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您好，我是湘王，这是我的CSDN博客，欢迎您来，欢迎您再来～

看了那么多G1 GC的传说，再来看看怎么预防GC把工程师精心设计的系统给搞垮。

在JVM的运行过程中，既有创建对象，又有GC（可能还有Stop the World），或者二者循环进行。而年轻代GC对系统的影响一般情况下不大，但有些特殊的情况，影响会非常大：

1、堆内存过小（只有几百M）；

2、堆内存过大（有几十G），此时的垃圾回收器不能用ParNew，只能用G1。

那么老年代GC对系统的影响呢？取决于年轻代对象进入老年代的条件以及一些其他条件：

1、对象年龄判断：默认在年轻代存活15次之后，进入老年代；

2、动态年龄判断：若Minor GC后，Survivor中全部对象的大小之和＞Survivor大小的50%，就把年龄最大的对象直接放进老年代；

3、Survivor空间不足：Minor GC后，存活对象太多，Survivor空间不足，则存活对象直接进入老年代。

如果年轻代的Survivor空间过小，上述的第二条和第三条就会频繁发生，而且老年代GC至少比年轻代GC慢10倍以上。

再来澄清一些概念，免得混淆：

1、Minor GC === Young GC；

2、Full GC = Young GC + Old GC + 元空间GC；

3、Major GC，这个概念最好不要用；

4、Mixed GC，是G1中特有的概念，指G1的混合回收阶段。

各类GC的触发时机：

1、Young GC的触发时机，年轻代的Eden区满了之后就会触发，采用复制算法完成GC；

2、Old GC的触发时机，年轻代历次Young GC后进入老年代的对象总和的平均大小 ＞ 老年代可用空间；或者老年代空间不足；或者老年代空间使用率＞ 92%；

3、当存放类信息和各类常量的元空间区也满了的时候，就会触发Full GC。

案例一背景：

1、基于商家产生的大量数据，开发的一套Business Intelligence；

2、例如每天访客数量、成交量、付费转化率等等；

3、经营数据 -> Hadoop/Spark/Flink -> MySQL/ElasticSearch；

4、刚开始业务量不大，Eden=1G，S0=S1=100M。

它的技术痛点是：

1、前端实时自动刷新报表；

2、大数据量报表；

3、高并发特征：单机500次请求/秒，每次请求需要加载100K数据传给前端，因此有50M/秒的空间消耗；1G空间20秒填满；

4、Young GC频繁触发，每次耗时几十毫秒，暂时影响不大。

为了应对这种情形，配置升级：

1、加大机器内存：Eden=16G，S0=S1=1G；

2、按照50M/秒的消耗速度，需要320秒就能填满16G空间；

3、ParNew + CMS垃圾回收有严重卡顿现象，JDK升级到1.8以上，采用G1垃圾回收。

案例二背景：

1、某系统会不停地从MySQL及其他数据源里提取大量的数据加载到JVM里进行计算处理；

2、单台机器大概100次/分钟的数据提取和计算任务；

3、每次提取10000条数据，每次计算耗费10秒左右；

4、10000条大概消耗10M空间，100次/分 × 10M/次 = 1G/分；

5、Eden=1.2G，S0=S1=100M；

6、年轻代1分钟就会耗尽。

它多久触发一次Full GC呢？

1、每次计算10000条要10秒钟，假设剩余20次计算任务仍在计算；

2、10M/次 × 20次 = 200M空间无法回收；

3、200M ＞ Survivor，执行空间担保流程后，对象直接进入老年代；

4、1.5G / 200M/分 = 7分，老年代7分钟就会被填满；

5、每7分钟触发一次Full GC，清空老年代。

GC优化方案：

1、在当前频率下，增加年轻代空间，增大Survivor；

2、如果将该系统的工作负荷扩大10倍；

3、100M/分钟空间消耗，Full GC的时间也会大大缩短；

4、只需十多秒就能触发一次Full GC；

5、使用大内存机器优化，JVM空间均扩大10倍；

6、使用G1垃圾回收。

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