JAVA使用Parallel GC导致延迟抖动的底层原因与G1迁移方案 - 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

好的，下面是一篇关于Java Parallel GC导致延迟抖动的原因与G1迁移方案的技术文章，以讲座模式呈现：

Java Parallel GC的延迟抖动与G1迁移策略

大家好，今天我们来深入探讨一个在Java性能优化中经常遇到的问题：Parallel GC引起的延迟抖动，以及如何通过迁移到G1 GC来缓解甚至解决这个问题。

Parallel GC：吞吐量优先的选择

Parallel GC，也称为吞吐量优先垃圾收集器，是Java HotSpot VM中一种经典的多线程垃圾收集器。它主要关注最大化应用程序的吞吐量，即单位时间内应用程序完成的工作量。为了达到这个目标，Parallel GC在执行垃圾收集时会暂停所有应用程序线程（Stop-The-World, STW），利用多个线程并行地进行垃圾回收。

Parallel GC的工作原理

Parallel GC主要分为两个阶段：Minor GC（Young GC）和Full GC。

Minor GC: 回收新生代（Young Generation），包括Eden区和两个Survivor区。当Eden区满时，触发Minor GC。存活的对象会被复制到Survivor区，或者提升到老年代（Old Generation）。
Full GC: 回收整个堆内存，包括新生代和老年代。当老年代空间不足时，触发Full GC。

Parallel GC的优势

高吞吐量: 通过多线程并行回收，可以充分利用多核CPU的资源，提高垃圾回收效率。
简单易用: 配置简单，默认情况下即可提供不错的吞吐量表现。

Parallel GC的劣势

STW延迟: 在Minor GC和Full GC期间，应用程序线程会被暂停，导致延迟。尤其是Full GC，可能会导致较长的停顿时间。
延迟抖动: 由于Full GC的触发时机不确定，导致应用程序的延迟出现不规律的抖动，影响用户体验。

延迟抖动的根本原因

Parallel GC导致延迟抖动的根本原因在于其Full GC的STW特性。当老年代空间不足，或者无法分配大对象时，就会触发Full GC。Full GC需要扫描整个堆内存，标记所有存活的对象，并进行整理或清理。这个过程非常耗时，导致应用程序长时间暂停。

此外，Full GC的触发频率和持续时间受多种因素影响，包括：

老年代空间大小: 老年代空间越小，Full GC触发频率越高。
对象分配速率: 对象分配速率越高，老年代增长越快，Full GC触发频率越高。
对象存活时间: 对象存活时间越长，老年代中需要回收的对象越少，但每次Full GC的耗时可能更长。
外部碎片： 老年代空间碎片化严重，导致大对象无法分配，也会频繁触发Full GC。

这些因素的变化会导致Full GC的触发时机和持续时间出现波动，从而导致应用程序的延迟出现不规律的抖动。

代码示例：Parallel GC下的延迟抖动

以下代码模拟了一个对象分配速率较高，容易触发Full GC的场景：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ParallelGCDemo {

    private static final int SIZE = 1024 * 1024; // 1MB

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        List<byte[]> list = new ArrayList<>();
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        while (true) {
            byte[] data = new byte[SIZE];
            list.add(data);

            if (list.size() > 100) {
                list.remove(0); // 模拟对象被回收
            }

            Thread.sleep(1); // 控制对象分配速度

            if (System.currentTimeMillis() - startTime > 60000) {
                break; // 运行1分钟后停止
            }
        }

        System.out.println("Finished.");
    }
}

运行这个程序时，可以使用-XX:+UseParallelGC参数来启用Parallel GC。可以通过VisualVM或JConsole等工具来监控GC的执行情况。你会发现Full GC的触发频率较高，且持续时间较长，导致应用程序的延迟出现明显的抖动。

G1 GC：面向区域的收集器

G1（Garbage-First）GC是Java HotSpot VM中一种相对较新的垃圾收集器，旨在替代CMS GC。G1 GC的设计目标是在保证高吞吐量的同时，尽可能地减少STW延迟。

G1 GC的工作原理

G1 GC将堆内存划分为多个大小相等的区域（Region）。每个区域可以是Eden区、Survivor区或老年代区。G1 GC根据每个区域的垃圾量和回收收益，优先回收垃圾最多的区域，这就是“Garbage-First”的含义。

G1 GC主要分为以下几个阶段：

初始标记（Initial Mark）： 标记GC Roots能够直接关联到的对象。这个阶段需要STW，但时间很短。
并发标记（Concurrent Marking）： 从GC Roots开始，并发地遍历整个堆，标记所有存活的对象。
最终标记（Remark）： 处理并发标记阶段遗留的少量对象。这个阶段需要STW。
筛选回收（Cleanup）： 计算每个区域的垃圾密度和回收收益，并根据用户设定的停顿时间目标，选择回收收益最高的区域。这个阶段包含STW和并发两个部分。
复制/清除（Copy/Evacuation）： 将选定的区域中的存活对象复制到新的区域，并释放原来的区域。

G1 GC的优势

可预测的停顿时间: 可以设置期望的停顿时间目标，G1 GC会尽力满足这个目标。
减少Full GC: G1 GC通过增量式的回收方式，避免了长时间的Full GC。
空间整合: G1 GC在回收过程中会将存活对象复制到新的区域，从而实现空间整合，减少碎片。

G1 GC的劣势

更高的CPU开销: G1 GC需要维护更多的元数据，进行更复杂的计算，因此会占用更多的CPU资源。
可能需要调整参数: 为了达到最佳的性能，可能需要根据应用程序的特点调整G1 GC的参数。

迁移到G1 GC：缓解延迟抖动

将应用程序从Parallel GC迁移到G1 GC，可以有效地缓解延迟抖动问题。G1 GC通过增量式的回收方式，避免了长时间的Full GC，从而减少了STW延迟。

迁移步骤

评估: 在迁移之前，需要评估应用程序的特点，例如堆大小、对象分配速率、对象存活时间等。可以使用GC日志分析工具来收集这些信息。
配置: 使用-XX:+UseG1GC参数来启用G1 GC。
调优: 根据应用程序的特点，调整G1 GC的参数，例如：
- -XX:MaxGCPauseMillis: 设置期望的停顿时间目标。
- -XX:G1HeapRegionSize: 设置区域的大小。
- -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent: 设置触发并发GC的堆占用率。
监控: 在迁移之后，需要监控GC的执行情况，确保G1 GC能够满足应用程序的性能要求。

代码示例：G1 GC下的延迟表现

修改之前的ParallelGCDemo代码，启用G1 GC：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class G1GCDemo {

    private static final int SIZE = 1024 * 1024; // 1MB

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        List<byte[]> list = new ArrayList<>();
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        while (true) {
            byte[] data = new byte[SIZE];
            list.add(data);

            if (list.size() > 100) {
                list.remove(0); // 模拟对象被回收
            }

            Thread.sleep(1); // 控制对象分配速度

            if (System.currentTimeMillis() - startTime > 60000) {
                break; // 运行1分钟后停止
            }
        }

        System.out.println("Finished.");
    }
}

运行这个程序时，可以使用-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200参数来启用G1 GC，并设置期望的停顿时间目标为200毫秒。可以通过VisualVM或JConsole等工具来监控GC的执行情况。你会发现STW延迟明显减少，应用程序的延迟抖动也得到了缓解。

调优G1的参数

参数名	描述	默认值	建议
`-XX:MaxGCPauseMillis`	设置最大GC停顿时间目标（毫秒）。G1会尽力调整其行为以满足这个目标，但这可能会牺牲吞吐量。	200	根据应用的需求进行调整。对于延迟敏感的应用，可以设置较低的值，但可能会增加GC的频率，降低吞吐量。
`-XX:G1HeapRegionSize`	设置G1垃圾回收堆区域的大小。这个值必须是2的幂次方，范围是1MB到32MB。	根据堆大小自动调整，通常在1MB到32MB之间。	较大的区域大小可以减少区域的数量，提高GC的效率，但可能会增加每次GC的时间。较小的区域大小可以提高GC的精度，但可能会增加区域的数量，增加GC的开销。通常不需要手动设置，让G1自动调整即可。
`-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent`	设置堆占用率的百分比，当堆占用率超过这个值时，触发并发GC周期。	45	如果GC过于频繁，可以适当增加这个值。如果GC不及时，导致Full GC，可以适当降低这个值。
`-XX:G1NewSizePercent`	设置新生代占整个堆的最小百分比。	5	影响新生代的大小，进而影响Minor GC的频率。通常不需要手动设置。
`-XX:G1MaxNewSizePercent`	设置新生代占整个堆的最大百分比。	60	影响新生代的大小，进而影响Minor GC的频率。通常不需要手动设置。
`-XX:ParallelGCThreads`	设置并行GC线程的数量。	根据CPU核心数自动调整。	通常不需要手动设置，让G1自动调整即可。
`-XX:ConcGCThreads`	设置并发GC线程的数量。	根据CPU核心数自动调整。	通常不需要手动设置，让G1自动调整即可。
`-XX:+UseStringDeduplication`	启用字符串去重功能。如果应用程序中存在大量的重复字符串，启用这个功能可以减少内存占用。	禁用	如果应用程序中存在大量的重复字符串，可以尝试启用这个功能。
`-XX:+UnlockExperimentalVMOptions`	允许使用实验性的VM选项。	禁用	某些高级的G1调优选项可能需要启用这个选项才能使用。
`-XX:G1ReservePercent`	设置作为预留内存百分比，以降低晋升失败的可能性。	10	降低晋升失败的概率，如果晋升失败频繁，可以适当增加。
`-XX:+PrintGCDetails -verbose:gc`	打印详细的GC日志信息。对于分析GC行为非常有帮助。	禁用	在调优过程中，强烈建议启用这个选项。
`-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy`	打印自适应大小调整策略的信息。	禁用	调试时使用，可以帮助理解JVM如何动态调整堆的大小。
`-XX:+G1SummarizeConcMark`	在并发标记结束时打印摘要信息。	禁用	可以帮助理解并发标记阶段的性能。

迁移的注意事项

性能测试: 在迁移之后，需要进行充分的性能测试，确保G1 GC能够满足应用程序的性能要求。
监控: 需要持续监控GC的执行情况，并根据需要进行调整。
兼容性: 确保应用程序的代码与G1 GC兼容。

何时不应该选择G1

尽管G1在很多场景下表现出色，但它并非万能的。以下是一些不适合使用G1的场景：

极小的堆: 对于堆大小非常小的应用程序（例如小于1GB），G1的开销可能会超过其带来的收益。
对吞吐量要求极高: 如果应用程序对吞吐量的要求极高，而对延迟不敏感，Parallel GC可能仍然是更好的选择。
内存泄漏： G1并不能解决内存泄漏问题。如果应用存在内存泄漏，即使使用G1，仍然会频繁触发GC，甚至OOM。

结论：通过G1缓解延迟抖动

Parallel GC以其高吞吐量而闻名，但其STW Full GC会导致明显的延迟抖动，影响用户体验。G1 GC作为一种面向区域的垃圾收集器，通过增量式的回收方式，可以有效地缓解延迟抖动问题。通过评估、配置、调优和监控，我们可以将应用程序从Parallel GC迁移到G1 GC，从而提高应用程序的性能和用户体验。记住，没有银弹，选择合适的GC策略取决于应用程序的特定需求和特点。

迁移到G1需要细致的评估和调优

将Parallel GC迁移到G1 GC并非一蹴而就，需要充分了解应用程序的特性，并通过实验和监控来不断调整G1的参数，以达到最佳的性能表现。此外，需要注意G1并非在所有场景下都是最优选择，需要根据实际情况进行权衡。

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