Java虚拟机:垃圾收集原理和垃圾收集器

Java虚拟机:垃圾收集原理和垃圾收集器

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概述

垃圾收集需要完成的3件事情:哪些内存需要回收?什么时候回收?如何回收?

目前内存的动态分配与内存回收技术已经相当成熟,一切看起来都进入了“自动化”时代,那为什么我们还要去了解GC和内存分配呢?答案很简单:当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时,当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时,我们就需要对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。

Java内存运行时区域的各个部分,其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈3个区域随线程而生,随线程而灭;栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的(尽管在运行期会由JIT编译器进行一些优化,但在本文基于概念模型的讨论中,大体上可以认为是编译期可知的),因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性,在这几个区域内就不需要过多考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟随着回收了。而Java堆和方法区则不一样,一个接口中的多个实现类需要的内存可能不一样,一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样,我们只有在程序处于运行期间时才能知道会创建哪些对象,这部分内存的分配和回收都是动态的,垃圾收集器所关注的是这部分内存,本文后续讨论中的“内存”分配与回收也仅指这一部分内存。

文章地址:http://blog.csdn.net/v123411739/article/details/78938441

 

1.对象已死吗?

引用计数法:给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就加1;当引用失效时,计数器值就减1;任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。

客观地说,引用计数算法(Reference Counting)的实现简单,判定效率也很高,在大部分情况下它都是一个不错的算法,但是主流的Java虚拟机里面没有选用引用计数算法来管理内存,其中最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。

例子:

例子分析:对象objA和objB都有字段instance,赋值令objA.instance=objB及objB.instance=objA,除此之外,这两个对象再无任何引用,实际上这两个对象已经不可能再被访问,但是它们因为互相引用着对方,导致它们的引用计数都不为0,于是引用计数算法无法通知GC收集器回收它们。从输出的GC日志我们可以看出,GC时objA和objB已经被回收,这也从侧面说明虚拟机并不是采用引用计数法。

 

可达性分析算法:这个算法的基本思路就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain),当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连(用图论的话来说,就是从GC Roots到这个对象不可达)时,则证明此对象是不可用的。如图1所示,对象object 5、object 6、object 7虽然互相有关联,但是它们到GC Roots是不可达的,所以它们将会被判定为是可回收的对象。

  

图1 可达性分析算法判断对象是否可回收

 

在Java语言中,可作为GC Roots的对象包括下面几种:

  • 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象。
  • 方法区中类静态属性引用的对象。
  • 方法区中常量引用的对象。
  • 本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)引用的对象。

 

再谈引用

无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量,还是通过可达性分析算法判断对象的引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”有关。在JDK 1.2以前,Java中的引用的定义很传统:如果reference类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址,就称这块内存代表着一个引用。这种定义很纯粹,但是太过狭隘,一个对象在这种定义下只有被引用或者没有被引用两种状态,对于如何描述一些“食之无味,弃之可惜”的对象就显得无能为力。我们希望能描述这样一类对象:当内存空间还足够时,则能保留在内存之中;如果内存空间在进行垃圾收集后还是非常紧张,则可以抛弃这些对象。很多系统的缓存功能都符合这样的应用场景。

在JDK 1.2之后,Java对引用的概念进行了扩充,将引用分为强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Weak Reference)、虚引用(Phantom Reference)4种,这4种引用强度依次逐渐减弱。

强引用:在程序代码之中普遍存在的,类似“Object obj=new Object()”这类的引用,只要强引用还存在,垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。

软引用:用来描述一些还有用但并非必需的对象,使用SoftReference类来实现软引用,在系统将要发生内存溢出异常之前,将会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收。

弱引用:用来描述非必需对象的,使用WeakReference类来实现弱引用,被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。

虚引用:是最弱的一种引用关系,使用PhantomReference类来实现虚引用,一个对象是否有虚引用的存在,完全不会对其生存时间构成影响,也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。

 

生存还是死亡

即使在可达性分析算法中不可达的对象,也并非是“非死不可”的,这时候它们暂时处于“缓刑”阶段,要真正宣告一个对象死亡,至少要经历两次标记过程:如果对象在进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连接的引用链,那它将会被第一次标记并且进行一次筛选,筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。当对象没有覆盖finalize()方法,或者finalize()方法已经被虚拟机调用过,虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”。

如果这个对象被判定为有必要执行finalize()方法,那么这个对象将会放置在一个叫做F-Queue的队列之中,并在稍后由一个由虚拟机自动建立的、低优先级的Finalizer线程去执行它。这里所谓的“执行”是指虚拟机会触发这个方法,但并不承诺会等待它运行结束,这样做的原因是,如果一个对象在finalize()方法中执行缓慢,或者发生了死循环(更极端的情况),将很可能会导致F-Queue队列中其他对象永久处于等待,甚至导致整个内存回收系统崩溃。finalize()方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会,稍后GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记,如果对象要在finalize()中成功拯救自己——只要重新与引用链上的任何一个对象建立关联即可,譬如把自己(this关键字)赋值给某个类变量或者对象的成员变量,那在第二次标记时它将被移除出“即将回收”的集合;如果对象这时候还没有逃脱,那基本上它就真的被回收了。

例子:

例子分析:从运行结果可以看出,SAVE_HOOK对象的finalize()方法确实被GC收集器触发过,并且在被收集前成功逃脱了。

另外一个值得注意的地方是,代码中有两段完全一样的代码片段,执行结果却是一次逃脱成功,一次失败,这是因为任何一个对象的finalize()方法都只会被系统自动调用一次,如果对象面临下一次回收,它的finalize()方法不会被再次执行,因此第二段代码的自救行动失败了。

说明:finalize()方法仅作为了解即可,在JDK 9中该方法已经被标记为废弃(见下图),并添加新的java.lang.ref.Cleaner,提供了更灵活和有效的方法来释放资源。这也侧面说明了,这个方法的设计是失败的,因此更加不能去使用它。

 

2.垃圾收集算法

标记 - 清除算法:

首先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。后续的收集算法都是基于这种思路并对其不足进行改进而得到的。它的主要不足有两个:一个是效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高;另一个是空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致以后在程序运行过程中需要分配较大对象时,无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。过程如图所示:

 

 

复制算法:

为了解决效率问题,一种称为“复制”(Copying)的收集算法出现了,它将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了,就将还存活着的对象复制到另外一块上面,然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。这样使得每次都是对整个半区进行内存回收,内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况,只要移动堆顶指针,按顺序分配内存即可,实现简单,运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为了原来的一半,未免太高了一点。复制算法如图所示:

 

现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代,IBM公司的专门研究表明,新生代中的对象98%是“朝生夕死”的,所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden和其中一块Survivor。

当回收时,将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间上,最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8:1,也就是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%(80%+10%),只有10%的内存会被“浪费”。当然,98%的对象可回收只是一般场景下的数据,我们没有办法保证每次回收都只有不多于10%的对象存活,当Survivor空间不够用时,需要依赖其他内存(这里指老年代)进行分配担保(Handle Promotion)。

分配担保:如果另外一块Survivor空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来的存活对象时,这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。

 

标记 - 整理算法:

复制收集算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作,效率将会变低。更关键的是,如果不想浪费50%的空间,就需要有额外的空间进行分配担保,以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况,所以在老年代一般不能直接选用这种算法。

根据老年代的特点,有人提出了另外一种“标记-整理”(Mark-Compact)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进行清理,而是让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。标记-整理算法如图所示:

 

 

分代收集算法:

当前商业虚拟机的垃圾收集都采用“分代收集”(Generational Collection)算法,这种算法并没有什么新的思想,只是根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。一般是把Java堆分为新生代和老年代,这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。在新生代中,每次垃圾收集时都发现有大批对象死去,只有少量存活,那就选用复制算法,只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。而老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保,就必须使用“标记—清理”或者“标记—整理”算法来进行回收。

 

3.HotSpot的算法实现

一句话来简单说明:在HotSpot中使用一组称为OopMap的数据结构来存储对象引用,在类加载完成的时候,HotSpot就把对象的相关信息计算出来,在JIT编译的过程中,OopMap会在Safepoint和SafeRegion记录下栈和寄存器中哪些位置是引用。这样,GC在扫描时就可以直接得知这些信息。

 

枚举根节点

从可达性分析中从GC Roots节点找引用链这个操作为例,可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用(例如常量或类静态属性)与执行上下文(例如栈帧中的本地变量表)中,现在很多应用仅仅方法区就有数百兆,如果要逐个检查这里面的引用,那么必然会消耗很多时间。

另外,可达性分析对执行时间的敏感还体现在GC停顿上,因为这项分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行——这里“一致性”的意思是指在整个分析期间整个执行系统看起来就像被冻结在某个时间点上,不可以出现分析过程中对象引用关系还在不断变化的情况,该点不满足的话分析结果准确性就无法得到保证。这点是导致GC进行时必须停顿所有Java执行线程(Sun将这件事情称为“Stop The World”)的其中一个重要原因,即使是在号称(几乎)不会发生停顿的CMS收集器中,枚举根节点时也是必须要停顿的。

由于目前的主流Java虚拟机使用的都是准确式GC,所以当执行系统停顿下来后,并不需要一个不漏地检查完所有执行上下文和全局的引用位置,虚拟机应当是有办法直接得知哪些地方存放着对象引用。在HotSpot的实现中,是使用一组称为OopMap的数据结构来达到这个目的的,在类加载完成的时候,HotSpot就把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来,在JIT编译过程中,也会在特定的位置记录下栈和寄存器中哪些位置是引用。这样,GC在扫描时就可以直接得知这些信息了。

 

安全点

在OopMap的协助下,HotSpot可以快速且准确地完成GC Roots枚举,但一个很现实的问题随之而来:可能导致引用关系变化(或者说可能导致OopMap内容变化)的指令非常多,如果为每一条指令都生成对应的OopMap,那将会需要大量的额外空间,这样GC的空间成本将会变得很高。

实际上,HotSpot也的确没有为每条指令都生成OopMap,前面已经提到,只是在“特定的位置”记录了这些信息,这些位置称为安全点(Safepoint),即程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始GC,只有在到达安全点时才能暂停。Safepoint的选定既不能太少以致于让GC等待时间太长,也不能过于频繁以致于过分增大运行时的负荷。所以,安全点的选定基本上是以程序“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准进行选定的——因为每条指令执行的时间都非常短暂,程序不太可能因为指令流长度太长这个原因而过长时间运行,“长时间执行”的最明显特征就是指令序列复用,例如方法调用(方法返回前)、循环跳转(循环的末尾,防止大循环的时候一直不进入Safepoint,导致浪费大量时间)、异常跳转(抛出异常的位置)等,所以具有这些功能的指令才会产生Safepoint。之所以选择这些位置作为Safepoint的插入点,主要的考虑是“避免程序长时间运行而不进入Safepoint”,比如GC的时候必须要等到Java线程都进入到Safepoint的时候VMThread才能开始执行GC,如果程序长时间运行而没有进入Safepoint,那么GC也无法开始,JVM可能进入到Freezen假死状态。

对于Sefepoint,另一个需要考虑的问题是如何在GC发生时让所有线程(这里不包括执行JNI调用的线程)都“跑”到最近的安全点上再停顿下来。这里有两种方案可供选择:抢先式中断(Preemptive Suspension)和主动式中断(Voluntary Suspension),其中抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合,在GC发生时,首先把所有线程全部中断,如果发现有线程中断的地方不在安全点上,就恢复线程,让它“跑”到安全点上。现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程从而响应GC事件。

而主动式中断的思想是当GC需要中断线程的时候,不直接对线程操作,仅仅简单地设置一个标志,各个线程执行时主动去轮询这个标志,发现中断标志为真时就自己中断挂起。轮询标志的地方和安全点是重合的,另外再加上创建对象需要分配内存的地方。

 

安全区域

使用Safepoint似乎已经完美地解决了如何进入GC的问题,但实际情况却并不一定。Safepoint机制保证了程序执行时,在不太长的时间内就会遇到可进入GC的Safepoint。但是,程序“不执行”的时候呢?所谓的程序不执行就是没有分配CPU时间,典型的例子就是线程处于Sleep状态或者Blocked状态,这时候线程无法响应JVM的中断请求,“走”到安全的地方去中断挂起,JVM也显然不太可能等待线程重新被分配CPU时间。对于这种情况,就需要安全区域(Safe Region)来解决。

安全区域是指在一段代码片段之中,引用关系不会发生变化。在这个区域中的任意地方开始GC都是安全的。我们也可以把Safe Region看做是被扩展了的Safepoint。

在线程执行到Safe Region中的代码时,首先标识自己已经进入了Safe Region,那样,当在这段时间里JVM要发起GC时,就不用管标识自己为Safe Region状态的线程了。在线程要离开Safe Region时,它要检查系统是否已经完成了根节点枚举(或者是整个GC过程),如果完成了,那线程就继续执行,否则它就必须等待直到收到可以安全离开Safe Region的信号为止。

 

4.垃圾收集器

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。下图展示了7种作用于不同分代的收集器,如果两个收集器之间存在连线,就说明它们可以搭配使用。虚拟机所处的区域,则表示它是属于新生代收集器还是老年代收集器。

 

 

Serial收集器(GC日志标识:DefNew)

Serial收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器,曾经(在JDK 1.3.1之前)是虚拟机新生代收集的唯一选择。这个收集器是一个单线程的收集器,但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是在它进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线程,直到它收集结束。

Serial收集器简单而高效、没有线程交互的开销,专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率,对于运行在Client模式下的虚拟机来说是一个很好的选择。Serial收集器的工作过程如图所示:

 

Serial/Serial Old收集器运行示意图

 

ParNew收集器(GC日志标识:ParNew)

ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本,除了使用多条线程进行垃圾收集之外,其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等都与Serial收集器完全一样,在实现上,这两种收集器也共用了相当多的代码。ParNew收集器的工作过程如图所示:

ParNew/Serial Old收集器运行示意图

 

ParNew收集器除了多线程收集之外,其他与Serial收集器相比并没有太多创新之处,但它却是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器,其中有一个与性能无关但很重要的原因是,除了Serial收集器外,目前只有它能与CMS收集器配合工作。在JDK 1.5时期,HotSpot推出了一款在强交互应用中几乎可认为有划时代意义的垃圾收集器——CMS收集器(Concurrent Mark Sweep),这款收集器是HotSpot虚拟机中第一款真正意义上的并发(Concurrent)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。

不幸的是,CMS作为老年代的收集器,却无法与JDK 1.4.0中已经存在的新生代收集器 Parallel Scavenge配合工作(Parallel Scavenge收集器及后面提到的G1收集器都没有使用传统的GC收集器代码框架,而另外独立实现),所以在JDK 1.5中使用CMS来收集老年代的时候,新生代只能选择ParNew或者Serial收集器中的一个。

ParNew收集器在单CPU的环境中绝对不会有比Serial收集器更好的效果,甚至由于存在线程交互的开销,该收集器在通过超线程技术实现的两个CPU的环境中都不能百分之百地保证可以超越Serial收集器。当然,随着可以使用的CPU的数量的增加,它对于GC时系统资源的有效利用还是很有好处的。它默认开启的收集线程数与CPU的数量相同,在CPU非常多(譬如32个,现在CPU动辄就4核加超线程,服务器超过32个逻辑CPU的情况越来越多了)的环境下,可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。

 

并行与并发:

并行(Parallel):指多条垃圾收集线程并行工作,但此时用户线程仍然处于等待状态。

并发(Concurrent):指用户线程与垃圾收集线程同时执行(但不一定是并行的,可能会交替执行),用户程序在继续运行,而垃圾收集程序运行于另一个CPU上。

 

Parallel Scavenge收集器(GC日志标识:PSYoungGen)

Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器,它也是使用复制算法的收集器,又是并行的多线程收集器。它的特点是它的关注点与其他收集器不同,CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间,而Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量(Throughput)。吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间),虚拟机总共运行了100分钟,其中垃圾收集花掉1分钟,那吞吐量就是99%。

停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序,良好的响应速度能提升用户体验,而高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间,尽快完成程序的运算任务,主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。

GC停顿时间缩短时以牺牲吞吐量和新生代空间换来的:系统把新生代调小一些,收集300MB新生代肯定比收集500MB快吧,这也直接导致垃圾收集发生得更频繁一些,原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒,现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降,但吞吐量也降下来了。

由于与吞吐量关系密切,Parallel Scavenge收集器也经常称为“吞吐量优先”收集器。除上述两个参数之外,Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX:+UseAdaptiveSizePolicy值得关注。这是一个开关参数,当这个参数打开之后,就不需要手工指定新生代的大小(-Xmn)、Eden与Survivor区的比例(-XX:SurvivorRatio)、晋升老年代对象年龄(-XX:PretenureSizeThreshold)等细节参数了,虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息,动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量,这种调节方式称为GC自适应的调节策略(GC Ergonomics)。

 

Serial Old收集器(GC日志标识:Tenured)

Serial Old是Serial收集器的老年代版本,它同样是一个单线程收集器,使用“标记-整理”算法。这个收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。如果在Server模式下,那么它主要还有两大用途:一种用途是在JDK 1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge 收集器搭配使用[1],另一种用途就是作为CMS收集器的后备预案,在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。Serial Old收集器的工作过程如图所示:

 

Serial/Serial Old收集器运行示意图

 

Parallel Old收集器(GC日志标识:ParOldGen)

Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本,使用多线程和“标记-整理”算法。这个收集器是在JDK 1.6中才开始提供的,在此之前,新生代的Parallel Scavenge收集器一直处于比较尴尬的状态。原因是,如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器,老年代除了Serial Old(PS MarkSweep)收集器外别无选择。

直到Parallel Old收集器出现后,“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的应用组合,在注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合,都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old。Parallel Old收集器的工作过程如图所示:

 

Parallel Scavenge/Parallel Old收集器运行示意图

 

CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器

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。目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上,这类应用尤其重视服务的响应速度,希望系统停顿时间最短,以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。

从名字(包含“Mark Sweep”)上就可以看出,CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的,它的运作过程相对于前面几种收集器来说更复杂一些,整个过程分为6个步骤,包括:

初始标记(CMS-initial-mark)、并发标记(CMS-concurrent-mark)、预处理(CMS-concurrent-preclean)、重新标记(CMS-Final-Remark)、并发清除(CMS-concurrent-sweep)、重置(CMS-concurrent-reset)。

  1. 初始标记:仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象,速度很快,该阶段会Stop The World。
  2. 并发标记:进行GC RootsTracing 的过程。因为该阶段是并发执行的,在运行期间可能发生新生代的对象晋升到老年代、或者是直接在老年代分配对象、或者更新老年代对象的引用关系等,对于这些对象,都是需要进行重新标记的,否则有些对象就会被遗漏,发生漏标的情况。为了提高重新标记的效率,该阶段会把上述对象所在的Card标识为Dirty,后续只需扫描这些Dirty Card的对象,避免扫描整个老年代。
  3. 预处理:1)在并发标记阶段,如果老年代中有对象内部引用发生变化,会把所在的Card标记为Dirty(这里使用一个类似CardTable的数据结构,叫ModUnionTable),通过扫描这些Table,重新标记那些在并发标记阶段引用被更新的对象(晋升到老年代的对象、原本就在老年代的对象)。2) 处理新生代已经发现的引用,比如在并发阶段,在Eden区中分配了一个A对象,A对象引用了一个老年代对象B(这个B之前没有被标记),在这个阶段就会标记对象B为活跃对象。可中断的预处理:该阶段发生的前提是新生代Eden区的内存使用量大于参数CMSScheduleRemarkEdenSizeThreshold(默认是2M) ,如果新生代的对象太少,就没有必要执行该阶段,直接执行重新标记阶段。该阶段主要做两件事:1)处理From和To区的对象,标记可达的老年代对象;2)跟预处理一样,扫描处理Dirty Card中的对象。
  4. 重新标记:为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录,这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段稍长一些,但远比并发标记的时间短。
  5. 并发处理:并发处理标记的对象。
  6. 重置:重置线程,为下一次GC做准备。

由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作,所以,从总体上来说,CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。

CMS收集器收集日志如下:

CMS收集器工作过程如图所示:

Concurrent Mark Sweep收集器运行示意图

 

CMS是一款优秀的收集器,它的主要优点在名字上已经体现出来了:并发收集、低停顿,Sun公司的一些官方文档中也称之为并发低停顿收集器(Concurrent Low Pause Collector)。但是CMS还远达不到完美的程度,它有以下3个明显的缺点:

CMS收集器对CPU资源非常敏感。其实,面向并发设计的程序都对CPU资源比较敏感。在并发阶段,它虽然不会导致用户线程停顿,但是会因为占用了一部分线程(或者说CPU资源)而导致应用程序变慢,总吞吐量会降低。CMS默认启动的回收线程数是(CPU数量+3)/4。

CMS收集器无法处理浮动垃圾(Floating Garbage),可能出现“Concurrent Mode Failure”失败而导致另一次Full GC的产生。由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行着,伴随程序运行自然就还会有新的垃圾不断产生,这一部分垃圾出现在标记过程之后,CMS无法在当次收集中处理掉它们,只好留待下一次GC时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行,那也就还需要预留有足够的内存空间给用户线程使用,因此CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集,需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。在JDK 1.5的默认设置下,CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活,这是一个偏保守的设置,如果在应用中老年代增长不是太快,可以适当调高参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction的值来提高触发百分比,以便降低内存回收次数从而获取更好的性能,在JDK 1.6中,CMS收集器的启动阈值已经提升至92%。要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要,就会出现一次“Concurrent Mode Failure”失败,这时虚拟机将启动后备预案:临时启用Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集,这样停顿时间就很长了。所以说参数-XX:CM SInitiatingOccupancyFraction设置得太高很容易导致大量“Concurrent Mode Failure”失败,性能反而降低。

还有最后一个缺点,CMS是一款基于“标记—清除”算法实现的收集器,这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。空间碎片过多时,将会给大对象分配带来很大麻烦,往往会出现老年代还有很大空间剩余,但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象,不得不提前触发一次Full GC。为了解决这个问题,CMS收集器提供了一个-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection开关参数(默认就是开启的),用于在CMS收集器顶不住要进行FullGC时开启内存碎片的合并整理过程,内存整理的过程是无法并发的,空间碎片问题没有了,但停顿时间不得不变长。虚拟机设计者还提供了另外一个参数-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction,这个参数是用于设置执行多少次不压缩的Full GC后,跟着来一次带压缩的(默认值为0,表示每次进入Full GC时都进行碎片整理)。

 

G1(Garbage-First)收集器

G1(Garbage-First)收集器是当今收集器技术发展的最前沿成果之一。G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器。HotSpot开发团队赋予它的使命是(在比较长期的)未来可以替换掉JDK 1.5中发布的CMS收集器。与其他GC收集器相比,G1具备如下特点。

并行与并发:G1能充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势,使用多个CPU(CPU或者CPU核心)来缩短Stop-The-World停顿的时间,部分其他收集器原本需要停顿Java线程执行的GC动作,G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续执行。

分代收集:与其他收集器一样,分代概念在G1中依然得以保留。虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆,但它能够采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。

空间整合:与CMS的“标记—清理”算法不同,G1从整体来看是基于“标记—整理”算法实现的收集器,从局部(两个Region之间)上来看是基于“复制”算法实现的,但无论如何,这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片,收集后能提供规整的可用内存。这种特性有利于程序长时间运行,分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。

可预测的停顿:这是G1相对于CMS的另一大优势,降低停顿时间是G1和CMS共同的关注点,但G1除了追求低停顿外,还能建立可预测的停顿时间模型,能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内,消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒,这几乎已经是实时Java(RTSJ)的垃圾收集器的特征了。

在G1之前的其他收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老年代,而G1不再是这样。使用G1收集器时,Java堆的内存布局就与其他收集器有很大差别,它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域(Region),虽然还保留有新生代和老年代的概念,但新生代和老年代不再是物理隔离的了,它们都是一部分Region(不需要连续)的集合。

在G1中,还有一种特殊的区域,叫Humongous区域。 如果一个对象占用的空间超过了分区容量50%以上,G1收集器就认为这是一个巨型对象。这些巨型对象,默认直接会被分配在年老代,但是如果它是一个短期存在的巨型对象,就会对垃圾收集器造成负面影响。为了解决这个问题,G1划分了一个Humongous区,它用来专门存放巨型对象。如果一个H区装不下一个巨型对象,那么G1会寻找连续的H分区来存储。为了能找到连续的H区,有时候不得不启动Full GC。

G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型,是因为它可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小(回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值),在后台维护一个优先列表,每次根据允许的收集时间,优先回收价值最大的Region(这也就是Garbage-First名称的来由)。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式,保证了G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。

一个对象分配在某个Region中,它并非只能被本Region中的其他对象引用,而是可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。那在做可达性判定确定对象是否存活的时候,岂不是还得扫描整个Java堆才能保证准确性?这个问题其实并非在G1中才有,只是在G1中更加突出而已。在以前的分代收集中,新生代的规模一般都比老年代要小许多,新生代的收集也比老年代要频繁许多,那回收新生代中的对象时也面临相同的问题,如果回收新生代时也不得不同时扫描老年代的话,那么Minor GC的效率可能下降不少。

在其他垃圾收集器中,通过CardTable来维护老年代对年轻代的引用,CardTable可以说是Remembered Set(RS)的一种特殊实现,是Card的集合。Card是一块2的幂字节大小的内存区域,例如HotSpot用512字节,里面可能包含多个对象。CardTable要记录的是从它覆盖的范围出发指向别的范围的指针。以分代式GC的CardTable为例,要记录老年代指向年轻代的跨代指针,被标记的Card是老年代范围内的。当进进行年轻代的垃圾收集时,只需要扫描年轻代和老年代的CardTable即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。CardTable通常为字节数组,由Card的索引(即数组下标)来标识每个分区的空间地址。默认情况下,每个卡都未被引用。当一个地址空间被引用时,这个地址空间对应的数组索引的值被标记为”0″,即标记为dirty card。

在G1收集器中,也有和上面一样的CardTable。另外G1中每个Region还有一个与之对应的Remembered Set,虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时,会产生一个 Write Barrier暂时中断写操作,检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中,如果是,便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set之中。当进行内存回收时,在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。

 

 

G1收集器的垃圾收集分两种:Young GC和Mixed GC。

 

G1:Young GC

Young GC大致可以分为5个阶段:

  1. 根扫描:静态和本地对象被扫描。
  2. 更新RS:处理dirty card队列更新RS。
  3. 处理RS:检测从年轻代指向年老代的对象。
  4. 对象拷贝:拷贝存活的对象到survivor/old区域。
  5. 处理引用队列:软引用,弱引用,虚引用处理。

 

G1:Mixed GC

Mixed GC大致可划分为全局并发标记(global concurrent marking)拷贝存活对象(evacuation)两个大部分:

global concurrent marking是基于SATB形式的并发标记,包括以下4个阶段:初始标记(Initial Marking)、并发标记(Concurrent Marking)、最终标记(Final Marking)、清理(Clean Up)。

  1. 初始标记(initial marking):暂停阶段。扫描根集合,标记所有从根集合可直接到达的对象并将它们的字段压入扫描栈(marking stack)中等到后续扫描。G1使用外部的bitmap来记录mark信息,而不使用对象头的mark word里的mark bit。在分代式G1模式中,初始标记阶段借用young GC的暂停,因而没有额外的、单独的暂停阶段。 
  2. 并发标记(concurrent marking):并发阶段。不断从扫描栈取出引用递归扫描整个堆里的对象图。每扫描到一个对象就会对其标记,并将其字段压入扫描栈。重复扫描过程直到扫描栈清空。过程中还会扫描SATB write barrier所记录下的引用。 
  3. 最终标记(final marking,在实现中也叫remarking):暂停阶段。在完成并发标记后,每个Java线程还会有一些剩下的SATB write barrier记录的引用尚未处理。这个阶段就负责把剩下的引用处理完。同时这个阶段也进行弱引用处理(reference processing)。 注意这个暂停与CMS的remark有一个本质上的区别,那就是这个暂停只需要扫描SATB buffer,而CMS的remark需要重新扫描mod-union table里的dirty card外加整个根集合,而此时整个young gen(不管对象死活)都会被当作根集合的一部分,因而CMS remark有可能会非常慢。 
  4. 清理(cleanup):暂停阶段。清点和重置标记状态。这个阶段有点像mark-sweep中的sweep阶段,不过不是在堆上sweep实际对象,而是在marking bitmap里统计每个region被标记为活的对象有多少。这个阶段如果发现完全没有活对象的region就会将其整体回收到可分配region列表中。 

Evacuation阶段是全暂停的。它负责把一部分region里的活对象拷贝到空region里去,然后回收原本的region的空间。 

Evacuation阶段可以自由选择任意多个region来独立收集构成收集集合(collection set,简称CSet),靠per-region remembered set(简称RSet)实现。这是regional garbage collector的特征。 

在选定CSet后,evacuation其实就跟ParallelScavenge的young GC的算法类似,采用并行copying(或者叫scavenging)算法把CSet里每个region里的活对象拷贝到新的region里,整个过程完全暂停。从这个意义上说,G1的evacuation跟传统的mark-compact算法的compaction完全不同:前者会自己从根集合遍历对象图来判定对象的生死,不需要依赖global concurrent marking的结果,有就用,没有拉倒;而后者则依赖于之前的mark阶段对对象生死的判定。 

纯G1模式下,CSet的选定完全靠统计模型找处收益最高、开销不超过用户指定的上限的若干region。由于每个region都有RSet覆盖,要单独evacuate任意一个或多个region都没问题。 

 

5.理解GC日志

每一种收集器的日志形式都是由它们自身的实现所决定的,换而言之,每个收集器的日志格式都可以不一样。但虚拟机设计者为了方便用户阅读,将各个收集器的日志都维持一定的共性,例如以下两段典型的GC日志:

[GC [PSYoungGen: 7144K->648K(9216K)] 7144K->6792K(19456K), 0.0029932 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

[Full GC [PSYoungGen: 648K->0K(9216K)] [ParOldGen: 6144K->6638K(10240K)] 6792K->6638K(19456K) [PSPermGen: 2661K->2660K(21504K)], 0.0093732 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]

  • “[GC”和“[Full GC”:表示这次垃圾收集的停顿类型,而不是用来区分新生代GC还是老年代GC的。如果是调用System.gc()方法所触发的收集,那么在这里将显示“[Full GC(System)”。
  • “[DefNew”、“[Tenured”、“[Perm”:表示GC发生的区域,这里显示的区域名称与使用的GC收集器是密切相关的,例如上面样例所使用的Serial收集器中的新生代名为“Default New Generation”,所以显示的是“[DefNew”。如果是ParNew收集器,新生代名称就会变为“[ParNew”,意为“Parallel New Generation”。如果采用Parallel Scavenge收集器,那它配套的新生代称为“PSYoungGen”,老年代和永久代同理,名称也是由收集器决定的。
  • “7144K->648K(9216K)”:表示“GC前该内存区域已使用容量->GC后该内存区域已使用容量(该内存区域总容量)”。而在方括号之外的“3324K->152K(11904K)”表示“GC前Java堆已使用容量->GC后Java堆已使用容量(Java堆总容量)”。
  • “0.0029932 secs”:表示该内存区域GC所占用的时间,单位是秒。有的收集器会给出更具体的时间数据,如“[Times:user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]”,这里面的user、sys和real与Linux的time命令所输出的时间含义一致,分别代表用户态消耗的CPU时间、内核态消耗的CPU事件和操作从开始到结束所经过的墙钟时间(Wall Clock Time)。CPU时间与墙钟时间的区别是,墙钟时间包括各种非运算的等待耗时,例如等待磁盘I/O、等待线程阻塞,而CPU时间不包括这些耗时,但当系统有多CPU或者多核的话,多线程操作会叠加这些CPU时间,所以读者看到user或sys时间超过real时间是完全正常的。

 

6.垃圾收集器参数总结

 

7.HotSpot GC分类和触发条件

针对HotSpot VM的实现,它里面的GC其实准确分类只有两大种:

1.Partial GC:并不收集整个GC堆的模式,具体如下:

  • Young GC/ Minor GC:只收集young gen的GC
  • Old GC:只收集old gen的GC。只有CMS的concurrent collection是这个模式
  • Mixed GC:收集整个young gen以及部分old gen的GC。只有G1有这个模式

2.Full GC/Major GC:收集整个GC堆,包括young gen、old gen、perm gen(如果存在的话)等所有部分的模式。

最简单的分代式GC策略,按HotSpot VM的Serial GC的实现来看,触发条件是:

Young GC:当young gen中的Eden区分配满的时候触发。注意Young GC中有部分存活对象会晋升到old gen,所以Young GC后old gen的占用量通常会有所升高。

Full GC:当准备要触发一次Young GC时,如果发现统计数据说之前Young GC的平均晋升大小比目前old gen剩余的空间大,则不会触发Young GC而是转为触发Full GC(因为HotSpot VM的GC里,除了CMS的concurrent collection之外,其它能收集old gen的GC都会同时收集整个GC堆,包括young gen,所以不需要事先触发一次单独的Young GC);或者,如果有perm gen的话,要在perm gen分配空间但已经没有足够空间时,也要触发一次Full GC;或者System.gc()、heap dump带GC,默认也是触发Full GC。

Full GC后老年代的空间反而变小?

HotSpot的Full GC实现中,默认young gen里所有活的对象都要晋升到old gen,实在晋升不了才会留在young gen。假如做full GC的时候,old gen里的对象几乎没有死掉的,而young gen又要晋升活对象上来,那么full GC结束后old gen的使用量自然就上升了。

 

参考:

《深入理解Java虚拟机》-周志明

 

名词链接贴

 

深入理解 Java G1 垃圾收集器

 

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