java进程里GC线程数为什么会那么多？

我在本地跑程序时，一个进程里用jstack查看发现GC task thread和C1 CompilerThread2才三个，现在换了个环境，这个
GC task thread和C1 CompilerThread2就飙升到了十几个？

GC (garbage collection) 线程数量可能会因环境和应用配置而有所不同。在某些情况下，增加 GC 线程数量可以提高垃圾收集的效率。例如，在多核系统上，使用多个 GC 线程可以利用多核的优势，提高垃圾收集的性能。同时，在运行环境资源受限时，使用更多的 GC 线程也可能会导致性能下降。

C1 CompilerThread2是HotSpot 虚拟机中的编译线程，主要负责将字节码编译成本地机器码，以提高运行效率。在一个线程里面多出现C1 CompilerThread2 可能是因为运行环境的不同导致的。

建议查看应用程序的配置文件和运行环境的配置，以确定是否有特定的设置导致了 GC 线程和编译线程数量的变化。

问题：这个GC和C1的线程数默认配置是根据什么配置的？
Java Virtual Machine (JVM) 会根据系统的可用资源来自动配置 GC 和 C1 线程的数量。

对于 GC 线程，默认配置通常为每个可用 CPU 核心一个线程。例如，在 4 核 CPU 上，默认配置会启动 4 个 GC 线程。但是这个配置是可以更改的，可以通过配置JVM参数来指定。

对于 C1 编译线程，默认配置通常为 1 个线程。这个配置也可以通过配置JVM参数来指定。

在某些情况下，由于系统资源受限，JVM 可能会自动调整 GC 和 C1 线程的数量。例如，在内存不足时，JVM 可能会减少 GC 线程的数量来避免内存溢出。

问题：我设置了-XX:ConcGCThreads=n 发现没有生效，-XX:CICompilerCount=n这个生效了请问这是什么原因呀
-XX:ConcGCThreads 和 -XX:CICompilerCount 是 JVM 参数，用于配置 GC 线程数量和编译线程数量。

如果你设置了 -XX:ConcGCThreads 参数，但是没有生效，可能是因为该参数并不适用于你使用的 GC 算法。例如，-XX:ConcGCThreads 参数仅适用于CMS(Concurrent Mark Sweep) GC算法。如果你使用的是其他算法(如 G1 GC)，则需要使用不同的参数来配置 GC 线程数量。

如果你使用的是-XX:CICompilerCount 这个参数却生效了，可能是因为你使用的编译器支持这个参数。

建议你检查你使用的 GC 算法是否支持 -XX:ConcGCThreads 参数，并查看相关文档来了解更多关于配置 GC 线程数量的信息。

问题：CPU核心如果为1，是不是就只会起一个GC线程呀？还有 C1线程是根据什么来决定
如果 CPU 核心数量为 1，那么 JVM 默认会启动 1 个 GC 线程。这是因为在单核 CPU 上，使用多个 GC 线程可能不会带来额外的性能提升。

C1编译线程的数量是根据-XX:CICompilerCount参数来决定的。这个参数的默认值是1。如果你设置了这个参数为n，那么 JVM 就会启动 n 个编译线程，来并行编译字节码转化成本地机器码。

但是，在某些情况下，由于系统资源受限，JVM 可能会自动调整 GC 和 C1 线程的数量。例如，在内存不足时，JVM 可能会减少 GC 线程的数量来避免内存溢出。

望采纳

GC线程数如果没有指定，默认是根据CPU核心数来的。比如CPU核心数是4，那么默认GC线程数就是4。
CompilerThread 的默认值也是根据CPU核心数来动态调整的

可能和cpu数量有关系

Java GC线程数量会很多的原因是为了提高垃圾回收效率。Java采用了分代回收算法，不同代之间的垃圾回收需要采用不同的算法，例如新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法等。同时，Java还支持并行和并发两种垃圾回收模式，在并行模式下，垃圾回收线程会同时工作，提高垃圾回收效率，在并发模式下,垃圾回收线程与应用程序线程同时工作，减少垃圾回收对应用程序性能的影响。因此，Java GC线程数量会很多是为了提高垃圾回收效率和减少对应用程序性能的影响。

给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Java常见的GC有哪些？

给你提供点思路啊，首先CPU飙升常见原因有以下：

死循环、递归
消耗CPU。
正则
消耗CPU。
线程数
线程数增多，通常会伴随内存飙升，但是线程内本身无复杂业务，会呈现，只有CPU飙升，但内存增高不明显。
死锁
死锁会导致核心线程数无响应，间接导致线程数飙升。

分析思路
内存飙升：
1.排查进程占用内存
使用ps命令查看内存占用情况。
2.分析内存使用情况
使用jstat工具查看Full GC情况，分析full gc次数是否频繁，确认应用本身是否有问题。

使用jmap查看当前应用进程使用内存，分析是否存在内存飙升等问题。

3.排查线程阻塞
使用netstat检查应用的连接数，排除线程阻塞原因。
CPU飙升：
top定位消耗CPU最高进程，jstack找到具体代码位置。
...
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前面的回答都是贴的，很🐶，你看了也不知道啥情况。
你这个情况，必须要先知道jdk的版本，不同的版本有不同的优化方式；

前面的同学，连版本都不用知道就来说解决方案，纯属扯淡。

所以，你看了他们说得那么多，你估计还是没解决问题。

如果有需要，我们聊聊。

在不同环境中，Java 虚拟机会自动适应系统资源，调整 GC 线程数量。例如，在多核处理器的环境中，Java 虚拟机会增加 GC 线程数量，以提高 GC 性能。而在单核处理器的环境中，Java 虚拟机会减少 GC 线程数量，避免影响程序运行性能。

如果你在新环境中发现 GC 线程数量过多，可以尝试以下解决方案：

调整 JVM 参数: 使用 -XX:ParallelGCThreads=n 和 -XX:ConcGCThreads=n 来限制 GC 线程数量,可以根据你的环境来更改这两个参数的值。

使用不同垃圾收集器: 使用 G1 垃圾收集器可以更好地控制 GC 线程数量，并在保证系统性能的同时优化 GC 性能。

检查程序性能: 如果程序的性能问题是由 GC 引起的，那么可能需要对程序进行优化。如果程序花费了过多时间做 GC，可能需要进行内存优化或者进行其他类型的优化。

检查系统资源: 确保系统有足够的资源来支持程序运行。如果系统资源不足，可能会导致 GC 线程数量过多。

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这可能是因为新环境中的JVM配置不同，导致了不同的线程数量。

GC task thread: 垃圾收集线程, 通常会有多个，用于并行垃圾收集。
C1 CompilerThread: 通常是使用C1编译器进行字节码编译时会创建的线程，用于并行编译。
在新环境中，JVM可能会使用更多的线程来提高性能，也可能是因为新环境中的JVM默认配置设置了更多的线程。你可以在程序启动时使用-XX:ConcGCThreads=n和-XX:CICompilerCount=n这些参数来指定线程数量。

如果新环境中线程数量过多，可能导致系统资源不足，导致性能下降。建议通过监控系统资源使用情况，适当调整线程数量以保证系统稳定运行。