18.频繁GC怎么解决？

最新推荐文章于 2025-05-19 14:05:30 发布
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解决 CMS Old GC 频繁触发线上问题技术方案
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
04-02 11万+
CMS Old GC 频繁触发不仅会对系统的吞吐量造成影响，还可能导致响应时间波动，严重时甚至可能影响到整个应用的稳定性。通过深入分析其触发原因和优化措施，我们可以采取一系列的解决方案来缓解或消除这一问题，从而提升系统的性能和响应能力。合理配置 CMS 启动条件：通过调整 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction，提前触发 Old GC 回收，避免 Old 区过度占用内存，提高内存回收的及时性，从而减轻系统压力。调整 GC 等待时间。
pytorch报错进程已结束，退出代码为 -1073741819 (0xC0000005)...如何解决？
**My Coding Family**
08-06 1622
🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！
频繁的FullGC问题如何排查和解决?
weixin_50076754的博客
05-02 1732
频繁的FullGC问题如何排查和解决
频繁Full GC是什么原因？怎么解决？
weixin_36873225的博客
12-18 1168
频繁Full GC（垃圾收集）会导致应用程序性能下降、响应时间变长，甚至可能导致应用程序停滞。针对这一问题，本文将给出原因分析和解决方案。
如何解决频繁 GC 问题
m0_57836225的博客
05-18 1296
频繁 GC 是 Java 应用程序中常见的性能问题，会导致系统响应缓慢、可用性降低等问题。解决频繁 GC 问题需要从多个方面入手，包括代码优化、JVM 参数调整、系统架构优化等。通过合理的诊断方法和解决方案，可以有效减少 GC 频率，提升系统性能和稳定性。同时，建立完善的预防措施，持续监控和优化系统，能够避免频繁 GC 问题的再次发生。
线上问题排查：如果JVM出现频繁FullGC该如何解决？
Javatutouhouduan的博客
05-19 1103
我们知道FullGC的触发条件大致情况有以下几种情况： 程序执行了System.gc() //建议jvm执行fullgc，并不一定会执行 执行了jmap-histo:live pid 命令 //这个会立即触发fullgc 在执行minorgc的时候进行的一系列检查
fullgc过于频繁该怎么解决？
lixinlin2nj的博客
03-25 3039
fullgc过于频繁有可能会造成oom，有可能不会。 首先明确一下，这篇文章的重点是分析后面一种情况，即应用在频繁的fullgc，但并没有出现oom。 我们来想一下为什么会出现fullgc，触发原因有很多种，但归根到底都是因为内存空间不足了（system.gc的情况不考虑）。 系统在频繁的fullgc，但并没有出现oom，说明每次回收的时候，肯定清理了部分内存空间。那这里就有2种情况，gc之后清理的内存空间大不大？ 1、如果每次gc之后剩余的空间不大，说明有一部分顽固对象一直没法被回收，导致可用内存
23.如何解决线上GC频繁的问题
weixin_43613968的博客
05-05 630
使用CMS GC：CMS GC为垃圾收集器的一种，它可以并发回收Old区内的对象，从而减少GC停顿时间。调整GC参数：JVM提供了许多GC参数，可以根据具体的应用场景进行调整，比如调整Heap大小、Young区和Old区大小、GC策略、GC线程数等。使用G1 GC：G1 GC是一种现代的并发、分代GC算法，可以快速回收堆内存中的“垃圾”对象。优化代码：优化代码可以减少对象的创建和回收，从而减少GC的频率。升级硬件：GC频繁也可能是由于硬件性能不足所致，可以通过升级硬件（如增加内存）来缓解GC频繁的问题。
如何定位和解决频繁Young GC问题
m0_37900506的博客
02-12 7156
如何来分析一个项目的gc情况： 首先通过命令： jstat -gc pid 1000 1000来执行 分析 然后具体需要看如下这些指标 1.新生代对象增长的速率: 看EU指标的变化情况（一般会大致成线性变化） 2.Young GC的触发频率: 通过eden区的总大小除以新生代对象增长的速率 3.Young GC的耗时：通过看YGCT指标 4.每次Young GC后的存活对象大小：通过看S1U指标再ygc前后的变化情况（即当EU突然由一个很大的值变成一个很小的值时，可以看对应变化前后S1U的值） 5.每
java频繁fullgc,fullgc过于频繁该怎么解决？（问题8）
weixin_29663861的博客
03-16 2049
fullgc过于频繁有可能会造成oom，有可能不会。首先明确一下，这篇文章的重点是分析后面一种情况，即应用在频繁的fullgc，但并没有出现oom。我们来想一下为什么会出现fullgc，触发原因有很多种，但归根到底都是因为内存空间不足了(system.gc的情况不考虑)。系统在频繁的fullgc，但并没有出现oom，说明每次回收的时候，肯定清理了部分内存空间。那这里就有2种情况，gc之后清理的内存...
案例实战：每日百亿数据量的实时分析引擎，如何定位和解决频繁Full GC问题？
石杉的架构笔记
02-18 2066
本文详细介绍：每日百亿数据量的实时分析引擎是如何定位和解决频繁Full GC问题的。学习后小伙伴通过亲自动手写代码，观察优化前频繁full gc的问题，然后优化jvm参数，再观察优化后的效果，将基本从实操层面就完全明白jvm的优化方法。
jvm性能调优实战 - 32一个10万并发的BI系统，如何定位和解决频繁Young GC问题？
小工匠
04-24 2万+
文章目录Pre模拟代码的JVM参数设置示例Code如何在windows上执行命令？通过jstat观察程序的运行状态 Pre jvm性能调优实战 - 26一个每秒10万并发的系统如何频繁发生Young GC的 之前我们给大家分析过的一个案例，就是一个BI系统因为负载很高所以触发了非常频繁的Young GC ，再来回顾一遍这个案例 回顾之后，我们接着用代码模拟出这个案例的场景，然后用jstat来分析一下jvm的运行状态，带大家来实战一下jstat命令的使用。 模拟代码的JVM参数设置 接着我们会用一段程序
深入解析 Java GC 调优：减少 Minor GC 频率，优化系统吞吐
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这篇文章深入探讨了Java垃圾回收（GC）的优化与调优，重点分析了GC频率、内存分配、以及垃圾回收过程中可能带来的性能问题。通过结合实际案例，文章详细介绍了如何通过调整JVM参数来减少Minor GC频率、避免老年代过早增长并触发Major GC，进一步优化系统性能。通过对GC日志的分析，作者提出了具体的优化策略，并在实践中取得了显著的改进，减少了GC带来的延迟，并优化了TP90/TP99响应时间。文章为开发者提供了丰富的垃圾回收调优技巧，并通过实际操作帮助提升Java应用的稳定性与性能。
Unity优化：GC.Collect()避坑指南
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
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摘要： 本文深入讲解Unity中System.GC.Collect()的使用优化与内存管理策略。GC.Collect()虽能强制回收内存，但滥用会导致严重卡顿，尤其在移动端。合理使用场景包括：1）场景切换前后清理旧资源；2）批量卸载大型资源时；3）长时间运行后内存接近上限时。避免每帧调用或频繁触发。优化建议：1）使用对象池减少频繁创建销毁；2）主动管理引用链避免内存泄漏；3）大型资源用API主动卸载；4）避免在Update中频繁创建临时对象。通过实际案例分析了典型误用场景及优化方案，强调开发者应主动管理资源
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12-10
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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17. 性能优化必考题精讲 常见面试题： 1.JVM性能调优？ 2.GC优化策略？ 3.数据库性能优化？ 4.SQL优化技巧？ 5.索引优化？ 6.查询缓存的使用？ 7.Redis性能优化？ 8.网络性能优化？ 9.IO性能优化？ 10.线程池优化？ 11.代码级性能优化？ 12.系统级性能监控？ 13.应用性能监控（APM）？ 14.日志性能优化？ 15.分布式系统的性能瓶颈？ 16.高并发下的性能优化？ 17.操作系统级性能调优？ 18.JVM参数调优技巧？ 19.缓存性能优化？ 20.服务响应时间优化？// 这20道题目 请给出面试时的标准答案 最后是按照面试的标准模式给出答案
09-19
以下是针对 **性能优化 20 道高频面试题** 的标准面试答案详解，符合中高级 Java 开发、架构师和技术专家在真实技术面试中的表达规范：逻辑清晰、原理深入、关键词突出、语言专业。每道题均包含 **核心概念 + 实现机制 + 关键细节 + 最佳实践 + 注意事项**，便于精准作答。 --- ### 1. JVM性能调优？ JVM 调优是通过合理配置内存结构和 GC 策略，提升应用吞吐量、降低延迟。 #### 核心目标： - 减少 Full GC 次数与停顿时间 - 提高对象分配效率 - 避免 OOM（OutOfMemoryError） #### 主要调优维度： - **堆内存划分**：合理设置 `-Xms`、`-Xmx`（建议相等避免动态扩容） - **新生代大小**：`-Xmn` 或 `-XX:NewRatio`，通常占堆 1/3~1/2 - **Eden:S0:S1 比例**：`-XX:SurvivorRatio=8` 表示 8:1:1 - **选择合适的垃圾回收器** - 吞吐优先：Parallel GC（`-XX:+UseParallelGC`） - 延迟敏感：G1（`-XX:+UseG1GC`）、ZGC（`-XX:+UseZGC`） > ✅ 调优前必须开启 GC 日志并使用工具分析（如 GCViewer、GCEasy） ```bash -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log ``` --- ### 2. GC优化策略？ GC 优化的核心是减少“Stop-The-World”时间，提升系统响应能力。 #### 不同场景下的 GC 策略： | 场景 | 推荐 GC | 参数示例 | |------|--------|---------| | 高吞吐后台服务 | Parallel GC | `-XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=200` | | 低延迟 Web 应用 | G1 GC | `-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=50` | | 超大堆（>32GB）实时系统 | ZGC / Shenandoah | `-XX:+UseZGC` | #### 优化手段： - 控制大对象直接进入老年代（避免 Eden 区频繁 GC） - 合理设置 `MaxTenuringThreshold` 延长存活对象晋升年龄 - 使用对象池或栈上分配（逃逸分析）减少堆压力 > ⚠️ 过度调优可能导致“负优化”，应以监控数据为依据 --- ### 3. 数据库性能优化？ 数据库是系统瓶颈的常见来源，需从架构、SQL、索引等多方面优化。 #### 综合优化策略： - **读写分离**：主库写，从库读 - **分库分表**：ShardingSphere 实现水平拆分 - **连接池优化**：HikariCP 设置合理最大连接数（避免过多线程争抢） - **慢查询治理**：开启慢日志，定期分析 - **参数调优**：`innodb_buffer_pool_size` 设为物理内存 70%~80% > ✅ MySQL 性能 = 架构设计 × SQL 质量 × 索引有效性 × 参数配置 --- ### 4. SQL优化技巧？ 高效 SQL 是数据库性能的关键。 #### 常见优化点： - 避免 `SELECT *`，只查需要字段 - 减少子查询，改用 JOIN（特别是相关子查询） - 使用批量操作替代循环插入（`INSERT INTO ... VALUES (...), (...)`） - 避免函数转换导致索引失效：`WHERE YEAR(create_time) = 2024` ❌ → `WHERE create_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'` ✅ - 分页优化：避免 `LIMIT 100000, 10`，可用记录 ID 下推（`WHERE id > last_id LIMIT 10`） > ✅ 使用 `EXPLAIN` 分析执行计划，关注 type、key、rows、Extra --- ### 5. 索引优化？ 索引是加速查询的核心手段，但不当使用反而影响性能。 #### 设计原则： - **最左前缀匹配**：联合索引 `(a,b,c)` 只支持 a, a+b, a+b+c 查询 - **选择性高的列优先建索引**：如 user_id 比 gender 更适合 - **覆盖索引减少回表**：查询字段全在索引中则无需访问主键索引 - **避免冗余索引**：`(user_id)` 和 `(user_id, status)` 存在冗余 #### 注意事项： - 不要在频繁更新的列上建索引（维护成本高） - 文本字段建议前缀索引或使用全文索引 - 定期清理无用索引（占用空间且拖慢写操作） > ✅ 索引不是越多越好，应结合查询模式设计 --- ### 6. 查询缓存的使用？ MySQL 查询缓存将 SQL 与其结果集映射，提高重复查询效率。 #### 工作机制： - SQL 文本完全一致才命中 - 表有更新时，所有涉及该表的缓存全部失效 #### 缺陷： - 并发写频繁时命中率极低 - 锁竞争严重（全局锁保护缓存） - 内存碎片化 > 📌 **MySQL 8.0 已移除查询缓存**，推荐使用 Redis/Memcached 替代 --- ### 7. Redis性能优化？ Redis 是内存数据库，性能极高，但仍需合理使用。 #### 优化策略： - **禁用危险命令**：`KEYS *` 改用 `SCAN` - **管道（Pipeline）**：批量执行命令减少网络往返 - **Lua 脚本**：原子性执行复杂逻辑 - **合理设置过期时间**：防止内存泄漏 - **使用高效数据结构**： - 用 `Hash` 存储对象而非多个 key - 用 `ZSet` 实现排行榜 - **持久化策略选择**： - AOF + RDB 混合模式兼顾安全与恢复速度 > ✅ 生产环境建议启用 `maxmemory-policy allkeys-lru` 防止 OOM --- ### 8. 网络性能优化？ 网络是分布式系统的传输通道，延迟和带宽直接影响性能。 #### 优化方向： - **减少 RTT（往返时间）**： - 部署 CDN 加速静态资源 - 多机房部署，就近接入 - **压缩传输内容**： - 启用 Gzip（HTTP） - 使用 Protobuf 替代 JSON - **连接复用**： - HTTP Keep-Alive - Netty 连接池 - **TCP 参数调优**： - `tcp_nodelay=on` 禁用 Nagle 算法（低延迟场景） - 增大 `tcp_wmem/tcp_rmem` 提升吞吐 > ✅ 微服务间通信建议使用 gRPC（基于 HTTP/2 + Protobuf） --- ### 9. IO性能优化？ IO 是系统瓶颈之一，尤其磁盘 IO。 #### 优化方法： - **异步非阻塞 IO（NIO）**：Netty 替代传统 BIO - **零拷贝技术**：`FileChannel.transferTo()` 减少 CPU 拷贝 - **顺序写替代随机写**：Kafka 日志结构存储大幅提升写入性能 - **Page Cache 利用**：操作系统缓存文件读写 - **SSD 替代 HDD**：显著降低随机读写延迟 > ✅ 高频写场景可采用“追加写 + 后台合并”策略（如 LSM-Tree） --- ### 10. 线程池优化？ 线程池是并发编程的核心组件，不合理配置会导致资源浪费或拒绝服务。 #### 关键参数设置： | 参数 | 建议值 | |------|-------| | `corePoolSize` | CPU 密集型：CPU 核数 ±1；IO 密集型：2×CPU ~ N×CPU | | `maximumPoolSize` | 根据最大负载设定，避免无限增长 | | `workQueue` | 有界队列（如 `ArrayBlockingQueue`），防止 OOM | | `RejectedExecutionHandler` | 自定义拒绝策略（如记录日志、降级处理） | #### 最佳实践： - 使用 `ThreadPoolExecutor` 显式构造，避免 `Executors` 工厂方法陷阱 - 为不同业务创建独立线程池（隔离风险） - 监控活跃线程数、队列积压情况 ```java new ThreadPoolExecutor( 8, 16, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(100), new NamedThreadFactory("biz-pool"), new RejectedHandler() ); ``` --- ### 11. 代码级性能优化？ 编码习惯直接影响运行效率。 #### 典型优化点： - 字符串拼接用 `StringBuilder` 而非 `+` - 集合初始化指定容量（如 `new ArrayList<>(100)`）避免扩容 - 循环中避免重复计算（如 `for (int i = 0; i < list.size(); i++)` → 提前缓存 size） - 使用 primitive 类型替代包装类（减少装箱拆箱） - 尽量使用局部变量（栈上分配快于堆） - 避免过度 synchronized，改用 `ConcurrentHashMap`、`LongAdder` 等并发容器 > ✅ 优先优化“热点路径”（被高频调用的方法） --- ### 12. 系统级性能监控？ 系统级监控用于发现底层资源瓶颈。 #### 常用命令与指标： | 工具 | 监控内容 | |------|----------| | `top / htop` | CPU、内存使用率 | | `iostat` | 磁盘 IOPS、await | | `vmstat` | 内存、swap、上下文切换 | | `netstat / ss` | 连接数、端口状态 | | `sar` | 历史性能数据采集 | #### 关键指标： - CPU 使用率（us/sy/wa） - 内存剩余 & Swap 使用 - Load Average（是否持续高于 CPU 核数） - 上下文切换次数（过高说明线程竞争激烈） > ✅ 使用 Prometheus + Node Exporter 实现自动化监控告警 --- ### 13. 应用性能监控（APM）？ APM（Application Performance Management）用于追踪应用内部性能。 #### 功能模块： - **链路追踪**：展示请求调用链（TraceID + SpanID） - **JVM 监控**：堆内存、GC、线程状态 - **接口耗时分析**：定位慢接口 - **异常捕获**：自动收集错误堆栈 #### 常用工具： - **SkyWalking**（开源，国产主流） - **Pinpoint** - **Zipkin + Sleuth** - **商业产品**：New Relic、Datadog > ✅ APM 是微服务可观测性的三大支柱之一（Logging + Tracing + Metrics） --- ### 14. 日志性能优化？ 日志输出是常见的性能损耗点。 #### 优化策略： - 使用异步日志（Logback AsyncAppender / Log4j2 AsyncLogger） - 控制日志级别（生产环境禁用 DEBUG） - 避免在循环中打日志 - 使用占位符避免字符串拼接： ```java logger.info("User {} logged in from {}", userId, ip); // ✅ ``` - 日志文件按天/大小滚动，避免单文件过大 > ✅ 异步日志可提升吞吐 30% 以上，尤其在高并发场景 --- ### 15. 分布式系统的性能瓶颈？ 分布式系统常见性能瓶颈点： | 层级 | 瓶颈 | 解决方案 | |------|------|-----------| | **网络层** | RTT 高、丢包 | 多机房部署、专线、压缩协议 | | **中间件层** | MQ 积压、Redis 单点 | 消费者扩容、Redis Cluster | | **数据库层** | 锁竞争、慢查询 | 分库分表、读写分离、索引优化 | | **服务层** | 线程阻塞、同步调用过多 | 异步化、熔断降级、批处理 | | **序列化层** | JSON 解析慢 | 改用 Protobuf、Jackson 流式解析 | > ✅ 使用压测 + 链路追踪定位“木桶短板” --- ### 16. 高并发下的性能优化？ 高并发场景需综合运用多种优化手段。 #### 核心策略： - **前置缓存**：Redis 缓存热点数据 - **异步削峰**：MQ 消解瞬时流量（如秒杀下单） - **限流降级**：Sentinel 控制入口流量，非核心功能关闭 - **本地缓存**：Caffeine 减少远程调用 - **无状态设计**：便于水平扩展 - **预加载**：提前加载热点数据到缓存 > ✅ “缓存 + 异步 + 限流” 是应对高并发的黄金三角 --- ### 17. 操作系统级性能调优？ OS 层优化能显著提升整体性能。 #### 常见调优点： - **文件句柄数**：`ulimit -n 65535` - **网络参数**： ```bash net.core.somaxconn = 65535 # listen 队列长度 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 # TIME_WAIT 重用 net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535 ``` - **Swap 使用控制**：`vm.swappiness=1` 减少交换 - **调度器选择**：`deadline` 或 `noop` 提升磁盘性能（SSD 场景） > ✅ Kubernetes 节点常做 OS 层调优以支撑高密度容器部署 --- ### 18. JVM参数调优技巧？ JVM 参数调优需结合应用特征科学设置。 #### 实用技巧： - 固定堆大小：`-Xms4g -Xmx4g` - 打印详细 GC 日志： ```bash -Xloggc:gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails ``` - 使用 G1 时设置目标停顿时长： ```bash -XX:MaxGCPauseMillis=50 ``` - 开启堆外内存监控： ```bash -Dio.netty.maxDirectMemory=0 # Netty 禁用限制 ``` - 禁用显式 GC（除非必要）： ```bash -XX:+DisableExplicitGC ``` > ✅ 生产环境严禁使用 `-Xincgc`、`-XX:+UseSerialGC` 等低效 GC --- ### 19. 缓存性能优化？ 缓存是提升性能最有效的手段之一。 #### 优化策略： - **多级缓存**：本地缓存（Caffeine） + 分布式缓存（Redis） - **缓存预热**：系统启动后主动加载热点数据 - **缓存穿透防护**：布隆过滤器 + 空值缓存 - **热点 key 发现与拆分**：避免单个 key 成为瓶颈 - **缓存一致性**：双写一致性策略（先清缓存再更新 DB） - **淘汰策略**：`allkeys-lru` 或 `volatile-ttl` > ✅ 缓存 ≠ 万能，需评估命中率、更新频率、一致性要求 --- ### 20. 服务响应时间优化？ 响应时间（RT）是用户体验的核心指标。 #### 优化路径： | 阶段 | 优化手段 | |------|----------| | **DNS 解析** | 使用 HTTPDNS 或缓存 | | **建立连接** | 启用 Keep-Alive、连接池 | | **发送请求** | 压缩 Body、减少字段 | | **服务处理** | 缓存、异步、并行调用 | | **数据库访问** | 索引、慢查询优化 | | **返回数据** | 分页、懒加载、CDN 加速 | #### 目标： - TP99 < 300ms（Web API） - 冷启动优化（JIT 预热、ClassDataSharing） > ✅ 使用链路追踪定位各环节耗时，逐段优化 ---
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