目標

瞭解什麼是垃圾回收
掌握垃圾會回收的常見算法
學習串行、並行、併發、G1垃圾收集器
學習GC日誌的可視化查看

1.什麼是垃圾回收

1.1、Java語言的垃圾回收

爲了讓程序員更專注於代碼的實現，而不用過多的考慮內存釋放的問題，所以，在Java語言中，有了自動的垃圾回收機制，也就是我們熟悉的GC。

有了垃圾回收機制後，程序員只需要關心內存的申請即可，內存的釋放由系統自動識別完成。

換句話說，自動的垃圾回收的算法就會變得非常重要了，如果因爲算法的不合理，導致內存資源一直沒有釋放，同樣也可能會導致內存溢出的。

當然，除了Java語言，C#、Python等語言也都有自動的垃圾回收機制。

2.垃圾會回收的常見算法

自動化的管理內存資源，垃圾回收機制必須要有一套算法來進行計算，哪些是有效的對象，哪些是無效的對象，對於無效的對象就要進行回收處理。

2.1、引用計數法

引用計數是歷史最悠久的一種算法，最早George E. Collins在1960的時候首次提出，50年後的今天，該算法依然被很多編程語言使用。

2.1.1、原理

假設有一個對象A，任何一個對象對A的引用，那麼對象A的引用計數器+1，當引用失敗時，對象A的引用計數器就-1，如果對象A的計數器的值爲0，就說明對象A沒有引用了，可以被回收。

2.1.2、優缺點

優點：

實時性較高，無需等到內存不夠的時候，纔開始回收，運行時根據對象的計數器是否爲0，就可以直接回收。
在垃圾回收過程中，應用無需掛起。如果申請內存時，內存不足，則立刻報outofmember 錯誤。
區域性，更新對象的計數器時，只是影響到該對象，不會掃描全部對象。

缺點：

每次對象被引用時，都需要去更新計數器，有一點時間開銷。
浪費CPU資源，即使內存夠用，仍然在運行時進行計數器的統計。
無法解決循環引用問題。（最大的缺點）

什麼是循環引用？

class TestA{
  public TestB b;

}
class TestB{
  public TestA a;
}
public class Main{
    public static void main(String[] args){
        A a = new A();
        B b = new B();
        a.b=b;
        b.a=a;
        a = null;
        b = null;
    }
}

雖然a和b都爲null，但是由於a和b存在循環引用，這樣a和b永遠都不會被回收。

2.2、標記清除法

標記清除算法，是將垃圾回收分爲2個階段，分別是標記和清除。

標記：從根節點開始標記引用的對象。
清除：未被標記引用的對象就是垃圾對象，可以被清理。

2.2.1、原理

這張圖代表的是程序運行期間所有對象的狀態，它們的標誌位全部是0（也就是未標記，以下默認0就是未標記，1爲已標記），假設這會兒有效內存空間耗盡了，JVM將會停止應用程序的運行並開啓GC線程，然後開始進行標記工作，按照根搜索算法，標記完以後，對象的狀態如下圖。

可以看到，按照根搜索算法，所有從root對象可達的對象就被標記爲了存活的對象，此時已經完成了第一階段標記。接下來，就要執行第二階段清除了，那麼清除完以後，剩下的對象以及對象的狀態如下圖所示。

可以看到，沒有被標記的對象將會回收清除掉，而被標記的對象將會留下，並且會將標記位重新歸0。接下來就不用說了，喚醒停止的程序線程，讓程序繼續運行即可。

2.2.2、優缺點

可以看到，標記清除算法解決了引用計數算法中的循環引用的問題，沒有從root節點引用的對象都會被回收。

同樣，標記清除算法也是有缺點的：

效率較低，標記和清除兩個動作都需要遍歷所有的對象，並且在GC時，需要停止應用程序，對於交互性要求比較高的應用而言這個體驗是非常差的。
通過標記清除算法清理出來的內存，碎片化較爲嚴重，因爲被回收的對象可能存在於內存的各個角落，所以清理出來的內存是不連貫的。

2.3、標記壓縮算法

標記壓縮算法是在標記清除算法的基礎之上，做了優化改進的算法。和標記清除算法一樣，也是從根節點開始，對對象的引用進行標記，在清理階段，並不是簡單的清理未標記的對象，而是將存活的對象壓縮到內存的一端，然後清理邊界以外的垃圾，從而解決了碎片化的問題。

2.3.1、原理

2.3.2、優缺點

優缺點同標記清除算法，解決了標記清除算法的碎片化的問題，同時，標記壓縮算法多了一步，對象移動內存位置的步驟，其效率也有有一定的影響。

2.4、複製算法

複製算法的核心就是，將原有的內存空間一分爲二，每次只用其中的一塊，在垃圾回收時，將正在使用的對象複製到另一個內存空間中，然後將該內存空間清空，交換兩個內存的角色，完成垃圾的回收。

如果內存中的垃圾對象較多，需要複製的對象就較少，這種情況下適合使用該方式並且效率比較高，反之，則不適合。

2.4.1、JVM中年輕代內存空間

在GC開始的時候，對象只會存在於Eden區和名爲“From”的Survivor區，Survivor區“To”是空的。
緊接着進行GC，Eden區中所有存活的對象都會被複制到“To”，而在“From”區中，仍存活的對象會根據他們的年齡值來決定去向。年齡達到一定值(年齡閾值，可以通過-XX:MaxTenuringThreshold來設置)的對象會被移動到年老代中，沒有達到閾值的對象會被複制到“To”區域。
經過這次GC後，Eden區和From區已經被清空。這個時候，“From”和“To”會交換他們的角色，也就是新的“To”就是上次GC前的“From”，新的“From”就是上次GC前的“To”。不管怎樣，都會保證名爲To的Survivor區域是空的。
GC會一直重複這樣的過程，直到“To”區被填滿，“To”區被填滿之後，會將所有對象移動到年老代中。

2.4.2、優缺點

優點：

在垃圾對象多的情況下，效率較高
清理後，內存無碎片

缺點：

在垃圾對象少的情況下，不適用，如：老年代內存
分配的2塊內存空間，在同一個時刻，只能使用一半，內存使用率較低

2.5、分代算法

前面介紹了多種回收算法，每一種算法都有自己的優點也有缺點，誰都不能替代誰，所以根據垃圾回收對象的特點進行選擇，纔是明智的選擇。

分代算法其實就是這樣的，根據回收對象的特點進行選擇，在jvm中，年輕代適合使用複製算法，老年代適合使用標記清除或標記壓縮算法。

3.串行、並行、併發、G1垃圾收集器

前面我們說明了垃圾回收的算法，還需要有具體的實現，在jvm中，實現了多種垃圾收集器，包括：串行垃圾收集器、並行垃圾收集器、CMS（併發）垃圾收集器、G1垃圾收集器。

3.1、串行垃圾收集器

串行垃圾收集器，是指使用單線程進行垃圾回收，垃圾回收時，只有一個線程在工作，並且java應用中的所有線程都要暫停，等待垃圾回收的完成。這種現象稱之爲STW（Stop-The-World）。

對於交互性較強的應用而言，這種垃圾收集器是不能夠接受的。

一般在Javaweb應用中是不會採用該收集器的。

3.1.1、編寫測試代碼

package com.gcxzflgl.springdemo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import java.util.Random;

public class TestGC {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<Object> list = new ArrayList<Object>();
        while (true) {
            int sleep = new Random().nextInt(100);
            if (System.currentTimeMillis() % 2 == 0) {
                list.clear();
            } else {
                for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                    Properties properties = new Properties();
                    properties.put("key_" + i, "value_" + System.currentTimeMillis() + i);
                    list.add(properties);
                }
                Thread.sleep(sleep);
            }
        }
    }
}

3.1.2、設置垃圾回收爲串行收集器

在程序運行參數中添加2個參數，如下：

-XX:+UseSerialGC
- 指定年輕代和老年代都使用串行垃圾收集器
-XX:+PrintGCDetails
- 打印垃圾回收的詳細信息

# 爲了測試GC，將堆的初始和最大內存都設置爲16M
-XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m

啓動程序可以看到以下信息：

[GC (Allocation Failure) [DefNew: 4928K->4928K(4928K), 0.0000150 secs]
[Tenured: 7668K->10944K(10944K), 0.0136500 secs] 12596K->11084K(15872K), 
[Metaspace: 3318K->3318K(1056768K)], 0.0137022 secs] 
[Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] 


[Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->2787K(10944K), 0.0057005 secs]
 15871K->2787K(15872K), [Metaspace: 3318K->3318K(1056768K)],
  0.0057275 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]

3.2、並行垃圾收集器

並行垃圾收集器在串行垃圾收集器的基礎之上做了改進，將單線程改爲了多線程進行垃圾回收，這樣可以縮短垃圾回收的時間。（這裏是指，並行能力較強的機器）

當然了，並行垃圾收集器在收集的過程中也會暫停應用程序，這個和串行垃圾回收器是一樣的，只是並行執行，速度更快些，暫停的時間更短一些。

3.2.1、ParNew垃圾收集器

ParNew垃圾收集器是工作在年輕代上的，只是將串行的垃圾收集器改爲了並行。

通過-XX:+UseParNewGC參數設置年輕代使用ParNew回收器，老年代使用的依然是串行收集器。

測試：

[GC (Allocation Failure) [ParNew: 4416K->512K(4928K), 0.0024681 secs]
 4416K->1841K(15872K), 0.0025202 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 


[Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->2357K(10944K), 0.0055663 secs]
 15871K->2357K(15872K), [Metaspace: 3318K->3318K(1056768K)], 0.0055933 secs]
  [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]

3.2.2、ParallelGC垃圾收集器

ParallelGC收集器工作機制和ParNewGC收集器一樣，只是在此基礎之上，新增了兩個和系統吞吐量相關的參數，使得其使用起來更加的靈活和高效。

相關參數如下：

-XX:+UseParallelGC
- 年輕代使用ParallelGC垃圾回收器，老年代使用串行回收器。
-XX:+UseParallelOldGC
- 年輕代使用ParallelGC垃圾回收器，老年代使用ParallelOldGC垃圾回收器。
-XX:MaxGCPauseMillis
- 設置最大的垃圾收集時的停頓時間，單位爲毫秒
- 需要注意的時，ParallelGC爲了達到設置的停頓時間，可能會調整堆大小或其他的參數，如果堆的大小設置的較小，就會導致GC工作變得很頻繁，反而可能會影響到性能。
- 該參數使用需謹慎。
-XX:GCTimeRatio
- 設置垃圾回收時間佔程序運行時間的百分比，公式爲1/(1+n)。
- 它的值爲0~100之間的數字，默認值爲99，也就是垃圾回收時間不能超過1%
-XX:UseAdaptiveSizePolicy
- 自適應GC模式，垃圾回收器將自動調整年輕代、老年代等參數，達到吞吐量、堆大小、停頓時間之間的平衡。
- 一般用於，手動調整參數比較困難的場景，讓收集器自動進行調整。

測試：

#參數
-XX:+UseParallelGC
-XX:+UseParallelOldGC
-XX:MaxGCPauseMillis=100
-XX:+PrintGCDetails
-Xms16m
-Xmx16m

#打印的信息
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 4096K->480K(4608K)] 
4096K->1840K(15872K), 0.0034307 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 505K->0K(4608K)] 
[ParOldGen: 10332K->10751K(11264K)] 10837K->10751K(15872K), 
[Metaspace: 3491K->3491K(1056768K)], 0.0793622 secs] 
[Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.08 secs]

3.3、CMS垃圾收集器

CMS全稱 Concurrent Mark Sweep，是一款併發的、使用標記-清除算法的垃圾回收器，該回收器是針對老年代垃圾回收的，通過參數-XX:+UseConcMarkSweepGC進行設置。

CMS垃圾回收器的執行過程如下：

初始化標記(CMS-initial-mark) ,標記root，會導致stw；
併發標記(CMS-concurrent-mark)，與用戶線程同時運行；
預清理（CMS-concurrent-preclean），與用戶線程同時運行；
重新標記(CMS-remark) ，會導致stw；
併發清除(CMS-concurrent-sweep)，與用戶線程同時運行；
調整堆大小，設置CMS在清理之後進行內存壓縮，目的是清理內存中的碎片；
併發重置狀態等待下次CMS的觸發(CMS-concurrent-reset)，與用戶線程同時運行；

測試：

#設置啓動參數
-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m

#運行日誌
[GC (Allocation Failure) [ParNew: 4926K->512K(4928K), 0.0041843 secs] 9424K->6736K(15872K), 0.0042168 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

#第一步，初始標記
[GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 6224K(10944K)] 6824K(15872K), 0.0004209 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
#第二步，併發標記
[CMS-concurrent-mark-start]
[CMS-concurrent-mark: 0.002/0.002 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
#第三步，預處理
[CMS-concurrent-preclean-start]
[CMS-concurrent-preclean: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
#第四步，重新標記
[GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 1657 K (4928 K)][Rescan (parallel) , 0.0005811 secs][weak refs processing, 0.0000136 secs][class unloading, 0.0003671 secs][scrub symbol table, 0.0006813 secs][scrub string table, 0.0001216 secs][1 CMS-remark: 6224K(10944K)] 7881K(15872K), 0.0018324 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
#第五步，併發清理
[CMS-concurrent-sweep-start]
[CMS-concurrent-sweep: 0.004/0.004 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
#第六步，重置
[CMS-concurrent-reset-start]
[CMS-concurrent-reset: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

3.4.1、原理

G1垃圾收集器相對比其他收集器而言，最大的區別在於它取消了年輕代、老年代的物理劃分，取而代之的是將堆劃分爲若干個區域（Region），這些區域中包含了有邏輯上的年輕代、老年代區域。

這樣做的好處就是，我們再也不用單獨的空間對每個代進行設置了，不用擔心每個代內存是否足夠。

在G1劃分的區域中，年輕代的垃圾收集依然採用暫停所有應用線程的方式，將存活對象拷貝到老年代或者Survivor空間，G1收集器通過將對象從一個區域複製到另外一個區域，完成了清理工作。

這就意味着，在正常的處理過程中，G1完成了堆的壓縮（至少是部分堆的壓縮），這樣也就不會有cms內存碎片問題的存在了。

在G1中，有一種特殊的區域，叫Humongous區域。

如果一個對象佔用的空間超過了分區容量50%以上，G1收集器就認爲這是一個巨型對象。
這些巨型對象，默認直接會被分配在老年代，但是如果它是一個短期存在的巨型對象，就會對垃圾收集器造成負面影響。
爲了解決這個問題，G1劃分了一個Humongous區，它用來專門存放巨型對象。如果一個H區裝不下一個巨型對象，那麼G1會尋找連續的H分區來存儲。爲了能找到連續的H區，有時候不得不啓動Full GC。

3.4.2、Young GC

Young GC主要是對Eden區進行GC，它在Eden空間耗盡時會被觸發。

Eden空間的數據移動到Survivor空間中，如果Survivor空間不夠，Eden空間的部分數據會直接晉升到年老代空間。
Survivor區的數據移動到新的Survivor區中，也有部分數據晉升到老年代空間中。
最終Eden空間的數據爲空，GC停止工作，應用線程繼續執行。

3.4.2.1、Remembered Set（已記憶集合）

在GC年輕代的對象時，我們如何找到年輕代中對象的根對象呢？

根對象可能是在年輕代中，也可以在老年代中，那麼老年代中的所有對象都是根麼？

如果全量掃描老年代，那麼這樣掃描下來會耗費大量的時間。

於是，G1引進了RSet的概念。它的全稱是Remembered Set，其作用是跟蹤指向某個堆內的對象引用。

每個Region初始化時，會初始化一個RSet，該集合用來記錄並跟蹤其它Region指向該Region中對象的引用，每個Region默認按照512Kb劃分成多個Card，所以RSet需要記錄的東西應該是 xx Region的 xx Card。

詳細介紹轉載自:https://www.jianshu.com/p/870abddaba41

3.4.3、Mixed GC

當越來越多的對象晉升到老年代old region時，爲了避免堆內存被耗盡，虛擬機會觸發一個混合的垃圾收集器，即Mixed GC，該算法並不是一個Old GC，除了回收整個Young Region，還會回收一部分的Old Region，這裏需要注意：是一部分老年代，而不是全部老年代，可以選擇哪些old region進行收集，從而可以對垃圾回收的耗時時間進行控制。也要注意的是Mixed GC 並不是 Full GC。

MixedGC什麼時候觸發？由參數 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=n 決定。默認：45%，該參數的意思是：當老年代大小佔整個堆大小百分比達到該閥值時觸發。

它的GC步驟分2步：

全局併發標記（global concurrent marking）
拷貝存活對象（evacuation）

3.4.3.1、全局併發標記

全局併發標記，執行過程分爲五個步驟：

初始標記（initial mark，STW）
- 標記從根節點直接可達的對象，這個階段會執行一次年輕代GC，會產生全局停頓。
根區域掃描（root region scan）
- G1 GC 在初始標記的存活區掃描對老年代的引用，並標記被引用的對象。
- 該階段與應用程序（非 STW）同時運行，並且只有完成該階段後，才能開始下一次 STW 年輕代垃圾回收。
併發標記（Concurrent Marking）
- G1 GC 在整個堆中查找可訪問的（存活的）對象。該階段與應用程序同時運行，可以被 STW 年輕代垃圾回收中斷。
重新標記（Remark，STW）
- 該階段是 STW 回收，因爲程序在運行，針對上一次的標記進行修正。
清除垃圾（Cleanup，STW）
- 清點和重置標記狀態，該階段會STW，這個階段並不會實際上去做垃圾的收集，等待evacuation階段來回收。

3.4.3.2、拷貝存活對象

Evacuation階段是全暫停的。該階段把一部分Region裏的活對象拷貝到另一部分Region中，從而實現垃圾的回收清理。

3.4.4、G1收集器相關參數

-XX:+UseG1GC
- 使用 G1 垃圾收集器
-XX:MaxGCPauseMillis
- 設置期望達到的最大GC停頓時間指標（JVM會盡力實現，但不保證達到），默認值是 200 毫秒。
-XX:G1HeapRegionSize=n
- 設置的 G1 區域的大小。值是 2 的冪，範圍是 1 MB 到 32 MB 之間。目標是根據最小的 Java 堆大小劃分出約 2048 個區域。
- 默認是堆內存的1/2000。
-XX:ParallelGCThreads=n
- 設置 STW 工作線程數的值。將 n 的值設置爲邏輯處理器的數量。n 的值與邏輯處理器的數量相同，最多爲 8。
-XX:ConcGCThreads=n
- 設置並行標記的線程數。將 n 設置爲並行垃圾回收線程數 (ParallelGCThreads) 的 1/4 左右。
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=n
- 設置觸發標記週期的 Java 堆佔用率閾值。默認佔用率是整個 Java 堆的 45%。

3.4.5、測試

-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+PrintGCDetails -Xmx256m

#控制檯打印結果
[GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0044882 secs]
   [Parallel Time: 3.7 ms, GC Workers: 3]
      [GC Worker Start (ms): Min: 14763.7, Avg: 14763.8, Max: 14763.8, Diff: 0.1]
      #掃描根節點
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.2, Avg: 0.3, Max: 0.3, Diff: 0.1, Sum: 0.8]
      #更新RS區域所消耗的時間
      [Update RS (ms): Min: 1.8, Avg: 1.9, Max: 1.9, Diff: 0.2, Sum: 5.6]
         [Processed Buffers: Min: 1, Avg: 1.7, Max: 3, Diff: 2, Sum: 5]
      [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      #對象拷貝
      [Object Copy (ms): Min: 1.1, Avg: 1.2, Max: 1.3, Diff: 0.2, Sum: 3.6]
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.2, Diff: 0.2, Sum: 0.2]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum: 3]
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [GC Worker Total (ms): Min: 3.4, Avg: 3.4, Max: 3.5, Diff: 0.1, Sum: 10.3]
      [GC Worker End (ms): Min: 14767.2, Avg: 14767.2, Max: 14767.3, Diff: 0.1]
   [Code Root Fixup: 0.0 ms]
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   [Clear CT: 0.0 ms] #清空CardTable
   [Other: 0.7 ms]
      [Choose CSet: 0.0 ms] #選取CSet
      [Ref Proc: 0.5 ms] #弱引用、軟引用的處理耗時
      [Ref Enq: 0.0 ms] #弱引用、軟引用的入隊耗時
      [Redirty Cards: 0.0 ms]
      [Humongous Register: 0.0 ms] #大對象區域註冊耗時
      [Humongous Reclaim: 0.0 ms] #大對象區域回收耗時
      [Free CSet: 0.0 ms]
   [Eden: 7168.0K(7168.0K)->0.0B(13.0M) Survivors: 2048.0K->2048.0K Heap: 55.5M(192.0M)->48.5M(192.0M)] #年輕代的大小統計
 [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

3.4.6、對於G1垃圾收集器優化建議

年輕代大小
- 避免使用 -Xmn 選項或 -XX:NewRatio 等其他相關選項顯式設置年輕代大小。
- 固定年輕代的大小會覆蓋暫停時間目標。
暫停時間目標不要太過嚴苛
- G1 GC 的吞吐量目標是 90% 的應用程序時間和 10%的垃圾回收時間。
- 評估 G1 GC 的吞吐量時，暫停時間目標不要太嚴苛。目標太過嚴苛表示您願意承受更多的垃圾回收開銷，而這會直接影響到吞吐量。

4.GC日誌的可視化查看

前面通過-XX:+PrintGCDetails可以對GC日誌進行打印，我們就可以在控制檯查看，這樣雖然可以查看GC的信息，但是並不直觀，可以藉助於第三方的GC日誌分析工具進行查看。

在日誌打印輸出涉及到的參數如下：

-XX:+PrintGC 輸出GC日誌
-XX:+PrintGCDetails 輸出GC的詳細日誌
-XX:+PrintGCTimeStamps 輸出GC的時間戳（以基準時間的形式）
-XX:+PrintGCDateStamps 輸出GC的時間戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21:53:59.234+0800）
-XX:+PrintHeapAtGC 在進行GC的前後打印出堆的信息
-Xloggc:../logs/gc.log 日誌文件的輸出路徑

測試：

-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -Xmx256m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:F://test//gc.log

運行後就可以在E盤下生成gc.log文件。

如下：

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.144-b01) for windows-amd64 JRE (1.8.0_144-b01), built on Jul 21 2017 21:57:33 by "java_re" with MS VC++ 10.0 (VS2010)
Memory: 4k page, physical 12582392k(1939600k free), swap 17300984k(5567740k free)
CommandLine flags: -XX:InitialHeapSize=201318272 -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:MaxHeapSize=268435456 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseG1GC -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation 
{Heap before GC invocations=0 (full 0):
 garbage-first heap   total 196608K, used 9216K [0x00000000f0000000, 0x00000000f0100600, 0x0000000100000000)
  region size 1024K, 9 young (9216K), 0 survivors (0K)
 Metaspace       used 3491K, capacity 4500K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 381K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K
2018-09-24T23:06:02.230+0800: 0.379: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0031038 secs]
   [Parallel Time: 2.8 ms, GC Workers: 3]
      [GC Worker Start (ms): Min: 378.6, Avg: 378.8, Max: 379.0, Diff: 0.3]
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.4, Max: 0.8, Diff: 0.8, Sum: 1.3]
      [Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
         [Processed Buffers: Min: 0, Avg: 0.0, Max: 0, Diff: 0, Sum: 0]
      [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 0.1]
      [Object Copy (ms): Min: 1.8, Avg: 1.9, Max: 1.9, Diff: 0.1, Sum: 5.6]
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum: 3]
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.2, Max: 0.6, Diff: 0.6, Sum: 0.6]
      [GC Worker Total (ms): Min: 2.4, Avg: 2.5, Max: 2.7, Diff: 0.3, Sum: 7.6]
      [GC Worker End (ms): Min: 381.4, Avg: 381.4, Max: 381.4, Diff: 0.0]
   [Code Root Fixup: 0.0 ms]
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   [Clear CT: 0.0 ms]
   [Other: 0.2 ms]
      [Choose CSet: 0.0 ms]
      [Ref Proc: 0.1 ms]
      [Ref Enq: 0.0 ms]
      [Redirty Cards: 0.0 ms]
      [Humongous Register: 0.0 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.0 ms]
      [Free CSet: 0.0 ms]
   [Eden: 9216.0K(9216.0K)->0.0B(7168.0K) Survivors: 0.0B->2048.0K Heap: 9216.0K(192.0M)->1888.0K(192.0M)]
Heap after GC invocations=1 (full 0):
 garbage-first heap   total 196608K, used 1888K [0x00000000f0000000, 0x00000000f0100600, 0x0000000100000000)
  region size 1024K, 2 young (2048K), 2 survivors (2048K)
 Metaspace       used 3491K, capacity 4500K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 381K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K
}
 [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
{Heap before GC invocations=1 (full 0):
 garbage-first heap   total 196608K, used 9056K [0x00000000f0000000, 0x00000000f0100600, 0x0000000100000000)
  region size 1024K, 9 young (9216K), 2 survivors (2048K)
 Metaspace       used 3492K, capacity 4500K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 381K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K
2018-09-24T23:06:02.310+0800: 0.458: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0070126 secs]
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

4.2、GC Easy 可視化工具

GC Easy是一款在線的可視化工具，易用、功能強大，網站：

http://gceasy.io/

上傳剛剛生成的文件位置：F://test//gc.log文件進行分析可以看到各種分析指標

BigData JVM垃圾收集器與垃圾回收算法

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