YGC问题排查，又让我涨姿势了！

-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss1024K
-XX:ParallelGCThreads=5
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80

可以看到堆内存为4G，新生代和老年代均为2G，新生代采用ParNew收集器。
再通过命令 jmap -heap pid 查到：新生代的Eden区为1.6G，S0和S1区均为0.2G。
本次上线并未修改JVM相关的任何参数，同时我们服务的请求量基本和往常持平。因此猜测：此问题大概率和上线的代码相关。

检查代码

再回到YGC的原理来思考这个问题，一次YGC的过程主要包括以下两个步骤：

1、从GC Root扫描对象，对存活对象进行标注
2、将存活对象复制到S1区或者晋升到Old区

根据下面的监控图可以看出：正常情况下，Survivor区的使用率一直维持在很低的水平（大概30M左右），但是上线后，Survivor区的使用率开始波动，最多的时候快占满0.2G了。而且，YGC耗时和Survivor区的使用率基本成正相关。因此，我们推测：应该是长生命周期的对象越来越多，导致标注和复制过程的耗时增加。

再回到服务的整体表现：上游流量并没有出现明显变化，正常情况下，核心接口的响应时间也基本在200ms以内，YGC的频率大概每8秒进行1次。

很显然，对于局部变量来说，在每次YGC后就能够马上被回收了。那为什么还会有如此多的对象在YGC后存活下来呢？

我们进一步将怀疑对象锁定在：程序的全局变量或者类静态变量上。但是diff了本次上线的代码，我们并未发现代码中有引入此类变量。

对dump的堆内存文件进行分析

代码排查没有进展后，我们开始从堆内存文件中寻找线索，使用MAT工具导入了第1步dump出来的堆文件后，然后通过Dominator Tree视图查看到了当前堆中的所有大对象。

立马发现NewOldMappingService这个类所占的空间很大，通过代码定位到：这个类位于第三方的client包中，由我们公司的商品团队提供，用于实现新旧类目转换（最近商品团队在对类目体系进行改造，为了兼容旧业务，需要进行新旧类目映射）。

进一步查看代码，发现这个类中存在大量的静态HashMap，用于缓存新旧类目转换时需要用到的各种数据，以减少RPC调用，提高转换性能。

原本以为，非常接近问题的真相了，但是深入排查发现：这个类的所有静态变量全部在类加载时就初始化完数据了，虽然会占到100多M的内存，但是之后基本不会再新增数据。并且，这个类早在3月份就上线使用了，client包的版本也一直没变过。

经过上面种种分析，这个类的静态HashMap会一直存活，经过多轮YGC后，最终晋升到老年代中，它不应该是YGC持续耗时过长的原因。因此，我们暂时排除了这个可疑点。

分析YGC处理Reference的耗时

团队对于YGC问题的排查经验很少，不知道再往下该如何分析了。基本扫光了网上可查到的所有案例，发现原因集中在这两类上：

1、对存活对象标注时间过长：比如重载了Object类的Finalize方法，导致标注Final Reference耗时过长；或者String.intern方法使用不当，导致YGC扫描StringTable时间过长。
2、长周期对象积累过多：比如本地缓存使用不当，积累了太多存活对象；或者锁竞争严重导致线程阻塞，局部变量的生命周期变长。

针对第1类问题，可以通过以下参数显示GC处理Reference的耗时-XX:+PrintReferenceGC。添加此参数后，可以看到不同类型的 reference 处理耗时都很短，因此又排除了此项因素。

再回到长周期对象进行分析

再往后，我们添加了各种GC参数试图寻找线索都没有结果，似乎要黔驴技穷，没有思路了。综合监控和种种分析来看：应该只有长周期对象才会引发我们这个问题。
折腾了好几个小时，最终峰回路转，一个小伙伴重新从MAT堆内存中找到了第二个怀疑点。

从上面的截图可以看到：大对象中排在第3位的ConfigService类进入了我们的视野，该类的一个ArrayList变量中竟然包含了270W个对象，而且大部分都是相同的元素。
ConfigService这个类在第三方Apollo的包中，不过源代码被公司架构部进行了二次改造，通过代码可以看出：问题出在了第11行，每次调用getConfig方法时都会往List中添加元素，并且未做去重处理。

我们的广告服务在apollo中存储了大量的广告策略配置，而且大部分请求都会调用ConfigService的getConfig方法来获取配置，因此会不断地往静态变量namespaces中添加新对象，从而引发此问题。

至此，整个问题终于水落石出了。这个BUG是因为架构部在对apollo client包进行定制化开发时不小心引入的，很显然没有经过仔细测试，并且刚好在我们上线前一天发布到了中央仓库中，而公司基础组件库的版本是通过super-pom方式统一维护的，业务无感知。

解决方案

为了快速验证YGC耗时过长是因为此问题导致的，我们在一台服务器上直接用旧版本的apollo client 包进行了替换，然后重启了服务，观察了将近20分钟，YGC恢复正常。
最后，我们通知架构部修复BUG，重新发布了super-pom，彻底解决了这个问题。
02 YGC的相关知识点总结
通过上面这个案例，可以看到YGC问题其实比较难排查。相比FGC或者OOM，YGC的日志很简单，只知道新生代内存的变化和耗时，同时dump出来的堆内存必须要仔细排查才行。

另外，如果不清楚YGC的流程，排查起来会更加困难。这里，我对YGC相关的知识点再做下梳理，方便大家更全面的理解YGC。

YGC的相关知识点总结

5个问题重新认识新生代

YGC 在新生代中进行，首先要清楚新生代的堆结构划分。新生代分为Eden区和两个Survivor区，其中Eden:from:to = 8:1:1 (比例可以通过参数 –XX:SurvivorRatio 来设定 )，这是最基本的认识。

为什么会有新生代？

如果不分代，所有对象全部在一个区域，每次GC都需要对全堆进行扫描，存在效率问题。分代后，可分别控制回收频率，并采用不同的回收算法，确保GC性能全局最优。

为什么新生代会采用复制算法？

新生代的对象朝生夕死，大约90%的新建对象可以被很快回收，复制算法成本低，同时还能保证空间没有碎片。虽然标记整理算法也可以保证没有碎片，但是由于新生代要清理的对象数量很大，将存活的对象整理到待清理对象之前，需要大量的移动操作，时间复杂度比复制算法高。

为什么新生代需要两个Survivor区？

为了节省空间考虑，如果采用传统的复制算法，只有一个Survivor区，则Survivor区大小需要等于Eden区大小，此时空间消耗是8 * 2，而两块Survivor可以保持新对象始终在Eden区创建，存活对象在Survivor之间转移即可，空间消耗是8+1+1，明显后者的空间利用率更高。

新生代的实际可用空间是多少？

YGC后，总有一块Survivor区是空闲的，因此新生代的可用内存空间是90%。在YGC的log中或者通过 jmap -heap pid 命令查看新生代的空间时，如果发现capacity只有90%，不要觉得奇怪。

Eden区是如何加速内存分配的？

HotSpot虚拟机使用了两种技术来加快内存分配。分别是bump-the-pointer和TLAB（Thread Local Allocation Buffers）。

由于Eden区是连续的，因此bump-the-pointer在对象创建时，只需要检查最后一个对象后面是否有足够的内存即可，从而加快内存分配速度。

TLAB技术是对于多线程而言的，在Eden中为每个线程分配一块区域，减少内存分配时的锁冲突，加快内存分配速度，提升吞吐量。

新生代的4种回收器

SerialGC（串行回收器），最古老的一种，单线程执行，适合单CPU场景。

ParNew（并行回收器），将串行回收器多线程化，适合多CPU场景，需要搭配老年代CMS回收器一起使用。

ParallelGC（并行回收器），和ParNew不同点在于它关注吞吐量，可设置期望的停顿时间，它在工作时会自动调整堆大小和其他参数。

G1（Garage-First回收器），JDK 9及以后版本的默认回收器，兼顾新生代和老年代，将堆拆成一系列Region，不要求内存块连续，新生代仍然是并行收集。

上述回收器均采用复制算法，都是独占式的，执行期间都会Stop The World.

YGC的触发时机

当Eden区空间不足时，就会触发YGC。结合新生代对象的内存分配看下详细过程：

1、新对象会先尝试在栈上分配，如果不行则尝试在TLAB分配，否则再看是否满足大对象条件要在老年代分配，最后才考虑在Eden区申请空间。

2、如果Eden区没有合适的空间，则触发YGC。

3、YGC时，对Eden区和From Survivor区的存活对象进行处理，如果满足动态年龄判断的条件或者To Survivor区空间不够则直接进入老年代，如果老年代空间也不够了，则会发生promotion failed，触发老年代的回收。否则将存活对象复制到To Survivor区。

4、此时Eden区和From Survivor区的剩余对象均为垃圾对象，可直接抹掉回收。

此外，老年代如果采用的是CMS回收器，为了减少CMS Remark阶段的耗时，也有可能会触发一次YGC，这里不作展开。

YGC的执行过程

YGC采用的复制算法，主要分成以下两个步骤：

1、查找GC Roots，将其引用的对象拷贝到S1区
2、递归遍历第1步的对象，拷贝其引用的对象到S1区或者晋升到Old区

上述整个过程都是需要暂停业务线程的（STW），不过ParNew等新生代回收器可以多线程并行执行，提高处理效率。
YGC通过可达性分析算法，从GC Root（可达对象的起点）开始向下搜索，标记出当前存活的对象，那么剩下未被标记的对象就是需要回收的对象。

最后

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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