原文网址：https://plumbr.eu/blog/gc-impact-on-throughput-and-latency 译文网址：http://blog.dontcareabout.us/2014/03/gc-throughput.html BBS 版以 markdown 语法撰写 ______________________________________________________________________ 有一类问题是每一个 Java application 都会遇到的，那就是 GC。 当 GC 正常运作时，它是一个美妙的发明； 当它没有运作、或是 GC 用出乎意料的方式运作， 那你的朋友就会翻脸变成仇人。 这篇文章是关於 GC 造成的暂停时间。 或着更精确地说：为什麽你要在意这些暂停时间？ 前几篇文章，我用 Apple CEO [Tim Cook] 针对 iPad 需求与建厂的规划， 来[解释 throughput 与延迟时间][T and L]。 这里我将沿用同一个例子： * 我们有一个生产线每秒可以制造一台 iPad。 所以**这条生产线的 throughput 是每天 86400 台 iPad**。 * 从外壳成型开始到验收测试结束，一台 iPad 需要 4 小时的时间。 所以**这条生产线的延迟时间是 4 个小时**。 上述系统以及计算结果，是假设生产线每天不间断地运作 24 小时。 但是所有生产线都需要保养，对应到 JVM 就是执行 GC。 举例来说，作小型保养可以在不怎麽中断制程的情况下处理完毕； 可能是帮机器上油、或是把塑模设备旁边地板的垃圾捡起来。 这些操作行为跟 JVM 中的 minor GC 相似，你必须作这些维护。 不过，因为实作写得太聪明，所以对系统效能来说没什麽影响。 跟 Tim Cook 一样，还是得面对长时间的维护任务。 这些任务得停止整个生产线， 相当於执行 full GC 时 JVM 需要暂停 thread 以作一些整理的工作。 现在假设在几个月不间断的服务之後， 我们想像中的生产线卡住了， 技术团队需要 4 个小时才能解决问题， 这段时间生产线是停止的。 我们要如何计算影响程度？ 一如往常，影响程度可以从两个不同面相去评估： * **throughput 的影响**： 停机的这 4 个小时代表有 14400 秒没办法做出 iPad。 以 throughput 来看，在这特定的一天当中， 系统的产能会从 86400 降到 72000。 这代表 **throughput 损失了约 16.5%**。 * **延迟时间的影响**： 如果一台 iPad 在中断作业的时候仍然在生产线上， 则它的完成时间会长达 8 个小时而不是 4 个小时。 这表示**在最坏的情况下延迟时间增加了 100%**。 如果你还记得，其实 Cook [并不在意延迟时间][T and L]。 对他而言，重点在於长时间区段内的整体 throughput。 所以 Cook 决定以尽可能不影响 throughput 的方式来调整生产流程。 软体开发也需要做出类似的决定。 如果你有负责处理订单的 Java EE application， 那麽 GC 暂停超过 4 秒，肯定会降低系统的 throughput。 但对大多数的人而言，这不是主要议题。 另一方面，试图在清理空间的这四秒钟内作某些事情的使用者， 会觉得我们的系统很迟钝。 让使用者觉得服务操作起来很迟钝，这是商业软体的大忌。 这个故事告诉我们什麽？ 明智地选择你的目标， 并且确定你有搞清楚 throughput 跟延迟时间的区别。 然後确保你了解 GC 的影响， 无论是监看 GC 的 log 或是找寻意料外的 full GC 动作， 并且调整 application 以及 GC 来将影响降到最低。 如果你看到这边，那我还有一个有趣的故事。 请看我们的[旧文章]，并考虑关注[我们的 Twitter]。 [Tim Cook]: http://en.wikipedia.org/wiki/Tim_Cook [T and L]: https://plumbr.eu/blog/ throughput-and-latency-performance-tuning-made-simple [旧文章]: https://plumbr.eu/blog [我们的 Twitter]: https://twitter.com/intent/ follow?region=follow_link&screen_name=javaplumbr -- 钱锺书： 说出来的话 http://www.psmonkey.org 比不上不说出来的话 Java 版 cookcomic 版 只影射着说不出来的话 and more...... --

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