性能测试中除了需要做好性能测试外，我们还需要做性能测试后的，性能调优，需要发现性能问题，也需要做性能调优，在做性能调优中，jvm的性能调优是经常遇到的一个。
随着jdk版本的迅速变化，jdk里面的GC算法也是发生了很多变化，新版的jdk中，G1的已经成了jdk的默认算法了，性能测试中，我们经常关注的比较多的就是tps，吞吐率，内存占用，CPU占用，响应时间，其中GC
的回收对响应时间有非常大的影响，早期的GC回收，基本都会造成很长时间的Stop-The-World 的暂停，新GC算法很多都是围绕降低Stop-The-World 的暂停时间，使得平均响应时间尽量变短，TPS提升的更高。
从内存区域的角度，G1 同样存在着年代的概念，但是与我前面介绍的内存结构很不一样，其内部是类似棋盘状的一个个 region 组成，请参考下面的示意图。
备注：摘选自：Java GC调优怎么做？杨晓峰 出处 | 极客时间《Java 核心技术 36 讲》专栏
region 的大小是一致的，数值是在 1M 到 32M 字节之间的一个 2 的幂值数，JVM 会尽量划分 2048 个左右、同等大小的 region，这点可以从源码 heapRegionBounds.hpp 中看到。当然这个数字既可以手动调整，G1 也会根据堆大小自动进行调整。
在 G1 实现中，年代是个逻辑概念，具体体现在，一部分 region 是作为 Eden，一部分作为 Survivor，除了意料之中的 Old region，G1 会将超过 region 50% 大小的对象（在应用中，通常是 byte 或 char 数组）归类为 Humongous 对象，并放置在相应的 region 中。逻辑上，Humongous region 算是老年代的一部分，因为复制这样的大对象是很昂贵的操作，并不适合新生代 GC 的复制算法。
region 设计本身可能存储在的不足：
region 大小和大对象很难保证一致，这会导致空间的浪费。不知道你有没有注意到，我的示意图中有的区域是 Humongous 颜色，但没有用名称标记，这是为了表示，特别大的对象是可能占用超过一个 region 的。并且，region 太小不合适，会令你在分配大对象时更难找到连续空间，这是一个长久存在的情况，请参考 OpenJDK 社区的讨论。这本质也可以看作是 JVM 的 bug，尽管解决办法也非常简单，直接设置较大的 region 大小，参数如下：
-XX:G1HeapRegionSize=<N, 例如 16>M
从 GC 算法的角度，G1 选择的是复合算法，可以简化理解为：
- 在新生代，G1 采用的仍然是并行的复制算法，所以同样会发生 Stop-The-World 的暂停。
- 在老年代，大部分情况下都是并发标记，而整理（Compact）则是和新生代 GC 时捎带进行，并且不是整体性的整理，而是增量进行的。
在过去，我们一般将年轻代（新生代）的GC称为Minor GC，老年代 GC 叫作 Major GC，全局整体性的GC叫做full GC，但是新版jdk版本中，已经和过去有了很大的不同了，对于我们讲的G1算法来说：
- Minor GC 仍然存在，虽然具体过程会有区别，会涉及 Remembered Set 等相关处理。
- 老年代回收，则是依靠 Mixed GC。并发标记结束后，JVM 就有足够的信息进行垃圾收集，Mixed GC 不仅同时会清理 Eden、Survivor 区域，而且还会清理部分 Old 区域。可以通过设置下面的参数，指定触发阈值，并且设定最多被包含在一次 Mixed GC 中的 region 比例。
–XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent
–XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent
从 G1 内部运行的角度，下面的示意图描述了 G1 正常运行时的状态流转变化，当然，在发生逃逸失败等情况下，就会触发 Full GC。
在G1中出现了很多的新概念，比如Remembered Set，用于记录和维护 region 之间对象的引用关系。为什么需要这么做呢？试想，新生代 GC 是复制算法，也就是说，类似对象从 Eden 或者 Survivor 到 to 区域的“移动”，其实是“复制”，本质上是一个新的对象。在这个过程中，需要必须保证老年代到新生代的跨区引用仍然有效。下面的示意图说明了相关设计。
备注：摘选自：Java GC调优怎么做？杨晓峰 出处 | 极客时间《Java 核心技术 36 讲》专栏
G1 的很多开销都是源自 Remembered Set，例如，它通常约占用 Heap 大小的 20% 或更高，这可是非常可观的比例。并且，我们进行对象复制的时候，因为需要扫描和更改 Card Table 的信息，这个速度影响了复制的速度，进而影响暂停时间。
在G1 算法中记录了老年代 region 间对象引用，Humongous 对象数量有限，所以能够快速的知道是否有老年代对象引用它。如果没有，能够阻止它被回收的唯一可能，就是新生代是否有对象引用了它，但这个信息是可以在 Young GC 时就知道的，所以完全可以在 Young GC 中就进行 Humongous 对象的回收，不用像其他老年代对象那样，等待并发标记结束。
- 8u20 以后字符串排重的特性，在垃圾收集过程中，G1 会把新创建的字符串对象放入队列中，然后在 Young GC 之后，并发地（不会 STW）将内部数据（char 数组，JDK 9 以后是 byte 数组）一致的字符串进行排重，也就是将其引用同一个数组。你可以使用下面参数激活：
-XX:+UseStringDeduplication
这种排重虽然可以节省不少内存空间，但这种并发操作会占用一些 CPU 资源，也会导致 Young GC 稍微变慢。
通过-XX:+TraceClassUnloading可以查看到G1 算法的类型卸载方式，8u40 以后的jdk版本中，G1 增加并默认开启下面的选项：-XX:+ClassUnloadingWithConcurrentMark
在并发标记阶段结束后，JVM 即进行类型卸载，并不会在发生了full GC才进行类型卸载。
在之前的jdk版本中，老年代对象回收，基本要等待并发标记结束。这意味着，如果并发标记结束不及时，导致堆已满，但老年代空间还没完成回收，就会触发 Full GC，所以触发并发标记的时机很重要。早期的 G1 调优中，通常会设置下面参数，但是很难给出一个普适的数值，往往要根据实际运行结果调整.-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent
在 JDK 9 之后的 G1 实现中，这种调整需求会少很多，因为 JVM 只会将该参数作为初始值，会在运行时进行采样，获取统计数据，然后据此动态调整并发标记启动时机。对应的 JVM 参数如下，默认已经开启：
-XX:+G1UseAdaptiveIHOP在新的jdk中，full gc已经从单线程串行 GC 变更为了并行进行了，在通用场景中的表现还优于 Parallel GC 的 Full GC 实现。
性能GC调优一些建议如下：（摘选自：Java GC调优怎么做？杨晓峰 出处 | 极客时间《Java 核心技术 36 讲》）
1、首先，建议尽量升级到较新的 JDK 版本，从上面介绍的改进就可以看到，很多人们常常讨论的问题，其实升级 JDK 就可以解决了。2、掌握 GC 调优信息收集途径。掌握尽量全面、详细、准确的信息，是各种调优的基础，不仅仅是 GC 调优。我们来看看打开 GC 日志，这似乎是很简单的事情，可是你确定真的掌握了吗？除了常用的两个选项，-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
还有一些非常有用的日志选项，很多特定问题的诊断都是要依赖这些选项：
-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy // 打印 G1 Ergonomics 相关信息
我们知道 GC 内部一些行为是适应性的触发的，利用 PrintAdaptiveSizePolicy，我们就可以知道为什么 JVM 做出了一些可能我们不希望发生的动作。例如，G1 调优的一个基本建议就是避免进行大量的 Humongous 对象分配，如果 Ergonomics 信息说明发生了这一点，那么就可以考虑要么增大堆的大小，要么直接将 region 大小提高。
如果是怀疑出现引用清理不及时的情况，则可以打开下面选项，掌握到底是哪里出现了堆积。
-XX:+PrintReferenceGC
另外，建议开启选项下面的选项进行并行引用处理。
-XX:+ParallelRefProcEnabled
需要注意的一点是，JDK 9 中 JVM 和 GC 日志机构进行了重构，其实我前面提到的
PrintGCDetails 已经被标记为废弃，而 PrintGCDateStamps 已经被移除，指定它会导致 JVM 无法启动。可以使用下面的命令查询新的配置参数。
java -Xlog:help
最后，来看一些通用实践，理解了我前面介绍的内部结构和机制，很多结论就一目了然了，例如
- 如果发现 Young GC 非常耗时，这很可能就是因为新生代太大了，我们可以考虑减小新生代的最小比例。
-XX:G1NewSizePercent
降低其最大值同样对降低 Young GC 延迟有帮助。
-XX:G1MaxNewSizePercent
如果我们直接为 G1 设置较小的延迟目标值，也会起到减小新生代的效果，虽然会影响吞吐量。
- 如果是 Mixed GC 延迟较长，我们应该怎么做呢？
还记得前面说的，部分 Old region 会被包含进 Mixed GC，减少一次处理的 region 个数，就是个直接的选择之一。
我在上面已经介绍了 G1OldCSetRegionThresholdPercent 控制其最大值，还可以利用下面参数提高 Mixed GC 的个数，当前默认值是 8，Mixed GC 数量增多，意味着每次被包含的 region 减少。
-XX:G1MixedGCCountTarget
需要注意的是，要避免过度调优，G1 对大堆非常友好，其运行机制也需要浪费一定的空间，有时候稍微多给堆一些空间，比进行苛刻的调优更加实用。
原文地址：https://www.cnblogs.com/laoqing/p/9738872.html