Java堆内存问题排查与优化实践

一、问题背景

自建工具运行一段时间后出现：

• 内存占用高触发报警
• 频繁Young GC且效果不佳
• 堆内存1018M，使用达到950M左右触发Young GC
• YGC之后内存占用630M，未发生Full GC

二、环境配置

容器配置

• 操作系统：Linux amd64
• CPU：2核
• JRE版本：1.8.0_191
• 物理内存：251.4GB
• JVM启动参数关键部分：

  -Xms1024m -Xmx1024m 
  -Xmn384m 
  -XX:MetaspaceSize=64m 
  -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 
  -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly 
  -XX:ParallelGCThreads=2 
  -XX:CICompilerCount=2 
  -XX:MaxDirectMemorySize=128m
  

GC配置

• Full GC：PS MarkSweep
• Young GC：PS Scavenge

三、问题分析

1. Young GC机制

• 触发时机：新生代Eden区满时触发
• 回收算法：复制算法
• 问题现象：YGC后堆内存使用率仍很高（从950M降到630M）

2. Full GC机制

触发条件：

1. 老年代可用连续空间 < 新生代历次YGC后升入老年代对象的平均大小
2. YGC后需要放入老年代的对象超过老年代剩余空间
3. 老年代内存使用率超过阈值
4. 元空间不足

3. 内存占用高可能原因

• 新生代过小导致大对象直接进入老年代
• 内存泄漏
• 对象生命周期不合理

四、GC回收器详解

1. 吞吐量优先回收器

• Parallel Scavenge：新生代收集器，侧重吞吐量控制
  • 吞吐量 = 运行用户代码时间/(运行用户代码时间+GC时间)

2. Serial Old

• Serial收集器的老年代版本
• 单线程，标记-整理算法
• 在服务端应用中可能成为性能瓶颈

3. Parallel Old

• Parallel Scavenge的老年代版本（JDK6+）
• 多线程并发收集，标记-整理算法

4. ParNew收集器

• Serial收集器的多线程版本
• 能与CMS收集器配合工作

5. CMS（并发标记清除）回收器

• 目标：获取最短回收停顿时间
• 算法：标记-清除
• 特点：
  • 第一款真正意义上的并发收集器
  • 垃圾收集线程与用户线程几乎同时运行
• 缺点：
  • 对CPU资源敏感
  • 会产生内存碎片
  • 默认情况下不会进行内存压缩

五、排查工具与命令

1. GC日志配置

-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-Xloggc:/export/Logs/com/gc.log
-XX:+UseGCLogFileRotation
-XX:GCLogFileSize=10M
-XX:NumberOfGCLogFiles=10
-XX:+HeapDumpAfterFullGC
-XX:HeapDumpPath=/export/Logs/com/fgcdump.log
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

2. 关键JVM参数

-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+ParallelRefProcEnabled
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled

3. 常用诊断命令

jstack（线程分析）

• 功能：生成线程快照，定位线程停顿原因
• 应用场景：
  • 死锁分析
  • CPU过高分析
• 使用示例：

  jstack <pid>
  

jstat（JVM统计监控）

• 功能：实时监控JVM资源和性能
• 常用指标：

  S0    S1    E     O      M     CCS   YGC   YGCT  FGC  FGCT  GCT
  0.00 81.75 24.57 94.43 95.36 92.41 5649 82.696 2 0.649 83.346
  

  • GCT = YGCT + FGCT

jmap（内存分析）

• jmap -histo：堆内存对象统计直方图
• jmap -heap：堆内存使用情况
• jmap -dump：生成堆快照

4. Visual VM分析

• 装入堆dump文件分析
• OQL查询示例：

  select s from java.lang.String s where s.count >= 100
  

六、调优方案

方案1：增大新生代

• 原配置：-Xmn384m
• 调整后：-Xmn480m
• 效果分析：

  25.939: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 4133K->0K(461312K)] 
  [ParOldGen: 34773K->36327K(557056K)] 38907K->36327K(1018368K), 
  [Metaspace: 62967K->62967K(1105920K)], 0.3564880 secs]
  

  • 新生代总容量：461312K (~450M)
  • 老年代容量：557056K (~544M)
  • 堆总容量：1018368K (~994M)

方案2：增大元空间 + CMS & ParNew

-Xms1024m -Xmx1024m 
-Xmn480m 
-Xss512k 
-XX:MetaspaceSize=128m 
-XX:ParallelGCThreads=2 
-XX:CICompilerCount=2 
-XX:MaxDirectMemorySize=256m 
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions 
-XX:+UseParNewGC 
-XX:+UseConcMarkSweepGC 
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly 
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent 
-XX:+ParallelRefProcEnabled 
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled

方案3：对象优化

• 减少大对象使用
• 优化对象生命周期
• 批量处理降低对象大小

七、关键知识点总结

1. GC触发条件：

   • YGC：Eden区满时触发
   • FGC：老年代空间不足、元空间不足等

2. 内存分配策略：

   • 大对象可能直接进入老年代
   • 长期存活对象会从新生代晋升到老年代

3. GC算法选择：

   • 吞吐量优先：Parallel Scavenge + Parallel Old
   • 低延迟优先：ParNew + CMS

4. 性能指标：

   • 吞吐量 = 用户代码时间/(用户代码时间+GC时间)
   • 停顿时间：单次GC持续时间

5. 排查流程：

   • 监控GC日志
   • 分析内存dump
   • 检查线程状态
   • 逐步调整参数验证效果

6. 参数禁忌：

   • 谨慎使用-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
   • -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction保持默认(0)

通过系统化的监控、分析和参数调整，可以有效解决堆内存占用高和GC效率低下的问题。