GC算法实现垃圾优先算法

g1 – garbage first(垃圾优先算法)

g1最主要的设计目标是: 将stw停顿的时间和分布变成可预期以及可配置的。事实上, g1是一款软实时垃圾收集器, 也就是说可以为其设置某项特定的性能指标. 可以指定: 在任意xx毫秒的时间范围内, stw停顿不得超过x毫秒。 如: 任意1秒暂停时间不得超过5毫秒. garbage-first gc 会尽力达成这个目标(有很大的概率会满足, 但并不完全确定,具体是多少将是硬实时的[hard real-time])。

为了达成这项指标, g1 有一些独特的实现。首先, 堆不再分成连续的年轻代和老年代空间。而是划分为多个(通常是2048个)可以存放对象的小堆区(**aller heap regions)。每个小堆区都可能是 eden区, survivor区或者old区. 在逻辑上, 所有的eden区和survivor区合起来就是年轻代, 所有的old区拼在一起那就是老年代:

这样的划分使得 gc不必每次都去收集整个堆空间, 而是以增量的方式来处理: 每次只处理一部分小堆区,称为此次的回收集(collection t). 每次暂停都会收集所有年轻代的小堆区, 但可能只包含一部分老年代小堆区:

g1的另一项创新, 是在并发阶段估算每个小堆区存活对象的总数。用来构建回收集(collection t)的原则是:垃圾最多的小堆区会被优先收集。这也是g1名称的由来: garbage-first。

要启用g1收集器, 使用的命令行参数为:

java -xx:+ug1gc com.mypackages.myexecutableclass

evacuation pau: fully young(转移暂停:纯年轻代模式)

在应用程序刚启动时, g1还未执行过(not-yet-executed)并发阶段, 也就没有获得任何额外的信息, 处于初始的 fully-young 模式. 在年轻代空间用满之后, 应用线程被暂停, 年轻代堆区中的存活对象被复制到存活区, 如果还没有存活区,则选择任意一部分空闲的小堆区用作存活区。

复制的过程称为转移(evacuation), 这和前面讲过的年轻代收集器基本上是一样的工作原理。转移暂停的日志信息很长,为简单起见, 我们去除了一些不重要的信息. 在并发阶段之后我们会进行详细的讲解。此外, 由于日志记录很多, 所以并行阶段和“其他”阶段的日志将拆分为多个部分来进行讲解:

0.134: [gc pau (g1 evacuation pau) (young), 0.0144119 cs][parallel time: 13.9 ms, gc workers: 8]…[code root fixup: 0.0 ms][code root purge: 0.0 ms][clear ct: 0.1 ms][other: 0.4 ms] …[eden: 24.0m(24.0m)->0.0b(13.0m) survivors: 0.0b->3072.0k heap: 24.0m(256.0m)->21.9m(256.0m)] [times: ur=0.04 sys=0.04, real=0.02 cs]

>

0.134: [gc pau (g1 evacuation pau) (young), 0.0144119 cs]– g1转移暂停,只清理年轻代空间。暂停在jvm启动之后 134 ms 开始, 持续的系统时间为0.0144秒。

[parallel time: 13.9 ms, gc workers: 8]– 表明后面的活动由8个 worker 线程并行执行, 消耗时间为13.9毫秒(real time)。

…– 为阅读方便, 省略了部分内容,请参考后文。

[code root fixup: 0.0 ms]– 释放用于管理并行活动的内部数据。一般都接近于零。这是串行执行的过程。

[code root purge: 0.0 ms]– 清理其他部分数据, 也是非常快的, 但如非必要则几乎等于零。这是串行执行的过程。

[other: 0.4 ms]– 其他活动消耗的时间, 其中有很多是并行执行的。

…– 请参考后文。

[eden: 24.0m(24.0m)->0.0b(13.0m)– 暂停之前和暂停之后, eden 区的使用量/总容量。

survivors: 0.0b->3072.0k– 暂停之前和暂停之后, 存活区的使用量。

heap: 24.0m(256.0m)->21.9m(256.0m)]– 暂停之前和暂停之后, 整个堆内存的使用量与总容量。

[times: ur=0.04 sys=0.04, real=0.02 cs]– gc事件的持续时间, 通过三个部分来衡量:

ur – 在此次垃圾回收过程中, 由gc线程所消耗的总的cpu时间。sys – gc过程中, 系统调用和系统等待事件所消耗的时间。real – 应用程序暂停的时间。在并行gc(parallel gc)中, 这个数字约等于: (ur time + system time)/gc线程数。 这里使用的是8个线程。 请注意,总是有一定比例的处理过程是不能并行化的。

说明: 系统时间(wall clock time, elapd time), 是指一段程序从运行到终止，系统时钟走过的时间。一般来说，系统时间都是要大于cpu时间

最繁重的gc任务由多个专用的 worker 线程来执行。下面的日志描述了他们的行为:

[parallel time: 13.9 ms, gc workers: 8][gc worker start (ms): min: 134.0, avg: 134.1, max: 134.1, diff: 0.1][ext root scanning (ms): min: 0.1, avg: 0.2, max: 0.3, diff: 0.2, sum: 1.2][update rs (ms): min: 0.0, avg: 0.0, max: 0.0, diff: 0.0, sum: 0.0][procesd buffers: min: 0, avg: 0.0, max: 0, diff: 0, sum: 0][scan rs (ms): min: 0.0, avg: 0.0, max: 0.0, diff: 0.0, sum: 0.0][code root scanning (ms): min: 0.0, avg: 0.0, max: 0.2, diff: 0.2, sum: 0.2][object copy (ms): min: 10.8, avg: 12.1, max: 12.6, diff: 1.9, sum: 96.5][termination (ms): min: 0.8, avg: 1.5, max: 2.8, diff: 1.9, sum: 12.2][termination attempts: min: 173, avg: 293.2, max: 362, diff: 189, sum: 2346][gc worker other (ms): min: 0.壮阳补肾产品0, avg: 0.0, max: 0.0, diff: 0.0, sum: 0.1]gc worker total (ms): min: 13.7, avg: 13.8, max: 13.8, diff: 0.1, sum: 110.2][gc worker end (ms): min: 147.8, avg: 147.8, max: 147.8, diff: 0.0]

[parallel time: 13.9 ms, gc workers: 8]– 表明下列活动由8个线程并行执行,消耗的时间为13.9毫秒(real time)。

[gc worker start (ms)– gc的worker线程开始启动时,相对于 pau 开始的时间戳。如果min和max差别很大,则表明本机其他进程所使用的线程数量过多, 挤占了gc的cpu时间。

[ext root scanning (ms)– 用了多长时间来扫描堆外(non-heap)的root, 如 classloaders, jni引用, jvm的系统root等。后面显示了运行时间, “sum” 指的是cpu时间。

[code root scanning (ms)– 用了多长时间来扫描实际代码中的 root: 例如局部变量等等(local vars)。

[object copy (ms)– 用了多长时间来拷贝收集区内的存活对象。

[termination (ms)– gc的worker线程用了多长时间来确保自身可以安全地停止, 这段时间什么也不用做, stop 之后该线程就终止运行了。

[termination attempts– gc的worker 线程尝试多少次 try 和 teminate。如果worker发现还有一些任务没处理完,则这一次尝试就是失败的, 暂时还不能终止。

[gc worker other (ms)– 一些琐碎的小活动,在gc日志中不值得单独列出来。

gc worker total (ms)– gc的worker 线程的工作时间总计。

[gc worker end (ms)– gc的worker 线程完成作业的时间戳。通常来说这部分数字应该大致相等, 否则就说明有太多的线程被挂起, 很可能是因为坏邻居效应(noisy neighbor)所导致的。

此外,在转移暂停期间,还有一些琐碎执行的小活动。这里我们只介绍其中的一部分, 其余的会在后面进行讨论。

[other: 0.4 ms][choo ct: 0.0 ms][ref proc: 0.2 ms][ref enq: 0.0 ms][redirty cards: 0.1 ms][humongous register: 0.0 ms][humongous reclaim: 0.0 ms][free ct: 0.0 ms]

[other: 0.4 ms]– 其他活动消耗的时间, 其中有很多也是并行执行的。

[ref proc: 0.2 ms]– 处理非强引用(non-strong)的时间: 进行清理或者决定是否需要清理。

[ref enq: 0.0 ms]– 用来将剩下的 non-strong 引用排列到合适的referencequeue中。

[free ct: 0.0 ms]– 将回收集中被释放的小堆归还所消耗的时间, 以便他们能用来分配新的对象。

concurrent marking(并发标记)

g1收集器的很多概念建立在cms的基础上,所以下面的内容需要你对cms有一定的理解. 虽然也有很多地方不同, 但并发标记的目标基本上是一样的. g1的并发标记通过snapshot-at-the-beginning(开始时快照)的方式, 在标记阶段开始时记下所有的存活对象。即使在标记的同时又有一些变成了垃圾. 通过对象是存活信息, 可以构建出每个小堆区的存活状态, 以便回收集能高效地进行选择。

这些信息在接下来的阶段会用来执行老年代区域的垃圾收集。在两种情况下是完全地并发执行的： 一、如果在标记阶段确定某个小堆区只包含垃圾; 二、在stw转移暂停期间, 同时包含垃圾和存活对象的老年代小堆区。

当堆内存的总体使用比例达到一定数值时,就会触发并发标记。默认值为45%, 但也可以通过jvm参数initiatingheapoccupancypercent来设置。和cms一样, g1的并发标记也是由多个阶段组成, 其中一些是完全并发的, 还有一些阶段需要暂停应用线程。

阶段 1: initial mark(初始标记)。此阶段标记所有从gc root 直接可达的对象。在cms中需要一次stw暂停, 但g1里面通常是在转移暂停的同时处理这些事情, 所以它的开销是很小的. 可以在 evacuation pau 日志中的第一行看到(initial-mark)暂停:

1.631: [gc pau (g1 evacuation pau) (young) (initial-mark), 0.0062656 cs]

阶段 2: root region scan(root区扫描).此阶段标记所有从 “根区域” 可达的存活对象。 根区域包括: 非空的区域, 以及在标记过程中不得不收集的区域。因为在并发标记的过程中迁移对象会造成很多麻烦, 所以此阶段必须在下一次转移暂停之前完成。如果必须启动转移暂停, 则会先要求根区域扫描中止, 等它完成才能继续扫描. 在当前版本的实现中, 根区域是存活的小堆区: y包括下一次转移暂停中肯定会被清理的那部分年轻代小堆区。

1.362: [gc concurrent-root-region-scan-start]1.364: [gc concurrent-root-region-scan-end, 0.0028513 cs]

阶段 3: concurrent mark(并发标记).此阶段非常类似于cms: 它只是遍历对象图, 并在一个特殊的位图中标记能访问到的对象. 为了确保标记开始时的快照准确性, 所有应用线程并发对对象图执行的引用更新,g1 要求放弃前面阶段为了标记目的而引用的过时引用。

这是通过使用pre-write屏障来实现的,(不要和之后介绍的post-write混淆, 也不要和多线程开发中的内存屏障(memory barriers)相混淆)。pre-write屏障的作用是: g1在进行并发标记时, 如果程序将对象的某个属性做了变更, 就会在 log buf穷兵黩武今如此fers 中存储之前的引用。 由并发标记线程负责处理。

1.364: [gc concurrent-mark-start]1.645: [gc co ncurrent-mark-end, 0.2803470 cs]

阶段 4: remark(再次标记).和cms类似,这也是一次stw停顿,以完成标记过程。对于g1,它短暂地停止应用线程, 停止并发更新日志的写入, 处理其中的少量信息, 并标记所有在并发标记开始时未被标记的存活对象。这一阶段也执行某些额外的清理, 如引用处理(参见 evacuation pau log) 或者类卸载(class unloading)。

1.645: [gc remark 1.645: [finalize marking, 0.0009461 cs]1.646: [gc ref-proc, 0.0000417 cs] 1.646:[unloading, 0.0011301 cs], 0.0074056 cs][times: ur=0.01 sys=0.00, real=0.01 cs]

阶段 5: cleanup(清理).最后这个小阶段为即将到来的转移阶段做准备, 统计小堆区中所有存活的对象, 并将小堆区进行排序, 以提升gc的效率. 此阶段也为下一次标记执行所有必需的整理工作(hou-keeping activities): 维护并发标记的内部状态。

最后要提醒的是, 所有不包含存活对象的小堆区在此阶段都被回收了。有一部分是并发的: 例如空堆区的回收,还有大部分的存活率计算, 此阶段也需要一个短暂的stw暂停, 以不受应用线程的影响来完成作业. 这种stw停顿的日志如下:

1.652: [gc cleanup 1213m->1213m(1885m), 0.0030492 cs][time天津市高考报名s: ur=0.01 sys=0.00, real=0.00 cs]

如果发现某些小堆区中只包含垃圾, 则日志格式可能会有点不同, 如:​
1.872: [gc cleanup 1357m->173m(1996m), 0.0015664 cs] [times: ur=0.01 sys=0.00, real=0.01 cs] 1.874: [gc concurrent-cleanup-start] 1.876: [gc concurrent-cleanup-end, 0.0014846 cs]

evacuation pau: mixed (转移暂停: 混合模式)

能并发清理老年代中整个整个的小堆区是一种最优情形, 但有时候并不是这样。并发标记完成之后, g1将执行一次混合收集(mixed collection), 不只清理年轻代, 还将一部分老年代区域也加入到 collection t 中。

混合模式的转移暂停(evacuation pau)不一定紧跟着并发标记阶段。有很多规则和历史数据会影响混合模式的启动时机。比如, 假若在老年代中可以并发地腾出很多的小堆区,就没有必要启动混合模式。

因此, 在并发标记与混合转移暂停之间, 很可能会存在多次 fully-young 转移暂停。

添加到回收集的老年代小堆区的具体数字及其顺序, 也是基于许多规则来判定的。 其中包括指定的软实时性能指标, 存活性,以及在并发标记期间收集的gc效率等数据, 外加一些可配置的jvm选项. 混合收集的过程, 很大程度上和前面的 fully-young gc 是一样的, 但这里我们还要介绍一个概念: remembered ts(历史记忆集)。

remembered ts (历史记忆集)是用来支持不同的小堆区进行独立回收的。例如,在收集a、b、c区时, 我们必须要知道是否有从d区或者e区指向其中的引用, 以确定他们的存活性. 但是遍历整个堆需要相当长的时间, 这就违背了增量收集的初衷, 因此必须采取某种优化手段. 其他gc算法有独立的 card table 来支持年轻代的垃圾收集一样, 而g1中使用的是 remembered ts。

如下图所示, 每个小堆区都有一个remembered t, 列出了从外部指向本区的所有引用。这些引用将被视为附加的 gc root. 注意,在并发标记过程中,老年代中被确定为垃圾的对象会被忽略, 即使有外部引用指向他们: 因为在这种情况下引用者也是垃圾。

接下来的行为,和其他垃圾收集器一样: 多个gc中专算专科吗线程并行地找出哪些是存活对象,确定哪些是垃圾:

最后, 存活对象被转移到存活区(survivor regions), 在必要时会创建新的小堆区。现在,空的小堆区被释放, 可用于存放新的对象了。

为了打年糕维护 remembered t, 在程序运行的过程中, 只要写入某个字段,就会产生一个 post-write 屏障。如果生成的引用是跨区域的(cross-region),即从一个区指向另一个区, 就会在目标区的remembered t中,出现一个对应的条目。为了减少 write barrier 造成的开销, 将卡片放入remembered t 的过程是异步的, 而且经过了很多的优化. 总体上是这样: write barrier 把脏卡信息存放到本地缓冲区(local buffer), 有专门的gc线程负责收集, 并将相关信息传给被引用区的 remembered t。

混合模式下的日志, 和纯年轻代模式相比, 可以发现一些有趣的地方:

[[update rs (ms): min: 0.7, avg: 0.8, max: 0.9, diff: 0.2, sum: 6.1][procesd buffers: min: 0, avg: 2.2, max: 5, diff: 5, sum: 18][scan rs (ms): min: 0.0, avg: 0.1, max: 0.2, diff: 0.2, sum: 0.8][clear ct: 0.2 ms][redirty cards: 0.1 ms]

[update rs (ms)– 因为 remembered ts 是并发处理的,必须确保在实际的垃圾收集之前, 缓冲区中的 card 得到处理。如果card数量很多, 则gc并发线程的负载可能就会很高。可能的原因是, 修改的字段过多, 或者cpu资源受限。

[procesd buffers– 每个 worker 线程处理了多少个本地缓冲区(local buffer)。

[scan rs (ms)– 用了多长时间扫描来自rt的引用。

[clear ct: 0.2 ms]– 清理 card table 中 cards 的时间。清理工作只是简单地删除“脏”状态, 此状态用来标识一个字段是否被更新的, 供remembered ts使用。

[redirty cards: 0.1 ms]– 将 card table 中适当的位置标记为 dirty 所花费的时间。”适当的位置”是由gc本身执行的堆内存改变所决定的, 例如引用排队等。

总结

通过本节内容的学习, 你应该对g1垃圾收集器有了一定了解。当然, 为了简洁, 我们省略了很多实现细节， 例如如何处理巨无霸对象(humongous objects)。 综合来看, g1是hotspot中最先进的准产品级(production-ready)垃圾收集器。重要的是, hotspot 工程师的主要精力都放在不断改进g1上面, 在新的java版本中,将会带来新的功能和优化。

可以看到, g1 解决了 cms 中的各种疑难问题, 包括暂停时间的可预测性, 并终结了堆内存的碎片化。对单业务延迟非常敏感的系统来说, 如果cpu资源不受限制,那么g1可以说是 hotspot 中最好的选择, 特别是在最新版本的java虚拟机中。当然,这种降低延迟的优化也不是没有代价的: 由于额外的写屏障(write barriers)和更积极的守护线程, g1的开销会更大。所以, 如果系统属于吞吐量优先型的, 又或者cpu持续占用100%, 而又不在乎单次gc的暂停时间, 那么cms是更好的选择。

总之:g1适合大内存,需要低延迟的场景。

选择正确的gc算法,唯一可行的方式就是去尝试,并找出不对劲的地方, 在下一章我们将给出一般指导原则。

注意,g1可能会成为java 9的默认gc:http://openjdk.java.net/jeps/248

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原文链接：https://plumbr.io/handbook/garbage-collection-algorithms-implementations#g1