垃圾回收 （GC） 在 Java 的内存管理中起着重要作用。它有助于回收不再使用的内存。垃圾回收器使用自己的线程集来回收内存。这些线程称为 GC 线程。有时，JVM 最终可能会有太多或太少的 GC 线程。在这篇文章中，我们将讨论为什么 JVM 最终会拥有太多/太少的 GC 线程，它的后果，以及解决这些问题的潜在解决方案。
如何查找应用程序的 GC 线程计数
你可以通过执行线程转储分析来确定应用程序的 GC 线程计数，如下所述：
从生产服务器捕获线程转储。
使用线程转储分析工具分析转储。
fastThread 工具GC 线程计数，如下图所示。
如何设置 GC 线程数
你可以通过设置以下两个 JVM 参数来手动调整 GC 线程数：
-XX:ParallelGCThreads=n：设置垃圾回收器的并行阶段中使用的线程数
-XX:ConcGCThreads=n：控制垃圾回收器的并发阶段使用的线程数
默认的 GC 线程计数是多少？
如果你没有使用上述两个 JVM 参数显式设置 GC 线程计数，则默认 GC 线程计数将根据服务器/容器中的 CPU 数量得出。
–XX:ParallelGCThreads Default：在 Linux/x86 机器上，根据以下公式可以得出：
if (num of processors <=8) { return num of processors; } else { return 8+(num of processors-8)*(5/8); }
因此，如果你的 JVM 在具有 32 个处理器的服务器上运行，那么该值将为：23（即 8 + （32 – 8）*（5/8））。ParallelGCThread
-XX:ConcGCThreads Default：根据以下公式计算：
max((ParallelGCThreads+2)/4, 1)
因此，如果你的 JVM 在具有 32 个处理器的服务器上运行，则：
ParallelGCThread值将为：23（即 8 + （32 – 8）*（5/8））。
ConcGCThreads值将为：6 （i.e. max（25/4， 1）。
JVM 最终会有太多的 GC 线程吗？
你的 JVM 可能会无意中拥有太多的 GC 线程，而你通常不会意识到。这通常是因为默认的 GC 线程数是根据服务器或容器中的 CPU 数量自动确定的。
例如，在具有 128 个 CPU 的机器上，JVM 可能会为垃圾回收的并行阶段分配大约 80 个线程，为并发阶段分配大约 20 个线程，从而总共分配大约 100 个 GC 线程。
如果你在这台 128 CPU 的计算机上运行多个 JVM，则每个 JVM 最终可能会有大约 100 个 GC 线程。这可能会导致资源使用过多，因为所有这些线程都在争夺相同的 CPU 资源。这个问题在容器化环境中尤为明显，因为多个应用程序共享相同的 CPU 内核。这将导致 JVM 分配的 GC 线程数超过必要数量，这可能会降低整体性能。
为什么 GC 线程过多是一个问题？
虽然 GC 线程对于高效的内存管理至关重要，但拥有过多的 GC 线程可能会导致 Java 应用程序面临重大的性能挑战。
增强的上下文切换：当 GC 线程数过多时，操作系统必须在这些线程之间频繁切换。这会导致上下文切换开销增加，其中更多的 CPU 周期用于管理线程，而不是执行应用程序的代码。因此，你的应用程序可能会显着减慢速度。
CPU 开销：每个 GC 线程都会消耗 CPU 资源。如果同时处于活动状态的线程太多，它们可能会争夺 CPU 时间，从而减少可用于应用程序主要任务的处理能力。这种竞争会降低应用程序的性能，尤其是在 CPU 资源有限的环境中。
内存争用：如果 GC 线程数量过多，则内存资源争用可能会增加。多个线程尝试同时访问和修改内存可能会导致锁争用，这会进一步降低应用程序的速度，并可能导致性能瓶颈。
GC 暂停时间增加，通量降低：当过多的 GC 线程处于活动状态时，垃圾回收过程的效率可能会降低，从而导致应用程序暂时停止的 GC 暂停时间更长。这些长时间的暂停可能会导致应用程序出现明显的延迟或卡顿。此外，随着花在垃圾回收而不是处理请求上的时间越来越多，应用程序的整体吞吐量可能会降低，每秒处理的事务或请求更少，并影响其在负载下扩展和执行的能力。
更高的延迟：由于线程数过多而导致 GC 活动增加，这可能会导致响应用户请求或处理任务的延迟增加。这对于需要低延迟的应用程序（例如实时系统或高频交易平台）来说尤其成问题，在这些应用程序中，即使是轻微的延迟也可能产生重大后果。
递减：超过某个点后，添加更多 GC 线程不会提高性能。相反，它会导致收益递减，其中管理这些线程的开销超过了更快垃圾回收的好处。这可能会导致应用程序性能下降，而不是预期的优化。
为什么 GC 线程太少是一个问题？
虽然 GC 线程过多会产生性能问题，但 GC 线程太少对 Java 应用程序来说同样会出现问题。原因如下：
更长的垃圾回收时间：如果 GC 线程较少，垃圾回收过程可能需要更长的时间才能完成。由于可用于处理工作负载的线程较少，因此回收内存所需的时间会增加，从而导致 GC 暂停时间延长。
应用程序延迟增加：较长的垃圾回收时间会导致延迟增加，尤其是对于需要低延迟操作的应用程序。用户可能会遇到延迟，因为应用程序在等待垃圾回收完成时变得无响应。
降低吞吐量：较少的 GC 线程数意味着垃圾回收器无法高效工作，从而导致整体吞吐量降低。你的应用程序每秒处理的请求或事务可能会减少，从而影响其在负载下扩展的能力。
CPU 利用率低下：如果 GC 线程太少，CPU 核心在垃圾回收期间可能无法得到充分利用。这可能会导致可用资源的使用效率低下，因为某些内核保持空闲状态，而其他内核则负担过重。
OutOfMemoryErrors:和内存泄漏的风险增加：如果垃圾回收器由于线程太少而无法跟上内存分配的速率，则它可能无法足够快地回收内存。这会增加应用程序内存不足的风险，从而导致潜在的崩溃。此外，GC 线程不足会减慢垃圾回收过程，从而允许更多未使用的对象在内存中积累，从而加剧内存泄漏。随着时间的推移，这可能会导致内存使用过多并进一步降低应用程序性能。OutOfMemoryErrors
优化 GC 线程数的解决方案
如果你的应用程序由于 GC 线程数量过多或不足而出现性能问题，请考虑使用上述 JVM 参数手动设置 GC 线程计数：
-XX:ParallelGCThreads=n
-XX:ConcGCThreads=n
在生产环境中进行这些更改之前，必须研究应用程序的 GC 行为。首先使用工具收集和分析 GC 日志。此分析将帮助你确定当前线程计数是否导致性能瓶颈。根据这些见解，你可以对 GC 线程数进行明智的调整，而不会引入新问题
注意：始终先在受控环境中测试更改，以确认它们提高了性能，然后再将其部署到生产环境中。
结论
平衡 GC 线程的数量是确保 Java 应用程序平稳运行的关键。通过仔细监控和调整这些设置，你可以避免潜在的性能问题并保持应用程序高效运行。
