面试题：Java垃圾回收算法之专家难度：CMS算法在高并发场景下的优化与调优

Question

在高并发场景中，CMS（Concurrent Mark Sweep）垃圾回收算法被广泛应用。请深入分析CMS算法在高并发环境下可能遇到的问题，如浮动垃圾、并发模式失败等，并说明针对这些问题，在实际应用中应该如何进行优化和调优。

Answer 1

CMS算法在高并发环境下的问题

1. 浮动垃圾
   • 问题描述：CMS在并发标记和清理阶段，应用程序仍在运行，这期间新产生的垃圾对象无法在本次垃圾回收中被处理，这些垃圾被称为浮动垃圾。如果浮动垃圾过多，可能导致老年代提前被填满，触发Full GC。
   • 示例：假设在CMS并发标记阶段开始后，应用程序创建了大量临时对象，这些对象在标记结束前就不再被使用，但由于标记已经开始，它们不会被本次CMS回收。
2. 并发模式失败
   • 问题描述：CMS在并发清理阶段，若老年代剩余空间不足以分配新的对象，而此时CMS还未完成清理工作，就会发生并发模式失败。一旦发生，JVM会启动备用的Serial Old垃圾回收器进行Full GC，这会导致较长的停顿时间，严重影响应用程序性能。
   • 示例：在高并发业务场景下，短时间内有大量对象晋升到老年代，而CMS清理速度跟不上对象进入老年代的速度，就容易出现这种情况。
3. 内存碎片
   • 问题描述：CMS采用标记 - 清除算法，在清理完垃圾对象后，会产生内存碎片。随着时间推移，内存碎片会越来越多，导致即使老年代整体空间足够，但由于碎片的存在，无法为大对象分配连续的内存空间，最终也可能触发Full GC。
   • 示例：多次CMS回收后，老年代内存被碎片化，比如存在多个小块的空闲内存，但无法合并成一个大块来满足大对象的分配需求。

实际应用中的优化和调优方法

1. 针对浮动垃圾
   • 调整堆大小：适当增大堆的大小，特别是老年代的大小，为浮动垃圾提供更多的生存空间，减少因浮动垃圾导致老年代提前填满的可能性。例如，通过 -Xms 和 -Xmx 参数调整堆初始大小和最大大小，通过 -XX:OldSize 和 -XX:MaxOldSize 参数调整老年代大小。
   • 调整回收阈值：可以通过 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 参数调整CMS垃圾回收的触发阈值。适当降低该阈值，使CMS更早地启动垃圾回收，减少浮动垃圾积累的时间和数量。例如，将该值从默认的68%适当调低到60%。
2. 针对并发模式失败
   • 增加并发线程数：通过 -XX:ParallelCMSThreads 参数增加CMS垃圾回收的并发线程数，提高CMS的清理速度，减少并发模式失败的概率。但过多的线程会增加CPU竞争，需要根据实际情况调整。
   • 优化对象分配：尽量优化应用程序的对象分配模式，减少短时间内大量对象晋升到老年代的情况。例如，通过合理设置新生代大小、调整晋升策略（如 -XX:MaxTenuringThreshold 参数），让对象尽量在新生代被回收，避免过早晋升到老年代。
3. 针对内存碎片
   • 开启内存整理：可以通过 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection 参数开启在Full GC时进行内存整理，减少内存碎片。还可以通过 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 参数设置执行多少次Full GC后进行一次内存整理，例如设置为5，表示每5次Full GC后进行一次内存整理。
   • 调整对象分配策略：尽量让对象按顺序分配，减少内存碎片化的可能性。例如，对于大对象，可以提前预分配，避免在运行时因内存碎片导致分配失败。