM 有一个线程定时扫描 Old 区，时间间隔可以通过该参数指定（毫秒单位），默认是 2s。
JVM 工具参数：
JVM 参数 含义

-XX:+PrintGCDateStamps 打印 GC 日志时间戳
-XX:+PrintGCDetails 打印 GC 详情
-XX:+PrintGCTimeStamps 印此次垃圾回收距离 jvm 开始运行的所耗时间
-Xloggc: 将垃圾回收信息输出到指定文件
-verbose:gc 打印 GC 日志
-XX:+PrintGCApplicationStopedTime 查看 gc 造成的应用暂停时间
XX:+PrintTenuringDistribution 对象晋升的日志
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 内存溢出时输出 dump 文件

启动效果：

访问：

请求 put： 我们通过 http 访问 put 方法之后看看效果：

在运行的过程中我们发现有大量的对象进入老年代，触发了 full gc，cms 一直在收集。

使用率达到 99%，cms 也一刻没停下：

日志分析

日志分析 1.0 版本： 我们抽取一条日志来分析下

[GC (Allocation Failure) 0K->63K(64K), 0.0047147 secs] 10258K->6780K(46144K), [Metaspace: 3434K->3434K(1056768K)], 0.0047613 secs][Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.00 secs] 该日志为四个部分：

Full GC：

表明进行了一次垃圾回收，前面没有 Full 修饰，表明这是一次 Minor GC ,注意它不表示只 GC 新生代，并且现有的不管是新生代还是老年代都会 STW。

Allocation Failure：

表明本次引起 GC 的原因是因为在年轻代中没有足够的空间能够存储新的数据了。

10258K->6780K(46144K),：单位是 KB

三个参数分别为：GC 前该内存区域(这里是年轻代)使用容量，GC 后该内存区域使用容量，该内存区域总容量。

0.0047613 secs：

该内存区域 GC 耗时，单位是秒

[Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.01 secs]：

分别表示用户态耗时，内核态耗时和总耗时

日志分析 2.0 版本：

采用在线 gceasy 来进行分析，我们打开网址，然后上传我们生产的 gc 日志，如图所示：

优化问题：列出了可以优化的 4 个问题新生代和老年代元空间内存占用情况

吞吐量统计：97.39%

各各分代的内存变化

CMS 垃圾收集器不同时期发生的耗时

GC 发生次数的分类和耗时情况

定位问题

我们通过生产的快照文件来定位问题：
JProfiler：

下载到本地通过 JProfiler 打开查看
查看大对象
我们不难发现是 ArrayList 集合占用了 96%的内存，那我们来看看哪块代码大量用到了我们 ArrayList 集合了
找到对应代码
通过此代码我们就发现 put 方法大量用到了 ArrayList 集合造成的内存溢出 OOM

总结

上述实战相信大家都明白了，大致流程就是：

1、够将 SpringBoot 项目 模拟真实大批量用户场景

2、配置 JVM 参数然后部署运行监控数据生成日志文件

3、通过分析日志文件确认问题。
需要上文代码和软件的朋友，也有详细的学习规划图，面试题整理等，我感觉在面试这块讲的非常清楚:获取面试资料只需:点击这里领取!!! 暗号：CSDN 大家可以自己实操下加深印象。