Question

当我们的某些应用程序从CMS转移到G1时，我注意到其中一个应用程序的启动时间延长了4倍。由于GC循环导致的应用程序停止时间不是原因。在比较应用程序行为时，我发现这个在启动后（在一堆12G中）携带了高达2.5亿个活动对象。进一步调查显示，在前500万次分配期间，应用程序的速度正常，但随着活动对象池的增大，性能会越来越差。

进一步的实验表明，一旦达到一定的活动物体阈值，使用G1时新物体的分配确实会减慢。我发现活动对象数量增加一倍似乎在分配所需的时间上增加了大约2.5倍。对于其他GC引擎，因子只有2.这确实可以解释减速。

有两个问题让我怀疑这个结论：

大约500万个实时实例的阈值似乎与整个堆有关。对于G1，我原本预计任何这样的降级阈值都与一个区域有关，而不是与整个堆有关。
我四处寻找网上的文件解释（或至少说明）这种行为，但我没有找到。我甚至没有找到这种类型的建议＆＃39;拥有超过xxx的活动对象是邪恶的。

所以：如果有人能够告诉我我的观察结果是正确的，并且可能会向我指出一些解释性文件，或者某些有关该领域的建议，那将会很棒。或者，有人告诉我我做错了什么。：）

这是一个简短的测试用例（多次运行，取平均值，扣除显示的垃圾收集时间）：

import java.util.HashMap;

/**
  * Allocator demonstrates the dependency between number of live objects
  * and allocation speed, using various GC algorithms.
  * Call it using, e.g.:
  *   java Allocator -Xmx12g -Xms12g -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+UseG1GC
  *   java Allocator -Xmx12g -Xms12g -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
  * Deduct stopped times from execution time.
  */
public class Allocator {

public static void main(String[] args) {
    timer(2000000, true);
    for (int i = 1000000; i <= 32000000; i*=2) {
        timer(i, false);
    }
    for (int i = 32000000; i >= 1000000; i/=2) {
        timer(i, false);
    }
}

private static void timer(int num, boolean warmup) {
    long before = System.currentTimeMillis();
    Allocator a = new Allocator();
    int size = a.allocate(num);
    long after = System.currentTimeMillis();
    if (!warmup) {
        System.out.println("Time needed for " + num + " allocations: "
           + (after - before) + " millis. Map size = " + size);
    }
}

private int allocate(int numElements) {
    HashMap<Integer, String> map = new HashMap<>(2*numElements);
    for (int i = 0; i < numElements; i++) {
        map.put(i, Integer.toString(i));
    }
    return map.size();
}

}

Answer 1

如上述评论所述：

你的测试用例会预先分配非常大的参考数组，这些数组是长寿命的，并且基本上占据了它们自己的区域（它们可能最终位于旧的或巨大的区域），然后用数百万个附加对象填充它们很可能生活在不同的地区。

这创建了许多跨区域引用，G1可以适度处理，但不是每个区域数百万。

通过G1的启发式方法，高度互联的区域也被认为是昂贵的，因此即使它们完全由垃圾组成也不太可能被收集。

将对象分配在一起以减少跨区域引用。

没有明确地延长它们的生命周期（例如将它们放入某种缓存中）也允许它们在年轻一代GC中死亡，这比旧区域更容易收集，旧区域本质上累积了从不同区域引用的对象。

所以你所有的测试用例都对G1的基于区域的性质持怀疑态度。

使用G1时，分配性能是否会在大量实时实例中降低？

1 个答案: