从一次 FULL GC 卡顿谈对服务的影响

本文通过一次FULL GC引发的TCP连接问题,探讨了Java服务优化的步骤。首先分析了TCP连接的建立过程和服务器队列,发现FULL GC导致服务卡顿,影响TCP连接。然后,通过调整CMSInitiatingOccupancyFraction参数以避免promotion failed,优化救助空间大小,以及调整缓存过期时间和精简代码,逐步解决了问题。总结指出,CMS垃圾回收器在减少停顿时间的同时牺牲了堆空间利用率,优化应结合理论与实践。

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       Full GC 的时间和次数是管理java的应用服务不得不考虑的问题,高吞吐量和低停顿是追求高质量服务重要目标,从而会有根据业务的特点衍生出各种垃圾回收器。在实战中如何根据如何使用ParNew ,CMS等回收器和配置各种参数,要在理论结合实践中不断优化。


一、问题的发现

看到线上的服务机器一些节点时不时地有TCP报警 ,所以我们断定是TCP的连接出现了问题。

让我们来回顾一下TCP的三次握手和四次挥手,借网上的一个图:



当第一次握手,建立半连接状态:

client 通过 connect 向 server 发出 SYN 包时,client 会维护一个 socket 队列,如果 socket 等待队列满了,而 client 也会由此返回 connection time out,只要是 client 没有收到 第二次握手SYN+ACK,3s 之后,client 会再次发送,如果依然没有收到,9s 之后会继续发送。

此时server 会维护一个 SYN 队列,半连接 syn 队列的长度为 max(64, /proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog)  ,在机器的tcp_max_syn_backlog值在/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog下配置,当 server 收到 client 的 SYN 包后,会进行第二次握手发送SYN+ACK 的包加以确认,client 的 TCP 协议栈会唤醒 socket 等待队列,发出 connect 调用。

<think>嗯,用户想了解Java项目中频繁Full GC的现象、原因和影响。首先,我得回忆一下JVM的垃圾回收机制。根据引用[2],Full GC会清理整个堆内存,包括新生代、老年代和元空间。频繁的Full GC肯定会导致应用性能下降,比如停顿时间变长,影响用户体验。 那现象方面,用户可能会注意到应用卡顿,监控工具显示Full GC次数多,内存使用率高,甚至OOM错误。比如引用[3]提到Young GC频繁导致对象进入老年代,进而触发Full GC。所以需要解释现象的时候,要结合监控数据和实际应用表现。 接下来是原因。可能的原因有很多,比如内存分配不合理,老年代空间不足,元空间不足,代码中有内存泄漏,或者显式调用了System.gc()。引用[1]和[3]提到高并发或大数据处理导致对象快速进入老年代,Survivor区太小。这时候需要分点说明每个原因的具体情况,比如大对象直接进入老年代,或者长期存活的对象积累。 然后是影响,主要涉及性能、可用性和资源成本。频繁的Full GC会导致长时间的停顿,影响响应时间,甚至让用户觉得应用卡死。引用[4]强调优化GC的重要性,所以影响部分要突出对用户体验和系统稳定性的威胁。 最后,用户可能需要知道如何排查和解决这些问题。比如检查内存配置,分析GC日志,优化代码减少对象创建。引用[4]提到合理设置堆内存和GC策略,所以优化策略部分需要给出具体的建议,比如调整Survivor区比例,使用G1GC等。 还要注意用户可能没有说出来的需求,比如他们可能遇到了具体的性能问题,需要快速定位原因。所以在回答时要结构清晰,分点列出,便于用户对照检查自己的系统情况。同时,生成的相关问题要引导用户深入探讨解决方案和优化方法,帮助他们进一步学习。</think>### Java频繁Full GC的现象、原因及影响分析 #### 一、现象描述 1. **应用性能显著下降** 频繁的Full GC会导致应用线程暂停(Stop-The-World),表现为接口响应时间变长、吞吐量降低,严重时可能触发超时或服务不可用[^2][^4]。 2. **监控指标异常** - GC日志中`Full GC`关键字出现频率高,且单次耗时超过1秒(如`Full GC (Ergonomics) 1000ms`) - 老年代内存使用率持续接近100%,或频繁出现内存锯齿状波动[^3][^4] - 系统监控工具(如Prometheus、JVisualVM)显示堆内存无法有效回收 3. **伴随异常现象** - `OutOfMemoryError`错误频繁出现 - 容器化部署时因内存超限触发Pod重启 --- #### 二、核心原因 ##### 1. **内存分配不合理** - **Survivor区过小**:Young GC后存活对象无法被Survivor区容纳,直接晋升老年代 $$ \text{晋升条件} = \text{对象年龄} > \text{MaxTenuringThreshold} \quad \text{或} \quad \text{Survivor空间不足} $$ - **大对象直接分配老年代**:如未设置`-XX:PretenureSizeThreshold`,大数组或缓存对象跳过Eden区 ##### 2. **内存泄漏** - 静态集合类持有短生命周期对象 - 未关闭的数据库连接、文件流等资源 - 第三方库未正确释放Native Memory ##### 3. **GC触发条件** - **老年代空间不足**:Major GC后仍无法满足新对象分配 - **元数据区溢出**:未设置`-XX:MaxMetaspaceSize`时,动态生成类过多(如Spring AOP) - **显式调用System.gc()**:未配置`-XX:+DisableExplicitGC`时可能误触发 ##### 4. **外部因素** - 高并发场景下请求量突增,瞬时产生大量临时对象 - 缓存策略不当,如未设置LRU淘汰机制导致缓存膨胀 --- #### 三、主要影响 | 影响维度 | 具体表现 | |-----------------|--------------------------------------------------------------------------| | **性能** | 99%响应时间(TP99)恶化,吞吐量下降超过50%[^4] | | **可用性** | 网关层触发熔断机制,微服务调用链路中断 | | **资源成本** | 为缓解问题被迫扩容机器,CPU/内存资源浪费 | | **数据一致性** | 长时间GC导致分布式事务超时,引发数据回滚 | --- #### 四、排查与优化建议 1. **基础排查步骤** ```bash # 查看GC统计(JDK9+) jcmd <pid> GC.class_histogram # 生成堆转储文件 jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof <pid> ``` 2. **关键JVM参数调整** ```ini # 老年代与新生代比例 -XX:NewRatio=3 # Survivor区与Eden区比例 -XX:SurvivorRatio=8 # 大对象阈值(单位KB) -XX:PretenureSizeThreshold=1024 ``` 3. **高级优化方向** - 使用G1GC替换ParallelGC:`-XX:+UseG1GC` - 启用元空间监控:`-XX:NativeMemoryTracking=detail` - 限制动态类生成:如配置CGLIB缓存策略 ---
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