内存模型

对内存模型

内存模型几个重要点：

• JVM内存会划分为堆内存和非堆内存，堆内存中也会划分为年轻代和老年代，而非堆内存则为永久代。
• 新生代Young和老年代Old默认占比是1:3。
• 年轻代又会分为Eden和Survivor区，Survivor也会分为FromPlace和ToPlace，Eden、FromPlace和ToPlace的默认占比为 8:1:1。

GC类型

• Minor GC/Young GC：针对新生代的垃圾收集；
• Major GC/Old GC：针对老年代的垃圾收集。
• Full GC：针对整个Java堆以及方法区的垃圾收集。

Minor GC工作原理

通常情况下，初次被创建的对象存放在新生代的Eden区，当第一次触发Minor GC，Eden区存活的对象被转移到Survivor区的某一块区域。以后再次触发Minor GC的时候，Eden区的对象连同一块Survivor区的对象一起，被转移到了另一块Survivor区。可以看到，这两块Survivor区我们每一次只使用其中的一块，这样也仅仅是浪费了一块Survivor区。

需要注意的2点：

• 每经历过一次垃圾回收的对象，它的分代年龄就加1，当分代年龄达到15以后，就直接被存放到老年代中。
• 给大对象分配内存的时候，Eden区已经没有足够的内存空间了，大对象就会直接进入老年代。

Full GC工作原理

老年代是存储长期存活的对象的，占满时就会触发我们最常听说的Full GC，期间会停止所有线程等待GC的完成。所以对于响应要求高的应用应该尽量去减少发生Full GC从而避免响应超时的问题。

需要注意的几点：

• Full GC耗时较长，发生次数远没有Minor GC频繁，太频繁意味着性能出现问题。
• 标记-清除算法会产生大量内存碎片，以后如果需要为大对象分配内存空间时，若无法找到足够的连续的内存空间，就会提前触发一次GC回收操作。

无论是Minor GC，还是Full GC，都会产生停顿现象，即Stop-The-World。Minor GC停顿时间较短，而Full GC耗时较长将导致长时间停顿、系统无响应，极大影响系统的性能。因此，Full GC日志的监控和性能分析在性能优化中极为重要。

GC日志

GC日志开启

偷个懒，直接贴网上的内容：

理解GC日志

Minor GC日志：

Full GC日志：

JVM的常用参数

其实还有一些打印及CMS方面的参数，这里就不以一一列举了。

GC日志分析与优化

线上机器配置：

• 内存是16G
• cpu 4核

优化前

再回到我们刚开始的截图：

通过分析和计算，可以得到如下数据：

• 老生代：5870976/(1024*1024) = 5.6G
• 新生代：546176/1024 = 533M
• Eden：273152/1024 = 266M
• From：273024/1024 = 266M
• To：273024/1024 = 266M

得出如下结论：

• 新生代+老生代 = 5.6 + 533/1024 = 6.1G
• 新生代:老生代 = 533 : (5.6*1024) = 1 : 10.7
• Edem:From:To = 1:1:1

我们再看一下线上的配置：

通过该配置再验证刚才的计算结果：

• “-Xmx6000M -Xms6000M”，可以确定JVM内存大小为6000/1024=5.8G，之前计算的堆内存大小为6.1G，基本匹配（多余的可能分配给了永生代）
• “ -Xmn800M”，可以确定新生代是800M，Edem+From+To为798M，基本匹配（为什么新生代533M和“Edem+From+To”798M有出入呢？）
• “XX:SurvivorRatio=1”，这里有一个计算公式，大家可以自己百度一下，通过公式得到的结论是Edem:From:To = 1:1:1，和我们的计算结果完全匹配。

SurvivorRatio计算公式可见：https://blog.csdn.net/flyfhj/article/details/86630105

优化后

需要优化的点：

• 目前内存使用不到一半，需要调整JVM内存大小；
• Edem的内存太小，只有266M，这个是频繁Minor GC的主要原因，需要扩大改值；
• 新生代:老生代的比值，需要从之前的1 : 10.7，调整到1:2
• 新生代的Edem:From:To比值，需要从之前的1:1:1，调整到8:1:1

优化后的配置：

优化后的线上日志：

Heap before GC invocations=3 (full 1):
 par new generation   total 2764800K, used 2524705K [0x00000005cc000000, 0x0000000687800000, 0x0000000687800000)
  eden space 2457600K, 100% used [0x00000005cc000000, 0x0000000662000000, 0x0000000662000000)
  from space 307200K,  21% used [0x0000000674c00000, 0x0000000678d885c0, 0x0000000687800000)
  to   space 307200K,   0% used [0x0000000662000000, 0x0000000662000000, 0x0000000674c00000)
 concurrent mark-sweep generation total 5120000K, used 15613K [0x0000000687800000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000)
 Metaspace       used 62116K, capacity 62680K, committed 63288K, reserved 1105920K
  class space    used 6639K, capacity 6781K, committed 6816K, reserved 1048576K
35.225: [GC (Allocation Failure) 35.225: [ParNew: 2524705K->184767K(2764800K), 0.2682475 secs] 2540319K->200381K(7884800K), 0.2683305 secs] [Times: user=1.05 sys=0.00, real=0.27 secs]

优化后的结果：

• JVM内存大小为10000M，约9.7G
• Edem的内存大小为2.6G，扩到原来的10倍
• 新生代:老生代的比值为1:2
• Edem:From:To的比值为8:1:1

目前这个方式应该还不是最优，因为JVM内存大小应该还可以继续扩大，目前需要在线上观察一段时间，然后再研究一下，如何进一步优化。