【JVM】二十三、案例解析：教育平台如何利用G1垃圾回收器实现性能的巨幅飞跃？

本文将通过一个真实的案例来探讨G1垃圾回收器的性能优化策略以及其背后的原理。

1、背景引入

接下来，我们将通过一个真实的案例来探讨G1垃圾回收器的性能优化策略以及其背后的原理。

首先，我们需要理解的是，G1垃圾回收器的优化思想与我们之前讨论的“ParNew+CMS”垃圾回收器组合的优化思想在核心上是相似的。然而，由于G1的运行机制存在一些独特之处，因此在具体的优化策略上会有所不同。

让我们先来看一下这个案例的背景。这是一个拥有百万级注册用户的在线教育平台，主要服务于几岁到十几岁的孩子，注册用户数量大约为几百万，日活跃用户数量大约为几十万。

这个系统的业务流程相对简单，我们可以排除一些低频的行为，如选课、排课、浏览课程详情以及付费购买等。为什么这么说呢？因为对于一个在线教育平台来说，用户数量并不是特别大，它不同于电商平台，不会有每天都有大量用户进来浏览幼儿课程详情的情况。

一般来说，用户的行为流程是这样的：有人进来浏览一下，考虑一段时间，然后决定为自己孩子报名一个在线的英语课程或者数学课程。因此，用户浏览课程详情、下单付费、选课排课这些行为实际上是低频的，我们在考虑系统运行时几乎可以忽略这些行为。

那么，对于这样的一个系统，最关键的高频行为是什么呢？答案是：上课！

从这个系统的本质来看，这个平台的使用人群主要是幼儿园的孩子到中小学的孩子。他们白天需要上学，通常在晚上放学后的七八点钟以及周末是最活跃使用这个平台的时间段。

特别需要注意的是，每天晚上的那两三小时的高峰时期，几乎所有的日活跃用户（那些孩子）都会在这个时间段集中到平台上进行在线学习，例如青少年英语课或数学课。因此，这个晚上的两三小时将会是平台每天的绝对高峰期，而白天的流量则相对较小，可能有99%的流量都集中在晚上。如下图所示。

2、系统核心流程的深度解析

接下来，让我们探讨一下在这样一个系统中，孩子们在上课时主要频繁使用哪些功能。

实际上，这个问题的答案并不复杂。如果您家里有孩子，并且对一些在线教育应用程序（APP）有所了解，您就会知道，现在的在线教育APP特别重视互动环节。

以幼儿英语课程为例，我们可能会想象，这是否还像20年前那样，只是给孩子们播放枯燥的“李雷和韩梅梅”的故事，然后机械地跟读？

当然不是！现代教育强调在轻松愉快的游戏环境中进行教学，让孩子们快乐地学习英语、数学等学科知识。

因此，当数以十万计的用户在晚上高峰时段使用系统进行在线课程时，核心的业务流程就是大量的游戏互动环节。

通过游戏互动，我们可以激发孩子们的兴趣，使他们愿意学习，并通过强烈的互动保持他们的注意力。这不仅促使他们输出学到的知识，而且提高了学习的效果。大家看下图。

这个游戏的互动功能，旨在提供用户高频率、大量的互动点击。例如，在完成某些任务时，用户可能需要频繁地点击多个按钮，以进行持续的互动。因此，系统后台需要能够接收并处理大量的互动请求，同时，也需要能够精确地记录用户的互动过程和结果。

具体来说，系统需要记录用户完成了多少个任务，以及在这些任务中，用户做对了多少次，又做错了多少次。这样的设计，不仅能够让用户在游戏中获得更多的参与感，也能够让我们更好地理解用户的互动行为，从而优化我们的游戏设计。

3、系统稳定性背后的压力故事

我们现在开始分析系统运行时对内存使用的压力。核心问题是要理解在晚上高峰期的两三小时内，每秒钟会有多少请求，每个请求会生成多少对象，占用多少内存，以及每个请求需要处理多长时间。

首先，我们来分析一下晚上高峰期内几十万用户同时在线使用平台，每秒钟会产生多少请求。我们可以大致估算一下，比如说晚上3小时高峰期内有总共60万活跃用户，平均每个用户大概会使用1小时左右来上课，那么每小时大概会有20万活跃用户同时在线学习。这20万活跃用户因为需要进行大量的互动操作，所以大致可以认为是每分钟进行1次互动操作，一小时内会进行60次互动操作。那么20万用户在1小时内会进行1200万次互动操作，平均到每秒钟大概是3000次左右的互动操作，这是一个很合理的数字。

那么每秒钟要承载3000并发请求，根据经验来看，一般系统的核心服务需要部署5台4核8G的机器来抗住是差不多的，每台机器每秒钟抗个600请求，这个压力可以接受，一般不会导致宕机的问题。

那么每个请求会产生多少个对象呢？一次互动请求不会有太复杂的对象，主要是记录一些用户互动过程的信息，可能会与一些积分之类的东西有关联。大家如果玩过在线教育APP都知道，每次你完成一个活动，一般会给你累加一些对应的“XX币”，“XX宝石”之类的东西。所以，大致估算一下，一次互动请求大致会连带创建几个对象，占据几KB的内存，比如我们就认为是5KB吧。那么一秒600请求会占用3MB左右的内存。

4、深入了解G1垃圾回收器的默认内存布局原理

接下来，我们将探讨G1垃圾回收器在默认内存布局下的表现。为了部署系统，我们采用了一台配置为4核8G内存的机器。在这种配置下，每台机器每秒需要处理600个请求，这些请求大约会消耗3MB的内存空间。

假设我们在机器上为Java虚拟机（JVM）分配了4GB的堆内存。在默认情况下，新生代的初始占比为5%，最大占比可以达到60%。每个Java线程的栈内存大小为1MB，而元数据区域（即永久代）的内存大小为256MB。根据这些设置，我们可以得出以下JVM参数：

-Xms4096M -Xmx4096M  -Xss1M  -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:+UseG1GC

参数"-XX:G1NewSizePercent"用于设置新生代的初始占比。无需手动设置，保持默认值为5%即可。

参数"-XX:G1MaxNewSizePercent"用于设置新生代的最大占比。同样，无需手动设置，保持默认值为60%即可。

假设当前堆内存总量为4GB，那么会将该值除以2048，以计算每个Region的大小。在这种情况下，每个Region的大小将为2MB。

在初始阶段，新生代占据5%的Region。可以认为新生代仅包含100个Region，拥有200MB的内存空间。如下图所示。

5、揭秘GC停顿时间设置的黄金法则

在G1垃圾回收器中，有一个关键参数对垃圾回收性能产生重要影响，那就是“-XX:MaxGCPauseMills”。该参数的默认值为200毫秒。

这个参数的意义在于，我们期望每次触发垃圾回收时，系统的停顿时间（即“Stop the World”现象）不超过200毫秒，以防止系统因垃圾回收过程过长而卡死。

目前，我们可以先保持这个参数为默认值，然后继续进行深入分析，以决定是否需要进行调整。

6、深入剖析新生代GC的触发时机

有一个问题，就是系统运行起来之后，会不停的在新生代的Eden区域内分配对象，按照之前的推算是每秒分配3MB的对象，如下图。

在之前的讨论中，我们提到了"当Eden区的空间不足时，就会触发新生代的垃圾收集（GC）"。但是，我们还没有深入探讨过，Eden区何时会面临内存不足的情况。

我们之前提到过，有一个名为"-XX:G1MaxNewSizePercent"的参数，它限制了新生代最多只能占用堆内存的60%。这可能会让人疑惑，是否意味着我们需要不断地为新生代分配更多的Region，直到新生代占据了60%的Region，无法再分配更多的Region，然后才会触发新生代的GC？

实际上，G1垃圾收集器并不是这样工作的。在接下来的课程中，我们将通过几十个案例，带领大家实际操作体验各种JVM运行场景，并通过工具来查看内存占用情况，GC的频率和效果。但现在，我们先来初步了解一下G1的运行原理。

首先，我们假设一个前提，这个前提是我们人为设定的，即在这个系统中，G1需要200毫秒的时间来回收300个Region（约600MB内存）。

基于这个假设，我们可以预见到，系统在运行时，可能会出现以下情况：

随着系统的运行，每秒创建3MB的对象，大约在1分钟左右，就可能会填满100个Region（约200MB内存）。如下图所示。

在当前的情境下，G1垃圾回收器可能会这样考虑：如果我现在触发一次新生代的垃圾回收，那么仅仅需要几十毫秒就能回收200MB的内存，这最多只会让系统暂停几十毫秒，远远低于我的主人设定的"-XX:MaxGCPauseMills"参数限制的200毫秒的停顿时间。

然而，如果我现在就触发新生代的垃圾回收，那岂不是会导致回收完成后，接下来的1分钟内，新生代的这100个Region再次被填满，然后再次触发新生代的垃圾回收？

这样一来，每分钟都需要执行一次新生代的垃圾回收，这是否过于频繁了？似乎没有必要吧！

因此，还不如先给新生代增加一些Region，然后让系统继续在新生代的Region中分配对象，这样就不需要过于频繁地触发新生代的垃圾回收了。此时如下图。

接下来，系统将继续运行，直到可能的300个Region都被占满。此时，通过计算发现回收这300个Region大约需要200毫秒，那么可能这个时候就会触发一次新生代垃圾收集（gc）。

通过这一小节的分析，大家应该明白了G1垃圾收集器是非常动态且灵活的。它会根据你的设定的垃圾收集停顿时间，不断为新生代分配更多的Region。然后，当达到一定的程度时，感觉差不多了，就会触发新生代垃圾收集，以确保新生代垃圾收集导致的系统停顿时间在你预设的范围内。

但是，大家可能会认为上述的数字一定准确吗？
答案是否定的！
这些数字只是作为示例来示范一下。实际上，G1垃圾收集器会分配多少个Region给新生代，多久触发一次新生代垃圾收集，以及每次耗费多长时间，这些都是不确定的。要了解这些信息，必须通过一些工具去查看系统的实际情况才能知道，而这些是无法提前预知的。

然而，大家需要知道的是，G1垃圾收集器的运行原理就是这样的。它会根据你预设的垃圾收集停顿时间，为新生代分配一些Region，然后在一定程度上触发垃圾收集，并且将垃圾收集时间控制在预设范围内，尽量避免一次性回收过多的Region导致垃圾收集停顿时间超出预期。

7、新生代垃圾收集器的优化秘籍

在探讨新生代垃圾回收器（GC）的优化时，我们首先要了解的是，随着垃圾回收器的不断升级，其内部实现机制变得越来越复杂。然而，对于我们来说，优化的过程反而变得更加简单了。

以G1垃圾回收器为例，首先，我们需要为整个Java虚拟机（JVM）的堆区域分配足够的内存。例如，我们可以为JVM分配超过5GB的内存，其中4GB用于堆内存。

接下来，我们需要合理设置“-XX:MaxGCPauseMills”参数。这个参数决定了每次GC的最大停顿时间。

如果这个参数设置得较小，那么每次GC的停顿时间可能会非常短。在这种情况下，G1会在发现你对几十个Region占满后立即触发新生代GC，导致GC的频率非常高，尽管每次GC的时间很短。例如，每30秒触发一次新生代GC，每次停顿30毫秒。

反之，如果这个参数设置得较大，G1可能会允许你在新生代中不断地分配新对象，直到积累了大量对象后，一次性回收几百个Region。在这种情况下，一次GC的停顿时间可能会达到几百毫秒，但GC的频率会非常低。例如，每30分钟才触发一次新生代GC，但每次停顿500毫秒。

因此，如何设置这个参数需要结合后续将为大家介绍的系统压测工具、GC日志和内存分析工具来综合考虑。我们需要尽量让系统的GC频率不要太高，同时每次GC的停顿时间也不要太长，以达到一个理想的平衡点。

8、揭秘Mixed GC性能精调技巧

在讨论了新生代垃圾收集（GC）之后，接下来我们要关注的是混合垃圾收集（Mixed GC）的优化。

众所周知，混合垃圾收集的触发条件是老年代在堆内存中的占比超过45%。我们已经了解了年轻代对象进入老年代的几个条件：要么是因为新生代GC后存活的对象过多而无法放入Survivor区域，要么是对象的年龄过大，或者是由于动态年龄判定规则。

其中，特别关键的两个条件是：新生代GC后存活的对象过多，无法放入Survivor区域；以及动态年龄判定规则。这两个条件尤其可能导致大量对象迅速进入老年代。一旦老年代频繁达到占用堆内存45%的阈值，那么就会频繁触发混合垃圾收集。

因此，虽然混合垃圾收集本身很复杂，有很多参数可以优化，但是优化混合垃圾收集的核心并不是优化它的参数，而是遵循我们之前分析的思路，尽量避免对象过快进入老年代，尽量避免频繁触发混合垃圾收集，从而实现根本上的优化。

在G1垃圾收集器中，与之前的ParNew+CMS组合不同，我们应该如何优化参数呢？其实核心的参数还是“-XX:MaxGCPauseMills”。

大家可以想象一下，假设你设置的“-XX:MaxGCPauseMills”参数值很大，导致系统运行很久，新生代可能已经占用了堆内存的60%，此时才触发新生代GC。那么存活下来的对象可能会很多，导致Survivor区域无法容纳这些对象，从而进入老年代。或者，在新生代GC后，存活的对象过多，导致进入Survivor区域后触发了动态年龄判定规则，达到了Survivor区域的50%，也会迅速导致一些对象进入老年代。

因此，这里的核心仍然是调整“-XX:MaxGCPauseMills”参数的值。在保证新生代GC不会过于频繁的同时，还需要考虑每次GC后存活的对象数量，避免存活对象过多而迅速进入老年代，从而频繁触发混合垃圾收集。

至于如何具体优化这个参数，我们需要结合后续的工具讲解和实际操作演练来进行。至此为止，大家至少对原理性的内容都有了一定的了解。