《Java核心技术面试精讲》学习笔记之Java进阶

原创

心猿码意 2022-03-24 17:30:34 博主文章分类：Java面试 ©著作权

文章标签 java 面试开发语言线程池死锁 文章分类 Java 后端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者心猿码意的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

第15讲：synchronized 和 ReentrantLock 有什么区别？有人说 synchronized 最慢，这话靠谱吗？

synchronized 是 Java 内建的同步机制，所以也有人称其为 Intrinsic Locking，它提供了互斥的语义和可见性，当一个线程已经获取当前锁时，其他试图获取的线程只能等待或者阻塞在那里。

在 Java 5 以前，synchronized 是仅有的同步手段，在代码中， synchronized 可以用来修饰方法，也可以使用在特定的代码块儿上，本质上 synchronized 方法等同于把方法全部语句用 synchronized 块包起来。

ReentrantLock，通常翻译为再入锁，是 Java 5 提供的锁实现，它的语义和 synchronized 基本相同。再入锁通过代码直接调用 lock() 方法获取，代码书写也更加灵活。与此同时，ReentrantLock 提供了很多实用的方法，能够实现很多 synchronized 无法做到的细节控制，比如可以控制 fairness，也就是公平性，或者利用定义条件等。但是，编码中也需要注意，必须要明确调用 unlock() 方法释放，不然就会一直持有该锁。

synchronized 和 ReentrantLock 的性能不能一概而论，早期版本 synchronized 在很多场景下性能相差较大，在后续版本进行了较多改进，在低竞争场景中表现可能优于 ReentrantLock。

第16讲：synchronized 底层如何实现？什么是锁的升级、降级？

synchronized 代码块是由一对儿 monitorenter/monitorexit 指令实现的，Monitor 对象是同步的基本实现单元。

在 Java 6 之前，Monitor 的实现完全是依靠操作系统内部的互斥锁，因为需要进行用户态到内核态的切换，所以同步操作是一个无差别的重量级操作。

现代的（Oracle）JDK 中，JVM 对此进行了大刀阔斧地改进，提供了三种不同的 Monitor 实现，也就是常说的三种不同的锁：偏斜锁（Biased Locking）、轻量级锁和重量级锁，大大改进了其性能。

所谓锁的升级、降级，就是 JVM 优化 synchronized 运行的机制，当 JVM 检测到不同的竞争状况时，会自动切换到适合的锁实现，这种切换就是锁的升级、降级。

当没有竞争出现时，默认会使用偏斜锁。JVM 会利用 CAS 操作（compare and swap），在对象头上的 Mark Word 部分设置线程 ID，以表示这个对象偏向于当前线程，所以并不涉及真正的互斥锁。这样做的假设是基于在很多应用场景中，大部分对象生命周期中最多会被一个线程锁定，使用偏斜锁可以降低无竞争开销。

如果有另外的线程试图锁定某个已经被偏斜过的对象，JVM 就需要撤销（revoke）偏斜锁，并切换到轻量级锁实现。轻量级锁依赖 CAS 操作 Mark Word 来试图获取锁，如果重试成功，就使用普通的轻量级锁；否则，进一步升级为重量级锁。

有的观点认为 Java 不会进行锁降级。实际上，锁降级确实是会发生的，当 JVM 进入安全点（SafePoint）的时候，会检查是否有闲置的 Monitor，然后试图进行降级。

第17讲：一个线程两次调用 start() 方法会出现什么情况？谈谈线程的生命周期和状态转移。

Java 的线程是不允许启动两次的，第二次调用必然会抛出 IllegalThreadStateException，这是一种运行时异常，多次调用 start 被认为是编程错误。

关于线程生命周期的不同状态，在 Java 5 以后，线程状态被明确定义在其公共内部枚举类型 java.lang.Thread.State 中，分别是：

新建（NEW），表示线程被创建出来还没真正启动的状态，可以认为它是个 Java 内部状态。
就绪（RUNNABLE），表示该线程已经在 JVM 中执行，当然由于执行需要计算资源，它可能是正在运行，也可能还在等待系统分配给它 CPU 片段，在就绪队列里面排队。
在其他一些分析中，会额外区分一种状态 RUNNING，但是从 Java API 的角度，并不能表示出来。
阻塞（BLOCKED），这个状态和我们前面两讲介绍的同步非常相关，阻塞表示线程在等待 Monitor lock。比如，线程试图通过 synchronized 去获取某个锁，但是其他线程已经独占了，那么当前线程就会处于阻塞状态。
等待（WAITING），表示正在等待其他线程采取某些操作。一个常见的场景是类似生产者消费者模式，发现任务条件尚未满足，就让当前消费者线程等待（wait），另外的生产者线程去准备任务数据，然后通过类似 notify 等动作，通知消费线程可以继续工作了。Thread.join() 也会令线程进入等待状态。
计时等待（TIMED_WAIT），其进入条件和等待状态类似，但是调用的是存在超时条件的方法，比如 wait 或 join 等方法的指定超时版本
终止（TERMINATED），不管是意外退出还是正常执行结束，线程已经完成使命，终止运行，也有人把这个状态叫作死亡。

在第二次调用 start() 方法的时候，线程可能处于终止或者其他（非 NEW）状态，但是不论如何，都是不可以再次启动的。

第18讲：什么情况下 Java 程序会产生死锁？如何定位、修复？

死锁是一种特定的程序状态，在实体之间，由于循环依赖导致彼此一直处于等待之中，没有任何个体可以继续前进。死锁不仅仅是在线程之间会发生，存在资源独占的进程之间同样也可能出现死锁。通常来说，我们大多是聚焦在多线程场景中的死锁，指两个或多个线程之间，由于互相持有对方需要的锁，而永久处于阻塞的状态。

可以利用下面的示例图理解基本的死锁问题：

《Java核心技术面试精讲》学习笔记之Java进阶_线程池

定位死锁最常见的方式就是利用 jstack 等工具获取线程栈，然后定位互相之间的依赖关系，进而找到死锁。如果是比较明显的死锁，往往 jstack 等就能直接定位，类似 JConsole 甚至可以在图形界面进行有限的死锁检测。

如果程序运行时发生了死锁，绝大多数情况下都是无法在线解决的，只能重启、修正程序本身问题。所以，代码开发阶段互相审查，或者利用工具进行预防性排查，往往也是很重要的。

第19讲：Java 并发包提供了哪些并发工具类？

通常所说的并发包也就是 java.util.concurrent 及其子包，集中了 Java 并发的各种基础工具类，具体主要包括几个方面：

提供了比 synchronized 更加高级的各种同步结构，包括 CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore 等，可以实现更加丰富的多线程操作，比如利用 Semaphore 作为资源控制器，限制同时进行工作的线程数量。
各种线程安全的容器，比如最常见的 ConcurrentHashMap、有序的 ConcunrrentSkipListMap，或者通过类似快照机制，实现线程安全的动态数组 CopyOnWriteArrayList 等。
各种并发队列实现，如各种 BlockedQueue 实现，比较典型的 ArrayBlockingQueue、 SynchorousQueue 或针对特定场景的 PriorityBlockingQueue 等。
强大的 Executor 框架，可以创建各种不同类型的线程池，调度任务运行等，绝大部分情况下，不再需要自己从头实现线程池和任务调度器。

第20讲：并发包中的 ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue 有什么区别？

有时候我们把并发包下面的所有容器都习惯叫作并发容器，但是严格来讲，类似 ConcurrentLinkedQueue 这种“Concurrent*”容器，才是真正代表并发。

关于问题中它们的区别：

Concurrent 类型基于 lock-free，在常见的多线程访问场景，一般可以提供较高吞吐量。
而 LinkedBlockingQueue 内部则是基于锁，并提供了 BlockingQueue 的等待性方法。

java.util.concurrent 包提供的容器（Queue、List、Set）、Map，从命名上可以大概区分为 Concurrent*、CopyOnWrite和 Blocking等三类，同样是线程安全容器，可以简单认为：

Concurrent 类型没有类似 CopyOnWrite 之类容器相对较重的修改开销。
但是，凡事都是有代价的，Concurrent 往往提供了较低的遍历一致性。你可以这样理解所谓的弱一致性，例如，当利用迭代器遍历时，如果容器发生修改，迭代器仍然可以继续进行遍历。
与弱一致性对应的，就是我介绍过的同步容器常见的行为“fail-fast”，也就是检测到容器在遍历过程中发生了修改，则抛出 ConcurrentModificationException，不再继续遍历。
弱一致性的另外一个体现是，size 等操作准确性是有限的，未必是 100% 准确。
与此同时，读取的性能具有一定的不确定性。

第21讲：Java 并发类库提供的线程池有哪几种？分别有什么特点？

通常开发者都是利用 Executors 提供的通用线程池创建方法，去创建不同配置的线程池，主要区别在于不同的 ExecutorService 类型或者不同的初始参数。

Executors 目前提供了 5 种不同的线程池创建配置：

newCachedThreadPool()，它是一种用来处理大量短时间工作任务的线程池，具有几个鲜明特点：它会试图缓存线程并重用，当无缓存线程可用时，就会创建新的工作线程；如果线程闲置的时间超过 60 秒，则被终止并移出缓存；长时间闲置时，这种线程池，不会消耗什么资源。其内部使用 SynchronousQueue 作为工作队列。
newFixedThreadPool(int nThreads)，重用指定数目（nThreads）的线程，其背后使用的是无界的工作队列，任何时候最多有 nThreads 个工作线程是活动的。这意味着，如果任务数量超过了活动队列数目，将在工作队列中等待空闲线程出现；如果有工作线程退出，将会有新的工作线程被创建，以补足指定的数目 nThreads。
newSingleThreadExecutor()，它的特点在于工作线程数目被限制为 1，操作一个无界的工作队列，所以它保证了所有任务的都是被顺序执行，最多会有一个任务处于活动状态，并且不允许使用者改动线程池实例，因此可以避免其改变线程数目。
newSingleThreadScheduledExecutor() 和 newScheduledThreadPool(int corePoolSize)，创建的是个 ScheduledExecutorService，可以进行定时或周期性的工作调度，区别在于单一工作线程还是多个工作线程。
newWorkStealingPool(int parallelism)，这是一个经常被人忽略的线程池，Java 8 才加入这个创建方法，其内部会构建ForkJoinPool，利用Work-Stealing算法，并行地处理任务，不保证处理顺序。

首先来看看 Executor 框架的基本组成，请参考下面的类图。

《Java核心技术面试精讲》学习笔记之Java进阶_线程池_02

Executor 是一个基础的接口，其初衷是将任务提交和任务执行细节解耦，这一点可以体会其定义的唯一方法。
Executor 的设计是源于 Java 早期线程 API 使用的教训，开发者在实现应用逻辑时，被太多线程创建、调度等不相关细节所打扰。就像我们进行 HTTP 通信，如果还需要自己操作 TCP 握手，开发效率低下，质量也难以保证。
ExecutorService 则更加完善，不仅提供 service 的管理功能，比如 shutdown 等方法，也提供了更加全面的提交任务机制，如返回Future而不是 void 的 submit 方法。
ava 标准类库提供了几种基础实现，比如ThreadPoolExecutor、ScheduledThreadPoolExecutor、ForkJoinPool。这些线程池的设计特点在于其高度的可调节性和灵活性，以尽量满足复杂多变的实际应用场景，我会进一步分析其构建部分的源码，剖析这种灵活性的源头。
Executors 则从简化使用的角度，为我们提供了各种方便的静态工厂方法。

线程池虽然为提供了非常强大、方便的功能，但是也不是银弹，使用不当同样会导致问题。

避免任务堆积。前面我说过 newFixedThreadPool 是创建指定数目的线程，但是其工作队列是无界的，如果工作线程数目太少，导致处理跟不上入队的速度，这就很有可能占用大量系统内存，甚至是出现 OOM。诊断时，你可以使用 jmap 之类的工具，查看是否有大量的任务对象入队。
避免过度扩展线程。我们通常在处理大量短时任务时，使用缓存的线程池，比如在最新的 HTTP/2 client API 中，目前的默认实现就是如此。我们在创建线程池的时候，并不能准确预计任务压力有多大、数据特征是什么样子（大部分请求是 1K 、100K 还是 1M 以上？），所以很难明确设定一个线程数目。
另外，如果线程数目不断增长（可以使用 jstack 等工具检查），也需要警惕另外一种可能性，就是线程泄漏，这种情况往往是因为任务逻辑有问题，导致工作线程迟迟不能被释放。建议你排查下线程栈，很有可能多个线程都是卡在近似的代码处。
避免死锁等同步问题。
尽量避免在使用线程池时操作 ThreadLocal

第22讲：AtomicInteger 底层实现原理是什么？如何在自己的产品代码中应用 CAS 操作？

AtomicIntger 是对 int 类型的一个封装，提供原子性的访问和更新操作，其原子性操作的实现是基于 CAS（compare-and-swap）技术。

所谓 CAS，表征的是一些列操作的集合，获取当前数值，进行一些运算，利用 CAS 指令试图进行更新。如果当前数值未变，代表没有其他线程进行并发修改，则成功更新。否则，可能出现不同的选择，要么进行重试，要么就返回一个成功或者失败的结果。

从 AtomicInteger 的内部属性可以看出，它依赖于 Unsafe 提供的一些底层能力，进行底层操作；以 volatile 的 value 字段，记录数值，以保证可见性。

第23讲：请介绍类加载过程，什么是双亲委派模型？一般来说，我们把 Java 的类加载过程分为三个主要步骤：加载、链接、初始化，具体行为在Java 虚拟机规范里有非常详细的定义。

首先是加载阶段（Loading），它是 Java 将字节码数据从不同的数据源读取到 JVM 中，并映射为 JVM 认可的数据结构（Class 对象），这里的数据源可能是各种各样的形态，如 jar 文件、class 文件，甚至是网络数据源等；如果输入数据不是 ClassFile 的结构，则会抛出 ClassFormatError。

加载阶段是用户参与的阶段，我们可以自定义类加载器，去实现自己的类加载过程。

第二阶段是链接（Linking），这是核心的步骤，简单说是把原始的类定义信息平滑地转化入 JVM 运行的过程中。这里可进一步细分为三个步骤：

验证（Verification），这是虚拟机安全的重要保障，JVM 需要核验字节信息是符合 Java 虚拟机规范的，否则就被认为是 VerifyError，这样就防止了恶意信息或者不合规的信息危害 JVM 的运行，验证阶段有可能触发更多 class 的加载。
准备（Preparation），创建类或接口中的静态变量，并初始化静态变量的初始值。但这里的“初始化”和下面的显式初始化阶段是有区别的，侧重点在于分配所需要的内存空间，不会去执行更进一步的 JVM 指令。
解析（Resolution），在这一步会将常量池中的符号引用（symbolic reference）替换为直接引用。在Java 虚拟机规范中，详细介绍了类、接口、方法和字段等各个方面的解析。

最后是初始化阶段（initialization），这一步真正去执行类初始化的代码逻辑，包括静态字段赋值的动作，以及执行类定义中的静态初始化块内的逻辑，编译器在编译阶段就会把这部分逻辑整理好，父类型的初始化逻辑优先于当前类型的逻辑。

再来谈谈双亲委派模型，简单说就是当类加载器（Class-Loader）试图加载某个类型的时候，除非父加载器找不到相应类型，否则尽量将这个任务代理给当前加载器的父加载器去做。使用委派模型的目的是避免重复加载 Java 类型。

第24讲：有哪些方法可以在运行时动态生成一个 Java 类？

通常的开发过程是，开发者编写 Java 代码，调用 javac 编译成 class 文件，然后通过类加载机制载入 JVM，就成为应用运行时可以使用的 Java 类了。

从上面过程得到启发，其中一个直接的方式是从源码入手，可以利用 Java 程序生成一段源码，然后保存到文件等，下面就只需要解决编译问题了。

有一种笨办法，直接用 ProcessBuilder 之类启动 javac 进程，并指定上面生成的文件作为输入，进行编译。最后，再利用类加载器，在运行时加载即可。

前面的方法，本质上还是在当前程序进程之外编译的，那么还有没有不这么 low 的办法呢？

可以考虑使用 Java Compiler API，这是 JDK 提供的标准 API，里面提供了与 javac 对等的编译器功能，具体请参考java.compiler相关文档。

进一步思考，我们一直围绕 Java 源码编译成为 JVM 可以理解的字节码，换句话说，只要是符合 JVM 规范的字节码，不管它是如何生成的，都可以被 JVM 加载，我们可以直接生成相应的字节码，然后交给类加载器去加载。

不过直接去写字节码难度太大，通常我们可以利用 Java 字节码操纵工具和类库来实现，比如ASM、Javassist、cglib 等。

第25讲：谈谈 JVM 内存区域的划分，哪些区域可能发生 OutOfMemoryError？

通常可以把 JVM 内存区域分为下面几个方面，其中，有的区域是以线程为单位，而有的区域则是整个 JVM 进程唯一的。

首先，程序计数器（PC，Program Counter Register）。在 JVM 规范中，每个线程都有它自己的程序计数器，并且任何时间一个线程都只有一个方法在执行，也就是所谓的当前方法。程序计数器会存储当前线程正在执行的 Java 方法的 JVM 指令地址；或者，如果是在执行本地方法，则是未指定值（undefined）。

第二，Java 虚拟机栈（Java Virtual Machine Stack），早期也叫 Java 栈。每个线程在创建时都会创建一个虚拟机栈，其内部保存一个个的栈帧（Stack Frame），对应着一次次的 Java 方法调用。

前面谈程序计数器时，提到了当前方法；同理，在一个时间点，对应的只会有一个活动的栈帧，通常叫作当前帧，方法所在的类叫作当前类。如果在该方法中调用了其他方法，对应的新的栈帧会被创建出来，成为新的当前帧，一直到它返回结果或者执行结束。JVM 直接对 Java 栈的操作只有两个，就是对栈帧的压栈和出栈。

栈帧中存储着局部变量表、操作数（operand）栈、动态链接、方法正常退出或者异常退出的定义等。

第三，堆（Heap），它是 Java 内存管理的核心区域，用来放置 Java 对象实例，几乎所有创建的 Java 对象实例都是被直接分配在堆上。堆被所有的线程共享，在虚拟机启动时，我们指定的“Xmx”之类参数就是用来指定最大堆空间等指标。

理所当然，堆也是垃圾收集器重点照顾的区域，所以堆内空间还会被不同的垃圾收集器进行进一步的细分，最有名的就是新生代、老年代的划分。

第四，方法区（Method Area）。这也是所有线程共享的一块内存区域，用于存储所谓的元（Meta）数据，例如类结构信息，以及对应的运行时常量池、字段、方法代码等。

由于早期的 Hotspot JVM 实现，很多人习惯于将方法区称为永久代（Permanent Generation）。Oracle JDK 8 中将永久代移除，同时增加了元数据区（Metaspace）。

第五，运行时常量池（Run-Time Constant Pool），这是方法区的一部分。如果仔细分析过反编译的类文件结构，你能看到版本号、字段、方法、超类、接口等各种信息，还有一项信息就是常量池。Java 的常量池可以存放各种常量信息，不管是编译期生成的各种字面量，还是需要在运行时决定的符号引用，所以它比一般语言的符号表存储的信息更加宽泛。

第六，本地方法栈（Native Method Stack）。它和 Java 虚拟机栈是非常相似的，支持对本地方法的调用，也是每个线程都会创建一个。在 Oracle Hotspot JVM 中，本地方法栈和 Java 虚拟机栈是在同一块儿区域，这完全取决于技术实现的决定，并未在规范中强制。

第26讲：如何监控和诊断 JVM 堆内和堆外内存使用？

了解 JVM 内存的方法有很多，具体能力范围也有区别，简单总结如下：

可以使用综合性的图形化工具，如 JConsole、VisualVM（注意，从 Oracle JDK 9 开始，VisualVM 已经不再包含在 JDK 安装包中）等。这些工具具体使用起来相对比较直观，直接连接到 Java 进程，然后就可以在图形化界面里掌握内存使用情况。

以 JConsole 为例，其内存页面可以显示常见的堆内存和各种堆外部分使用状态。

也可以使用命令行工具进行运行时查询，如 jstat 和 jmap 等工具都提供了一些选项，可以查看堆、方法区等使用数据。
或者，也可以使用 jmap 等提供的命令，生成堆转储（Heap Dump）文件，然后利用 jhat 或 Eclipse MAT 等堆转储分析工具进行详细分析。
如果你使用的是 Tomcat、Weblogic 等 Java EE 服务器，这些服务器同样提供了内存管理相关的功能。
另外，从某种程度上来说，GC 日志等输出，同样包含着丰富的信息。

这里有一个相对特殊的部分，就是是堆外内存中的直接内存，前面的工具基本不适用，可以使用 JDK 自带的 Native Memory Tracking（NMT）特性，它会从 JVM 本地内存分配的角度进行解读。

第27讲：Java 常见的垃圾收集器有哪些？

实际上，垃圾收集器（GC，Garbage Collector）是和具体 JVM 实现紧密相关的，不同厂商（IBM、Oracle），不同版本的 JVM，提供的选择也不同。接下来，谈谈最主流的 Oracle JDK。

Serial GC，它是最古老的垃圾收集器，“Serial”体现在其收集工作是单线程的，并且在进行垃圾收集过程中，会进入臭名昭著的“Stop-The-World”状态。当然，其单线程设计也意味着精简的 GC 实现，无需维护复杂的数据结构，初始化也简单，所以一直是 Client 模式下 JVM 的默认选项。
从年代的角度，通常将其老年代实现单独称作 Serial Old，它采用了标记 - 整理（Mark-Compact）算法，区别于新生代的复制算法。
Serial GC 的对应 JVM 参数是：

-XX:+UseSerialGC

ParNew GC，很明显是个新生代 GC 实现，它实际是 Serial GC 的多线程版本，最常见的应用场景是配合老年代的 CMS GC 工作，下面是对应参数：

-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC

CMS（Concurrent Mark Sweep） GC，基于标记 - 清除（Mark-Sweep）算法，设计目标是尽量减少停顿时间，这一点对于 Web 等反应时间敏感的应用非常重要，一直到今天，仍然有很多系统使用 CMS GC。但是，CMS 采用的标记 - 清除算法，存在着内存碎片化问题，所以难以避免在长时间运行等情况下发生 full GC，导致恶劣的停顿。另外，既然强调了并发（Concurrent），CMS 会占用更多 CPU 资源，并和用户线程争抢。
Parrallel GC，在早期 JDK 8 等版本中，它是 server 模式 JVM 的默认 GC 选择，也被称作是吞吐量优先的 GC。它的算法和 Serial GC 比较相似，尽管实现要复杂的多，其特点是新生代和老年代 GC 都是并行进行的，在常见的服务器环境中更加高效。
开启选项是：

-XX:+UseParallelGC

另外，Parallel GC 引入了开发者友好的配置项，我们可以直接设置暂停时间或吞吐量等目标，JVM 会自动进行适应性调整，例如下面参数：

-XX:MaxGCPauseMillis=value
-XX:GCTimeRatio=N // GC 时间和用户时间比例 = 1 / (N+1)

G1 GC 这是一种兼顾吞吐量和停顿时间的 GC 实现，是 Oracle JDK 9 以后的默认 GC 选项。G1 可以直观的设定停顿时间的目标，相比于 CMS GC，G1 未必能做到 CMS 在最好情况下的延时停顿，但是最差情况要好很多。
G1 GC 仍然存在着年代的概念，但是其内存结构并不是简单的条带式划分，而是类似棋盘的一个个 region。Region 之间是复制算法，但整体上实际可看作是标记 - 整理（Mark-Compact）算法，可以有效地避免内存碎片，尤其是当 Java 堆非常大的时候，G1 的优势更加明显。
G1 吞吐量和停顿表现都非常不错，并且仍然在不断地完善，与此同时 CMS 已经在 JDK 9 中被标记为废弃（deprecated），所以 G1 GC 值得你深入掌握。

第28讲：谈谈你的 GC 调优思路？

谈到调优，这一定是针对特定场景、特定目的的事情，对于 GC 调优来说，首先就需要清楚调优的目标是什么？从性能的角度看，通常关注三个方面，内存占用（footprint）、延时（latency）和吞吐量（throughput），大多数情况下调优会侧重于其中一个或者两个方面的目标，很少有情况可以兼顾三个不同的角度。当然，除了上面通常的三个方面，也可能需要考虑其他 GC 相关的场景，例如，OOM 也可能与不合理的 GC 相关参数有关；或者，应用启动速度方面的需求，GC 也会是个考虑的方面。

基本的调优思路可以总结为：

理解应用需求和问题，确定调优目标。假设，我们开发了一个应用服务，但发现偶尔会出现性能抖动，出现较长的服务停顿。评估用户可接受的响应时间和业务量，将目标简化为，希望 GC 暂停尽量控制在 200ms 以内，并且保证一定标准的吞吐量。
掌握 JVM 和 GC 的状态，定位具体的问题，确定真的有 GC 调优的必要。具体有很多方法，比如，通过 jstat 等工具查看 GC 等相关状态，可以开启 GC 日志，或者是利用操作系统提供的诊断工具等。例如，通过追踪 GC 日志，就可以查找是不是 GC 在特定时间发生了长时间的暂停，进而导致了应用响应不及时。
这里需要思考，选择的 GC 类型是否符合我们的应用特征，如果是，具体问题表现在哪里，是 Minor GC 过长，还是 Mixed GC 等出现异常停顿情况；如果不是，考虑切换到什么类型，如 CMS 和 G1 都是更侧重于低延迟的 GC 选项。
通过分析确定具体调整的参数或者软硬件配置。
验证是否达到调优目标，如果达到目标，即可以考虑结束调优；否则，重复完成分析、调整、验证这个过程。