JVM专题 | 我用GC指标定位生产故障，学习垃圾回收机制真的有用

前言

每次说起Java的进阶学习，总是绕不过jvm这个话题。在jvm学习的开篇中，首先学到的就是jvm内存结构，然后就是gc垃圾回收机制。但对于许多日常开发来说，学习jvm内存结构之后，还能知道使用Xms、Xmx来调整heap大小，而学习GC可能对开发的帮助不太明显。

灵感一闪

但是通过gc，可以更好的定位程序运行中的问题。为什么这么说呢，前两天遇到了一个问题，消费kafka解析数据，因为数据量突增，导致部分主机上消费kafka一直积压，一共积压了80亿条数据，为了将这部分数据消费掉，增加主机的同时，每台主机也增加了一个进程。

同时对于kafka中topic的分区也做了调整，从160增加到200。上面的所有操作目的都是提高并发，最后效果也是显而易见，整体消费积压在逐步减少，但是有些分区积压并未减少。

我登录主机查看进程还在，查看日志发现部分线程数据解析量1200w/min，有的2w/min，但是一台主机上两个进程的日志都记录在了同一个log文件中，无法区分到底是哪个进程出现了问题。

这时候学习gc的优势就体现出来了，我先使用jps找到两个进程对应的PID，然后 jstat -histo 分别查看两个进程的GC情况。其中一个进程FGC的次数为0，一个FGC次数已经200多了。

所以我断定第二个进程有问题，通过ps查看启动时间，这个进程是最早启动的进程，因为那时候还没有提高并发，大量的原始数据在被读进了jvm的heap之后，程序没有足够的解析能力，导致数据一直存放在内部queue中，最后触发Full GC导致STW，从而暂停所有应用程序线程，所以最终现象就是程序解析能力下降。

GC

上面说了那么多，其实就是为了讲明白一件事：学习GC有用。那么该如何学习GC呢？GC的学习主要从以下几个方面开始。

什么是GC

GC 通常指的是“垃圾回收”（Garbage Collection），这是一种自动管理内存的机制，主要用于编程语言中。它的主要作用是自动检测和释放不再使用的内存，从而避免内存泄漏和提高程序的稳定性。

在Java中，不需要开发者手动释放内存，GC 会定期检查内存中不再被引用的对象，并将其占用的内存空间回收，以便存放新增的对象。

上面提到的内存，指得就是jvm的内存区域。很多人都知道jvm的区域划分为堆（heap）、方法区（java8中移除方法区、并修改为使用内存的metaspace）、虚拟机栈等。而 GC 针对的区域主要是heap。

gc分类

在 Java 中，我们听到最多的就是Young GC（Minor GC） 和 Full GC。直接从字面意思理解，YGC就是对年轻代（Young）进行垃圾回收，FGC就是对新生代和老生代全部（Full）进行垃