原文地址：JVM Anatomy Park #13: Intergenerational Barriers
问题
Epsilon GC JEP 在”动机“部分提到，除了别的以外：
”最后一项性能改善：即使对于没有内存分配的工作负载，选择 GC 也意味着选择工作负载使用的 GC 屏障，尽管没有实际发生 GC。OpenJDK 中大部分 GC 是分代的，它们至少产生一个引用写屏障。避免这个屏障将会带了最后一点儿性能改善。“
什么意思？
理论
如果垃圾收集器想要仅仅收集部分管理的内存，而不涉及整个堆，那么它必须知道指向这部分内存全部的引用。否则，它无法可靠地识别收集部分中哪个对象是可达的，因此必须谨慎的假设所有对象都是可达的。此时没有一个对象可以被判定为垃圾，这从根本上否定了这个想法。另外，当垃圾收集器移动收集部分中的对象时，它必须知道哪些引用需要更新 —— 主要得考虑对收集部分不可见的”外部“引用如何处理。
最简单（也是很有效）的分割堆内存的方式是通过年龄隔离对象，也就是引入年代。核心的想法是弱年代假设，也就是”新对象早夭“。弱年代假设实践上的重点是，标记收集器的性能依赖存活对象的数量。这意味着，我们可以设置一个新生代，其中大部分对象都早夭，我们可以频繁快速的处理，同时老年代维护没有早夭的对象。
然后，可能存在老年代指向新生代的引用，所以在收集新生代的时候需要处理这些引用。老年代通常与整个堆一起收集，所以新生代指向老年代的引用可以不追踪。对于新生代和老年代内部的引用，同样可以不追踪，因为这些引用在收集集合中是可访问的。
以 OpenJDK 中的 Parallel GC 为例，收集器通过卡表（Card Table） 记录老年代指向新生代的引用，卡表也就是整个老年代粗粒度的位图。当发生存储操作时，收集器将会翻转卡表中对应的比特。这个比特表示，这个卡片对应的老年代区域可能存在指向新生代的指针，当进行新生代收集的时候需要扫描这部分。为了使这一切正常工作，引用存储必须增加写屏障，这小部分代码实现了卡表的管理。
实践
写屏障在实践中真的重要么？有时候确实重要！以下述工作负载为例：
@State(Scope.Benchmark)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(value = 3, jvmArgsAppend = {"-Xms4g", "-Xmx4g", "-Xmn2g"})
@Threads(Threads.MAX)
public class HashWalkBench {
@Param({"16", "256", "4096", "65536", "1048576", "16777216"})
int size;
Map<String, String> map;
@Setup
public void setup() throws Exception {
create();
System.gc();
}
private void create() {
String[] keys = new String[size];
String[] values = new String[size];
for (int c = 0; c < size; c++) {
keys[c] = "Key" + c;
values[c] = "Value" + c;
}
map = new HashMap<>(size);
for (int c = 0; c < size; c++) {
String key = keys[c];
String val = values[c];
map.put(key, val);
}
}
@Benchmark
public void walk(Blackhole bh) {
for (Map.Entry<String, String> e : map.entrySet()) {
bh.consume(e.getKey());
bh.consume(e.getValue());
}
}
}
创建一个 HashMap，执行很多轮 GC，然后遍历它。使用 Epsilon 和 Parallel 分别执行：
Benchmark (size) Mode Cnt Score Error Units
# Epsilon
HashWalkBench.walk 16 avgt 15 0.238 ± 0.005 us/op
HashWalkBench.walk 256 avgt 15 3.638 ± 0.072 us/op
HashWalkBench.walk 4096 avgt 15 59.222 ± 1.974 us/op
HashWalkBench.walk 65536 avgt 15 1102.590 ± 4.331 us/op
HashWalkBench.walk 1048576 avgt 15 19683.680 ± 195.086 us/op
HashWalkBench.walk 16777216 avgt 15 328319.596 ± 7137.066 us/op
# Parallel
HashWalkBench.walk 16 avgt 15 0.240 ± 0.001 us/op
HashWalkBench.walk 256 avgt 15 3.679 ± 0.078 us/op
HashWalkBench.walk 4096 avgt 15 64.778 ± 0.275 us/op
HashWalkBench.walk 65536 avgt 15 1377.634 ± 28.132 us/op
HashWalkBench.walk 1048576 avgt 15 25223.994 ± 853.601 us/op
HashWalkBench.walk 16777216 avgt 15 400679.042 ± 8155.414 us/op
等一下，我们讨论的不是写入么？写操作在哪里？除了 JMH 自身处理的基础设施写入，其它的写入发生在 for-each 循环内部。在其中隐式实例化了 HashMap.EntrySetIterator，将当前的字典条目保存在它的字段中。（如果逃逸分析不是这么脆弱，那么这段代码可能已经标量化了）
我们可以在生成的代码中清晰的看到写入，以及相关的屏障：
1.58% 0.91% ...a4e2c: mov %edi,0x18(%r9) ; %r9 = iterator, 0x18(%r9) = field
0.27% 0.33% ...a4e30: mov %r9,%r11 ; r11 = &iterator
0.26% 0.38% ...a4e33: shr $0x9,%r11 ; r11 = r11 >> 9
0.13% 0.20% ...a4e37: movabs $0x7f2c535aa000,%rbx ; rbx = card table base
0.58% 0.57% ...a4e41: mov %r12b,(%rbx,%r11,1) ; put 0 to (rbx+r11)
这里观察到一些事情：
-
卡表标记设置整个字节，而不仅仅是一个比特。这可以避免同步：大部分硬件可以实现原子性字节写入，而不会触及周围的数据。这使得卡表的大小比理论值大，但是仍然很密集：每512字节的堆内存需要1字节的卡表，注意位操作移动了9位。
-
虽然我们只需要记录老年代指向新生代的引用，但是实际上却是无差别地产生屏障。这看起来是合理的：我们在热路径上没用额外的分支，我们交换整个堆范围内的的卡表，而不仅仅是老年代的。因为卡表很密集，所以我们只需要增加很少一点儿内存。这也有助于收集器自己优化新生代与老年代之间的临时边界，而不必插入代码。
-
卡表的地址编码在生成的代码中，这也是很实用的，因为卡表是一个本地固定的数据结构。这节约了内存加载的时间，否则我们需要从别的地方获取卡表地址。
-
卡表的标记被编码为 0。这也是很实用的，因为我们可以重用零寄存器 —— 特别是显式拥有零寄存器的架构 —— 获取源操作数。卡表的初始化值不重要，可以在本地 GC 代码中决定。
性能分析结果可以进一步用硬件计数器证实（标准化到操作，然后除以 1M）：
Benchmark (size) Mode Cnt Score Error Units
# Epsilon
HashWalkBench.walk 1048576 avgt 15 0.019 ± 0.001 us/op
HashWalkBench.walk:L1-dcache-load-misses 1048576 avgt 3 0.389 ± 0.495 #/op
HashWalkBench.walk:L1-dcache-loads 1048576 avgt 3 25.439 ± 2.411 #/op
HashWalkBench.walk:L1-dcache-stores 1048576 avgt 3 20.090 ± 1.184 #/op
HashWalkBench.walk:cycles 1048576 avgt 3 75.230 ± 11.333 #/op
HashWalkBench.walk:instructions 1048576 avgt 3 90.075 ± 10.484 #/op
# Parallel
HashWalkBench.walk 1048576 avgt 15 0.024 ± 0.001 us/op
HashWalkBench.walk:L1-dcache-load-misses 1048576 avgt 3 1.156 ± 0.360 #/op
HashWalkBench.walk:L1-dcache-loads 1048576 avgt 3 25.417 ± 1.711 #/op
HashWalkBench.walk:L1-dcache-stores 1048576 avgt 3 23.265 ± 3.552 #/op
HashWalkBench.walk:cycles 1048576 avgt 3 97.435 ± 69.688 #/op
HashWalkBench.walk:instructions 1048576 avgt 3 102.477 ± 12.689 #/op
所以 Parallel 执行的加载操作数量与 Epsilon 一样多（这多亏了编码的卡表地址），但是 Parallel 多执行了 3 次写入，多执行了约 22 个时钟周期和3个指令。这些附加的成本看起来对应三次写屏障。注意 L1 缓存不命中也很高：因为写入卡表弄脏了缓存，降低了程序有效缓存的容量。
观察
即使在没有发生 GC 的时候，GC 带有的屏障也会影响程序的性能。即使像 Serial/Parallel 这种非常简单的分代收集器，至少也会存在一个用于记录代间屏障的引用写入屏障。像 G1 这种更高级的收集器甚至有更复杂的屏障来追踪内存块之间的引用。在某些情况下，这些成本是很难避免的，包括 Epsilon 这种空操作 GC。
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