【JVM性能优化】 性能调优之CMS垃圾回收器（上）
作者：互联网
# 前提概要
>**如果没有冬天，春天不会如此悦人；如果没有偶尔的不幸，幸运不会如此受人欢迎**。
# CMS垃圾回收的6个重要阶段
1. **initial-mark 初始标记（CMS的第一个STW阶段），标记GC Root直接引用的对象，GC Root直接引用的对象不多，所以很快。**
2. **concurrent-mark并发标记阶段，由第一阶段标记过的对象出发，所有可达的对象都在本阶段标记**。
3. **concurrent-preclean 并发预清理阶段，也是一个并发执行的阶段。在本阶段，会查找前一阶段执行过程中，[从新生代晋升或新分配或被更新的对象]。通过并发地重新扫描这些对象，预清理阶段可以减少下一个stop-the-world 重新标记阶段的工作量**。
4. **concurrent-abortable-preclean**，**并发可中止的预清理阶段。这个阶段其实跟上一个阶段做的东西一样，也是为了减少下一个STW重新标记阶段的工作量。增加这一阶段是为了让我们可以控制这个阶段的结束时机，比如扫描多长时间（默认5秒）或者Eden区使用占比达到期望比例（默认50%）就结束本阶段**。
5. **remark重标记阶段（CMS的第二个STW阶段），暂停所有用户线程，从GC Root开始重新扫描整堆，标记存活的对象。需要注意的是，虽然CMS只回收老年代的垃圾对象，但是这个阶段依然需要扫描新生代，因为很多GC Root都在新生代，而这些GC Root指向的对象又在老年代，这称为“跨代引用”**。
6. **concurrent-sweep ，并发清理**。
# 分析
**分析其GC日志，发现GC发生在CMS的收集阶段**。
- **箭头1 显示abortable-preclean阶段耗时4.04秒**。
- **箭头2 显示的是remark阶段，耗时0.11秒**。
- **虽然abortable-preclean阶段是concurrent的，不会暂停其他的用户线程。就算不优化，可能影响也不大。**
调优之前先看下该应用的GC统计数据，包括GC次数，耗时：
> **统计期间内(18天)发生CMS GC 69次，其中abortable preclean阶段平均耗时2.45秒，final remark阶段平均112ms,最大耗时170ms。**
# 优化目标
> **降低abortable preclean时间，而且不增加final remark的时间（因为remark是STW的）。**
# JVM参数调优
## 第一次调优
**先尝试调低`abortable preclean`阶段的时间，看看效果。**
有两个参数可以控制这个阶段何时结束：
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-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=5000
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**默认值5s，代表该阶段最大的持续时间**
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-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=50
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**默认值50%，代表Eden区使用比例超过50%就结束该阶段进入remark**
**调整为最大持续时间为1s，Eden区使用占比10%**，如下：
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-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=1000
-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=10
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**为什么调整成这样两个值：首先每次CMS都发生在老年代使用占比达到80%时，因为这是由下面两个参数决定的**：
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-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
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这两个设置一般配合使用,一般用于『降低CMS GC频率或者增加频率、减少GC时长』的需求
- -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 **是指设定CMS在对内存占用率达到80%的时候开始GC(因为CMS会有浮动垃圾,所以一般都较早启动GC)**;
- **-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly** ：**标志来命令JVM不基于运行时收集的数据来启动CMS垃圾收集周期**。
**当该标志被开启时，JVM通过CMSInitiatingOccupancyFraction的值进行每一次CMS收集，而不仅仅是第一次。(否则后续会动态控制回收阈值)**
**(慎用) 因此，只有当我们充足的理由(比如测试)并且对应用程序产生的对象的生命周期有深刻的认知时，才应该使用该标志。**
> **老年代的增长是由于部分对象在`Minor GC`后仍然存活，被晋升到老年代，导致老年代使用占比增长的**，也就是在每次`CMS GC`发生之前刚刚发生过一次`Minor GC`，**所以在那一刻新生代的使用占比是很低的**。
**那么我们预计这个时候尽快结束abortable preclean阶段，在remark时就不需要扫描太多的Eden区对象，remark STW的时间也就不会太长**。
### 第一次调整参数
> **在统计期间（17小时左右）内，发生过2次CMS GC。Abortable Preclean 平均耗时835ms，这是预期内的。但是Final Remark 平均耗时495ms（调整前是112ms），其中一次是80ms，另一次是910ms！将近1秒钟！Remark是STW的！对于要求低延时的应用来说这是无法接受的！**
[YG occupancy: 181274 K (1887488 K)] - 年轻代当前占用情况和总容量
耗时80ms的这次remark发生时（早上9点，非高峰时段），新生代（YG）占用181.274M。
remark耗时910ms的那次GC日志
[YG occupancy: 773427 K (1887488 K)]
耗时910ms的这次remark发生时（晚上10点左右，高峰时段），新生代（YG）占用773.427M。因为这个时候高峰期，新生代的占用量上升的非常快，几乎同样的时间内，非高峰时段仅上升到181M，但是高峰时段就上升到773M。
- **如果`abortale preclean`阶段时间太短，随后在remark时，新生代占用越大，则remark持续的时间（STW）越长**。
- **不缩短abortale preclean耗时会出现过程gc；缩短的话，remark阶段又会变长，而且是STW，更不能接受。**
> **对于这种情况，CMS提供了CMSScavengeBeforeRemark参数，尝试在remark阶段之前进行一次Minor GC，以降低新生代的占用**。
## 第二次调优
增加 **-XX:+CMSScavengeBeforeRemark** 不是没有代价的，因为这会增加一次Minor GC停顿。所以这个方案好或者不好的判断标准就是：**增加CMSScavengeBeforeRemark参数之后的minor GC停顿时间 + remark 停顿时间如果比增加之前的remark GC停顿时间要小，这才是好的方案。**
>**-XX:+CMSScavengeBeforeRemark： 在CMS GC前启动一次ygc，目的在于减少old gen对ygc gen的引用，降低remark时的开销-----一般CMS的GC耗时 80%都在remark阶段**
### 第二次调整的结果
> **在统计期间（20小时左右）内，发生3次CMS GC。Abortable preclean 平均耗时693ms。Final remark平均耗时50ms，最大耗时60ms。Final remark的时间比调优前的平均时间（112ms）更低**。
3次CMS GC remark前的Minor GC日志分析
第1次是非高峰时段的表现，Minor GC 耗时 0.01s + remark耗时 0.06s = 0.07s = 70ms，如下
第2次是高峰时段，Minor GC 耗时 0.01s + remark耗时 0.05s = 0.06s = 60ms，如下
第3次是非高峰时段，Minor GC 耗时 0.00s + remark耗时 0.04s = 0.04s = 40ms，如下
> **所以，3次Minor GC + remark耗时的平均耗时 < 60ms,这比第一次调优时remark平均耗时495ms好得多了**。
# 总结
解决abortable preclean 时间过长的方案可以归结为两步：
缩短abortable preclean 时长，通过调整这两个参数：
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-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=xxx
-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=xxx
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- 调整为多少的一个判断标准是：abortable preclean阶段结束时，新生代的空间占用不能大于某个参考值。 在前面第一次调优后，新生代（YG）占用181.274M，remark耗时80ms；新生代（YG）占用773.427M时，remark耗时910ms。所以这个参考值可以是300M。
- **而如果新生代增长过快，像这次调优应用2秒内就能用光2G新生代堆空间的，就只能通过CMSScavengeBeforeRemark做一次Minor GC了**。
> **增加CMSScavengeBeforeRemark参数开启remark前进行Minor GC的尝试**
> **虽然官方说明这个增加这个参数是尝试进行Minor GC，不一定会进行。但实际使用起来，几乎每次remark前都会Minor GC。**
标签：remark,性能,preclean,耗时,调优,GC,阶段,JVM,CMS 来源： https://blog.51cto.com/alex4dream/2926719