JVM系统优化实践（20）：GC生产环境案例（三）

**JVM系统优化实践（20）：GC生产环境案例（三）**

在前两篇文章中，我们已经介绍了GC的基本原理、常见问题以及如何进行GC调优。今天我们将继续讨论一个真实的生产环境案例，展示如何通过GC调优来解决实际问题。

**案例背景**

我们的公司提供在线教育服务，用户可以在平台上学习各种课程和技能。系统使用Java语言开发，基于Spring Boot框架，部署在AWS云上。最近，我们发现系统的内存占用率逐渐升高，导致GC频繁触发，影响系统性能。

**问题分析**

经过初步调查，我们发现以下几个问题：

1. **内存泄漏**:系统中有一个长时间运行的任务，每天处理大量数据，导致内存持续增长。
2. **GC频繁触发**:由于内存占用率过高，GC频繁触发，导致系统性能下降。
3. **GC停顿时间过长**:GC停顿时间过长，影响系统响应速度。

**解决方案**

经过分析，我们决定采取以下措施：

1. **优化任务代码**:优化长时间运行的任务代码，减少内存占用率。
2. **调整GC参数**:调整GC参数，减少GC频繁触发和停顿时间。
3. **使用CMS GC**:使用CMS GC代替Young GC，减少GC停顿时间。

**优化任务代码**

首先，我们需要优化长时间运行的任务代码。我们发现该任务每天处理大量数据，导致内存持续增长。因此，我们决定将任务分解为多个小任务，每个任务处理较少的数据。

java// 原始代码public void processLargeData() {
 List data = fetchData();
 for (int i =0; i < data.size(); i++) {
 processData(data.get(i));
 }
}

//优化后代码public void processLargeData() {
 int chunkSize =100;
 for (int i =0; i < data.size(); i += chunkSize) {
 List chunk = data.subList(i, Math.min(i + chunkSize, data.size()));
 processChunk(chunk);
 }
}

properties# gc.properties-Xmx1024m-XX:NewRatio=2-XX:SurvivorRatio=6-XX:+UseParallelGC-XX:MaxGCPauseMillis=1000

properties# gc.properties-Xmx1024m-XX:+UseConcMarkSweepGC-XX:MaxGCPauseMillis=1000-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70