优化 Java 垃圾收集器改进系统性能

2006 年 11 月 30 日

    在系统的性能测试过程中，当系统的处理能力有某种变化趋势时， 除了关于等待队列、执行线程，EJB 池以及数据库连接池和 Statement Cache 方面的调优外，还要考虑到 Java 垃圾收集器（Garbage Collection，本文简称 GC）对系统性能的影响。本文介绍了如何分析系统的处理能力和 GC 之间的关系，以及如何通过改进 JVM 的配置来优化 GC，以提高系统的性能。

项目背景

    某个大型项目的 CPU100% 的压力性能测试， 用以检查在系统运行环境不正常的情况下，系统可以运行到何种程度。测试过程是: 请求测试的模拟器向系统不断发出大量请求, 系统接受由模拟器发出的请求，然后将请求置于一个任务池中，如果当前有空闲的线程，则该线程会从任务池中取出一个任务进行处理，如果没有空闲的线程，则该任务一直会待在任务池中，直到有空闲的线程来处理它。因此，任务池的队列的长度从某种意义上可以代表整个系统的处理能力，任务池队列的长度用 Q 值来表示，如果 Q 值超出了一定限额，将会有流量控制的线程将超出限额的待处理任务丢弃，以保证系统的稳定性。

    整个测试要求得到系统所在服务器的负载达到将近 100% 时，系统的吞吐量，相应时间以及在超负荷下业务请求成功率。

问题现象描述

    在测试过程中，任务池中累积的任务数起伏很大，正常时累积的任务数很小，但是每隔一段时间会累积大量的任务。由于累积的任务数超出任务池流量控制所定义的限额，所以每隔一段时间，大量的待处理任务被清除。因此测试结束后得到的在超负荷下业务请求成功率也不是很理想。

应用服务器的物理部署

    一台AIX服务器（4CPU，4GMemory）来部署本Web应用程序；Web应用程序部署在中间件应用服务器上；部署了一个节点（Node），只配置一个应用服务器实例（Instance），没有做Cluster部署。

分析

    检测WebSphere Application Server上的Web Container，EJB Container ， ORB Service，数据库连接池等设置均合理，然后怀疑问题的现象是不是与系统GC有关。当前Java Virtual Machine的配置为: Initial Heap Size:256 ， Maximum Heap Size: 3072。

    为了验证任务池中累积的任务数的大幅度变化和系统GC是否存在一定的关系，通过对任务池的累积任务数和系统GC进行采样， 将采样后的数据进行分析，用以得出二者的关系。采样时遵循Nyquist采样定例： 采样频率要大于被采集对象的频率的2倍。 否则，采样点很可能每次位于被采集对象的波形的某个点上，从而不能正确反映被采集对象的变化规律。

采样

    通过观察，发现任务池的任务数目(以下用Q值代替)的变化周期大概是5到6秒，因此根据Nyquist采样定例，采样的时间间隔不能超过2-3秒，所以按照每秒来采样。 测试时间是3分钟，采样180次，系统的当前负载率是99%。采样图如下所示:

图一 任务池Q值的采样图

    由于系流量控制要求的限额是450个任务，也就是任务池中最多能累积450个任务，当任务池中累积的任务数超过450时，多余的任务会被流量控制直接丢弃，从上图可以看出，系统的Q值在很多时刻都大于450，因此多次被丢弃任务，从而导致了任务请求成功率不高。

系统GC的采样

1: 在WebSphere Administrative Console上， 点击进入:Servers， 然后Application servers > server1 > Process Definition > Java Virtual Machine， 在Configuration面板上，选上Verbose garbage collection选项。

图二 WebSphere Application Server的JVM配置示图

2:进入<%WebSphere Application Server的安装目录%>/profiles/<%所在的profiles%>/logs/ <%所在的Server%>， 可以看到native_stderr.log文件，将其清空

3:在高负载的条件下，进行高压测试3分钟

4:将native_stderr.log文件拷贝出来，用GCCollector工具进行分析，其中native_stderr.log文件上记录了系统GC的数据。

5:安装GCCollector工具: 下载完GCCollector.zip后，解压缩，将里面Lib里的3个文件 jfreechart-1.0.0-rc1.jar，jcommon-1.0.0-rc1.jar 和GCCollector.jar拷贝至JRE的lib目录下，然后在命令行控制台上进入JRE的安装目录，而后运行: java -classpath jfreechart-1.0.0-rc1.jar;jcommon-1.0.0-rc1.jar -jar GCCollector.jar。

    接着可以看到GCCollector的用户界面，在它的Parser菜单中选择JRE的版本，而后在File菜单中选择并打开刚才拷出的native_stderr.log文件。

下图是在高负载情况下，系统在当前配置下的GC分析图。

图三 系统的GC分析图

    由图三可以看出，系统没有内存泄漏的现象，每次GC所花的时间为220ms左右，从GCCollector的Spreadsheet可以查到，GC的时间周期为5-6 s，每次具体GC发生的时间，每次GC所花的时间。

6:同样遵循Nyquist采样定例，对GC进行采样，采样后的数据同任务池中Q值的采样数据进行比较和分析，得出两者之间存在着密切的关系。下图为任务池Q值和GC数据采样分析图，由图中可以看出，每次任务池的Q值大幅度增长时，系统刚好发生GC。二者的时间和周期几乎可以完全匹配。 因此可以初步下一个结论，由于系统的GC，导致了系统在某些时刻不能有足够的能力来处理请求，因此任务池的Q值在这些时候会因为任务的大量累积而巨幅涨大，即而超出限额的任务被流控所清除，导致了在超负荷下任务请求成功率不是很理想。

图四 任务池Q值和GC数据采样分析图