云上 JVM GC 日志输出困局：一场不可预知的故障探查

Java 17 升级后，我们遇到了一个棘手的问题：应用响应时间大幅增加，甚至出现超时。经过一番排查，我们发现罪魁祸首竟然是 JVM 输出的 GC 日志。

事情是这样的，为了方便管理和分析日志，我们的 k8s 运维团队将所有 pod 的 JVM 日志统一采集到 AWS CloudWatch Logs。这本来是一个很好的举措，却没想到给我们埋下了一个隐患。

Java 17 默认的 GC 日志级别是 info，这意味着每次 GC 都会输出一条日志。我们的应用属于 I/O 密集型，GC 非常频繁，导致大量的 GC 日志涌入 CloudWatch Logs。这些日志就像洪水一样，淹没了我们的日志系统，也拖慢了应用的性能。

我们是如何发现问题的呢？首先，我们在例行巡检中发现了应用响应时间异常。接着，我们查看了应用的监控指标，发现 CPU 和内存使用率都比较正常，但网络 I/O 却非常高。这让我们怀疑是日志输出的问题。

为了验证我们的猜想，我们登录到其中一个 pod，查看了 GC 日志。果然，GC 日志像瀑布一样不停地输出，每秒钟都有数百条。这些日志大多是 Young GC、Minor GC 等低级别的 GC 信息，对我们来说没什么价值，却占据了大量的网络带宽和磁盘空间。

找到问题根源后，我们立即采取了行动。首先，我们将 GC 日志级别调整为 warn，这样只有发生 Full GC 时才会输出日志。其次，我们使用了 Logback 日志框架，并配置了异步日志输出。异步日志输出可以避免日志输出阻塞 JVM，从而提高应用的性能。

经过这两项调整，应用的响应时间恢复了正常，超时问题也消失了。我们终于松了一口气。

这次故障给我们上了宝贵的一课。我们意识到，日志输出的优化至关重要，尤其是在云环境下。GC 日志虽然可以帮助我们分析 JVM 的运行状况，但过多的 GC 日志会对应用性能造成严重影响。

除了调整 GC 日志级别和使用异步日志输出外，我们还采取了一些其他的优化措施。比如，我们使用了日志聚合平台来统一管理和查询不同应用的日志，使用了日志分析工具来挖掘日志中的潜在问题和优化点，并定期回顾日志输出，及时发现和调整不必要的日志输出。

通过这次故障的排查和优化，我们不仅解决了应用卡顿的问题，还积累了宝贵的经验。我们总结了以下最佳实践，希望能帮助大家避免类似的故障：

• 合理配置 GC 日志级别： 不要一股脑地将 GC 日志级别设置为 info，要根据应用的实际情况选择合适的级别。
• 使用异步日志输出： 异步日志输出可以有效避免日志输出阻塞 JVM，提高应用性能。
• 使用日志聚合平台： 日志聚合平台可以方便地管理和查询不同应用的日志，提高运维效率。
• 使用日志分析工具： 日志分析工具可以帮助我们挖掘日志中的潜在问题和优化点，提升应用的稳定性和性能。
• 定期回顾日志输出： 定期回顾日志输出，可以及时发现和调整不必要的日志输出，避免浪费资源。

希望我们的经验分享能够帮助大家更好地管理和优化日志输出，提升应用的性能和稳定性。

常见问题及其解答

1. 如何调整 GC 日志级别？

可以通过 JVM 参数 -Xlog:gc:<level> 来调整 GC 日志级别，其中 <level> 可以是 off、error、warning、info、debug、trace。例如，将 GC 日志级别设置为 warn，可以使用参数 -Xlog:gc:warn。

2. 如何配置异步日志输出？

可以使用 Logback、Log4j 2 等日志框架来配置异步日志输出。以 Logback 为例，可以在配置文件中添加 AsyncAppender 来实现异步日志输出。

3. 有哪些常用的日志聚合平台？

常用的日志聚合平台有 Elasticsearch、Splunk、Graylog 等。

4. 有哪些常用的日志分析工具？

常用的日志分析工具有 Kibana、Grafana、Logstash 等。

5. 如何定期回顾日志输出？

可以定期查看日志聚合平台上的日志数据，分析日志量、错误率等指标，发现异常情况并及时调整日志输出策略。也可以使用日志分析工具来设置告警规则，当日志输出出现异常时自动触发告警。