10 第09讲：案例实战：面对突如其来的 GC 问题如何下手解决 本课时我们主要从一个实战案例入手分析面对突如其来的 GC 问题该如何下手解决。

想要下手解决 GC 问题，我们首先需要掌握下面这三种问题。

  • 如何使用 jstat 命令查看 JVM 的 GC 情况？
  • 面对海量 GC 日志参数，如何快速抓住问题根源？
  • 你不得不掌握的日志分析工具。

工欲善其事，必先利其器。我们前面课时讲到的优化手段，包括代码优化、扩容、参数优化，甚至我们的估算，都需要一些支撑信息加以判断。

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对于 JVM 来说，一种情况是 GC 时间过长，会影响用户的体验，这个时候就需要调整某些 JVM 参数、观察日志。

另外一种情况就比较严重了，发生了 OOM，或者操作系统的内存溢出。服务直接宕机，我们要寻找背后的原因。

这时，GC 日志能够帮我们找到问题的根源。本课时，我们就简要介绍一下如何输出这些日志，以及如何使用这些日志的支撑工具解决问题。

GC 日志输出

你可能感受到，最近几年 Java 的版本更新速度是很快的，JVM 的参数配置其实变化也很大。就拿 GC 日志这一块来说，Java 9 几乎是推翻重来。网络上的一些文章，把这些参数写的乱七八糟，根本不能投入生产。如果你碰到不能被识别的参数，先确认一下自己的 Java 版本。

在事故出现的时候，通常并不是那么温柔。你可能在半夜里就能接到报警电话，这是因为很多定时任务都设定在夜深人静的时候执行。

这个时候，再去看 jstat 已经来不及了，我们需要保留现场。这个便是看门狗的工作，看门狗可以通过设置一些 JVM 参数进行配置。

那在实践中，要怎么用呢？请看下面命令行。

Java 8

我们先看一下 JDK8 中的使用。 /#!/bin/sh LOG_DIR=”/tmp/logs” JAVA_OPT_LOG=” -verbose:gc” JAVA_OPT_LOG=”${JAVA_OPT_LOG} -XX:+PrintGCDetails” JAVA_OPT_LOG=”${JAVA_OPT_LOG} -XX:+PrintGCDateStamps” JAVA_OPT_LOG=”${JAVA_OPT_LOG} -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime” JAVA_OPT_LOG=”${JAVA_OPT_LOG} -XX:+PrintTenuringDistribution” JAVA_OPT_LOG=”${JAVA_OPT_LOG} -Xloggc:${LOG_DIR}/gc_%p.log” JAVA_OPT_OOM=” -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=${LOG_DIR} -XX:ErrorFile=${LOG_DIR}/hs_error_pid%p.log “ JAVA_OPT=”${JAVA_OPT_LOG} ${JAVA_OPT_OOM}” JAVA_OPT=”${JAVA_OPT} -XX:-OmitStackTraceInFastThrow”

合成一行。

-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintTenuringDistribution -Xloggc:/tmp/logs/gc_%p.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/logs -XX:ErrorFile=/tmp/logs/hs_error_pid%p.log -XX:-OmitStackTraceInFastThrow

然后我们来解释一下这些参数：

参数 意义 -verbose:gc 打印 GC 日志 PrintGCDetails 打印详细 GC 日志 PrintGCDateStamps 系统时间，更加可读，PrintGCTimeStamps 是 JVM 启动时间 PrintGCApplicationStoppedTime 打印 STW 时间 PrintTenuringDistribution 打印对象年龄分布，对调优 MaxTenuringThreshold 参数帮助很大 loggc 将以上 GC 内容输出到文件中

再来看下 OOM 时的参数：

参数 意义 HeapDumpOnOutOfMemoryError OOM 时 Dump 信息，非常有用 HeapDumpPath Dump 文件保存路径 ErrorFile 错误日志存放路径

注意到我们还设置了一个参数 OmitStackTraceInFastThrow，这是 JVM 用来缩简日志输出的。

开启这个参数之后，如果你多次发生了空指针异常，将会打印以下信息。 java.lang.NullPointerException java.lang.NullPointerException java.lang.NullPointerException java.lang.NullPointerException

在实际生产中，这个参数是默认开启的，这样就导致有时候排查问题非常不方便（很多研发对此无能为力），我们这里把它关闭，但这样它会输出所有的异常堆栈，日志会多很多。

Java 13

再看下 JDK 13 中的使用。

从 Java 9 开始，移除了 40 多个 GC 日志相关的参数。具体参见 JEP 158。所以这部分的日志配置有很大的变化。

我们同样看一下它的生成脚本。 /#!/bin/sh LOG_DIR=”/tmp/logs” JAVA_OPT_LOG=” -verbose:gc” JAVA_OPT_LOG=”${JAVA_OPT_LOG} -Xlog:gc,gc+ref=debug,gc+heap=debug,gc+age=trace:file=${LOG_DIR}/gc_%p.log:tags,uptime,time,level” JAVA_OPT_LOG=”${JAVA_OPT_LOG} -Xlog:safepoint:file=${LOG_DIR}/safepoint_%p.log:tags,uptime,time,level” JAVA_OPT_OOM=” -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=${LOG_DIR} -XX:ErrorFile=${LOG_DIR}/hs_error_pid%p.log “ JAVA_OPT=”${JAVA_OPT_LOG} ${JAVA_OPT_OOM}” JAVA_OPT=”${JAVA_OPT} -XX:-OmitStackTraceInFastThrow” echo $JAVA_OPT

合成一行展示。

-verbose:gc -Xlog:gc,gc+ref=debug,gc+heap=debug,gc+age=trace:file =/tmp/logs/gc_%p.log:tags,uptime,time,level -Xlog:safepoint:file=/tmp /logs/safepoint_%p.log:tags,uptime,time,level -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/logs -XX:ErrorFile=/tmp/logs/hs_error_pid%p.log -XX:-OmitStackTraceInFastThrow

可以看到 GC 日志的打印方式，已经完全不一样，但是比以前的日志参数规整了许多。

我们除了输出 GC 日志，还输出了 safepoint 的日志。这个日志对我们分析问题也很重要，那什么叫 safepoint 呢？

safepoint 是 JVM 中非常重要的一个概念，指的是可以安全地暂停线程的点。

当发生 GC 时，用户线程必须全部停下来，才可以进行垃圾回收，这个状态我们可以认为 JVM 是安全的（safe），整个堆的状态是稳定的。

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如果在 GC 前，有线程迟迟进入不了 safepoint，那么整个 JVM 都在等待这个阻塞的线程，会造成了整体 GC 的时间变长。

所以呢，并不是只有 GC 会挂起 JVM，进入 safepoint 的过程也会。这个概念，如果你有兴趣可以自行深挖一下，一般是不会出问题的。

如果面试官问起你在项目中都使用了哪些打印 GC 日志的参数，上面这些信息肯定是不很好记忆。你需要进行以下总结。比如：

“我一般在项目中输出详细的 GC 日志，并加上可读性强的 GC 日志的时间戳。特别情况下我还会追加一些反映对象晋升情况和堆详细信息的日志，用来排查问题。另外，OOM 时自动 Dump 堆栈，我一般也会进行配置”。

GC 日志的意义

我们首先看一段日志，然后简要看一下各个阶段的意义。

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  • 1 表示 GC 发生的时间，一般使用可读的方式打印；
  • 2 表示日志表明是 G1 的“转移暂停: 混合模式”，停顿了约 223ms；
  • 3 表明由 8 个 Worker 线程并行执行，消耗了 214ms；
  • 4 表示 Diff 越小越好，说明每个工作线程的速度都很均匀；
  • 5 表示外部根区扫描，外部根是堆外区。JNI 引用，JVM 系统目录，Classloaders 等；
  • 6 表示更新 RSet 的时间信息；
  • 7 表示该任务主要是对 CSet 中存活对象进行转移（复制）；
  • 8 表示花在 GC 之外的工作线程的时间；
  • 9 表示并行阶段的 GC 总时间；
  • 10 表示其他清理活动；
  • 11表示收集结果统计；
  • 12 表示时间花费统计。

可以看到 GC 日志描述了垃圾回收器过程中的几乎每一个阶段。但即使你了解了这些数值的意义，在分析问题时，也会感到吃力，我们一般使用图形化的分析工具进行分析。

尤其注意的是最后一行日志，需要详细描述。可以看到 G C花费的时间，竟然有 3 个数值。这个数值你可能在多个地方见过。如果你手头有 Linux 机器，可以执行以下命令：

time ls /

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可以看到一段命令的执行，同样有三种纬度的时间统计。接下来解释一下这三个字段的意思。

  • real 实际花费的时间，指的是从开始到结束所花费的时间。比如进程在等待 I/O 完成，这个阻塞时间也会被计算在内；
  • user 指的是进程在用户态（User Mode）所花费的时间，只统计本进程所使用的时间，注意是指多核；
  • sys 指的是进程在核心态（Kernel Mode）花费的 CPU 时间量，指的是内核中的系统调用所花费的时间，只统计本进程所使用的时间。

在上面的 GC 日志中，real < user + sys，因为我们使用了多核进行垃圾收集，所以实际发生的时间比 (user + sys) 少很多。在多核机器上，这很常见。

[Times: user=1.64 sys=0.00, real=0.23 secs]

下面是一个串行垃圾收集器收集的 GC 时间的示例。由于串行垃圾收集器始终仅使用一个线程，因此实际使用的时间等于用户和系统时间的总和：

[Times: user=0.29 sys=0.00, real=0.29 secs]

那我们统计 GC 以哪个时间为准呢？一般来说，用户只关心系统停顿了多少秒，对实际的影响时间非常感兴趣。至于背后是怎么实现的，是多核还是单核，是用户态还是内核态，它们都不关心。所以我们直接使用 real 字段。

GC日志可视化

肉眼可见的这些日志信息，让人非常头晕，尤其是日志文件特别大的时候。所幸现在有一些在线分析平台，可以帮助我们分析这个过程。下面我们拿常用的 gceasy 来看一下。

以下是一个使用了 G1 垃圾回收器，堆内存为 6GB 的服务，运行 5 天的 GC 日志。

（1）堆信息

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我们可以从图中看到堆的使用情况。

（2）关键信息

从图中我们可以看到一些性能的关键信息。

吞吐量：98.6%（一般超过 95% 就 ok 了）；

最大延迟：230ms，平均延迟：42.8ms；

延迟要看服务的接受程度，比如 SLA 定义 50ms 返回数据，上面的最大延迟就会有一点问题。本服务接近 99% 的停顿在 100ms 以下，可以说算是非常优秀了。

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你在看这些信息的时候，一定要结合宿主服务器的监控去看。比如 GC 发生期间，CPU 会突然出现尖锋，就证明 GC 对 CPU 资源使用的有点多。但多数情况下，如果吞吐量和延迟在可接受的范围内，这些对 CPU 的超额使用是可以忍受的。

（3）交互式图表

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可以对有问题的区域进行放大查看，图中表示垃圾回收后的空间释放，可以看到效果是比较好的。

（4）G1 的时间耗时

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如图展示了 GC 的每个阶段花费的时间。可以看到平均耗时最长的阶段，就是 Concurrent Mark 阶段，但由于是并发的，影响并不大。随着时间的推移，YoungGC 竟然达到了 136485 次。运行 5 天，光花在 GC 上的时间就有 2 个多小时，还是比较可观的。

（5）其他

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如图所示，整个 JVM 创建了 100 多 T 的数据，其中有 2.4TB 被 promoted 到老年代。

另外，还有一些 safepoint 的信息等，你可以自行探索。

那到底什么样的数据才是有问题的呢？gceasy 提供了几个案例。比如下面这个就是停顿时间明显超长的 GC 问题。

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下面这个是典型的内存泄漏。

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上面这些问题都是非常明显的。但大多数情况下，问题是偶发的。从基本的衡量指标，就能考量到整体的服务水准。如果这些都没有问题，就要看曲线的尖峰。

一般来说，任何不平滑的曲线，都是值得怀疑的，那就需要看一下当时的业务情况具体是什么样子的。是用户请求突增引起的，还是执行了一个批量的定时任务，再或者查询了大批量的数据，这要和一些服务的监控一起看才能定位出根本问题。

只靠 GC 来定位问题是比较困难的，我们只需要知道它有问题就可以了。后面，会介绍更多的支持工具进行问题的排解。

为了方便你调试使用，我在 GitHub 上上传了两个 GC 日志。其中 gc01.tar.gz 就是我们现在正在看的，解压后有 200 多兆；另外一个 gc02.tar.gz 是一个堆空间为 1GB 的日志文件，你也可以下载下来体验一下。 GitHub 地址：

https://gitee.com/xjjdog/jvm-lagou-res

另外，GCViewer 这个工具也是常用的，可以下载到本地，以 jar 包的方式运行。

在一些极端情况下，也可以使用脚本简单过滤一下。比如下面行命令，就是筛选停顿超过 100ms 的 GC 日志和它的行数（G1）。 /# grep -n real gc.log | awk -F”=| “ ‘{ if($8>0.1){ print }}’ 1975: [Times: user=2.03 sys=0.93, real=0.75 secs] 2915: [Times: user=1.82 sys=0.65, real=0.64 secs] 16492: [Times: user=0.47 sys=0.89, real=0.35 secs] 16627: [Times: user=0.71 sys=0.76, real=0.39 secs] 16801: [Times: user=1.41 sys=0.48, real=0.49 secs] 17045: [Times: user=0.35 sys=1.25, real=0.41 secs]

jstat

上面的可视化工具，必须经历导出、上传、分析三个阶段，这种速度太慢了。有没有可以实时看堆内存的工具？

你可能会第一时间想到 jstat 命令。第一次接触这个命令，我也是很迷惑的，主要是输出的字段太多，不了解什么意义。

但其实了解我们在前几节课时所讲到内存区域划分和堆划分之后，再看这些名词就非常简单了。

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我们拿 -gcutil 参数来说明一下。

jstat -gcutil $pid 1000

只需要提供一个 Java 进程的 ID，然后指定间隔时间（毫秒）就 OK 了。 S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT 0.00 0.00 72.03 0.35 54.12 55.72 11122 16.019 0 0.000 16.019 0.00 0.00 95.39 0.35 54.12 55.72 11123 16.024 0 0.000 16.024 0.00 0.00 25.32 0.35 54.12 55.72 11125 16.025 0 0.000 16.025 0.00 0.00 37.00 0.35 54.12 55.72 11126 16.028 0 0.000 16.028 0.00 0.00 60.35 0.35 54.12 55.72 11127 16.028 0 0.000 16.028

可以看到，E 其实是 Eden 的缩写，S0 对应的是 Surivor0，S1 对应的是 Surivor1，O 代表的是 Old，而 M 代表的是 Metaspace。

YGC 代表的是年轻代的回收次数，YGC T对应的是年轻代的回收耗时。那么 FGC 肯定代表的是 Full GC 的次数。

你在看日志的时候，一定要注意其中的规律。-gcutil 位置的参数可以有很多种。我们最常用的有 gc、gcutil、gccause、gcnew 等，其他的了解一下即可。

  • gc: 显示和 GC 相关的 堆信息；
  • gcutil: 显示 垃圾回收信息；
  • gccause: 显示垃圾回收 的相关信息（同 -gcutil），同时显示 最后一次 或 当前 正在发生的垃圾回收的 诱因；
  • gcnew: 显示 新生代 信息；
  • gccapacity: 显示 各个代 的 容量 以及 使用情况；
  • gcmetacapacity: 显示 元空间 metaspace 的大小；
  • gcnewcapacity: 显示 新生代大小 和 使用情况；
  • gcold: 显示 老年代 和 永久代 的信息；
  • gcoldcapacity: 显示 老年代 的大小；
  • printcompilation: 输出 JIT 编译 的方法信息；
  • class: 显示 类加载 ClassLoader 的相关信息；
  • compiler: 显示 JIT 编译 的相关信息；

如果 GC 问题特别明显，通过 jstat 可以快速发现。我们在启动命令行中加上参数 -t，可以输出从程序启动到现在的时间。如果 FGC 和启动时间的比值太大，就证明系统的吞吐量比较小，GC 花费的时间太多了。另外，如果老年代在 Full GC 之后，没有明显的下降，那可能内存已经达到了瓶颈，或者有内存泄漏问题。

下面这行命令，就追加了 GC 时间的增量和 GC 时间比率两列。 jstat -gcutil -t 90542 1000 | awk ‘BEGIN{pre=0}{if(NR>1) {print $0 “\t” ($12-pre) “\t” $12/*100/$1 ; pre=$12 } else { print $0 “\tGCT_INC\tRate”} }’ Timestamp S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT GCT_INC Rate 18.7 0.00 100.00 6.02 1.45 84.81 76.09 1 0.002 0 0.000 0.002 0.002 0.0106952 19.7 0.00 100.00 6.02 1.45 84.81 76.09 1 0.002 0 0.000 0.002 0 0.0101523

GC 日志也会搞鬼

顺便给你介绍一个实际发生的故障。

你知道 ElasticSearch 的速度是非常快的，我们为了压榨它的性能，对磁盘的读写几乎是全速的。它在后台做了很多 Merge 动作，将小块的索引合并成大块的索引。还有 TransLog 等预写动作，都是 I/O 大户。

使用 iostat -x 1 可以看到具体的 I/O 使用状况。

问题是，我们有一套 ES 集群，在访问高峰时，有多个 ES 节点发生了严重的 STW 问题。有的节点竟停顿了足足有 7~8 秒。

[Times: user=0.42 sys=0.03, real=7.62 secs]

从日志可以看到在 GC 时用户态只停顿了 420ms，但真实的停顿时间却有 7.62 秒。

盘点一下资源，唯一超额利用的可能就是 I/O 资源了（%util 保持在 90 以上），GC 可能在等待 I/O。

通过搜索，发现已经有人出现过这个问题，这里直接说原因和结果。

原因就在于，写 GC 日志的 write 动作，是统计在 STW 的时间里的。在我们的场景中，由于 ES 的索引数据，和 GC 日志放在了一个磁盘，GC 时写日志的动作，就和写数据文件的动作产生了资源争用。

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解决方式也是比较容易的，把 ES 的日志文件，单独放在一块普通 HDD 磁盘上就可以了。

小结

本课时，我们主要介绍了比较重要的 GC 日志，以及怎么输出它，并简要的介绍了一段 G1 日志的意义。对于这些日志的信息，能够帮助我们理解整个 GC 的过程，专门去记忆它投入和产出并不成正比，可以多看下 G1 垃圾回收器原理方面的东西。

接下来我们介绍了几个图形化分析 GC 的工具，这也是现在主流的使用方式，因为动辄几百 MB 的 GC 日志，是无法肉眼分辨的。如果机器的 I/O 问题很突出，就要考虑把 GC 日志移动到单独的磁盘。

我们尤其介绍了在线分析工具 gceasy，你也可以下载 gcviewer 的 jar 包本地体验一下。

最后我们看了一个命令行的 GC 回收工具 jstat，它的格式比较规整，可以重定向到一个日志文件里，后续使用 sed、awk 等工具进行分析。关于相关的两个命令，可以参考我以前写的两篇文章。

《Linux生产环境上，最常用的一套“Sed“技巧》

《Linux生产环境上，最常用的一套“AWK“技巧》

参考资料

https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/%e6%b7%b1%e5%85%a5%e6%b5%85%e5%87%ba%20Java%20%e8%99%9a%e6%8b%9f%e6%9c%ba-%e5%ae%8c/10%20%e7%ac%ac09%e8%ae%b2%ef%bc%9a%e6%a1%88%e4%be%8b%e5%ae%9e%e6%88%98%ef%bc%9a%e9%9d%a2%e5%af%b9%e7%aa%81%e5%a6%82%e5%85%b6%e6%9d%a5%e7%9a%84%20GC%20%e9%97%ae%e9%a2%98%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%b8%8b%e6%89%8b%e8%a7%a3%e5%86%b3.md