作者：京东零售刘乐1.ParallelGCThreads参数含义在说这个参数之前，先说说JVM垃圾回收（GC）算法的两个优化目标：吞吐量和暂停持续时间。JVM将使用特定的GC收集线程。当GC开始时，GC线程会与业务线程抢占CPU时间。吞吐量定义为CPU在业务线程上花费的时间与总CPU时间的比率。为了承接更大的流量，吞吐量越高越好。为了安全的垃圾回收，在GC或者GC的某个阶段，所有的业务线程都会被挂起，也就是STW（StopTheWorld）。STW的持续时间就是停顿的时长，影响响应速度，所以越小越好。这两个优化目标是冲突的。在一定范围内，参与GC的线程越多，暂停时间越短，但吞吐量越小。在生产实践中，需要根据业务特点设置合理的GC线程数，以达到吞吐量和停顿时间的平衡。目前广泛使用的GC算法，包括PSMarkSweep/PSScavenge、ConcurrentMarkSweep/ParNew、G1等，都可以使用ParallelGCThreads参数来指定JVM在并行GC时参与垃圾回收的线程数。设置太小会导致GC停顿时间变长影响RT，设置太大会影响吞吐量，导致CPU高。2、ParallelGCThreads参数设置GC并发线程数可以通过JVM启动参数指定：-XX:ParallelGCThreads=。如果不指定，JVM会根据逻辑核心数ncpus使用以下公式计算默认值：?当ncpus小于8时，ParallelGCThreads=ncpus?否则，ParallelGCThreads=8+(ncpus-8)(5/8)一般来说，在没有特殊要求的情况下，ParallelGCThreads参数可以使用默认值。但在JRE1.8.0_131版本之前，JVM无法感知Docker的CPU限制，会使用宿主机的逻辑核心数来计算默认值。例如部署在128核物理机上的容器，JVM中默认的ParallelGCThreads为83，远远超过了容器的核数。过多的GC线程占用了业务线程的CPU时间，线程切换的开销大大降低了吞吐量。因此，在JRE1.8.0_131之前的版本中，如果没有明确指定ParallelGCThreads，会存在较大的风险。3.ParallelGCThreads参数实验创建8C12G容器，宿主机为128C。模拟真实在线流量，使用相同的QPS，观察对比JVMYoungGC、JVMCPU、容器CPU等监控数据。场景如下：?场景一：JVMParallelGCThreads默认值，QPS=420，持续5分钟，CPU恒定在70%?场景二：JVMParallelGCThreads=8，QPS=420，持续5分钟，CPU恒定在65%?场景3：JVMParallelGCThreads默认值，瞬时QPS压力420，前1minCPU持续100%。场景四：JVMParallelGCThreads=8，瞬间QPS压力为420，前2sCPU持续100%，之后从监控数据回落。各场景CPU差距明显，尤其是场景3和场景4的对比。场景3：由于GC线程过多，CPU占用100%长达1分钟。可以得出以下两个结论：1、修改ParallelGCThreads=8后，在相同QPS下CPU会降低5%左右。2、修改ParallelGCThreads=8后，在瞬时压力大，CPU占满的情况下，CPU会恢复得更快。1：容器CPU对比图：场景3（上）和场景4（下）图2：JVMYoungGC对比图：场景3（上）和场景4（下）4.ParallelGCThreads修改建议ParallelGCThreads配置有风险的应用，修改方法是以下两个选项（二选一）：?将JRE版本升级到1.8.0_131或以上，推荐1.8.0_192?在JVM启动参数中指定-XX:ParallelGCThreads=，N为推荐下表取值：容器核心数248163264推荐值248132343推荐上下界1~22~44~88~1616~3232~64
