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如何提高GC吞吐量
三四十年前，开发人员负责清理（即释放）他们在应用程序中创建的对象。商业应用程序非常复杂，具有不同的工作流程、用例和场景。即使开发人员在某种情况下错过释放对象，对象也会在内存中累积，导致内存泄漏。1995年引入Java时，它承诺自动垃圾回收。它通过将释放对象的责任从开发人员转移到Java虚拟机（JVM）来彻底改革了内存管理。整个产业都接纳了这个创新的观念，因为开发人员不再需要担心手动的内存管理。从那时起，自动垃圾回收已成为所有现代编程语言的默认特性。
在本文中，让我们探讨垃圾回收期间关键的性能指标：“GC吞吐量”（GC Throughput）。我们将了解其含义，以及在Java应用程序中的重要性以及对整体性能的影响。此外，我们将深入了解改进GC吞吐量的可行策略，实现对现代软件开发的益处。
什么是垃圾回收吞吐量？
每当自动垃圾回收事件运行时，它会暂停应用程序，以识别内存中的未引用对象并将其清除。在这个暂停期间，将不会处理任何客户交易。垃圾回收吞吐量表示应用程序的时间中有多少百分比花费在处理客户交易，有多少花费在垃圾回收活动中。例如，如果有人说他的应用程序的GC吞吐量为98％，这意味着他的应用程序花费98％的时间处理客户交易，其余的2％的时间处理垃圾回收活动。
高GC吞吐量是可取的，因为它表示应用程序在高效利用系统资源，从而最小化中断并提高整体性能。相反，低GC吞吐量可能会导致增加的垃圾回收暂停，影响应用程序的响应性并导致性能瓶颈。监控和优化GC吞吐量对于确保应用程序执行和响应顺畅至关重要。在接下来的部分，我们将探讨查找应用程序的GC吞吐量的方法，并了解如何解释结果以优化Java应用程序的性能。让我们深入了解吧！
如何查找您的应用程序的GC吞吐量
垃圾收集日志是研究GC性能的最佳来源。如果您的应用程序在JVM中运行，则可以启用GC日志记录，通过JVM参数详细说明的方式。启用GC日志记录后，让您的应用程序至少处理一天的流量，以观察高流量和低流量期间。之后，您可以将生成的GC日志文件上传到GC日志分析工具中，以获取有价值的见解。一些流行的GC日志分析工具包括GCeasy、IBM GC & Memory Visualizer、HP Jmeter和Garbage Cat。这些工具将报告GC吞吐量以及其他必要的GC指标。下面是来自GCeasy工具的摘录，展示了各种GC关键性能指标（KPI），包括GC吞吐量。
图：GCeasy工具报告的GC吞吐量GCeasy工具
垃圾回收吞吐量不佳的原因
垃圾回收吞吐量下降的原因可以分为三类：
- 性能问题
- 错误的GC调优
- 资源不足
让我们在本节详细审查这些类别的每个原因。
a.性能问题
当应用程序存在性能问题时，GC吞吐量将下降。以下是可能导致应用程序性能下降的潜在性能原因。
1.内存泄漏
图：由于内存泄漏而反复运行的GC事件
当应用程序存在内存泄漏时，垃圾回收事件会不断运行，而不会有效回收内存。在上图中，您可以注意到向右角落的红色三角形集群，指示GC事件正在不断运行。然而，内存利用率并不减少，这是内存泄漏的典型迹象。在这种情况下，GC事件消耗大部分应用程序的时间，导致GC吞吐量和整体性能显著下降。要解决内存泄漏问题，您可以参考这段视频剪辑： 解决内存泄漏。
2.连续的GC暂停
3. 重量级对象创建率
低效的编程实践可能导致你的应用无谓地创建大量对象。对象创建率的增加会迫使垃圾回收器频繁运行，对GC吞吐量产生负面影响。为了解决这个问题，你可以利用HeapHero、YourKit或jProfiler等内存分析工具来对应用进行性能分析，以确定存在过多对象创建的区域，并相应地优化或减少对象的使用。
4. 大型和长寿命对象
大型和长寿命对象对垃圾回收（GC）吞吐量和整体应用性能产生明显影响。这些对象占用大量内存并在堆内存中持续存在较长时间，导致GC相关的挑战。为了减轻这种影响，考虑：
- 对象池化： 通过对象池重复使用对象，以最小化分配和GC。
- 优化大小： 创建适当大小的对象，避免不必要的开销。
- 弱引用： 对可以被积极回收的对象使用弱引用。
- 堆外存储： 为大型或长寿命数据使用堆外内存。
b. 错误的GC调优
应用的GC吞吐量降低的另一个显著原因是GC调优不当。各种因素可能导致这个问题：
5. 错误的GC算法选择
截至2023年，OpenJDK平台提供了七种GC算法，包括Serial、Parallel、CMS、G1 GC、ZGC、Shenandoah和Epsilon。选择适当的GC算法至关重要，应基于应用流量量、模式、对象创建率和性能目标等因素进行选择。选择错误的GC算法可能会大幅降低应用的GC吞吐量。
6. 调优缺失（或不正确的GC调优）
错误配置JVM参数或未能正确调优应用也会导致GC吞吐量下降。适当的GC调优对齐JVM行为和应用需求至关重要。
7. 错误的代大小
JVM内存被分为内部区域，包括Young Generation、Old Generation、MetaSpace和本地内存。不正确配置这些区域的大小可能导致GC吞吐量降低。
c. 资源不足
系统和应用级资源不足可能导致应用的垃圾回收（GC）吞吐量下降。
8. 堆大小不足
分配不足的堆大小（由-Xmx参数控制）与增加的对象创建可能导致更频繁的GC事件。这种频繁的GC活动会导致GC吞吐量下降。为了解决这个问题，通过增加堆大小来确保适当大小的堆以满足应用的内存需求。
9. GC线程不足
垃圾回收线程短缺可能导致GC事件持续时间延长。GC线程的数量由‘ConcurrentGCThreads’和‘ParallelGCThreads’JVM参数决定。分配足够数量的GC线程对于提高GC吞吐量和最小化暂停至关重要。
10. 系统资源不足
应用中CPU周期不足或大量I/O活动会显著降低GC性能。确保服务器、虚拟机（VM）或承载应用的容器上有足够的CPU可用性至关重要。此外，尽量减少I/O活动有助于保持最佳GC吞吐量。
11. JDK旧版本
JDK开发团队不断改进GC性能。使用过时的JDK版本将无法从最新的改进中受益。为了最大化GC吞吐量，建议保持JDK的最新版本。
结论
在Java应用程序开发领域，优化垃圾回收（GC）吞吐量对于实现最佳性能至关重要。我们探讨了GC吞吐量的细微之处，从测量到影响因素。借助GCeasy、IBM GC和Memory Visualizer以及HP Jmeter等工具的见解… 我们学会了识别和解决影响吞吐量的问题，无论是内存泄漏还是不正确的调优。随着你继续编码之旅，愿这些策略赋予你解锁Java应用程序的全部潜力，提供强大、响应迅速且高效的软件体验。
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