本文主要是介绍《深入理解Java虚拟机》(五) JVM调优案例，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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• 问题
• 排查问题经过了如下的过程：
  • 排除是否数据库卡顿造成
  • 任务管理器
  • 与客户沟通
  • 至此开始通过JVM排查问题：
    • JVM参数介绍
    • 第一次Full GC
    • 第二次Full GC截图
    • 第三次Full GC 截图
    • 直至开始出现异常的Full GC
    • 如下是第6次Full GC，这次Full GC实际耗时1.94秒，异常它来了。
    • 第七次Full GC到来
    • 最终程序卡死时的Full GC
• 分析
  • 处理方法
    • 1.服务器扩大内存为64G 32核
    • 2.修改JVM默认的垃圾收集器(Parallel GC)，改为G1 或者 CMS。
    • 3. 针对CMS 收集器
    • 4. 结合GC 日志，我们还可以延长对象在eden驻留时间，减小老年代压力
  • 处理原因
• 最终

问题

我们公司的程序是的B/S架构，工作中碰到客户提出一个问题，他们的系统最近突然会用着用着就卡死掉--浏览器访问服务器一开始会卡顿，直至最终会完全卡死没有响应。
并且客户反馈的是最近才变卡的，之前一直没有问题，现在一旦系统卡住就需要重启，对正常使用造成了严重影响。
客户的服务器配置如下(应用程序服务器以及数据库服务器都是如下配置)

• 内存：32G
• 磁盘：机械 2 T
• CPT: 两颗4核 CPU

由于我司产品是客户内部部门间使用，所以并发量并不大，上述配置已经完全足够开销。

排查问题经过了如下的过程：

排除是否数据库卡顿造成

一开始虽然就可以确定不是数据库问题(因为不是一直卡顿，而是某段时间间歇性卡顿)，还是看了一下Oracle的 awr 报告，得到的结论也确实不是数据库问题。

任务管理器

简单粗暴的直接看任务管理器，这次发现了问题的端倪了，每次系统卡死前，程序服务器的内存、CPU的占用率都接近拉满，而数据库服务器则没有什么变化。

与客户沟通

经过再次与客户沟通，得知最近一段时间，他们大量的部门在使用系统中一个通过excel导入数据的功能。（该功能通过使用HSSFWorkbook达到批量从excel中导入数据），基本上可以确定问题跟使用HSSFWorkbook息息相关。结合内存几乎耗尽，程序无响应的问题，那么极有可能是Full GC时间太久导致了卡顿。（如果收集器的GC 线程 与用户程序线程 串行，当进行GC 时必须停掉所有用户线程，当堆很大的时候就会导致GC时间过久。）

至此开始通过JVM排查问题：

首先要得到JVM日志，我们在客户服务器的tomcat的bin/catalina.bat中添加了如下参数：

	set "JAVA_OPTS=-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=D:\DUMP_FILES\"
	set "JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:D:\\gc.log"

JVM参数介绍

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError   //当堆内存溢出自动打印dump日志
-XX:HeapDumpPath=D:\DUMP_FILES\   //dump日志路径

-verbose:gc                                               // 开启GC 日志功能
-XX:+PrintGCDetails                                 // 打印详细GC信息 
-XX:+PrintGCDateStamps                        // GC 日志打印时间戳
-XX:+PrintHeapAtGC                                //Full GC 前后打印 堆的总览信息
-Xloggc:D:\\gc.log                                     //GC 日志路径

完事具备，让客服重启服务器，然后等待凶手浮出水面，来一个守株待兔。

客户服务器卡死，没有dump日志，但是GC日志 gc.log 已经有内容了，其中部分内容如下截图：

第一次Full GC

老年代一切正常GC 后占用变小，Full GC实际时间0.08秒正常，截图如下：

第二次Full GC截图

发现了问题，实际耗时0.22秒，总的来说正常；需要关注的是，GC 后 老年代总空间变大了，并且占用率也变大；(大量对象进入了老年代)

第三次Full GC 截图

Full GC 实际耗时 0.17秒，正常。回收后老年代从52%变成了16%，正常。

• 分析前三次Full GC：
  GC耗时正常，唯一不正常的是三次Full GC间隔时间较短，对比观察第一次Full GC之后和第三次Full GC之后：发现，老年代和新生代总空间大小都发生了变化，这时可以推测这是JVM在自动调整内存。

直至开始出现异常的Full GC

后续几次Full GC 正常，直到第5次Full GC，这次Full GC实际耗时0.59秒，开始异常。

此时时间已经来到了下午15点，对比上午11：30左右发生的Full GC，此时老年代和新生代内存再一次变大了，此次Full GC eden变化不大回收了60M左右空间。

Full GC 后老年代空间再次变大，此时大致可以推论用户操作高峰期到来，大量对象开始向老年代进军。

如下是第6次Full GC，这次Full GC实际耗时1.94秒，异常它来了。

第六次 Full GC 后

	eden    约 200 M左右
	from space     约 300M
	to space         约 300M

	Old  约  1 G左右

Full GC耗时1.94秒，这已经不正常了，同时发现此次Full GC后老年代不减反增；再看Full GC发生时间：紧邻第五次Full GC，可知此时收集速度已经慢于内存分配速度，需要触发Full GC 得到足够内存空间进行内存分配。

继续分析：

第七次Full GC到来

相距第六次Full GC时间只过去了16秒，此次Full GC实际耗时2.25秒，此时Full GC开始高频率发生，且造成时间停顿较久：已经达到秒级，可以预见客户说的系统卡死就在即将到来。

最终程序卡死时的Full GC

第69~第71次Full GC，时间间隔极短，且耗时极长（3 ~ 4 秒），此时系统已经卡死，此时老年代占用率已经99%，已经没有空间可以给对象分配内存。

分析

此时用户服务器的32 G内存已经占用了99%，并且已经没有什么回收的余地了。虽然此时老年代和新生代占用内存总和也不超过10个G，那么剩下的20多个G内粗去哪里了呢?为什么内存占用了99%呢，估计是因为HSSFWorkbook 操作 Excel 时 占用了堆外内存(没深究这个，有懂行的小伙伴望不吝赐教)。

可以得到的结论是，当对象分配速度过快，GC收集的速度已经跟不上内存分配的速度，老年代很快被占满，这样就会导致频繁的Full GC； 另外由于Java堆不断自行拓展占用内存大小， 最后造成堆占用空间越来越大，而堆越大导致Full GC时间越来越久，如此形成恶性循环停顿时间越来越长；直至最终，服务器内存被占满，Full GC无法回收内存空间，程序卡死。

结合分析，那么需要做的就是事情大致围绕两个核心：

1. 选择 并发 方式 的 GC 收集器(CMS 、G1)，减少STW操作(Stop The Word);
2. JVM调优，尽量避免发生Full GC;

处理方法

拟处理方案如下：

1.服务器扩大内存为64G 32核

• 客户财大气粗不愁资源

2.修改JVM默认的垃圾收集器(Parallel GC)，改为G1 或者 CMS。

• 如果选用G1收集器， 参数设置如下

		#开启G1
		-XX:+UseG1GC 
		
		#指定堆大小最大为6个G
		-Xmx6144m 
		
		# 设置region大小2的24次方（16M） 可选范围：1M ~ 32 M		
		-XX:G1HeapRegionSize=16777216
		
		# STW （stop the word） 工作线程数  STW_Thread_num =  num_of_cup > 8 ?  5/num_of_cup  :  num_of_cup;   (三目运算符不解释)
		-XX:ParallelGCThreads=20   ###客户服务器CPU逻辑处理器数：32 * 5 / 8 = 20
		
		# 设置并行标记的线程数 : num of STW_Thread_num / 4  
		-XX:ConcGCThreads=5   #####   20/4 = 5  
		
		#  触发标记周期的堆占用率阈值：当达到80% 时触发一次Mixed GC
		-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=60

• 假如选用CMS 收集器，参数如下：

		# 启用  CMS
		-XX:+UseConcMarkSweepGC
		
		# 指定堆大小最大为6个G
		-Xmx6144m 
		
		# 指定 新生代和老年代大小比例 1：2  CMS可以使用，但是G1 不适用
		# 如果G1 中指定新生代和老年代比例，会对G1的时间停顿模型产生破坏
		-XX:NewRatio=2
		
		# 年轻代为并行收集
		-XX:+UseParNewGC

		#  降低标记停顿
		-XX:+CMSParallelRemarkEnabled

3. 针对CMS 收集器

由于大量的HSSFWorkbook对象进入了老年代，那么肯定带来了大量的跨代引用(新生代对象和老年代对象之间的相互引用)，那么此时需要如下指令，强制每次清理前，先进行一次新生代的收集，那么在标记阶段的STW操作耗时必将大大改善。

	# 注意，只能CMS 收集器使用
	-XX:+ScavengeBeforeFullGC
	-XX:+CMSScavengeBeforeRemark

4. 结合GC 日志，我们还可以延长对象在eden驻留时间，减小老年代压力

 		#  通用指令 CMS 和 G1 都可使用
 		-XX:MaxTenuringThreshold=15

处理原因

或许有人就要问了，为什么要改垃圾收集器，只加内存不行么？

Parallel 收集器，用户线程与GC线程串行，收集时用户线程必须停下，当老年代不断膨胀，那么收集的时间不断变长就造成了恶果。

最终我们选择了G1 收集器。

了解G1的小伙伴应该知道，G1收集的步骤是：

其中耗时的操作都是并发进行的，并不会停掉用户线程；众所周知，G1 收集器追寻的是程序的最小停顿，所以用在此处挺好。至于G1会占用JVM 10~20%的内存，那么为什么不用CMS收集，因为客户有钱啊(滑稽)，后续客户把程序服务器配置加到了64G 32核心。小伙伴碰到类似问题可以试试 CMS 是否也有奇效。

最终，换成G1收集器后，用户程序逐渐正常，得到了如下GC 日志：
G1 堆内存 约 1G 毫无压力，可以关注截图，最后一行的Time: user 主要与服务器CPU收集相关暂不关注，主要看的是，real = 0.05 secs ，0.05 秒 ：这个才是咱要看到的效果。

G1 堆内存2G+,依旧无压力，real = 0.03 secs

最终

后续从GC 日志里也没发现别的异常，问题基本解决。G1收集器的日志里没发现Full GC记录(在G1垃圾收集器中，最好的优化状态就是通过不断调整分区空间，避免进行full gc，可以大幅减少延时)，并且G1堆内存峰值也就在2G左右，那么可以得到的结论是：或许不用拓展硬件，G1收集器再适当调优就能解决该问题。

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