JVM虚拟机（十二）ParallelGC、CMS、G1垃圾收集器的 GC 日志解析

• 在进行 JVM 性能调优的过程中，经常要借助于 GC 日志。
• 其实不同的垃圾收集器产生的 GC 日志大致遵循了同一个规则，只是有些许不同，不过对于 G1 收集器的 GC 日志和其他垃圾收集器有较大差别。

一、如何开启 GC 日志？

发生 GC 之后，我们要分析 GC 日志，当然就首先要拿到 GC 日志，打印 GC 日志可以通过如下命令：

java -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=14 -XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -Xloggc:springboot-demo-gc".log" -jar springboot-demo.jar

• -XX:PrintGCDetails：打印更详细的 GC 日志信息，包括各个内存区域的使用情况、GC 的触发原因等。
• -XX:+PrintGCTimesStamps：打印 GC 发生的时间戳。（以基准时间的形式）
• -XX:+PrintGCDateStamps：打印 GC 发生的时间戳。（以标准时间的形式，如：2024-04-13T17:35:04.859+0800）。
• -XX:+UseGCLogFileRotation：启用 GC 日志文件的自动轮转功能，维持日志目录中的日志文件在一定的数目。
• -XX:NumberOfGCLogFiles=14：GC 日志文件的滚动数量，使 GC 日志文件数量维持在 14 个，超出 14 个后，将日志覆盖写入到最早的日志文件中。
• -XX:GCLogFileSize=20M：GC 日志文件的大小，超出大小后触发日志的轮转，将日志覆盖写入到最早的日志文件中。
• -XX:+PrintHeapAtGC：在进行 GC 的前后打印出堆的信息。
• -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError：内存溢出的时候生成 dump 文件。
• -XX:HeapDumpPath=目录/xxx.hprof：指定内存溢出时，dump 文件的生成路径，默认为当前目录。
• -Xloggc:springboot-demo-gc".log"：指定 GC 日志的输出文件。

二、GC 日志分析

2.1 PS+PO 日志分析

按照上面的步骤开启 GC 日志后，如果一次 GC 都没发生的话日志文件是空的。可以等到发生 GC 之后再打开，文件内容如下所示：

前面3行应该都能看懂：

1. 第一行，打印的是当前所使用的 HotSpot 虚拟机及其对应版本号；
2. 第二行，打印的是操作系统相关的内存信息；
3. 第三行，打印的是当前 Java 服务启动后所配置的参数信息。这里可以看到目前使用的是默认的 Parallel GC。

下面第4行开始才是我们的 GC 日志，首先我们举一个 Young GC 日志的解析：

2020-08-23T15:35:30.747+0800: 5.486: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32768K->3799K(37888K)] 32768K->3807K(123904K), 0.1129986 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.11 secs] 

• 2020-08-23T15:35:30.747+0800：代表的是垃圾回收发生的时间。

• 5.486：表示的是从 Java 虚拟机启动以来经过的秒数。

• GC (Allocation Failure)：表示发生 GC 的原因，这里是由于分配空间失败而发生了 GC。

• [PSYoungGen: 32768K->3799K(37888K)]：

  • PSYoungGen： PS 表示的是 Parallel Scavenge 收集器，YoungGen 表示当前发生的是年轻代的垃圾回收。这里不同的垃圾收集器会有不同的名字，如：ParNew 收集器就会显示为 ParNew。
  • 32768K->3799K(37888K)： 表示 GC 发生之前使用的内存空间大小为32768K，GC 发生之后使用的内存空间大小为3799K，年轻代的总容量为37888K。

• 32768K->3807K(123904K)：表示 GC 发生之前 Java堆已使用容量为32768K，GC 发生之后 Java堆已使用容量为3807K，Java堆的总容量为123904K。

  注意： YoungGen 和 Java堆中这两组 GC 前后的数字相减得到的值一般是不相等的，这是因为总空间下面还包括了老年代发生回收后释放的空间大小。可能有人会觉得奇怪，这里明明只有新生代发生了 GC，为什么老年代会有空间释放？这是因为 S 区如果空间不够的话会利用 担保机制 向老年代借用空间，所以借来的空间是可能被释放的。

• 0.1129986 secs：表示的是 GC 所花费的时间，secs 表示单位是秒。

• [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.11 secs]：这一部分并不是所有的垃圾收集器都会打印。

  • user=0.02： 表示用户态消耗的 CPU 时间。
  • sys=0.00： 表示内耗态消耗的 CPU 时间和操作从开始到结束所经过的墙钟时间，即：sys=CPU时间+墙钟时间。

补充： 墙钟时间（Wall Clock Time） 包括各种非运算的等待耗时，例如：等待磁盘I/O、等待线程阻塞，而 CPU 时间不包括这些不需要消耗 CPU 的时间。

下面我们再看一下 Full GC 的日志解析：

2020-08-23T15:35:34.635+0800: 9.374: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 5092K->0K(136192K)] [ParOldGen: 12221K->12686K(63488K)] 17314K->12686K(199680K), [Metaspace: 20660K->20660K(1067008K)], 0.0890985 secs] [Times: user=0.25 sys=0.00, real=0.09 secs] 

• 基本信息同新生代一样，就不再赘述了。
• Full GC：表示发生了 Full GC，Full GC=Minor GC+Major GC+Metaspace GC。所以后面可以看到 3 个区域的回收信息：PSYoungGen、ParOldGen、Metaspace。而且这 3 个区域对比非常明显，新生代全部回收掉了，老年代回收了一小部分，而方法区一点都没有回收掉，这也体现了 3 个区域中存储内容的区别。
• ParOldGen：表示 Parallel Old 收集器在回收老年代。
• Metaspace：表示的是方法区/元空间（JDK7是永久代）。

2.2 ParNew+CMS 日志分析

我们将垃圾收集器切换为 CMS，命令如下：

-XX:+UseConcMarkSweepGC

注意：CMS 是一款老年代收集器，使用这个参数后新生代默认会使用 ParNew 收集器。

将 CMS 垃圾收集器配置好之后重启服务，等待垃圾回收之后，打开 GC 日志如下：

前面3行应该都能看懂：

1. 第一行，打印的是当前所使用的 HotSpot 虚拟机及其对应版本号；
2. 第二行，打印的是操作系统相关的内存信息；
3. 第三行，打印的是当前 Java 服务启动后所配置的参数信息。可以看到垃圾收集器已经成功切到 ParNew 和 CMS。

首先我们来看一下 ParNew 的 Young GC 日志：

2024-04-20T23:25:16.823+0800: 2.236: [GC (Allocation Failure) 2024-04-20T23:25:16.825+0800: 2.237: [ParNew: 67200K->7459K(75584K), 0.0085634 secs] 67200K->7459K(243520K), 0.0108369 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 

• 这里的回收信息和上面 PS 的 GC 日志基本一样，只是新生代名称不一样，这里叫 ParNew。

下面我们看一下老年代垃圾收集器 CMS：

CMS 的相关知识

CMS 全程 Concurrent Mark Sweep，是一款并发的、使用标记-清除算法的垃圾回收器。该回收器是针对老年代垃圾回收的，是一款以获取最短回收停顿时间为目标的收集器，停顿时间短，用户体验就好。其最大特点是在进行垃圾回收时，应用仍然能正常运行。

CMS 整个过程分为 4 步：

1. 初始标记（initial mark）

   需要 Stop The World。标记 GC Root 对象，因为 GC Root 对象并不会很多，所以这个过程非常快。

2. 并发标记（concurrent mark）

   这个阶段可以和用户线程同时进行，也可以分为3步：

   （1）并发标记（CMS-concurrent-mask）

   主要是进行 GC Roots Tracing。就是说根据第1步中找到的 GC Root 对象，开始搜索，这个过程相比阶段1是比较慢的。

   （2）预清理（CMS-concurrent-preclean）

   这个阶段是为了并发标记之后发生了变化的对象。

   （3）可被终止的预清理（CMS-concurrent-abortable-preclean）

   跟预清理差不多，但是是可以被种植的，主要是为了尽可能分担下面第3步重新标记的工作，这个阶段会有一个 abort 触发条件。该阶段存在的目的是希望能发生一次 Young GC，这样就可以减少 Young 区对象的数量，降低重新标记的工作量，因为重新标记会扫描整个堆内空间。可以通过参数 -XX:CMSScavengeBeforeRemark 参数控制在重新标记前发生一次 Young GC，默认为 false。这个阶段发生的最大时间由 -XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime 控制，默认 5s。

3. 重新标记（remark）

   需要 Stop The World，这个阶段是为了修正在阶段2并发标记之后产生了变化的对象。

4. 并发清除（concurrent sweep）

   和用户线程同时进行，开始正式清除垃圾，在此阶段也会产生垃圾，产生垃圾后无法清除，只能等待下一次 GC。

我们主要看看老年代垃圾收集器 CMS 的 GC 日志，我们把一个完整的老年代回收日志复制出来：

// CMS Initial Mark：对应的是 CMS 工作机制的第1步——初始标记，主要是寻找 GC Root 对象。
// 30298K(86016K)：表示当前 CMS 区域已使用空间30298K，总容量86016K。
// 34587K(124736K)：表示当前 Java堆已使用空间34587K，总容量124736K。
// 0.0014342 secs：表示 CMS 初始标记阶段耗时约为0.0014342秒。
// [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]：表示操作系统统计这段时间内，用户态CPU耗时、内核态CPU耗时、实际耗时均为0。
2020-08-23T17:00:47.650+0800: 18.182: [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 30298K(86016K)] 34587K(124736K), 0.0014342 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
// CMS-concurrent-mark-start：对应的是 CMS 工作机制中的第2步的第1小步——并发标记。这个阶段主要是根据 GC Root 对象表里整个引用链。
2020-08-23T17:00:47.651+0800: 18.183: [CMS-concurrent-mark-start]
// 0.061/0.061 secs：表示该阶段持续的 CPU 时间和墙钟时间。
2020-08-23T17:00:47.712+0800: 18.244: [CMS-concurrent-mark: 0.061/0.061 secs] [Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.06 secs] 
// CMS-concurrent-preclean-start：对应的是 CMS 工作机制中的第2步的第2小步——预清理。
2020-08-23T17:00:47.712+0800: 18.244: [CMS-concurrent-preclean-start]
2020-08-23T17:00:47.714+0800: 18.245: [CMS-concurrent-preclean: 0.001/0.001 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
// CMS-concurrent-abortable-preclean-start：对应的是 CMS 工作机制中的第2步的第3小步——可被终止的预清理。
2020-08-23T17:00:47.714+0800: 18.246: [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]
// Young GC：在重新标记之前进行一次年轻代的垃圾回收，减少重新标记时的STW时间。
2020-08-23T17:00:48.143+0800: 18.674: [GC (Allocation Failure) 2020-08-23T17:00:48.143+0800: 18.674: [ParNew: 38720K->4111K(38720K), 0.0101415 secs] 69018K->38573K(124736K), 0.0102502 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.01 secs] 
2020-08-23T17:00:48.451+0800: 18.983: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.274/0.737 secs] [Times: user=0.94 sys=0.13, real=0.74 secs] 
// CMS Final Remark：对应的是 CMS 工作机制中的第3步——重新标记，此阶段需要STW。可以看到，在此阶段前发生了一次 Young GC，这是为了减少STW时间。
2020-08-23T17:00:48.451+0800: 18.983: [GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 23345 K (38720 K)]2020-08-23T17:00:48.451+0800: 18.983: [Rescan (parallel) , 0.0046112 secs]2020-08-23T17:00:48.456+0800: 18.987: [weak refs processing, 0.0006259 secs]2020-08-23T17:00:48.457+0800: 18.988: [class unloading, 0.0062187 secs]2020-08-23T17:00:48.463+0800: 18.994: [scrub symbol table, 0.0092387 secs]2020-08-23T17:00:48.472+0800: 19.004: [scrub string table, 0.0006408 secs][1 CMS-remark: 34461K(86016K)] 57806K(124736K), 0.0219024 secs] [Times: user=0.05 sys=0.01, real=0.02 secs] 
// CMS-concurrent-sweep：对应的是 CMS 工作集中的第4步——并发清除，并发清除垃圾。
2020-08-23T17:00:48.473+0800: 19.005: [CMS-concurrent-sweep-start]
2020-08-23T17:00:48.489+0800: 19.020: [CMS-concurrent-sweep: 0.015/0.015 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs] 
// CMS-concurrent-reset-start：重置线程。
2020-08-23T17:00:48.489+0800: 19.020: [CMS-concurrent-reset-start]
2020-08-23T17:00:48.492+0800: 19.023: [CMS-concurrent-reset: 0.003/0.003 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

2.3 G1 日志分析

首先，通过配置切换到 G1 垃圾收集器：

-XX:+UseG1GC

修改配置后需要重新启动服务，等待一次 GC 之后，打开 GC 日志文件内容如下：

通过前 3 行日志可以看到，目前程序已经成功切换到 G1 垃圾收集器了。我们找一次完成的 G1 日志进行分析：

// (young), 0.0029103 secs：表示发生 GC 的区域是 Young 区，总耗时时间为 0.0029103秒。
2020-08-23T18:44:39.787+0800: 2.808: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0029103 secs]
   // [Parallel Time: 1.9 ms, GC Workers: 4]：表示线程的并行时间是 1.9毫秒，垃圾回收并行的线程数是4。
   [Parallel Time: 1.9 ms, GC Workers: 4]
	  /** 接下来的几行描述了每个 GC 工作线程在各个阶段的工作情况。 */
	  // GC Worker Start (ms)：表示各工作线程开始工作的时刻，最小值、平均值、最大值、差异（Max-Min）。
      [GC Worker Start (ms): Min: 2807.7, Avg: 2807.8, Max: 2807.8, Diff: 0.1]
	  // Ext Root Scanning (ms)：表示扫描外部根（如全局变量、JNI引用等）的时间。
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.3, Avg: 0.6, Max: 0.8, Diff: 0.5, Sum: 2.2]
	  // Update RS (ms)：更新 Remembered Set（RS，记录对象引用关系的数据结构）的时间。
      [Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
         [Processed Buffers: Min: 0, Avg: 0.0, Max: 0, Diff: 0, Sum: 0]
	  // Scan RS (ms): 扫描 Remembered Set 的时间。
      [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
	  // Code Root Scanning (ms)：扫描代码根（如类元数据、方法表等）的时间。
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
	  // Object Copy (ms)：复制存活对象到新的内存区域的时间。
      [Object Copy (ms): Min: 0.9, Avg: 1.2, Max: 1.4, Diff: 0.5, Sum: 4.6]
	  // Termination (ms)：各工作线程完成任务后的终止协调时间。
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 2.5, Max: 4, Diff: 3, Sum: 10]
	  // GC Worker Other (ms)：除上述阶段外的其他工作时间。
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.2]
	  // GC Worker Total (ms)： 每个工作线程的总工作时间。
      [GC Worker Total (ms): Min: 1.7, Avg: 1.8, Max: 1.8, Diff: 0.1, Sum: 7.1]
	  // GC Worker End (ms)：各工作线程结束工作的时刻。
      [GC Worker End (ms): Min: 2809.5, Avg: 2809.5, Max: 2809.5, Diff: 0.0]
   // Code Root Fixup：修复代码根引起耗时。
   [Code Root Fixup: 0.0 ms]
   // Code Root Purge：清理代码根耗时。
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   // Clear CT：清除 Card Table（记录堆中哪些区域可能含有跨代引用）耗时。
   [Clear CT: 0.1 ms]
   // Other：其他操作（如CSet选择、引用处理等）的总耗时，详细列出各项操作的具体耗时。
   [Other: 1.0 ms]
      [Choose CSet: 0.0 ms]
      [Ref Proc: 0.8 ms]
      [Ref Enq: 0.0 ms]
      [Redirty Cards: 0.1 ms]
      [Humongous Register: 0.0 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.0 ms]
      [Free CSet: 0.0 ms]
   /** 堆内存变化 */
   // Eden区：GC前已使用空间6144.0KB，总容量也为6144.0KB；GC后已使用空间清零，总容量变为12.0MB。
   // Survivors区：GC前已使用空间为0B，GC后已使用空间变为1024.0KB。
   // 整个堆：GC前已使用空间6144.0KB，总容量126.0MB；GC后已使用空间1520.0KB，总容量不变。
   [Eden: 6144.0K(6144.0K)->0.0B(12.0M) Survivors: 0.0B->1024.0K Heap: 6144.0K(126.0M)->1520.0K(126.0M)]
 /** 操作系统统计 */
 // user：用户态CPU时间，即垃圾收集过程中花费在用户态代码上的时间。
 // sys：内核态CPU时间，即垃圾收集过程中花费在内核态代码上的时间。
 // real：实际流逝时间（wall clock time），即从垃圾收集开始到结束的真实时间。
 [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

注意： G1虽然在物理上取消了新生代和老年代的区域划分，但是逻辑上依然保留了，所以日志中还会显示 young，Full GC 会用 mixed 来表示。

三、GC 发生的原因

在 Java 中，GC 是由 JVM 自动完成的，根据 JVM 系统环境而定，所以时机是不确定的。当然，我们可以手动进行垃圾回收，比如调用 System.gc() 方法通知 JVM 进行一次垃圾回收，但是具体什么时刻运行也无法控制。也就是说 System.gc() 只是通知要回收，什么时候回收由 JVM 决定。

注意： 可能有些人会以为方法区是不会发生垃圾回收的，其实方法区也是会发生垃圾回收的，只不过大部分情况下，方法区发生垃圾回收之后效率不是很高，大部分内存都回收不掉，所以我们一般讨论垃圾回收的时候也只讨论堆内的回收。

一般有以下 5 种导致 GC 发生的原因：

3.1 Allocation Failure：新生代空间不足，触发 Minor GC

GC 日志如下：

2022-01-11T17:51:35.992-0800: 47.713: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 1280509K->89599K(1308160K)] 1396384K->217194K(1509376K), 0.0251936 secs] [Times: user=0.08 sys=0.01, real=0.02 secs]

Minor GC 触发的原因：新生代空间不足。

3.2 Metadata GC Threshold：元数据（方法区）空间不足，触发 Full GC

GC 日志如下：

2022-01-11T17:54:45.790-0800: 4.307: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 12761K->0K(497664K)] [ParOldGen: 15911K->18963K(108032K)] 28672K->18963K(605696K), [Metaspace: 34603K->34603K(1081344K)], 0.0401502 secs] [Times: user=0.16 sys=0.00, real=0.04 secs]

Full GC 触发的原因：元空间（方法区）空间不足。

3.3 Ergonomics：系统调用，触发 Full GC

GC 日志如下：

2022-01-11T17:54:53.979-0800: 12.496: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 49151K->0K(1077760K)] [ParOldGen: 91750K->95410K(221184K)] 140902K->95410K(1298944K), [Metaspace: 53259K->53259K(1097728K)], 0.1806514 secs] [Times: user=0.96 sys=0.01, real=0.19 secs]

Full GC 触发的原因：JVM为了优化系统性能和资源使用而自动发起的，JVM需要自动调节 GC 暂停时间和吞吐量之间的平衡。

3.4 System.gc()：手动调用，触发 Full GC

GC 日志如下：

2023-0½-31T12:34:56.789+0000: 123.456: [GC (System.gc()) [PSYoungGen: 4096K->1024K(10240K)] .jpg0K->5120K(20480K), 0.0013400 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

Full GC 触发的原因：程序调用了 System.gc() 函数。

注意： 当使用 System.gc() 时，它会建议（而不是强制）Java 虚拟机（JVM）执行一次垃圾回收。具体的垃圾收集类型取决于 JVM 的配置和当前的内存状态，不一定都是 Full GC。

四、实战：项目启动时速度很慢

当项目启动的时候，启动耗时特别长，这时打印 GC 日志如下：

其中，第一次 Full GC 及之前的 Young GC 日志如下：

2022-01-12T11:05:59.658-0800: 1.334: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 65536K->4358K(76288K)] 65536K->4374K(251392K), 0.0196609 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] 

2022-01-12T11:06:00.062-0800: 1.738: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 69894K->5059K(141824K)] 69910K->5147K(316928K), 0.0060396 secs] [Times: user=0.02 sys=0.01, real=0.00 secs] 

2022-01-12 11:06:00,193 main ERROR Console contains an invalid element or attribute "append"
  
2022-01-12T11:06:00.886-0800: 2.561: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 136131K->10741K(141824K)] 136219K->11359K(316928K), 0.0159439 secs] [Times: user=0.03 sys=0.01, real=0.02 secs] 

2022-01-12T11:06:00.958-0800: 2.634: [GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 23884K->7144K(272896K)] 24502K->7771K(448000K), 0.0063136 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] 

2022-01-12T11:06:00.965-0800: 2.640: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 7144K->0K(272896K)] [ParOldGen: 626K->7038K(88576K)] 7771K->7038K(361472K), [Metaspace: 20521K->20520K(1067008K)], 0.0280148 secs] [Times: user=0.10 sys=0.01, real=0.03 secs]

可以看到，当项目启动 1.3s 的时候，便开始触发 Minor GC 了。因为项目刚刚启动的时候，要加载很多类，随后 2.640 的时候便触发了一次 Full GC，触发的原因是元数据空间不足。元数据空间（20521K->20520K(1067008K)）消耗了 20M 了，垃圾回收之后，元数据空间基本上没有被回收，因为元数据保存的是类信息。我们知道 元数据默认空间大小是21M，如果空间不足会触发 Full GC，然后扩容。

第二次 Full GC 日志如下：

2022-01-12T11:06:04.538-0800: 6.214: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 11694K->0K(466944K)] [ParOldGen: 13317K->17995K(115200K)] 25011K->17995K(582144K), [Metaspace: 34079K->34079K(1079296K)], 0.0563024 secs] [Times: user=0.15 sys=0.00, real=0.06 secs]

在项目启动的第 6s，再次触发了 Full GC，原因也是元数据空间不足。这次元数据空间（34079K->34079K(1079296K)）消耗了 34M，垃圾回收完毕以后，也是基本没被回收。但是我们可以看出，元数据空间扩容了，从 21M 扩容到了 34M。

结合上面两次 Full GC 的情况来看，为了避免元数据空间扩容导致频繁 Full GC，我们可以在项目启动的时候提前设置好元数据空间的大小：

-XX:+MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M

我们重新配置参数，启动项目，可以看到 Full GC 的次数变少了，完整 JVM 配置参数如下所示：

‐Xloggc:./gc‐adjust‐%t.log -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M ‐XX:+PrintGCDetails -XX:+Print GCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps ‐XX:+PrintGCCause ‐XX:+UseGCLogFileRotation ‐XX:NumberOfGCLogFiles=10 ‐XX:GCLogFileSize=100M 

整理完毕，完结撒花~🌻

参考地址：

1.教你如何通过分析GC日志来进行JVM调优，https://cloud.tencent.com/developer/article/1745971
2.20.GC日志详解及日志分析工具，https://www.cnblogs.com/ITPower/p/15793047.html
3.GC日志解读，这次别再说看不懂GC日志了，https://juejin.cn/post/7029130033268555807
4.GC 日志分析，https://blog.csdn.net/chengqiuming/article/details/119292491
5.【JVM系列5】深入分析Java垃圾收集算法和常用垃圾收集器，https://blog.csdn.net/zwx900102/article/details/108180739