1. 背景
多个业务线的应用出现LongGC告警
最近一段时间，经常收到CAT报出来的Long GC告警（配置为大于3秒的为Longgc）。
2. 知识回顾 2.1 JVM堆内存划分
新生代内被划分为三个区：Eden，from survivor，to survivor。大多数对象在新生代被创建。Minor GC针对的是新生代的垃圾回收。
在新生代中经历了几次Minor GC仍然存活的对象，就会被放到老年代。Major GC针对的是老年代的垃圾回收。本文重点分析的CMS就是一种针对老年代的垃圾回收算法。另外Full GC是针对整堆（包括新生代和老年代）做垃圾回收的。
主要存放已被虚拟机加载的类信息，常量，静态变量等数据。该区域对垃圾回收的影响不大，本文不会过多涉及。
2.2 CMS垃圾回收的6个重要阶段
1、initial-mark 初始标记（CMS的第一个STW阶段），标记GC Root直接引用的对象，GC Root直接引用的对象不多，所以很快。
2、concurrent-mark 并发标记阶段，由第一阶段标记过的对象出发，所有可达的对象都在本阶段标记。
3、concurrent-preclean 并发预清理阶段，也是一个并发执行的阶段。在本阶段，会查找前一阶段执行过程中,从新生代晋升或新分配或被更新的对象。通过并发地重新扫描这些对象，预清理阶段可以减少下一个stop-the-world 重新标记阶段的工作量。
4、concurrent-abortable-preclean 并发可中止的预清理阶段。这个阶段其实跟上一个阶段做的东西一样，也是为了减少下一个STW重新标记阶段的工作量。增加这一阶段是为了让我们可以控制这个阶段的结束时机，比如扫描多长时间（默认5秒）或者Eden区使用占比达到期望比例（默认50%）就结束本阶段。
5、remark 重标记阶段（CMS的第二个STW阶段），暂停所有用户线程，从GC Root开始重新扫描整堆，标记存活的对象。需要注意的是，虽然CMS只回收老年代的垃圾对象，但是这个阶段依然需要扫描新生代，因为很多GC Root都在新生代，而这些GC Root指向的对象又在老年代，这称为“跨代引用”。
6、concurrent-sweep ，并发清理。
3. 分析
下面先看看出现LongGC时发生了什么。
选取其中一个应用分析其GC日志，发现LongGC发生在CMS 的收集阶段。
箭头1 显示abortable-preclean阶段耗时4.04秒。箭头2 显示的是remark阶段，耗时0.11秒。
虽然abortable-preclean阶段是concurrent的，不会暂停其他的用户线程。就算不优化，可能影响也不大。但是天天收到各个业务线的gc报警，长久来说也不是好事。
在调优之前先看下该应用的GC统计数据，包括GC次数，耗时：
统计期间内(18天)发生CMS GC 69次，其中 abortable preclean阶段平均耗时2.45秒，final remark阶段平均112ms,最大耗时170ms.
4. 优化目标
降低abortable preclean 时间，而且不增加final remark的时间（因为remark是STW的）。
5. JVM参数调优 5.1 第一次调优
先尝试调低abortable preclean阶段的时间，看看效果。
有两个参数可以控制这个阶段何时结束：
-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=5000
默认值5s，代表该阶段最大的持续时间
-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=50
默认值50%，代表Eden区使用比例超过50%就结束该阶段进入remark
调整为最大持续时间为1s，Eden区使用占比10%，如下：
-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=1000
-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=10
为什么调整成这样两个值，我们是这样考虑的：首先每次CMS都发生在老年代使用占比达到80%时，因为这是由下面两个参数决定的：
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
而老年代的增长是由于部分对象在Minor GC后仍然存活，被晋升到老年代，导致老年代使用占比增长的，也就是在每次CMS GC发生之前刚刚发生过一次Minor GC，所以在那一刻新生代的使用占比是很低的。那么我们预计这个时候尽快结束abortable preclean阶段，在remark时就不需要扫描太多的Eden区对象，remark STW的时间也就不会太长。
调整的思路是这样了，那到底效果如何呢？
第一次调整的的结果
在统计期间（17小时左右）内，发生过2次CMS GC。Abortable Preclean 平均耗时835ms，这是预期内的。但是Final Remark 平均耗时495ms（调整前是112ms），其中一次是80ms，另一次是910ms！将近1秒钟！Remark是STW的！对于要求低延时的应用来说这是无法接受的！
对比这两次CMS GC的详细GC日志，我们发现了一些对分析问题非常有用的东西。
remark耗时80ms的那次GC日志
[YG occupancy: 181274 K (1887488 K)] - 年轻代当前占用情况和总容量
耗时80ms的这次remark发生时（早上9点，非高峰时段），新生代（YG）占用181.274M。
remark耗时910ms的那次GC日志
[YG occupancy: 773427 K (1887488 K)]
耗时910ms的这次remark发生时（晚上10点左右，高峰时段），新生代（YG）占用773.427M。因为这个时候高峰期，新生代的占用量上升的非常快，几乎同样的时间内，非高峰时段仅上升到181M，但是高峰时段就上升到773M。
这里能得出一个有用的结论：如果abortale preclean阶段时间太短，随后在remark时，新生代占用越大，则remark持续的时间（STW）越长。
这就陷入了两难了，不缩短abortale preclean耗时会报longgc；缩短的话，remark阶段又会变长，而且是STW，更不能接受。
对于这种情况，CMS提供了CMSScavengeBeforeRemark参数，尝试在remark阶段之前进行一次Minor GC，以降低新生代的占用。
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark
Enables scavenging attempts before the CMS remark step. By default, this option is disabled.
5.2 第二次调优
调优前的考虑：
增加-XX:+CMSScavengeBeforeRemark 不是没有代价的，因为这会增加一次Minor GC停顿。所以这个方案好或者不好的判断标准就是：增加CMSScavengeBeforeRemark参数之后的minor GC停顿时间 + remark 停顿时间如果比增加之前的remark GC停顿时间要小，这才是好的方案。
第二次调整的结果
在统计期间（20小时左右）内，发生3次CMS GC。Abortable preclean 平均耗时693ms。Final remark平均耗时50ms，最大耗时60ms。Final remark的时间比调优前的平均时间（112ms）更低。
那么CMS GC前的Minor GC停顿时间又如何呢？来看看详细的GC日志。
3次CMS GC remark前的Minor GC日志分析
第1次是非高峰时段的表现，Minor GC 耗时 0.01s + remark耗时 0.06s = 0.07s = 70ms，如下
第2次是高峰时段，Minor GC 耗时 0.01s + remark耗时 0.05s = 0.06s = 60ms，如下
第3次是非高峰时段，Minor GC 耗时 0.00s + remark耗时 0.04s = 0.04s = 40ms，如下
所以，3次Minor GC + remark耗时的平均耗时 < 60ms,这比第一次调优时remark平均耗时495ms好得多了。
6.优化结果
至此，我们最初的目标- 降低abortable preclean 时间，而且不增加final remark的时间 ，已经达到了。甚至remark的时间也缩短了。
7. 小结
解决abortable preclean 时间过长的方案可以归结为两步：
缩短abortable preclean 时长，通过调整这两个参数：
-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=xxx
-XX:CMSScheduleRemarkEdenPenetration=xxx
调整为多少的一个判断标准是：abortable preclean阶段结束时，新生代的空间占用不能大于某个参考值。 在前面第一次调优后，新生代（YG）占用181.274M，remark耗时80ms；新生代（YG）占用773.427M时，remark耗时910ms。所以这个参考值可以是300M。而如果新生代增长过快，像这次调优应用2秒内就能用光2G新生代堆空间的，就只能通过CMSScavengeBeforeRemark做一次Minor GC了。
增加CMSScavengeBeforeRemark参数开启remark前进行Minor GC的尝试
虽然官方说明这个增加这个参数是尝试进行Minor GC，不一定会进行。但实际使用起来，几乎每次remark前都会Minor GC。
8. 总结
调优过程对GC指标进行数据统计分析（本文借助gceasy.io在线分析工具）来验证效果
GC调优不是一个一蹴而就的事情，它是微调-观察-再微调的过程。所以需要比较深入了解GC的一些基础，才能少走弯路。
