首先既然需要调优那么我们的系统肯定是出现了一些问题。
可能会有现象：Tp99分钟响应时间超过300ms,Tp999的毛刺很多，系统率可用率下降。
先排除应用代码导致，上游接口的问题，中间件的问题
评判 GC 的两个核心指标：
- 延迟（Latency）： 也可以理解为最大停顿时间，即垃圾收集过程中一次 STW 的最长时间，越短越好，一定程度上可以接受频次的增大，GC 技术的主要发展方向。
- 吞吐量（Throughput）： 应用系统的生命周期内，由于 GC 线程会占用 Mutator 当前可用的 CPU 时钟周期，吞吐量即为 Mutator 有效花费的时间占系统总运行时间的百分比，例如系统运行了 100 min，GC 耗时 1 min，则系统吞吐量为 99%，吞吐量优先的收集器可以接受较长的停顿。
目前各大互联网公司的系统基本都更追求低延时，避免一次 GC 停顿的时间过长对用户体验造成损失，衡量指标需要结合一下应用服务的 SLA，主要如下两点来判断：
重点需要关注的几个GC Cause：
System.gc()： 手动触发GC操作。CMS： CMS GC 在执行过程中的一些动作，重点关注 CMS Initial Mark 和 CMS Final Remark 两个 STW 阶段。Promotion Failure： Old 区没有足够的空间分配给 Young 区晋升的对象（即使总可用内存足够大）。Concurrent Mode Failure： CMS GC 运行期间，Old 区预留的空间不足以分配给新的对象，此时收集器会发生退化，严重影响 GC 性能，下面的一个案例即为这种场景。GCLocker Initiated GC： 如果线程执行在 JNI 临界区时，刚好需要进行 GC，此时 GC Locker 将会阻止 GC 的发生，同时阻止其他线程进入 JNI 临界区，直到最后一个线程退出临界区时触发一次 GC。
3.2 判断是不是 GC 引发的问题？
到底是结果（现象）还是原因，在一次 GC 问题处理的过程中，如何判断是 GC 导致的故障，还是系统本身引发 GC 问题。这里继续拿在本文开头提到的一个 Case："GC 耗时增大、线程 Block 增多、慢查询增多、CPU 负载高等四个表象，如何判断哪个是根因？"，笔者这里根据自己的经验大致整理了四种判断方法供参考：
- 时序分析： 先发生的事件是根因的概率更大，通过监控手段分析各个指标的异常时间点，还原事件时间线，如先观察到 CPU 负载高（要有足够的时间 Gap），那么整个问题影响链就可能是：CPU 负载高 -> 慢查询增多 -> GC 耗时增大 -> 线程Block增多 -> RT 上涨。
- 概率分析： 使用统计概率学，结合历史问题的经验进行推断，由近到远按类型分析，如过往慢查的问题比较多，那么整个问题影响链就可能是：慢查询增多 -> GC 耗时增大 -> CPU 负载高 -> 线程 Block 增多 -> RT上涨。
- 实验分析： 通过故障演练等方式对问题现场进行模拟，触发其中部分条件（一个或多个），观察是否会发生问题，如只触发线程 Block 就会发生问题，那么整个问题影响链就可能是：线程Block增多 -> CPU 负载高 -> 慢查询增多 -> GC 耗时增大 -> RT 上涨。
- 反证分析： 对其中某一表象进行反证分析，即判断表象的发不发生跟结果是否有相关性，例如我们从整个集群的角度观察到某些节点慢查和 CPU 都正常，但也出了问题，那么整个问题影响链就可能是：GC 耗时增大 -> 线程 Block 增多 -> RT 上涨。
不同的根因，后续的分析方法是完全不同的。如果是 CPU 负载高那可能需要用火焰图看下热点、如果是慢查询增多那可能需要看下 DB 情况、如果是线程 Block 引起那可能需要看下锁竞争的情况，最后如果各个表象证明都没有问题，那可能 GC 确实存在问题，可以继续分析 GC 问题了。
比如：
- IO 交互型： 互联网上目前大部分的服务都属于该类型，例如分布式 RPC、MQ、HTTP 网关服务等，对内存要求并不大，大部分对象在 TP9999 的时间内都会死亡， Young 区越大越好。
- MEM 计算型： 主要是分布式数据计算 Hadoop，分布式存储 HBase、Cassandra，自建的分布式缓存等，对内存要求高，对象存活时间长，Old 区越大越好。
应用soa：年轻代越大越好
后台还有定时任务系统，那么这个old区越大越好
java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep ParallelGCThread
通过命令查看参数： java -XX:+PrintFlagsFinal --version | grep 参数关键字，来查看当前参数是否被使用
明确一点
并发标记线程数字只有在 CMS，G1和zgc有使用
-XX:ParallelGCThreads={value} 这个参数是指定并行 GC 线程的数量，一般最好和 CPU 核心数量相当。默认情况下，当 CPU 数量小于8， ParallelGCThreads 的值等于 CPU 数量，当 CPU 数量大于 8 时，则使用公式：ParallelGCThreads = 8 + ((N - 8) * 5/8) = 3 +（（5*CPU）/ 8）；同时这个参数只要是并行 GC 都可以使用，不只是 ParNew。
由于GC操作会暂停所有的应用程序线程，JVM为了尽量缩短停顿时间就必须尽可能地利用更多的CPU资源。这意味着，默认情况下，JVM会在机器的每个CPU上运行一个线程，最多同时运行8个。一旦达到这个上限，JVM会调整算法，每超出5/8个CPU启动一个新的线程。所以总的线程数就是（这里的N代表CPU的数目）：ParallelGCThreads = 8 + ((N - 8) * 5/8) 有时候使用这个算法估算出来的线程数目会偏大。如果应用程序使用一个较小的堆（譬如大小为1 GB）运行在一个八颗CPU的机器上，使用4个线程或者6个线程处理这个堆可能会更高效。在一个128颗CPU的机器上，启动83个垃圾收集线程可能也太多了，除非系统使用的堆已经达到了最大上限。