学习了垃圾收集算法与垃圾收集器,现在把学习笔记总结记录一下,如果记录有些错误,还望指出。
当前虚拟机的垃圾收集都采用分代收集算法,这种算法没有什么新的思想,只是根据对象存活周期的不同将内存分为几 块。一般将java堆分为新生代和老年代,这样我们就可以根据各个年代的特点选择合适的垃圾收集算法。 比如在新生代中,每次收集都会有大量对象(近99%)死去,所以可以选择复制算法,只需要付出少量对象的复制成本就可 以完成每次垃圾收集。而老年代的对象存活几率是比较高的,而且没有额外的空间对它进行分配担保,所以我们必须选 择“标记-清除”或“标记-整理”算法进行垃圾收集。注意,“标记-清除”或“标记-整理”算法会比复制算法慢10倍以 上。
为了解决效率问题,“复制”收集算法出现了。它可以将内存分为大小相同的两块,每次使用其中的一块。当这一块的 内存使用完后,就将还存活的对象复制到另一块去,然后再把使用的空间一次清理掉。这样就使每次的内存回收都是对 内存区间的一半进行回收。
一个明显的问题:
算法分为“标记”和“清除”阶段:标记存活的对象, 统一回收所有未被标记的对象(一般选择这种);也可以反过来,标 记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象 。它是最基础的收集算法,比较简单,但是会带来
两个明显的问题:
根据老年代的特点特出的一种标记算法,标记过程仍然与“标记-清除”算法一样,但后续步骤不是直接对可回收对象回 收,而是让所有存活的对象向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存
如果说收集算法是内存回收的方法论,那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。
虽然我们对各个收集器进行比较,但并非为了挑选出一个最好的收集器。因为直到现在为止还没有最好的垃圾收集器出 现,更加没有万能的垃圾收集器,我们能做的就是根据具体应用场景选择适合自己的垃圾收集器。试想一下:如果有一 种四海之内、任何场景下都适用的完美收集器存在,那么我们的Java虚拟机就不会实现那么多不同的垃圾收集器了。
Serial(串行)收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。大家看名字就知道这个收集器是一个单线程收集器了。它 的 “单线程” 的意义不仅仅意味着它只会使用一条垃圾收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是它在进行垃圾收集工 作的时候必须暂停其他所有的工作线程( "Stop The World" ),直到它收集结束。
新生代采用复制算法,老年代采用标记-整理算法。
虚拟机的设计者们当然知道Stop The World带来的不良用户体验,所以在后续的垃圾收集器设计中停顿时间在不断缩短 (仍然还有停顿,寻找最优秀的垃圾收集器的过程仍然在继续)。
但是Serial收集器有没有优于其他垃圾收集器的地方呢?当然有,它简单而高效(与其他收集器的单线程相比)。Serial 收集器由于没有线程交互的开销,自然可以获得很高的单线程收集效率。
Serial Old收集器是Serial收集器的老年代版本,它同样是一个单线程收集器。它主要有两大用途:一种用途是在JDK1.5 以及以前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用,另一种用途是作为CMS收集器的后备方案。
Parallel收集器其实就是Serial收集器的多线程版本,除了使用多线程进行垃圾收集外,其余行为(控制参数、收集算 法、回收策略等等)和Serial收集器类似。默认的收集线程数跟cpu核数相同,当然也可以用参数(- XX:ParallelGCThreads)指定收集线程数,但是一般不推荐修改。
Parallel Scavenge收集器关注点是吞吐量(高效率的利用CPU)。CMS等垃圾收集器的关注点更多的是用户线程的停 顿时间(提高用户体验)。所谓吞吐量就是CPU中用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值。 Parallel
Scavenge收集器提供了很多参数供用户找到最合适的停顿时间或最大吞吐量,如果对于收集器运作不太了解的话,可以 选择把内存管理优化交给虚拟机去完成也是一个不错的选择。
新生代采用复制算法,老年代采用标记-整理算法。
Parallel Old收集器是Parallel Scavenge收集器的老年代版本。使用多线程和“标记-整理”算法。在注重吞吐量以及 CPU资源的场合,都可以优先考虑 Parallel Scavenge收集器和Parallel Old收集器(JDK8默认的新生代和老年代收集 器)。
ParNew收集器其实跟Parallel收集器很类似,区别主要在于它可以和CMS收集器配合使用。
新生代采用复制算法,老年代采用标记-整理算法。
它是许多运行在Server模式下的虚拟机的首要选择,除了Serial收集器外,只有它能与CMS收集器(真正意义上的并发收 集器,后面会介绍到)配合工作。
CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。它非常符合在注重用户体 验的应用上使用,它是HotSpot虚拟机第一款真正意义上的并发收集器,它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程 (基本上)同时工作
从名字中的Mark Sweep这两个词可以看出,CMS收集器是一种 “标记-清除”算法实现的,它的运作过程相比于前面 几种垃圾收集器来说更加复杂一些。整个过程分为四个步骤:
CMS的相关核心参数
三色标记
在并发标记的过程中,因为标记期间应用线程还在继续跑,对象间的引用可能发生变化,多标和漏标的情况就有可能发生。 这里我们引入“三色标记”来给大家解释下,把Gcroots可达性分析遍历对象过程中遇到的对象, 按照“是否访问过”这个条件标记成以 下三种颜色:
多标-浮动垃圾
在并发标记过程中,如果由于方法运行结束导致部分局部变量(gcroot)被销毁,这个gcroot引用的对象之前又被扫描过 (被标记为非垃圾对象),那么本轮GC不会回收这部分内存。这部分本应该回收但是没有回收到的内存,被称之为“浮动 垃圾”。浮动垃圾并不会影响垃圾回收的正确性,只是需要等到下一轮垃圾回收中才被清除。
另外,针对并发标记(还有并发清理)开始后产生的新对象,通常的做法是直接全部当成黑色,本轮不会进行清除。这部分 对象期间可能也会变为垃圾,这也算是浮动垃圾的一部分。
漏标-读写屏障
漏标会导致被引用的对象被当成垃圾误删除,这是严重bug,必须解决,有两种解决方案: 增量更新(Incremental Update) 和原始快照(Snapshot At The Beginning,SATB)。
写屏障
给某个对象的成员变量赋值时,其底层代码大概长这样:
/**
* @param field 某对象的成员变量,如 a.b.d
* @param new_value 新值,如 null
*/
void oop_field_store(oop* field, oop new_value) {
*field = new_value; // 赋值操作
}
所谓的写屏障,其实就是指在赋值操作前后,加入一些处理(可以参考AOP的概念):
void oop_field_store(oop* field, oop new_value) {
pre_write_barrier(field); // 写屏障‐写前操作
*field = new_value;
post_write_barrier(field, value); // 写屏障‐写后操作
}
写屏障实现SATB
当对象B的成员变量的引用发生变化时,比如引用消失(a.b.d = null),我们可以利用写屏障,将B原来成员变量的引用 对象D记录下来:
void pre_write_barrier(oop* field) {
oop old_value = *field; // 获取旧值
remark_set.add(old_value); // 记录原来的引用对象
}
写屏障实现增量更新
当对象B的成员变量的引用发生变化时,比如引用消失(a.b.d = null),我们可以利用写屏障,将B原来成员变量的引用 对象D记录下来:
void post_write_barrier(oop* field, oop new_value) {
remark_set.add(new_value); // 记录新引用的对象
}
读屏障
给某个对象的成员变量赋值时,其底层代码大概长这样:
oop oop_field_load(oop* field) {
pre_load_barrier(field); // 读屏障‐读取前操作
return *field;
}
读屏障是直接针对第一步:D d = a.b.d,当读取成员变量时,一律记录下来:
void pre_load_barrier(oop* field) {
oop old_value = *field;
remark_set.add(old_value); // 记录读取到的对象
}
现代追踪式(可达性分析)的垃圾回收器几乎都借鉴了三色标记的算法思想,尽管实现的方式不尽相同:比如白色/黑色 集合一般都不会出现(但是有其他体现颜色的地方)、灰色集合可以通过栈/队列/缓存日志等方式进行实现、遍历方式可 以是广度/深度遍历等等。
对于读写屏障,以Java HotSpot VM为例,其并发标记时对漏标的处理方案如下:
工程实现中,读写屏障还有其他功能,比如写屏障可以用于记录跨代/区引用的变化,读屏障可以用于支持移动对象的并 发执行等。功能之外,还有性能的考虑,所以对于选择哪种,每款垃圾回收器都有自己的想法。
为什么G1用SATB?CMS用增量更新?
我的理解:SATB相对增量更新效率会高(当然SATB可能造成更多的浮动垃圾),因为不需要在重新标记阶段再次深度扫描 被删除引用对象,而CMS对增量引用的根对象会做深度扫描,G1因为很多对象都位于不同的region,CMS就一块老年代 区域,重新深度扫描对象的话G1的代价会比CMS高,所以G1选择SATB不深度扫描对象,只是简单标记,等到下一轮GC 再深度扫描。
G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征.
G1将Java堆划分为多个大小相等的独立区域(Region),JVM最多可以有2048个Region。
一般Region大小等于堆大小除以2048,比如堆大小为4096M,则Region大小为2M,当然也可以用参数"- XX:G1HeapRegionSize"手动指定Region大小,但是推荐默认的计算方式。
G1保留了年轻代和老年代的概念,但不再是物理隔阂了,它们都是(可以不连续)Region的集合。
默认年轻代对堆内存的占比是5%,如果堆大小为4096M,那么年轻代占据200MB左右的内存,对应大概是100个 Region,可以通过“-XX:G1NewSizePercent”设置新生代初始占比,在系统运行中,JVM会不停的给年轻代增加更多 的Region,但是最多新生代的占比不会超过60%,可以通过“-XX:G1MaxNewSizePercent”调整。年轻代中的Eden和 Survivor对应的region也跟之前一样,默认8:1:1,假设年轻代现在有1000个region,eden区对应800个,s0对应100 个,s1对应100个。
一个Region可能之前是年轻代,如果Region进行了垃圾回收,之后可能又会变成老年代,也就是说Region的区域功能 可能会动态变化。
G1垃圾收集器对于对象什么时候会转移到老年代跟之前讲过的原则一样,唯一不同的是对大对象的处理,G1有专门分配 大对象的Region叫Humongous区,而不是让大对象直接进入老年代的Region中。在G1中,大对象的判定规则就是一 个大对象超过了一个Region大小的50%,比如按照上面算的,每个Region是2M,只要一个大对象超过了1M,就会被放 入Humongous中,而且一个大对象如果太大,可能会横跨多个Region来存放。
Humongous区专门存放短期巨型对象,不用直接进老年代,可以节约老年代的空间,避免因为老年代空间不够的GC开 销。
Full GC的时候除了收集年轻代和老年代之外,也会将Humongous区一并回收。
G1收集器一次GC的运作过程大致分为以下几个步骤:
被视为JDK1.7以上版本Java虚拟机的一个重要进化特征。它具备以下特点:
毫无疑问, 可以由用户指定期望的停顿时间是G1收集器很强大的一个功能, 设置不同的期望停顿时间, 可使得G1在不 同应用场景中取得关注吞吐量和关注延迟之间的最佳平衡。 不过, 这里设置的“期望值”必须是符合实际的, 不能异想 天开, 毕竟G1是要冻结用户线程来复制对象的, 这个停顿时 间再怎么低也得有个限度。 它默认的停顿目标为两百毫秒, 一般来说, 回收阶段占到几十到一百甚至接近两百毫秒都很 正常, 但如果我们把停顿时间调得非常低, 譬如设置为二十毫秒, 很可能出现的结果就是由于停顿目标时间太短, 导 致每次选出来的回收集只占堆内存很小的一部分, 收集器收集的速度逐渐跟不上分配器分配的速度, 导致垃圾慢慢堆 积。 很可能一开始收集器还能从空闲的堆内存中获得一些喘息的时间, 但应用运行时间一长就不行了, 最终占满堆引发 Full GC反而降低性能, 所以通常把期望停顿时间设置为一两百毫秒或者两三百毫秒会是比较合理的。
G1垃圾收集分类
YoungGC
YoungGC并不是说现有的Eden区放满了就会马上触发,G1会计算下现在Eden区回收大概要多久时间,如果回收时 间远远小于参数 -XX:MaxGCPauseMills 设定的值,那么增加年轻代的region,继续给新对象存放,不会马上做Young GC,直到下一次Eden区放满,G1计算回收时间接近参数 -XX:MaxGCPauseMills 设定的值,那么就会触发Young GC
MixedGC
不是FullGC,老年代的堆占有率达到参数(-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent)设定的值则触发,回收所有的 Young和部分Old(根据期望的GC停顿时间确定old区垃圾收集的优先顺序)以及大对象区,正常情况G1的垃圾收集是先做 MixedGC,主要使用复制算法,需要把各个region中存活的对象拷贝到别的region里去,拷贝过程中如果发现没有足够 的空region能够承载拷贝对象就会触发一次Full GC
Full GC
停止系统程序,然后采用单线程进行标记、清理和压缩整理,好空闲出来一批Region来供下一次MixedGC使用,这 个过程是非常耗时的。(Shenandoah优化成多线程收集了)
G1收集器参数设置
-XX:+UseG1GC:使用G1收集器
-XX:ParallelGCThreads:指定GC工作的线程数量
-XX:G1HeapRegionSize:指定分区大小(1MB~32MB,且必须是2的N次幂),默认将整堆划分为2048个分区
-XX:MaxGCPauseMillis:目标暂停时间(默认200ms)
-XX:G1NewSizePercent:新生代内存初始空间(默认整堆5%)
-XX:G1MaxNewSizePercent:新生代内存最大空间
-XX:TargetSurvivorRatio:Survivor区的填充容量(默认50%),Survivor区域里的一批对象(年龄1+年龄2+年龄n的多个 年龄对象)总和超过了Survivor区域的50%,此时就会把年龄n(含)以上的对象都放入老年代
-XX:MaxTenuringThreshold:最大年龄阈值(默认15)
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent:老年代占用空间达到整堆内存阈值(默认45%),则执行新生代和老年代的混合 收集(MixedGC),比如我们之前说的堆默认有2048个region,如果有接近1000个region都是老年代的region,则可能 就要触发MixedGC了
-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent(默认85%) region中的存活对象低于这个值时才会回收该region,如果超过这 个值,存活对象过多,回收的的意义不大。
-XX:G1MixedGCCountTarget:在一次回收过程中指定做几次筛选回收(默认8次),在最后一个筛选回收阶段可以回收一 会,然后暂停回收,恢复系统运行,一会再开始回收,这样可以让系统不至于单次停顿时间过长。
-XX:G1HeapWastePercent(默认5%): gc过程中空出来的region是否充足阈值,在混合回收的时候,对Region回收都 是基于复制算法进行的,都是把要回收的Region里的存活对象放入其他Region,然后这个Region中的垃圾对象全部清 理掉,这样的话在回收过程就会不断空出来新的Region,一旦空闲出来的Region数量达到了堆内存的5%,此时就会立 即停止混合回收,意味着本次混合回收就结束了。
G1垃圾收集器优化建议
假设参数 -XX:MaxGCPauseMills 设置的值很大,导致系统运行很久,年轻代可能都占用了堆内存的60%了,此时才 触发年轻代gc。
那么存活下来的对象可能就会很多,此时就会导致Survivor区域放不下那么多的对象,就会进入老年代中。
或者是你年轻代gc过后,存活下来的对象过多,导致进入Survivor区域后触发了动态年龄判定规则,达到了Survivor 区域的50%,也会快速导致一些对象进入老年代中。
所以这里核心还是在于调节 -XX:MaxGCPauseMills 这个参数的值,在保证他的年轻代gc别太频繁的同时,还得考虑 每次gc过后的存活对象有多少,避免存活对象太多快速进入老年代,频繁触发mixed gc.
什么场景适合使用G1
ZGC是一款JDK 11中新加入的具有实验性质的低延迟垃圾收集器,ZGC可以说源自于是Azul System公司开发的 C4(Concurrent Continuously Compacting Collector) 收集器。
不分代(暂时)
单代,即ZGC「没有分代」。我们知道以前的垃圾回收器之所以分代,是因为源于“「大部分对象朝生夕死」”的假 设,事实上大部分系统的对象分配行为也确实符合这个假设。
那么为什么ZGC就不分代呢?因为分代实现起来麻烦,作者就先实现出一个比较简单可用的单代版本,后续会优化。
ZGC内存布局
ZGC收集器是一款基于Region内存布局的, 暂时不设分代的, 使用了读屏障、 颜色指针等技术来实现可并发的标记-整 理算法的, 以低延迟为首要目标的一款垃圾收集器。
ZGC的Region可以具有如图3-19所示的大、 中、 小三类容量:
NUMA-aware
NUMA对应的有UMA,UMA即Uniform Memory Access Architecture,NUMA就是Non Uniform Memory Access Architecture。UMA表示内存只有一块,所有CPU都去访问这一块内存,那么就会存在竞争问题(争夺内存总线访问 权),有竞争就会有锁,有锁效率就会受到影响,而且CPU核心数越多,竞争就越激烈。NUMA的话每个CPU对应有一 块内存,且这块内存在主板上离这个CPU是最近的,每个CPU优先访问这块内存,那效率自然就提高了:
服务器的NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行,也是高性能的解决方案,尤其在系统延迟方面表现都很优秀。ZGC 是能自动感知NUMA架构并充分利用NUMA架构特性的。
ZGC运作过程
ZGC的运作过程大致可划分为以下四个大的阶段:
1 ZGC的颜色指针因为“自愈”(Self‐Healing)能力,所以只有第一次访问旧对象会变慢, 一旦重分配集中某个Region的存活对象都复制完毕 后,
2 这个Region就可以立即释放用于新对象的分配,但是转发表还得留着不能释放掉, 因为可能还有访问在使用这个转发表。
颜色指针
Colored Pointers,即颜色指针,如下图所示,ZGC的核心设计之一。以前的垃圾回收器的GC信息都保存在对象头中, 而ZGC的GC信息保存在指针中。
每个对象有一个64位指针,这64位被分为:
颜色指针的三大优势:
ZGC存在的问题
ZGC最大的问题是浮动垃圾。ZGC的停顿时间是在10ms以下,但是ZGC的执行时间还是远远大于这个时间的。假如ZGC 全过程需要执行10分钟,在这个期间由于对象分配速率很高,将创建大量的新对象,这些对象很难进入当次GC,所以只 能在下次GC的时候进行回收,这些只能等到下次GC才能回收的对象就是浮动垃圾。
1 ZGC没有分代概念,每次都需要进行全堆扫描,导致一些“朝生夕死”的对象没能及时的被回收。
解决方案
目前唯一的办法是增大堆的容量,使得程序得到更多的喘息时间,但是这个也是一个治标不治本的方案。如果需要从根 本上解决这个问题,还是需要引入分代收集,让新生对象都在一个专门的区域中创建,然后专门针对这个区域进行更频 繁、更快的收集。
ZGC触发时机
ZGC目前有4中机制触发GC:
JDK 1.8默认使用 Parallel(年轻代和老年代都是)
JDK 1.9默认使用 G1