介绍

我们都知道，项目线上发布的时候尽量避免使用JVM 默认的配置参数，默认的堆栈空间就几百MB，而且有些参数不太满足自己项目的实际场景。因此我们需要自定义自己项目的JVM 配置信息，最主要的目的就是让生产环境的JVM 跑得更加流畅，更加的稳定。 其中，作为开发程序员我们最关心的莫过于GC，因为或导致STW(stop the world)停顿时间，特别是Full GC(注：现代垃圾收集器 一般进行老年代收集的时候都会将永久带，metadata space 等整个堆空间进行内存回收，所以我这里直接用Full GC,而不是 old GC，如果严谨或者精确来说 你说Old GC 也没毛病，除非面试时候遇到较真的面试官，那就问清楚再回答 )，如果系统动不动就停顿个几秒钟或者几十秒，估计要拉一个程序员祭天了。
最好的情况下，我们希望我们的线上系统尽量只发生Young GC,或者 至少 一天或几个小时 才发生一次Full GC，因为Full GC 的耗时 和 性能 消耗式 Young GC的 十几二十倍，因此，本文关注的重点在于 如何优化 Full GC 的场景。

Young GC 和 Full GC 触发的时机

Young GC 触发时机

• 年轻代Eden 区没有空间可以分配给新生对象，就会触发Young GC,然后将存活对象放入Suvivor 区 或者 进入老年代

Full GC 触发时间

• （1）老年代空间不足，这个很简单，就是字面上的不足，例如：大对象不停的直接进入老年代，最终造成空间不足。或者达到设置的触发Full GC 的时机
• （2）永久带 空间不足（jdk1.8 之后 metadata space 空间不足）。
• （3）Young GC 对象进入 老年代，引发Full GC，这其实和（1）差不多，每次Young GC 后不断的有对象进入老年代，或老年代担保机制引发提前Full gc，其实根本原因还是对象进入老年代，造成老年代空间被占满，无法分配给新到来的对象，从而引发Full GC（具体如何触发就不就不详细说了，大致意思就是，内存被占满了，需要Full GC 释放垃圾对象占用的内存空间，如果想了解，自己查询一些资料就OK）。

下面回顾一下堆内存空间分配 

思考：如何避免Full GC 产生？

首先我们大致知道了哪些情况会产生Full GC,其中最根本的原因就是有对象不停的进入老年代，最后导致空间不足，引发Full GC 释放空间。

那么我们解决思路就来了，直接破坏掉产生条件就行了，这么简单？对，说起来就是这么简单，我们直接减少运行时期间从Young GC 晋升 到老年代的对象，或者 没有对象晋升到老年代就行了。

破坏条件（1）大对象频繁进行老年代，造成老年代空间快速被占满，造成Full GC。

解决方案：

The default size for PretenureSizeThreshold is 0 which says that any size can be allocated in the young generation.

但是现在 默认 -XX:PretenureSizeThreshold=0，意味着任何对象都会现在新生代分配内存。 除非对象大小直接大于了Eden 区的整个内存大小，一般不会有，如果有，别转牛角尖，那么改代码吧。

所以现在大对象这个一般不用特别关注。 

破坏条件（2）metaspace 空间不足

解决方案：一般这个里面存放的都是一些Class 类信息，Class 本身也是一个对象，需要空间存放。那么我们程序代码中什么时候会产生对象进入呢，当使用CGLIB 动态代理不停的生成代理类的时候，就会加载到元数据空间，当然一般4核8G 内存的物理机分配个512M 是完全没问题的，这也不再本文的重点介绍之类

破坏条件（3）从年轻代 晋升 到老年代的对象

破坏条件之前，我们还是思考下?，什么情况下，新生代对象Young GC会进入老年代？

• a) Young GC 后，存活对象大于 survivor 区，存活对象全部进入老年代，注意动态年龄的区别。
• b) 达到了设置的年龄限制，默认是15次
• c) 动态年龄判定，新生代对象提前进行老年代 ，默认 从年龄小往大 对象大小累加 大于 设定值为界限（50%），超过该年龄的对象会进入老年代。MaxTenuringThreshold参数

动态年龄 举例 

假设 现在  年龄1对象 占 30%，年龄2对象 占10%，年龄3对象占 30%，年龄4对象占30%，那么会其实比较关注的是 年龄3会不会晋升？

年龄1 + 年龄2 +年龄3  > 50,所以 以年龄3为界限， 对象年龄 >=3 的对象全部进入老年代。 

又出现了三个条件，咋办？一样，去破坏条件，但是破坏之前我们先思考以下？

条件b) 难道把晋升年龄调大一点？注意，调大一点，只是会让长期存活对象，在新生代 多呆一会儿，其实没多大意义，假设 10秒一次Young GC 15 * 10 = 150s,都存活两分钟的对象，基本上已经确定是系统中长期存活的对象，调大一点，也仅仅是让它在新生代在多呆一会儿，还不如让它早点去它该区的老年区。

条件a) 存活对象大于存活区大小 和 条件c) 动态年龄判定 两个条件产生原因差不多，都是S（survivor）区大小分配不合理，可以同时进行优化。

实战教学

假设场景 ： 先假设一个场景，新生代10MB（默认8：1：1），老年代10MB，假设线上某段时间QPS 为 100，每个处理时间为2s,每个处理会产生10kb的对象，一秒产生 100 * 10kb * 1 ≈ 1MB，那么8秒，Eden 区就满了，会直接触发Young GC,存活对象大小 2 * 100 * 10 kb ≈ 2MB，明显S区，放不下会进入老年代。

这么一想，大概5次过后，老年代就满了 需要进行一次Full GC, 那么意思就是 大概 四五十秒就会产生一次Full GC,要是线上也是这样那就拉闸了。 

那么果然内存空间的分配才是最主要的问题，那么我们线上应该如何进行堆内存的分配呢？

最简单的方式就是调大内存，这是是最直接的，直接 将新生代调整为20MB，那么S区就放得下了。

那么你可能又会问，那之前不是说的动态年龄判定又怎么办，我的S区20MB，都全部放满了，不是超过了动态年龄判定的界限？

（1）继续调大内存，直接将新生代变为40MB

（2）调整比例将8：1：1，假设我们调整为2：1：1，Eden 10MB,S1 5MB,S2 5MB，这也放的下了

那么是不是 每次Young GC 完成后对象都在S区，下次Young GC 就直接回收了。

那么线上如何去思考内存分配呢？

（1）找到最大的压力瓶颈点，也可以说并发最多的点

（2）根据系统未来的业务量，访问量，去推算这个系统每秒的钟的并发量，注意项目的特殊性，一般可以是用2/8原则 0.8*PV/0.2天 转为秒。

（3）计算一次业务 新生代会占用多少内存，一般可以考虑 主要业务对象大小 * 10~20倍来预估，或者直接用工具直接监测。

（4）一次业务的时长，即一次请求的耗时。

（5）根据（1）（2）中的推算的每秒的并发量 预估推算对内存空间的占用量， 这个占用量 是一秒内或者说 在并发过程中无法回收的。无法回收的对象大小 = 业务处理时间 * QPS * 每个处理会产生的对象大小

（6）根据内存的推算结果预估出运行期间JVM的内存运转模型。

（7）部署多少台机器，每台机器配置如何

小总结

（1）新生代Eden区的大小，每个处理产生多少对象，QPS 决定了 每次Young GC的间隔时间。

（2）每个处理产生多少对象，QPS ，每隔处理的时间长度   决定了S区划分多少空间足够。

最根本还是找到触发导致性能缓慢的原因，来破坏掉条件，达到预期效果