28 JVM 问题排查分析下篇（案例实战）

GC 问题排查实战案例

这一部分，我们来看一个实际的案例。

假设我们有一个提供高并发请求的服务，系统使用 Spring Boot 框架，指标采集使用 MicroMeter，监控数据上报给 Datadog 服务。

当然，Micrometer支 持将数据上报给各种监控系统，例如：AppOptics、Atlas、Datadog、Dynatrace、Elastic、Ganglia、Graphite、Humio、Influx、Instana、JMX、KairosDB、New Relic、Prometh eus、SignalFx、Stackdriver、StatsD、Wavefront 等等。

有关MicroMeter的信息可参考：

https://micrometer.io/docs

问题现象描述

最近一段时间，通过监控指标发现，有一个服务节点的最大 GC 暂停时间经常会达到 400ms 以上。

如下图所示：

从图中可以看到，GC 暂停时间的峰值达到了 546ms，这里展示的时间点是 2020 年 02 月 04 日 09:20:00 左右。

客户表示这种情况必须解决，因为服务调用的超时时间为 1s，要求最大 GC 暂停时间不超过 200ms，平均暂停时间达到 100ms 以内，对客户的交易策略产生了极大的影响。

CPU 负载

CPU 的使用情况如下图所示：

从图中可以看到：系统负载为 4.92，CPU使用率 7% 左右，其实这个图中隐含了一些重要的线索，但我们此时并没有发现什么问题。

GC 内存使用情况

然后我们排查了这段时间的内存使用情况：

从图中可以看到，大约 09:25 左右 old_gen 使用量大幅下跌，确实是发生了 FullGC。

但 09:20 前后，老年代空间的使用量在缓慢上升，并没有下降，也就是说引发最大暂停时间的这个点并没有发生 FullGC。

当然，这些是事后复盘分析得出的结论。当时对监控所反馈的信息并不是特别信任，怀疑就是触发了 FullGC 导致的长时间 GC 暂停。

为什么有怀疑呢，因为 Datadog 这个监控系统，默认 10s 上报一次数据。有可能在这 10s 内发生些什么事情但是被漏报了（当然，这是不可能的，如果上报失败会在日志系统中打印相关的错误）。

再分析上面这个图，可以看到老年代对应的内存池是 “ps_old_gen”，通过前面的学习，我们知道，ps 代表的是 ParallelGC 垃圾收集器。

JVM 启动参数

查看 JVM 的启动参数，发现是这样的：

-Xmx4g -Xms4g

我们使用的是 JDK 8，启动参数中没有指定 GC，确定这个服务使用了默认的并行垃圾收集器。

于是怀疑问题出在这款垃圾收集器上面，因为很多情况下 ParallelGC 为了最大的系统处理能力，即吞吐量，而牺牲掉了单次的暂停时间，导致暂停时间会比较长。

使用 G1 垃圾收集器

怎么办呢？准备换成 G1，毕竟现在新版本的 JDK 8 中 G1 很稳定，而且性能不错。

然后换成了下面的启动参数：

# 这个参数有问题，启动失败
-Xmx4g -Xms4g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMills=50ms

结果启动失败，忙中出错，参数名和参数值都写错了。

修正如下：

-Xmx4g -Xms4g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=50

接着服务启动成功，等待健康检测自动切换为新的服务节点，继续查看指标。

看看暂停时间，每个节点的 GC 暂停时间都降下来了，基本上在 50ms 以内，比较符合我们的预期。

嗯！事情到此结束了？远远没有。

“彩蛋”惊喜

过了一段时间，我们发现了个下面这个惊喜（也许是惊吓），如下图所示：

中奖了，运行一段时间后，最大 GC 暂停时间达到了 1300ms。

情况似乎更恶劣了。

继续观察，发现不是个别现象：

内心是懵的，觉得可能是指标算错了，比如把 10s 内的暂停时间全部加到了一起。

注册 GC 事件监听

于是想了个办法，通过 JMX 注册 GC 事件监听，把相关的信息直接打印出来。

关键代码如下所示：

// 每个内存池都注册监听
for (GarbageCollectorMXBean mbean 
     : ManagementFactory.getGarbageCollectorMXBeans()) {
    if (!(mbean instanceof NotificationEmitter)) {
        continue; // 假如不支持监听...
    }
    final NotificationEmitter emitter = (NotificationEmitter) mbean;
    // 添加监听
    final NotificationListener listener = getNewListener(mbean);
    emitter.addNotificationListener(listener, null, null);
}

通过这种方式，我们可以在程序中监听 GC 事件，并将相关信息汇总或者输出到日志。 具体的实现代码在后面的章节《应对容器时代面临的挑战》中给出。

再启动一次，运行一段时间后，看到下面这样的日志信息：

{
"duration":1869,
"maxPauseMillis":1869,
"promotedBytes":"139MB",
"gcCause":"G1 Evacuation Pause",
"collectionTime":27281,
"gcAction":"end of minor GC",
"afterUsage":
 {
  "G1 Old Gen":"1745MB",
  "Code Cache":"53MB",
  "G1 Survivor Space":"254MB",
  "Compressed Class Space":"9MB",
  "Metaspace":"81MB",
  "G1 Eden Space":"0"
 },
"gcId":326,
"collectionCount":326,
"gcName":"G1 Young Generation",
"type":"jvm.gc.pause"
}

情况确实有点不妙。

这次实锤了，不是 FullGC，而是年轻代 GC，而且暂停时间达到了 1869ms。 一点道理都不讲，我认为这种情况不合理，而且观察 CPU 使用量也不高。

找了一大堆资料，试图证明这个 1869ms 不是暂停时间，而只是 GC 事件的结束时间减去开始时间。

打印 GC 日志

既然这些手段不靠谱，那就只有祭出我们的终极手段：打印 GC 日志。

修改启动参数如下：

-Xmx4g -Xms4g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=50 
-Xloggc:gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps

重新启动，希望这次能排查出问题的原因。

运行一段时间，又发现了超长的暂停时间。

分析 GC 日志

因为不涉及敏感数据，那么我们把 GC 日志下载到本地进行分析。

定位到这次暂停时间超长的 GC 事件，关键的信息如下所示：

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.162-b12) for linux-amd64 JRE (1.8.0_162-b12),
 built on Dec 19 2017 21:15:48 by "java_re" with gcc 4.3.0 20080428 (Red Hat 4.3.0-8)
Memory: 4k page, physical 144145548k(58207948k free), swap 0k(0k free)
CommandLine flags: 
 -XX:InitialHeapSize=4294967296 -XX:MaxGCPauseMillis=50 -XX:MaxHeapSize=4294967296 
 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps 
 -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseG1GC 

2020-02-24T18:02:31.853+0800: 2411.124: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 1.8683418 secs]
   [Parallel Time: 1861.0 ms, GC Workers: 48]
      [GC Worker Start (ms): Min: 2411124.3, Avg: 2411125.4, Max: 2411126.2, Diff: 1.9]
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.3, Max: 2.7, Diff: 2.7, Sum: 16.8]
      [Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 3.6, Max: 6.8, Diff: 6.8, Sum: 172.9]
         [Processed Buffers: Min: 0, Avg: 2.3, Max: 8, Diff: 8, Sum: 111]
      [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.2, Max: 0.5, Diff: 0.5, Sum: 7.7]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 0.3]
      [Object Copy (ms): Min: 1851.6, Avg: 1854.6, Max: 1857.4, Diff: 5.8, Sum: 89020.4]
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.6]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum: 48]
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.3, Max: 0.7, Diff: 0.6, Sum: 14.7]
      [GC Worker Total (ms): Min: 1858.0, Avg: 1859.0, Max: 1860.3, Diff: 2.3, Sum: 89233.3]
      [GC Worker End (ms): Min: 2412984.1, Avg: 2412984.4, Max: 2412984.6, Diff: 0.5]
   [Code Root Fixup: 0.0 ms]
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   [Clear CT: 1.5 ms]
   [Other: 5.8 ms]
      [Choose CSet: 0.0 ms]
      [Ref Proc: 1.7 ms]
      [Ref Enq: 0.0 ms]
      [Redirty Cards: 1.1 ms]
      [Humongous Register: 0.1 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.0 ms]
      [Free CSet: 2.3 ms]
   [Eden: 2024.0M(2024.0M)->0.0B(2048.0K) 
    Survivors: 2048.0K->254.0M 
    Heap: 3633.6M(4096.0M)->1999.3M(4096.0M)]
 [Times: user=1.67 sys=14.00, real=1.87 secs] 

前后的 GC 事件都很正常，也没发现 FullGC 或者并发标记周期，但找到了几个可疑的点。

• physical 144145548k(58207948k free)：JVM 启动时，物理内存 137GB，空闲内存 55GB。
• [Parallel Time: 1861.0 ms, GC Workers: 48]：垃圾收集器工作线程 48 个。

我们前面的课程中学习了怎样分析 GC 日志，一起来回顾一下。

• user=1.67：用户线程耗时 1.67s；
• sys=14.00：系统调用和系统等待时间 14s；
• real=1.87 secs：实际暂停时间 1.87s；
• GC 之前，年轻代使用量 2GB，堆内存使用量 3.6GB，存活区 2MB，可推断出老年代使用量 1.6GB；
• GC 之后，年轻代使用量为 0，堆内存使用量 2GB，存活区 254MB，那么老年代大约 1.8GB，那么“内存提升量为 200MB 左右”。

这样分析之后，可以得出结论：

• 年轻代转移暂停，复制了 400MB 左右的对象，却消耗了 1.8s，系统调用和系统等待的时间达到了 14s。
• JVM 看到的物理内存 137GB。
• 推算出 JVM 看到的 CPU 内核数量 72个，因为 GC 工作线程 72* 5/8 ~= 48 个。

看到这么多的 GC 工作线程我就开始警惕了，毕竟堆内存才指定了 4GB。

按照一般的 CPU 和内存资源配比，常见的比例差不多是 4 核 4GB、4 核 8GB 这样的。

看看对应的 CPU 负载监控信息：

通过和运维同学的沟通，得到这个节点的配置被限制为 4 核 8GB。

这样一来，GC 暂停时间过长的原因就定位到了：

• K8S 的资源隔离和 JVM 未协调好，导致 JVM 看见了 72 个 CPU 内核，默认的并行 GC 线程设置为 72* 5/8 ~= 48 个，但是 K8S 限制了这个 Pod 只能使用 4 个 CPU 内核的计算量，致使 GC 发生时，48 个线程在 4 个 CPU 核心上发生资源竞争，导致大量的上下文切换。

处置措施为：

• 限制 GC 的并行线程数量

事实证明，打印 GC 日志确实是一个很有用的排查分析方法。

限制 GC 的并行线程数量

下面是新的启动参数配置：

 -Xmx4g -Xms4g
 -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=50 -XX:ParallelGCThreads=4
 -Xloggc:gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps

这里指定了 -XX:ParallelGCThreads=4，为什么这么配呢？我们看看这个参数的说明。

-XX:ParallelGCThreads=n

设置 STW 阶段的并行 worker 线程数量。 如果逻辑处理器小于等于 8 个，则默认值 n 等于逻辑处理器的数量。

如果逻辑处理器大于 8 个，则默认值 n 大约等于处理器数量的 5/8。在大多数情况下都是个比较合理的值。如果是高配置的 SPARC 系统，则默认值 n 大约等于逻辑处理器数量的 5/16。

-XX:ConcGCThreads=n

设置并发标记的 GC 线程数量。默认值大约是 ParallelGCThreads 的四分之一。

一般来说不用指定并发标记的 GC 线程数量，只用指定并行的即可。

重新启动之后，看看 GC 暂停时间指标：

红色箭头所指示的点就是重启的时间点，可以发现，暂停时间基本上都处于 50ms 范围内。

后续的监控发现，这个参数确实解决了问题。

那么还有没有其他的办法呢？请关注后续的章节《应对容器时代面临的挑战》。

小结

通过这个案例，我们可以看到，JVM 问题排查和性能调优主要基于监控数据来进行。

还是那句话：没有量化，就没有改进。

简单汇总一下这里使用到的手段：

• 指标监控
• 指定 JVM 启动内存
• 指定垃圾收集器
• 打印和分析 GC 日志

GC 和内存是最常见的 JVM 调优场景，还记得课程开始时我们介绍的 GC 的性能维度吗？

• 延迟，GC 中影响延迟的主要因素就是暂停时间。
• 吞吐量，主要看业务线程消耗的 CPU 资源百分比，GC 占用的部分包括：GC 暂停时间，以及高负载情况下并发 GC 消耗的 CPU 资源。
• 系统容量，主要说的是硬件配置，以及服务能力。

只要这些方面的指标都能够满足，各种资源占用也保持在合理范围内，就达成了我们的预期。

参考

• Native Memory Tracking（NMT，Native 内存跟踪）排查文档
• 生产环境 GC 参数调优
• https://plumbr.io/blog/monitoring/why-is-troubleshooting-so-hard
• Linux 的性能调优的思路
• Linux 工具快速教程