在G1出来之前,CMS绝对是OLTP系统的标配。即使G1出来几年了,生产环境很多的JVM实例还是采用ParNew+CMS的组合。但是即使其得到这么广泛的应用,还是有很多同学对它有很深的误解。本文主要对ParNew+CMS经典组合下,触发的几种垃圾回收方式进行几个概念的纠正。

Backgroud

可能更多人只知道CMS,而不知道Backgroud CMS。事实上我们说的CMS,即包含了5个阶段的CMS,就是Background CMS,如下图所示:

说明

  • 图中初始化标记阶段是串行的,这是JDK7的行为。JDK8以后默认是并行的,可以通过参数-XX:+CMSParallelInitialMarkEnabled控制。
  • 由图可知,CMS还有两个阶段是完全STW(Stop The World)的,即初始化标记和最终标记(重新标记)。
  • 其他阶段都是并发的,所以CMS被称为Concurrent Mark&Sweep,但是我认为前面还需要加个Mostly才是最贴切,即CMS是一个Mostly Concurrent Mark and Sweep Garbage Collector,因为它还没办法做到完全并发。

不只是CMS,就是G1,以及JDK11的ZGC都没有做到完全的并发。就目前笔者了解到的所有GC中,只有Azul的C4是完全并发的。

为什么有个Background关键词?我们都知道配置CMS垃圾回收的话,有两个重要参数:-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly,这两个参数表示只有在Old区占了75%的内存时才满足触发CMS的条件。注意这只是满足触发CMS GC的条件。至于什么时候真正触发CMS GC,由一个后台扫描线程决定。CMSThread默认2秒钟扫描一次,判断是否需要触发CMS,这个参数可以更改这个扫描时间间隔,例如-XX:CMSWaitDuration=5000,此外可以通过jstack日志看到这个线程:

"Concurrent Mark-Sweep GC Thread" os_prio=2 tid=0x000000001870f800 nid=0x0f4 waiting on condition

Foregroud

这个名词第一次听笨神说的。当然笨神也不是随便自己捏造一个名词出来,这个名词来自于openjdk源码,参考concurrentMarkSweepGeneration.cpp:

void CMSCollector::collect_in_foreground(bool clear_all_soft_refs, GCCause::Cause cause) { case Resizing: { // nothing to be done in this state. 即这个阶段啥都没做 _collectorState = Resetting; break; }  case Precleaning: // 预清理啥都没干 case AbortablePreclean: // Elide(省略,取消的意思,相当于这个阶段也啥都没做) the preclean phase _collectorState = FinalMarking; break; default: ShouldNotReachHere();}

源码比较多,我就不全部贴出来的,有兴趣的同学可以自己下载源码查看。

它发生的场景,比如业务线程请求分配内存,但是内存不够了,于是可能触发一次CMS GC,这个过程就必须要等待内存分配成功后业务线程才能继续往下面走,因此整个过程必须STW,所以这种CMS GC整个过程都是STW,但是为了提高效率,它并不是每个阶段都会走的,只走其中一些阶段,通过上面的源码可知,这些省下来的阶段主要是并行阶段:Precleaning、AbortablePreclean,Resizing。但不管怎么说如果走了类似foreground这种CMS GC,那么整个过程业务线程都是不可用的,效率会影响挺大。

foreground收集模式事实上就是发生了FullGC,由这段的分析可知FullGC相比CMS Backgroud collect模式差距还是非常大的。

如果触发了FullGC,那就是ParNew+CMS组合最糟糕的情况。因为这个时候并发模式已经搞不定了,而且整个过程单线程,完全STW,甚至可能还会压缩堆(是否压缩堆在后面的MSC段落说明),真的不能再糟糕了!想象一下如果这时候业务量比较大,由于FullGC导致服务完全暂停几秒钟,甚至上10秒,对用户体验影响得多大。

另外,别以为G1就好很多,G1的FullGC同样是垃圾级别的存在:

The G1 garbage collector is designed to avoid full collections, but when the concurrent collections can't reclaim memory fast enough a fall back full GC will occur. The current implementation of the full GC for G1 uses a single threaded mark-sweep-compact algorithm.

原文出自:http://openjdk.java.net/jeps/307

MSC

MSC的全称是Mark Sweep Compact,即标记-清理-压缩,MSC是一种算法,请注意Compact,即它会压缩整理堆,这一点很重要。

这是foreground CMS在特定情况下才会采用的一种垃圾回收算法。至于什么时候会采用MSC进行压缩呢,请看源码,依然在concurrentMarkSweepGeneration.cpp中:

//a method used by foreground collection to determine what type of collection //(compacting or not, continuing or fresh)it should do.void CMSCollector::decide_foreground_collection_type(){ ... ...  *should_compact = UseCMSCompactAtFullCollection && ((_full_gcs_since_conc_gc >= CMSFullGCsBeforeCompaction) || GCCause::is_user_requested_gc(gch->gc_cause()) || gch->incremental_collection_will_fail(true /* consult_young */));  ... ... }

由这段源码可知,foreground收集模式下如果采用MSC算法的压缩模式,那么在-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection前提下有三种可能:

  1. 上一次CMS并发GC执行过后,再执行参数-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0指定的Full GC次数,0表示每次FullGC后都会压缩,同时0也是默认值;
  2. 调用了System.gc(),当然这就要满足-XX:-DisableExplicitGC;
  3. 晋升担保失败,即预计Old区没有足够空间来容纳下次YoungGC晋升的对象;

HOW?

碎片化问题一直是CMS采用的标记清理算法最让人诟病的地方:Backgroud CMS采用的标记清理算法会导致内存碎片问题,从而埋下发生FullGC导致长时间STW的隐患

FullGC这么恐怖,有办法缓解么,或者说尽量避免它在白天,甚至业务高峰期出现?有!笔者给你分享一个歪门邪道,不记得是多少年前,在哪里道听途说才得到这个偏方的,而且据说以前阿里的一些业务也用了这个偏方,不管是哪里得来的偏方,反正肯定有用的。这个偏方很简单:在业务最低峰期(比如大陆的很多业务可以选在凌晨2,3点夜深人静的时候)强行触发FullGC(需要结合参数-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0,这两个参数默认值就是这样的,表示触发FullGC时压缩堆),从而优化内存碎片并压缩堆,降低在业务高峰期发生FullGC的概率(只能降低,不能杜绝)。

可能还有一小部分同学连强行触发FullGC都不知道,笔者好人做到底,送佛送到西:

# 没有开启-XX:+DisableExplicitGC的前提下调用System.gc()就会发生FullGCSystem.gc();或者通过jmap命令触发:# jmap -histo:live pid

总结

按照惯例,最后来个总结:

  • 正常情况下触发Backgroud模式的CMS GC,这是并发模式收集,对业务影响很小,你好我好都好。
  • 当并发模式搞不定了,就会退化成Foreground模式,这个回收过程业务线程是不可用的,这时候就触发了FullGC。
  • 接下来根据是否满足上面提到几个条件决定是否采用MSC算法压缩堆。
  • CMSFullGCsBeforeCompaction决定多少次FullGC后压缩堆,具体配置多大,由你决定,但是不建议太大,否则在采用MSC算法压缩堆之前,由于内存碎片的问题,导致出现promotion failure,总之这是trade-off。

关注我,后续更多干货奉上!

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