一、GPT4o
根据你提供的 JVM 参数和 GC 日志，几乎一直不断的 GC 和偶尔出现的 Full GC 可以归结于以下几个原因：

频繁的 Minor GC （ ParNew GC ）：
日志中显示，ParNew GC 频繁发生，并且每次都出现 promotion failed ，这意味着在 Minor GC 过程中，无法将新生代中的对象提升到老年代。
新生代的大小为 5 GB (-Xmn5g)，每次 GC 都在接近这个大小时触发，这说明对象在新生代中存活时间较长，无法被及时回收。
老年代的不足：
你使用的是 CMS GC （ Concurrent Mark-Sweep ），老年代大小为 5 GB (-Xmx10g 和 -Xmn5g ，所以老年代也是 5 GB ）。
CMS GC 的一个特点是，当老年代空间不足时，会触发 promotion failed ，这会导致 Minor GC 失败，并最终触发 Full GC 。
Full GC 触发：
在日志中可以看到 Full GC 发生的时间点，例如 2024-05-21T18:48:34.559+0800: 371922.033 ，这是因为在频繁的 Minor GC 过程中，老年代的空间不足以容纳新生代中提升的对象，因此触发了 Full GC 。
Full GC 的时间较长（例如 5.887 秒），这会导致应用暂停较长时间。
CMS GC 的配置：
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 表示当老年代使用达到 75% 时，CMS GC 开始标记和清理。
但是，日志显示老年代几乎一直在 2231900K 附近（约 2.1 GB ），这意味着老年代没有足够的空间进行对象提升，导致频繁的 promotion failed 和 Full GC 。
解决方案建议
增加堆内存：
尝试增加堆的最大大小（-Xmx ）和新生代大小（-Xmn ），例如 -Xmx12g -Xmn6g ，以增加老年代和新生代的空间。
调整 CMS GC 参数：
增大 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 的值，例如 85 或 90 ，让 CMS GC 更早地开始清理，以确保老年代有足够的空间。
考虑使用 -XX:+CMSScavengeBeforeRemark 选项，在 remark 之前进行一次 Minor GC ，减少老年代的压力。
优化应用的内存使用：
检查应用代码，优化内存分配和对象生命周期，减少长时间驻留在新生代和老年代的对象。
使用内存分析工具（如 VisualVM 或 YourKit ）进行分析，找出内存泄漏或不合理的对象持有。
调整 Survivor 区的大小：
通过调整 -XX:SurvivorRatio 来优化 Survivor 区的大小，确保对象在新生代能够有足够的空间进行复制和提升。
通过以上调整，可以减少频繁的 Minor GC 和 Full GC ，提升应用的性能和响应时间。
二、Claude3-Opus
根据您提供的 JVM 参数和 GC 日志，我可以看到以下几点：

1. 您使用的是 CMS (Concurrent Mark Sweep) 垃圾收集器，新生代和老年代的比例为 1:1 ，新生代中 Eden 和 Survivor 的比例为 8:1:1 。

2. 应用程序的堆内存设置为 10GB ，其中新生代为 5GB ，老年代为 5GB 。

3. GC 日志显示，应用程序频繁发生 Minor GC (ParNew)，几乎每次 Minor GC 都会发生 promotion failed ，即 Survivor 区域不足以容纳所有的存活对象，需要将对象提前晋升到老年代。

4. 在 Minor GC 后，紧接着会触发 Full GC (CMS)，CMS 会对老年代进行垃圾回收。但 CMS 回收后，老年代的使用量几乎没有减少，说明老年代中的大部分对象都是存活的，无法被回收。

5. 虽然没有发生 OOM ，但频繁的 Full GC 会导致应用的响应时间变长，吞吐量下降。

产生这种现象的原因可能有以下几点：

1. 应用程序中存在大量的长期存活对象，这些对象在 Minor GC 时会被频繁地复制和提升到老年代，导致老年代的使用量快速增长。

2. 新生代的空间设置得不够大，导致 Minor GC 的频率非常高。可以适当增加新生代的大小 (-Xmn) 来减少 Minor GC 的频率。

3. 老年代的空间利用率已经非常高，可能接近 CMS 的启动阈值 (-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction)。您可以适当调高这个阈值，以延迟 CMS 的触发时机。

4. 如果可能的话，您可以尝试使用 G1 垃圾收集器来替代 CMS ，G1 在应对大堆、长时间运行的应用程序方面表现更好。

总之，您需要进一步分析应用程序的对象生命周期和内存使用情况，找出导致老年代快速填满的原因，并相应地调整 JVM 参数和优化应用程序。同时，密切关注 GC 日志，确保不会发生 OOM 或过长的 GC 暂停时间。

需求的人少，没有规模效应，成本就下不来

没放，但是可以提前居家办公 3 天

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