• 【转】深入理解Major GC, Full GC, CMS


    声明:本文转自http://blog.csdn.net/iter_zc/article/details/41825395,转载务必声明。

     

    很多人都分不清Major GC, Full GC的概念,事实上我查了下资料,也没有查到非常精确的Major GC和Full GC的概念定义。分不清这两个概念可能就会对这个问题疑惑:Full GC会引起Minor GC吗?

    经过一系列的查找和对JVM表现的分析,基本可以给Full GC和Major GC下一个定义了,这篇说一说概念和理由。

     

    这篇文章Major GCs – Separating Myth from Reality 基本讨论的也是这个问题,但是它没有给出实际的证明。

     

    我们可以认为Major GC == Full GC,他们是一个概念,就是针对老年代/永久代进行GC。因为取名叫Full就会让人疑惑,到底会不会先Minor GC。事实上Full GC本身不会先进行Minor GC,我们可以配置,让Full GC之前先进行一次Minor GC,因为老年代很多对象都会引用到新生代的对象,先进行一次Minor GC可以提高老年代GC的速度。比如老年代使用CMS时,设置CMSScavengeBeforeRemark优化,让CMS remark之前先进行一次Minor GC。

     

    弄清楚了Full GC本意单纯就是针对老年代了之后,我们再进一步深入理解Full GC的含义。因为CMS主要可以分为initial mark(stop the world), concurrent mark, remark(stop the world), concurrent sweep几个阶段,其中initial mark和remark会stop the world。

    在这篇聊聊JVM(二)说说GC的一些常见概念 我们说了一次CMS至少会给Full GC的次数 + 2,因为Full GC的次数是按照老年代GC时stop the world的次数而定的

     

    再来看Full GC的Time的定义,可以理解它也指的是老年代GC时stop the world的时间。我们看一个实例来证明一下。

     

    这段日志是我从一个tomcat的JVM GC日志中抓取的,老年代使用了CMS收集器

     

    [html] view plain copy
     
    1. 2014-12-08T17:24:18.514+0800: 77443.326: [GC [1 <strong><span style="color:#FF0000;">CMS-initial-mark: 1382782K(1843200K)] 1978934K(4710400K), 0.0702700 secs] [Times: user=0.07 sys=0.00, real=0.07 secs]</span></strong>   
    2. 2014-12-08T17:24:18.586+0800: 77443.398: [CMS-concurrent-mark-start]  
    3. 2014-12-08T17:24:19.890+0800: 77444.702: [CMS-concurrent-mark: 1.206/1.303 secs] [Times: user=2.80 sys=0.07, real=1.30 secs]   
    4. 2014-12-08T17:24:19.890+0800: 77444.702: [CMS-concurrent-preclean-start]  
    5. 2014-12-08T17:24:19.906+0800: 77444.718: [CMS-concurrent-preclean: 0.015/0.015 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]   
    6. 2014-12-08T17:24:19.906+0800: 77444.718: [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]  
    7.  CMS: abort preclean due to time 2014-12-08T17:24:25.181+0800: 77449.993: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 5.241/5.275 secs] [Times: user=6.03 sys=0.09, real=5.27 secs]   
    8. 2014-12-08T17:24:25.187+0800: 77449.999: [GC[YG occupancy: 749244 K (2867200 K)]77450.000: [Rescan (parallel) , 0.0276780 secs]77450.028: [weak refs processing, 0.2029030 secs]  
    9.  [<span style="color:#FF0000;"><strong>1 CMS-remark: 1382782K(1843200K)] 2132027K(4710400K), 0.2340660 secs] [Times: user=0.43 sys=0.00, real=0.23 secs</strong></span>]   
    10. 2014-12-08T17:24:25.424+0800: 77450.236: [CMS-concurrent-sweep-start]  
    11. 2014-12-08T17:24:27.420+0800: 77452.232: [CMS-concurrent-sweep: 1.918/1.996 secs] [Times: user=2.61 sys=0.05, real=2.00 secs]   
    12. 2014-12-08T17:24:27.421+0800: 77452.233: [CMS-concurrent-reset-start]  
    13. 2014-12-08T17:24:27.430+0800: 77452.242: [CMS-concurrent-reset: 0.010/0.010 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]   
    14. 2014-12-09T12:45:05.545+0800: 147090.358: [GC [<span style="color:#FF0000;"><strong>1 CMS-initial-mark: 1384080K(1843200K)] 2013429K(4710400K), 0.0656230 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.07 secs</strong></span>]   
    15. 2014-12-09T12:45:05.613+0800: 147090.425: [CMS-concurrent-mark-start]  
    16. 2014-12-09T12:45:06.848+0800: 147091.660: [CMS-concurrent-mark: 1.196/1.235 secs] [Times: user=2.77 sys=0.03, real=1.23 secs]   
    17. 2014-12-09T12:45:06.849+0800: 147091.661: [CMS-concurrent-preclean-start]  
    18. 2014-12-09T12:45:06.862+0800: 147091.674: [CMS-concurrent-preclean: 0.013/0.013 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]   
    19. 2014-12-09T12:45:06.862+0800: 147091.674: [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]  
    20.  CMS: abort preclean due to time 2014-12-09T12:45:11.874+0800: 147096.686: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 4.948/5.012 secs] [Times: user=6.04 sys=0.10, real=5.01 secs]   
    21. 2014-12-09T12:45:11.882+0800: 147096.694: [GC[YG occupancy: 815312 K (2867200 K)]147096.695: [Rescan (parallel) , 0.0476710 secs]147096.743: [weak refs processing, 0.1565260 secs]   
    22. [1 <span style="color:#FF0000;"><strong>CMS-remark: 1384080K(1843200K)] 2199393K(4710400K), 0.2064660 secs] [Times: user=0.48 sys=0.00, real=0.20 secs</strong></span>]   
    23. 2014-12-09T12:45:12.091+0800: 147096.903: [CMS-concurrent-sweep-start]  
    24. 2014-12-09T12:45:14.078+0800: 147098.890: [CMS-concurrent-sweep: 1.934/1.986 secs] [Times: user=2.43 sys=0.04, real=1.99 secs]   
    25. 2014-12-09T12:45:14.078+0800: 147098.890: [CMS-concurrent-reset-start]  
    26. 2014-12-09T12:45:14.084+0800: 147098.896: [CMS-concurrent-reset: 0.006/0.006 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]  

     

    我把CMS的initial mark和remark的日志都标记了。

    我们可以看到总共发生了两次CMS,所以Full GC的次数应该是4

    Full GC的时间 = 0.07 secs(第一次initial mark)+ 0.23 secs(第一次remark) + 0.07 secs(第二次initial mark) + 0.20 secs(第二次remark) = 0.57s

     

    用jstat -gc 得到的时间Full GC的次数和时间也是吻合的。

     

    所以jstat是Java官方提供的工具,所以我们可以说得出的结论是和官方的一致的。

    下面是Visual GC的截图,看Old Gen的统计数据: 4 collections, 576.421ms

    再来看一个更加直接的例子,从OpenJDK里面找线索:

    这段代码来自openjdk/hotspot/src/share/vm/services/memoryService.cpp,从代码中可以看到JVM使用了一个_fullGC的布尔值来表示是否是Full GC

    DefNew, ParNew, ASParNew都是新生代的收集器算法,当使用它们时,_fullGC = false

    MarkSweepCompact(Serial Old收集器), ConcurrentMarkSweep(CMS), ASConcurrentMarkSweep时_fullGC = true。所以只有收集老年代的时候,才算Full GC

     

     

    我们可以安全的说:

    1. Full GC == Major GC指的是对老年代/永久代的stop the world的GC

    2. Full GC的次数 = 老年代GC时 stop the world的次数

    3. Full GC的时间 = 老年代GC时 stop the world的总时间

    4. CMS 不等于Full GC,我们可以看到CMS分为多个阶段,只有stop the world的阶段被计算到了Full GC的次数和时间,而和业务线程并发的GC的次数和时间则不被认为是Full GC

     

    我们可以看到正常的CMS的stop the world的时间很短,都是在几十到几百ms的级别,对Full GC的时间影响很小。但是有时候我们用jstat看到的Full GC的时间很长。比如下面这个例子,和上面的Tomcat是同一个应用,只是是我调优之前的数据。

     

    我们看到调优之前的Full GC的评价时间 = 1188 / 223 = 5秒,也就是说单次Full GC的stop the world的时间达到了5s! 进一步分析日志,得到如下日志:

     

    [html] view plain copy
     
    1. 54090.152: [Full GC (System) 54090.153: [CMS: 1211220K->1428569K(4096000K), 5.4936890 secs] 3483935K->1428569K(7168000K),   
    2. [CMS Perm : 148045K->147921K(262144K)], 5.4963160 secs] [Times: user=5.50 sys=0.00, real=5.50 secs]   
    3. 57696.218: [Full GC (System) 57696.219: [CMS: 1513461K->1213731K(4096000K), 4.7293810 secs] 3283076K->1213731K(7168000K),   
    4. [CMS Perm : 148019K->147881K(262144K)], 4.7317730 secs] [Times: user=4.73 sys=0.00, real=4.74 secs]   
    5. 61301.483: [Full GC (System) 61301.484: [CMS: 1288630K->968887K(4096000K), 4.5720170 secs] 2466308K->968887K(7168000K),   
    6. [CMS Perm : 147996K->147835K(262144K)], 4.5743720 secs] [Times: user=4.57 sys=0.00, real=4.57 secs]   
    7. 64906.588: [Full GC (System) 64906.590: [CMS: 1026456K->1568407K(4096000K), 5.0347600 secs] 3769961K->1568407K(7168000K),   
    8. [CMS Perm : 148004K->147903K(262144K)], 5.0373410 secs] [Times: user=5.02 sys=0.00, real=5.04 secs]   
    9. 68512.160: [Full GC (System) 68512.161: [CMS: 1631217K->838700K(4096000K), 4.7239290 secs] 2552874K->838700K(7168000K),   
    10. [CMS Perm : 148017K->147829K(262144K)], 4.7261610 secs] [Times: user=4.72 sys=0.00, real=4.72 secs]   
    11. 72117.421: [Full GC (System) 72117.423: [CMS: 905025K->1529502K(4096000K), 5.3562640 secs] 3556285K->1529502K(7168000K),   
    12. [CMS Perm : 148049K->147945K(262144K)], 5.3587790 secs] [Times: user=5.36 sys=0.00, real=5.36 secs]   


    我们看到是System.gc引起的Full GC,而老年代的GC时间到达了5秒多,它显示的是CMS,但是实际上不是CMS并发的收集器,而是CMS发生了concurrent mode fail之后退化成了Serial Old收集器,它是单线程的标记-压缩收集器,所以耗时非常的长。

     

     

    最后再次强调一下结论:

     

    1. Full GC == Major GC指的是对老年代/永久代的stop the world的GC

    2. Full GC的次数 = 老年代GC时 stop the world的次数

    3. Full GC的时间 = 老年代GC时 stop the world的总时间

    4. CMS 不等于Full GC,我们可以看到CMS分为多个阶段,只有stop the world的阶段被计算到了Full GC的次数和时间,而和业务线程并发的GC的次数和时间则不被认为是Full GC

    5. Full GC本身不会先进行Minor GC,我们可以配置,让Full GC之前先进行一次Minor GC,因为老年代很多对象都会引用到新生代的对象,先进行一次Minor GC可以提高老年代GC的速度。比如老年代使用CMS时,设置CMSScavengeBeforeRemark优化,让CMS remark之前先进行一次Minor GC。

  • 相关阅读:
    ActionBar Fragment的一个sample activity; 及获取runningAppProcess及跳转
    优化后台推送的service,减少被杀死的几率
    64位win7安装ubunto最新14.04的过程,及出现的问题的解决
    一次非线上iowait高的情况的检查
    一个愚蠢的python逻辑语法错误
    Bellman-Ford算法解决单源最短路问题
    Floyd算法解决多源最短路径问题
    最短路问题Dijkstra算法
    最小生成树之Kruskal算法
    最优二叉搜索树
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ainima/p/6331676.html
Copyright © 2020-2023  润新知