Java 9中的GC調優基礎

Alchemist發表於2017-09-27

在經過了幾次跳票之後，Java 9終於在原計劃日期的整整一年之後釋出了正式版。Java 9引入了很多新的特性，除了閃瞎眼的Module System和REPL，最重要的變化我認為是預設GC（Garbage Collector）修改為新一代更復雜、更全面、效能更好的G1（Garbage-First）。JDK的維護者在GC選擇上一直是比較保守的，G1從JDK 1.6時代就開始進入開發者的視野，直到今天正式成為Hotspot的預設GC，也是走了很長的路。

本文將主要講解GC調優需要知道的一些基礎知識，會涉及到一些GC的實現細節，但不會對實現細節做很全面的闡述，如果你看完本文之後，能對GC有一個大致的認識，那本文的寫作目的也就達到了。由於在這次寫作過程中，恰逢Java 9正式版釋出，之前都是依賴Java 8的文件寫的，如果有不正確的地方還望指正。本文將包含以下內容：

GC的作用範圍
GC負責的事情
JVM中的4種GC
G1的一些細節
使用Java 9正式版對G1進行測試
一些簡單的GC調優方法

一、GC的作用範圍

要談GC的作用範圍，首先要談JVM的記憶體結構，JVM記憶體中主要有以下幾個區域：堆、方法區（JVM規範中的叫法，Hotspot大致對應的是Metaspace）、棧、本地方法棧、PC等，其中GC主要作用在堆上，如下圖所示：

其中堆和方法區是所有執行緒共享的，其他則為執行緒獨有，HotSpot JVM使用基於分代的垃圾回收機制，所以在堆上又分為幾個不同的區域（在G1中，各年齡代不再是連續的一整片記憶體，為了描述方便，這裡還使用傳統的表示方法），具體如下圖所示：

二、GC負責的事情

GC的發展是隨著JDK（Standard Edition）的發展一步步發展起來的，垃圾回收（Garbage Collection）可以說是JDK裡最影響效能的行為了。GC做的事情，說白了就是「通過對記憶體進行管理，以保障在記憶體足夠的時候，程式可以正常的使用記憶體」。具體而言，GC通常做的事情有以下3個：

1. 分配物件和物件的年齡管理

通常而言，GC需要管理「在上圖中的年輕代（Young）分配物件，然後通過一系列的年齡管理，將之銷燬或晉升到老年代（Tenured）中去」的過程。這個過程會伴隨著若干次的Minor GC。

對於普通的物件而言，分配記憶體是一件很簡單而且快速的事情。在物件還未建立時，其所佔記憶體大小通過類的後設資料就可以確定，而Eden區域的記憶體可以認為是連續的，所以給物件分配記憶體要做的只是在上圖中Eden區域中把指標移動相應的長度，並將地址返回給物件的引用即可。當然實際的過程比這個複雜，在下文中會提到。

不過，有時候一個物件會直接在老年代中建立，這個點也會在後邊提到。

2. 在老年代中進行標記

老年代的GC演算法可以大致是認為是一個標記-整理（Mark-Compact，其實是混合了標記-清理，標記-複製和標記-整理）演算法，所以老年代的垃圾清理首先要做的就是在老年代對存活的物件（可達性分析，關於不同的可達性可以參考JDK解構 - Java中的引用和動態代理的實現）進行標記，對於尋求大吞吐量的伺服器應用來說，這個過程往往需要是併發的。

標記的過程發生在Major GC被觸發之後，不同的GC對於MajorGC的觸發條件和標記過程的實現也不盡相同。

3. 在老年代中進行壓縮

在上一條的基礎上，將還存活的物件進行壓縮（CMS和G1的行為與此有些不同之處），壓縮的過程就是將存活的物件從老年代的起點進行挨個複製，使得老年代維持在一片連續的記憶體中，消除記憶體碎片，對於記憶體分配速度的提升會有很大的幫助。

三、GC的種類

Hotspot會根據宿主機的硬體特性和作業系統型別，將之分為客戶端型（client-class）或者伺服器型（server-class），如果是伺服器型主機，Java 9之前預設使用Parallel GC，Java 9中預設使用G1。對於伺服器型主機的選擇標準是「CPU核心數大於1，記憶體大於2GB」，所以現在大部分的主機都可以認為是伺服器型主機。

這裡討論的所有GC都是基於分代垃圾回收演算法的。

1. Serail

Serail是最早的一款GC，它只使用一個執行緒來做所有的Minor和Major垃圾回收。它在執行時，其他所有的事情都會暫停。其工作方式十分簡單，在需要GC的安全點，它會停止所有其他執行緒（Stop-The-World），對年輕代進行標記-複製，或對老年代進行標記-整理。

可以使用JVM引數-XX:+UseSerialGC來開啟此GC，當使用此引數時，年輕代和老年代將都是用Serial來做垃圾回收。在年輕代使用標記-複製演算法，將Eden中存活的物件和非空的Suvivor區（From）中存活的物件複製到空的Suvivor區（To）中去，同時將一部分Suvivor中的物件晉升到老年代去。在老年代則使用標記-整理演算法。

看起來Serial古老而簡陋，但在宿主機資源緊張或者JVM堆很小的情況下（比如堆記憶體大小隻有不到100M），Serial反而可以達到更好的效果，因為其他併發或並行GC都是基於多執行緒的，會帶來額外的執行緒切換和執行緒間通訊的開銷。

2. Parallel/Throughput

Parallel在Java 9之前是伺服器型宿主機中JVM的預設GC，其垃圾回收的演算法和Serial基本相同，不同之處在與它使用多執行緒來執行。由於使用了多執行緒，可以享受多核CPU帶來的優勢，可以通過引數-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC顯示指定。

3. CMS

CMS和G1都屬於「Mostly Concurrent Mark and Sweep Garbage Collector」，可以使用-XX:+UseConcMarkSweepGC引數開啟。CMS的年輕代垃圾回收使用的是Parallel New來做，其行為和Parallel中的差不多相同，他們的實現上有一些不同的地方，比如Parallel可以自動調節年輕代中各區的大小，用的是廣度優先搜尋等。

老年代使用CMS，CMS的回收和Parallel也基本類似，不同點在與，CMS使用的更復雜的可達性分析步驟，並且不是每次都做壓縮的動作，這樣達到的效果就是，Stop-The-World的時長會降低，JVM執行中斷的時間減少，適合在對延遲敏感的場景下使用。

CMS在Java 9中已經被廢棄，但瞭解CMS的行為對理解G1會有一些幫助，所以這裡還是會簡單的敘述一下。CMS的步驟大致如下：

第一次標記
從GC Roots開始，找到它們在老年代中第一個可達的物件，這些物件或者是直接被GC Roots引用，或者通過年輕代中的物件被GC Roots引用。這一步會Stop-The-World。
併發標記
在第一次標記的基礎上，進一步進行可達性分析，從而標記存活的物件。這一步叫「併發」標記，是因為做標記的執行緒是和應用的工作執行緒併發執行的，也就是說，這一步不會Stop-The-World。
第二次標記
在併發標記的過程中，由於程式仍在執行，會導致在併發標記完成後，有一些物件的可達性會發生變化，所以需要再次對他們進行標記。這一步會Stop-The-World。
清理
回收不使用的物件，留作以後使用。

CMS的設計比較複雜，所以也帶來了一些問題，比如浮動垃圾（Floating Garbage，指的是在第一步標記可達，但在第二步執行的同時已經不可達的物件），由於不做老年代壓縮，導致老年代會出現較多的記憶體碎片。

4. G1

由於「引入了併發標記」和「不做老年代壓縮」，CMS可以帶來更好的響應時延表現，但同時也帶來了一些問題。G1本身就是作為CMS的替代品出現的，在它的使用場景裡，堆不再是連續的被分為上文所說的各種代，整個堆會被分為一個個區域（Region），每個區域可以是任何代。如下圖所示：

其中有紅色方框的為年輕代（標S的為Survivor區域，其他為Eden），其他藍色底的區域為老年代（標H的為大物件區域，用以儲存大物件）。

四、G1的一些細節

G1與以上3種GC相同，也是基於分代的垃圾回收器。它的垃圾回收步驟可以分為年輕代回收（Young-only phase，類似於Minor GC）和混合垃圾回收階段（Space-reclamation phase）。下圖是Oracle文件中對於此兩個階段的示意圖：

G1設計目標和適用物件

G1的設計目標是讓大型的JVM可以動態的控制GC的行為以滿足使用者配置的效能目標。G1會在平衡吞吐和響應時延的基礎上，儘可能的滿足使用者的需求。它適用的JVM往往有以下特徵：

堆的大小可能達到數十G（或者更大），同時存活的物件數量也很多。
物件的分配和年齡增長的行為隨著程式的執行不斷的變化
堆上很容易形成碎片
要求較少的Stop-The-World暫停時間，通常小於數百毫秒

對G1的行為進行測試

如果想要看垃圾回收的具體執行過程，可以使用虛擬機器引數-Xlog:gc*=debug或者-Xlog:gc*=info，前一個會列印更多的細節。注意傳統的VM引數-XX:+PrintGCDetails在Java9中已經廢棄，會有Warning資訊。可以使用以下程式碼中的程式去測試：

static int TOTAL_SIZE = 1024 * 5;
static Object[] floatingObjs= new Object[TOTAL_SIZE];
static LinkedList<Object> immortalObjs = new LinkedList<Object>();
//釋放浮動垃圾
synchronized static void renewFloatingObjs() {
    System.err.println("存活物件滿========================================");
    if (floatingSize + 5 >= TOTAL_SIZE) {
        floatingObjs= new Object[TOTAL_SIZE];
        floatingSize = 0;
    }
}
//新增浮動垃圾
synchronized static void addObjToFloating(Object obj) {
    if (floatingSize++ < TOTAL_SIZE) {
        floatingObjs[floatingSize] = obj;
        if (immortalSize++ < TOTAL_SIZE) {
            immortalObjs.add(obj);
        } else {
            immortalObjs.remove(new Random().nextInt(TOTAL_SIZE));
            immortalObjs.add(obj);
        }
    }
}

public static void main(String[] args) {
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        new Thread(() -> {
            while (true) {
                try {
                    Thread.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                Byte[] garbage = new Byte[1024 * (1 + new Random().nextInt(20))];
                if (new Random().nextInt(20) < 2) {
                    if (floatingSize + 5 >= TOTAL_SIZE) {
                        renewFloatingObjs();
                    }
                    addObjToFloating(garbage);
                }
            }
        }).start();
    }
}複製程式碼

在這段程式碼中，模擬了常規程式的使用情況。不斷的生成新的大小不等的物件，這些物件中會有大約10%的機會進入浮動垃圾floatingObjs，浮動垃圾會被定期清除。同時會有一部分的物件進入immortalObjs，這些物件被釋放的機會更少，它們大概率將成為老年代的常住使用者。

從上邊的測試可以得到如下GC日誌1，這是一次完整的年輕代GC，從中可以看到，預設的區域大小為1M，同時將開始一次Full GC，其格式大致為[<虛擬機器執行的時長>][<日誌級別>][<標籤>] GC(<GC的標識>) <其他資訊>

//日誌1
[0.014s][info][gc,heap] Heap region size: 1M
//一次完整的年輕代垃圾回收，伴隨著一次暫停
[12.059s][info ][gc,start             ] GC(18) Pause Young (G1 Evacuation Pause)                            
[12.059s][info ][gc,task              ] GC(18) Using 8 workers of 8 for evacuation                            
[12.078s][info ][gc,phases            ] GC(18)   Pre Evacuate Collection Set: 0.0ms                            
[12.078s][info ][gc,phases            ] GC(18)   Evacuate Collection Set: 18.6ms                            
[12.079s][info ][gc,phases            ] GC(18)   Post Evacuate Collection Set: 0.3ms                            
[12.079s][info ][gc,phases            ] GC(18)   Other: 0.3ms                            
[12.079s][info ][gc,heap              ] GC(18) Eden regions: 342->0(315)                            
[12.079s][info ][gc,heap              ] GC(18) Survivor regions: 38->35(48)                            
[12.079s][info ][gc,heap              ] GC(18) Old regions: 425->463                            
[12.079s][info ][gc,heap              ] GC(18) Humongous regions: 0->0                            
[12.078s][debug][gc,ergo,ihop         ] GC(18) Request concurrent cycle initiation (occupancy higher than threshold) occupancy: 485490688B allocation request: 0B threshold: 472331059B (45.00) source: end of GC
[12.078s][debug][gc,ihop              ] GC(18) Basic information (value update), threshold: 472331059B (45.00), target occupancy: 1049624576B, current occupancy: 521069456B, recent allocation size: 20640B, recent allocation duration: 817.38ms, recent old gen allocation rate: 25251.50B/s, recent marking phase length: 0.00ms
[12.078s][debug][gc,ihop              ] GC(18) Adaptive IHOP information (value update), threshold: 472331059B (47.37), internal target occupancy: 997143347B, occupancy: 521069456B, additional buffer size: 367001600B, predicted old gen allocation rate: 318128.08B/s, predicted marking phase length: 0.00ms, prediction active: false
[12.078s][debug][gc,ergo,refine       ] GC(18) Updated Refinement Zones: green: 15, yellow: 45, red: 75
[12.079s][info ][gc,heap              ] GC(18) Eden regions: 342->0(315)
[12.079s][info ][gc,heap              ] GC(18) Survivor regions: 38->35(48)
[12.079s][info ][gc,heap              ] GC(18) Old regions: 425->463
[12.079s][info ][gc,heap              ] GC(18) Humongous regions: 0->0
[12.079s][info ][gc,metaspace         ] GC(18) Metaspace: 5172K->5172K(1056768K)
[12.079s][debug][gc,heap              ] GC(18) Heap after GC invocations=19 (full 0):        
[12.079s][info ][gc                   ] GC(18) Pause Young (G1 Evacuation Pause) 803M->496M(1001M) 19.391ms                                
[12.079s][info ][gc,cpu               ] GC(18) User=0.05s Sys=0.00s Real=0.02s            複製程式碼

年輕代回收（Young-only）

對於純粹的年輕代回收，其演算法很簡單，與Parallel和CMS的年輕代十分類似，這是一個多執行緒並行執行的過程，同樣需要Stop-The-World（對應上邊日誌中的Pause Young），停下來所有的工作執行緒，然後將Eden上存活的物件拷貝到Suvivor區域，這裡會將很多個物件從多個不同的區域拷貝到少數的幾個區域內，所以這一步在G1中叫做疏散（Evacuation），同時把Suvivor上觸及年齡閾值的物件晉升到老年代區域。

老年代回收（concurrent cycle）

G1的老年代回收是在老年代空間觸及一個閾值（Initiating Heap Occupancy Percent）之後，這個回收伴隨著年輕代的回收工作，但與上邊所說的回收有些不同。

年輕代回收：伴隨著年輕代的回收工作，同時會執行併發標記和一部分清理的工作，這樣可以共用年輕代垃圾回收的Stop-The-World。
1. 第一次標記：對應一次Pause Initial Mark
  和CMS的步驟類似，首先進行第一次標記。但實現方法上有很大的區別，G1首先對當前堆上的物件情況進行一個虛擬快照（Snapshot-At-The-Beginning），然後根據這個快照對老年代的物件和區域進行標記，並執行之後的垃圾回收。之後像CMS一樣會有併發標記的過程。
  這樣會產生一個問題，在這次回收結束之後，會有些物件在併發標記的過程中，它的可達性已經變化，導致已經不可達的物件仍然沒有被回收。但是這樣能帶來更好的響應時間。
2. 重新標記：對應一次Pause Remark
  在這個階段，G1首先完成上一步開始的標記工作，之後會對特殊引用的物件進行處理（具體可以參考JDK解構 - Java中的引用和動態代理的實現），還有對Metaspace區域進行垃圾回收。這一步會進行Stop-The-World。
3. 清理：對應一次Pause Cleanup
  這一步主要做的是收集當前堆中的記憶體區域資訊，對空的區域進行回收，為接下來的空間回收做一些準備工作，清理結束之後，通常會伴隨著一次年輕代回收，如果判斷不需要進行空間回收，則會進入下一個年輕代回收的工作。這一步會進行Stop-The-World。
1. 混合垃圾回收：對應一次或多次Pause Mixed
  主要做的是對老年代的區域記憶體進行疏散（Evacuation），也包含對年輕代的區域回收工作。同時這一步也會動態地調整IHOP

從對G1的GC日誌的分析，可以看到G1的垃圾回收行為是基於一個可預測的模型：GC會不斷的主動觸發垃圾回收，在這個過程中不斷地進行資訊統計和系統GC引數的設定，然後將上邊這些步驟安排在這些垃圾回收過程中。

大物件的分配

正常情況下，一個物件會在年輕代的Eden中建立，然後通過垃圾回收和年齡管理之後，晉升到老年代。但對於某些比較大的物件，可能會直接分配到老年代去。

對於G1，物件大多數情況都會在Eden上分配，如果JVM判斷一個物件為大物件（其閾值可以通過-XX:G1HeapRegionSize來設定），則會直接分配如老年代的大物件區域中。

對於其他的記憶體區域連續的GC，下面是從StackOverflow上搬運過來的物件在堆上的分配過程：

使用 thread local allocation buffer (TLAB), 如果空間足夠，則分配成功。
從名稱便可知，TLAB是執行緒獨佔的，所以執行緒安全，且速度非常快。如果一個TLAB滿了，執行緒會被分配一個新的TLAB。
如果TLAB 空間不夠這次分配物件，但其中還有很多空間可用，則不使用TLAB，直接在Eden中分配物件。
直接在Eden上分配物件要去搶佔Eden中的指標操作，其代價較使用TLAB要大一些。
如果Eden的物件分配失敗，出發Minor GC。
如果Minor GC完成後還不夠，則直接分配到老年代。

一些簡單的GC調優方法

1. 使用不同的索引物件

引用的型別會直接影響其所引用物件的GC行為，當要做一些記憶體敏感的應用時，可以參考使用合適的引用型別。具體可以參考JDK解構 - Java中的引用和動態代理的實現。

2. 使用Parallel

從上文中可知，Java 8預設的GC是Parallel，它也叫Throughput，所以它的目的是儘可能的增加系統的吞吐量。在Parallel裡，可以通過引數調節最大停止時間（-XX:MaxGCPauseMillis，預設無設定）和吞吐量（-XX:GCTimeRatio，預設值是99，即最大使用1%的時間來做垃圾回收）來調優GC的行為。其中設定最大停止時間可能會導致GC調節各年齡代分割槽的尺寸（通過增量來實現）。

3. 使用G1

從Java 9開始G1變成了預設的GC，G1中有一些細節的概念在上文中沒有敘述，這裡先介紹一下：

Remembered Sets（Rsets）：對於每個區域，都有一個集合記錄這個區域中所有的引用。
1. G1 refinement：G1中需要有一系列的執行緒不斷地維護Rsets。
2. Collection Sets（Csets）：在垃圾回收中需要被回收的區域，這些區域中的可達物件（活著的物件）會被疏散。這些區域可能是任何年齡代。
3. 寫屏障（Write Barriers）：對於每一次賦值操作，G1都會有兩個寫屏障，寫之前（Pre-Write）一個，寫之後（Post-Write）一個。Pre-write主要與SATB相關，Post-write主要與Rsets相關
4. Dirty Card Queue：寫屏障會將寫的記錄放入這個佇列，會有執行緒將這裡的物件不斷的刷入Rsets。
5. Green/Yellow/Red Zone：三個會影響處理Dirty Card Queue執行緒數的閾值。根據Dirty Card Queue中元素的個數，可以來設定一些GC行為（可以認為是邏輯上將Dirty Card Queue分隔成多個區域）。Green表示超過此閾值則開始新建執行緒來處理這個佇列，Yellow表示超過此閾值，強制啟動這些執行緒，Red表示超過此閾值則會讓寫操作的執行緒自己來執行G1 refinement。

G1提供了豐富的基於不同目的的可調優的引數，列表如下：

引數	描述
-XX:+G1UseAdaptiveConcRefinement,	調節G1 refinement所使用的資源。
-XX:G1ConcRefinementGreenZone=,	調節G1 refinement所使用的資源。
-XX:G1ConcRefinementYellowZone=,	調節G1 refinement所使用的資源。
-XX:G1ConcRefinementRedZone=,	調節G1 refinement所使用的資源。
-XX:G1ConcRefinementThreads=	調節G1 refinement所使用的資源。
-XX:G1RSetUpdatingPauseTimePercent=10	調節G1 refinement所需要的時間在整個垃圾回收時間的比例，G1會根據這個時間動態地調節第一行的各個引數。
-XX:+ReduceInitialCardMarks	批量執行物件的生成，以減少初始標記的時間
-XX:-ParallelRefProcEnabled	使用多執行緒處理上文中所說的在重新標記階段對引用的處理
-XX:G1SummarizeRSetStatsPeriod=	設定n次垃圾回收後，列印Rsets的總結性報告。
-XX:GCTimeRatio=	設定GC吞吐量。GC總共應該使用的時間是1 / (1 + n)，這個引數會影響不同年齡代尺寸的增長。
-XX:G1HeapRegionSize	設定區域的大小

主要參考文件：

Java 9 中的 GC 調優基礎
2017-09-30
JavaGC
Java GC 專家系列3：GC調優實踐
2016-01-16
JavaGC
探探Java之 JVM GC與調優
2020-10-17
JavaJVMGC
【調優】CBO基礎
2011-12-02
【調優】CBO基礎（八）
2011-12-27
【調優】CBO基礎（六）
2011-12-27
【調優】CBO基礎（五）
2011-12-27
【調優】CBO基礎（四）
2011-12-27
【調優】CBO基礎（三）
2011-12-27
【調優】CBO基礎（二）
2011-12-27
GC調優記錄（一）
2020-11-03
GC
【效能調優】效能測試、分析與調優基礎
2020-12-24
基礎篇：java GC 總結，建議收藏
2022-05-24
JavaGC
[java基礎]11個簡單的Java效能調優技巧，傻瓜都能學會
2019-03-28
Java
Java 效能調優：最佳化 GC 執行緒設定
2024-09-17
JavaGC執行緒
深入理解 Java G1 垃圾收集器GC調優[轉]
2017-04-25
JavaGC
Redis 基礎、高階特性與效能調優
2018-11-18
Redis
Redis基礎、高階特性與效能調優
2018-10-16
Redis
Presto記憶體調優及原理（基礎篇）
2018-07-15
REST記憶體
Java效能調優
2012-10-26
Java
面試之 Redis 基礎、高階特性與效能調優
2019-03-07
面試Redis
jvm系列(十):如何優化Java GC「譯」
2017-10-11
JVM優化JavaGC
JVM效能調優與實戰基礎理論篇-下
2022-02-15
JVM
Java GC 專家系列5：Java應用效能優化的原則
2016-01-28
JavaGC優化
生產服務GC調優實踐基本流程總結
2021-11-21
GC
JVM GC調優一則–增大Eden Space提高效能
2016-04-21
JVMGC
gc buffer busy的優化
2011-12-02
GC優化
【GC】安裝GC之前需要調整的幾個引數
2010-07-08
GC
《java程式設計基礎》java的基礎知識（三）
2020-12-23
Java程式設計
Java基礎-語法基礎
2020-07-27
Java
JAVA 基礎
2019-01-07
Java
【Java基礎】
2014-05-29
Java
java基礎
2024-07-30
Java
[Java基礎]
2024-07-09
Java
Java效能調優準則
2017-11-10
Java
Java jvm 診斷調優
2012-02-28
JavaJVM
java效能調優記錄
2024-10-06
Java
[java基礎] 之表示式和運算子的優先順序
2021-02-07
Java