JVM GC垃圾回收机制笔记

注：很多内容参考其他博客，仅作学习笔记用

测试代码：

public class RunableTest  implements Runnable{public void run(){ while(true){// System.out.println("aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"); try{  byte[]  bytes=new byte[1024*512]; Thread.sleep(500); }catch(Exception e){ e.printStackTrace(); } }  } public static void main(String[] args){new Thread(new RunableTest()).start();new Thread(new RunableTest()).start();//GCTest gc=new GCTest();//gc.func(); }}

1）[root@hadoop01 srcCodes]# mvn package    --打包生成srcCodes-0.0.1-SNAPSHOT.jar 文件

2）[root@hadoop01 srcCodes]# java -jar  -XX:+UseParallelOldGC -verbose:gc -Xms20m -Xmx20m -Xmn10m -XX:+PrintGCDetails  -Xloggc:./gc.log  srcCodes-0.0.1-SNAPSHOT.jar

执行上面的命令，运行上面的程序代码，收集 gc.log  注：-XX:+UseParallelOldGC 相当于” Parallel Scavenge” + “ParallelOld”，都是多线程并行处理；

扩展：堆大小设置

1. JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
   典型设置：
   • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k
     -Xmx3550m：设置JVM最大可用内存为3550M。
     -Xms3550m：设置JVM促使内存为3550m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
     -Xmn2g：设置年轻代大小为2G。整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m.整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小.所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。
     -Xss128k：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。
     
   • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0
     -XX:NewRatio=4:设置年轻代（包括Eden和两个Survivor区）与年老代的比值（除去持久代）。设置为4，则年轻代与年老代所占比值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5
     -XX:SurvivorRatio=4：设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4，则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:4，一个Survivor区占整个年轻代的1/6
     -XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。
     -XX:MaxTenuringThreshold=0：设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话，则年轻代对象不经过Survivor区，直接进入年老代。对于年老代比较多的应用，可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值，则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制，这样可以增加对象再年轻代的存活时间，增加在年轻代即被回收的概论。

3）[root@hadoop01 srcCodes]# java -jar  -XX:+UseConcMarkSweepGC -verbose:gc -Xms20m -Xmx20m -Xmn10m -XX:+PrintGCDetails  -Xloggc:./GC.logsrcCodes-0.0.1-SNAPSHOT.jar

执行上面的命令，运行上面的程序代码，收集 gc.log  注：-XX:+UseConcMarkSweepGC 

GC详细参考链接http://www.importnew.com/1993.html#comment-419998

4）[root@hadoop01 ~]# jps -m -l 

      8302srcCodes-0.0.1-SNAPSHOT.jar   --查找到8315进程号

5）        

    2000 是代表多久间隔显示一次  5：代表收集几次

   S0  — Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比
    S1  — Heap上的 Survivor space 1 区已使用空间的百分比
    E   — Heap上的 Eden space 区已使用空间的百分比
    O   — Heap上的 Old space 区已使用空间的百分比
    P   — Perm space 区已使用空间的百分比
    YGC — 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数
    YGCT– 从应用程序启动到采样时 Young GC 所用的时间(单位秒)
    FGC — 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数
    FGCT– 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒)
    GCT — 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒)

6）

OGCMN   OLD区域内存的最小使用量。
OGCMX   OLD区域内存的最大使用量。 
OGC     OLD区域内存当前使用量。
OC      OLD区域内存当前使用量。

7)

  可以看出：(摘自：http://www.open-open.com/lib/view/open1390916852007.html)

?

1

2

堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代

年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（From和To）




    现在来解释各列含义：

S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used）

EC、EU：Eden区容量和使用量

OC、OU：年老代容量和使用量

PC、PU：永久代容量和使用量

YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时

FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时

GCT：GC总耗时

8）[root@hadoop01 ~]# jmap -heap:format=b 8302
                  或  jmap -dump:live,format=b,file=heap.bin 8302
   [root@hadoop01 ~]# jhat -J-Xmx768m  heap.bin 

   注：-heap 打印heap空间的概要，这里可以粗略的检验heap空间的使用情况。              

      Heap Configuration：指java应用启动时设置的JVM参数。像最大使用内存大小，年老代，年青代，持久代大小等。

      Heap Usage：当时的heap实际使用情况。包括新生代、老生代和持久代。

      其中新生代包括：Eden区的大小、已使用大小、空闲大小及使用率。Survive区的From和To同样。

      有这个可以很简单的查看本进程的内存使用情况。

       可以用于分析堆内存分区大小是否合理，新生代和老生代的大小分配是否合适等。

       也许进程占用的总内存比较多，但我们在这里可以看到真正用到的并没有多少，很多都是"Free"。内存使用的堆积大多在老年     代，内存池露始于此，所以要格外关心“Old Generation”。

       jmap -histo 8302  --会生成一个类的统计报表，此表非常简单，如显示什么类有多少个实例，共占了多少字节等

         jmap -permstat  8302  打印一些持久代上的内存使用状态，有“活”的，有“死”的

        -heap:format=b     

    产生一个HeapDump文件，此为生成heapdump文件的重要参数。
    例：jmap -heap:format=b 8302
   会产生一个heap.bin的heapdump文件。
   需要注意的是，此生成heapdump的参数为JDK1.5，在1.6中的格式为:
   jmap -dump:live,format=b,file=xxx 8302
   这里更加强大一些，可以指定是存活的对象，还有生成heapdump的文件名。

   当被测应用使用内容较大时（4G以上），dump需要花费较长时间，很可能导致dump失败。

   dump下来的文件结合jhat进行分析会更方便。

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 jhat （摘自：http://liulinxia02.blog.163.com/blog/static/26868772009111861834942/）

jhat是一个Java堆复制浏览器。这个工具分析Java堆复制文件（例如，由上面的"jmap -dump"所产生的）。Jhat启动一个允许堆中的对象在web浏览器中进行分析的web服务器。这个工具并不是想用于应用系统中而是用于"离线"分析。"jhat工具是平台独立的"，其意思是，它可以被用来观察在任何平台上所产生的堆复制。例如，我们有可能在Linux系统上使用jhat来观察一个 在Solaris OS上所产生的堆复制。

把本机的java内存映像导出到heap.dmp中,其中PID为java进程的ID号。
jmap -dump:live,format=b,file=heap.dmp 8302

导出后的映像文件可以用jhat来进行分析，-J是向java虚拟机传一个参数，如-mx768m是指定虚拟机可用最大的内存为768M。如果映像文件很大，你要指定一个很大的值，否则在分析过程中就会有OutOfMemeryError的错误。

jhat -J-mx768m  heap.dmp