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一个日处理上亿数据的计算系统
先给大家说一下这个系统的案例背景，当时我们团队里自己研发的一个数据计算系统，日处理数据量在上亿的规模。
为了方便大家集中注意力理解这个系统的生产环境的JVM相关的东西，所以对系统本身就简化说明了。
简单来说，这个系统就是会不停的从MySQL数据库以及其他数据源里提取大量的数据加载到自己的JVM内存里来进行计算处理，如下图所示。
这个数据计算系统会不停的通过SQL语句和其他方式从各种数据存储中提取数据到内存中来进行计算，大致当时的生产负载是每分钟大概需要执行500次数据提取和计算的任务。
但这是一套分布式运行的系统，所以生产环境部署了多台机器，每台机器大概每分钟负责执行100次数据提取和计算的任务。
每次会提取大概1万条左右的数据到内存里来计算，平均每次计算大概需要耗费10秒左右的时间
然后每台机器是4核8G的配置，JVM内存给了4G，其中新生代和老年代分别是1.5G的内存空间，大家看下图。
这个系统到底多快会塞满新生代？
现在明确了一些核心数据，接着我们来看看这个系统到底多快会塞满新生代的内存空间？
既然这个系统每台机器上部署的实例，每分钟会执行100次数据计算任务，每次是1万条数据需要计算10秒的时间，那么我们来看看每次1万条数据大概会占用多大的内存空间？
这里每条数据都是比较大的，大概每条数据包含了平均20个字段，可以认为平均每条数据在1KB左右的大小。
那么每次计算任务的1万条数据就对应了10MB的大小。所以大家此时可以思考一下，如果新生代是按照8:1:1的比例来分配Eden和两块Survivor的区域，那么大体上来说，Eden区就是1.2GB，每块Survivor区域在100MB左右，如下图。
基本上按照这个内存大小而言，大家会发现，每次执行一个计算任务，就会在Eden区里分配10MB左右的对象
一分钟大概对应100次计算任务，基本上一分钟过后，Eden区里就全是对象，基本就全满了。
所以说，回答这个小节的问题，新生代里的Eden区，基本上1分钟左右就迅速填满了。
触发Minor GC的时候会有多少对象进入老年代？
此时假设新生代的Eden区在1分钟过后都塞满对象了，然后在接着继续执行计算任务的时候，势必会导致需要进行Minor GC回收一部分的垃圾对象。
这里在执行Minor GC之前会先进行的检查。
首先第一步，先看看老年代的可用内存空间是否大于新生代全部对象？
看下图，此时老年代是空的，大概有1.5G的可用内存空间，新生代的Eden区大概算他有1.2G的对象好了。
此时会发现老年代的可用内存空间有1.5GB，新生代的对象总共有1.2GB，即使一次Minor GC过后，全部对象都存活，老年代也能放的下的，那么此时就会直接执行Minor GC了。
那么此时Eden区里有多少对象还是存活的，无法被垃圾回收呢？
大家可以考虑一下之前说的那个点，每个计算任务1万条数据需要计算10秒钟，所以假设此时80个计算任务都执行结束了，但是还有20个计算任务共计200MB的数据，还在计算中，那么此时就是200MB的对象是存活的，不能被垃圾回收掉，然后有1GB的对象是可以垃圾回收的，大家看下图。
此时一次Minor GC就会回收掉1GB的对象，然后200MB的对象能放入Survivor区吗？
不能！
因为任何一块Survivor区实际上就100MB的空间，此时就会通过空间担保机制，让这200MB对象直接进入老年代去，占用里面200MB内存空间，然后Eden区就清空了，大家看下图。
系统运行多久，老年代大概就会填满？
那么大家想一下，这个系统大概运行多久，老年代会填满呢？
按照上述计算，每分钟都是一个轮回，大概算下来是每分钟都会把新生代的Eden区填满，然后触发一次Minor GC，然后大概都会有200MB左右的数据进入老年代。
那么大家可以想一下，假设现在2分钟运行过去了，此时老年代已经有400MB内存被占用了，只有1.1GB的内存可用，此时如果第3分钟运行完毕，又要进行Minor GC会做什么检查呢？
如下图：
此时会先检查老年代可用空间是否大于新生代全部对象，此时老年代可用空间1.1GB，新生代对象有1.2GB，那么此时假设一次Minor GC过后新生代对象全部存活，老年代是放不下的，那么此时就得看看一个参数是否打开了 。
如果“-XX:-HandlePromotionFailure”参数被打开了，当然一般都会打开，此时会进入第二步检查，就是看看老年代可用空间是否大于历次Minor GC过后进入老年代的对象的平均大小。
我们已经计算过了，大概每分钟会执行一次Minor GC，每次大概200MB对象会进入老年代。
那么此时发现老年代的1.1GB空间，是大于每次Minor GC后平均200MB对象进入老年代的大小的，所以基本可以推测，本次Minor GC后大概率还是有200MB对象进入老年代，1.1G可用空间是足够的。
所以此时就会放心执行一次Minor GC，然后又是200MB对象进入老年代。
转折点大概在运行了7分钟过后，7次Minor GC执行过后，大概1.4G对象进入老年代，老年代剩余空间就不到100MB了，几乎快满了，如下图。
这个系统运行多久，老年代会触发1次Full GC？
大概在第8分钟运行结束的时候，新生代又满了，执行Minor GC之前进行检查，此时发现老年代只有100MB内存空间了，比之前每次Minor GC后进入老年代的200MB对象要小，此时就会直接触发一次Full GC。
Full GC会把老年代的垃圾对象都给回收了，假设此时老年代被占据的1.4G空间里，全部都是可以回收的对象，那么此时一次性就会把这些对象都给回收了，如下图。
然后接着就会执行Minor GC，此时Eden区情况，200MB对象再次进入老年代，之前的Full GC就是为这些新生代本次Minor GC要进入老年代的对象准备的，如下图。
按照这个运行模型，基本上平均就是七八分钟一次Full GC，这个频率就相当高了。因为每次Full GC速度都是很慢的，性能很差
该案例应该如何进行JVM优化？
相信通过这个案例，大家结合图一路看下来，对新生代和老年代如何配合使用，然后什么情况下触发Minor GC和Full GC，什么情况下会导致频繁的Minor GC和Full GC，大家都有了更加深层次和透彻的理解了。
对这个系统，其实要优化也是很简单的，因为这个系统是数据计算系统，每次Minor GC的时候，必然会有一批数据没计算完毕，但是按照现有的内存模型，最大的问题，其实就是 每次Survivor区域放不下存活对象。
所以当时我们就是对生产系统进行了调整，增加了新生代的内存比例，3GB左右的堆内存，其中2GB分配给新生代，1GB留给老年代
这样Survivor区大概就是200MB，每次刚好能放得下Minor GC过后存活的对象了，如下图所示。
只要每次Minor GC过后200MB存活对象可以放Survivor区域，那么等下一次Minor GC的时候，这个Survivor区的对象对应的计算任务早就结束了，都是可以回收的了，此时比如Eden区里1.6GB空间被占满了，然后Survivor1区里有200MB上一轮 Minor GC后存活的对象，如下图。
然后此时执行Minor GC，就会把Eden区里1.4GB对象回收掉，Survivor1区里的200MB对象也会回收掉，然后Eden区里剩余的200MB存活对象会放入Survivor2区里，如下图。
以此类推，基本上就很少对象会进入老年代中，老年代里的对象也不会太多的。
通过这个分析和优化，定时我们成功的把生产系统的老年代Full GC的频率从几分钟一次降低到了几个小时一次，大幅度提升了系统的性能，避免了频繁Full GC对系统运行的影响。
运行程序用的示例JVM参数
下面的参数唯一修改的就是“-XX:PretenureSizeThreshold”，把大对象阈值修改为了20MB，避免我们程序里分配的大对象直接进入老年代。
-XX:NewSize=104857600?-XX:MaxNewSize=104857600?-XX:InitialHeapSize=209715200?-XX:MaxHeapSize=209715200?-XX:SurvivorRatio=8??-XX:MaxTenuringThreshold=15?-XX:PretenureSizeThreshold=20971520?-XX:+UseParNewGC?-XX:+UseConcMarkSweepGC?-XX:+PrintGCDetails?-XX:+PrintGCTimeStamps?-Xloggc:gc.log
示例程序
简单给大家解释一下上面的程序
大概意思其实就是，每秒钟都会执行一次loadData()方法，他会分配4个10MB的数组，但是都立马成为垃圾，但是会有data1和data2两个10MB的数组是被变量引用必须存活的，此时Eden区已经占用了六七十MB空间了，接着是data3变量依次指向了两个10MB的数组，这是为了在1s内触发Young GC的。
基于jstat分析程序运行的状态
接着我们基于jstat分析程序运行的状态，启动程序后立马采用jstat监控其运行状态可以看到如下的信息：
接着我们一点点来分析这个jvm的运行状态。首先我们先看如下一行截图：
在这里最后一行，可以清晰看到，程序运行起来之后，突然在一秒内就发生了一次Young GC，这是为什么呢？
很简单，按照我们上述的代码，他一定会在一秒内触发一次Young GC的。
Young GC过后，我们发现S1U，也就是一个Survivor区中有587KB的存活对象，这应该就是那些未知对象了。
然后我们明显看到在OU中多出来了30MB左右的对象，因此可以确定，在这次Young GC的时候，有30MB的对象存活了，此时因为Survivor区域放不下，所以直接进入老年代了。
我们接着看下面的截图
大家看上图中红圈的部分，很明显每秒会发生一次Young GC，都会导致20MB~30MB左右的对象进入老年代
因为每次Young GC都会存活下来这么多对象，但是Survivor区域是放不下的，所以都会直接进入老年代。
此时看到老年代的对象占用从30MB一路到60MB左右，此时突然在60MB之后下一秒，明显发生了一次Full GC，对老年代进行了垃圾回收，因为此时老年代重新变成30MB了。
为啥会这样？
很简单，老年代总共就100MB左右，已经占用了60MB了，此时如果发生一次Young GC，有30MB存活对象要放入老年代的话，你还要放30MB对象，明显老年代就要不够了，此时必须会进行Full GC，回收掉之前那60MB对象，然后再放入进去新的30MB对象。
所以大家可以看到，按照我们的这段代码，几乎是每秒新增80MB左右，触发每秒1次Young GC，每次Young GC后存活下来20MB~30MB的对象，老年代每秒新增20MB~30MB的对象，触发老年代几乎三秒一次Full GC，是不是跟我们上面的案例中分析的场景很类似？Young GC太频繁，而且每次GC后存活对象太多，频繁进入老年代，频繁触发老年代的GC。
那么Young GC和Full GC的耗时呢？看下图：
大家看上图，有没有发现Young GC特别坑爹，28次Young GC，结果耗费了180毫秒，平均下来一次Young GC要6毫秒左右。但是14次Full GC才耗费34毫秒，平均下来一次Full GC才耗费两三毫秒。这是为什么呢？
很简单，按照上述程序，每次Full GC都是由Young GC触发的，因为Young GC过后存活对象太多要放入老年代，老年代内存不够了触发Full GC，所以必须得等Full GC执行完毕了，Young GC才能把存活对象放入老年代，才算结束。这就导致Young GC也是速度非常慢。
对JVM性能进行优化
接着我们按照之前学习的思路对JVM进行优化，很简单，他最大的问题就是每次Young GC过后存活对象太多了，导致频繁进入老年代，频繁触发Full GC
我们只需要调大年轻代的内存空间，增加Survivor的内存即可，看如下JVM参数：
-XX:NewSize=209715200?-XX:MaxNewSize=209715200?-XX:InitialHeapSize=314572800?-XX:MaxHeapSize=314572800?-XX:SurvivorRatio=2??-XX:MaxTenuringThreshold=15?-XX:PretenureSizeThreshold=20971520?-XX:+UseParNewGC?-XX:+UseConcMarkSweepGC?-XX:+PrintGCDetails?-XX:+PrintGCTimeStamps?-Xloggc:gc.log
我们把堆大小调大为了300MB，年轻代给了200MB，同时“-XX:SurvivorRatio=2”表明，Eden:Survivor:Survivor的比例为2:1:1，所以Eden区是100MB，每个Survivor区是50MB，老年代也是100MB。
接着我们用这个JVM参数运行程序，用jstat来监控其运行状态如下：
在上述截图里，大家可以清晰看到，每秒的Young gC过后，都会有20MB左右的存活对象进入Survivor，但是每个Survivor区都是50MB的大小，因此可以轻松容纳，而且一般不会过50%的动态年龄判定的阈值。
我们可以清晰看到每秒触发Yuong GC过后，几乎就没有对象会进入老年代，最终就600KB的对象进入了老年代里，其他就没有对象进入老年代了。
再看下面的截图：
我们可以看到，只有Young GC，没有Full GC，而且11次Young GC才不过91毫秒，平均一次GC1毫秒都不到，没有Full GC干扰之后，Young GC的性能极高。
所以，其实这个案例就优化成功了，同样的程序，仅仅是调整了内存分配比例，立马就大幅度提升了JVM的性能，几乎把Full GC给消灭掉了。
思考题
自己按照文章的思路，写出来模拟代码，尝试用jstat去观察一下运行状态
尤其是今天的文章，需要你去亲自动手写代码，观察优化前频繁full gc的问题，然后优化jvm参数之后，再看看优化后的效果，相信小伙伴基本从实操层面就完全明白jvm的优化方法了。
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