可靠的采集神器(4.垃圾收集过程G1收集器的运行*敏*感*词*如下的Mixed和继承人 )

　　可靠的采集神器(4.垃圾收集过程G1收集器的运行*敏*感*词*如下的Mixed和继承人

)

　　1.简介

　　Garbage First（简称G1）collector）是垃圾采集技术发展史上的里程碑式成就：开创了“面向本地采集”的设计思想和“基于区域”的内存布局形式.

　　G1采集器是一个主要针对服务器应用的垃圾采集器，它的定位是“cms采集器的替代者和继承者”。其发展简史如下：

　　2.堆内存划分

　　虽然 G1 采集器也遵循分代采集理论，但它的堆内存布局与其他采集器有很大不同：

　　G1采集器的堆内存划分如图：

　　3. 暂停时间模型3.1 暂停时间模型

　　Pause Prediction Model：指定在M毫秒的时间段内，垃圾回收花费的时间很可能不超过N毫秒。

　　G1采集器之所以能建立可预测的暂停时间模型，是因为它把Region作为单次恢复的最小单位（每次采集的内存空间是Region大小的整数倍），这样可以有计划地避免整个Java堆的垃圾回收。

　　更具体的处理思路：让G1采集器跟踪每个Region中垃圾堆积的“值”，然后在后台维护一个优先级列表，根据用户每次设置的采集暂停时间优先回收时间收益最大的区域（这就是“垃圾优先”名称的由来）。

　　衡量“价值”的标准是：每次采集所获得的空间量和采集所需时间的经验值。

　　3.2 混合 GC

　　对于G1采集器之前的所有其他采集器（包括cms采集器），垃圾采集的目标范围要么是整个年轻代（Minor GC），要么是整个老年代（Major GC），要么是整个Java 堆（Full GC）。

　　而G1跳出了这个笼子：它可以面对堆内存的任何部分，形成一个回采集（通常称为CSet）进行回收。衡量的标准不再是它属于哪一代，而是哪一块内存收录的垃圾量最大，回收收益最大。这是G1采集器的Mixed GC模式。

　　4.垃圾采集过程

　　G1采集器运行*敏*感*词*如下：

　　其操作过程大致可以分为以下四个步骤：

　　4.1 初始标记

　　特点

　　TAMS：Top at Mark Start，Region中的指针，用于并发标记时为对象分配内存空间。

　　4.2 并发标记

　　堆中对象的可达性分析从GC Root开始，递归扫描整个堆中的对象图，找到需要回收的对象。

　　另外，在扫描完成后，需要对STAB记录的并发期间引用发生变化的对象进行重新处理。

　　STAB: Snapshot At The Beginning，原创快照，参考前文的6.3 部分。

　　4.3 最终成绩

　　特点

　　4.4 筛选回收

　　特点

　　5. 一些细节5.1 跨区域引用对象

　　解决办法是使用前面《》第4节中的“内存集”，避免将整个堆扫描为GC Roots。

　　然而，G1 的内存集更复杂，因为：

　　根据经验，G1至少需要Java堆大小的10%~20%左右的额外内存空间来维持采集器的工作。

　　5.2 并发标记

　　解决方案在上一篇第6节分析：cms采集器采用增量更新算法，而G1采集器采用原创快照（STAB）算法实现。

　　另外，由于用户线程在并发标记时还在执行，所以肯定会继续创建新对象。

　　G1为每个Region设计了两个名为TAMS（Top at Mark Start）的指针，将Region中的一部分空间划分为并发采集过程中的新对象分配（默认都是alive的，没有收录在范围内）回收）。

　　需要注意的是，如果内存回收速度跟不上内存分配速度，G1采集器也会强制冻结用户线程的执行，导致Full GC和长时间“Stop The World” .

　　5.3 可靠的暂停模型

　　G1采集器的暂停模型基于Decaying Average的理论基础：垃圾采集过程中，G1采集器会根据每个Region的采集时间，内存中脏卡的数量等. 分析平均值、标准差等

　　“衰减平均值”比普通平均值更准确地表示“最近”的平均值状态。此信息用于预测如果回收现在开始将采集哪些区域，以便可以限制采集不超过预期的暂停时间。获得最高利润。

　　6. G1 VS cms

　　G1 采集器经常与cms 采集器进行比较。

　　不管G1的一些创新设计：可以指定最大暂停时间，子区域的内存布局，根据收入动态确定集合等等，这里只说其他一些比较常见的地点。

　　6.1 采集算法

　　G1的两种算法在运行过程中防止内存空间碎片化，并在垃圾回收完成后提供正常可用的内存。而且这对于程序长时间运行是有好处的（大对象分配内存时，由于无法找到连续的内存空间，不容易提前触发下一次采集）。

　　6.2 内存占用

　　cms 和 G1 都使用卡片表来处理跨代指针，但是 G1 的卡片表实现更复杂，区域更多（本文5.1 部分）。

　　相比之下cms的卡片列表比较简单，只有一份，而且只需要处理老一代到新生代的引用。

　　与cms相比，G1的内存占用更大。

　　6.3 额外的执行负载

　　由于两者的实现细节不同，用户程序执行时的负载会有所不同。以写屏障为例：

　　G1 的写屏障比cms 消耗更多的计算资源。所以cms写屏障是同步操作，而G1使用的是类似消息队列的异步操作。

　　总体：

　　这个临界点大概在6~8G（经验值）之间。

　　一些相关的虚拟机参数如下：

　　<p># 使用 G1 收集器

　　-XX:+UseG1GC

　　# 设置 Region 大小（范围 1~32M，且为 2 的 N 次幂）

　　-XX:G1HeapRegionSize

　　# 最大收集停顿时间（默认 200 毫秒）

　　-XX:MaxGCPauseMillis</p>

　　本文主要内容总结如下：