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缘起

线上有Tomcat升级到7.0.52版，然后有应用的JVM FullGC变频繁。在高峰期socket连接数，Cpu使用率都暴增。

思路

思路是Tomcat本身的代码应该是没有问题的。有问题的可能是应用代码升级，或者环境改变了。总之Tomcat的优先级排在最后。

先把应用的heap dump下来分析下：

jmap -dump:format=b,file=path pid

用IBM的Heap Analyser分析，发现dubbo rpc调用的RpcInvocation对象和taglibs的SimpleForEachIterator对象占用了非常大部分内存。

正常来说。这两种类型的对象都应该能够非常快被回收掉，怎么会占用了那么大的内存空间？是不是有别的对象引用了它们。导致不能释放？

再细致分析。发现RpcInvocation对象都是root refer的，也就是根对象。正常来说根对象应该能够非常快就被回收掉的，为什么在内存中会有那么多对象？

再查看应用的JVM參数：

 

-Xms2g -Xmx2g -Xmn256m -XX:SurvivorRatio=8 -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -Xss256k -XX:-DisableExplicitGC -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled

首先发现应用的新生代，即-Xmn256m 设置得太小了。

对比上面RpcInvocation对象占用了226M。SimpleForEachIterator占用了267M内存。

 

 

 

显然在新生代里，没办法放下那么多的对象，这些对象必定是被放到老生代（old space）里去了。

既然RpcInvocation对象和SimpleForEachIterator对象应该都是能够非常快被回收了，那么思路变成，触发一下线上的FullGC，看下对象有没有被回收。

在触发之前，先用jmap -histo pid统计下对象的数量：
  34:        136762        4376384  com.alibaba.dubbo.rpc.RpcInvocation
 129:         16345         392280  org.apache.taglibs.standard.tag.common.core.ForEachSupport$SimpleForEachIterator
用 jmap -histo:live <pid> 触发Full GC之后：
 294:           625          20000  com.alibaba.dubbo.rpc.RpcInvocation
 495:           292           7008  org.apache.taglibs.standard.tag.common.core.ForEachSupport$SimpleForEachIterator
果然数量大大的降低了。

所以结论比較明显了，新生代（Young generation）的空间太小，导致有一些本应该能够非常快就被回收的对象被放到了老生代（Old generation）里，导致老生代上涨非常快。频繁Full GC。

于是想办法添加新生代的大小，把JVM參数改为：

 

 -Xms2g -Xmx2g -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m -Xss256k -XX:-DisableExplicitGC -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled 

由于观察到PermSize实际上仅仅用了不到200M。没有必要设置为512M，浪费内存，所以改为 -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m 。

 

另外。把新生代最大限制-Xmn256m 去掉。

由于默认的NewRatio = 2。即除了PermSize，新生代大约占内存的1/3，即约(2048 - 256) /3 = 597M。

和原来相比增大了一倍不止。

改动上线之后。观察发现Old Space增长缓慢。FullGC次数大大降低，时间在50ms下，Yong GC都在10ms下。达到了想要的效果。

 

简单的GC过程分析

首先来看一张GC的模型图，非常形象：

简单来说。对于GC，我们了解到这些信息就足够了。

大部分新对象在Eden Space上分配，当Eden Space满了，则要用到Survivor Space来回收。YGC的算法是非常快的。

多次YGC之后，还存活的对象就会被移到Old Generation（old space）上。当Old Generation满了的时候，就会FGC，FGC有通常比較慢。

Permanent Space仅仅要你在開始时分配了足够大的空间。那它能够不用管。

我们能够得出一些结论：

 

• 合理降低对象进入老生代；
• Old Space可能会一直增长。有时没有办法避免不让对象进入Old Space，当然也有一些程序是从来都不运行FGC的；
• 是不是尽全力防止对象进入老生代？显然不是，有些对象假设长久存在在新生代里，显然加重了YGC的负担，多次YGC之后仍然存活的对象显然应该放到Old Space里。

 

理想的GC/内存使用情况

总结下来。能够发现。理想的GC情况应该是这种：

Old Space增长缓慢，FullGC次数少，FullGC的时间短（大部情况应该要在1秒内）。

总结：

尽量少加上一些默认參数。这点我非常赞同RednaxelaFX的看法，配置了默认參数除了让后面调优的人蛋疼之外，没有太多的帮助。

GC调优就是一个取舍权衡的过程。有得必有失，最好能够在多个不同的实例里，配置不同的參数，然后进行比較。

有非常多命令行工具或者图形工具能够使用。好的工具事半功倍。

參考：

http://www.alphaworks.ibm.com/tech/heapanalyzer‎    IBM Heap Analyser

http://hllvm.group.iteye.com/group/topic/27945    JVM调优的"标准參数"的各种陷阱，RednaxelaFX 出品，强列推荐

http://www.taobaotesting.com/blogs/2392      JAVA性能剖析1——JVM内存管理与垃圾回收

http://www.oschina.net/translate/using-headless-mode-in-java-se      在 Java SE 平台上使用 Headless 模式

 

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