G1 GC Mixed GC停顿不稳定？-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent与Remembered Set优化 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

G1 GC Mixed GC 停顿不稳定？-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 与 Remembered Set 优化

大家好，今天我们来深入探讨一下 G1 垃圾收集器（Garbage First Garbage Collector）在 Mixed GC 阶段停顿时间不稳定的问题，以及如何通过 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 参数和 Remembered Set 优化来改善这种情况。

G1 GC 旨在实现高吞吐量和可预测的停顿时间。然而，在实际应用中，Mixed GC 阶段的停顿时间往往波动较大，成为 G1 GC 性能瓶颈之一。理解 Mixed GC 的工作原理，以及影响其性能的关键参数，对于优化 G1 GC 至关重要。

1. G1 GC 的基本概念回顾

在深入 Mixed GC 之前，我们先简单回顾一下 G1 GC 的一些基本概念：

Region: G1 GC 将堆划分为多个大小相等的 Region，每个 Region 可以是 Eden、Survivor 或 Old Generation 的一部分。
CSet (Collection Set): 在 GC 过程中，G1 GC 会选择一部分 Region 组成 CSet，对这些 Region 进行回收。
Young GC: 回收 Eden 和 Survivor Region，并将存活对象移动到新的 Survivor 或 Old Generation Region。
Mixed GC: 回收一部分 Old Generation Region 和 Young Generation Region (Eden 和 Survivor)。

2. Mixed GC 的触发与工作机制

Mixed GC 的触发条件由多个参数控制，其中最重要的一个就是堆占用率。当堆占用率达到 G1HeapWastePercent 参数指定的阈值时，G1 GC 会开始 Mixed GC 周期。

Mixed GC 的主要目标是回收那些包含大量垃圾的 Old Generation Region。G1 GC 会根据 Region 的垃圾比例（即该 Region 中垃圾对象所占的比例）对 Old Generation Region 进行排序，优先选择垃圾比例最高的 Region 加入 CSet。

一个典型的 Mixed GC 周期包括以下步骤：

初始标记 (Initial Mark): 标记所有根对象直接可达的对象。这通常是 Young GC 的一部分，因此停顿时间较短。
并发标记 (Concurrent Marking): 从根对象开始，并发遍历整个堆，标记所有可达对象。这个阶段不会导致应用停顿。
最终标记 (Remark): 处理并发标记阶段可能发生的变化，确保所有可达对象都被正确标记。这需要一个短暂停顿。
清理 (Cleanup): 统计每个 Region 的垃圾比例，并进行必要的清理工作。这个阶段也会有一个短暂停顿。
复制/撤离 (Copy/Evacuation): 将 CSet 中的存活对象复制到新的 Region，并回收 CSet 中的所有 Region。这是 Mixed GC 中最耗时的阶段，也是导致停顿时间不稳定的主要原因。

3. -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 的作用

-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 参数控制着哪些 Old Generation Region 有资格被添加到 Mixed GC 的 CSet 中。它指定了 Region 中存活对象所占的百分比上限。只有当 Region 中的存活对象比例低于这个阈值时，该 Region 才会被认为值得回收，并被添加到 CSet 中。

默认值和影响：

默认值：85
含义：只有当 Region 中的存活对象比例低于 85% 时，该 Region 才会被添加到 Mixed GC 的 CSet 中。

高阈值的影响：

Mixed GC 回收的 Region 数量较少。
每次 Mixed GC 的停顿时间可能较短。
可能导致 Old Generation 的增长速度加快，最终触发 Full GC。

低阈值的影响：

Mixed GC 回收的 Region 数量较多。
每次 Mixed GC 的停顿时间可能较长。
更积极地回收 Old Generation，降低 Full GC 的风险。

4. Mixed GC 停顿时间不稳定的原因

Mixed GC 停顿时间不稳定的原因有很多，其中最主要的原因包括：

CSet 的大小波动： Mixed GC 每次选择的 Region 数量可能不同，导致需要复制的存活对象数量也不同。这直接影响了停顿时间。CSet 的大小受 -XX:G1MixedGCCountTarget (目标 Mixed GC 周期内的 Mixed GC 次数) 和 -XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent (CSet 中 Old Generation Region 占比上限) 等参数的影响。
对象引用关系复杂： 如果 CSet 中的对象之间存在复杂的引用关系，复制这些对象需要花费更多的时间。
Remembered Set 的维护开销： Remembered Set 用于跟踪 Region 之间的引用关系。维护 Remembered Set 需要消耗一定的 CPU 资源，并且在某些情况下可能导致停顿。
外部因素： 外部因素，如磁盘 I/O、网络 I/O 等，也可能影响 GC 的停顿时间。

5. Remembered Set 的作用与优化

Remembered Set 是 G1 GC 中非常重要的一个数据结构，它用于跟踪 Region 之间的引用关系。每个 Region 都有一个 Remembered Set，用于记录指向该 Region 的外部引用。

Remembered Set 的作用：

加速 GC 过程： 在 GC 过程中，G1 GC 不需要扫描整个堆来查找指向 CSet 中 Region 的引用，只需要扫描 Remembered Set 即可。这大大提高了 GC 的效率。
支持并发 GC： Remembered Set 允许 G1 GC 在并发阶段更新 Region 之间的引用关系，从而减少了停顿时间。

Remembered Set 的维护：

Remembered Set 的维护是一个持续的过程，需要在每次对象引用发生变化时进行更新。G1 GC 使用 Write Barrier 来拦截对象引用的更新操作，并在必要时更新 Remembered Set。

Remembered Set 的优化：

减少 Remembered Set 的大小： 尽量避免不必要的跨 Region 引用，可以减少 Remembered Set 的大小，从而降低维护开销。
优化 Write Barrier 的实现： G1 GC 提供了多种 Write Barrier 实现，可以根据具体的应用场景选择合适的实现。
调整 Remembered Set 的相关参数： G1 GC 提供了多个参数用于控制 Remembered Set 的行为，例如 -XX:G1HeapRegionSize (Region 的大小)、-XX:G1RSetUpdatingPauseTimePercent (用于 RSet 更新的暂停时间百分比) 等。

6. 优化策略与实践

针对 Mixed GC 停顿时间不稳定的问题，可以采取以下优化策略：

调整 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 参数：
- 根据应用的特点，尝试调整 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 参数的值。如果应用对停顿时间要求较高，可以适当降低该参数的值，以更积极地回收 Old Generation。
- 可以通过监控 GC 日志来评估参数调整的效果。
- 通常情况下，不建议将该值设置的过低，如果设置的过低，会导致频繁的混合回收，效果适得其反。
优化对象引用关系：
- 尽量避免不必要的跨 Region 引用，可以减少 Remembered Set 的大小，从而降低维护开销。
- 可以通过代码审查和重构来优化对象引用关系。
调整 Region 大小 (-XX:G1HeapRegionSize)：
- Region 大小会影响 Remembered Set 的精度。较小的 Region 可以提高 Remembered Set 的精度，但也会增加 Remembered Set 的数量。
- 需要根据应用的特点选择合适的 Region 大小。
控制 CSet 的大小：
- 通过调整 -XX:G1MixedGCCountTarget 和 -XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent 参数来控制 CSet 的大小。
- -XX:G1MixedGCCountTarget: 设置一个GC周期内执行Mixed GC的次数上限。
- -XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent：设置每个Mixed GC周期里，Old Generation Region所占CSet的百分比上限。
使用合适的GC日志参数：
- -Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime:filecount=5,filesize=10M
- 分析GC日志，查看Mixed GC的频率，停顿时间，以及CSet的大小。

7. 案例分析

假设我们有一个电商网站，该网站的流量非常大，对停顿时间要求非常高。我们发现 Mixed GC 的停顿时间波动较大，影响了网站的性能。

问题分析：

通过 GC 日志分析，我们发现 Mixed GC 的 CSet 大小波动较大，导致每次 Mixed GC 需要复制的存活对象数量也不同。
我们还发现应用中存在大量的跨 Region 引用，导致 Remembered Set 的维护开销较高。

优化方案：

调整 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 参数： 我们将 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 参数的值从默认的 85 降低到 75，以更积极地回收 Old Generation。
优化对象引用关系： 我们对代码进行了审查和重构，尽量避免不必要的跨 Region 引用。
调整 Region 大小： 我们将 Region 大小从默认的 1MB 调整为 2MB，以减少 Remembered Set 的数量。
调整 -XX:G1MixedGCCountTarget参数 我们将参数调整为10，以限制Mixed GC次数，降低单次Mixed GC的开销

优化效果：

经过以上优化，Mixed GC 的停顿时间明显降低，并且波动性也大大降低。网站的性能得到了显著提升。

8. 代码示例：使用G1进行调优并输出GC日志

public class G1GCTest {

    private static final int SIZE = 1024 * 1024;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        System.out.println("Starting G1GC Test...");

        // 使用G1 GC的JVM参数示例 (可以在启动时指定)
        // -XX:+UseG1GC
        // -XX:MaxGCPauseMillis=200
        // -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=75
        // -Xms2g
        // -Xmx2g
        // -Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime:filecount=5,filesize=10M
        // 模拟对象分配和回收
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            byte[] data1 = new byte[SIZE];  // 1MB
            byte[] data2 = new byte[SIZE * 2]; // 2MB
            byte[] data3 = new byte[SIZE / 2]; // 0.5MB

            // 让一些对象成为垃圾
            if (i % 2 == 0) {
                data1 = null;
            }

            // 创建一些长生命周期的对象
            if (i % 5 == 0) {
                createLongLivedObject();
            }

            // 强制进行一次小的GC (不推荐在生产环境频繁使用)
            // System.gc();

            Thread.sleep(10); // 模拟业务操作
        }

        System.out.println("G1GC Test Completed.");

    }

    private static void createLongLivedObject() {
        // 创建一个存活时间较长的对象
        byte[] longLivedData = new byte[SIZE * 4]; // 4MB
    }
}

代码说明：

这段代码模拟了一个简单的应用场景，包括对象的分配和回收。
createLongLivedObject() 方法用于创建一些存活时间较长的对象，模拟 Old Generation 的增长。
代码中注释了 -XX:+UseG1GC、-XX:MaxGCPauseMillis、-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent、-Xms2g、-Xmx2g、-Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime:filecount=5,filesize=10M 等 JVM 参数，可以在启动程序时指定这些参数，以便使用 G1 GC 并进行调优。
-Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime:filecount=5,filesize=10M 指定了GC日志的输出方式，建议在生产环境中使用。

运行步骤：

将代码保存为 G1GCTest.java。
使用 javac G1GCTest.java 命令编译代码。
使用 java -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=75 -Xms2g -Xmx2g -Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime:filecount=5,filesize=10M G1GCTest 命令运行代码。
分析生成的 gc.log 文件，查看 GC 的相关信息，以便进行调优。

9. 监控与评估

在进行 G1 GC 优化后，需要持续监控应用的性能，并评估优化效果。可以使用的监控工具包括：

VisualVM: 一款免费的 JVM 监控工具，可以查看 GC 的相关信息，包括停顿时间、频率、CSet 大小等。
JConsole: JDK 自带的 JVM 监控工具，功能与 VisualVM 类似。
GC 日志分析工具: 例如 GCeasy, HPJMeter 等，可以帮助分析 GC 日志，找出性能瓶颈。
Prometheus + Grafana: 一种流行的监控解决方案，可以收集 JVM 的各种指标，并进行可视化展示。

监控指标：

GC 停顿时间： 关注 Mixed GC 的最大停顿时间、平均停顿时间、停顿时间方差等。
GC 频率： 关注 Mixed GC 的频率，过高的频率可能导致 CPU 占用率过高。
CSet 大小： 关注 Mixed GC 的 CSet 大小，过大的 CSet 可能导致停顿时间过长。
堆占用率： 关注 Old Generation 的堆占用率，过高的堆占用率可能导致 Full GC。
吞吐量： 关注应用的吞吐量，优化 GC 的最终目标是提高应用的吞吐量。

10. 总结：找到平衡，持续优化

G1 GC 的优化是一个持续的过程，需要根据应用的特点和运行环境进行调整。理解 Mixed GC 的工作原理，以及影响其性能的关键参数，是优化 G1 GC 的基础。通过调整 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 参数、优化对象引用关系、控制 CSet 的大小等手段，可以有效地降低 Mixed GC 的停顿时间，提高应用的性能。记住，没有万能的解决方案，只有适合特定场景的最佳实践。

优化方向：降低停顿，提升效率

通过合适的参数调整和代码优化，降低Mixed GC的停顿时间，提升整体的垃圾回收效率。

G1 GC Mixed GC 停顿不稳定？-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 与 Remembered Set 优化

发表回复 取消回复

发表回复取消回复