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21 GC 日志解读与分析(番外篇可视化工具)

通过前面的学习,我们发现 GC 日志量很大,人工分析太消耗精力了。由于各种 GC 算法的复杂性,它们的日志格式互相之间不太兼容。

有没有什么工具来减少我们的重复劳动呢? 这种轮子肯定是有现成的。比如 GCEasyGCViwer 等等。

这一节我们就开始介绍一些能让我们事半功倍的工具。

GCEasy 工具

GCEasy 工具由 Tier1app 公司 开发和支持,这家公司主要提供3款分析工具:

  • GCEasy,访问地址:https://gceasy.io/,是一款在线的 GC 日志分析工具,支持各种版本的 GC 日志格式。
  • FastThread,官网地址:https://fastthread.io/,线程分析工具,后面我们专门有一节课程会进行介绍。
  • HeapHero,官网地址:https://heaphero.io/,顾名思义,这是一款 Heap Dump 分析工具。

其中 GCEasy 可用来分析定位GC和内存性能问题,支持以下三种模式:

  • 官方网站在线分析(免费),我们主要介绍这种方式
  • API 接口调用(付费计划)
  • 本地安装(企业付费)

特性介绍

作为一款商业产品,分析能力和结果报告自然是棒棒的。

  • 可以分析 GC 日志和 JStat 日志
  • 支持上传文件的方式(免费)
  • 支持粘贴日志文本的方式(免费)
  • 支持下载结果报告 *(付费方案)
  • 支持分享链接(免费】
  • 支持 API 调用的方式 *(付费方案)
  • 企业版支持本地安装 *(企业付费)
  • 付费方案可以免费试用:就是说结果现在也是可以试用下载的

测试案例

我们这里依然使用前面演示的示例代码,稍微修改一下,让其执行 30 秒左右。

假设程序启动参数为:

-XX:+UseParallelGC
-Xms512m
-Xmx512m
-Xloggc:gc.demo.log
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps

然后我们就得到了一个 GC 日志文件 gc.demo.log。

在线使用示例

打开页面 https://gceasy.io/,选择上传文件或者粘贴文本:

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比如使用我们前面生成的 gc.demo.log 文件,然后点击页面上的分析按钮,就可以生成分析报告。

如果日志内容很大,我们也可以粘贴或者上传一部分 GC 日志进行分析。

1. 总体报告

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可以看到检测到了内存问题。

2. JVM 内存大小分析

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这里有对内存的分配情况的细节图表。

3. GC 暂停时间的分布情况

关键的性能指标:平均 GC 暂停时间 45.7ms,最大暂停时间 70.0ms。绝大部分 GC 暂停时间分布在 30~60ms,占比 89%。

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4. GC 之后的内存情况统计

GC 执行以后堆内存的使用情况。

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5. GC 情况汇总统计信息

可以看到 Full GC 是影响性能的绝对大头。

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6. 内存分配速度

内存分配的速度越快,说明我们程序里创建对象越频繁。

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7. 内存泄漏、长暂停、安全点等信息

没有检测到内存泄漏。

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8. GC 原因汇总

可以看到 GC 发生的原因,其中 566 次是 GC 策略自己调整的(Ergonomics),32 次是因为分配失败导致的。

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9. 其他信息

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可以看到,这里介绍了两个工具:

  • fastThread,官网地址:https://fastthread.io/,我们后面专门有一个章节进行介绍。
  • HeapHero,官网地址:https://heaphero.io/,顾名思义,这是一款 Java & Android Heap Dump Analyzer。

工具用得棒,能力自然就会被放大。

API 调用

我们也可以使用 API 调用方式,官方给出的示例如下:

curl -X POST --data-binary @./my-app-gc.log
https://api.gceasy.io/analyzeGC?apiKey={API_KEY_SENT_IN_EMAIL}
--header "Content-Type:text"

有 API 支持,就可以通过编程的方式,或者自动化脚本的方式来使用这个工具。

当然,有上传 API,肯定也有下载 API。本文不进行详细的介绍,有兴趣可以看官方文档。

GCViwer 工具

下面我们介绍一款很好用的开源分析工具:GCViwer。

GCViewer 项目的 GitHub 主页是:

https://github.com/chewiebug/GCViewer

下载与安装

然后我们在 Github 项目的 releases 页面 中,找到并下载最新的版本,例如:gcviewer-1.36.jar

Mac 系统可以直接下载封装好的应用:gcviewer-1.36-dist-mac.zip。下载,解压,安装之后首次打开可能会报安全警告,这时候可能需要到安全设置里面去勾选允许,例如:

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测试案例

先获取 GC 日志文件,方法同上面的 GCEasy 一样。

启动 GCViewer

可以通过命令行的方式启动 GCViewer 工具来进行分析:

java -jar gcviewer_1.3.4.jar

新版本支持用 java 命令直接启动。老版本可能需要在后面加上 GC 日志文件的路径。工具启动之后,大致会看到类似下面的图形界面:

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然后在图形界面中点击对应的按钮打开日志文件即可。现在的版本支持单个 GC 日志文件,多个 GC 日志文件,以及网络 URL。

当然,如果不想使用图形界面,或者没法使用图形界面的情况下,也可以在后面加上程序参数,直接将分析结果输出到文件。

例如执行以下命令:

java -jar gcviewer-1.36.jar /xxxx/gc.demo.log summary.csv chart.png

这会将信息汇总到当前目录下的 summary.csv 文件之中,并自动将图形信息保存为 chart.png 文件。

结果报告

在图形界面中打开某个 GC 日志文件。

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上图中,Chart 区域是对 GC 事件的图形化展示。包括各个内存池的大小和 GC 事件。其中有 2 个可视化指标:蓝色线条表示堆内存的使用情况,黑色的 Bar 则表示 GC 暂停时间的长短。每个颜色表示什么信息可以参考 View 菜单。

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从前面的图中可以看到,程序启动很短的时间后,堆内存几乎全部被消耗,不能顺利分配新对象,并引发频繁的 Full GC 事件. 这说明程序可能存在内存泄露,或者启动时指定的内存空间不足。

从图中还可以看到 GC 暂停的频率和持续时间。然后发现 GC 几乎不间断地运行。

右边也有三个选项卡可以展示不同的汇总信息:

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Summary(摘要)” 中比较有用的是:

  • “Throughput”(吞吐量百分比),吞吐量显示了有效工作的时间比例,剩下的部分就是 GC 的消耗
  • “Number of GC pauses”(GC 暂停的次数)
  • “Number of full GC pauses”(Full GC 暂停的次数)

以上示例中的吞吐量为 13.03%。这意味着有 86.97% 的 CPU 时间用在了 GC 上面。很明显系统所面临的情况很糟糕——宝贵的 CPU 时间没有用于执行实际工作,而是在试图清理垃圾。原因也很简单,我们只给程序分配了 512MB 堆内存。

下一个有意思的地方是“Pause”(暂停)选项卡:

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其中“Pause”展示了 GC 暂停的总时间,平均值,最小值和最大值,并且将 total 与 minor/major 暂停分开统计。如果要优化程序的延迟指标,这些统计可以很快判断出暂停时间是否过长。

另外,我们可以得出明确的信息:累计暂停时间为 26.89 秒,GC 暂停的总次数为 599 次,这在 30 秒的总运行时间里那不是一般的高。

更详细的 GC 暂停汇总信息,请查看主界面中的“Event details”选项卡:

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从“Event details”标签中,可以看到日志中所有重要的GC事件汇总:普通 GC 的停顿次数和 Full GC 停顿次数,以及并发GC 执行数等等。

此示例中,可以看到一个明显的地方:Full GC 暂停严重影响了吞吐量和延迟,依据是 569 次 Full GC,暂停了 26.58 秒(一共执行 30 秒)。

可以看到,GCViewer 能用图形界面快速展现异常的 GC 行为。一般来说,图像化信息能迅速揭示以下症状:

  • 低吞吐量。当应用的吞吐量下降到不能容忍的地步时,用于真正的业务处理的有效时间就大量减少。具体有多大的“容忍度”(tolerable)取决于具体场景。按照经验,低于 90% 的有效时间就值得警惕了,可能需要好好优化下 GC。
  • 单次 GC 的暂停时间过长。只要有一次 GC 停顿时间过长,就会影响程序的延迟指标。例如,延迟需求规定必须在 1000ms 以内完成交易,那就不能容忍任何一次GC暂停超过 1000 毫秒。
  • 堆内存使用率过高。如果老年代空间在 Full GC 之后仍然接近全满,程序性能就会大幅降低,可能是资源不足或者内存泄漏。这种症状会对吞吐量产生严重影响。

真是业界的福音——图形化展示的 GC 日志信息绝对是我们重磅推荐的。不用去阅读和分析冗长而又复杂的 GC 日志,通过图形界面,可以很容易得到同样的信息。不过,虽然图形界面以对用户友好的方式展示了重要信息,但是有时候部分细节也可能需要从日志文件去寻找。