GC参数 - 串行收集器

  • 最古老,最稳定
  • 效率高
  • 可能会产生较长的停顿
  • -XX:+UseSerialGC
    • 新生代、老年代使用串行回收
    • 新生代复制算法
    • 老年代标记-压缩

0.844: [GC 0.844: [DefNew: 17472K->2176K(19648K), 0.0188339 secs] 17472K->2375K(63360K), 0.0189186 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs]

8.259: [Full GC 8.259: [Tenured: 43711K->40302K(43712K), 0.2960477 secs] 63350K->40302K(63360K), [Perm : 17836K->17836K(32768K)], 0.2961554 secs] [Times: user=0.28 sys=0.02, real=0.30 secs]

并行收集器

  • ParNew
    • -XX:+UseParNewGC
      • 新生代并行
      • 老年代串行
    • Serial收集器新生代的并行版本
    • 复制算法
    • 多线程,需要多核支持
    • -XX:ParallelGCThreads 限制线程数量

多线程不一定快哦!

0.834: [GC 0.834: [ParNew: 13184K->1600K(14784K), 0.0092203 secs] 13184K->1921K(63936K), 0.0093401 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

  • Parallel收集器
    • 类似ParNew
    • 新生代复制算法
    • 老年代 标记-压缩
    • 更加关注吞吐量
    • -XX:+UseParallelGC
      • 使用Parallel收集器+ 老年代串行
    • -XX:+UseParallelOldGC
      • 使用Parallel收集器+ 并行老年代

1.500: [Full GC [PSYoungGen: 2682K->0K(19136K)] [ParOldGen: 28035K->30437K(43712K)] 30717K->30437K(62848K) [PSPermGen: 10943K->10928K(32768K)], 0.2902791 secs] [Times: user=1.44 sys=0.03, real=0.30 secs]

  • -XX:MaxGCPauseMills
    • 最大停顿时间,单位毫秒
    • GC尽力保证回收时间不超过设定值
  • -XX:GCTimeRatio
    • 0-100的取值范围
    • 垃圾收集时间占总时间的比
    • 默认99,即最大允许1%时间做GC
  • 这两个参数是矛盾的。因为停顿时间和吞吐量不可能同时调优

CMS收集器

  • CMS收集器
    • Concurrent Mark Sweep 并发(与用户线程一起执行)标记清除
    • 标记-清除算法
    • 与标记-压缩相比
    • 并发阶段会降低吞吐量
    • 老年代收集器(新生代使用ParNew)
    • -XX:+UseConcMarkSweepGC
  • CMS运行过程比较复杂,着重实现了标记的过程,可分为
    • 初始标记
      • 根可以直接关联到的对象
      • 速度快
    • 并发标记(和用户线程一起)
      • 主要标记过程,标记全部对象
    • 重新标记
      • 由于并发标记时,用户线程依然运行,因此在正式清理前,再做修正
    • 并发清除(和用户线程一起)
      • 基于标记结果,直接清理对象
  • 1.662: [GC [1 CMS-initial-mark: 28122K(49152K)] 29959K(63936K), 0.0046877 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

    1.666: [CMS-concurrent-mark-start]

    1.699: [CMS-concurrent-mark: 0.033/0.033 secs] [Times: user=0.25 sys=0.00, real=0.03 secs]

    1.699: [CMS-concurrent-preclean-start]

    1.700: [CMS-concurrent-preclean: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

    1.700: [GC[YG occupancy: 1837 K (14784 K)]1.700: [Rescan (parallel) , 0.0009330 secs]1.701: [weak refs processing, 0.0000180 secs] [1 CMS-remark: 28122K(49152K)] 29959K(63936K), 0.0010248 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

    1.702: [CMS-concurrent-sweep-start]

    1.739: [CMS-concurrent-sweep: 0.035/0.037 secs] [Times: user=0.11 sys=0.02, real=0.05 secs]

    1.739: [CMS-concurrent-reset-start]

    1.741: [CMS-concurrent-reset: 0.001/0.001 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

  • 特点
    • 尽可能降低停顿
    • 会影响系统整体吞吐量和性能
      • 比如,在用户线程运行过程中,分一半CPU去做GC,系统性能在GC阶段,反应速度就下降一半
    • 清理不彻底
      • 因为在清理阶段,用户线程还在运行,会产生新的垃圾,无法清理
    • 因为和用户线程一起运行,不能在空间快满时再清理
      • -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction设置触发GC的阈值
      • 如果不幸内存预留空间不够,就会引起concurrent mode failure

33.348: [Full GC 33.348: [CMS33.357: [CMS-concurrent-sweep: 0.035/0.036 secs] [Times: user=0.11 sys=0.03, real=0.03 secs]

(concurrent mode failure): 47066K->39901K(49152K), 0.3896802 secs] 60771K->39901K(63936K), [CMS Perm : 22529K->22529K(32768K)], 0.3897989 secs] [Times: user=0.39 sys=0.00, real=0.39 secs]

使用串行收集器作为后备

  • 有关碎片
    • 标记-清除和标记-压缩

  • -XX:+ UseCMSCompactAtFullCollection Full GC后,进行一次整理
    • 整理过程是独占的,会引起停顿时间变长
  • -XX:+CMSFullGCsBeforeCompaction
    • 设置进行几次Full GC后,进行一次碎片整理
  • -XX:ParallelCMSThreads
    • 设定CMS的线程数量

GC参数整理

  • -XX:+UseSerialGC:在新生代和老年代使用串行收集器
  • -XX:SurvivorRatio:设置eden区大小和survivior区大小的比例
  • -XX:NewRatio:新生代和老年代的比
  • -XX:+UseParNewGC:在新生代使用并行收集器
  • -XX:+UseParallelGC :新生代使用并行回收收集器
  • -XX:+UseParallelOldGC:老年代使用并行回收收集器
  • -XX:ParallelGCThreads:设置用于垃圾回收的线程数
  • -XX:+UseConcMarkSweepGC:新生代使用并行收集器,老年代使用CMS+串行收集器
  • -XX:ParallelCMSThreads:设定CMS的线程数量
  • -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction:设置CMS收集器在老年代空间被使用多少后触发
  • -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:设置CMS收集器在完成垃圾收集后是否要进行一次内存碎片的整理
  • -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction:设定进行多少次CMS垃圾回收后,进行一次内存压缩
  • -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
  • -XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly:表示只在到达阀值的时候,才进行CMS回收

深入JVM内核--GC参数的更多相关文章

  1. 深入JVM内核--GC算法和种类

    GC的概念 Garbage Collection 垃圾收集 1960年 List 使用了GC Java中,GC的对象是堆空间和永久区 引用计数法 老牌垃圾回收算法 通过引用计算来回收垃圾 使用者 CO ...

  2. JVM内核-原理、诊断与优化学习笔记(五):GC参数

    文章目录 堆的回顾 串行收集器 并行收集器 ParNew(par-并行的缩写,new-新生代,所以只是新生代并行) Parallel收集器 参数设置 -XX:MaxGCPauseMills -XX:G ...

  3. JVM学习十:JVM之垃圾收集器及GC参数

    接近两个月左右没有写博客,主要是因为小孩过来后,回家比较忙,现在小孩端午送回家了,开始继续之前的JVM学习之路,前面学习了GC的算法和种类,那么本章则是基于算法来产生实际的用途,即垃圾收集器. 一.堆 ...

  4. JVM学习三:JVM之垃圾收集器及GC参数

    一.堆的回顾 新生代中的98%对象都是"朝生夕死"的,所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存分为一块比较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用E ...

  5. 深入浅出 JVM GC(4)常用 GC 参数介绍

    # 前言 从前面的3篇文章中,我们分析了5个垃圾收集器,还有一些 GC 的算法,那么,在 GC 调优中,我们肯定会先判断哪里出现的问题,然后再根据出现的问题进行调优,而调优的手段就是 JVM 提供给我 ...

  6. 深入探究jvm之GC的参数调优

    在上一篇博客记录了GC的算法及种类,这篇博客主要记录一下GC的参数如何调整以提高jvm的性能. 一.堆的回顾: 堆的内存空间总体分为新生代和老年代,老年代存放的老年对象,新构造的对象分配在eden区中 ...

  7. jvm系列(六):Java服务GC参数调优案例

    本文介绍了一次生产环境的JVM GC相关参数的调优过程,通过参数的调整避免了GC卡顿对JAVA服务成功率的影响. 这段时间在整理jvm系列的文章,无意中发现本文,作者思路清晰通过步步分析最终解决问题. ...

  8. JVM 配置常用参数和常用 GC 调优策略

    链接:https://juejin.im/post/5c94a123f265da610916081f   JVM 配置常用参数 堆参数 回收器参数 如上表所示,目前主要有串行.并行和并发三种,对于大内 ...

  9. JVM调优:GC 参数

    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> JVM调优:GC 参数 博客分类: java jvm 参考: <Memory Management in the Jav ...

随机推荐

  1. (递归)P1036 选数

    #include<stdio.h>#include<math.h>int x[20],n,k,i; //判断是否质数 int isprime(int n){    for(i= ...

  2. SeetaFaceEngine系列2:Face Alignment编译和使用

    前面一篇写了编译人脸检测部分,现在就介绍下人脸配准部分,SeetaFace的Face Alignment通过人脸的五个关键点来配准人脸,也就是双眼.鼻尖.两个嘴角. 这部分的编译也和上一篇一样,步骤如 ...

  3. Android 公告新闻消息资讯之垂直滚动效果

    垂直滚动新闻栏的实现原理: 就是一个自定义的LinearLayout,并且textView能够循环垂直滚动,而且条目可以点击,显示区域最多显示2个条目,并且还有交替的属性垂直移动的动画效果,通过线程来 ...

  4. dockerfile保留字指令

    FROM 基础镜像,当前新镜像是基于哪个镜像的 MAINTAINER 镜像维护者的姓名和邮箱地址 RUN 容器构建时运行的命令 EXPOSE 当前容器对外暴露的端口 WORKDIR 指定在创建容器后, ...

  5. PAT Advanced 1134 Vertex Cover (25) [hash散列]

    题目 A vertex cover of a graph is a set of vertices such that each edge of the graph is incident to at ...

  6. UML-为什么要画领域模型?

    不熟悉业务的情况下, 1).找到关键概念和词汇 2).概念间的关系 熟悉业务的情况下, 1).梳理思路 完美不是目的. 另外,减少标示差异.如下图

  7. LNMP应用

    1.LNMP架构概述 LNMP就是Linux+Nginx+MySQL+PHP Linux作为服务器的操作系统 Nginx作为Web服务器 PHP作为解析动态脚本语言 MySQL即为数据库 Nginx服 ...

  8. js分页的一些思考

    一两年之前在写java的时候,分页的逻辑是写在后端的,用java去实现,jsp是动态展示页码和数据.但是对于一个用ajax加载的分页数据来说,分页的逻辑必须也在前端完成,那么就不得不去思考一下在js里 ...

  9. Java--包密封

    参考:http://blog.csdn.net/zhifeiyu2008/article/details/8829637  http://blog.csdn.net/technerd/article/ ...

  10. MySQL笔记(二)——查询数据

    数据库管理系统的一个最重要的功能就是数据查询,数据查询不应只是简单的查询数据库中存储的数据,还应该是根据需要对数据进行筛选,以及确定数据以什么样的格式显示.本篇笔记主要介绍单表查询,子查询,连接查询. ...