这里没有计算 GC 暂停时间对应用程序的影响，而是查看生成的垃圾数量。应用程序性能的一个最佳 指标是应用程序生成的垃圾的数量：生成的垃圾越多，则应用程序必须执行的工作也就越多，原因垃圾是 应用程序工作的负作用。由于收集了所有生成的垃圾，因此生成垃圾的数量与垃圾收集器收集的垃圾数量 完全相同。

您可以绘制收集的垃圾数量的图形，方法是从 EVTK 的 VGC Data 菜单中选择 Amount freed。Report 选项卡上的图形 显示了有关在运行期间所收集的平均垃圾数量和总垃圾数量的统计信息。 平均释放数量 并不能表示最佳性能；如果占用非常稳定，则每次收集释放的数量也可能非常稳定。但是，如果应用程序 执行得非常好，则当应用程序在更短的时间内执行更多的工作，收集的频率可能会随之增加。因此，在固 定的时间段内，释放的总数量可以很好地表示性能。如果在固定的时间段内没有收集日志，则放大该设置 的时间段将确保只显示该时间段的总数量。

更好的性能指示器是 GC 的速率，因为即使您对不具备相同时间的日志进行比较，它仍然非常有意义 。该速率显示在 Report 选项卡顶部的表中。（如果未显示表，则尝试在 VGC Data 菜单中启用 Summary 。）让 GC 拥有较高的速率意味着应用程序在较短的时间内做完更多的工作 — 这是好事！

考虑前面固定堆的示例。平均暂停时间造成了有关 GC 执行性能的假象。但是，如果您看一看 GC 的 速率，便可以看出对于固定的堆来说这是较高的速率。例如，两个 optthruput 运行的比较，如图 19 所 示，其速率比提前设置堆大小时的速率高出 12%：

图 19. 垃圾收集速率的摘要视图

IBM的Java诊断，第2部分(14)

您还可以将 GC 的速率看作是垃圾生成的速率。乍看起来，垃圾生成似乎是一件坏事，并且应该尽量 减少为好。生成垃圾多的应用程序可能比生成垃圾少的应用程序性能更差，这是正确的。因为应用程序花 费太多精力在垃圾收集器上 — 但并不总是这样。例如，对象轮询会减少应用程序生成的垃圾数量，但严 重降低了垃圾收集的性能。通常，持有可以丢弃的对象引用会减少生成的垃圾数量，但是这样会损害 GC 。如果您适当地限制了变量的范围并且减少实例变量的使用，则可以减少此类对象保留。

如果应用程序负载不足 — 即它没有足够的工作可做 —， 则 GC 的速率不可作为良好的性能指示器 ，因为如果没有工作可做，速率将会下降。例如，如果所有客户机都断开连接，服务器将不会生成大量垃 圾，但是这并不意味着需要调整服务器。总之，当应用程序工作负载不足时，可能不需要进行大量调整。 如果目标是加快各个事务的速度，则在某段事务上放大 GC 日志将会提供合适的信息。

估计应用程序响应时间

与应用程序吞吐量相比，如果您更关心应用程序响应时间又会怎样呢？那么假设详细 GC 暂停时间是 应用程序响应时间的最佳指示器。但这只在某些时候是正确的，并且只有一半的正确性，因此您需要对暂 停时间仔细推断。如果应用程序工作负载不足，则最大暂停时间将与最大响应时间有关。但是，通常平均 响应时间与吞吐量成正比。 因此，与具有短暂停时间的策略（如 optavgpause）相比，具有较长暂停时 间的策略（如 optthruput）实际上可能给出更低 的平均响应时间

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