java的gc怎么查看 jvm查看gc情况

我们在日常工作中，经常会遇到由于JVM内存溢出，频繁GC导致服务不可用的情况，这时候就需要我们对JVM的堆内存进行分析和问题排查，找出问题所在。

GC日志

排查GC问题，第一个想法就是从服务器上导出GC日志查看，找到导致服务器不可用的具体原因，是yonggc还是频繁的fullgc，还是方法区（JDK1.8元数据区）扩容导致。
讲到GC日志，就带点题外话讲讲JVM的堆参数设置，只谈及部分最基础的

堆参数

参数	描述
-Xms	设置JVM启动的时候堆内存的初始化大小
-Xmx	设置堆内存的最大值
-Xmn	设置堆内年轻代的大小，剩下的空间为老年代大小
-XX:PermGen	设置方法区的初始化大小（JDK1.8中为-XX:MetaSpaceSize）
-XX:MaxPermGen	设置方法区的最大值（JDK1.8中为-XX:MaxMetaSpaceSize）
-XX:SurvivorRatio	设置Eden和survivor区的大小比例，默认为8:1:1（这个问题我还遇到过，当时记错了，还很自信的回答是4）
-XX:NewRatio	年轻代和老年代的比例大小，默认1:2

GC日志参数

参数	描述
-XX:+PrintGC	输出GC日志
-XX:+PrintGCDetails	输出GC的详细日志
-XX:+PrintGCTimeStamps	输出GC的时间戳（以基准时间的形式）
-XX:+PrintGCDateStamps	输出GC的时间戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21:53:59.234+0800）
-XX:+PrintHeapAtGC	在进行GC的前后打印出堆的信息
-Xloggc:…/logs/gc.log	日志文件的输出路径

用一段代码模拟了一下内存溢出

public static void main(String[] args) {
        List<byte[]> list = new ArrayList<>();
        while (true) {
            list.add(new byte[1024]);
        }
    }

设置的JVM参数

-Xms70m
-Xmx70m
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintHeapAtGC

打印的GC的日志，我截取了一部分
younggc

2020-04-12T18:50:01.120+0800: 0.200: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 18432K->2538K(20992K)] 18432K->18586K(69120K), 0.0062611 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 
Heap after GC invocations=1 (full 0):
 PSYoungGen      total 20992K, used 2538K [0x00000000fe900000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
  eden space 18432K, 0% used [0x00000000fe900000,0x00000000fe900000,0x00000000ffb00000)
  from space 2560K, 99% used [0x00000000ffb00000,0x00000000ffd7a9a0,0x00000000ffd80000)
  to   space 2560K, 0% used [0x00000000ffd80000,0x00000000ffd80000,0x0000000100000000)
 ParOldGen       total 48128K, used 16048K [0x00000000fba00000, 0x00000000fe900000, 0x00000000fe900000)
  object space 48128K, 33% used [0x00000000fba00000,0x00000000fc9ac000,0x00000000fe900000)
 Metaspace       used 3229K, capacity 4496K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 350K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K
}

fullgc

2020-04-12T18:50:01.138+0800: 0.218: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2529K->0K(20992K)] [ParOldGen: 36592K->34936K(48128K)] 39121K->34936K(69120K), [Metaspace: 3229K->3229K(1056768K)], 0.0181538 secs] [Times: user=0.08 sys=0.00, real=0.02 secs] 
Heap after GC invocations=3 (full 1):
 PSYoungGen      total 20992K, used 0K [0x00000000fe900000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
  eden space 18432K, 0% used [0x00000000fe900000,0x00000000fe900000,0x00000000ffb00000)
  from space 2560K, 0% used [0x00000000ffd80000,0x00000000ffd80000,0x0000000100000000)
  to   space 2560K, 0% used [0x00000000ffb00000,0x00000000ffb00000,0x00000000ffd80000)
 ParOldGen       total 48128K, used 34936K [0x00000000fba00000, 0x00000000fe900000, 0x00000000fe900000)
  object space 48128K, 72% used [0x00000000fba00000,0x00000000fdc1e320,0x00000000fe900000)
 Metaspace       used 3229K, capacity 4496K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 350K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K
}

2020-04-12T18:50:01.120+0800: 0.200:GC发生的时间
GC (Allocation Failure) ：GC的类型，这里是年轻代空间分配失败导致的younggc
PSYoungGen: 2529K->0K(20992K):年轻代：GC前年轻代内存占用->GC后占用（年轻代总大小）
老年代和元数据区同理
Heap after GC invocations=1：第一次younggc
(full 1)：处于fullgc第几次周期

用jps和jstat监控堆内存状况

虽然一般在生产环境中不会让你直接在服务器上用jps和jstat监控堆内存变化，但是知道总不是什么坏事
先通过jps获得进程id

E:\Workspaces\leetcode_cgua>jps
16308
19524 Solution
10152 Launcher
7144 Jps

然后使用jstat监控对应pid的进程

jstat -gcutil 195234 1000 100

会得到对应的堆内存情况，截取一部分

S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT
  0.00  92.65 100.00  96.88  66.37  68.26     15    5.809    16   53.784   59.593
  0.00  92.65 100.00  96.88  66.37  68.26     15    5.809    16   53.784   59.593

讲一下各个参数的作用
S0：幸存1区当前使用比例
S1：幸存2区当前使用比例
E：伊甸园区使用比例
O：老年代使用比例
M：元数据区使用比例
CCS：压缩使用比例
YGC：年轻代垃圾回收次数
FGC：老年代垃圾回收次数
FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
GCT：垃圾回收消耗总时间
事实上jstat很有很多使用方式，功能也尽不相同，但是我只用过这一种，其他的就不一一贴上去了。

快照分析

生产上最多的就是在产生OOM以后，通过生成的快照文件来分析是哪里出现的问题。
这里用idea模拟一下OOM的产生：
代码：

public static void main(String[] args) {
        List<byte[]> list = new ArrayList<>();
        while(true) {
            list.add(new byte[1024]);
        }
    }

JVM参数配置

-Xms70m
-Xmx70m
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=E:\GC

运行main方法之后，会在指定的路径生成文件

使用对应的工具打开，进行分析

我这边使用的是IBM heapAnalyzer

在cmd使用命令启动

java -Xmx1024m -jar ha457.jar

打开对应的快照文件

可以看到内存中的字节数组占据了最多的内存

这是最简单的状况

具体的GC问题还需要具体分析，我这里不做具体例子