本文纪录了服务 JVM 优化的过程与思绪，有对 JVM GC 原理以及对问题排查方向和工具的先容，也有走弯路和踩坑，分享出来盼望对各人有所资助。
本文概要
- 服务非常和排查过程
- RPC 接口超时的排查方向
- 问题根因和办理方案
- JVM GC 原理与优化过程
- 底子工具扼要先容与利用
实验
RPC 服务调用方反馈服务偶然会有超时。
检察服务管理平台发现有客户端调用超时，调用方的超时时间设置为 1s。
推测1：JVM GC 时业务线程停顿，导致客户端超时。
遂检察节点的内存利用率，发现在有大量超时非常时，服务节点的内存利用率并没有显着的变革。此时以为应该不是 GC 导致的问题。（埋下大坑）
推测2：RPC服务 哀求处理处罚线程太少，大量哀求在队列等候处理处罚，导致客户端超时。
检察 RPC 服务设置的线程为 128。
检察服务列队总量最大为 31，最大值为 2 ，且大量超时发生时没有列队的哀求量。
此时根本断定不是哀求列队导致客户端超时。
推测3：批量调用接口时，全部哀求都没用掷中缓存，导致客户端超时。
服务处理处罚哀求时，假如没有掷中缓存会从 DB，Wtable，HTTP 获取原始数据，然后逐个设置缓存，方便下次利用。每次设置缓存的方式如下：
infos.forEach(info -> { cacheService.setCache(CacheKey.V1_DETAILINFO.getKey(), info, CacheExpire.HOUR_1.getTime());});获取了每个原始数据后，挨个设置缓存，逾期时间同一为 1 小时。一小时后这些缓存同时逾期，逾期后的哀求就会再次获取原始数据，导致哀求相应时间变长。
优化如下：
infos.forEach(info -> { cacheService.setCache(CacheKey.DETAILINFO.getKey(), info, CacheExpire.HOUR_1.getTime() + random.nextInt(300));});同一批设置缓存的逾期时间有一个随机数毛病，让这一批缓存数据不至于同时逾期，部门缓存逾期后的哀求时间相比全部缓存逾期就会变短。分散同时获取原始数据的数量，低落延长。
这一优化上线后，检察监控确实有效果，客户端超时数量锐减。此时，眉头伸展，以为问题已经办理。
好景不长，没过两天，调用方同砚反馈又有超时。
推测4：数据库毗连池不敷用，必要 DB 利用时等候毗连，导致客户端超时。
通过 trace 平台检察哀求的调用链：
发现在一个哀求调用链中有出现大量的 Wtable 和 Redis 的 get 大概 set 利用，有的高达上百个。按每个 wtable、redis 的利用 1ms 算，那加起来也有上百毫秒。检察代码发现部门接口在循环里获取、设置缓存。但是这种情况不至于导致接口超时，以是没有立刻动手优化。（只管不要为了方便，在循环里有任何 IO 利用，最好批量 IO）
在有些慢哀求中发现 MySQL 利用占用了时间线的绝大部门，猜疑大概有慢查询。但是检察数据库平台发现超时时候并没有慢查询。
这时大胆猜疑起了 MySQL 的毗连池不敷（毗连池最大毗连数设置为 30），有必要利用 DB 时等候获取毗连，导致 trace 统计 MySQL 利用时间长但是又没有慢查询的问题。很河狸。
为了方便观察毗连池的状态，在服务增长了毗连池监控，包罗毗连数量，生动数量，空闲数量以及等候毗连的数量，监控内容如下图所示：
检察毗连池监控，在有客户端超时时，总的毗连数量最高为 14，并没有高出设定的 30，等候获取毗连的也根本没有，分析我们推测毗连池不敷导致超时的假想也不创建。
一顿利用猛如虎，一看战绩零杠五，心态已经爆炸。
水落石出
没有其他排查方向，重新猜疑开始打扫的 GC 问题。
服务节点的设置是 8C16G，服务利用的垃圾网络器为 CMS，堆内存为 12G。
由于没有输出 GC 日志，只能通过 jstat 简单检察 GC 情况，预备修改 JVM 参数，输出具体 GC 日志时，在监控平台发现了具体的 JVM 监控：
在 11 点钟 FGC 的时间靠近 4s，老年代利用率从 80% 降到 20% 多。堆内存为 12G，新生代设置 4G，老年代为 8G，意味着回收近 4.8G 老年代内存耗时 4s。此时这个节点有客户端超时的情况。
为什么 FGC 的时间会忽然这么长？五月下旬发现容器的内存有 16G 但堆内存只配了 8G，以是将堆内存调解为 12G。从汗青监控数据可以看到调解之前每天一次 FGC 的频率，变成每 1.7 天一次，FGC 的时间 1s 增长到 3s。
由于堆内存较大，CMS 比力得当小内存的 JVM，大内存时在 FGC 必要回收较多对象时会造发展时间停顿。
现在在小内存应用上 CMS 的表现大概率仍然要会优于 G1，而在大内存应用上 G1 则大多能发挥其上风，这个优劣势的 Java 堆容量均衡点通常在 6GB 至 8GB 之间，固然，以上这些也仅是履历之谈，差异应用必要量文体衣地现实测试才能得出最符合的结论，随着 HotSpot 的开辟者对 G1 的不停优化，也会让对比结果继承向 G1 倾斜。《深入明白Java假造机》
以是没有优化 CMS FGC 的耗时直接将垃圾网络器调解为 G1，并输出 GC 日志：
-Xms12g -Xmx12g -Xss1024K -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=256m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/opt/logs/server.hprof -XlogGC:/opt/logs/GC-server.log -verbose:GC -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails观察三天发现问题办理，没有 FGC, YGC 频率低落，GC time降落：
G1 GC 优化
合法我截出上面三张图时，传来噩耗，又出现大量超时，检察 GC 日志：
//初始标志阶段 - Initial Mark2022-07-01T10:08:05.605+0800: 236284.460: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) (initial-mark), 0.0225183 secs] [Eden: 5460.0M(5460.0M)->0.0B(5484.0M) Survivors: 32.0M->20.0M Heap: 10.7G(12.0G)->5500.9M(12.0G)] [Times: user=0.07 sys=0.02, real=0.03 secs] 2022-07-01T10:08:05.627+0800: 236284.482: [GC concurrent-root-region-scan-start]2022-07-01T10:08:05.640+0800: 236284.495: [GC concurrent-root-region-scan-end, 0.0124812 secs]//并发标志阶段 - Concurrent Mark2022-07-01T10:08:05.640+0800: 236284.495: [GC concurrent-mark-start]2022-07-01T10:08:05.856+0800: 236284.711: [GC concurrent-mark-end, 0.2160935 secs]//终极标志阶段 - Remark2022-07-01T10:08:05.860+0800: 236284.715: [GC remark 2022-07-01T10:08:05.860+0800: 236284.715: [Finalize Marking, 0.0010205 secs] 2022-07-01T10:08:05.861+0800: 236284.716: [GC ref-proc, 4.9682204 secs] 2022-07-01T10:08:10.829+0800: 236289.684: [Unloading, 0.0406443 secs], 5.0155142 secs] [Times: user=5.06 sys=0.23, real=5.01 secs] //清算阶段 - Clean Up2022-07-01T10:08:10.879+0800: 236289.734: [GC cleanup 5564M->5544M(12G), 0.0093801 secs] [Times: user=0.04 sys=0.02, real=0.01 secs] 2022-07-01T10:08:10.889+0800: 236289.744: [GC concurrent-cleanup-start]2022-07-01T10:08:10.889+0800: 236289.744: [GC concurrent-cleanup-end, 0.0000416 secs]2022-07-01T10:08:51.933+0800: 236330.788: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0200670 secs][Eden: 5484.0M(5484.0M)->0.0B(576.0M) Survivors: 20.0M->36.0M Heap: 10.7G(12.0G)->5498.2M(12.0G)]//第一次mixed GC2022-07-01T10:08:55.212+0800: 236334.067: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (mixed), 0.1236984 secs][Eden: 576.0M(576.0M)->0.0B(580.0M) Survivors: 36.0M->32.0M Heap: 6074.2M(12.0G)->5177.9M(12.0G)] [Times: user=0.91 sys=0.00, real=0.12 secs] //第二次mixed GC2022-07-01T10:08:58.241+0800: 236337.096: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (mixed), 0.2377220 secs][Eden: 580.0M(580.0M)->0.0B(584.0M) Survivors: 32.0M->28.0M Heap: 5757.9M(12.0G)->4877.3M(12.0G)] [Times: user=1.29 sys=0.37, real=0.24 secs] //第三次mixed GC2022-07-01T10:09:01.041+0800: 236339.896: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (mixed), 0.2694744 secs][Eden: 584.0M(584.0M)->0.0B(584.0M) Survivors: 28.0M->28.0M Heap: 5461.3M(12.0G)->4589.9M(12.0G)] [Times: user=1.66 sys=0.31, real=0.27 secs] //第四次mixed GC2022-07-01T10:09:03.574+0800: 236342.429: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (mixed), 0.2417761 secs][Eden: 584.0M(584.0M)->0.0B(580.0M) Survivors: 28.0M->32.0M Heap: 5173.9M(12.0G)->4312.0M(12.0G)] [Times: user=1.48 sys=0.32, real=0.24 secs] //第五次mixed GC2022-07-01T10:09:06.137+0800: 236344.992: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (mixed), 0.2646752 secs] [Eden: 580.0M(580.0M)->0.0B(580.0M) Survivors: 32.0M->32.0M Heap: 4892.0M(12.0G)->4038.0M(12.0G)] [Times: user=1.59 sys=0.21, real=0.26 secs] //第六次mixed GC2022-07-01T10:09:08.762+0800: 236347.617: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (mixed), 0.1496482 secs][Eden: 580.0M(580.0M)->0.0B(572.0M) Survivors: 32.0M->40.0M Heap: 4618.0M(12.0G)->3911.4M(12.0G)] [Times: user=1.05 sys=0.05, real=0.15 secs] 2022-07-01T10:09:23.415+0800: 236362.270: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0135612 secs] [Eden: 588.0M(588.0M)->0.0B(584.0M) Survivors: 24.0M->28.0M Heap: 4535.6M(12.0G)->3953.6M(12.0G)] [Times: user=0.06 sys=0.03, real=0.02 secs] //多次young GC后，新生代扩容2022-07-01T10:09:26.096+0800: 236364.951: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0145410 secs] [Eden: 584.0M(584.0M)->0.0B(7028.0M) Survivors: 28.0M->24.0M Heap: 4537.6M(12.0G)->3950.7M(12.0G)] [Times: user=0.07 sys=0.02, real=0.02 secs] 这次的日志可以总结出下面几个问题：
为什么发生 mixed GC ？
当到达 IHOP 阈值，-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent（默认45%）时，老年代利用内存占到堆总巨细的 45% 的时间，G1 将开始并发标志阶段 + Mixed GC。
GC 日志可以看到初始标志时老年代大概 5500.9M，堆内存 12G，5500 / 12000 ≈ 45.8%。
为什么 GC ref-proc 耗时这么长？
ref-proc 着实是对各种软弱虚引用等的处理处罚。
日志中 ref-proc 4.9682204s 就是处理处罚 soft、weak、phantom、final、JNI 等等引用的时间。
开端猜疑是 softReference 大概是 finalReference 导致耗时较长。
为什么新生代 5484.0M 变为 576.0M？
remark 阶段的耗时较长，导致 G1 新生代自顺应战略以为必要尽大概的调小新生代巨细，以满足 200ms 的盼望停顿时间，但是新生代最小值 -XX:G1NewSizePercent 在未设置的情况下为 5%，大概为 12G * 5% = 600M 左右。
为什么一连 6 次 mixed GC？
-XX:G1MixedGCCountTarget，默以为8，这个参数标识末了的肴杂回收阶段会实行8次，一次只回收掉一部门的Region，然后系统继承运行，过一小段时间之后，又再次举行肴杂回收，重复8次。实行这种中断的肴杂回收，就可以把每次的肴杂回收时间控制在我们必要的停顿时间之内了，同时到达垃圾清算的结果。
清算了 6 次就已经满足了回收结果，以是没有继承 mixed GC。
为什么新生代 584.0M 变为 7028.0M？
mixed GC 之后的 YGC 耗时与盼望停顿时间之间另有较大间隔，以是 G1 新生代自顺应战略以为加大新生代空间也能满足盼望停顿时间，并能镌汰 YGC 的频率，以是增长了新生代的巨细。
这么分析下来发现这一系列的问题都是由于 GC ref-proc 耗时较长导致的，然后在 G1 官网发现如下发起：
Reference Object Processing Takes Too Long
Information about the time taken for processing of Reference Objects is shown in the Ref Proc and Ref Enq phases. During the Ref Proc phase, G1 updates the referents of Reference Objects according to the requirements of their particular type. In Ref Enq, G1 enqueues Reference Objects into their respective reference queue if their referents were found dead. If these phases take too long, then consider enabling parallelization of these phases by using the option -XX:+ParallelRefProcEnabled.
大意为默认情况 ref-proc 阶段是单线程实行的，若该阶段耗时较长，可以添加 -XX:+ParallelRefProcEnabled 参数，只管在该阶段利用多线程处理处罚，在添加该参数的底子上，我们还新增了 -XX:+PrintReferenceGC ，方便在日志中看到 ref-proc 阶段中的耗时详情：
-Xms12g -Xmx12g -Xss1024K -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=256m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/opt/logs/server.hprof -XlogGC:/opt/logs/GC-server.log -verbose:GC -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintReferenceGC上线之后等候了 2.5 天，mixed GC 如约而至：
[GC remark 2022-07-03T20:20:45.784+0800: 200955.276: [Finalize Marking, 0.0009754 secs] 2022-07-03T20:20:45.785+0800: 200955.277: [GC ref-proc2022-07-03T20:20:45.785+0800: 200955.277: [SoftReference, 5985 refs, 0.0016774 secs]2022-07-03T20:20:45.787+0800: 200955.279: [WeakReference, 833 refs, 0.0004107 secs]2022-07-03T20:20:45.787+0800: 200955.279: [FinalReference, 61 refs, 0.0009986 secs]2022-07-03T20:20:45.788+0800: 200955.280: [PhantomReference, 2922 refs, 217 refs, 0.6387731 secs]2022-07-03T20:20:46.427+0800: 200955.919: [JNI Weak Reference, 0.0002668 secs], 0.6448878 secs] 2022-07-03T20:20:46.430+0800: 200955.922: [Unloading, 0.0426223 secs], 0.6948057 secs] [Times: user=5.13 sys=0.22, real=0.70 secs] 新增 -XX:+ParallelRefProcEnabled 参数后，ref-proc 阶段耗时共为 0.6448878s，较 4.9682204s 有了巨大提升，固然没有超时出现，但还是较长，不能容忍，必要继承优化。
ref-proc 阶段紧张耗时在处理处罚 PhantomReference 上，共耗时 0.64s。
PhantomReference 是什么？
- 虚引用也称为“幽灵引用”，它是最弱的一种引用关系。
- 假如一个对象仅持有虚引用，那么它就和没有任何引用一样，在任何时间都大概被垃圾回收器回收。
- 为一个对象设置虚引用关联的唯一目标只是为了能在这个对象被网络器回收时收到一个系统关照。
- 当垃圾回收器预备回收一个对象时，假如发现它另有虚引用，就会在垃圾回收后，将这个虚引用参加引用队列，在其关联的虚引用出队前，不会彻底烧毁该对象。以是可以通过查抄引用队列中是否有相应的虚引用来判断对象是否已经被回收了。
大概相识了一点 PhantomReference 是什么之后，为了搞清晰 PhantomReference 范例的到底是哪些对象，我们检察堆文件中的对象分布，发现 PhantomReference 范例大部门都是这个类 com.mysql.jdbc.NonRegisteringDriver$ConnectionPhantomReference，有2439个。（dump 文件时务必摘除该节点的流量，否则影响线上哀求）
217: 2439 78048 com.mysql.jdbc.NonRegisteringDriver$ConnectionPhantomReferenceConnectionPhantomReference 是什么对象？
在 MySql jdbc 驱动代码中发现，NonRegisteringDriver 类有个虚引用聚集 connectionPhantomRefs 用于存储全部的数据库毗连，NonRegisteringDriver.trackConnection 方法负责把新创建的毗连放入 connectionPhantomRefs 聚集：
public class NonRegisteringDriver implements Driver { ... protected static final ConcurrentHashMap<ConnectionPhantomReference, ConnectionPhantomReference> connectionPhantomRefs = new ConcurrentHashMap(); protected static void trackConnection(com.mysql.jdbc.Connection newConn) { ConnectionPhantomReference phantomRef = new ConnectionPhantomReference((ConnectionImpl)newConn, refQueue); connectionPhantomRefs.put(phantomRef, phantomRef); } ...}public ConnectionImpl(String hostToConnectTo, int portToConnectTo, Properties info, String databaseToConnectTo, String url) throws SQLException { ... NonRegisteringDriver.trackConnection(this); ...}利用 HikariCP 毗连池为何还会天生这么多毗连？
HikariCP 毗连池有个 maxLifeTime 设置项，意思为毗连的最长存活时间，高出该时间则回收该毗连，然后天生新毗连。我们的设置中没有设置该值，源码中默以为 30 分钟，意味着我们天生的毗连最多利用 30 分钟。
// HikariCP maxLifeTime 默认值MAX_LIFETIME = TimeUnit.MINUTES.toMillis(30L);因此我们虽利用了毗连池，也会不停的创建新毗连。新的毗连不停增长 NonRegisteringDriver 类中虚引用聚集 connectionPhantomRefs的虚引用数量，累计肯定命量之后增长 ref-proc 的耗时。
问题定位了，我们只能镌汰虚引用聚集中的虚引用数量，也就是镌汰天生新毗连的速率，最大限度利用有效毗连。
HikariCP 作者有如下发起：
But if you update your HikariCP version to 2.7.4 with JDK 8, i also recommend you two points:
to set maxLifeTime value to be at least 30000ms.
to set maxLifeTime value few minute less than mysql’s wait_timeout(show variables like “%timeout%”) to avoid broken connection exception.
maxLifeTime 的值至少为30000ms。
maxLifeTime 的值比数据库的 wait_timeout 值少几分钟为好。
我们 MySql 的 wait_timeout 默以为 3600 秒，以是将 maxLifeTime 设置为59分钟，同时将空闲毗连的存活时间调解为 30 分钟，最大限度的镌汰新毗连的天生。
dbConfig.setMaxLifetime(TimeUnit.MINUTES.toMillis(59L));dbConfig.setIdleTimeout(TimeUnit.MINUTES.toMillis(30L));毗连池优化上线 3.5 天后，再次迎来了mixed GC：
2022-07-07T22:41:29.227+0800: 300734.449: [GC remark 2022-07-07T22:41:29.227+0800: 300734.449: [Finalize Marking, 0.0012842 secs] 2022-07-07T22:41:29.228+0800: 300734.451: [GC ref-proc2022-07-07T22:41:29.228+0800: 300734.451: [SoftReference, 6013 refs, 0.0020042 secs]2022-07-07T22:41:29.230+0800: 300734.453: [WeakReference, 1138 refs, 0.0005509 secs]2022-07-07T22:41:29.231+0800: 300734.453: [FinalReference, 196 refs, 0.0019740 secs]2022-07-07T22:41:29.233+0800: 300734.455: [PhantomReference, 2350 refs, 235 refs, 0.5898343 secs]2022-07-07T22:41:29.823+0800: 300735.045: [JNI Weak Reference, 0.0002747 secs], 0.5970905 secs] 2022-07-07T22:41:29.825+0800: 300735.048: [Unloading, 0.0432827 secs], 0.6473847 secs] [Times: user=4.73 sys=0.23, real=0.65 secs] 固然我们调长了毗连池毗连的生命时长，但是这次上线 3.5 天才发生 mixed GC，积累的毗连虚引用还是没怎么变少，有 2000 多个，ref-proc 阶段的耗时仍旧长达 0.6473847s。
由于 MySql 的 wait_timeout 值为 3600 秒，maxLifeTime 的值也无法高出一个小时，以是 ref-proc 耗时仍不抱负，会导致 G1 将新生代调解的较小，一连触发 GC。
大力放肆出古迹
虚引用通常做为一种兜底战略，制止用户忘记开释资源，引发内存走漏。我们利用毗连池会严谨处理处罚资源的开释，可以不接纳兜底战略，直接删除中 connectionPhantomRefs 中的虚引用，使对象不可达，在 GC 时直接回收，从而镌汰 PhantomReference 的处理处罚时间。
利用定时任务清算 connectionPhantomRefs：
// 每两小时清算 connectionPhantomRefs，镌汰对 mixed GC 的影响SCHEDULED_EXECUTOR.scheduleAtFixedRate(() -> { try { Field connectionPhantomRefs = NonRegisteringDriver.class.getDeclaredField("connectionPhantomRefs"); connectionPhantomRefs.setAccessible(true); Map map = (Map) connectionPhantomRefs.get(NonRegisteringDriver.class); if (map.size() > 50) { map.clear(); } } catch (Exception e) { log.error("connectionPhantomRefs clear error!", e); }}, 2, 2, TimeUnit.HOURS);定时清算 connectionPhantomRefs 的利用在某种水平上来说还是有点暴力，保险起见我们在测试平台举行了几天的稳固性测试，没有什么问题后再上线。
3.5 天后迎来喜信， YGC 耗时 20 毫秒左右，mixed GC 耗时 10-40 毫秒左右，ref-proc 阶段耗时共为 10 毫秒，PhantomReference 阶段耗时 0.5 毫秒，符合预期：
2022-07-11T20:21:09.227+0800: 267282.500: [GC ref-proc2022-07-11T20:21:09.227+0800: 267282.500: [SoftReference, 6265 refs, 0.0018357 secs]2022-07-11T20:21:09.229+0800: 267282.502: [WeakReference, 995 refs, 0.0004459 secs]2022-07-11T20:21:09.229+0800: 267282.502: [FinalReference, 2312 refs, 0.0063426 secs]2022-07-11T20:21:09.236+0800: 267282.508: [PhantomReference, 0 refs, 268 refs, 0.0005663 secs]2022-07-11T20:21:09.236+0800: 267282.509: [JNI Weak Reference, 0.0002658 secs], 0.0116221 secs] 2022-07-11T20:21:09.238+0800: 267282.511: [Unloading, 0.0400431 secs], 0.0540532 secs] [Times: user=0.20 sys=0.11, real=0.06 secs] [Eden: 5016.0M(5016.0M)->0.0B(532.0M) Survivors: 24.0M->28.0M Heap: 9941.0M(11.0G)->4928.1M(11.0G)] [Times: user=0.10 sys=0.00, real=0.02 secs] 老年代利用比例图：
YGC 次数图：
YGC 耗时图：
mixed GC 后老年代 85% 到 20%；一分钟内发生 7 次 YGC 大概 mixed GC，共耗时 126 毫秒，均匀每次 18 毫秒，完全符合我们的停顿要求。 固然 mixed GC 的耗时已经低落，但是发现 G1 还是会将新生代降到最小，也就是堆的 5%，大概会在后续的几十秒内每两秒一次 GC（每次耗时 10-40 毫秒)，假如你以为不能忍受的话，可以通过 -XX:G1NewSizePercent 来控制最小新生代的巨细。
服务的 GC 时长由原来的 CMS FGC 4s 到现在 G1 mixed GC 10-40ms，也没有由于 GC 导致的超时问题了，至此服务的 GC 优化告一段落，但是后续还必要对业务导致的超时举行优化。
G1 YGC 非常耗时探究
后续观察 JVM 监控时发现有个节点的 YGC 时间非常，正常都是几十毫秒，但这次高达 250 毫秒（MaxGCPauseMillis=200）：
检察该节点的 GC 日志，
正常耗时的 YGC 日志：
2022-06-29T17:11:54.560+0800: 88938.859: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0192881 secs] [Parallel Time: 12.8 ms, GC Workers: 8] [GC Worker Start (ms): Min: 88938859.5, Avg: 88938859.5, Max: 88938859.6, Diff: 0.1] [Ext Root Scanning (ms): Min: 2.0, Avg: 2.8, Max: 5.0, Diff: 3.1, Sum: 22.0] [Update RS (ms): Min: 0.7, Avg: 2.9, Max: 3.7, Diff: 2.9, Sum: 23.0] [Processed Buffers: Min: 47, Avg: 71.4, Max: 100, Diff: 53, Sum: 571] [Scan RS (ms): Min: 0.3, Avg: 0.4, Max: 0.4, Diff: 0.1, Sum: 3.1] [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.1] [Object Copy (ms): Min: 6.4, Avg: 6.5, Max: 6.6, Diff: 0.2, Sum: 52.0] [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum: 8] [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 0.7] [GC Worker Total (ms): Min: 12.5, Avg: 12.6, Max: 12.7, Diff: 0.2, Sum: 100.9] [GC Worker End (ms): Min: 88938872.1, Avg: 88938872.2, Max: 88938872.2, Diff: 0.1] [Code Root Fixup: 0.3 ms] [Code Root Purge: 0.0 ms] [Clear CT: 0.6 ms] [Other: 5.6 ms] [Choose CSet: 0.0 ms] [Ref Proc: 0.3 ms] [Ref Enq: 0.0 ms] [Redirty Cards: 0.1 ms] [Humongous Register: 0.2 ms] [Humongous Reclaim: 0.1 ms] [Free CSet: 3.6 ms] [Eden: 7344.0M(7344.0M)->0.0B(7340.0M) Survivors: 28.0M->32.0M Heap: 9585.0M(12.0G)->2243.5M(12.0G)] [Times: user=0.08 sys=0.03, real=0.02 secs]非常耗时的 YGC 日志：
2022-06-29T17:11:19.276+0800: 88903.574: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.2305707 secs] [Parallel Time: 223.6 ms, GC Workers: 8] [GC Worker Start (ms): Min: 88903574.7, Avg: 88903574.7, Max: 88903574.7, Diff: 0.1] [Ext Root Scanning (ms): Min: 2.1, Avg: 2.9, Max: 5.4, Diff: 3.3, Sum: 23.5] [Update RS (ms): Min: 0.5, Avg: 3.0, Max: 3.9, Diff: 3.3, Sum: 24.0] [Processed Buffers: Min: 54, Avg: 71.6, Max: 91, Diff: 37, Sum: 573] [Scan RS (ms): Min: 0.3, Avg: 0.4, Max: 0.5, Diff: 0.2, Sum: 3.3] [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.1] [Object Copy (ms): Min: 5.8, Avg: 32.3, Max: 216.9, Diff: 211.1, Sum: 258.7] [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 184.7, Max: 211.3, Diff: 211.3, Sum: 1477.6] [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum: 8] [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 0.5] [GC Worker Total (ms): Min: 223.4, Avg: 223.5, Max: 223.5, Diff: 0.1, Sum: 1787.7] [GC Worker End (ms): Min: 88903798.1, Avg: 88903798.2, Max: 88903798.2, Diff: 0.1] [Code Root Fixup: 0.2 ms] [Code Root Purge: 0.0 ms] [Clear CT: 0.6 ms] [Other: 6.1 ms] [Choose CSet: 0.0 ms] [Ref Proc: 0.3 ms] [Ref Enq: 0.0 ms] [Redirty Cards: 0.1 ms] [Humongous Register: 0.2 ms] [Humongous Reclaim: 0.1 ms] [Free CSet: 3.9 ms] [Eden: 7344.0M(7344.0M)->0.0B(7344.0M) Survivors: 28.0M->28.0M Heap: 9584.6M(12.0G)->2241.0M(12.0G)] [Times: user=1.49 sys=0.27, real=0.23 secs]正常 YGC 日志为 19 毫秒左右，非常为 230 毫秒，对比发现如下非常：
//正常[Object Copy (ms): Min: 6.4, Avg: 6.5, Max: 6.6, Diff: 0.2, Sum: 52.0][Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0][Times: user=0.08 sys=0.03, real=0.02 secs]//非常[Object Copy (ms): Min: 5.8, Avg: 32.3, Max: 216.9, Diff: 211.1, Sum: 258.7][Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 184.7, Max: 211.3, Diff: 211.3, Sum: 1477.6][Times: user=1.49 sys=0.27, real=0.23 secs]概念先容
Object Copy (ms) ：内存回收过程中将存活对象迁徙到新的 region 和 survivor，也有一部门会提升到老年代region，对象拷贝的时间。Min 为多线程回收中最少的耗时，Avg 为均匀耗时，Max 为最大耗时，Diff 为拷贝对象耗时最大差值，Sum 为全部 GC 线程拷贝对象的时间总和。
Termination (ms) ：GC 工作线程停止时间。Min 为线程停止最少的耗时，Avg 为均匀耗时，Max 为最大耗时，Diff 为耗时最大差值，Sum 为全部 GC 线程停止耗时的总和。
user ：JVM 代码耗时。
sys：利用系统耗时。
real：业务线程停顿耗时。
日志异同
可以看到非常日志中 Termination 时间很高，最大耗时 211 毫秒，但是正常的 GC 日志中 Termination 耗时都是 0。
非常日志中的 Object Copy 时间较高，最少 5.8 毫秒，最大 216 毫秒，差值高达 211 毫秒。但是在正常日志中 Object Copy 时间比力均匀，都为几毫秒。
非常情况下利用系统耗时 sys = 0.27 比正常 sys = 0.03，高了 9 倍。
开端分析是某个线程在拷贝对象时有些非常，导致 Termination 时间长。以是根因是 Object Copy 时间。
假设 8 个 GC 线程中有一个非常（设置 GC Workers: 8），最大耗时为 211 毫秒，另七个线程为正常 GC 线程的均匀耗时6.5毫秒，那计算均匀耗时为：
(6.5 * 7 + 211) / 8 = 32.0625，与非常日志中的 Avg: 32.3 根本同等，印证了有一个 GC 线程非常的料想。
为何非常
查了很多资料没有确切答案，但在 stackoverflow 找到一个貌似大概的答案：
swap activity or transparent huge pages are likely suspects.
关于利用系统耗时较多：
Java Platform, Standard Edition HotSpot Virtual Machine Garbage Collection Tuning Guide 有类似分析：
Common known issues for high system time are:
- Particularly in Linux, coalescing of small pages into huge pages by the Transparent Huge Pages (THP) feature tends to stall random processes, not just during a pause. Because the VM allocates and maintains a lot of memory, there is a higher than usual risk that the VM will be the process that stalls for a long time. Refer to the documentation of your operating system on how to disable the Transparent Huge Pages feature.
意思大概是交换内存大概Transparent Huge Pages (THP) 导致内存利用耗时较长。
检察容器是否启用 Transparent Huge Pages (THP) ：
always madvise [never] 表明禁用。
检察容器磁盘 IO 监控：
发现非常 YGC 时间附近确实有大量的 IO 利用纪录。有大概与交换内存有关。
现在只发现少数非常 YGC 耗时的纪录，能力有限没有继承穷究根本问题，临时定位为假造运行情况导致系统利用耗时较长导致的问题，有大佬相识可以辅导辅导。
总结
JVM 启动后会渐渐申请至最大堆内存，GC 只将内存清算，并不会开释给系统，以是 FGC 时在节点的内存利用率上看不到内存波动。内存利用率图表导致了错误的判断，错失第一时间发现问题的机遇。幸亏此次排查过程增长了类似问题的排查履历，暴露了一些问题，也增长了数据库毗连池的监控。
参考
Java Platform, Standard Edition HotSpot Virtual Machine Garbage Collection Tuning Guide
从一起GC血案谈到反射原理
一次简单的G1GC参数调优
新生代自顺应战略
PhantomReference 引发的GC问题
数据库毗连池内存走漏问题的分析和办理方案
一位后端写码师，一位暗中摒挡制造者。公众号：DailyHappy |
