机器频繁FULLGC解决

1 起因

小组中遇到了虚拟机fullgc曾多的问题.监控显示如下:
监控显示.每分钟进行5次fullgc. 每次大约半秒..不过在我看来这么多fullgc并不是大问题..但是,组里面的大大说正常情况下是没有fullgc的.好吧..可能因为这个系统是重要的服务,500ms很珍贵吧..

2 机器配置

服务部署在两种机器上面,出问题的是内存4GB机器...6GB机器没有出问题.
虚拟机配置..调关键的说就是4GB配置出发fullgc的时机是old区到达60%

3 问题分析

首先来查看一些系统指标.再次十分感谢公司开发的CAT监控系统,不然我根本无法解决这个问题.站在了巨人的肩膀上.
机器负载还好
内存使用很平稳
再看jvm的内存
内存的所有参数在上面.可以打开看一下..
分析步骤1
a每次fullgc之后 old区域都会下降.并且都在20%左右...所以我们这根本不是内存泄漏问题.因为对象是不断对回收的..
所以可以推断是有对象不断的进入old区域,导致old区域不断需要fullgc.
b导致不断有对象进入old区域有两个网上有两个原因1生成了超大对象,直接进old区 2虚拟机自己的内存迭代送入了对象
c因为超大对象可能不是特别好找,所以我看了看其他的地方,毕竟遇到问题还是全面分析一下比较好.于是就看到了下面这个参数
survivor区域一直是100%是什么鬼??问题就应该出现在这里
因为内存回收算法执行一次需要把eden的区域移到survivor中,但是survivor区域满了,导致部分对象进入了old区域..一旦进入了old区域只能靠fullgc来清楚了...这就导致了为什么old区域不断的增大...
对比没有问题的机器
使用不超过70,所以基本上就是这个原因了

4解决方法.

加大survivor区域的空间就可以.让对象在minorgc的时候就会被充分清除.这也说明了为什么6GB内存的机器没有fullgc这么频繁,因为他的survivor区域比较大
<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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