深入理解Java虚拟机(2)之八-垃圾收集器

HotSpot垃圾收集器

图为JDK 1.7 update 14之后的HotSpot虚拟机。

图中展示7种不同分代的收集器,收集器之间有连线说明可以搭配使用。虚拟机所处的区域,表示属于新生代收集器还是老年代收集器。

相关概念

并行和并发

  • 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在另一个CPU上。

吞吐量(Throughput)

吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间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)。

假设虚拟机总共运行了100分钟,其中垃圾收集花掉1分钟,那吞吐量就是99%。

Minor GC 和 Full GC

  • 新生代GC(Minor GC):指发生在新生代的垃圾收集动作,因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性,所以Minor GC非常频繁,一般回收速度也比较快。
  • 老年代GC(Major GC / Full GC):指发生在老年代的GC,出现了Major GC,经常会伴随至少一次的Minor GC(但非绝对的,在Parallel Scavenge收集器的收集策略里就有直接进行Major GC的策略选择过程)。Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。

新生代收集器

1.Serial收集器

Serial收集器

Serial收集器是最基本、历史最悠久的收集器。这个收集器是一个单线程的收集器,它的“单线程”并不仅仅说明它只会使用一个CPU或者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。

到现在为止,Serial收集器仍然是虚拟机运行在Client模式下默认的新生代收集器。它有着优于其他收集器的地方:简单高效(与其他收集器的单线程相比),对于限定单个CPU的环境来说,Serial收集器由于没有线程交互的开销,专心做垃圾收集自然获得最高的单线程收集效率。

2.ParNew收集器

ParNew收集器

ParNew收集器实际上是Serial收集器的多线程版本,除了使用多条线程进行垃圾回收以外,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:HandlerPromotionFailure等)、收集算法、Stop The World、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,这两种收集器也公用相当多代码。

ParNew收集器是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器,其中一个重要原因是,除了Serial收集器,目前只有它能与CMS收集器配合工作。

CMS作为老年代收集器,无法与JDK 1.4.0中已经存在的新生代收集器Parallel Scavenge配合工作。所以在JDK 1.5中使用CMS来收集老年代的时候,新生代只能选择ParNew或者Serial收集器的一个。ParNew收集器也是使用-XX:+UseConcMarkSweepGC选项后的默认新生代收集器,也可以使用-XX:+UseParNewGC选项来强制使用它。

ParNew收集器在单CPU环境中绝对不会比Serial有更好的效果,甚至由于存在线程交互的开销,该收集器在通过超线程技术实现的两个CPU环境都不能百分百保证可以超越Serial收集器。当然,随着可以使用的CPU的数量的增加,它对于GC时系统资源的有效利用还是很有好处的。它默认开启的收集线程数与CPU数量相同,在CPU非常多的情况下,可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。

3. Parallel Scavenge收集器

Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器,也是复制算法收集器,又是多线程收集器,那和ParNew有什么区别呢?

Parallel Scavenge收集器的特点在于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收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量(Throughput)。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/(运行用户代码时间+垃圾收集时间)。

停顿时间越短越适合需要与用户交互的程序,良好的响应速度能提升用户体验,而高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间,尽快完成程序的运算任务,主要适合在后台运算而不需要太多的交互的任务。

Parallel Scavenge收集器提供两个参数用于精确控制吞吐量,分别是控制最大垃圾收集停顿时间-XX:MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX:GCTimeRatio参数。

-XX:MaxGCPauseMillis参数允许的值是一个大于0的毫秒数,收集器将尽可能地保证内存回收花费的时间不超过设定值。将这个值设置小一点并不会使系统的垃圾收集速度变得更快,GC停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的:系统把新生代跳小一点,收集300MB新生代比收集500MB快,也直接导致垃圾收集发生更加频繁,原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒,现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间下降了,但吞吐量也下降了。

-XX:GCTimeRatio参数的值应当是一个大于0且小于100的整数,也就是垃圾收集时间占总时间的比率,相当于吞吐量的倒数。如果设置为19,那允许的最大GC时间就占总时间的5%(1/(1+19)),默认为99,就是允许最大1%()1/(1+99))的垃圾收集时间。

Parallel Scavenge收集器经常被称为“吞吐量优先”收集器。Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX:+UseAdaptiveSizePolicy。这是一个开关参数,这个参数打开之后,就不需要手动指定新生代的大小(-Xmn)、EdenSurvivor区的比例(-XX:SurvivorRatio)、晋升老年代对象年龄(-XX:PretenureSizeThreshold)等参数细节,虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息,动态调整这些参数以提供最适合的停顿时间或最大的吞吐量,这种调节方式成为GC自适应的调节策略(GC Ergonomics)。如果对收集器运行不太了解,手工优化存在困难,使用Parallel Scavenge收集器收集器配合自适应调节策略,把内存管理的调优任务交给虚拟机去完成将是一个不错的选择。只需要把基本的内存数据设置好(如-Xmx设置最大堆),然后使用-XX:MaxGCPauseMillis参数(更关注最大停顿时间)或-XX:GCTimeRatio参数(更关注吞吐量)给虚拟机设定一个优化目标。那具体细节参数的调节工作由虚拟机完成。自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器与ParNew收集器的一个重要区别。

老年代收集器

4.Serial Old收集器

Serial收集器

Serila OldSerial收集器的老年代版本,同样是一个单线程收集器,使用“标记-整理”算法。这个收集器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,主要还有两大用途:一种是在JDK 1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用,另一种用途是作为CMS收集器的后备预案,在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。

5.Parallel Old收集器

Parallel Scavenge/Parallel Old收集器运行示例

Parallel OldParallel 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。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Parallel Scavenge收集器,老年代除了Serial Old收集器外别无选择。由于老年代Serial Old收集器在服务端应用性能上的“拖累”,使用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不一定有ParNewCMS组合给力。

知道Parallel Old收集器出现,“吞吐量优先”收集器终于有了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 ScavengeParallel Old收集器。

6.CMS收集器

CMS

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。

CMS收集器是基于“标记-清除”算法实现的,它的运作过程分为4个步骤:

  • 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进行GC Roots Tracing的过程,而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间因为用户程序继续运行而导致标记产生变动的那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。

由于整个过程耗时最长的并发标记和清除并发过程收集器线程都是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。

CMS是一款优秀的收集器,主要体现在:并发收集、低停顿。但是CMS远远达不到完美的程度,有以下3个明显的缺点:

  • CMS收集器对CPU资源非常敏感。在并发阶段,虽然不会导致用户线程停顿,但是会因为占用一部分线程(或者说CPU资源)而导致应用程序变慢,总吞吐量会降低。CMS默认启动的回收线程数是(CPU数量+3)/4,也就是当CPU在4个以上时,并发回收时垃圾收集线程不少于25%的CPU资源,并且随着CPU数量的增加而下降。但是当CPU不足4个(譬如2个)时,CMS对用户程序的影响就可能变得很大,如果本来CPU负载就比较大,还分出一半的运算能力去执行收集线程,就可能导致用户程序的执行速度忽然降低50%,让人无法接受。为了应付这种情况,虚拟机提供一种称为“增量式并发收集器”(Incremental Concurrent Mark Sweep/i-CMS)的CMS收集器变种,所做的事情和单CPU年代PC机操作系统使用抢占式来模拟多任务机制的思想一样,就是在并发标记、清理的时候让GC线程、用户线程交替执行,尽量减少GC线程独占资源的时间,这样整个垃圾收集的过程会更长,但对用户程序的影响就会显得少一些,也就是速度下降没那么明显。实践证明,增量式收集器效果一般,在目前版本中,i-CMS已经被声明“deprecated”。
  • CMS收集器无法处理浮动垃圾(Floating Garbage),可能出现Concurrent Mode Failure失败导致另一次Full GC的产生。由于CMS并发清理阶段的用户线程还在运行着,伴随程序运行自然会有新的垃圾不断产生,这部分垃圾出现在标记过程之后,CMS无法在当次收集中处理掉它们,只好留到下一次GC时再清除掉。这部分垃圾就称为“浮动垃圾”。也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行,也就是还需要预留足够的内存空间给用户线程使用,因此CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集,需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。在JDK 1.5默认设置下,CMS收集器当老年代使用68%的空间后被激活,这是一个偏保守的设置,如果老年代增长不是太快,可以适当调高参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction的值来提高触发百分比,以便降低内存回收次数从而获得更好的性能,在JDK 1.6中,CMS收集器的启动阈值已经提升至92%。要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要,就会出现一次Concurrent Mode Failure失败,这时虚拟机将启动后备方案:临时启动Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集,这样停顿时间就很长。所以说参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction设置太高很容易导致大量Concurrent Mode Failure失败,性能反而降低。
  • CMS是一款基于“标记-清除”算法实现的收集器,收集结束会产生大量空间碎片。空间碎片过多时,将会给大对象分配带来很大麻烦,往往出现老年代还有很大空间剩余,但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象,不得不提前触发一次Full GC。为了解决这个问题,CMS收集器提供一个-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection开关参数(默认开启),用于在CMS收集器顶不住要进行Full GC时开启内存碎片的合并整理过程,内存整理的过程是无法并发的,空间碎片问题解决了,但停顿时间不得不变长。虚拟机设计者还提供了另一个参数-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction,这个参数是用于设置执行对少次不压缩的Full GC后,跟着来一次带压缩的(默认值为0,表示每次进入Full GC时都进行碎片整理)。

7.G1收集器

G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器。与其他GC收集器相比,G1具备如下特点。

  • 并行与并发G1能够充分利用多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,部分其他收集器原来需要停顿Java线程执行GC动作,G1收集器仍然可以通过并发方式让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的就对象已获得更好的收集效果。
  • 空间整合:与CMS的“标记-整理”算法不同,G1从整体上看是基于“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G1CMS的另一个优势,降低停顿时间是G1CMS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。

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,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要时间的经验值),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(这也是Garbage-First的由来)。这个按照Region划分内存空间以及优先级的区域回收,保证在有限时间内的尽可能高效收集。

但是,Region并不是孤立的。一个对象分配在某个Region中,并不是只能被本Region中的其他对象引用,而是可以和任意对象发生引用关系。那在做可达性判定确定对象是否存活的时候,岂不是需要扫描整个Java堆才能保证准确性?

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Write Barrier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,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RegionRemembered Set之中。当进行垃圾回收时,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遗漏。

G1收集器运作大致可划分以下步骤:

  • 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 and Evacuation)

G1收集器

初始标记只是标记一下GC Roots能直接关联的对象,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 Roots开始对堆中对象进行可达性分析,找出存活对象,这个阶段耗时较长,但可与用户程序并发执行。

最终标记阶段则是修正并发标记阶段因用户程序运行而导致标记产生变动的那部分标记记录,虚拟机将这段时间对象变化记录在线程Remembered Set Logs里面,最终标记需要把Remembered Set Logs的数据合并到Remembered Set中,这阶段需停顿线程,但可并行执行。

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。

总结

收集器 串行、并行、并发 新生代/老年代 算法 目标 适用场景
Serial 串行 新生代 复制算法 响应速度优先 单CPU环境下的Client模式
Serial Old 串行 老年代 标记-整理 响应速度优先 单CPU环境下的Client模式、CMS的后备预案
ParNew 并行 新生代 复制算法 响应速度优先 多CPU环境时在Server模式下与CMS配合
Parallel Scavenge 并行 新生代 复制算法 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互的任务
Parallel Old 并行 老年代 标记-整理 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互的任务
CMS 并发 老年代 标记-清除 响应速度优先 集中在互联网站或B/S系统服务端上的Java应用
G1 并发 both 标记-整理+复制算法 响应速度优先 面向服务端应用,将来替换CMS

该文章来源《深入理解Java虚拟机》


以上

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