java应用程序中长时间的gc“同步”阶段可能由多种因素引起，其中之一是jvm内部的“空闲监视器”过多。本文将深入探讨java监视器（锁）的薄锁与胖锁机制，解释锁膨胀与降级过程，并明确“空闲监视器”的定义及其如何影响gc性能。同时，文章还将提供诊断这类问题的策略，并指出其他常见的gc同步阶段延迟原因，强调通过安全点（safepoint）分析进行系统性排查的重要性。
Java监视器基础：薄锁与胖锁
Java中的每个对象都可以作为监视器（Monitor），通过synchronized关键字实现线程间的互斥访问。为了优化性能，JVM对监视器的实现采用了两种主要状态：薄锁（Thin Lock）和胖锁（Fat Lock）。
薄锁 (Thin Lock) 当一个对象首次被用作监视器时，它通常处于薄锁状态。在这种状态下，锁的信息（如是否被锁定、哪个线程持有）直接存储在对象头部的几个特定位中。当一个线程尝试获取一个处于薄锁状态且未被锁定的监视器时，JVM会使用原子操作（如CAS，Compare-And-Swap）来尝试将其标记为已锁定并由当前线程持有。如果成功，线程将获得锁并继续执行。薄锁的优点在于开销极低，因为它不涉及额外的内存分配和复杂的数据结构。
胖锁 (Fat Lock) 如果一个线程尝试获取一个已经被锁定的薄锁，就会发生锁竞争。此时，薄锁无法满足需求，因为对象头部的位不足以存储等待队列、等待通知机制等复杂状态。JVM会将薄锁“膨胀”成胖锁。胖锁是一个独立的、复杂的C++数据结构（通常是ObjectMonitor），它包含了等待队列、竞争计数器以及其他管理锁状态所需的信息。锁膨胀（Lock Inflation）是一个相对昂贵的操作，因为它涉及内存分配和数据结构的初始化。一旦锁膨胀为胖锁，其获取和释放操作通常比薄锁更复杂，开销也更大。
空闲监视器与锁降级
为了平衡性能和资源利用，JVM会尝试将不再有竞争的胖锁“降级”回薄锁，这一过程称为锁降级（Lock Deflation）。然而，JVM不会在锁被释放后立即进行降级，因为如果很快再次发生竞争，又需要重新膨胀，这会带来不必要的开销。
空闲监视器（Idle Monitors）指的就是那些当前处于胖锁状态，但既未被任何线程持有，也没有任何线程在其等待队列中等待获取的监视器。这些胖锁是“空闲”的，理论上可以被降级回薄锁以节省资源。
JDK-8153224这个bug报告中提到的“空闲监视器”问题，正是指当系统中存在大量此类空闲的胖锁时，JVM内部负责扫描和降级这些锁的机制可能会在GC的“同步”（Safepoint Sync）阶段消耗大量时间。这是因为GC在进入安全点时需要停止所有应用线程，而锁降级机制的扫描可能也是在安全点期间进行的，导致整个GC同步阶段被拉长，进而影响应用程序的响应时间。
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诊断与排查策略
直接获取系统中“空闲监视器”的具体数量通常是困难的，JVM并未提供直接的API来暴露这一内部状态。因此，排查这类问题需要从应用层面和JVM诊断工具入手：
评估应用场景 首先，需要评估应用程序是否存在大量线程在高频次地竞争大量不同的锁的场景。例如，如果应用设计中存在数千个线程和数十万个需要同步的对象，那么出现大量空闲监视器的可能性就比较高。这种极端情况可能导致大量的锁膨胀和随后的降级需求。
分析GC日志和安全点日志 如果观察到GC“同步”阶段耗时过长，应详细分析GC日志（例如，通过-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimes -XX:+PrintSafepointStatistics等JVM参数开启）。特别是安全点日志（Safepoint Log），它会记录JVM进入安全点所花费的时间，以及各个阶段（如“sync”阶段）的耗时。如果“sync”阶段耗时异常，且没有其他明显原因，可以考虑是否与空闲监视器有关。
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排查其他常见安全点延迟原因 在深入探究空闲监视器之前，应首先排除其他更常见的导致安全点同步延迟的因素，这些因素包括：
- 长运行循环 (Long-running loops)：应用程序中的某些线程可能正在执行非常长的计算循环，导致它们难以在短时间内响应安全点请求。
- 耗时的 System.arraycopy() 调用：System.arraycopy() 在某些情况下可能会被JVM优化为原生代码，但如果操作的数据量巨大，也可能导致长时间的执行，从而延迟线程到达安全点。
- 大量处于 RUNNING 状态的线程：如果系统中有大量的线程同时处于运行状态，JVM需要更多时间来协调所有线程到达安全点。
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进行安全点分析与线程栈追踪 当GC“同步”阶段出现异常时，最有效的诊断方法之一是进行安全点分析。这通常涉及到在JVM进入安全点期间，周期性地捕获所有线程的栈轨迹（例如，使用jstack -l
命令）。通过分析这些栈轨迹，可以识别哪些应用程序线程在安全点期间耗时最长，以及它们当时正在执行什么操作。这有助于定位是特定业务逻辑、I/O操作还是其他原因导致了延迟。 例如，如果安全点日志显示“sync”阶段耗时过长，并且在安全点期间捕获的线程栈中，发现大量线程都停留在与锁管理相关的JVM内部方法上，那么“空闲监视器”问题就可能是一个重要的嫌疑犯。
总结
“空闲监视器”是Java虚拟机内部锁优化机制的一个产物，其数量过多可能导致GC的“同步”阶段耗时增加，进而影响应用程序性能。虽然直接监测空闲监视器数量具有挑战性，但通过理解JVM的薄锁与胖锁机制、锁膨胀与降级过程，结合对GC日志和安全点日志的细致分析，以及排除其他常见的安全点延迟因素，可以逐步定位并解决这类性能问题。最终，深入的应用程序设计审查和系统性的安全点分析是诊断和优化这类JVM内部性能瓶颈的关键。
