Java G1 垃圾收集器

 

本文首先簡單介紹了垃圾收集的常見方式，然後再分析了G1收集器的收集原理，相比其他垃圾收集器的優勢，最後給出了一些調優實踐。

一，什麼是垃圾回收

首先，在瞭解G1之前，我們需要清楚的知道，垃圾回收是什麼？簡單的說垃圾回收就是回收記憶體中不再使用的物件。

垃圾回收的基本步驟

回收的步驟有2步：

1. 查詢記憶體中不再使用的物件
2. 釋放這些物件佔用的記憶體

1,查詢記憶體中不再使用的物件

那麼問題來了，如何判斷哪些物件不再被使用呢？我們也有2個方法：

1. 引用計數法

引用計數法就是如果一個物件沒有被任何引用指向，則可視之為垃圾。這種方法的缺點就是不能檢測到環的存在。

2.根搜尋演算法

根搜尋演算法的基本思路就是通過一系列名為”GC Roots”的物件作為起始點，從這些節點開始向下搜尋，搜尋所走過的路徑稱為引用鏈(Reference Chain)，當一個物件到GC Roots沒有任何引用鏈相連時，則證明此物件是不可用的。

現在我們已經知道如何找出垃圾物件了，如何把這些物件清理掉呢？

2. 釋放這些物件佔用的記憶體

常見的方式有複製或者直接清理，但是直接清理會存在記憶體碎片，於是就會產生了清理再壓縮的方式。

總得來說就產生了三種型別的回收演算法。

1.標記-複製

它將可用記憶體容量劃分為大小相等的兩塊，每次只使用其中的一塊。當這一塊用完之後，就將還存活的物件複製到另外一塊上面，然後在把已使用過的記憶體空間一次理掉。它的優點是實現簡單，效率高，不會存在記憶體碎片。缺點就是需要2倍的記憶體來管理。

2.標記-清理

標記清除演算法分為“標記”和“清除”兩個階段：首先標記出需要回收的物件，標記完成之後統一清除物件。它的優點是效率高，缺點是容易產生記憶體碎片。

3.標記-整理

標記操作和“標記-清理”演算法一致，後續操作不只是直接清理物件，而是在清理無用物件完成後讓所有 存活的物件都向一端移動，並更新引用其物件的指標。因為要移動物件，所以它的效率要比“標記-清理”效率低，但是不會產生記憶體碎片。

基於分代的假設

由於物件的存活時間有長有短，所以對於存活時間長的物件，減少被gc的次數可以避免不必要的開銷。這樣我們就把記憶體分成新生代和老年代，新生代存放剛建立的和存活時間比較短的物件，老年代存放存活時間比較長的物件。這樣每次僅僅清理年輕代，老年代僅在必要時時再做清理可以極大的提高GC效率，節省GC時間。

java垃圾收集器的歷史

第一階段，Serial（序列）收集器

在jdk1.3.1之前，java虛擬機器僅僅能使用Serial收集器。 Serial收集器是一個單執行緒的收集器，但它的“單執行緒”的意義並不僅僅是說明它只會使用一個CPU或一條收集執行緒去完成垃圾收集工作，更重要的是在它進行垃圾收集時，必須暫停其他所有的工作執行緒，直到它收集結束。

PS：開啟Serial收集器的方式

-XX:+UseSerialGC

第二階段，Parallel（並行）收集器

Parallel收集器也稱吞吐量收集器，相比Serial收集器，Parallel最主要的優勢在於使用多執行緒去完成垃圾清理工作，這樣可以充分利用多核的特性，大幅降低gc時間。

PS:開啟Parallel收集器的方式

-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC

第三階段，CMS（併發）收集器

CMS收集器在Minor GC時會暫停所有的應用執行緒，並以多執行緒的方式進行垃圾回收。在Full GC時不再暫停應用執行緒，而是使用若干個後臺執行緒定期的對老年代空間進行掃描，及時回收其中不再使用的物件。

PS:開啟CMS收集器的方式

-XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC

第四階段，G1（併發）收集器

G1收集器（或者垃圾優先收集器）的設計初衷是為了儘量縮短處理超大堆（大於4GB）時產生的停頓。相對於CMS的優勢而言是記憶體碎片的產生率大大降低。

PS:開啟G1收集器的方式

-XX:+UseG1GC

二，瞭解G1

G1的第一篇paper（附錄1）發表於2004年，在2012年才在jdk1.7u4中可用。oracle官方計劃在jdk9中將G1變成預設的垃圾收集器，以替代CMS。為何oracle要極力推薦G1呢，G1有哪些優點？

首先，G1的設計原則就是簡單可行的效能調優

開發人員僅僅需要宣告以下引數即可：

-XX:+UseG1GC -Xmx32g -XX:MaxGCPauseMillis=200

其中-XX:+UseG1GC為開啟G1垃圾收集器，-Xmx32g 設計堆記憶體的最大記憶體為32G，-XX:MaxGCPauseMillis=200設定GC的最大暫停時間為200ms。如果我們需要調優，在記憶體大小一定的情況下，我們只需要修改最大暫停時間即可。

其次，G1將新生代，老年代的物理空間劃分取消了。

這樣我們再也不用單獨的空間對每個代進行設定了，不用擔心每個代記憶體是否足夠。

取而代之的是，G1演算法將堆劃分為若干個區域（Region），它仍然屬於分代收集器。不過，這些區域的一部分包含新生代，新生代的垃圾收集依然採用暫停所有應用執行緒的方式，將存活物件拷貝到老年代或者Survivor空間。老年代也分成很多區域，G1收集器通過將物件從一個區域複製到另外一個區域，完成了清理工作。這就意味著，在正常的處理過程中，G1完成了堆的壓縮（至少是部分堆的壓縮），這樣也就不會有cms記憶體碎片問題的存在了。

在G1中，還有一種特殊的區域，叫Humongous區域。 如果一個物件佔用的空間超過了分割槽容量50%以上，G1收集器就認為這是一個巨型物件。這些巨型物件，預設直接會被分配在年老代，但是如果它是一個短期存在的巨型物件，就會對垃圾收集器造成負面影響。為了解決這個問題，G1劃分了一個Humongous區，它用來專門存放巨型物件。如果一個H區裝不下一個巨型物件，那麼G1會尋找連續的H分割槽來儲存。為了能找到連續的H區，有時候不得不啟動Full GC。

PS：在java 8中，持久代也移動到了普通的堆記憶體空間中，改為元空間。

物件分配策略

說起大物件的分配，我們不得不談談物件的分配策略。它分為3個階段：

1. TLAB(Thread Local Allocation Buffer)執行緒本地分配緩衝區
2. Eden區中分配
3. Humongous區分配

TLAB為執行緒本地分配緩衝區，它的目的為了使物件儘可能快的分配出來。如果物件在一個共享的空間中分配，我們需要採用一些同步機制來管理這些空間內的空閒空間指標。在Eden空間中，每一個執行緒都有一個固定的分割槽用於分配物件，即一個TLAB。分配物件時，執行緒之間不再需要進行任何的同步。

對TLAB空間中無法分配的物件，JVM會嘗試在Eden空間中進行分配。如果Eden空間無法容納該物件，就只能在老年代中進行分配空間。

最後，G1提供了兩種GC模式，Young GC和Mixed GC，兩種都是Stop The World(STW)的。下面我們將分別介紹一下這2種模式。

三，G1 Young GC

Young GC主要是對Eden區進行GC，它在Eden空間耗盡時會被觸發。在這種情況下，Eden空間的資料移動到Survivor空間中，如果Survivor空間不夠，Eden空間的部分資料會直接晉升到年老代空間。Survivor區的資料移動到新的Survivor區中，也有部分資料晉升到老年代空間中。最終Eden空間的資料為空，GC停止工作，應用執行緒繼續執行。

這時，我們需要考慮一個問題，如果僅僅GC 新生代物件，我們如何找到所有的根物件呢？ 老年代的所有物件都是根麼？那這樣掃描下來會耗費大量的時間。於是，G1引進了RSet的概念。它的全稱是Remembered Set，作用是跟蹤指向某個heap區內的物件引用。

在CMS中，也有RSet的概念，在老年代中有一塊區域用來記錄指向新生代的引用。這是一種point-out，在進行Young GC時，掃描根時，僅僅需要掃描這一塊區域，而不需要掃描整個老年代。

但在G1中，並沒有使用point-out，這是由於一個分割槽太小，分割槽數量太多，如果是用point-out的話，會造成大量的掃描浪費，有些根本不需要GC的分割槽引用也掃描了。於是G1中使用point-in來解決。point-in的意思是哪些分割槽引用了當前分割槽中的物件。這樣，僅僅將這些物件當做根來掃描就避免了無效的掃描。由於新生代有多個，那麼我們需要在新生代之間記錄引用嗎？這是不必要的，原因在於每次GC時，所有新生代都會被掃描，所以只需要記錄老年代到新生代之間的引用即可。

需要注意的是，如果引用的物件很多，賦值器需要對每個引用做處理，賦值器開銷會很大，為了解決賦值器開銷這個問題，在G1 中又引入了另外一個概念，卡表（Card Table）。一個Card Table將一個分割槽在邏輯上劃分為固定大小的連續區域，每個區域稱之為卡。卡通常較小，介於128到512位元組之間。Card Table通常為位元組陣列，由Card的索引（即陣列下標）來標識每個分割槽的空間地址。預設情況下，每個卡都未被引用。當一個地址空間被引用時，這個地址空間對應的陣列索引的值被標記為”0″，即標記為髒被引用，此外RSet也將這個陣列下標記錄下來。一般情況下，這個RSet其實是一個Hash Table，Key是別的Region的起始地址，Value是一個集合，裡面的元素是Card Table的Index。

Young GC 階段：

• 階段1：根掃描
  靜態和本地物件被掃描
• 階段2：更新RS
  處理dirty card佇列更新RS
• 階段3：處理RS
  檢測從年輕代指向年老代的物件
• 階段4：物件拷貝
  拷貝存活的物件到survivor/old區域
• 階段5：處理引用佇列
  軟引用，弱引用，虛引用處理

四，G1 Mix GC

Mix GC不僅進行正常的新生代垃圾收集，同時也回收部分後臺掃描執行緒標記的老年代分割槽。

它的GC步驟分2步：

1. 全域性併發標記（global concurrent marking）
2. 拷貝存活物件（evacuation）

在進行Mix GC之前，會先進行global concurrent marking（全域性併發標記）。 global concurrent marking的執行過程是怎樣的呢？

在G1 GC中，它主要是為Mixed GC提供標記服務的，並不是一次GC過程的一個必須環節。global concurrent marking的執行過程分為五個步驟：

• 初始標記（initial mark，STW）
  在此階段，G1 GC 對根進行標記。該階段與常規的 (STW) 年輕代垃圾回收密切相關。
• 根區域掃描（root region scan）
  G1 GC 在初始標記的存活區掃描對老年代的引用，並標記被引用的物件。該階段與應用程式（非 STW）同時執行，並且只有完成該階段後，才能開始下一次 STW 年輕代垃圾回收。
• 併發標記（Concurrent Marking）
  G1 GC 在整個堆中查詢可訪問的（存活的）物件。該階段與應用程式同時執行，可以被 STW 年輕代垃圾回收中斷
• 最終標記（Remark，STW）
  該階段是 STW 回收，幫助完成標記週期。G1 GC 清空 SATB 緩衝區，跟蹤未被訪問的存活物件，並執行引用處理。
• 清除垃圾（Cleanup，STW）
  在這個最後階段，G1 GC 執行統計和 RSet 淨化的 STW 操作。在統計期間，G1 GC 會識別完全空閒的區域和可供進行混合垃圾回收的區域。清理階段在將空白區域重置並返回到空閒列表時為部分併發。

三色標記演算法

提到併發標記，我們不得不瞭解併發標記的三色標記演算法。它是描述追蹤式回收器的一種有用的方法，利用它可以推演回收器的正確性。 首先，我們將物件分成三種型別的。

• 黑色:根物件，或者該物件與它的子物件都被掃描
• 灰色:物件本身被掃描,但還沒掃描完該物件中的子物件
• 白色:未被掃描物件，掃描完成所有物件之後，最終為白色的為不可達物件，即垃圾物件

當GC開始掃描物件時，按照如下圖步驟進行物件的掃描：

根物件被置為黑色，子物件被置為灰色。

繼續由灰色遍歷,將已掃描了子物件的物件置為黑色。

遍歷了所有可達的物件後，所有可達的物件都變成了黑色。不可達的物件即為白色，需要被清理。

這看起來很美好，但是如果在標記過程中，應用程式也在執行，那麼物件的指標就有可能改變。這樣的話，我們就會遇到一個問題：物件丟失問題

我們看下面一種情況，當垃圾收集器掃描到下面情況時：

這時候應用程式執行了以下操作：

A.c=C
B.c=null

這樣，物件的狀態圖變成如下情形：

這時候垃圾收集器再標記掃描的時候就會下圖成這樣：

很顯然，此時C是白色，被認為是垃圾需要清理掉，顯然這是不合理的。那麼我們如何保證應用程式在執行的時候，GC標記的物件不丟失呢？有如下2中可行的方式：

1. 在插入的時候記錄物件
2. 在刪除的時候記錄物件

剛好這對應CMS和G1的2種不同實現方式：

在CMS採用的是增量更新（Incremental update），只要在寫屏障（write barrier）裡發現要有一個白物件的引用被賦值到一個黑物件 的欄位裡，那就把這個白物件變成灰色的。即插入的時候記錄下來。

在G1中，使用的是STAB（snapshot-at-the-beginning）的方式，刪除的時候記錄所有的物件，它有3個步驟：

1，在開始標記的時候生成一個快照圖示記存活物件

2，在併發標記的時候所有被改變的物件入隊（在write barrier裡把所有舊的引用所指向的物件都變成非白的）

3，可能存在遊離的垃圾，將在下次被收集

這樣，G1到現在可以知道哪些老的分割槽可回收垃圾最多。 當全域性併發標記完成後，在某個時刻，就開始了Mix GC。這些垃圾回收被稱作“混合式”是因為他們不僅僅進行正常的新生代垃圾收集，同時也回收部分後臺掃描執行緒標記的分割槽。混合式垃圾收集如下圖：

混合式GC也是採用的複製的清理策略，當GC完成後，會重新釋放空間。

至此，混合式GC告一段落了。下一小節我們講進入調優實踐。

五，調優實踐

MaxGCPauseMillis調優

前面介紹過使用GC的最基本的引數：

-XX:+UseG1GC -Xmx32g -XX:MaxGCPauseMillis=200

前面2個引數都好理解，後面這個MaxGCPauseMillis引數該怎麼配置呢？這個引數從字面的意思上看，就是允許的GC最大的暫停時間。G1儘量確保每次GC暫停的時間都在設定的MaxGCPauseMillis範圍內。 那G1是如何做到最大暫停時間的呢？這涉及到另一個概念，CSet(collection set)。它的意思是在一次垃圾收集器中被收集的區域集合。

• Young GC：選定所有新生代裡的region。通過控制新生代的region個數來控制young GC的開銷。
• Mixed GC：選定所有新生代裡的region，外加根據global concurrent marking統計得出收集收益高的若干老年代region。在使用者指定的開銷目標範圍內儘可能選擇收益高的老年代region。

在理解了這些後，我們再設定最大暫停時間就好辦了。 首先，我們能容忍的最大暫停時間是有一個限度的，我們需要在這個限度範圍內設定。但是應該設定的值是多少呢？我們需要在吞吐量跟MaxGCPauseMillis之間做一個平衡。如果MaxGCPauseMillis設定的過小，那麼GC就會頻繁，吞吐量就會下降。如果MaxGCPauseMillis設定的過大，應用程式暫停時間就會變長。G1的預設暫停時間是200毫秒，我們可以從這裡入手，調整合適的時間。

其他調優引數

-XX:G1HeapRegionSize=n

設定的 G1 區域的大小。值是 2 的冪，範圍是 1 MB 到 32 MB 之間。目標是根據最小的 Java 堆大小劃分出約 2048 個區域。

-XX:ParallelGCThreads=n

設定 STW 工作執行緒數的值。將 n 的值設定為邏輯處理器的數量。n 的值與邏輯處理器的數量相同，最多為 8。

如果邏輯處理器不止八個，則將 n 的值設定為邏輯處理器數的 5/8 左右。這適用於大多數情況，除非是較大的 SPARC 系統，其中 n 的值可以是邏輯處理器數的 5/16 左右。

-XX:ConcGCThreads=n

設定並行標記的執行緒數。將 n 設定為並行垃圾回收執行緒數 (ParallelGCThreads) 的 1/4 左右。

-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45

設定觸發標記週期的 Java 堆佔用率閾值。預設佔用率是整個 Java 堆的 45%。

避免使用以下引數：

避免使用 -Xmn 選項或 -XX:NewRatio 等其他相關選項顯式設定年輕代大小。固定年輕代的大小會覆蓋暫停時間目標。

觸發Full GC

在某些情況下，G1觸發了Full GC，這時G1會退化使用Serial收集器來完成垃圾的清理工作，它僅僅使用單執行緒來完成GC工作，GC暫停時間將達到秒級別的。整個應用處於假死狀態，不能處理任何請求，我們的程式當然不希望看到這些。那麼發生Full GC的情況有哪些呢？

• 併發模式失敗

G1啟動標記週期，但在Mix GC之前，老年代就被填滿，這時候G1會放棄標記週期。這種情形下，需要增加堆大小，或者調整週期（例如增加執行緒數-XX:ConcGCThreads等）。

• 晉升失敗或者疏散失敗

G1在進行GC的時候沒有足夠的記憶體供存活物件或晉升物件使用，由此觸發了Full GC。可以在日誌中看到(to-space exhausted)或者（to-space overflow）。解決這種問題的方式是：

a,增加 -XX:G1ReservePercent 選項的值（並相應增加總的堆大小），為“目標空間”增加預留記憶體量。

b,通過減少 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 提前啟動標記週期。

c,也可以通過增加 -XX:ConcGCThreads 選項的值來增加並行標記執行緒的數目。

• 巨型物件分配失敗

當巨型物件找不到合適的空間進行分配時，就會啟動Full GC，來釋放空間。這種情況下，應該避免分配大量的巨型物件，增加記憶體或者增大-XX:G1HeapRegionSize，使巨型物件不再是巨型物件。

由於篇幅有限，G1還有很多調優實踐，在此就不一一列出了，大家在平常的實踐中可以慢慢探索。最後，期待java 9能正式釋出，預設使用G1為垃圾收集器的java效能會不會又提高呢？

附錄：

（1），The original G1 paper: Detlefs, D., Flood, C., Heller, S., and Printezis, T. 2004. Garbage-first garbage collection. In Proceedings of the 4th international Symposium on Memory Management (Vancouver, BC, Canada, October 24 – 25, 2004)

轉自：http://blog.jobbole.com/109170/

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