关于GC(下):CMS和G1GC的比较

简称

  • STW —— Stop the World,暂停所有在执行的线程

简史

  • 2004年Sun实验室第一次发表G1论文
  • JDK6U14中第一次作为实验选项引入
  • JDK7中开始作为替换CMS的方案
  • JDK9中成为默认的垃圾回收器
  • JDK10优化,将其fullGC改为并行: JEP307
  • JDK11引入了更新的ZGC,可能会成为G1的潜在替代者

G1特有数据结构和算法

Region

堆仍然有新生代(eden、survivor)、老年代的划分,但是不再要求它们是内存连续的。每个区都由多个Region组成。
部分老年代Region存储Humongous对象(即下图的H),这种对象大小大于等于Region的一半。

(图片来源-Java Hotspot G1 GC的一些关键技术)

SATB算法

全称Snapshot-At-The-Beginning,起始时活对象的快照。在理解SATB前需要先了解以下知识。

三色标记法

CMS和G1的算法都是通过对gc root 进行遍历,并进行三色标记。标记规则为

  • 黑色(black): 节点被遍历完成,而且子节点都遍历完成。
  • 灰色(gray): 当前正在遍历的节点,而且子节点(即对象的域)还没有遍历。遍历完所有子节点后,将成为黑色
  • 白色(white): 还没有遍历到的节点,即灰色节点的子节点。扫描结束仍是白色时会被回收。

并发扫描时,对于白色有两种情况同时发生时,可能会漏标导致被误回收:

  • 增加了被黑色引用的关系。
  • 被灰色下应用,删除了到它的引用

具体执行过程:https://www.cnblogs.com/javaadu/p/10713956.html

按照R大的说法:CMS的incremental update设计使得它在remark阶段必须重新扫描所有线程栈和整个young gen作为root;G1的SATB设计在remark阶段则只需要扫描剩下的satb_mark_queue。

RSet

全称Remember Set,记录一个Region里的对象被哪些其他Region引用。
相对应地,有另一种辅助数据结构Collection Set(CSet),它记录了GC要收集的Region集合。GC时只需扫描CSet中各个Rset即可。


(Tips for Tuning the Garbage First Garbage Collector)

更详细的访问机制和回收过程这里不再展开,有兴趣可以参考后文引用文献。

Pause Prediction Model

暂停预测模型,G1根据它计算出的历史数据来预测本次收集需要选择的Region数量,从而尽量满足用户设定的目标停顿时间。
具体算法和公式略,可见Java Hotspot G1 GC的一些关键技术

垃圾回收过程


分为以下几步:

  • 初始标记(Initial Mark)—— 标记GC root能直接关联的对象(短暂STW)
  • 并发标记(Concurrent mark)—— GCRootsTracing,从并发标记中的root遍历,对不可达的对象进行标记,耗时长但可并行
  • 最终标记(Final Remark)—— 收集并发标记期间产生的新垃圾(短暂STW),采用了SATB算法比CMS更快
  • 筛选回收(Live Data Counting and Evacuation)—— 对各个Region的回收性价比排序,在保证时间可控的情况下清除失活对象,清除Remember Sets

作为对比,CMS的回收过程

  • 初始标记(CMS Initial Mark)—— 标记GC root能直接关联的对象(短暂STW)
  • 并发标记(CMS Concurrent Mark)—— GCRootsTracing,从并发标记中的root遍历,对不可达的对象进行标记
  • 重新标记(CMS Remark)—— 修正并发标记期间因为用户操作导致标记发生变更的对象,有STW
  • 并发清除(CMS Concurrent Sweep)

与CMS相比的优势

  1. 并发度更高,充分利用CPU多线程 —— CMS对CPU资源敏感,需要占用25%的线程,如果核数小于4更会占用一半的资源。
  2. 整体上是标记-整理(分代),局部是复制(分Region),运行期不产生碎片 —— CMS是标记-清除,会产生空间碎片和本次回收期间产生导致本次无法回收的浮动垃圾
  3. 可预测的停顿(基于Region)

参考资料

  1. 周志明.著 《深入理解Java虚拟机》
    2.Java Hotspot G1 GC的一些关键技术
    3.CMS和G1的回收过程
  2. 可能是最全面的G1学习笔记
    5.G1 SATB和Incremental Update算法的理解
posted @ 2019-12-16 11:34  五岳  阅读(3542)  评论(0编辑  收藏  举报
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