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<article id="post-《JVM G1源码分析及调优》读书笔记5" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
<div class="article-meta">
<a href="/2020/02/10/《JVM G1源码分析及调优》读书笔记5/" class="article-date">
<time datetime="2020-02-09T16:29:30.727Z" itemprop="datePublished">2020-02-10</time>
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<div class="article-entry" itemprop="articleBody">
<h1 id="G1混合回收"><a href="#G1混合回收" class="headerlink" title="G1混合回收"></a>G1混合回收</h1><h2 id="概述"><a href="#概述" class="headerlink" title="概述"></a>概述</h2><p>因为涉及老年代的回收 而老年代的空间一般都比较大 手机老年代可能会花费更多的时间 所以涉及老年代的混合手机算法也不同于新生代回收算法 最明显的就是引入了<strong>并发标记</strong>(标记工作线程与Mutator同时运行)</p>
<p>混合回收可以总结为两个阶段</p>
<ul>
<li>并发标记 目的是识别老年代分区中的活跃对象 并计算分区中垃圾对象所占的多少 用于垃圾回收过程中判断是否回收分区</li>
<li>垃圾回收 这个过程和新生代回收的步骤完全一致 重用了新生代回收的代码 最大的不同时在回收时不仅仅回收新生代分区 同时回收并发标记中识别到的<strong>垃圾多</strong>的老年代分区</li>
</ul>
<h2 id="并发标记算法详解"><a href="#并发标记算法详解" class="headerlink" title="并发标记算法详解"></a>并发标记算法详解</h2><p>在堆分区分配对象的时候 对象都是联系分配的 没有填充满的TLAB填充一个dummy的Int数组 所以设计几个滋镇分别是<code>Bottom</code> <code>Pre</code> <code>Next</code> 和<code>Top</code> 用Prev指针指向<strong>上一次</strong>并发处理后的地址 用Next指向并发标记开始之前内存已经分配成功的地址 党鞭法标记开始之后 如果有新的对象分配 可以移动Top指针 使Top指针指向当前内存分配成功的地址 Next指针和Top指针之间的地址就是Mutator新增的对象使用的地址 当并发标记结束之后 只需要把<code>Prev</code>指针设置为<code>Next</code>指针即可开始新一轮的标记处理</p>
<p><code>Prev</code> 和<code>Next</code> 指针解决了并发标记<strong>工作内存区域</strong>的问题 还需要再引入两个额外的数据结构来记录内存标记的状态 典型的是使用位图来只是哪块内存已经使用 哪块内存还未使用 所以并发标记引入两个位图<code>PrevBitMap</code>和NextBitMap 用PrevBitmap记录prev指针之前内存的标记状况 用<code>NextBitmap</code>来标识整个内存到<code>next</code>指针之前的标记状态 </p>
<blockquote>
<p>既然NextBitmap包含了整个使用内存的标记状态 为什么要引入PrevBitmap这个数据结构</p>
<p>如果并发标记每次都成功 我们确实可以不需要PrevBitmap 只需要根据这个BitMapjinx 清除即可</p>
<p>但如果标记失败 我们将丢失上一次对Prev指针之前所有内存的标记状况 即当发生失败不能完成并发标记时需要重新标记整个内存 “明显有问题”</p>
</blockquote>
<h2 id="并发标记算法的难点"><a href="#并发标记算法的难点" class="headerlink" title="并发标记算法的难点"></a>并发标记算法的难点</h2><p>并发标记的主要问题是垃圾回收器在标记对象的过程中 Mutator可能正在改变对象关系图 从而造成漏标和错标 错标不会影响程序的正确性 只会造成所谓的<strong>浮动垃圾</strong> 但漏标则会导致科大对象被当做垃圾手机掉 从而影响程序的正确性 为了区别对象的不同状态 引入了三色标记法</p>
<ul>
<li>白色：标识对象尚未被垃圾收集器访问过</li>
<li>黑色：表示对象已经被垃圾收集器访问过 且这个对象的所有引用都已经被扫描过</li>
<li>灰色：标识对象已经被垃圾收集器访问过 但这个对象上至少存在一个引用还没有被扫描过</li>
<li>对象消失问题：原本应该是黑色的对象被<strong>误标</strong>为白色 当且仅当同时满足两个条件 只需要破坏其一即可<ul>
<li>赋值器插入了一条或多条从黑色对象到白色对象的新引用<ul>
<li>CMS的增量更新方案：黑色对象一旦新插入了只想白色对象的引用之后 就变成灰色</li>
</ul>
</li>
<li>赋值器删除了全部灰色对象到该白色对象的直接或者间接引用<ul>
<li>G1的原始快照SATB方案：无论运用关系删除与否 都会按照刚刚开始扫描那一刻的对象图快照进行搜索</li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h2 id="G1混合回收的步骤"><a href="#G1混合回收的步骤" class="headerlink" title="G1混合回收的步骤"></a>G1混合回收的步骤</h2><ul>
<li>第一阶段：并发标记<ul>
<li>初始标记子阶段<ul>
<li>负责标记所有直接科大的跟对象（栈对象、全局对象、JNI对象等） 根式对象图的起点 引起初始标记需要将Mutator线程暂停 即STW 混合手机中的初始标记与新生代的初始标记几乎一样 实际上混合手机的初始标记时借用了新生代手机的结果 即新生代垃圾回收后的新生代Survivor分区作为根 所以混合手机一定发生在新生代回收之后 且不需要再进行一次初始标记</li>
</ul>
</li>
<li>并发标记子阶段</li>
<li>再标记子阶段</li>
<li>清理子阶段</li>
</ul>
</li>
<li>第二阶段：垃圾回收</li>
</ul>
</div>
<footer class="article-footer">
<a data-url="http://youjielee.com/2020/02/10/《JVM G1源码分析及调优》读书笔记5/" data-id="ck6f91t3f0006rsreaqw9huwo" class="article-share-link">Share</a>
</footer>
</div>
</article>
<article id="post-《JVM G1源码分析及调优》读书笔记4" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
<div class="article-meta">
<a href="/2020/02/10/《JVM G1源码分析及调优》读书笔记4/" class="article-date">
<time datetime="2020-02-09T16:29:30.725Z" itemprop="datePublished">2020-02-10</time>
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<h1 id="G1新生代回收"><a href="#G1新生代回收" class="headerlink" title="G1新生代回收"></a>G1新生代回收</h1><p>当内存分配的时候 剩余的空间不能满足要分配的对象时就会优先触发<strong>新生代回收</strong>（YGC） G1的YGC是针对部分内存进行的垃圾回收 所以YGC话费的时间通常都比较小 G1每次YGC回收的分区数目是不固定的 但每一次YGC都是手机所有的新生代分区 所以每一次YGC之后都会调整新生代分区的数目（根据前文提到的预测停顿模型）</p>
<h2 id="YGC算法概述"><a href="#YGC算法概述" class="headerlink" title="YGC算法概述"></a>YGC算法概述</h2><p>YGC主要分成两部分：并行部分和其他部分 YGC的执行顺序</p>
<ol>
<li><p>进行收集之前需要STW <strong>G1 YGC是全程STW</strong> 所以 可以不考虑并发情况</p>
</li>
<li><p>选择要手机的CSet（对于YGC来说整个新生代分区都是CSet）</p>
</li>
<li><p>进入并行任务处理</p>
<ol>
<li><p>根扫描并处理：处理过程会把跟直接引用的对象复制到新的Survivor区 然后把引用对象的field、入栈等待后续的扫描复制处理</p>
<ul>
<li>JAVA根：主要是类加载器和线程栈<ul>
<li>类加载器主要是遍历这个类加载器中所有存活的Klass并复制到Survivor或者晋升到老年代</li>
<li>线程栈机会处理普通线程栈分配的局部变量 也会处理本地方法栈访问的堆对象</li>
</ul>
</li>
<li>JVM根：通常是全局对象 比如 <code>Universe</code> <code>JNIHandles</code> <code>ObjectSynchronize</code> <code>FlatProfiler</code> <code>Management</code> <code>JvmtiExport</code> <code>SystemDictionary</code> <code>StringTable</code></li>
</ul>
</li>
<li><p>处理老年代分区到新生代分区的引用：首先会更新所有的代际引用 即更新RSer 然后从RSet触发 把RSet所在卡表对应的分区内存块的所有对象都认为是跟 吧这些跟引用的对象复制到新的Survivor区 然后把被引用对象的field入栈等待后续的复制处理</p>
<blockquote>
<p>当发现对象需要被复制 先复制对象到先的位置 复制之后把老对象（对象老位置的引用）的对象投标记位11 然后把对象投里边的指针指向新的对象（对象新位置的引用） 这样当一个对象呗多个对象引用时 只有第一次遍历对象时候才需要被复制 后续都不需要复制了 直接通过这个指针就能找到新的对象 后边的重复引用直接修改自己的指针指向新的对象就完成了遍历 参见笔记1 对象头小节介绍</p>
</blockquote>
</li>
<li><p>JIT代码扫描 </p>
<blockquote>
<p><code>[Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.2, Diff: 0.2, Sum: 0.6]</code></p>
<p>扫描code root耗时。code root指的是经过JIT编译后的代码里，引用了heap中的对象。引用关系保存在RSet中</p>
</blockquote>
</li>
<li><p>根据栈中的对象 进行深度递归遍历复制对象</p>
<blockquote>
<p>复制时 有个与TLAB类似的数据结构PLAB(Promotion local allocate buffer) 用于复制 先使用PLAB方法直接在PLAB中分配新的对象 如果分配失败 则尝试分配一个PLAB或者直接在对重分配对象 这里和TLAB类似</p>
</blockquote>
</li>
</ol>
</li>
<li><p>其他任务处理 大部分是串行执行</p>
<ol>
<li>JIT代码位置更新 在并行任务中已经对代码进行了扫描和复制 这里会更新相关指针所指向的位置</li>
<li>引用处理 几把引用中使用的存活对象也复制到新的分区 否则会造成错误</li>
<li>字符串去重优化回收 JDK8 G1新引入功能 优化字符串使用效率</li>
<li>清除卡表 吧全局卡表中已经处理过的分区对应的卡表清空</li>
<li>JIT代码回收</li>
<li>Evac（复制转移）失败 则进行处理 主要工作是恢复对象头</li>
<li>引用（Reference）再处理： 把引用中还活着的对象放入引用队列中</li>
<li>进行Redirty 主要工作是重构RSet：因对象移动需要更新老年代到新生代的引用 <strong>通常并发执行</strong></li>
<li>释放CSet：启动释放内存 即把<strong>这些分区放入自由列表</strong> 供后续使用</li>
<li>尝试大对象回收：只要判断这些大对象所在的分区是否有RSet引用 且只需要判断大对象所在第一个分区 果果没有引用则说明整个大对象肯定死亡 有引用则说明大对象可能还活着 在并发标记中进一步处理</li>
<li>尝试扩展内存 根据<code>GCTimeRatio</code>和<code>G1ExpandByPercentOfAvailable</code>来判断是否可以扩展 如果可以则扩展</li>
<li>调整新生代分区的数据 调整<code>RefinementZone</code>阈值等</li>
<li>如果可能 启动并发标记：使用的内存超过一定阈值则可以启动 具体在<strong>混合回收</strong>中介绍</li>
</ol>
</li>
</ol>
<h2 id="YGC代码分析"><a href="#YGC代码分析" class="headerlink" title="YGC代码分析"></a>YGC代码分析</h2><h3 id="并行任务"><a href="#并行任务" class="headerlink" title="并行任务"></a>并行任务</h3><p>并行任务处理主要通过工作线程<code>FlexibleWorkGang</code>来执行任务<code>G1ParTask</code> 这个任务主要分为</p>
<ul>
<li><p>根扫描并处理 针对所有的根 对可达对象做</p>
<ul>
<li>如果对象还没有设置过标记信息 把对象从Eden复制到Survivor 然后针对对象的没一个field 如果引用的分区在CSet 则把对象的地址加入到 <code>G1PaeScanThreadState</code>（PSS）中待扫描处理 如果字段不在CSet 则更新该对象所在堆分区对应的RSet</li>
<li>更新跟对象到对象新的地址</li>
</ul>
</li>
<li><p>处理老年代分区到新生代分区的引用</p>
<ul>
<li>处理Dirty card 更新Rset 更新老年代分区到新生代分区的引用</li>
<li>扫描RSet 吧引用者作为根 从根触发 对科大对象进行根扫描并处理</li>
<li>复制 在PSS中队列的对象都是活跃对象 没一个对象都要复制到Survivor区 然后针对该对象的没一个字段如果引用的分区在CSet 则把对象的地址加入到 <code>G1PaeScanThreadState</code>（PSS）中待扫描处理 循环知道队列中没有对象</li>
</ul>
</li>
<li><p>如何做并行处理</p>
<ul>
<li><p>对于Java根处理来说 根对象有多个 所以分配一个对象来存储各个并行任务的状态 在使用的时候多个线程通过CAS获取数组中的原色来保证并行执行任务</p>
</li>
<li><p>对于RSer根来说 处理的时候是根据分区来并行处理 及老年代对象引用了多个CSet中不同的分区 也没问题 因为此时仅仅标记对象 及时一个引用对象被处理多次 也只是标记出来 所以没有问题</p>
</li>
<li><p>在Evac转移复制中 因为每次处理对象的时候 需要对对象进行复制 这个时候是需要多个线程使用CAS来保证串行 先把对象标记位待回收 之后才能复制 即只有一个线程复制成功 其他线程都会重用这个新复制的对象</p>
<blockquote>
<p>Evac因为涉及对象复制 非常耗时 所以这个阶段还提供 <strong>任务窃取</strong>的功能 在并发执行的过程中GC线程有限处理本地的队列 当本地的队列没有任务的时候 窃取别的队列的任务 帮助别的队列</p>
</blockquote>
</li>
</ul>
</li>
</ul>
</div>
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<a data-url="http://youjielee.com/2020/02/10/《JVM G1源码分析及调优》读书笔记4/" data-id="ck6f91t3d0005rsrexf5obso0" class="article-share-link">Share</a>
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<article id="post-《JVM G1源码分析及调优》读书笔记3" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
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<a href="/2020/02/10/《JVM G1源码分析及调优》读书笔记3/" class="article-date">
<time datetime="2020-02-09T16:29:30.723Z" itemprop="datePublished">2020-02-10</time>
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<div class="article-entry" itemprop="articleBody">
<h1 id="G1的Refine线程"><a href="#G1的Refine线程" class="headerlink" title="G1的Refine线程"></a>G1的Refine线程</h1><p>名词释义：</p>
<ul>
<li>Refine线程：ConcurrentG1RefineThread主要指处理RSet的线程</li>
</ul>
<h2 id="记忆集与卡表"><a href="#记忆集与卡表" class="headerlink" title="记忆集与卡表"></a>记忆集与卡表</h2><ul>
<li>Rset和卡表是为了记录对象在不同代际之间的引用关系 目的是在垃圾回收时能够快速地找到活跃对象 而不必遍历整个堆空间</li>
<li>两种方法记录引用关系 Point Out & Point In<ul>
<li>Point out记录操作简单 但需要对Rset做全部扫描</li>
<li>Point in记录操作复杂 但在标记扫描时能直接找到有用和无用的对象 不需要额外扫描 因为RSet里边的对象可以认为就是根对象<ul>
<li>G1收集器里边 使用了Point In的方法 算法可以简化为找到需要收集的分区集合 所以YGC扫描Root Set 和Rset就可以了 </li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li>简单的方式是在Rset里记录所有的引用关系 但并不是最优的设计方案 故需要优化<ul>
<li>需要额外的内存空间：通常是JVM最大的额外开销 一般在1%~20%之间</li>
<li>可能导致浮动垃圾：由于根据RSet回收 而RSet里边的对象可能已经死亡 被误认为是活跃对象</li>
</ul>
</li>
<li>分析哪些引用关系需要记录在RSet中<ul>
<li>分区内部有引用：<strong>不需要</strong> 回事是针对一个分区而言 要么都回收 要么都不回收</li>
<li>新生代分区至新生代分区有引用：<strong>不需要</strong> G1的三种回收算法都会全量处理新生代分区</li>
<li>新生代分区到老年代分区有引用：<strong>不需要</strong> YGC针对新生代分区 不需要 Mix会以新生代分区作为根 Full对全分区处理 也不需要</li>
<li>老年代分区到新生代分区有引用：<strong>需要</strong> YGC是有两种根 一种是栈空间/全局空间变量的引用 第二种即为老年代分区到新生代分区的引用</li>
<li>老年代分区到老生代分区有引用：<strong>需要</strong> 混合GC时只有部分老年代分区被回收所以必须记录引用关系 快速找到哪些对象时活跃的</li>
</ul>
</li>
<li>PRT：记录每个分区所有引用者的信息 的数据结构<code>HeapRegion.HeapRegionRemSet.OtherRegionsTable</code> <code>PerRegionTable</code> 每个HeapRegion都包含有一个PRT 有三种不同的粒度实现 引用的次数可能很多也可能很少 为了提高效率 采用了动态化的数据结构存储<ul>
<li>稀疏PRT： 通过哈希表方式 默认长度是4 </li>
<li>细粒度PRT： 通过PRT指针的指针 可以理解为是PRT指针的数组 数组长度可指定也自动计算 PTR=HeapRegion的起始位置加上一个位图（描述分区的引用关系 大小为HeapRegionSize/512）</li>
<li>粗粒度PRT：通过位图标识 每一位标识对应的分区有引用到该分区数据结构</li>
<li>以上三类前者最大值被突破之后 开启下一等级粒度处理PRT</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h2 id="Refine线程的功能和原理"><a href="#Refine线程的功能和原理" class="headerlink" title="Refine线程的功能和原理"></a>Refine线程的功能和原理</h2><ul>
<li>是G1新引入的并发线程池 默认数目为 G1ConcRefinementThread+1 有以下两大功能</li>
<li>处理新生代分区的抽样并在满足响应时间的指标下更新YHR的数目 通常由一个线程来处理</li>
<li>管理RSet 这是Refine最主要的功能 RSet的更新并不是同步完成的<ul>
<li>G1会把所有的引用关系都先放入到一个队列中成为DCQ（dirty card queue） 然后使用线程来消费这个队列已完成更新 正常来说有G1ConcRefinementThread个线程处理（实际除了Refine线程之外 GC线程或者Mutator线程也可能会更新RSet —并发编程模式中的线程窃取） DCQ通过DCQS管理 每个Refine线程并发地负责DCQS中的某几个DCQ </li>
</ul>
</li>
</ul>
<h3 id="抽样线程"><a href="#抽样线程" class="headerlink" title="抽样线程"></a>抽样线程</h3><p>Refine线程池的最后一个线程就是抽样线程 他的主要作用是设置新生代的个数 使G1满足垃圾回收的预测停顿时间 在预测时 需要同时考虑最小分区的下限和上限</p>
<h3 id="管理RSet"><a href="#管理RSet" class="headerlink" title="管理RSet"></a>管理RSet</h3><p>G1中使用Refine线程<strong>异步</strong>地维护和管理引用关系</p>
<p>每个Mutator线程有个私有的队列（G1UpdateBufferSize 默认256）DCQ 当队列满（也可手工提交）则将这个队列通过JavaThread中的静态方法找到全局DCQS放到<strong>全局的DCQS</strong>中 后续此线程的对象应用关系直接放入到DCQ中</p>
<p>当DCQS中DCQ的个数大于一个阈值（GreenZone）通过全局Monitor发送Notify通知0号Refine线程启动 </p>
<p>如果DCQS满了 Mutator就不继续往DCQS中添加（说明引用太多了 Refine线程负责太重） 这个Mutator就会暂停其他代码执行 替代Refine线程来更新RSet 这个就产生了业务暂停</p>
<p>DCQS队列长度依赖于Refine线程的个数 最大为RedZone的个数</p>
<p>Refine线程的初始化是在GC管理器初始化的时候进行 但如果没有足够多的引用关系变更 这些Refine线程都是空转 所以需要有一个机制能动态激活和冻结线程 JVM通过wait和notify机制实现：0~n-1线程 前一个线程忙 激活下一个 后一个线程自己空闲主动冻结自己 如前所述<strong>0号线程由Mutator激活</strong> 故0号等待的Monitor也是全局变量 其他线程中的Monitor为局部变量</p>
<h2 id="RefineZone"><a href="#RefineZone" class="headerlink" title="RefineZone"></a>RefineZone</h2><p>基于RSet空间及Mutator暂停业务线程考虑 我们可以设置多个Refine线程工作 在不同的时间负载下启用的线程不同 通过Refinement Zone控制 G1提供三个值 分别是Green Yellow和Red 将整个Queue set划分为4个区 白 绿 黄 和红</p>
<ul>
<li>白区：Refine不处理 交由GC线程处理DCQ</li>
<li>绿区：Refine线程开始启动 并且根据queue set数值的大小启动不同数量的Refine线程来处理DCQ</li>
<li>黄区：所有的Refine线程（除了抽样线程）都参与DCQ处理</li>
<li><p>红区：不仅仅Refine线程参与处理RSet Mutator也参与处理DCQ</p>
</li>
<li><p>参数设置规则：G1ConcRefinementGreenZone G1ConcRefinementYellowZone G1ConcRefinementRedZone 默认为0 自动推导 推导规则为</p>
</li>
<li><figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">G1ConcRefinementGreenZone=ParallelGCThreads </span><br><span class="line">G1ConcRefinementYellowZone=3 * G1ConcRefinementGreenZone </span><br><span class="line">G1ConcRefinementRedZone=6 * G1ConcRefinementGreenZone</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
</ul>
<h2 id="RSet涉及的写屏障"><a href="#RSet涉及的写屏障" class="headerlink" title="RSet涉及的写屏障"></a>RSet涉及的写屏障</h2><p>Refine引用关系的变更即对象的赋值对反馈在RSet中 需要写屏障：在改变特定内存的值是额外执行的一些动作 如每一次讲一个新生代对象的引用修改为只想新生代对象 都会被写屏障捕获 并且记录下来 因此在新生代回收的时候可以避免扫描整个老年代来查找根</p>
<p>G1垃圾回收器的RSet在写变更的时候通过插入一段额外的代码把引用关系放入到DCQ中 随后Refine线程更新RSet 记录堆分区内部中对象的指针 目前是操作之后 而对于写屏障来说 过来掉不必要的操作是十分必要的 技能几块复制器的速度也能减轻回收器的负担 G1有三重过滤</p>
<ul>
<li><p>不记录新生代到新生代或老年代的引用 没有必要（详细讨论参见G1笔记文章2 ）在写屏障时过滤</p>
</li>
<li><p>过滤同一个分区内部引用 在RSet处理时过滤</p>
</li>
<li>过滤掉空引用 在RSet处理时过滤</li>
</ul>
<blockquote>
<p>由于G1对写屏障的复杂操作要比CMS消耗更多的运算资源 所以CMS的写屏障是直接的同步操作 而G1就不得不将其实现为类似于消息队列的结构 异步完成</p>
</blockquote>
<p>G1垃圾回收器的写屏障使用一种两级的缓存结构（用queue set实现）</p>
<ul>
<li>线程queue set：所有的线程都会把写屏障的记录写写入到线程自由的queue set中装满之后 就会把queue set放到 后述的global set of filled queue中 而后再申请一个queue set</li>
<li>的global set of filled queue：所有线程共享的一个全局的 存放填满了的DCQS的集合</li>
</ul>
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<article id="post-《JVM G1源码分析及调优》读书笔记" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
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<a href="/2020/02/10/《JVM G1源码分析及调优》读书笔记/" class="article-date">
<time datetime="2020-02-09T16:29:30.642Z" itemprop="datePublished">2020-02-10</time>
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<h1 id="《JVM-G1源码分析及调优》读书笔记1"><a href="#《JVM-G1源码分析及调优》读书笔记1" class="headerlink" title="《JVM G1源码分析及调优》读书笔记1"></a>《JVM G1源码分析及调优》读书笔记1</h1><h2 id="准备"><a href="#准备" class="headerlink" title="准备"></a>准备</h2><p>JVM基础回顾 详见《垃圾回收及内存分配》</p>
<p>垃圾回收算法分为：标记清除 复制 标记压缩</p>
<p>垃圾回收方法分为：串行回收、并行回收、并发回收</p>
<p>内存管理上分为：代管理和非代管理</p>
<h2 id="概述"><a href="#概述" class="headerlink" title="概述"></a>概述</h2><p>G1与历史回收器差别在与 后者针对堆空间的管理方式都是连续的 连续的内存将导致垃圾回收时间过长 停顿时间不可控，因此G1将堆拆分成一系列的分区，在一个时间段内，大部分的垃圾收集操作只针对一部分分区，而不是整个堆或者老年代</p>
<ul>
<li>G1 会根据预测时间动态改变新生代的大小 –G1以预测时间为导向</li>
<li>G1老年代的收集不会为了释放老年代的空间对整个老年代做回收，在任意时刻只有一部分老年代分区会被回收，并且 这部分老年代分区将在<strong>下一次</strong>增量回收时与<strong>所有的新生代</strong>一起被收集 即混合回收 在选择老年代分区的时候 优先考虑垃圾多的分区</li>
</ul>
<p>实现角度看 G1是复合算法 吸收了以下算法的优势</p>
<ul>
<li>列车算法 对内存进行分区</li>
<li>CMS 对分区进行并发标记</li>
<li>最老优先 最老的数据优先收集</li>
</ul>
<h2 id="G1的基本概念"><a href="#G1的基本概念" class="headerlink" title="G1的基本概念"></a>G1的基本概念</h2><h3 id="分区"><a href="#分区" class="headerlink" title="分区"></a>分区</h3><p>大概分为4类</p>
<ul>
<li>自由分区</li>
<li>新生代分区</li>
<li>大对象分区<ul>
<li>大对象头分区</li>
<li>大对象连续分区</li>
</ul>
</li>
<li>老年代分区</li>
</ul>
<p>HR大小的下限1M 上限32M （1、2、4、8、16、32M） 默认堆分区2048个 HR大小支持启发式推断</p>
<p>G1大对象不进入新生代空间 直接进入老年代 大小为region_size的一半</p>
<p>设置新生代大小：G1NewSizePercent~G1MaxNewSizePercent</p>
<ul>
<li>新生代不会动态变化意味着G1后续对新生代垃圾回收的时候可能不能满足期望停顿的时间</li>
</ul>
<h3 id="G1停顿预测模型"><a href="#G1停顿预测模型" class="headerlink" title="G1停顿预测模型"></a>G1停顿预测模型</h3><p>衰减平均数学方法 核心是近期的数据给予更高的权重</p>
<h3 id="卡表与位图"><a href="#卡表与位图" class="headerlink" title="卡表与位图"></a>卡表与位图</h3><p>记录分区Region互相引用关系</p>
<p>做法两种：</p>
<p>1、遍历整个A区 按字移动（因字节对齐故不需要按字节移动）或优化为按对象移动（参照上一章OopMap）效率太低</p>
<p>2、借助额外的数据结构描述这个关系 类似位图的卡表</p>
<p>卡表：引入目的是为了对内存的引用关系做标记 从而根据引用关系快速便利活跃对象 </p>
<p> 优化：1个位只能描述两个状态 不够 增加至一个字节描述状态一个字 但开销达到25% JVM选择512字节</p>
<p>1个位描述一个字：32位机器（一个字位32位）需要<strong>32KB</strong>描述1M(32KB*32=1M) </p>
<p>1字节描述一个位：32位机器（一个字位32位）需要<strong>256KB</strong>描述1M((256KB/8)*32=1M) </p>
<p>1字节描述512字节：32位机器（一个字位32位）需要<strong>2KB</strong>描述1M((256KB/8)*32=1M) <strong>涉及多次引用 使用时候再遍历</strong> </p>
<h3 id="对象头"><a href="#对象头" class="headerlink" title="对象头"></a>对象头</h3><p>对象数据结构=对象头+实例数据+对齐填充</p>
<p>对象头=标记信息+元数据</p>
<h4 id="标记信息"><a href="#标记信息" class="headerlink" title="标记信息"></a>标记信息</h4><p>在32位JVM中用32位进行描述 组合情况如下 与GC有关的是标记位11 对应前边30位用在对象复制转移</p>
<p><img src="https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/1576818812657009.png" alt></p>
<h4 id="元数据"><a href="#元数据" class="headerlink" title="元数据"></a>元数据</h4><p>对应全局OopMap 每个InstanceKlass对象中也维护了一个Map（OopMapBlock）标识引用或立即数 用于确认</p>
<h3 id="线程"><a href="#线程" class="headerlink" title="线程"></a>线程</h3><p><img src="https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/1576819408276194.png" alt></p>
<ul>
<li><p>JavaThread ：执行Java代码的线程</p>
<ul>
<li>CompilerThread ：执行JIT的线程</li>
</ul>
</li>
<li><p>WatcherThread ：执行周期任务的线程 比如内存管理小对象ChunkPool的清理和内存 抽样任务 </p>
<p>MemProfilerTask等</p>
</li>
<li><p>NameThread：JVM内部使用线程</p>
<ul>
<li>VMThread：JVM执行GC的同步线程 JVM最关键的线程之一 主要是处理垃圾回收 所有的垃圾回收操作都是从VMThread触发</li>
</ul>
</li>
<li>ConcurrentGCThread：并发执行GC任务的线程 比如G1中的ConcurrentMarkThread和COncurrentG1RefineThread 分别处理并发标记和并发Refine</li>
<li>WorkerThread：工作线程，并发执行 可以理解为是一个线程池 里边线程执行GC任务（G1ParTask），VMThread会触发这些任务的调度执行</li>
</ul>
<blockquote>
<p>1、G1中不要设置MaxNewSize、NewSize、Xmn和NewRatio G1对内存的管理不是连续的 故重新分区代价不高 最终要的 是G1的目标满足垃圾收集停顿 这需要G1根据停顿时间动态调整收集了分区</p>
<p>2、MaxGCPauseMillis：期望停顿时间 可根据系统配置和业务动态调整</p>
<p>3、G1ReservePercent：新生代保留内存（默认10个）即在初始化或者内存扩展/收缩是计算更新有多少分区是保留的</p>
</blockquote>
</div>
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<a href="/2019/04/21/Hello-Hexo/" class="article-date">
<time datetime="2019-04-21T02:02:53.000Z" itemprop="datePublished">2019-04-21</time>
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<a class="article-title" href="/2019/04/21/Hello-Hexo/">Hello Hexo</a>
</h1>
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<a href="/2019/04/21/hello-world/" class="article-date">
<time datetime="2019-04-20T17:09:35.697Z" itemprop="datePublished">2019-04-21</time>
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<h1 itemprop="name">
<a class="article-title" href="/2019/04/21/hello-world/">Hello World</a>
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<h3 id="Run-server"><a href="#Run-server" class="headerlink" title="Run server"></a>Run server</h3><figure class="highlight bash"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">$ hexo server</span><br></pre></td></tr></table></figure>
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