垃圾收集器

Serial收集器

Serial收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器,曾经(在JDK 1.3.1之前)是虚拟机新生代收集的唯一选择。大家看名字就会知道,这个收集器是一个单线程的收集器,但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是在它进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线程,直到它收集结束。“Stop The World”这个名字也许听起来很酷,但这项工作实际上是由虚拟机在后台自动发起和自动完成的,在用户不可见的情况下把用户正常工作的线程全部停掉,这对很多应用来说都是难以接受的。读者不妨试想一下,要是你的计算机每运行一个小时就会暂停响应5分钟,你会有什么样的心情?Serial/Serial Old收集器的运行过程

Serial收集器

ParNew收集器

ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本,除了使用多条线程进行垃圾收集之外,其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数(例如:-XX:SurvivorRatio、-XX:PretenureSizeThreshold、-XX:HandlePromotionFailure等)、收集算法、Stop TheWorld、对象分配规则、回收策略等都与Serial收集器完全一样,在实现上,这两种收集器也共用了相当多的代码。

●并行(Parallel):指多条垃圾收集线程并行工作,但此时用户线程仍然处于等待状态。

●并发(Concurrent):指用户线程与垃圾收集线程同时执行(但不一定是并行的,可能会交替执行),用户程序在继续运行,而垃圾收集程序运行于另一个CPU上。

ParNew收集器的工作过程

Parallel Scavenge收集器

Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器,它也是使用复制算法的收集器,又是并行的多线程收集器......看上去和ParNew都一样,那它有什么特别之处呢?

Parallel Scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同,CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间,而Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量(Throughput)。所谓吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值,即吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间),虚拟机总共运行了100分钟,其中垃圾收集花掉1分钟,那吞吐量就是99%。

Serial Old收集器

Serial Old是Serial收集器的老年代版本,它同样是一个单线程收集器,使用“标记-整理”算法。这个收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。如果在Server模式下,那么它主要还有两大用途:一种用途是在JDK 1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用 [1] ,另一种用途就是作为CMS收集器的后备预案,在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。这两点都将在后面的内容中详细讲解。

Serial Old收集器的工作过程

Parallel Old收集器

Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本,使用多线程和“标记-整理”算法。这个收集器是在JDK 1.6中才开始提供的,在此之前,新生代的Parallel Scavenge收集器一直处于比较尴尬的状态。原因是,如果新生代选择了ParallelScavenge收集器,老年代除了Serial Old(PSMarkSweep)收集器外别无选择(还记得上面说过Parallel Scavenge收集器无法与CMS收集器配合工作吗?)。由于老年代Serial Old收集器在服务端应用性能上的“拖累”,使用了Parallel Scavenge收集器也未必能在整体应用上获得吞吐量最大化的效果,由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多CPU的处理能力,在老年代很大而且硬件比较高级的环境中,这种组合的吞吐量甚至还不一定有ParNew加CMS的组合“给力”。直到Parallel Old收集器出现后,“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的应用组合,在注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合,都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器。

Parallel Old收集器的工作过程

CMS收集器

CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上,这类应用尤其重视服务的响应速度,希望系统停顿时间最短,以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。

从名字(包含“Mark Sweep”)上就可以看出,CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的,它的运作过程相对于前面几种收集器来说更复杂一些,整个过程分为4个步骤,包括:初始标记(CMS initial mark)

并发标记(CMS concurrent mark)

重新标记(CMS remark)

并发清除(CMS concurrent sweep)

其中,初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象,速度很快,并发标记阶段就是进行GC RootsTracing的过程,而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录,这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段稍长一些,但远比并发标记的时间短。由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作,所以,从总体上来说,CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。通过图3-10可以比较清楚地看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的时间。

CMS收集器的运作步骤

G1收集器

G1(Garbage-First)收集器是当今收集器技术发展的最前沿成果之一,早在JDK 1.7刚刚确立项目目标,Sun公司给出的JDK 1.7 RoadMap里面,它就被视为JDK 1.7中HotSpot虚拟机的一个重要进化特征。从JDK 6u14中开始就有EarlyAccess版本的G1收集器供开发人员实验、试用,由此开始G1收集器的“Experimental”状态持续了数年时间,直至JDK 7u4,Sun公司才认为它达到足够成熟的商用程度,移除了“Experimental”的标识。

G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器。HotSpot开发团队赋予它的使命是(在比较长期的)未来可以替换掉JDK 1.5中发布的CMS收集器。与其他GC收集器相比,G1具备如下特点。

并行与并发:G1能充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势,使用多个CPU(CPU或者CPU核心)来缩短Stop-The-World停顿的时间,部分其他收集器原本需要停顿Java线程执行的GC动作,G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续执行。

分代收集:与其他收集器一样,分代概念在G1中依然得以保留。虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆,但它能够采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。

空间整合:与CMS的“标记—清理”算法不同,G1从整体来看是基于“标记—整理”算法实现的收集器,从局部(两个Region之间)上来看是基于“复制”算法实现的,但无论如何,这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片,收集后能提供规整的可用内存。这种特性有利于程序长时间运行,分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。

可预测的停顿:这是G1相对于CMS的另一大优势,降低停顿时间是G1和CMS共同的关注点,但G1除了追求低停顿外,还能建立可预测的停顿时间模型,能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内,消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒,这几乎已经是实时Java(RTSJ)的垃圾收集器的特征了。

在G1之前的其他收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老年代,而G1不再是这样。使用G1收集器时,Java堆的内存布局就与其他收集器有很大差别,它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域(Region),虽然还保留有新生代和老年代的概念,但新生代和老年代不再是物理隔离的了,它们都是一部分Region(不需要连续)的集合。

G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型,是因为它可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小(回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值),在后台维护一个优先列表,每次根据允许的收集时间,优先回收价值最大的Region(这也就是Garbage-First名称的来由)。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式,保证了G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。

G1把内存“化整为零”的思路,理解起来似乎很容易,但其中的实现细节却远远没有想象中那样简单,否则也不会从2004年Sun实验室发表第一篇G1的论文开始直到今天(将近10年时间)才开发出G1的商用版。笔者以一个细节为例:把Java堆分为多个Region后,垃圾收集是否就真的能以Region为单位进行了?听起来顺理成章,再仔细想想就很容易发现问题所在:Region不可能是孤立的。一个对象分配在某个Region中,它并非只能被本Region中的其他对象引用,而是可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。那在做可达性判定确定对象是否存活的时候,岂不是还得扫描整个Java堆才能保证准确性?这个问题其实并非在G1中才有,只是在G1中更加突出而已。在以前的分代收集中,新生代的规模一般都比老年代要小许多,新生代的收集也比老年代要频繁许多,那回收新生代中的对象时也面临相同的问题,如果回收新生代时也不得不同时扫描老年代的话,那么Minor GC的效率可能下降不少。

在G1收集器中,Region之间的对象引用以及其他收集器中的新生代与老年代之间的对象引用,虚拟机都是使用Remembered Set来避免全堆扫描的。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set,虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时,会产生一个WriteBarrier暂时中断写操作,检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中(在分代的例子中就是检查是否老年代中的对象引用了新生代中的对象),如果是,便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的RememberedSet之中。当进行内存回收时,在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。

如果不计算维护Remembered Set的操作,G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤:

初始标记(Initial Marking)

并发标记(Concurrent Marking)

最终标记(Final Marking)

筛选回收(Live Data Counting andEvacuation)

对CMS收集器运作过程熟悉的读者,一定已经发现G1的前几个步骤的运作过程和CMS有很多相似之处。初始标记阶段仅仅只是标记一下GCRoots能直接关联到的对象,并且修改TAMS(Next Top at Mark Start)的值,让下一阶段用户程序并发运行时,能在正确可用的Region中创建新对象,这阶段需要停顿线程,但耗时很短。并发标记阶段是从GC Root开始对堆中对象进行可达性分析,找出存活的对象,这阶段耗时较长,但可与用户程序并发执行。而最终标记阶段则是为了修正在并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分标记记录,虚拟机将这段时间对象变化记录在线程Remembered Set Logs里面,最终标记阶段需要把emembered Set Logs的数据合并到RememberedSet中,这阶段需要停顿线程,但是可并行执行。最后在筛选回收阶段首先对各个Region的回收价值和成本进行排序,根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划,从Sun公司透露出来的信息来看,这个阶段其实也可以做到与用户程序一起并发执行,但是因为只回收一部分Region,时间是用户可控制的,而且停顿用户线程将大幅提高收集效率。通过图3-11可以比较清楚地看到G1收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段。

G1收集器运行示意