消除线上GC频繁的“心魔”，提高应用性能！

旧城等待， 2024-03-22 05:53 43阅读 0赞

作为一名程序员，相信大家都遇到过线上 GC 频繁的情况，它不仅会影响应用程序的性能，还可能会导致应用程序崩溃。那么，如何解决线上 GC 频繁的问题呢？本文将介绍可能导致线上 GC频繁的原因以及相应的解决措施，同时分享一般解决线上 GC 频繁的步骤。

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## 导致 GC 频繁的原因 ##

线上 GC 频繁可能是由于哪些原因导致的？

*  **长生命周期对象导致的Full GC：**例如大对象或者持久化对象的生命周期很长。
 *  **堆空间不足：**如果堆空间不足，那么GC就会被频繁触发，因为垃圾对象没有足够的空间存放。这时需要增加堆内存或者优化代码以减少对象数量，从而解决频繁 GC 的问题。
 *  **GC 算法选择不当：**GC 算法的选择会影响应用程序的性能，如果选择的算法不适合当前场景，那么 GC 就会频繁触发。例如，在频繁创建大量短生命周期对象的场景中，建议使用 CMS 算法，而在处理大对象和长生命周期对象的场景中，建议使用 G1 算法。
 *  **内存泄漏：**内存泄漏是指应用程序中的对象不再被使用，但是仍然存在于内存中，导致内存占用不断增加。如果应用程序中存在内存泄漏，那么 GC 就会被频繁触发。解决内存泄漏的方法是通过代码分析和内存分析工具来找到泄漏的对象并修复。
 *  **程序设计问题：**如果程序设计存在问题，例如频繁创建对象、使用不合理的数据结构等，那么就容易导致 GC 频繁触发。解决这个问题的方法是通过代码优化来减少对象的创建，选择合适的数据结构等。
 *  **系统环境问题：**如果系统环境存在问题，例如硬件故障、操作系统问题等，也会导致 GC 频繁触发。这时需要针对具体情况进行诊断和修复。

## 采取措施 ##

针对上述问题，可以采取以下措施进行解决：

*  **合理使用内存：**避免不必要的对象创建，减少全局变量、缓存数据等使用量，尽量做到内存使用合理。
 *  **优化 JVM 参数设置：**合理设置 JVM 参数，包括新生代、老年代的大小设置、垃圾收集器的选择等，根据实际情况进行优化。

*  **选择合适的 GC 算法：**选择合适的 GC 算法也是解决频繁 GC 的重要措施之一。在选择 GC 算法时，需要考虑应用程序的实际情况，例如对象的生命周期、对象数量、堆内存大小等。建议在开发和测试阶段进行 GC 算法的评估和选择，并在线上环境中根据实际情况进行调整。
 *  **优化代码：**对于频繁创建对象、使用不合理的数据结构等程序设计问题，可以通过代码优化来解决。例如使用对象池技术、避免过多的自动装箱拆箱操作、选择合适的数据结构、避免代码中存在内存泄漏、死循环等问题等。
 *  **修复内存泄漏：**通过内存分析工具来查找内存泄漏的对象，并进行修复，是解决频繁 GC 问题的重要措施之一。可以通过工具定位泄漏点，查看泄漏对象的引用链，从而确定泄漏的原因并进行修复。
 *  **优化系统环境：**对于硬件故障、操作系统问题等系统环境问题，需要进行诊断和修复。可以通过监控工具来收集系统信息和日志，分析故障原因并进行修复。

## 常见的解决步骤 ##

如果我们遇到了线上 GC 频繁的问题，该如何解决呢？下面我们来介绍一下常见的解决步骤：

1.  **查看监控：**首先，我们需要查看监控，以了解出现问题的时间点以及当前 FGC 的频率，可以对比正常情况看。通过监控可以初步了解出问题出现的时间段和频率，为后续的分析提供基础数据。
2.  **了解上线情况：**接着，我们需要了解该时间点之前有没有程序上线、基础组件升级等情况。一些程序上线和基础组件升级可能会对系统性能造成影响，导致 GC 频繁，因此了解上线情况是很有必要的。
3.  **分析 JVM 参数设置：**我们还需要分析 JVM 的参数设置，包括堆空间各个区域的大小设置，新生代和老年代分别采用了哪些垃圾收集器，然后分析 JVM 参数设置是否合理。针对不同的应用场景，JVM 的参数设置是不同的，设置不当可能会导致 GC 频繁。
4.  **排除法：**再对步骤1中列出的可能原因做排除法，其中元空间被打满、内存泄漏、代码显示调用 GC 方法比较容易排查。我们需要结合监控数据和代码进行排查，查找问题的根本原因。
5.  **分析长生命周期对象：**对于大对象或者长生命周期对象导致的 FGC，可通过 jmap -histo 命令并结合 dump 堆内存文件作进一步分析，需要先定位到可疑对象。我们需要利用 jmap 和 dump 堆内存文件来找到导致问题的可疑对象，并进行进一步分析。
6.  **定位到具体代码：**最后，通过可疑对象定位到具体代码再次分析。这时候要结合 GC 原理和 JVM 参数设置，弄清楚可疑对象是否满足了进入到老年代的条件才能下结论。通过分析可疑代码，我们可以进一步确定问题的原因并采取针对性措施。

以上就是针对线上 GC频 繁问题的解决步骤。当然，实际情况可能更加复杂，我们需要根据具体的应用场景来采取相应的解决方案。

## 工欲善其事，必先利其“器” ##

俗话说“工欲善其事，必先利其器”，在这里我推荐大家使用一些监控工具来帮助我们更好地监控线上系统的运行情况。其中，Prometheus 是一个非常好用的开源监控系统，它可以采集各种类型的指标，并且提供丰富的查询语言和可视化界面，可以帮助我们更加方便地了解系统的运行状况。此外，还有一些其他的监控工具，如 Grafana、Zabbix 等，大家可以根据自己的实际情况进行选择。

## 结语 ##

GC（垃圾收集）是 Java 虚拟机的重要组成部分，对于保证系统稳定性和可靠性至关重要。当线上 GC 频繁时，我们需要快速响应并采取有效的措施来解决问题，否则会影响用户体验和业务运行。通过本文介绍的步骤，我们可以针对不同的情况进行排查和解决，避免由于线上 GC 频繁而导致系统不稳定的问题出现。

同时，我们也要注意预防措施，优化代码和 JVM 参数设置，避免出现线上 GC 频繁的问题。在代码层面上，尽量避免创建大量的临时对象和使用不必要的装箱和拆箱操作；在 JVM 参数设置上，根据实际情况来进行调整和优化，例如调整堆空间大小和新生代和老年代的比例等等。

## END ##

最后，我们希望通过本文的介绍，能够帮助到广大开发者更好地理解和解决线上 GC 频繁的问题，提高系统的稳定性和可靠性，为用户提供更好的服务。

如有疑问或者更多的技术分享，欢迎关注我的微信公众号“**知其然亦知其所以然**”！

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