7-8垃圾箱分布_您认为有关垃圾收集的7件事-完全错了

7-8垃圾箱分布

关于Java Garbage Collection的最大误解是什么？它的真实情况如何？

小时候，我的父母曾经告诉我，如果我学习不好，我将成为垃圾收集者。他们几乎不知道，垃圾回收实际上是很棒的。也许这就是为什么即使在Java世界中，许多开发人员也会误解GC算法：它们如何工作，GC如何影响其应用程序以及您可以对此做些什么。这就是为什么我们求助 Java性能调优专家Haim Yadid并将Java性能调优指南放到Takipi博客上的原因。

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— Takipi（@takipid） 2015年4月6日

由于对性能调优指南的兴趣，在此后续文章中，我们决定收集一些有关垃圾回收的流行观点，并向您展示为什么它们是完全错误的。以下是前7名：

1.只有一个垃圾收集器

不，并且4也不是正确的答案。 HotSpot JVM总共有4个垃圾收集器：串行，并行/吞吐量。 CMS，并在块G1上新建一个孩子。但是，还有更多，还有非标准的垃圾收集器，还有更多冒险的实现，例如Shenandoah或其他JVM使用的收集器（例如C4， Azul的不间断收集器）。 HotSpot的默认值是并行/吞吐量收集器，通常它不是您的应用程序的最佳选择。例如，CMS和G1收集器将导致较少的GC暂停。但是，当出现暂停时，其持续时间很可能会比Parallel收集器引起的持续时间更长。另一方面，对于相同大小的堆，并行收集器通常可实现更高的吞吐量。

总结：根据您的要求选择合适的垃圾收集器：可接受的GC暂停频率和持续时间。

2.并行=并发

垃圾回收周期可以是STW（紧急停止）并导致GC暂停，也可以并发执行而无需停止应用程序。当我们更进一步时，GC算法本身可以是串行（单线程）或并行（多线程）的。这就是为什么当我们提到并发GC时，它不一定意味着它是并行完成的；反之，当我们提到串行GC时，它并不一定意味着它会引起暂停。在垃圾回收世界中，Concurrent和Parallel是两个绝对不同的术语，其中Concurrent是指GC周期，而Parallel是指GC算法本身。

总结：垃圾回收是一个两步游戏，调用GC周期的方式及其进行业务的方式是两件不同的事情。

3. G1解决了所有问题

G1收集器是Java 7中引入的，并且经过了许多更改和修改，是JVM垃圾收集器的最新成员。主要优势在于，它解决了CMS收集器常见的碎片问题：GC循环释放旧一代的内存块，并使它看起来像瑞士奶酪，直到一会儿JVM无法处理并不得不停止并停止运行。处理碎片。但这还不是故事的结局，在某些情况下其他收藏家的表现可能优于G1。这完全取决于您的要求。

要点：没有所有GC问题的奇迹解决方案，需要进行实验以帮助您为JVM选择正确的收集器。

4.平均交易时间是最重要的指标

如果仅监视服务器中的平均交易时间，那么您会错过异常值。人们对系统用户的破坏性知之甚少。例如，通常需要100毫秒以下的事务可能会受到GC暂停的影响，并且需要一分钟才能完成。如果您只查看平均交易时间，那么除了用户以外的任何人都不会注意到。现在考虑1％或更多用户的这种情况，您会发现仅查看平均值就可以轻松忽略它。有关与延迟相关的更多问题以及解决方法，请点击此处查看Gil Tene的博客。

要点：密切注意异常值，了解系统在第99个百分位数（不是1％）上的表现。

5.降低新的对象分配率将改善GC行为

我们可以将系统中的对象大致分为三类：长期存在的对象，通常对它们我们无能为力，导致最大问题的中期存在的对象，以及通常被释放并导致长期生存的短期对象分配Swift，因此它们在下一个GC周期中消失了。中度对象是那些注重其分配率可以带来积极结果的对象。集中精力于短期和长期的对象通常不会被证明是有效的，控制中期对象通常是一项艰巨的任务。

要点：并不是唯一的对象分配速率会限制您的服务器，而是造成所有麻烦的对象类型。

6.调整可以解决所有问题

如果您的应用程序需要保持经常更改的大型状态，那么调整JVM的堆并不会带来太多好处。 GC长时间停顿是不可避免的。可以在体系结构更改方面提出解决方案，以确保具有关键过程/瓶颈影响响应时间的流程不会包含大状态。大型状态和响应能力不能很好地结合在一起：将其分解为不同的流程将是解决之道。

总结：并非所有问题都可以通过调整JVM标志来解决，有时您只需要回到绘图板上即可。

7. GC日志会导致大量开销

这是完全不正确的，尤其是默认的日志设置。数据非常有价值，并且Java 7引入了挂钩来控制它们的大小，并确保它们不会耗尽您的所有硬盘驱动器。如果您不收集GC日志数据，那么您将失去了解JVM垃圾收集在生产中的行为的唯一途径。可接受的GC开销通常有5％的上限，要知道系统中的收费GC暂停产生了什么样的费用并将其最小化，付出的代价是很小的。

总结：竭尽所能，在生产中从系统中获取最多的数据。那里是一个完全不同的世界。