深入理解G1垃圾收集器

1. 垃圾收集器简析

Java语言一直使用GC技术进行JVM自动内存管理，避免手动管理带来的一系列问题，以提升开发人员效率。衡量垃圾回收的三个最重要指标：

• 内存占用（Footprint）；
• 吞吐量（Throughput）；
• 延迟（Latency）；

目前的垃圾收集器能是尽量在这三个指标中寻找平衡，以达到最大的回收效率，能同时达到这三个指标完美的垃圾收集器是比较困难的，但是随着20多年来垃圾收集器的技术进步，一款优秀的收集器也越来越满足大家的需求。目前，比较经典的垃圾收集器有如下几种：

• Serial收集器，历史最悠久，GC是单线程，会有“Stop The World”，内存消耗最小，作用于新生代，基于标记-复制算法实现；
• Serial Old收集器，是Serial的老年代版本，基于标记-整理算法实现，在JDK5及之前，和Parallel Scavenge搭配使用，以及作为CMS失败时的备选方案；
• ParNew收集器，是Serial收集器的多线程并行版本，作用于新生代，基于标记-复制算法实现，也会暂停所有用户线程；
• Parallel Scavenge收集器，作用于新生代，基于标记-复制算法实现，侧重于吞吐量，有自适应调节策略，合理搭配新生代和老年代大小；
• Parallel Old收集器，是Parallel Scavenge的老年代版本，基于标记-整理算法实现，JDK6开始提供；
• CMS收集器，作用于老年代，目标是低延迟，收集速度较快，基于标记-清除算法实现，会有内存碎片；

各垃圾收集器作用域及组合关系可参考下图：

2. G1收集器

2.1 G1收集器介绍

Garbage First(G1)收集器是垃圾回收技术发展历史上里程碑式的成果，它开创了收集器面向局部收集的设计思路和基于Region的堆内存布局，自JDK7之后开始发布，到了JDK8 Update 40版本后，G1提供了类卸载的支持，这个版本的G1被Oracle称为全功能垃圾收集器（Fully-Featured Garbage Collector）。G1主要面向服务端应用，自JDK9之后，G1取代了Parallel Old + Parallel Old的组合，成为服务端模式下的默认垃圾收集器。也是自JDK9之后，CMS和Serial Old被标记为废弃（Deprecate）状态而不再推荐使用。

经典的GC收集器将对内存按代划分，这种划代方式的内存在逻辑上是连续的。而G1垃圾收集器将堆内存按Region划分，回收的衡量标准不再是它属于哪个分代，而是哪块内存中存放的垃圾数量最多，回收收益最大，这就是G1收集器独有的Mixed GC模式。

2.2 G1收集器堆内存分布

G1收集器的堆内存布局可参考下图：

• E，新生代Eden空间；
• S，新生代Survivor空间；
• O，老年代空间；
• H，Humongous区域，专门用来存储大对象；

G1其实也遵循了按代回收的理念，只是不再固定的分配各代的大小，而是把连续的堆划分为多个大小相等的独立空间（Region），每一个Region，可以根据需要，扮演新生代（Eden、Survivor）、老年代的角色。收集器能够对扮演不同角色的Region采用不同的策略去处理，这样无论是新对象还是老对象，熬过多次收集的旧对象都能够有较好的收集效果。G1中还有一类Humongous区域，G1认为大小大于等于Region一半的对象即可判定为大对象。对于超过1个Region容量的大对象，将会被存放在N个连续的H Region之中，G1的大多数行为都把H Region作为来年代的一部分来看待。

每个Region的大小可通过参数-XX:G1HeapRegionSize设定，取值范围1~32MB，且应该为2的N次幂。

2.3 停顿预测模型

停顿预测模型（Pause Prediction Model）是指能够支持指定在一个长度为M的时间片段内，垃圾回收的时间不超过N的模型。G1的内存被划分为一系列不需要连续区域，即将Region作为单次回收的最小单元，每次垃圾回收到的空间都是Region大小的整数倍，这样可以有计划地避免在整个堆空间收集，也更容易控制垃圾回收时间。G1也会跟踪各个Region的价值大小，建立各个Region空间的优先级列表，已达到最大化的垃圾收集的收益。

那么如何建立可靠的停顿预测模型呢？用户在启动Java程序时可以通过-XX:MaxGCPauseMillis指定停顿时间的最大期望值，在垃圾收集过程中，G1收集每个Region的回收耗时，再根据历史数据的偏差、置信度等统计数据，由哪些Region组成的回收集合才能达到期望停顿值之内的最高收益。

//  share/vm/gc_implementation/g1/g1CollectorPolicy.hpp
double get_new_prediction(TruncatedSeq* seq) {
    return MAX2(seq->davg() + sigma() * seq->dsd(),
                seq->davg() * confidence_factor(seq->num()));
}

在这个预测计算公式中：davg表示衰减均值，sigma()返回一个系数，表示信赖度，dsd表示衰减标准偏差，confidence_factor表示可信度相关系数。而方法的参数TruncateSeq，是一个截断的序列，它只跟踪了序列中的最新的n个元素。TruncateSeq（继承了AbsSeq）中，用来计算衰减均值、衰减变量，衰减标准偏差等：

// src/share/vm/utilities/numberSeq.cpp
void AbsSeq::add(double val) {
  if (_num == 0) {
    // if the sequence is empty, the davg is the same as the value
    _davg = val;
    // and the variance is 0
    _dvariance = 0.0;
  } else {
    // otherwise, calculate both
    _davg = (1.0 - _alpha) * val + _alpha * _davg;
    double diff = val - _davg;
    _dvariance = (1.0 - _alpha) * diff * diff + _alpha * _dvariance;
  }
}

3. G1收集器运行过程

3.1 需要思考的问题

将Java堆按Region划分后，跨Region对象的引用怎么解决？G1的解决办法是每个Region维护自己的记忆集（Remembered Set），可以看做一个哈希表，key是别的Region的地址，value是本地的索引，通过这种双向的结构，记录下“我指向谁”和“谁指向我”的问题。由于需要额外记录这些数据，G1比其他经典收集器多了很多内存占用。

在并发标记阶段如何保证收集线程和用户线程互不干扰的运行？如果GC线程标记对象时，用户线程改变了对象之间的引用关系，必须保证不能打破原有的对象依赖图结构，G1采用原始快照（SATB，Snapshot At The Begining）算法来实现，由字面理解，SATB是GC开始时活着的对象的一个快照。根据对象标记算法，把遍历对象图结构中遇到的对象，按照“是否被访问过”分为三种颜色：

• 白色，该对象未被垃圾收集器访问过，在可达性分析阶段结束后，若仍是白色，即代表对象不可达，会被当做垃圾收集掉；
• 黑色，对象已经被垃圾收集器访问过，且对象的所有引用也被扫描过了，它是安全存活的，因此黑色对象不可能指向白色对象；
• 灰色，表示对象已被垃圾收集器访问过，但这个对象还至少有一个引用还没有扫描过；

此时，若用户线程和GC线程并发工作，用户也要修改对象间的引用关系结构，这样就会产生两种后果：一种是把原本消亡的对象标记为存活；另一种是会把原本存活的对象标记为消亡。

SATB快照的存在，就可以让G1采用如下办法解决上述问题：当灰色对象要删除指向白色对象的引用关系时，就将这个要删除的引用记录下来，在并发扫描结束后，再以记录过的引用关系中的灰色对象为根，重新扫描一次，这样无论引用关系删除与否，都会按照最初的对象结构图进行搜索。虚拟机通过写屏障，实现操作记录的记录和修改，避免并发带来的问题。

G1垃圾收集器在收集过程中，此时若用户线程还在创建新对象，G1在每个Region中划出一部分空间用于垃圾收集过程中的新对象分配，而且在收集过程中，默认这块区域的对象都是存活的。

如果内存回收的速度赶不上内存分配的速度，G1收集器也要被迫冻结用户线程的执行，导致Full GC而产生较长时间的”Stop The World”。

3.2 垃圾回收过程

• 初始标记（Initial Marking），仅标记GC Roots能直接关联到的对象，这个阶段需要停顿线程，但耗时很短，借用进行Young GC的时候同步完成的，G1收集器在这个阶段没有额外的停顿；
• 并发标记（Concurrent Marking），从GC Root开始做可达性分析，扫描整个对象引用结构图，耗时较长，但是可与用户线程并发执行，扫描完成后，还要重新处理SATB记录下的并发时有引用修改的对象；
• 最终标记（Final Marking），此时用户线程也需要短暂暂停，用于处理并发标记结束后仍遗留的SATB记录；
• 筛选回收（Counting and Evacuation），更新Region数据，对Region的回收价值做优先级排序，根据用户期望时间值制定回收集合，然后把被回收的Region的存活对象复制到另一个空的Region区域，此阶段暂停所有用户线程；

从上收集过程可以看出，用户指定期望停顿时间是G1收集器很重要的参数，它会让G1收集器在吞吐量和延迟两个指标之间取一个平衡。因此设置合理的期望停顿时间是必要的，通常设置为100到200ms是比较合理的。

4. 应用及总结

4.1 G1使用

如果你的JDK是9及之后的版本，那会默认开启G1收集器，G1收集器其他相关的参数：

4.2 G1总结

G1垃圾收集器，从整体上来说，以Region划分，可以看做是基于标记-整理实现，但从局部来说，两个Region之间又是采用标记-复制的算法，因此G1垃圾收集器不会产生内存碎片，收集完成后能提供较完整的可用内存。

G1收集器的内存停顿模型，把内存的期望停顿时间交给了程序员，对控制GC停顿时间可依据不同的业务模型、硬件 条件来合理的设置。

G1收集器的额外负载高，G1的记忆集可能会占到整个堆容量的20%甚至更多。另外G1对写屏障的复杂操作要比其他收集器消耗更多的运算资源。

5. 参考文档

• Getting Started with the G1 Garbage Collector
• Garbage First Garbage Collector
• Java Hotspot G1 GC的一些关键技术
• Java中9种常见的CMS GC问题分析与解决
• Best practice for JVM Tuning with G1 GC
• Garbage Collectors – Serial vs. Parallel vs. CMS vs. G1

以上内容就是关于深入理解G1垃圾收集器的全部内容了，谢谢你阅读到了这里！