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糟糕，生产环境频繁Full GC，怎么办？

news 2025/10/13 5:33:45

前言

我们在面试时，经常会被面试官问到：线上服务频繁Full GC该如何优化？

今天这篇文章跟大家一起聊聊这个话题，希望对你会有所帮助。

1. 什么是Full GC？

当老年代空间不足时，JVM会触发Stop-The-World的全局回收（Full GC），暂停所有应用线程。

致命危害（生产环境实测）：

暂停时间	业务影响
1秒	支付超时率上升5%
3秒	数据库连接池耗尽
10秒	服务被注册中心摘除

对象的晋升之路流程图：

关键代码：年龄计数器

// HotSpot虚拟机源码片段（objectMonitor.cpp）
void ObjectSynchronizer::fast_enter(Handle obj, BasicLock* lock) {if (obj->age() >= MaxTenuringThreshold) { // 年龄阈值检查promote_to_old_gen(obj); // 晋升老年代}
}

2.如何排查定位问题？

2.1 实时监控：GC健康度速诊

jstat -gcutil <pid> 1000  # 每秒输出GC数据

关键指标解读：

OU：老年代使用率 > 90% = 危险区
FGCT：Full GC总耗时 > 应用运行时间10% = 严重问题

2.2. 堆内存转储：揪出内存黑洞

jmap -dump:live,format=b,file=heap.bin <pid>  # 生产环境慎用live

2.3 MAT深度分析：解剖内存泄漏

3.优化方案

方案1：对象池化——大对象的救赎

场景：高频创建10MB的文件缓存

// 反例：每次请求创建新对象
public void processRequest(Request req) {byte[] buffer = new byte[10 * 1024 * 1024]; // 10MB// ...处理逻辑
}// 优化：对象池复用
private static final ObjectPool<byte[]> pool = new GenericObjectPool<>(new BasePooledObjectFactory<byte[]>() {@Overridepublic byte[] create() {return new byte[10 * 1024 * 1024]; }}
);public void processRequest(Request req) throws Exception {byte[] buffer = pool.borrowObject();try {// ...处理逻辑} finally {pool.returnObject(buffer);}
}

效果：老年代分配速率下降85%

方案2：手动控制晋升

问题：Survivor区过小导致对象提前晋升
优化参数：

-XX:TargetSurvivorRatio=60  # Survivor区使用阈值
-XX:MaxTenuringThreshold=15 # 最大晋升年龄
-XX:+NeverTenure            # 若Survivor足够，永不晋升（慎用！）

晋升原理：

方案3：合理分配堆空间

经典误区：

-Xmx4g -Xms4g  # 错误！未配置新生代

优化公式：

新生代大小 = 总堆 * 3/8  
Eden:Survivor = 8:1:1

正确配置：

-Xmx8g -Xms8g 
-Xmn3g  # 新生代3G (8*3/8≈3)
-XX:SurvivorRatio=8  # Eden:Survivor=8:1:1

方案4：卸载无用类

场景：热部署频繁的应用（如JRebel）
诊断命令：

jcmd <pid> VM.class_stats  # JDK8+
jcmd <pid> GC.class_stats  # JDK11+

根治代码：

// 自定义类加载器必须实现close()
public class HotSwapClassLoader extends URLClassLoader {@Overridepublic void close() throws IOException {// 1. 停止新请求// 2. 卸载所有类// 3. 关闭资源}
}

方案5：颠覆传统的ZGC

传统GC痛点：

CMS：内存碎片问题
G1：Mixed GC不可控

ZGC迁移步骤：

升级JDK至17+
添加参数：

-XX:+UseZGC 
-XX:ZAllocationSpikeTolerance=5.0  # 容忍内存分配速率波动
-Xmx16g -Xlog:gc*:file=gc.log

效果对比：

指标	CMS	ZGC
Full GC次数	15次/天	0次/天
最大暂停	2.8秒	1.2毫秒

方案6：堆外内存治理

现象：堆内存正常，但Full GC频繁
根源：DirectByteBuffer的清理依赖Full GC
防御方案：

// 方案1：限制堆外内存
-XX:MaxDirectMemorySize=512m// 方案2：主动调用Cleaner
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024);
Cleaner cleaner = ((DirectBuffer) buffer).cleaner();
if (cleaner != null) cleaner.clean();// 方案3：Netty的内存管理
PooledByteBufAllocator allocator = new PooledByteBufAllocator(true);
ByteBuf buffer = allocator.directBuffer(1024);
// ...使用后必须release!
buffer.release();

4.实战案例

背景：某支付系统日均交易10亿
症状：

每分钟5次Full GC，暂停4.2秒
99线响应时间从50ms飙升至3秒

排查过程：

jstat显示老年代10秒内从60%→99%
MAT分析发现ConcurrentHashMap$Node[]占78%内存
溯源代码找到缓存黑洞：

// 问题代码：永不失效的缓存
Map<String, Transaction> cache = new ConcurrentHashMap<>();
public void cacheTransaction(Transaction tx) {cache.put(tx.getId(), tx); // Key冲突时旧对象未移除！
}

解决方案：

改用Caffeine缓存：

Cache<String, Transaction> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(10_000).expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES).build();

添加ZGC参数
重写线程池任务队列：

// 用有界队列替代LinkedBlockingQueue
new ThreadPoolExecutor(..., new ArrayBlockingQueue<>(1000));

效果：

Full GC降为0
99线回落至68ms

总结

监控三件套：

jstat -gcutil <pid> 1000  # 实时监控
-Xlog:gc*:file=gc.log     # GC日志
Prometheus + Grafana      # 可视化大盘

参数黄金法则：

代码军规：
- 大对象必须池化
- 缓存必须设置上限
- 线程池必须用有界队列
GC算法选择：

场景推荐算法

堆<8G Parallel

8G~32G G1

关键业务系统 ZGC

场景	推荐算法
堆<8G	Parallel
8G~32G	G1
关键业务系统	ZGC

Full GC不是优化出来的，是设计出来的！

永远在架构设计阶段预留30%内存缓冲空间，比任何调参技巧都重要。

附录：急救工具箱

工具	命令	适用场景
jcmd	`jcmd <pid> GC.run`	主动触发Full GC
Arthas	`vmtool --action getHeap`	内存快照
btrace	监控DirectByteBuffer分配	堆外内存泄漏
PerfMa	在线分析GC日志	自动化诊断