所有现代编程语言（例如 Golang、Node.js、Java、.NET、Python 等）都会进行自动垃圾收集，以从内存中删除未引用的对象。虽然这种自动垃圾收集为开发人员提供了便利，但它可能会付出代价：过多的 CPU 消耗。用于垃圾收集的恒定周期会导致一些副作用：

应用程序性能下降：由于 CPU 周期不断被用于垃圾回收，因此整个应用程序的性能将受到影响。增加云托管成本：它会增加云托管成本，增加云服务器的配置。

在本文中，我们深入研究了五种有效的策略，可以帮助缓解这种担忧，使开发人员能够优化应用程序性能并减轻对托管费用的影响。

在学习减少垃圾收集器造成的 CPU 消耗的策略之前，需要了解垃圾收集器消耗了多少 CPU。本文重点介绍了如何确定应用程序中垃圾收集器消耗的 CPU 量。

减少垃圾收集器 CPU 消耗的 5 个策略1. GC日志分析与调优

减少自动垃圾收集造成的 CPU 消耗的一种有效策略是分析 JVM 生成的 GC 日志并相应地微调垃圾收集过程。GCeasy 和 yCrash 等工具可以分析 GC 日志，帮助深入了解垃圾收集器的行为并识别优化机会。

通过研究 GC 日志，可以识别频繁的完整垃圾收集周期或长时间暂停时间等模式。此信息可作为调整垃圾收集参数以提高 CPU 利用率的指南。此外，许多垃圾收集器提供特定的JVM 参数，允许控制它们的行为。这些参数包括堆大小、年轻一代与老一代比率、垃圾收集线程计数等的设置。

通过尝试这些 JVM 参数的不同组合，我们可以找到适合的应用程序的最佳配置。

2. 切换GC算法

减少自动垃圾收集引起的 CPU 消耗的另一个有价值的策略是评估选择的编程语言中可用的不同垃圾收集 (GC) 算法并在其之间进行切换。例如，在Java（openJDK）中，有六种主要的GC算法：Serial、Parallel、Concurrent Mark & Sweep、G1、Z GC和Shenandoah。

每个 GC 算法都有自己的性能特征，包括 CPU 消耗和暂停时间，具体取决于应用程序的工作负载。通过进行彻底的分析并了解应用程序的具体要求，可以确定可显着降低 CPU 消耗的替代 GC 算法。通过切换到更合适的GC算法，可以潜在地减轻CPU资源的负担并提高整体应用程序性能。

3. 最小化对象创建率

自动垃圾收集导致 CPU 消耗的一个关键因素是在应用程序中创建过多的对象。由于低效的编程代码，使现代应用程序通常会生成大量对象。为了缓解这种情况，必须优化代码并减少不必要的对象创建。考虑以下策略：

内存分析：使用 HeapHero、yCrash 或 Profile 等内存分析工具来识别代码中生成过多对象的区域。通过分析内存使用模式，可以查明需要优化的代码段。对象池：实施对象池技术来重用对象而不是创建新对象。这种方法可以显着减少对象分配和释放的开销。不可变对象：尽可能使用不可变对象。不可变对象不需要修改，可以安全地共享，从而无需频繁创建对象。StringBuilder 用法：在需要字符串连接的场景中，使用 StringBuilder 或类似的高效字符串操作机制。这有助于避免创建多个中间字符串对象。集合容量：为集合设置适当的初始容量，以避免频繁调整大小，从而导致不必要的对象创建。

请记住，应该仔细优化对象创建，以保持代码的可读性和可维护性。针对代码库关键部分的平衡方法可以在减少自动垃圾收集引起的 CPU 消耗方面产生最佳效果。

4. 更改堆大小

修改堆大小会对垃圾收集引起的 CPU 消耗产生重大影响。不适当的堆大小可能会导致频繁的垃圾收集周期或更长的收集时间，从而导致 CPU 利用率增加。

请考虑以下策略来优化堆大小：

增加堆大小：如果应用程序经常遇到垃圾收集暂停或 CPU 使用率较高的情况，则增加堆大小会有所帮助。更大的堆允许在触发垃圾收集之前将更多对象驻留在内存中，从而减少收集周期的频率。减小堆大小：相反，如果应用程序的内存占用量较低且垃圾收集周期不频繁，则减小堆大小可能会有所帮助。较小的堆需要较少的垃圾收集时间，从而减少 CPU 消耗。堆优化策略：一些 JVM 提供自动堆大小调整算法，称为堆自动策略。这些算法根据应用程序的行为动态调整堆大小。尝试启用堆策略，以允许 JVM 自动优化堆大小。

逐步调整堆大小并监视对垃圾收集行为和 CPU 利用率的影响。找到最适合应用程序内存需求并最大限度降低 CPU 消耗的平衡点。

5. 扩展容器/ECS实例

增加运行应用程序的容器实例或 ECS 实例的数量可以成为减少垃圾收集导致的 CPU 消耗的策略。通过将工作负载分配到多个实例，可以减少垃圾收集对各个实例的影响，从而提高整体性能。缩放实例时请考虑以下几点：

负载分配：在多个实例之间均匀分配流量，防止单个实例负担过重。负载平衡机制（例如循环或加权负载平衡）可以帮助实现这种分布。水平扩展：不要通过向单个实例添加更多资源来垂直扩展，而是选择通过添加更多实例来进行水平扩展。这种方法可以更好地利用资源并减少单个实例的压力。监控和自动扩展：实施监控系统来跟踪 CPU 利用率和其他相关指标。使用云平台提供的自动伸缩功能，根据预定义的阈值自动添加或删除实例。这可确保实例数量根据工作负载动态调整，优化资源分配并最大限度地减少 CPU 消耗。

值得注意的是，扩展实例会产生额外的托管成本。在确定最佳实例数量时，请考虑性能改进和相关费用之间的平衡。

结论

减少自动垃圾收集引起的 CPU 消耗对于提高应用程序性能和最大限度降低托管成本至关重要。然而，在将所讨论的策略部署到生产环境中之前，进行试验并监控其实施情况非常重要。