Java 8最快的垃圾收集器是什么?

OpenJDK 8 有多种 GC(Garbage Collector)算法,如 Parallel GC、CMS 和 G1。哪一个才是最快的呢?如果在 Java 9 中将 Java 8 默认的 GC 从 Parallel GC 改为 G1 (目前只是建议)将会怎么样呢?让我们对此进行基准测试。

基准测试方法

运行相同的代码六次,每次使用不同的VM参数(-XX:+UseSerialGC, -XX:+UseParallelGC, -XX:+UseConcMarkSweepGC, -XX:ParallelCMSThreads=2, -XX:ParallelCMSThreads=4, -XX:+UseG1GC)。

每次运行大概花费55分钟。

其它VM参数:-Xmx2048M -server

OpenJDK版本:1.8.0_51(当前最新的版本)

软件:Linux version 4.0.4-301.fc22.x86_64

硬件:Intel? Core? i7-4790 CPU @ 3.60GHz

每次运行13个?OptaPlanner?规划问题方案。每次运行时间为5分钟。前30秒用于JVM预热,不计算在内。

解决规划问题不涉及 IO (除了启动时需要几毫秒来加载输入信息)。单个 CPU 使用完全饱和。通常会创建许多存活时间很短的对象,GC 之后就会回收这些对象。

衡量标准可以是计算每毫秒的得分,越高越好。计算一个拟议规划解决方案是一个不可小觑的问题:涉及到大量的计算,包括每个实体与其他所有实体的冲突检测。

为了能在本地重复运行这些基准测试,可以从源码进行构建,然后运行主类 GeneralOptaPlannerBenchmarkApp。

基准测试结果

执行结果

为了方便查看,我已经对每种 GC 与 Java 8 默认 GC(Parallel GC)进行了比较。

结果非常清楚:默认(Parallel GC)是最快的

原始基准测试数据

相对基准测试数据

Java 9 默认应该为 G1 吗?

有一种提议是在 OpenJDK9 的服务器端使用 G1 作为默认 GC。我第一反应就是拒绝该提议:

G1 的平均值要慢17.60%

G1 在每个数据集用例下都比较慢。

在最大数据集(Machine Reassignment B10)下,表现比其它数据集都要差,G1 慢了34.07%。

如果在开发机和服务器之间采用不同的默认 GC,则开发者基准测试的可信度就会下降。

另一方面,存在几个需要注意的细节:

G1 关注是 GC 暂停的问题,而不是吞吐量。对于这些用例(计算量比较大),GC 暂停时长基本没影响。

这是一个(基本是)单线程的基准测试。并行解决多个问题或采用多线程解决的基准测试,结果可能不同。

G1 推荐的堆内存至少是 6GB。而这次基准测试的堆内存是 2GB,即使在最大数据集(Machine Reassignment B10)也只需要这么多内存。

海量计算只是 OpenJDK 的诸多功能中的一个:这是在社区广泛争论的一个问题。如果有其他方面(如网站服务)的证明,可能值得改变默认GC。但是,请首先向我展示你实际项目的基准测试。

结论

在 Java 8 中,对 OptaPlanner 用例来说,默认 GC(Parallel GC)通常情况是最好的选择。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 213,047评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,807评论 3 386
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,501评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,839评论 1 285
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,951评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,117评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,188评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,929评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,372评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,679评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,837评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,536评论 4 335
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,168评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,886评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,129评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,665评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,739评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容