JVM性能调优实践—G1垃圾收集器全视角解析
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本文将总结一下GC的种类，然后侧重总结下G1(Garbage-First)垃圾收集器的分代，结合open-jdk源码分析下重要算法如SATB,重要存储结构如CSet、RSet、TLAB、PLAB、Card Table等。最后会再梳理下G1 GC的YoungGC,MixedGC收集过程。
GC的分类
GC的主要回收区域就是年轻代(young gen)、老年代(tenured gen)、持久区（perm gen）,在jdk8之后，perm gen消失，被替换成了元空间（Metaspace）,元空间会在普通的堆区进行分配。垃圾收集为了提高效率，采用分代收集的方式，对于不同特点的回收区域使用不同的垃圾收集器。系统正常运行情况young是比较频繁的，full gc会触发整个heap的扫描和回收。在G1垃圾收集器中，最好的优化状态就是通过不断调整分区空间，避免进行full gc，可以大幅提高吞吐量。下面会详细介绍。
串行垃圾回收器
JDK 1.3之前的垃圾回收器，单线程回收，并且会有stop theworld（下文会简称STW），也即GC时，暂停所有用户线程。其运行方式是单线程的，适合Client模式的应用，适合单CPU环境。串行的垃圾收集器有两种，Serial以及SerialOld，一般会搭配使用。新生代使用Serial采取复制算法，老年代使用Serial Old采取标记整理算法。Client应用或者命令行程序可以，通过-XX:+UseSerialGC可以开启上述回收模式。
Serial：用于新生代垃圾收集，复制算法
SerialOld：用于老年代垃圾收集，标记整理算法
并行垃圾回收器
整体来说，并行垃圾回收相对于串行，是通过多线程运行垃圾收集的。也会stop-the-world。适合Server模式以及多CPU环境。一般会和jdk1.5之后出现的CMS搭配使用。并行的垃圾回收器有以下几种：
ParNew：Serial收集器的多线程版本，默认开启的收集线程数和cpu数量一样，运行数量可以通过修改ParallelGCThreads设定。用于新生代收集，复制算法。使用-XX:+UseParNewGC,和Serial Old收集器组合进行内存回收。
Parallel Scavenge: 关注吞吐量,吞吐量优先，吞吐量=代码运行时间/(代码运行时间+垃圾收集时间),也就是高效率利用cpu时间，尽快完成程序的运算任务 可以设置最大停顿时间MaxGCPauseMillis以及，吞吐量大小GCTimeRatio。如果设置了-XX:+UseAdaptiveSizePolicy参数，则随着GC,会动态调整新生代的大小，Eden,Survivor比例等，以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量。用于新生代收集，复制算法。通过-XX:+UseParallelGC参数，Server模式下默认提供了其和SerialOld进行搭配的分代收集方式。
Parllel Old：Parallel Scavenge的老年代版本。JDK 1.6开始提供的。在此之前Parallel Scavenge的地位也很尴尬，而有了Parllel Old之后，通过-XX:+UseParallelOldGC参数使用Parallel Scavenge + Parallel Old器组合进行内存回收。
并发标记扫描垃圾回收器(CMS)
CMS（Concurrent Mark Sweep）基于“标记—清除”算法，用于老年代,所以其关注点在于减少“pause time”也即因垃圾回收导致的stop the world时间。对于重视服务的响应速度的应用可以使用CMS。因为CMS是“并发”运行的，也即垃圾收集线程可以和用户线程同时运行。缺点就是会产生内存碎片。CMS的回收分为几个阶段：
初始标记：标记一下GC Roots能直接关联到的对象，会“Stop The World”
并发标记：GC Roots Tracing，可以和用户线程并发执行。
重新标记：标记期间产生的对象存活的再次判断，修正对这些对象的标记，执行时间相对并发标记短，会“Stop The World”。
并发清除：清除对象,可以和用户线程并发执行。
CMS最主要解决了pause time，但是会占用CPU资源，牺牲吞吐量。CMS默认启动的回收线程数是（CPU数量+3）/ 4，当CPU < 4个时，会影响用户线程的执行。另外一个缺点就是内存碎片的问题了，碎片会给大对象的内存分配造成麻烦，如果老年代的可用的连续空间也无法分配时，会触发full gc。并且full gc时如果发生young gc会被young gc打断，执行完young gc之后再继续执行full gc。
-XX:UseConcMarkSweepGC参数可以开启CMS,年轻代使用ParNew，老年代使用CMS，同时Serial Old收集器将作为CMS收集器出现Concurrent Mode Failure失败后的后备收集器使用。
G1垃圾收集器
G1（Garbage-First）是在JDK 7u4版本之后发布的垃圾收集器，并在jdk9中成为默认垃圾收集器。通过“-XX:+UseG1GC”启动参数即可指定使用G1 GC。从整体来说，G1也是利用多CPU来缩短stop the world时间，并且是高效的并发垃圾收集器。但是G1不再像上文所述的垃圾收集器，需要分代配合不同的垃圾收集器，因为G1中的垃圾收集区域是“分区”（Region）的。G1的分代收集和以上垃圾收集器不同的就是除了有年轻代的ygc，全堆扫描的fullgc外，还有包含所有年轻代以及部分老年代Region的MixedGC。G1的优势还有可以通过调整参数，指定垃圾收集的最大允许pause time。下面会详细阐述下G1分区以及分代的概念，以及G1 GC的几种收集过程的分类。
G1分区的概念
在G1之前的垃圾收集器，将堆区主要划分了Eden区，Old区，Survivor区。其中对于Eden，Survivor对回收过程来说叫做“年轻代垃圾收集”。并且年轻代和老年代都分别是连续的内存空间。
G1将堆分成了若干Region,以下和”分区”代表同一概念。Region的大小可以通过G1HeapRegionSize参数进行设置，其必须是2的幂，范围允许为1Mb到32Mb。JVM的会基于堆内存的初始值和最大值的平均数计算分区的尺寸，平均的堆尺寸会分出约2000个Region。分区大小一旦设置，则启动之后不会再变化。如下图简单画了下G1分区模型。
Eden regions(年轻代-Eden区)
Survivor regions(年轻代-Survivor区)
Old regions（老年代）
Humongous regions（巨型对象区域）
Free resgions（未分配区域，也会叫做可用分区）-上图中空白的区域
关于分区有几个重要的概念：
G1还是采用分代回收，但是不同的分代之间内存不一定是连续的，不同分代的Region的占用数也不一定是固定的（不建议通过相关选项显式设置年轻代大小。会覆盖暂停时间目标。）。年轻代的Eden,Survivor数量会随着每一次GC发生相应的改变。
分区是不固定属于哪个分代的，所以比如一次ygc过后，原来的Eden的分区就会变成空闲的可用分区，随后也可能被用作分配巨型对象，成为H区等。
G1中的巨型对象是指，占用了Region容量的50%以上的一个对象。Humongous区，就专门用来存储巨型对象。如果一个H区装不下一个巨型对象，则会通过连续的若干H分区来存储。因为巨型对象的转移会影响GC效率，所以并发标记阶段发现巨型对象不再存活时，会将其直接回收。ygc也会在某些情况下对巨型对象进行回收。通过上图可以看出，分区可以有效利用内存空间，因为收集整体是使用“标记-整理”，Region之间基于“复制”算法，GC后会将存活对象复制到可用分区（未分配的分区），所以不会产生空间碎片。
G1类似CMS，也会在比如一次fullgc中基于堆尺寸的计算重新调整（增加）堆的空间。但是相较于执行fullgc，G1 GC会在无法分配对象或者巨型对象无法获得连续分区来分配空间时，优先尝试扩展堆空间来获得更多的可用分区。原则上就是G1会计算执行GC的时间，并且极力减少花在GC上的时间（包括ygc,mixgc）,如果可能，会通过不断扩展堆空间来满足对象分配、转移的需要。
因为G1提供了“可预测的暂停时间”，也是基于G1的启发式算法，所以G1会估算年轻代需要多少分区，以及还有多少分区要被回收。ygc触发的契机就是在Eden分区数量达到上限时。一次ygc会回收所有的Eden和survivor区。其中存活的对象会被转移到另一个新的survivor区或者old区，如果转移的目标分区满了，会再将可用区标记成S或者O区。
G1 中的重要数据结构、算法
在提及G1的垃圾收集过程时，需要理解几个G1的重要的分区内部的详细数据结构、以及核心算法。
TLAB(Thread Local Allocation Buffer)本地线程缓冲区
G1 GC会默认会启用Tlab优化。其作用就是在并发情况下，基于CAS的独享线程(mutator threads)可以优先将对象分配在一块内存区域（属于Java堆的Eden中)，只是因为是Java线程独享的内存区，没有锁竞争，所以分配速度更快，每个Tlab都是一个线程独享的。如果待分配的对象被判断是巨型对象，则不使用TLAB。下面把TLAB分配对象内存的open jdk部分源码附上，有助理解。
HeapWord* G1CollectedHeap::allocate_new_tlab(size_t min_size,
size_t requested_size,
size_t* actual_size) {
assert_heap_not_locked_and_not_at_safepoint();
assert(!is_humongous(requested_size), "we do not allow humongous TLABs");
return attempt_allocation(min_size, requested_size, actual_size);
}
inline HeapWord* G1CollectedHeap::attempt_allocation(size_t min_word_size,
size_t desired_word_size,
size_t* actual_word_size) {
assert_heap_not_locked_and_not_at_safepoint();
// 排除巨型对象
assert(!is_humongous(desired_word_size), "attempt_allocation() should not "
"be called for humongous allocation requests");
// 在当前的region分配
HeapWord* result = _allocator->attempt_allocation(min_word_size, desired_word_size, actual_word_size);
// 可用空间不够，申请新的region分配
if (result == NULL) {
*actual_word_size = desired_word_size;
// 可能存在多线程申请，所以通过加锁的方式申请，如果young区没有超出阀值，则会获取新的region
result = attempt_allocation_slow(desired_word_size);
}
// 判断没有因gc导致堆locked
assert_heap_not_locked();
if (result != NULL) {
assert(*actual_word_size != 0, "Actual size must have been set here");
// 脏化年轻代的card(卡片)数据
dirty_young_block(result, *actual_word_size);
} else {
*actual_word_size = 0;
}
return result;
}
PLAB(Promotion Local Allocation Buffer) 晋升本地分配缓冲区
在ygc中，对象会将全部Eden区存货的对象转移（复制）到S区分区。也会存在S区对象晋升（Promotion）到老年代。这个决定晋升的阀值可以通过MaxTenuringThreshold设定。晋升的过程,无论是晋升到S还是O区，都是在GC线程的PLAB中进行。每个GC线程都有一个PLAB。
Collection Sets(CSets)待收集集合
GC中待回收的region的集合。CSet中可能存放着各个分代的Region。CSet中的存活对象会在gc中被移动（复制）。GC后CSet中的region会成为可用分区。
Card Table 卡表
将Java堆划分为相等大小的一个个区域，这个小的区域（一般size在128-512字节）被当做Card，而Card Table维护着所有的Card。Card Table的结构是一个字节数组,Card Table用单字节的信息映射着一个Card。当Card中存储了对象时，称为这个Card被脏化了（dirty card）。对于一些热点Card会存放到Hot card cache。同Card Table一样，Hot card cache也是全局的结构。
Remembered Sets(RSets)已记忆集合
已记忆集合在每个分区中都存在，并且每个分区只有一个RSet。其中存储着其他分区中的对象对本分区对象的引用,是一种points-in结构。ygc的时候，只要扫描RSet中的其他old区对象对于本young区的引用，不需要扫描所有old区。mixed gc时，扫描Old区的RSet中,其他old区对于本old分区的引用，一样不用扫描所有的old区。提高了GC效率。因为每次GC都会扫描所有young区对象，所以RSet只有在扫描old引用young，old引用old时会被使用。
为了防止RSet溢出，对于一些比较“Hot”的RSet会通过存储粒度级别来控制。RSet有三种粒度，对于“Hot”的RSet在存储时，根据细粒度的存储阀值，可能会采取粗粒度。
这三种粒度的RSet都是通过PerRegionTable来维护内部数据的。可以查看其部分源码如下：
class PerRegionTable: public CHeapObj<mtGC> {
friend class OtherRegionsTable;
friend class HeapRegionRemSetIterator;
HeapRegion* _hr; // 来自其他分区的引用
CHeapBitMap _bm; // card索引存放的位图
jint _occupied; // 已占用的容量
// next pointer for free/allocated 'all' list
PerRegionTable* _next;
// prev pointer for the allocated 'all' list
PerRegionTable* _prev;
// next pointer in collision list
PerRegionTable * _collision_list_next;
// Global free list of PRTs
static PerRegionTable* volatile _free_list;
下面是三种粒度级别，以及对应的简要数据结构：细粒度(fine),其PerRegionTable存储了所有对于本Resgion的引用的卡片的索引，其卡片索引都存储在CHeapBitMap结构里。伪代码类似：hash_map 。
Snapshot-At-The-Beginning(SATB)
SATB是在G1 GC在并发标记阶段使用的增量式的标记算法。并发标记是并发多线程的，但并发线程在同一时刻只扫描一个分区。在解释SATB前先要了解三色标记法。三色标记法是将对象的存活状态用三种颜色标记，从黑色到灰色逐层标记：
黑：该对象被标记了，并且其引用的对象也都被标记完成。
灰：对象被标记了，但其引用的对象还没有被标记完。
白：对象还没有被标记，标记阶段结束后，会被回收。
在CMS GC中，并发标记阶段使用的是Incremental update批量更新算法，在增加引用时的写屏障中触发新的对象引用的标记（三色标记法）。G1的并发标记算法，使用的是SATB。在GC开始时先创建一个对象快照，STAB可以在并发标记时标记所有快照中当时的存活对象。标记过程中新分配的对象也会被标记为存活对象，不会被回收。STAB核心的两个结构就是两个BitMap。如下：
// from G1ConcurrentMark-可以认为Bitmap的内部存储着对象地址（reference 是8byte,所以Bitmap存储着一个个64bit结构）
G1CMBitMap* _prev_mark_bitmap; // 全局的bitmap,存储PTAMS偏移位置，也即当前标记的对象的地址（初始值是对应上次已经标记完成的地址）
G1CMBitMap* _next_mark_bitmap; // 全局的bitmap,存储NTAMS偏移位置。标记过程不断移动，标记完成后会和prev_map 互换。
bitmap分别存储着每个分区中，并发标记过程里的两个重要的变量：PTAMS(pre-top-at-mark-start，代表着分区上一次完成标记的位置) 以及NTAMS（next-top-at-mark-start，随着标记的进行会不断移动，一开始在top位置）。SATB通过控制两个变量的移动来进行标记。为了直观了解标记过程，如下图所示：
A：初始标记，因为要扫描所有Root Trace可达的对象，会有STW的暂停时间，会将扫描分区的NTAMS值设置为分区的顶部（Top）。B：最终标记，因为并发导致会有新分配的对象，因为并发标记过程中对象会被分配到NTAMS~TOP中间的区域。这些对象会被定义为”隐式对象“。因为NTAMS有很多值了，所以 next_mark_bitmap也会开始存储NTAMS标记的对象的地址。C:清除阶段：next_mark_bitmap和 prev_mark_bitmap会进行Swap。PTAMS和NTAMS也会互换值。清除所有Bottom~PTAMS的对象。对于”隐式对象“会在下次垃圾收集过程进行回收（如图F过程）。这也是SATB存在弊端，会一定程度产生未能在本次标记中识别的浮动垃圾。
另，以上过程省略了根分区扫描和并发标记。上图是包含了两次标记过程，主要是为了展示B-E过程中，并发情况新对象的分配。
G1 GC的分类和过程 JDK10 之前的G1中的GC只有YoungGC,MixedGC。FullGC处理会交给单线程的Serial Old垃圾收集器。
YoungGC年轻代收集 在分配一般对象（非巨型对象）时，当所有eden region使用达到最大阀值并且无法申请足够内存时，会触发一次YoungGC。每次younggc会回收所有Eden以及Survivor区，并且将存活对象复制到Old区以及另一部分的Survivor区。到Old区的标准就是在PLAB中得到的计算结果。因为YoungGC会进行根扫描，所以会stop the world。
YoungGC的回收过程如下：
1.根扫描,跟CMS类似，Stop the world，扫描GC Roots对象。
2.处理Dirty card,更新RSet.
3.扫描RSet,扫描RSet中所有old区对扫描到的young区或者survivor去的引用。
4.拷贝扫描出的存活的对象到survivor2/old区
5.处理引用队列，软引用，弱引用，虚引用（下一篇优化中会再讲一下这三种引用对gc的影响）
MixGC混合收集
MixedGC是G1 GC特有的，跟Full GC不同的是Mixed GC只回收部分老年代的Region。哪些old region能够放到CSet里面，有很多参数可以控制。比如G1HeapWastePercent参数，在一次younggc之后，可以允许的堆垃圾百占比，超过这个值就会触发mixedGC。G1MixedGCLiveThresholdPercent参数控制的，old代分区中的存活对象比，达到阀值时，这个old分区会被放入CSet。源码可以看下gc/g1/collectionSetChooser。
MixedGC一般会发生在一次YoungGC后面,为了提高效率，MixedGC会复用YoungGC的全局的根扫描结果，因为这个Stop the world过程是必须的，整体上来说缩短了暂停时间。
MixGC的回收过程可以理解为YoungGC后附加的全局concurrent marking，全局的并发标记主要用来处理old区（包含H区）的存活对象标记，过程如下：
初始标记（InitingMark）。标记GC Roots，会STW,一般会复用YoungGC的暂停时间。如前文所述，初始标记会设置好所有分区的NTAMS值。
根分区扫描（RootRegionScan）。这个阶段GC的线程可以和应用线程并发运行。其主要扫描初始标记以及之前YoungGC对象转移到的Survivor分区，并标记Survivor区中引用的对象。所以此阶段的Survivor分区也叫根分区（RootRegion）。部分源码如下:
// 当有需要扫描的的S分区时，该Task会被开启，扫描后会执行scan_finished，notify其他GC活动，如youngGC
class G1CMRootRegionScanTask : public AbstractGangTask {
G1ConcurrentMark* _cm;
public:
G1CMRootRegionScanTask(G1ConcurrentMark* cm) :
AbstractGangTask("G1 Root Region Scan"), _cm(cm) { }
void work(uint worker_id) {
assert(Thread::current()->is_ConcurrentGC_thread(),
"this should only be done by a conc GC thread");
G1CMRootRegions* root_regions = _cm->root_regions(); // _root_regions 初始化为待扫描的Survivor分区。
HeapRegion* hr = root_regions->claim_next();
while (hr != NULL) { // 循环分别处理所有待扫描的S分区
_cm->scan_root_region(hr, worker_id); //方法如下
hr = root_regions->claim_next();
}
}
};
// 扫描Survivor区 （HeapRegion* hr）
void G1ConcurrentMark::scan_root_region(HeapRegion* hr, uint worker_id) {
assert(hr->next_top_at_mark_start() == hr->bottom(), "invariant");
G1RootRegionScanClosure cl(_g1h, this, worker_id);
const uintx interval = PrefetchScanIntervalInBytes;
HeapWord* curr = hr->bottom(); // 扫描分区的bottom
const HeapWord* end = hr->top(); // 扫描分区的top
while (curr < end) { // 扫描所有bottom到top的分区的对象
Prefetch::read(curr, interval);
oop obj = oop(curr);
int size = obj->oop_iterate_size(&cl);
assert(size == obj->size(), "sanity");
curr += size;
}
}
3.并发标记（ConcurrentMark）。会并发标记所有非完全空闲的分区的存活对象，也即使用了SATB算法，标记各个分区。
4.最终标记（Remark）。主要处理SATB缓冲区，以及并发标记阶段未标记到的漏网之鱼（存活对象），会STW,可以参考上文的SATB处理。
5.清除阶段（Clean UP）。上述SATB也提到了，会进行bitmap的swap，以及PTAMS,NTAMS互换。整理堆分区，调整相应的RSet（比如如果其中记录的Card中的对象都被回收，则这个卡片的也会从RSet中移除）,如果识别到了完全空的分区，则会清理这个分区的RSet。这个过程会STW。
清除阶段之后，还会对存活对象进行转移（复制算法），转移到其他可用分区，所以当前的分区就变成了新的可用分区。复制转移主要是为了解决分区内的碎片问题。
FullGC
G1在对象复制/转移失败或者没法分配足够内存（比如巨型对象没有足够的连续分区分配）时，会触发FullGC。FullGC使用的是stop the world的单线程的Serial Old模式,所以一旦触发FullGC则会STW应用线程，并且执行效率很慢。JDK 8版本的G1是不提供Full gc的处理的。对于G1 GC的优化，很大的目标就是没有FullGC。
上文内容都是基于JDK 8的版本的，在jdk10版本的G1 GC会有很多优化。Full CG方面，将提供并发标记的Full GC方案：Parallelize Mark-Sweep-Compact。Card Table的扫描也会得到加速。RSet也优化了，目前的RSet会存储在所有的分区里，新版本的RSet只需要在CSet中，并且是在Remark到Clean阶段之间并发构建RSet。这项优化会增加整个并发标记的周期，但是缩减了很多RSet的占用空间。另外，对于PauseTime会有更精准的处理，在MixedGC的对象拷贝阶段，提供了可放弃拷贝的（Abortable）选项。MixedGC会计算下一个Region的对象拷贝，如果可能会超过预期的pause time,则会放弃这次拷贝。
了解了G1垃圾收集器的运行机制之后，就可以针对一些GC相关参数来调整内存分配以及运行策略。下述的调优主要针对G1垃圾收集器进行介绍，以及会分析一下G1 GC的日志格式。
G1 GC日志分析
在执行具体的调优任务前，需要结合GC日志以及应用本身的特点。打印详细GClog,需要添加如下启动参数：
-XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps
本文使用的Java version：
java version "1.8.0_60"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_60-b27)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.60-b23, mixed mode)
下面截取gc.log 中的一次YoungGC和一次MixedGC。
2018-05-26T19:51:45.808-0800: 127.031: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0063650 secs]
[Parallel Time: 5.5 ms, GC Workers: 4]
[GC Worker Start (ms): Min: 127030.7, Avg: 127030.7, Max: 127030.7, Diff: 0.0]
[Ext Root Scanning (ms): Min: 1.1, Avg: 1.3, Max: 1.5, Diff: 0.4, Sum: 5.3]
[Update RS (ms): Min: 1.3, Avg: 1.4, Max: 1.4, Diff: 0.1, Sum: 5.4]
[Processed Buffers: Min: 3, Avg: 12.5, Max: 24, Diff: 21, Sum: 50]
[Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
[Code Root Scanning (ms): Min: 0.1, Avg: 0.3, Max: 0.7, Diff: 0.5, Sum: 1.3]
[Object Copy (ms): Min: 2.2, Avg: 2.4, Max: 2.5, Diff: 0.4, Sum: 9.5]
[Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
[Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.8, Max: 3, Diff: 2, Sum: 7]
[GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.1, Diff: 0.0, Sum: 0.1]
[GC Worker Total (ms): Min: 5.4, Avg: 5.4, Max: 5.4, Diff: 0.1, Sum: 21.6]
[GC Worker End (ms): Min: 127036.1, Avg: 127036.1, Max: 127036.1, Diff: 0.0]
[Code Root Fixup: 0.1 ms]
[Code Root Purge: 0.0 ms]
[Clear CT: 0.1 ms]
[Other: 0.6 ms]
[Choose CSet: 0.0 ms]
[Ref Proc: 0.3 ms]
[Ref Enq: 0.0 ms]
[Redirty Cards: 0.1 ms]
[Humongous Register: 0.0 ms]
[Humongous Reclaim: 0.0 ms]
[Free CSet: 0.0 ms]
[Eden: 39.0M(39.0M)->0.0B(2048.0K) Survivors: 3072.0K->4096.0K Heap: 111.4M(128.0M)->72.9M(128.0M)]
[Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs]
2018-05-26T19:57:20.534-0800: 461.748: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (mixed), 0.0685311 secs]
[Parallel Time: 67.2 ms, GC Workers: 4]
[GC Worker Start (ms): Min: 461748.1, Avg: 461748.1, Max: 461748.1, Diff: 0.0]
[Ext Root Scanning (ms): Min: 0.8, Avg: 2.6, Max: 7.5, Diff: 6.6, Sum: 10.5]
[Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.3, Max: 0.7, Diff: 0.7, Sum: 1.4]
[Processed Buffers: Min: 0, Avg: 9.2, Max: 35, Diff: 35, Sum: 37]
[Scan RS (ms): Min: 29.7, Avg: 34.3, Max: 36.1, Diff: 6.5, Sum: 137.1]
[Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.5, Max: 0.8, Diff: 0.8, Sum: 2.0]
[Object Copy (ms): Min: 28.8, Avg: 29.3, Max: 29.8, Diff: 1.0, Sum: 117.1]
[Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 0.3]
[Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum: 4]
[GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
[GC Worker Total (ms): Min: 67.1, Avg: 67.1, Max: 67.1, Diff: 0.0, Sum: 268.5]
[GC Worker End (ms): Min: 461815.2, Avg: 461815.2, Max: 461815.2, Diff: 0.0]
[Code Root Fixup: 0.3 ms]
[Code Root Purge: 0.0 ms]
[Clear CT: 0.1 ms]
[Other: 1.0 ms]
[Choose CSet: 0.4 ms]
[Ref Proc: 0.2 ms]
[Ref Enq: 0.0 ms]
[Redirty Cards: 0.1 ms]
[Humongous Register: 0.0 ms]
[Humongous Reclaim: 0.0 ms]
[Free CSet: 0.2 ms]
[Eden: 5120.0K(5120.0K)->0.0B(57.0M) Survivors: 1024.0K->1024.0K Heap: 64.3M(128.0M)->55.8M(128.0M)]
[Times: user=0.07 sys=0.11, real=0.07 secs]
两个收集过程的日志格式相似。先以young gc为例，分析一下日志信息。
GC并行任务
并行任务部分主要包含Parallel Time这一行以及其下面的详细任务信息。
[Parallel Time: , GC Workers: ] [Parallel Time: 5.9 ms, GC Workers: 4] 这一行标记着并行阶段的汇总信息。总共花费时间以及GC的工作线程数。后续的这两行，start-end是时间戳信息。Diff是偏移平均时间的值。Diff越小越好，说明每个工作线程的速度都很均匀，如果Diff值偏大，就要看下面具体哪一项活动产生的波动。Avg代表平均时间值。如果Avg跟Min,Max偏差不大是比较正常的，否则也要详细分析具体的偏差值大的任务。
[GC Worker Start (ms): Min: 127030.7, Avg: 127030.7, Max: 127030.7, Diff: 0.0]
[GC Worker End (ms): Min: 127036.1, Avg: 127036.1, Max: 127036.1, Diff: 0.0]
下一段显示的是详细的并行阶段的GC活动。
[Ext Root Scanning (ms): Min: 1.1, Avg: 1.3, Max: 1.5, Diff: 0.4, Sum: 5.3]
[Update RS (ms): Min: 1.3, Avg: 1.4, Max: 1.4, Diff: 0.1, Sum: 5.4]
[Processed Buffers: Min: 3, Avg: 12.5, Max: 24, Diff: 21, Sum: 50]
[Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
[Code Root Scanning (ms): Min: 0.1, Avg: 0.3, Max: 0.7, Diff: 0.5, Sum: 1.3]
[Object Copy (ms): Min: 2.2, Avg: 2.4, Max: 2.5, Diff: 0.4, Sum: 9.5]
[Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
[Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.8, Max: 3, Diff: 2, Sum: 7]
[GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.1, Diff: 0.0, Sum: 0.1]
[GC Worker Total (ms): Min: 5.4, Avg: 5.4, Max: 5.4, Diff: 0.1, Sum: 21.6]
Ext Root Scanning
外部根区扫描。外部根是堆外区。JNI引用，JVM系统目录，Classloaders等。后面跟着具体的时间信息。
RSet的处理
log中RS指的是RSet。
UpdateRS:更新RSet的时间信息。-XX:MaxGCPauseMillis参数是限制G1的暂停之间，一般RSet更新的时间小于10%的目标暂停时间是比较可取的。如果花费在RSetUpdate的时间过长，可以修改其占用总暂停时间的百分比-XX:G1RSetUpdatingPauseTimePercent。这个参数的默认值是10。
Processed Buffers:已处理缓冲区。这个阶段处理的是在优化线程中处理dirty card分区扫描时记录的日志缓冲区。
Scan RS:关于RSet的粒度，如果RSet中的Bitmap是粗粒度的，那么就会增加RSet扫描的时间。如下所示的扫描时间，说明还没有粗化的RSet。
Code Root Scanning：代码跟的扫描。只有在分区的RSet有强代码根时会检查CSet的对内引用，例如常量池。
[Update RS (ms): Min: 1.3, Avg: 1.4, Max: 1.4, Diff: 0.1, Sum: 5.4]
[Processed Buffers: Min: 3, Avg: 12.5, Max: 24, Diff: 21, Sum: 50]
[Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
[Code Root Scanning (ms): Min: 0.1, Avg: 0.3, Max: 0.7, Diff: 0.5, Sum: 1.3]
如果观察到RS的处理时间较长，可以使用-XX:+G1SummarizeRSetStats参数，在GC结束后打印RSet的详细信息。一般在debug环境排查用。还有一个辅助参数G1SummarizeRSetStatsPeriod=0用来控制第几次GC后统计一次RSet信息。
Object Copy
Object Copy:该任务主要是对CSet中存活对象进行转移（复制）。对象拷贝的时间一般占用暂停时间的主要部分。如果拷贝时间和”预测暂停时间“有相差很大，也可以调整年轻代尺寸大小。
[Object Copy (ms): Min: 2.2, Avg: 2.4, Max: 2.5, Diff: 0.4, Sum: 9.5]
Termination
这里的终止主要是终止工作线程。Work线程在工作终止前会检查其他工作线程的任务，如果其他work线程有没完成的任务，会抢活。如果终止时间较长，额能是某个work线程在某项任务执行时间过长。
GC Worker Other
花在GC之外的工作线程的时间，比如因为JVM的某个活动，导致GC线程被停掉。这部分消耗的时间不是真正花在GC上，只是作为log的一部分记录。
GC Worker Total
并行阶段的GC汇总，包含了GC以及GC Worker Other的总时间。
GC 串行活动
一下是串行的GC活动。包括代码根的更新和扫描。Clear的时候还要清理RSet相应去除的Card Table信息。G1 GC在扫描Card信息时会有一个标记记录，防止重复扫描同一个Card。
[Code Root Fixup: 0.1 ms]
[Code Root Purge: 0.0 ms]
[Clear CT: 0.1 ms]
GC Other活动
剩余的部分就是其他GC活动了。主要包含:选择CSet、引用处理和排队、卡片重新脏化、回收空闲巨型分区以及在收集之后释放CSet。
[Other: 0.6 ms]
[Choose CSet: 0.0 ms]
[Ref Proc: 0.3 ms]
[Ref Enq: 0.0 ms]
[Redirty Cards: 0.1 ms]
[Humongous Register: 0.0 ms]
[Humongous Reclaim: 0.0 ms]
[Free CSet: 0.0 ms]
Choose CSet：选择CSet,因为年轻代的所有分区都会被收集，所以CSet不需要选择，消耗时间都是0ms。Choose CSet任务一般都是在mixed gc的过程中触发。
Ref Proc、Enq: 引用处理主要针对弱引用，软引用，徐引用，final,JNI引用。将这些引用排列到相应的reference队列中。
Redirty Cards：重新脏化卡片。排队引用可能会更新RSet，所以需要对关联的Card重新脏化(Redirty Cards)。
Humongous Register、Reclaim 主要是对巨型对象回收的信息，youngGC阶段会对RSet中有引用的短命的巨型对象进行回收，巨型对象会直接回收而不需要进行转移（转移代价巨大，也没必要）。
Free CSet: 释放CSet,其中也会清理CSet中的RSet。
垃圾收集结果统计
如下对比了一次youngGC和一次mixedGC的垃圾收集结果：
young: [Eden: 39.0M(39.0M)->0.0B(2048.0K) Survivors: 3072.0K->4096.0K Heap: 111.4M(128.0M)->72.9M(128.0M)]
mixed: [Eden: 5120.0K(5120.0K)->0.0B(57.0M) Survivors: 1024.0K->1024.0K Heap: 64.3M(128.0M)->55.8M(128.0M)]
Eden: 39.0M(39.0M)->0.0B(2048.0K)：Eden分区GC前39M,GC后是0。括号里面的分别是GC前后Eden分区的总大小。可以看到在一次GC后，Eden的空间做了调整。G1 GC的暂停时间是可预测的，所以YoungGC之后，会根据pause time的目标重新计算需要的Eden分区数，进行动态调整。
Survivors: 3072.0K->4096.0K。Survivors空间的变化，空间增长了，说明有存活对象E区晋升到S区。
Heap: 111.4M(128.0M)->72.9M(128.0M)。整个堆区的GC前后空间数据，G1 GC会动态调整堆区，但这次回收中没有改变堆区的容量。
G1 GC相关参数
G1 GC是垃圾收集优先的垃圾收集器，同时有着”可预期的暂停时间“，垃圾收集过程是分代的，但堆空间是基于分区进行分配。所以整体的空间利用率，时间效率都有更大的提升。G1的YoungGC和MixedGC以及并发标记阶段都有很多机制可以控制触发时机，一般情况是不建议过度更改官方建议参数。但默认参数不一定适用于所有应用，调优前需要有明确的目标，或者问题处理思路。
以下先整理下G1垃圾收集器可以调整的重要参数：
-XX:+UseG1GC：启用 G1 (Garbage First) 垃圾收集器
-XX:MaxGCPauseMillis：设置允许的最大GC停顿时间(GC pause time)，这只是一个期望值，实际可能会超出，可以和年轻代大小调整一起并用来实现。默认是200ms。
-XX:G1HeapRegionSize：每个分区的大小，默认值是会根据整个堆区的大小计算出来，范围是1M~32M，取值是2的幂，计算的倾向是尽量有2048个分区数。比如如果是2G的heap，那region=1M。16Gheap,region=8M。
-XX:MaxTenuringThreshold=n：晋升到老年代的“年龄”阀值，默认值为 15。
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent：一般会简写IHOP,默认是45%,这个占比跟并发周期的启动相关，当空间占比达到这个值时，会启动并发周期。如果经常出现FullGC，可以调低该值，尽早的回收可以减少FullGC的触发，但如果过低，则并发阶段会更加频繁，降低应用的吞吐。
-XX:G1NewSizePercent：年轻代最小的堆空间占比，默认是5%。
-XX:G1MaxNewSizePercent：年轻代最大的堆空间占比，默认是60%。
-XX:ConcGCThreads：并发执行的线程数，默认值接近整个应用线程数的1/4。
-XX:-XX:G1HeapWastePercent:允许的浪费堆空间的占比，默认是5%。如果并发标记可回收的空间小于5%,则不会触发MixedGC。
-XX:G1MixedGCCountTarget:一次全局并发标记之后，后续最多执行的MixedGC次数。默认值是8.
G1 GC调优建议
年轻代调优
因为G1 GC是启发式算法，会动态调整年轻代的空间大小。目标也就是为了达到接近预期的暂停时间。年轻代调优中比较重要的就是对暂停时间的处理。一般都是根据MaxGCPauseMillis以及年轻代占比G1NewSizePercent、G1MaxNewSizePercent，结合应用的特点和GC数据进行接近期望pause time的调整。为了能观察到详细的暂停时间信息，可以添加调试的启动参数 -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy。下面摘取一段youngGC gc log的输出：
26.139: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) 26.139: [G1Ergonomics (CSet Construction) start choosing CSet, _pending_cards: 3484, predicted base time: 5.51 ms, remaining time: 194.49 ms, target pause time: 200.00 ms]
26.139: [G1Ergonomics (CSet Construction) add young regions to CSet, eden: 54 regions, survivors: 9 regions, predicted young region time: 5.98 ms]
26.139: [G1Ergonomics (CSet Construction) finish choosing CSet, eden: 54 regions, survivors: 9 regions, old: 0 regions, predicted pause time: 11.49 ms, target pause time: 200.00 ms]
, 0.0163685 secs]
target也即目标是200ms,实际的pause time是16ms。远远小于目标暂停时间。并且再CSet中的分区数是“eden: 54 regions, survivors: 9 regions”，可以适当增加CSet中的年轻代分区,也可以适当缩短暂停时间，让实际值和期望值不断接近。
并发标记和MixGC 调优
InitiatingHeapOccupancyPercent就是触发并发标记的一个决定阀值。当Java堆空间占用到45%便开启并发周期。并发标记的初始标记阶段伴随着一次YoungGC的暂停。会看到如下log记录:
2018-05-26T19:50:57.256-0800: 78.480: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) (initial-mark), 0.0076560 secs]
IHOP如果阀值设置过高，可能会遇到转移失败的风险，比如对象进行转移时空间不足。如果阀值设置过低，就会使标记周期运行过于频繁，并且有可能混合收集期回收不到空间。IHOP值如果设置合理，但是在并发周期时间过长时，可以尝试增加并发线程数，调高ConcGCThreads。
引用处理
G1 GC对于虚引用、弱引用、软引用的处理会比一般对象多一些收集任务。如果在引用处理占用了很长时间，需要更进一步排查。在并发标记的Remark阶段会记录引用的处理，日志信息如下：
如下：
[GC remark 2018-05-26T19:50:57.386-0800: 78.610: [Finalize Marking, 0.0002675 secs] 2018-05-26T19:50:57.386-0800: 78.611: [GC ref-proc, 0.0001091 secs] 2018-05-26T19:50:57.386-0800: 78.611: [Unloading, 0.0204521 secs], 0.0212793 secs]
可以通过-XX:+PrintReferenceGC打印更详细的引用计数信息:
[SoftReference, 0 refs, 0.0000482 secs]2018-06-03T20:52:03.887-0800: 18.033: [WeakReference, 116 refs, 0.0000321 secs]2018-06-03T20:52:03.887-0800: 18.033: [FinalReference, 1073 refs, 0.0009571 secs]2018-06-03T20:52:03.888-0800: 18.034: [PhantomReference, 0 refs, 1 refs, 0.0000211 secs]2018-06-03T20:52:03.888-0800: 18.034: [JNI Weak Reference, 0.0000192 secs], 0.0084976 secs]
一般在Ref Proc时间超过GC暂停时间的10%时就要关注。Ref Proc的信息打印在每次垃圾收集的Other信息模块：
[Other: 0.6 ms]
[Choose CSet: 0.0 ms]
[Ref Proc: 0.4 ms]
[Ref Enq: 0.0 ms]
[Redirty Cards: 0.1 ms]
[Humongous Register: 0.0 ms]
[Humongous Reclaim: 0.0 ms]
[Free CSet: 0.0 ms]
如果SoftReference过多，会有频繁的老年代收集。-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB参数，可以指定每兆堆空闲空间的软引用的存活时间，默认值是1000，也就是1秒。可以调低这个参数来触发更早的回收软引用。如果调高的话会有更多的存活数据，可能在GC后堆占用空间比会增加。对于软引用，还是建议尽量少用，会增加存活数据量，增加GC的处理时间。
总结
本文简单介绍了一下G1 GC的调优参数以及G1 GC的日志内容。在具体调优过程，可以增加一些调优的参数，如-XX:+G1SummarizeRSetStats、-XX:+PrintReferenceGC、-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy等。每次调参后还要密切关注GC log，最好能模拟生产环境进行全链路的测试。没有一个参数的调整是可以普适任何应用的，如果没有GC问题，就不需要为了优化而优化。但是对于GC的知识储备和更新，是每个应用开发工程师必备的知识模块。
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