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0.446: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 38368K-5120K(71680K)] 57640K-46240K(159232K), 0.0456796 secs] [Times: user0.15 sys0.02, real0.04 secs]
0.829: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 71680K-5120K(71680K)] 112800K-81912K(159232K), 0.0861795 secs] [Times: user0.23 sys0.03, real0.09 secs] 从上面的GC日志中 我们可以将分配率计算为上一个收集完成后和下一个收集开始之前的年轻代大小之间的差。 使用上面的示例我们可以例如提取以下信息 JVM启动后的291 ms 创建了33,280K 个对象。 第一个次要的GC事件清除了Young一代此后Young一代还剩下5,088K个对象。 发射后446毫秒Young gen占用已增加到38,368K 触发了下一个GC从而将Young Gen的占用减少到了5,120K 。 发射后829毫秒Young gen大小为71,680K GC再次将其减小为5,120K 。 然后可以在下表中表示此数据将分配率计算为年轻入住率的增量 事件 时间 年轻之前 年轻之后 分配期间 分配率 第一GC 291毫秒 33,280KB 5,088KB 33,280KB 114MB /秒 第二GC 446毫秒 38,368KB 5,120KB 33,280KB 215MB /秒 第三GC 829毫秒 71,680KB 5,120KB 66,560KB 174MB /秒 总 829毫秒 不适用 不适用 133,120KB 161MB /秒 有了这些信息我们可以说该特定软件在测量期间的分配速率为161 MB /秒。 分析影响 现在有了这些信息我们就可以了解分配速率的变化如何通过增加或减少GC暂停的频率来影响应用程序吞吐量。 首先您应该注意到只有Minor GC暂停清洁Young Generation会受到影响。 GC暂停清理旧一代的频率或持续时间不受分配率的直接影响而受晋升率的直接影响我们将在下一篇文章中介绍这一术语。 知道我们只能专注于次要GC暂停时我们接下来应该查看Young Generation内部的不同内存池。 当分配在Eden中进行时 我们可以立即查看Eden的大小如何影响分配率。 因此我们可以有一个假设即增加Eden的大小将减少较小的GC暂停频率从而使应用程序能够维持更快的分配速率。 实际上当使用-XXNewSize -XXMaxNewSize和-XXSurvivorRatio参数运行具有不同Eden大小的相同示例时我们可以看到分配率有两倍的差异 使用100M的Eden运行上述示例将分配速率降低到100MB / sec以下 将Eden大小增加到1GB可以将分配速率增加到刚好低于200MB /秒。 如果您仍然想知道为什么这是正确的- 如果您不频繁地停止GC的应用程序线程则可以做更多有用的工作。 还发生了更多有用的工作来创建更多对象从而支持增加的分配率 。 现在在得出“更大的伊甸园更好”的结论之前您应该注意到分配率可能并且可能与应用程序的实际吞吐量没有直接关系。 这是一项技术指标有助于提高吞吐量。 分配率可能会并且会影响您的次要GC暂停停止应用程序线程的频率但是要查看整体影响您还需要考虑主要GC暂停并以应用程序的业务操作不是MB / sec来衡量吞吐量。提供。 翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2015/09/what-is-allocation-rate.html大屏可视化分配率是什么意思
