es 调整gc
调优垃圾回收与任何其他性能调优活动没有什么不同。
您需要确保您了解当前的情况和所需的结果，而不是因为对应用程序的随机部分进行调整而产生了诱惑。 通常，只需执行以下过程即可：
陈述您的绩效目标 运行测试 测量 与目标比较 进行更改并返回运行测试
重要的是，可以设定和衡量目标的三个方面都与性能调整有关。 这些目标包括延迟，吞吐量和容量，理解，我建议您阅读垃圾收集手册中的相应章节。
让我们看看如何开始研究设定和实现这些目标的实际情况。 为此，让我们看一个示例代码：
//imports skipped for brevitypublic class Producer implements Runnable {private static ScheduledExecutorService executorService = Executors.newScheduledThreadPool(2);private Deque<byte[]> deque;private int objectSize;private int queueSize;public Producer(int objectSize, int ttl) {this.deque = new ArrayDeque<byte[]>();this.objectSize = objectSize;this.queueSize = ttl * 1000;}@Overridepublic void run() {for (int i = 0; i < 100; i++) {deque.add(new byte[objectSize]);if (deque.size() > queueSize) {deque.poll();}}}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {executorService.scheduleAtFixedRate(new Producer(200 * 1024 * 1024 / 1000, 5), 0, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);executorService.scheduleAtFixedRate(new Producer(50 * 1024 * 1024 / 1000, 120), 0, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);TimeUnit.MINUTES.sleep(10);executorService.shutdownNow();}}
该代码将提交两个作业，每100毫秒运行一次。 每个作业都模拟具有特定寿命的对象：它创建对象，让它们离开预定的时间，然后忘记它们，从而使GC回收内存。
在使用以下参数打开GC日志记录的情况下运行示例时
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps
我们开始在日志文件中立即看到GC的影响，类似于以下内容：
-06-04T13:34:16.119-0200: 1.723: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 114016K->73191K(234496K)] 421540K->421269K(745984K), 0.0858176 secs] [Times: user=0.04 sys=0.06, real=0.09 secs] -06-04T13:34:16.738-0200: 2.342: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 234462K->93677K(254976K)] 582540K->593275K(766464K), 0.2357086 secs] [Times: user=0.11 sys=0.14, real=0.24 secs] -06-04T13:34:16.974-0200: 2.578: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 93677K->70109K(254976K)] [ParOldGen: 499597K->511230K(761856K)] 593275K->581339K(1016832K), [Metaspace: 2936K->2936K(1056768K)], 0.0713174 secs] [Times: user=0.21 sys=0.02, real=0.07 secs]
根据日志中的信息，我们可以着眼于三个不同的目标来改善情况
确保最坏情况下的GC暂停不超过预定阈值 确保停止应用程序线程的总时间不超过预定阈值 降低基础架构成本，同时确保我们仍然可以实现合理的延迟和/或吞吐量目标。
为此，上面的代码在三种不同的配置上运行了10分钟，导致下表总结了三种截然不同的结果：
实验使用不同的GC算法和不同的堆大小运行相同的代码，以测量有关延迟和吞吐量的垃圾收集暂停的持续时间。 有关实验的详细信息和结果的解释，请参见《 垃圾收集手册》 。 请查看手册中的示例，了解有关配置的简单更改如何使示例在延迟，容量吞吐量方面的表现完全不同。
请注意，为了使示例尽可能简单，仅更改了有限数量的输入参数，例如，实验未在不同数量的内核或不同的堆布局上进行测试。
翻译自: //06/gc-tuning-in-practice.html
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