1.分享一次网购经历

1. 背景多个业务线的应用出现LongGC告警最近一段时间，经常收到CAT报出来的Long GC告警（配置为大于3秒的为Longgc）。

2.分享一次挫折的经历

2. 知识回顾2.1 JVM堆内存划分

3.分享一次难忘的劳动经历

新生代（Young Generation）新生代内被划分为三个区：Eden，from survivor，to survivor大多数对象在新生代被创建Minor GC针对的是新生代的垃圾回收老年代（Old Generat。

4.分享一次你遇到陌生人的经历

ion）在新生代中经历了几次Minor GC仍然存活的对象，就会被放到老年代Major GC针对的是老年代的垃圾回收本文重点分析的CMS就是一种针对老年代的垃圾回收算法另外Full GC是针对整堆（包括新生代和老年代）做垃圾回收的。

5.分享一次旅游经历

永久代（Perm）主要存放已被虚拟机加载的类信息，常量，静态变量等数据该区域对垃圾回收的影响不大，本文不会过多涉及2.2 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。

6.分享一次游戏

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。

7.分享一次旅游经历英语作文

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。

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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。

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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。

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3. 分析下面先看看出现LongGC时发生了什么。选取其中一个应用分析其GC日志，发现LongGC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，可能影响也不大但是天天收到各个业务线的gc报警，长久来说也不是好事在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.4. 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）。

5. JVM参数调优5.1 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：-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=5000。

默认值5s，代表该阶段最大的持续时间-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=50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：-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=1000-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=10为什么调整成这样两个值，我们是这样考虑的：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：

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly而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调整的思路是这样了，那到底效果如何呢？

第一次调整的的结果

在统计期间（17小时左右）内，发生过2次CMS GCAbortable 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！。

对比这两次CMS GC的详细GC日志，我们发现了一些对分析问题非常有用的东西。remark耗时80ms的那次GC日志

[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181.274Mremark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这里能得出一个有用的结论：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）越长这就陷入了两难了，不缩短abortale preclean耗时会报longgc；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-XX:+CMSScavengeBeforeRemark。

e CMS remark step. By default, this option is disabled.5.2 第二次调优调优前的考虑：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。

第二次调整的结果

在统计期间（20小时左右）内，发生3次CMS GCAbortable preclean 平均耗时693msFinal remark平均耗时50ms，最大耗时60msFinal remark的时间比调优前的平均时间（112ms）更低。

那么CMS GC前的Minor GC停顿时间又如何呢？来看看详细的GC日志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6.优化结果至此，我们最初的目标- 降低abortable preclean 时间，而且不增加final remark的时间 ，已经达到了。

甚至remark的时间也缩短了7. 小结解决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：-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=xxx

-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=xxx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181.27。

4M，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。

8. 总结调优前明确目标调优过程对GC指标进行数据统计分析（本文借助gceasy.io在线分析工具）来验证效果需要能看懂GC日志GC调优不是一个一蹴而就的事情，它是微调-观察-再微调的过程所以需要比较深入了解GC的一些基础，才能少走弯路。

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