公司某规则引擎系统，在每次发版启动会手动预热，预热完成当流量切进来之后会偶发的出现一次长达1-2秒的Young GC（流量并不大，并且LB下的每个节点都会出现该情况）
在这次长暂停之后，每一次的年轻代GC暂停时间又都恢复在20-100ms以内
2秒虽然看起来不算长吧，但规则引擎每次执行也才几毫秒，这谁能忍？而且这玩意一旦超时，出单可能也跟着超时失败！
在分析该系统GC日志后发现，2s暂停发生在Young GC阶段，而且每次发生长暂停的Young GC都会伴随着新生代对象的晋升(Promotion)
核心JVM参数（Oracle JDK7）
diff
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-Xms10G -Xmx10G -XX:NewSize=4G -XX:PermSize=1g -XX:MaxPermSize=4g -XX:+
可能有人会问，为什么给这么大内存？祖传代码，内存小了跑不动！
启动后第一次年轻代GC日志
yaml
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2023-04-23T16:28:31.108+0800: [GC2023-04-23T16:28:31.108+0800: [ParNew2023-04-23T16:28:31.229+0800: [SoftReference, 0 refs, 0.0000950 secs]2023-04-23T16:28:31.229+0800: [WeakReference, 1156 refs, 0.0001040 secs]2023-04-23T16:28:31.229+0800: [FinalReference, 10410 refs, 0.0103720 secs]2023-04-23T16:28:31.240+0800: [PhantomReference, 286 refs, 2 refs, 0.0129420 secs]2023-04-23T16:28:31.253+0800: [JNI Weak Reference, 0.0000000 secs] Desired survivor size 214728704 bytes, new threshold 1 (max 15) - age 1: 315529928 bytes, 315529928 total - age 2: 40956656 bytes, 356486584 total - age 3: 8408040 bytes, 364894624 total : 3544342K->374555K(3774912K), 0.1444710 secs] 3544342K->374555K(10066368K), 0.1446290 secs] [Times: user=1.46 sys=0.09, real=0.15 secs]
长暂停年轻代GC日志
yaml
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2023-04-23T17:18:28.514+0800: [GC2023-04-23T17:18:28.514+0800: [ParNew2023-04-23T17:18:29.975+0800: [SoftReference, 0 refs, 0.0000660 secs]2023-04-23T17:18:29.975+0800: [WeakReference, 1224 refs, 0.0001400 secs]2023-04-23T17:18:29.975+0800: [FinalReference, 8898 refs, 0.0149670 secs]2023-04-23T17:18:29.990+0800: [PhantomReference, 600 refs, 1 refs, 0.0344300 secs]2023-04-23T17:18:30.025+0800: [JNI Weak Reference, 0.0000210 secs] Desired survivor size 214728704 bytes, new threshold 15 (max 15) - age 1: 79203576 bytes, 79203576 total : 3730075K->304371K(3774912K), 1.5114000 secs] 3730075K->676858K(10066368K), 1.5114870 secs] [Times: user=6.32 sys=0.58, real=1.51 secs]
从这个长暂停的GC日志来看，是发生了晋升的，在Young GC后，有363M+的对象晋升到了老年代，这个晋升操作因该就是耗时原因（ps: 检查过safepoint原因，不存在异常）
由于日志参数中没有配置
-XX:+PrintHeapAtGC
参数，这里是手动计算的晋升大小：
scss
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年轻代年轻变化 - 全堆容量变化 = 晋升大小 (304371K - 3730075K) - (676858K - 3730075K) = 372487K(363M)
下一次年轻代GC日志
yaml
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2023-04-23T17:23:39.749+0800: [GC2023-04-23T17:23:39.749+0800: [ParNew2023-04-23T17:23:39.774+0800: [SoftReference, 0 refs, 0.0000500 secs]2023-04-23T17:23:39.774+0800: [WeakReference, 3165 refs, 0.0002720 secs]2023-04-23T17:23:39.774+0800: [FinalReference, 3520 refs, 0.0021520 secs]2023-04-23T17:23:39.776+0800: [PhantomReference, 150 refs, 1 refs, 0.0051910 secs]2023-04-23T17:23:39.782+0800: [JNI Weak Reference, 0.0000100 secs] Desired survivor size 214728704 bytes, new threshold 15 (max 15) - age 1: 17076040 bytes, 17076040 total - age 2: 40832336 bytes, 57908376 total : 3659891K->90428K(3774912K), 0.0321300 secs] 4032378K->462914K(10066368K), 0.0322210 secs] [Times: user=0.30 sys=0.00, real=0.03 secs]
乍一看好像没什么问题，仔细想想还是发现了不对劲，为什么程序刚启动第二次gc就发生了晋升？
推测这里应该是动态年龄判定导致的，GC中晋升年龄阈值并不是固定的15，而是jvm每次gc后动态计算的
为了能更好地适应不同程序的内存状况，虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到了MaxTenuringThreshold才能晋升老年代，如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代，无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄
《深入理解Java虚拟机》一书中提到，对象晋升年龄的阈值是动态判定的。
不过经查阅其他资料和验证后，发现此处和《深入理解Java虚拟机》解释的有些出入
其实就是按年龄给对象分组，取total（累加值，小于等与当前年龄的对象总大小）最大的年龄分组，如果该分组的total大于survivor的一半，就将晋升年龄阈值更新为该分组的年龄
注意：不是是超过survivor一半就晋升，超过survivor一半只会重新设置晋升阈值（threshold），在下一次GC才会使用该新阈值
scss
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3544342K->374555K(3774912K), 0.1444710 secs] 年轻代 3544342K->374555K(10066368K), 0.1446290 secs] 全堆
从上面第一次的GC日志也可以证明这个结论，在这次GC中全堆的内存变化和年轻代内存变化是相等的，所以并没有发生对象的晋升
就像上面的日志中，第一次GC只是将threshold设置为1，因为此时survivor一半为214728704 bytes，而年龄为1的对象总和有315529928 bytes，超过了Desired survivor size，所以在本次GC后将threshold设置为年龄为1的对象年龄1
python
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这里更新了对象晋升年龄阈值为1 Desired survivor size 214728704 bytes, new threshold 1 (max 15) - age 1: 315529928 bytes, 315529928 total - age 2: 40956656 bytes, 356486584 total - age 3: 8408040 bytes, 364894624 total
这里顺便解释下这个年龄分布的输出内容：
diff
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- age 1: 315529928 bytes, 315529928 total
- age 1
表示年龄为1的对象分组，
315529928 bytes
表示年龄为1的对象占用内存大小
315529928 total
这个是一个累加值，表示小于等于当前分组年龄的对象总大小。先把对象按年龄分组，age 1的分组total为age 1总大小（前面的xxx bytes），age 2的分组total为
age 1 + age 2
总大小，age n的分组total为
age 1 + age 2 + ... +age n
的总大小，累加规则如下图所示
当total最大的分组的total值超过了survivor/2时，就会更新晋升阈值
在第二次年轻代GC“长暂停年轻代GC日志”中，由于新的晋升年龄阈值为1，所以那些经历了一次GC并存活并且现在仍然可达（reachable）的对象们就会发生晋升了
由于此次GC发生了363M的对象晋升，所以导致了长暂停
JVM中这个“动态对象年龄判定”真的合理吗？
个人认为机制是好的，可以更好的适应不同程序的内存状况，但不是任何场景都适合，比如在本文中这个刚启动不就GC的场景下就会有问题
因为在程序刚启动时，大多数对象年龄都是0或者1，很容易出现年龄为1的大量存活对象；在这个“动态对象年龄判定”机制下，就会导致新的晋升阈值被设置为1，导致这些不该晋升的对象发生了晋升
比如程序在初始化，正在加载各种资源时发生了Young GC，加载逻辑还在执行中，很多新建的对象年龄在这次GC时还是可达的（reachable）
经历了这次GC后，这些对象年龄更新为1，但是由于“动态对象年龄判定”机制的影响，晋升年龄阈值更新为了“最大的对象年龄分组”的年龄，也就是这批刚经历了一次GC的对象们
在这次GC之后不久，资源初始化完成了，涉及的相关对象有很可能不可达了，但是由于刚才晋升年龄阈值被更新为了1，在下一次正常的Young GC这批年龄为1的对象会直接发生晋升，提前或者说错误的发生了晋升
经查阅文档、资料，发现“动态年龄判定”这个机制并不能禁用，所以如果想解决这个问题，只有靠“绕过”这个计算规则了
动态年龄的判定，是根据Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半来判定的，那么根据这个机制解决也很简单
由于我们足够了解自己的系统，清楚的知道加载资源所需的大概内存，完全可以设定一个大于这些暂时可达的对象总和的数值来作为survivor的容量
比如上面的日志中，第一次GC后年龄为1的对象有315529928 Bytes(300M)，Desired survivor size为（survivor size /2）214728704 bytes(204M)，那么survivor就可以设置为600M以上。
不过为了稳妥，还是将survivor调到800M，这样desired survivor size就是400M左右，在第一次Young GC后，就不会因年龄为1的对象总和超过了desired survivor size而导致晋升年龄阈值的更新了，从而也就不会有提前/错误晋升而导致的GC长暂停问题
survivor不可以直接指定大小，不过可以通过-XX:SurvivorRatio这种调节比例的方式来调节survivor大小
ini
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-XX:SurvivorRatio=8
表示两个Survivor和Edgen区的比，8表示两个Survivor:Eden=2:8，即一个Survivor占新生代的1/10。
计算方式为：
变形一下，Eden 的大小计算公式为：
这里用一张堆叠柱状图来详细的解释 SurvivorRatio 不同数值下 Eden/Survivor 的空间比例：
好了，现在直接通过比例，强行给 Survivor 调大
ini
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-XX:SurvivorRatio=3
调整之后，Survivor 总占比为 40%，大小为 1717829632 Bytes，单个 S0/S1的一半也有 10% - 429457408 Bytes，远超 age=1 的分组总大小 315529928 Bytes。
这样一来， Young GC 后复制到 Survivor 的对象（最大年龄分组）占总比例的大小就不会到 50% 了，也就不会把 MaxTenuringThreshold 更新为 1 ，自然就解决了这个“乱晋升”的问题**
改完收工，再次发版手动预热后，再也没有切量后长暂停的问题了，Young GC稳定在 30-100ms，成功解决！
根据复制算法的特性，复制算法的时间消耗主要取决于存活对象的大小，而不是总空间的大小
比如上面4G的年轻代（实际只有Eden+S0可用），GC时只需要从GC ROOTS开始遍历对象图，将可达的对象复制至S1即可，并不需要遍历整个年轻代
复制算法的详细介绍可以参考我的另一篇 《垃圾回收算法实现之 - 复制算法（完整可运行C语言代码）》
在上面那次长暂停GC日志中，发生了363M的晋升，300M左右的回收，对比第一次GC基本可以得出，花费的1.5S基本上都是在晋升操作
为什么晋升操作这么耗时？
晋升毕竟涉及跨代复制啊（其实都年轻代和老年代都是heap，在复制这件事上本质上没什么区别，都是memcpy而已，只是需要额外处理的逻辑更多了）
，所需处理的逻辑会更复杂，比如指针的更新等操作，更耗时也是可以理解吗嘛，
这里也附上一段可以在本地模拟问题的代码，Oracle JDK7下可直接运行测试
java
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//jdk7.。 import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; public class PromotionTest { public static void main(String[] args) throws IOException { //模拟初始化资源场景 List<Object> dataList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 5; i++) { dataList.add(new InnerObject()); } //模拟流量进入场景 for (int i = 0; i < 73; i++) { if(i == 72){ System.out.println("Execute young gc...Adjust promotion threshold to 1"); } new InnerObject(); } System.out.println("Execute full gc...dataList has been promoted to cms old space"); //这里注意dataList中的对象在这次Full GC后会进入老年代 System.gc(); } public static byte[] createData(){ int dataSize = 1024*1024*4;//4m byte[] data = new byte[dataSize]; for (int j = 0; j < dataSize; j++) { data[j] = 1; } return data; } static class InnerObject{ private Object data; public InnerObject() { this.data = createData(); } } }
jvm options
ruby
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-server -Xmn400M -XX:SurvivorRatio=9 -Xms1000M -Xmx1000M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintReferenceGC -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+UseConcMarkSweepGC
注意，文中垃圾回收相关的机制解释，都是基于 HotSpot JVM，Parallel New + CMS Old 。