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JVM调优实战:解决CMS concurrent-abortable-preclean LongGC的问题

coffeeboy
java
jvm
longgc
1年前

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)。

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分析前的一些JVM背景知识回顾

JVM堆内存划分

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  • 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 Generation)

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。

  • 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。

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。
  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。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。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。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。

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。

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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:

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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.

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)。

JVM参数调优

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

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在统计期间(17小时左右)内,发生过2次CMS GC。Abortable 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

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[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181.274M。

remark耗时910ms的那次GC日志

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[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
Enables scavenging attempts before the CMS remark step. By default, this option is disabled.

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

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在统计期间(20小时左右)内,发生3次CMS GC。Abortable preclean 平均耗时693ms。Final remark平均耗时50ms,最大耗时60ms。Final 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

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第2次是高峰时段,Minor GC 耗时 0.01s + remark耗时 0.05s = 0.06s = 60ms,如下

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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

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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。

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。

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181.274M,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。

总结

  1. 调优前明确目标
  2. 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
  3. 需要能看懂GC日志
  4. 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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