JVM-G1 性能调优思路与实战
现在大多数公司的Java生产版本都是再JDK8，所以本次性能调优主要针对G1来展开
GC的主要回收区域就是年轻代(young gen)、老年代(tenured gen)、持久区（perm gen）,在jdk8之后，perm gen消失，被替换成了元空间（Metaspace）,元空间会在普通的堆区进行分配。垃圾收集为了提高效率，采用分代收集的方式，对于不同特点的回收区域使用不同的垃圾收集器。系统正常运行情况young是比较频繁的，full gc会触发整个heap的扫描和回收。在G1垃圾收集器中，最好的优化状态就是通过不断调整分区空间，避免进行full gc，可以大幅提高吞吐量
在说如何优化前需要先了解G1是怎么工作的~~~
垃圾回收器在执行回收时的步骤有2步：
- 查找内存中不再使用的对象
- 释放这些对象占用的内存
如何判断哪些对象不再被使用呢？
- 引用计数法
引用计数法就是如果一个对象没有被任何引用指向，则可视之为垃圾。这种方法的缺点就是不能检测到环的存在。
2. 根搜索算法
根搜索算法的基本思路就是通过一系列名为”GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain)，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明此对象是不可用的。
开启使用G1
-XX:+UseG1GC -Xmx32g -XX:MaxGCPauseMillis=200G1的特性
G1将新生代，老年代的物理空间划分取消了
取而代之的是，G1算法将堆划分为若干个区域（Region），它仍然属于分代收集器。不过，这些区域的一部分包含新生代，新生代的垃圾收集依然采用暂停所有应用线程的方式，将存活对象拷贝到老年代或者Survivor空间。老年代也分成很多区域，G1收集器通过将对象从一个区域复制到另外一个区域，完成了清理工作。这就意味着，在正常的处理过程中，G1完成了堆的压缩（至少是部分堆的压缩），这样也就不会有cms内存碎片问题的存在了。
在G1中，还有一种特殊的区域，叫Humongous区域。 如果一个对象占用的空间超过了分区容量50%以上，G1收集器就认为这是一个巨型对象。这些巨型对象，默认直接会被分配在年老代，但是如果它是一个短期存在的巨型对象，就会对垃圾收集器造成负面影响。为了解决这个问题，G1划分了一个Humongous区，它用来专门存放巨型对象。如果一个H区装不下一个巨型对象，那么G1会寻找连续的H分区来存储。为了能找到连续的H区，有时候不得不启动Full GC。
对象分配策略
说起大对象的分配，我们不得不谈谈对象的分配策略。它分为3个阶段：
- TLAB(Thread Local Allocation Buffer)线程本地分配缓冲区
- Eden区中分配
- Humongous区分配
TLAB为线程本地分配缓冲区，它的目的为了使对象尽可能快的分配出来。如果对象在一个共享的空间中分配，我们需要采用一些同步机制来管理这些空间内的空闲空间指针。在Eden空间中，每一个线程都有一个固定的分区用于分配对象，即一个TLAB。分配对象时，线程之间不再需要进行任何的同步。
对TLAB空间中无法分配的对象，JVM会尝试在Eden空间中进行分配。如果Eden空间无法容纳该对象，就只能在老年代中进行分配空间。
G1 Young GC
Young GC主要是对Eden区进行GC，它在Eden空间耗尽时会被触发。在这种情况下，Eden空间的数据移动到Survivor空间中，如果Survivor空间不够，Eden空间的部分数据会直接晋升到年老代空间。Survivor区的数据移动到新的Survivor区中，也有部分数据晋升到老年代空间中。最终Eden空间的数据为空，GC停止工作，应用线程继续执行
Rset概念
如果仅仅GC 新生代对象，我们如何找到所有的根对象呢？ 老年代的所有对象都是根么？那这样扫描下来会耗费大量的时间。于是，G1引进了RSet的概念。它的全称是Remembered Set，作用是跟踪指向某个heap区内的对象引用。
在CMS中，也有RSet的概念，在老年代中有一块区域用来记录指向新生代的引用。这是一种point-out，在进行Young GC时，扫描根时，仅仅需要扫描这一块区域，而不需要扫描整个老年代。
但在G1中，并没有使用point-out，这是由于一个分区太小，分区数量太多，如果是用point-out的话，会造成大量的扫描浪费，有些根本不需要GC的分区引用也扫描了。于是G1中使用point-in来解决。point-in的意思是哪些分区引用了当前分区中的对象。这样，仅仅将这些对象当做根来扫描就避免了无效的扫描。由于新生代有多个，那么我们需要在新生代之间记录引用吗？这是不必要的，原因在于每次GC时，所有新生代都会被扫描，所以只需要记录老年代到新生代之间的引用即可。
如果引用的对象很多，赋值器需要对每个引用做处理，赋值器开销会很大，为了解决赋值器开销这个问题，在G1 中又引入了另外一个概念，卡表（Card Table）。一个Card Table将一个分区在逻辑上划分为固定大小的连续区域，每个区域称之为卡。卡通常较小，介于128到512字节之间。Card Table通常为字节数组，由Card的索引（即数组下标）来标识每个分区的空间地址。默认情况下，每个卡都未被引用。当一个地址空间被引用时，这个地址空间对应的数组索引的值被标记为”0″，即标记为脏被引用，此外RSet也将这个数组下标记录下来。一般情况下，这个RSet其实是一个Hash Table，Key是别的Region的起始地址，Value是一个集合，里面的元素是Card Table的Index。
Young GC 阶段：
- 阶段1：根扫描
静态和本地对象被扫描 - 阶段2：更新RS
处理dirty card队列更新RS - 阶段3：处理RS
检测从年轻代指向年老代的对象 - 阶段4：对象拷贝
拷贝存活的对象到survivor/old区域 - 阶段5：处理引用队列
软引用，弱引用，虚引用处理
JVM调优主要就是调整以下两个指标
停顿时间：垃圾收集器做垃圾回收中断应用执行的时间
吞吐量：垃圾收集的时间和总时间的占比: 1/(1+n) ;吞吐量为 1-1/(1+n); -XX:GCTimeRatio=99
GC调优的步骤
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -xloggc:./gc.log （打印gc日志）
-XX:G1HeapRegionSize=n （设置的 G1 区域的大小。值是 2 的幂，范围是 1 MB 到 32 MB 之间。目标是根据最小的 Java 堆大小划分出约 2048 个区域）
-XX:ParallelGCThreads=n（设置 STW 工作线程数的值。将 n 的值设置为逻辑处理器的数量。n 的值与逻辑处理器的数量相同，最多为 8。如果逻辑处理器不止八个，则将 n 的值设置为逻辑处理器数的 5/8 左右。这适用于大多数情况，除非是较大的 SPARC 系统，其中 n 的值可以是逻辑处理器数的 5/16 左右。）
-XX:ConcGCThreads=n（设置并行标记的线程数。将 n 设置为并行垃圾回收线程数 (ParallelGCThreads) 的 1/4 左右。）
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45（设置触发标记周期的 Java 堆占用率阈值。默认占用率是整个 Java 堆的 45%。）
避免使用以下参数：
避免使用 -Xmn 选项或 -XX:NewRatio 等其他相关选项显式设置年轻代大小。固定年轻代的大小会覆盖暂停时间目标。
触发Full GC
在某些情况下，G1触发了Full GC，这时G1会退化使用Serial收集器来完成垃圾的清理工作，它仅仅使用单线程来完成GC工作，GC暂停时间将达到秒级别的。整个应用处于假死状态，不能处理任何请求，我们的程序当然不希望看到这些。那么发生Full GC的情况有哪些呢？
- 并发模式失败
G1启动标记周期，但在Mix GC之前，老年代就被填满，这时候G1会放弃标记周期。这种情形下，需要增加堆大小，或者调整周期（例如增加线程数-XX:ConcGCThreads等）。
- 晋升失败或者疏散失败
G1在进行GC的时候没有足够的内存供存活对象或晋升对象使用，由此触发了Full GC。可以在日志中看到(to-space exhausted)或者（to-space overflow）。解决这种问题的方式是：
a,增加 -XX:G1ReservePercent 选项的值（并相应增加总的堆大小），为“目标空间”增加预留内存量。
b,通过减少 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 提前启动标记周期。
c,也可以通过增加 -XX:ConcGCThreads 选项的值来增加并行标记线程的数目。
- 巨型对象分配失败
当巨型对象找不到合适的空间进行分配时，就会启动Full GC，来释放空间。这种情况下，应该避免分配大量的巨型对象，增加内存或者增大-XX:G1HeapRegionSize，使巨型对象不再是巨型对象。