JVM实用参数8:GC日志
本系列的最后一部分是有关垃圾收集(GC)日志的JVM参数。GC日志是一个很重要的工具,它准确记录了每一次的GC的执行时间和执行结果,通过分析GC日志可以优化堆设置和GC设置,或者改进应用程序的对象分配模式。
-XX:+PrintGC
参数-XX:+PrintGC(或者-verbose:gc)开启了简单GC日志模式,为每一次新生代(young generation)的GC和每一次的Full GC打印一行信息。下面举例说明:
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[GC 246656K->243120K(376320K), 0.0929090 secs] |
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[Full GC 243120K->241951K(629760K), 1.5589690 secs] |
每行开始首先是GC的类型(可以是“GC”或者“Full GC”),然后是在GC之前和GC之后已使用的堆空间,再然后是当前的堆容量,最后是GC持续的时间(以秒计)。
第一行的意思就是GC将已使用的堆空间从246656K减少到243120K,当前的堆容量(译者注:GC发生时)是376320K,GC持续的时间是0.0929090秒。
简单模式的GC日志格式是与GC算法无关的,日志也没有提供太多的信息。在上面的例子中,我们甚至无法从日志中判断是否GC将一些对象从young generation移到了old generation。所以详细模式的GC日志更有用一些。
-XX:PrintGCDetails
如果不是使用-XX:+PrintGC,而是-XX:PrintGCDetails,就开启了详细GC日志模式。在这种模式下,日志格式和所使用的GC算法有关。我们首先看一下使用Throughput垃圾收集器在young generation中生成的日志。为了便于阅读这里将一行日志分为多行并使用缩进。
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[GC |
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[PSYoungGen: 142816K->10752K(142848K)] 246648K->243136K(375296K), 0.0935090 secs |
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] |
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[Times: user= 0.55 sys= 0.10 , real= 0.09 secs] |
我们可以很容易发现:这是一次在young generation中的GC,它将已使用的堆空间从246648K减少到了243136K,用时0.0935090秒。此外我们还可以得到更多的信息:所使用的垃圾收集器(即PSYoungGen)、young generation的大小和使用情况(在这个例子中“PSYoungGen”垃圾收集器将young generation所使用的堆空间从142816K减少到10752K)。
既然我们已经知道了young generation的大小,所以很容易判定发生了GC,因为young generation无法分配更多的对象空间:已经使用了142848K中的142816K。我们可以进一步得出结论,多数从young generation移除的对象仍然在堆空间中,只是被移到了old generation:通过对比绿色的和蓝色的部分可以发现即使young generation几乎被完全清空(从142816K减少到10752K),但是所占用的堆空间仍然基本相同(从246648K到243136K)。
详细日志的“Times”部分包含了GC所使用的CPU时间信息,分别为操作系统的用户空间和系统空间所使用的时间。同时,它显示了GC运行的“真实”时间(0.09秒是0.0929090秒的近似值)。如果CPU时间(译者注:0.55秒+0.10秒)明显多于”真实“时间(译者注:0.09秒),我们可以得出结论:GC使用了多线程运行。这样的话CPU时间就是所有GC线程所花费的CPU时间的总和。实际上我们的例子中的垃圾收集器使用了8个线程。
接下来看一下Full GC的输出日志
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[Full GC |
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[PSYoungGen: 10752K->9707K(142848K)] |
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[ParOldGen: 232384K->232244K(485888K)] 243136K->241951K(628736K) |
4 |
[PSPermGen: 3162K->3161K(21504K)], 1.5265450 secs |
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] |
除了关于young generation的详细信息,日志也提供了old generation和permanent generation的详细信息。对于这三个generations,一样也可以看到所使用的垃圾收集器、堆空间的大小、GC前后的堆使用情况。需要注意的是显示堆空间的大小等于young generation和old generation各自堆空间的和。以上面为例,堆空间总共占用了241951K,其中9707K在young generation,232244K在old generation。Full GC持续了大约1.53秒,用户空间的CPU执行时间为10.96秒,说明GC使用了多线程(和之前一样8个线程)。
对不同generation详细的日志可以让我们分析GC的原因,如果某个generation的日志显示在GC之前,堆空间几乎被占满,那么很有可能就是这个generation触发了GC。但是在上面的例子中,三个generation中的任何一个都不是这样的,在这种情况下是什么原因触发了GC呢。对于Throughput垃圾收集器,在某一个generation被过度使用之前,GC ergonomics(参考本系列第6节)决定要启动GC。
Full GC也可以通过显式的请求而触发,可以是通过应用程序,或者是一个外部的JVM接口。这样触发的GC可以很容易在日志里分辨出来,因为输出的日志是以“Full GC(System)”开头的,而不是“Full GC”。
对于Serial垃圾收集器,详细的GC日志和Throughput垃圾收集器是非常相似的。唯一的区别是不同的generation日志可能使用了不同的GC算法(例如:old generation的日志可能以Tenured开头,而不是ParOldGen)。使用垃圾收集器作为一行日志的开头可以方便我们从日志就判断出JVM的GC设置。
对于CMS垃圾收集器,young generation的详细日志也和Throughput垃圾收集器非常相似,但是old generation的日志却不是这样。对于CMS垃圾收集器,在old generation中的GC是在不同的时间片内与应用程序同时运行的。GC日志自然也和Full GC的日志不同。而且在不同时间片的日志夹杂着在此期间young generation的GC日志。但是了解了上面介绍的GC日志的基本元素,也不难理解在不同时间片内的日志。只是在解释GC运行时间时要特别注意,由于大多数时间片内的GC都是和应用程序同时运行的,所以和那种独占式的GC相比,GC的持续时间更长一些并不说明一定有问题。
正如我们在第7节中所了解的,即使CMS垃圾收集器没有完成一个CMS周期,Full GC也可能会发生。如果发生了GC,在日志中会包含触发Full GC的原因,例如众所周知的”concurrent mode failure“。
为了避免过于冗长,我这里就不详细说明CMS垃圾收集器的日志了。另外,CMS垃圾收集器的作者做了详细的说明(在这里),强烈建议阅读。
-XX:+PrintGCTimeStamps和-XX:+PrintGCDateStamps
使用-XX:+PrintGCTimeStamps可以将时间和日期也加到GC日志中。表示自JVM启动至今的时间戳会被添加到每一行中。例子如下:
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0.185 : [GC 66048K->53077K(251392K), 0.0977580 secs] |
2 |
0.323 : [GC 119125K->114661K(317440K), 0.1448850 secs] |
3 |
0.603 : [GC 246757K->243133K(375296K), 0.2860800 secs] |
如果指定了-XX:+PrintGCDateStamps,每一行就添加上了绝对的日期和时间。
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2014 - 01 -03T12: 08 : 38.102 - 0100 : [GC 66048K->53077K(251392K), 0.0959470 secs] |
2 |
2014 - 01 -03T12: 08 : 38.239 - 0100 : [GC 119125K->114661K(317440K), 0.1421720 secs] |
3 |
2014 - 01 -03T12: 08 : 38.513 - 0100 : [GC 246757K->243133K(375296K), 0.2761000 secs] |
如果需要也可以同时使用两个参数。推荐同时使用这两个参数,因为这样在关联不同来源的GC日志时很有帮助。
-Xloggc
缺省的GC日志时输出到终端的,使用-Xloggc:也可以输出到指定的文件。需要注意这个参数隐式的设置了参数-XX:+PrintGC和-XX:+PrintGCTimeStamps,但为了以防在新版本的JVM中有任何变化,我仍建议显示的设置这些参数。
可管理的JVM参数
一个常常被讨论的问题是在生产环境中GC日志是否应该开启。因为它所产生的开销通常都非常有限,因此我的答案是需要开启。但并不一定在启动JVM时就必须指定GC日志参数。
HotSpot JVM有一类特别的参数叫做可管理的参数。对于这些参数,可以在运行时修改他们的值。我们这里所讨论的所有参数以及以“PrintGC”开头的参数都是可管理的参数。这样在任何时候我们都可以开启或是关闭GC日志。比如我们可以使用JDK自带的jinfo工具来设置这些参数,或者是通过JMX客户端调用HotSpotDiagnostic MXBean的
setVMOption方法来设置这些参数。