1995年引入Java時，它承諾自動垃圾收集。通過將釋放對象的責任從開發人員轉移到Java虛擬機(JVM )，它徹底改變了內存管理。整個行業都接受了這個創新的想法，因為開發人員不再需要擔心手動內存管理。從那時起，自動垃圾收集就成了所有現代編程語言的默認特性。

 

在這篇文章中，讓我們來探索垃圾收集過程中研究的一個關鍵性能指標:“GC吞吐量”。我們將理解它的含義，它在Java應用程序中的重要性，以及它如何影響整體性能。此外，我們將深入研究提高GC吞吐量的可行策略，釋放其對現代軟件開發的益處。

 

什么是垃圾收集吞吐量？

每當自動垃圾收集事件運行時，它都會暫停應用程序，以便從內存中識別未引用的對象并將其驅逐出去。在暫停期間，不會處理任何客戶交易。垃圾收集吞吐量表示應用程序處理客戶事務的時間百分比，以及垃圾收集活動的時間百分比。例如，如果有人說他的應用程序的GC吞吐量是98%，這意味著他的應用程序用98%的時間處理客戶事務，剩下的2%時間處理垃圾收集活動。

 

高GC吞吐量是可取的，因為它表明應用程序正在有效地利用系統資源，從而最大限度地減少中斷并提高整體性能。相反，低GC吞吐量會導致垃圾收集暫停時間增加，影響應用程序的響應能力并導致性能瓶頸。監控和優化GC吞吐量對于確保應用程序順利執行和響應至關重要。在下一節中，我們將探索找到應用程序的GC吞吐量的方法，并了解如何解釋結果以優化Java應用程序的性能。讓我們開始吧！

 

如何找到應用程序的GC吞吐量

垃圾收集日志是研究GC性能的最佳來源。如果你的應用程序運行在JVM中，你可以啟用GC日志記錄，繞過本文中提到的JVM參數。啟用GC日志記錄后，讓你的應用程序處理流量至少一天，以觀察高流量和低流量時段。之后，你可以將生成的GC日志文件上傳到GC日志分析工具，以獲得有價值的見解。一些流行的GC日志分析工具有GCeasy、IBM GC & Memory Visualizer、HP Jmeter和Garbage Cat。這些工具將報告GC吞吐量以及其他重要的GC指標。下面是GCeasy工具的摘錄，展示了各種GC關鍵性能指標(KPI)的報告，包括GC吞吐量。

圖：GCeasy工具報告的GC吞吐量

圖:由于內存泄漏，GC事件重復運行

 

當應用程序遭受內存泄漏時，垃圾收集事件會重復運行，而不會有效地回收內存。在上圖中，你可以注意到右上角的紅色三角形簇，這表明GC事件在重復運行。但是，內存利用率沒有降低，這是內存泄漏的典型跡象。在這種情況下，GC事件會消耗應用程序的大部分時間，導致GC吞吐量和整體性能顯著下降。

 

2.連續GC暫停

圖:由于高流量，GC事件重復運行

在一天中的高峰時段或運行批處理時，你的應用程序可能會遇到高流量。因此，GC事件可能會連續運行，以清理應用程序創建的對象。上圖顯示了連續運行的GC事件(注意上圖中的紅色箭頭)。這種情況會導致GC吞吐量在這段時間內急劇下降。

 

3.重物產生率

低效的編程實踐會導致你的應用程序創建大量不必要的對象。對象創建速率的增加迫使垃圾收集器非常頻繁地運行，從而對GC吞吐量產生負面影響。為了解決這個問題，你可以使用HeapHero、YourKit或jProfiler等內存分析器來分析你的應用程序，以識別對象創建過多的區域，并相應地優化或減少對象的使用。

 

4.大而長壽的物體

大而長壽的對象對垃圾收集(GC)吞吐量和整體應用程序性能有顯著的影響。這些對象消耗大量內存，并在堆中持續很長時間，導致與GC相關的挑戰。要減輕這種影響，請考慮:

l 對象池:通過池化來重用對象，以最小化分配和GC。

l 最佳尺寸:創建適當大小的對象以避免不必要的開銷。

l 弱引用:對可以積極收集的對象使用弱引用。

l 堆外存儲:將堆外內存用于大型或長期數據。

 

b.錯誤的GC調優

應用程序GC吞吐量下降的另一個重要原因是不正確的垃圾收集(GC)調優。各種因素都可能導致這一問題。

 

5.錯誤的GC算法選擇

截至2023年，OpenJDK平臺提供了一系列七種垃圾收集算法，包括串行、并行、CMS、G1 GC、ZGC、Shenandoah和Epsilon。選擇合適的GC算法至關重要，應該基于應用程序流量、模式、對象創建率和性能目標等因素。選擇錯誤的GC算法會大大降低應用程序的GC吞吐量。

 

6.缺少(或不正確的)GC調優

錯誤地配置JVM參數或未能適當地調優應用程序也會導致GC吞吐量下降。正確的GC調優對于將JVM的行為與應用程序的需求保持一致至關重要。

7.錯誤的代大小

JVM內存分為內部區域，包括年輕一代、老一代、元空間和本機內存。這些區域大小的不正確配置會導致GC通量下降。

 

c.缺乏資源

系統和應用程序級資源不足會導致應用程序的垃圾收集(GC)吞吐量下降。

8.堆大小不足

分配不適當的堆大小(由-Xmx參數控制)和增加對象創建會導致更頻繁的GC事件。這種頻繁的GC活動會導致GC吞吐量下降。要解決這個問題，請通過增加堆大小來滿足應用程序的內存需求，從而確保有一個大小合適的堆。

 

9.GC線程不足

垃圾收集線程的短缺會導致GC事件持續時間延長。GC線程的數量由“ConcurrentGCThreads”和“ParallelGCThreads”JVM參數決定。分配足夠數量的GC線程對于提高GC吞吐量和最小化暫停是至關重要的。

 

10.系統資源不足

應用程序中CPU周期不足或I/O活動過多會顯著降低GC性能。確保服務器、虛擬機(VM)或承載應用程序的容器上有足夠的CPU可用性至關重要。此外，最大限度地減少I/O活動有助于保持最佳的GC吞吐量。

 

11.老版本的JDK

JDK開發團隊持續改進GC性能。在過時的JDK版本上運行會妨礙你從最新的增強功能中獲益。為了最大限度地提高氣相色譜通量，建議保持JDK最新。

 

結論

在Java應用程序開發領域，優化垃圾收集(GC)吞吐量對于峰值性能至關重要。我們探討了GC通量的細微差別，從測量到影響因素。借助GCeasy、IBM GC和Memory Visualizer以及HP Jmeter等工具的洞察力，我們學會了識別和解決影響吞吐量的問題，無論是內存泄漏還是不適當的調優。隨著你繼續你的編碼之旅，希望這些策略能夠讓你釋放Java應用程序的全部潛力，交付健壯、響應迅速和高效的軟件體驗。