<p>本文首先简单介绍了垃圾收集的常见方式，然后再分析了G1收集器的收集原理，相比其他垃圾收集器的优势，最后给出了一些调优实践。</p>    <h3><strong>一，什么是垃圾回收</strong></h3>    <p>首先，在了解G1之前，我们需要清楚的知道，垃圾回收是什么？简单的说垃圾回收就是回收内存中不再使用的对象。</p>    <p>垃圾回收的基本步骤</p>    <p>回收的步骤有2步：</p>    <ol>     <li>查找内存中不再使用的对象</li>     <li>释放这些对象占用的内存</li>    </ol>    <p>1,查找内存中不再使用的对象</p>    <p>那么问题来了，如何判断哪些对象不再被使用呢？我们也有2个方法：</p>    <ol>     <li>引用计数法</li>    </ol>    <p>引用计数法就是如果一个对象没有被任何引用指向，则可视之为垃圾。这种方法的缺点就是不能检测到环的存在。</p>    <p>2.根搜索算法</p>    <p>根搜索算法的基本思路就是通过一系列名为”GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain)，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明此对象是不可用的。</p>    <p>现在我们已经知道如何找出垃圾对象了，如何把这些对象清理掉呢？</p>    <p>2. 释放这些对象占用的内存</p>    <p>常见的方式有复制或者直接清理，但是直接清理会存在内存碎片，于是就会产生了清理再压缩的方式。</p>    <p>总得来说就产生了三种类型的回收算法。</p>    <p>1.标记-复制</p>    <p>它将可用内存容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块用完之后，就将还存活的对象复制到另外一块上面，然后在把已使用过的内存空间一次理掉。它的优点是实现简单，效率高，不会存在内存碎片。缺点就是需要2倍的内存来管理。</p>    <p>2.标记-清理</p>    <p>标记清除算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出需要回收的对象，标记完成之后统一清除对象。它的优点是效率高，缺点是容易产生内存碎片。</p>    <p>3.标记-整理</p>    <p>标记操作和“标记-清理”算法一致，后续操作不只是直接清理对象，而是在清理无用对象完成后让所有 存活的对象都向一端移动，并更新引用其对象的指针。因为要移动对象，所以它的效率要比“标记-清理”效率低，但是不会产生内存碎片。</p>    <p>基于分代的假设</p>    <p>由于对象的存活时间有长有短，所以对于存活时间长的对象，减少被gc的次数可以避免不必要的开销。这样我们就把内存分成新生代和老年代，新生代存放刚创建的和存活时间比较短的对象，老年代存放存活时间比较长的对象。这样每次仅仅清理年轻代，老年代仅在必要时时再做清理可以极大的提高GC效率，节省GC时间。</p>    <p>java垃圾收集器的历史</p>    <p>第一阶段，Serial（串行）收集器</p>    <p>在jdk1.3.1之前，java虚拟机仅仅能使用Serial收集器。 Serial收集器是一个单线程的收集器，但它的“单线程”的意义并不仅仅是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。</p>    <p>PS：开启Serial收集器的方式</p>    <p>-XX:+UseSerialGC</p>    <p>第二阶段，Parallel（并行）收集器</p>    <p>Parallel收集器也称吞吐量收集器，相比Serial收集器，Parallel最主要的优势在于使用多线程去完成垃圾清理工作，这样可以充分利用多核的特性，大幅降低gc时间。</p>    <p>PS:开启Parallel收集器的方式</p>    <p>-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC</p>    <p>第三阶段，CMS（并发）收集器</p>    <p>CMS收集器在Minor GC时会暂停所有的应用线程，并以多线程的方式进行垃圾回收。在Full GC时不再暂停应用线程，而是使用若干个后台线程定期的对老年代空间进行扫描，及时回收其中不再使用的对象。</p>    <p>PS:开启CMS收集器的方式</p>    <p>-XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC</p>    <p>第四阶段，G1（并发）收集器</p>    <p>G1收集器（或者垃圾优先收集器）的设计初衷是为了尽量缩短处理超大堆（大于4GB）时产生的停顿。相对于CMS的优势而言是内存碎片的产生率大大降低。</p>    <p>PS:开启G1收集器的方式</p>    <p>-XX:+UseG1GC</p>    <h3><strong>二，了解G1</strong></h3>    <p>G1的第一篇paper（附录1）发表于2004年，在2012年才在jdk1.7u4中可用。oracle官方计划在jdk9中将G1变成默认的垃圾收集器，以替代CMS。为何oracle要极力推荐G1呢，G1有哪些优点？</p>    <p>首先，G1的设计原则就是简单可行的性能调优</p>    <p>开发人员仅仅需要声明以下参数即可：</p>    <p>-XX:+UseG1GC -Xmx32g -XX:MaxGCPauseMillis=200</p>    <p>其中-XX:+UseG1GC为开启G1垃圾收集器，-Xmx32g 设计堆内存的最大内存为32G，-XX:MaxGCPauseMillis=200设置GC的最大暂停时间为200ms。如果我们需要调优，在内存大小一定的情况下，我们只需要修改最大暂停时间即可。</p>    <p>其次，G1将新生代，老年代的物理空间划分取消了。</p>    <p>这样我们再也不用单独的空间对每个代进行设置了，不用担心每个代内存是否足够。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/6be19af7639730e17389da4d11ad63d2.png"></p>    <p>取而代之的是，G1算法将堆划分为若干个区域（Region），它仍然属于分代收集器。不过，这些区域的一部分包含新生代，新生代的垃圾收集依然采用暂停所有应用线程的方式，将存活对象拷贝到老年代或者Survivor空间。老年代也分成很多区域，G1收集器通过将对象从一个区域复制到另外一个区域，完成了清理工作。这就意味着，在正常的处理过程中，G1完成了堆的压缩（至少是部分堆的压缩），这样也就不会有cms内存碎片问题的存在了。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/08087c2ce44eb86394c534e9d4e5f02f.png"></p>    <p>在G1中，还有一种特殊的区域，叫Humongous区域。 如果一个对象占用的空间超过了分区容量50%以上，G1收集器就认为这是一个巨型对象。这些巨型对象，默认直接会被分配在年老代，但是如果它是一个短期存在的巨型对象，就会对垃圾收集器造成负面影响。为了解决这个问题，G1划分了一个Humongous区，它用来专门存放巨型对象。如果一个H区装不下一个巨型对象，那么G1会寻找连续的H分区来存储。为了能找到连续的H区，有时候不得不启动Full GC。</p>    <p>PS：在java 8中，持久代也移动到了普通的堆内存空间中，改为元空间。</p>    <p>对象分配策略</p>    <p>说起大对象的分配，我们不得不谈谈对象的分配策略。它分为3个阶段：</p>    <ol>     <li>TLAB(Thread Local Allocation Buffer)线程本地分配缓冲区</li>     <li>Eden区中分配</li>     <li>Humongous区分配</li>    </ol>    <p>TLAB为线程本地分配缓冲区，它的目的为了使对象尽可能快的分配出来。如果对象在一个共享的空间中分配，我们需要采用一些同步机制来管理这些空间内的空闲空间指针。在Eden空间中，每一个线程都有一个固定的分区用于分配对象，即一个TLAB。分配对象时，线程之间不再需要进行任何的同步。</p>    <p>对TLAB空间中无法分配的对象，JVM会尝试在Eden空间中进行分配。如果Eden空间无法容纳该对象，就只能在老年代中进行分配空间。</p>    <p>最后，G1提供了两种GC模式，Young GC和Mixed GC，两种都是Stop The World(STW)的。下面我们将分别介绍一下这2种模式。</p>    <h3><strong>三，G1 Young GC</strong></h3>    <p>Young GC主要是对Eden区进行GC，它在Eden空间耗尽时会被触发。在这种情况下，Eden空间的数据移动到Survivor空间中，如果Survivor空间不够，Eden空间的部分数据会直接晋升到年老代空间。Survivor区的数据移动到新的Survivor区中，也有部分数据晋升到老年代空间中。最终Eden空间的数据为空，GC停止工作，应用线程继续执行。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/d2b0bbe5f1ab304454bdf43cfbc0d987.png"></p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/9f1e7fd1281fd2dd86c9c97613986326.png"></p>    <p>这时，我们需要考虑一个问题，如果仅仅GC 新生代对象，我们如何找到所有的根对象呢？ 老年代的所有对象都是根么？那这样扫描下来会耗费大量的时间。于是，G1引进了RSet的概念。它的全称是Remembered Set，作用是跟踪指向某个heap区内的对象引用。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/b5e641244bb9d1cb6752b1d0a39e78ca.png"></p>    <p>在CMS中，也有RSet的概念，在老年代中有一块区域用来记录指向新生代的引用。这是一种point-out，在进行Young GC时，扫描根时，仅仅需要扫描这一块区域，而不需要扫描整个老年代。</p>    <p>但在G1中，并没有使用point-out，这是由于一个分区太小，分区数量太多，如果是用point-out的话，会造成大量的扫描浪费，有些根本不需要GC的分区引用也扫描了。于是G1中使用point-in来解决。point-in的意思是哪些分区引用了当前分区中的对象。这样，仅仅将这些对象当做根来扫描就避免了无效的扫描。由于新生代有多个，那么我们需要在新生代之间记录引用吗？这是不必要的，原因在于每次GC时，所有新生代都会被扫描，所以只需要记录老年代到新生代之间的引用即可。</p>    <p>需要注意的是，如果引用的对象很多，赋值器需要对每个引用做处理，赋值器开销会很大，为了解决赋值器开销这个问题，在G1 中又引入了另外一个概念，卡表（Card Table）。一个Card Table将一个分区在逻辑上划分为固定大小的连续区域，每个区域称之为卡。卡通常较小，介于128到512字节之间。Card Table通常为字节数组，由Card的索引（即数组下标）来标识每个分区的空间地址。默认情况下，每个卡都未被引用。当一个地址空间被引用时，这个地址空间对应的数组索引的值被标记为”0″，即标记为脏被引用，此外RSet也将这个数组下标记录下来。一般情况下，这个RSet其实是一个Hash Table，Key是别的Region的起始地址，Value是一个集合，里面的元素是Card Table的Index。</p>    <p>Young GC 阶段：</p>    <ul>     <li>阶段1：根扫描<br> 静态和本地对象被扫描</li>     <li>阶段2：更新RS<br> 处理dirty card队列更新RS</li>     <li>阶段3：处理RS<br> 检测从年轻代指向年老代的对象</li>     <li>阶段4：对象拷贝<br> 拷贝存活的对象到survivor/old区域</li>     <li>阶段5：处理引用队列<br> 软引用，弱引用，虚引用处理</li>    </ul>    <h3><strong>四，G1 Mix GC</strong></h3>    <p>Mix GC不仅进行正常的新生代垃圾收集，同时也回收部分后台扫描线程标记的老年代分区。</p>    <p>它的GC步骤分2步：</p>    <ol>     <li>全局并发标记（global concurrent marking）</li>     <li>拷贝存活对象（evacuation）</li>    </ol>    <p>在进行Mix GC之前，会先进行global concurrent marking（全局并发标记）。 global concurrent marking的执行过程是怎样的呢？</p>    <p>在G1 GC中，它主要是为Mixed GC提供标记服务的，并不是一次GC过程的一个必须环节。global concurrent marking的执行过程分为五个步骤：</p>    <ul>     <li>初始标记（initial mark，STW）<br> 在此阶段，G1 GC 对根进行标记。该阶段与常规的 (STW) 年轻代垃圾回收密切相关。</li>     <li>根区域扫描（root region scan）<br> G1 GC 在初始标记的存活区扫描对老年代的引用，并标记被引用的对象。该阶段与应用程序（非 STW）同时运行，并且只有完成该阶段后，才能开始下一次 STW 年轻代垃圾回收。</li>     <li>并发标记（Concurrent Marking）<br> G1 GC 在整个堆中查找可访问的（存活的）对象。该阶段与应用程序同时运行，可以被 STW 年轻代垃圾回收中断</li>     <li>最终标记（Remark，STW）<br> 该阶段是 STW 回收，帮助完成标记周期。G1 GC 清空 SATB 缓冲区，跟踪未被访问的存活对象，并执行引用处理。</li>     <li>清除垃圾（Cleanup，STW）<br> 在这个最后阶段，G1 GC 执行统计和 RSet 净化的 STW 操作。在统计期间，G1 GC 会识别完全空闲的区域和可供进行混合垃圾回收的区域。清理阶段在将空白区域重置并返回到空闲列表时为部分并发。</li>    </ul>    <p>三色标记算法</p>    <p>提到并发标记，我们不得不了解并发标记的三色标记算法。它是描述追踪式回收器的一种有用的方法，利用它可以推演回收器的正确性。 首先，我们将对象分成三种类型的。</p>    <ul>     <li>黑色:根对象，或者该对象与它的子对象都被扫描</li>     <li>灰色:对象本身被扫描,但还没扫描完该对象中的子对象</li>     <li>白色:未被扫描对象，扫描完成所有对象之后，最终为白色的为不可达对象，即垃圾对象</li>    </ul>    <p>当GC开始扫描对象时，按照如下图步骤进行对象的扫描：</p>    <p>根对象被置为黑色，子对象被置为灰色。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/af1b5300847744610fe45832eec40a84.png"></p>    <p>继续由灰色遍历,将已扫描了子对象的对象置为黑色。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/7aa7b42e51d457b80ea17e181dff77c9.png"></p>    <p>遍历了所有可达的对象后，所有可达的对象都变成了黑色。不可达的对象即为白色，需要被清理。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/52b6fb506e9b6b23fa6a20177c9f13bf.png"></p>    <p>这看起来很美好，但是如果在标记过程中，应用程序也在运行，那么对象的指针就有可能改变。这样的话，我们就会遇到一个问题：对象丢失问题</p>    <p>我们看下面一种情况，当垃圾收集器扫描到下面情况时：</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/84d995326e55186bfba56475699c78b2.png"></p>    <p>这时候应用程序执行了以下操作：</p>    <p>A.c=C</p>    <p>B.c=null</p>    <p>这样，对象的状态图变成如下情形：</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/9de2423a1b71b39d540a097d39a661c2.png"></p>    <p>这时候垃圾收集器再标记扫描的时候就会下图成这样：</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/339d4a221e92d355aa1c53fb4bdc32e3.png"></p>    <p>很显然，此时C是白色，被认为是垃圾需要清理掉，显然这是不合理的。那么我们如何保证应用程序在运行的时候，GC标记的对象不丢失呢？有如下2中可行的方式：</p>    <ol>     <li>在插入的时候记录对象</li>     <li>在删除的时候记录对象</li>    </ol>    <p>刚好这对应CMS和G1的2种不同实现方式：</p>    <p>在CMS采用的是增量更新（Incremental update），只要在写屏障（write barrier）里发现要有一个白对象的引用被赋值到一个黑对象 的字段里，那就把这个白对象变成灰色的。即插入的时候记录下来。</p>    <p>在G1中，使用的是STAB（snapshot-at-the-beginning）的方式，删除的时候记录所有的对象，它有3个步骤：</p>    <p>1，在开始标记的时候生成一个快照图标记存活对象</p>    <p>2，在并发标记的时候所有被改变的对象入队（在write barrier里把所有旧的引用所指向的对象都变成非白的）</p>    <p>3，可能存在游离的垃圾，将在下次被收集</p>    <p>这样，G1到现在可以知道哪些老的分区可回收垃圾最多。 当全局并发标记完成后，在某个时刻，就开始了Mix GC。这些垃圾回收被称作“混合式”是因为他们不仅仅进行正常的新生代垃圾收集，同时也回收部分后台扫描线程标记的分区。混合式垃圾收集如下图：</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/c0c7cde6965d2b4b65078f5426e4e82c.png"></p>    <p>混合式GC也是采用的复制的清理策略，当GC完成后，会重新释放空间。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/6f8be3184d3f73db4dea741def38720d.png"></p>    <p>至此，混合式GC告一段落了。下一小节我们讲进入调优实践。</p>    <h3><strong>五，调优实践</strong></h3>    <p>MaxGCPauseMillis调优</p>    <p>前面介绍过使用GC的最基本的参数：</p>    <p>-XX:+UseG1GC -Xmx32g -XX:MaxGCPauseMillis=200</p>    <p>前面2个参数都好理解，后面这个MaxGCPauseMillis参数该怎么配置呢？这个参数从字面的意思上看，就是允许的GC最大的暂停时间。G1尽量确保每次GC暂停的时间都在设置的MaxGCPauseMillis范围内。 那G1是如何做到最大暂停时间的呢？这涉及到另一个概念，CSet(collection set)。它的意思是在一次垃圾收集器中被收集的区域集合。</p>    <ul>     <li>Young GC：选定所有新生代里的region。通过控制新生代的region个数来控制young GC的开销。</li>     <li>Mixed GC：选定所有新生代里的region，外加根据global concurrent marking统计得出收集收益高的若干老年代region。在用户指定的开销目标范围内尽可能选择收益高的老年代region。</li>    </ul>    <p>在理解了这些后，我们再设置最大暂停时间就好办了。 首先，我们能容忍的最大暂停时间是有一个限度的，我们需要在这个限度范围内设置。但是应该设置的值是多少呢？我们需要在吞吐量跟MaxGCPauseMillis之间做一个平衡。如果MaxGCPauseMillis设置的过小，那么GC就会频繁，吞吐量就会下降。如果MaxGCPauseMillis设置的过大，应用程序暂停时间就会变长。G1的默认暂停时间是200毫秒，我们可以从这里入手，调整合适的时间。</p>    <p>其他调优参数</p>    <p>-XX:G1HeapRegionSize=n</p>    <p>设置的 G1 区域的大小。值是 2 的幂，范围是 1 MB 到 32 MB 之间。目标是根据最小的 Java 堆大小划分出约 2048 个区域。</p>    <p>-XX:ParallelGCThreads=n</p>    <p>设置 STW 工作线程数的值。将 n 的值设置为逻辑处理器的数量。n 的值与逻辑处理器的数量相同，最多为 8。</p>    <p>如果逻辑处理器不止八个，则将 n 的值设置为逻辑处理器数的 5/8 左右。这适用于大多数情况，除非是较大的 SPARC 系统，其中 n 的值可以是逻辑处理器数的 5/16 左右。</p>    <p>-XX:ConcGCThreads=n</p>    <p>设置并行标记的线程数。将 n 设置为并行垃圾回收线程数 (ParallelGCThreads) 的 1/4 左右。</p>    <p>-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45</p>    <p>设置触发标记周期的 Java 堆占用率阈值。默认占用率是整个 Java 堆的 45%。</p>    <p>避免使用以下参数：</p>    <p>避免使用 -Xmn 选项或 -XX:NewRatio 等其他相关选项显式设置年轻代大小。固定年轻代的大小会覆盖暂停时间目标。</p>    <p>触发Full GC</p>    <p>在某些情况下，G1触发了Full GC，这时G1会退化使用Serial收集器来完成垃圾的清理工作，它仅仅使用单线程来完成GC工作，GC暂停时间将达到秒级别的。整个应用处于假死状态，不能处理任何请求，我们的程序当然不希望看到这些。那么发生Full GC的情况有哪些呢？</p>    <ul>     <li>并发模式失败</li>    </ul>    <p>G1启动标记周期，但在Mix GC之前，老年代就被填满，这时候G1会放弃标记周期。这种情形下，需要增加堆大小，或者调整周期（例如增加线程数-XX:ConcGCThreads等）。</p>    <ul>     <li>晋升失败或者疏散失败</li>    </ul>    <p>G1在进行GC的时候没有足够的内存供存活对象或晋升对象使用，由此触发了Full GC。可以在日志中看到(to-space exhausted)或者（to-space overflow）。解决这种问题的方式是：</p>    <p>a,增加 -XX:G1ReservePercent 选项的值（并相应增加总的堆大小），为“目标空间”增加预留内存量。</p>    <p>b,通过减少 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 提前启动标记周期。</p>    <p>c,也可以通过增加 -XX:ConcGCThreads 选项的值来增加并行标记线程的数目。</p>    <ul>     <li>巨型对象分配失败</li>    </ul>    <p>当巨型对象找不到合适的空间进行分配时，就会启动Full GC，来释放空间。这种情况下，应该避免分配大量的巨型对象，增加内存或者增大-XX:G1HeapRegionSize，使巨型对象不再是巨型对象。</p>    <p>由于篇幅有限，G1还有很多调优实践，在此就不一一列出了，大家在平常的实践中可以慢慢探索。最后，期待java 9能正式发布，默认使用G1为垃圾收集器的java性能会不会又提高呢？</p>    <p> </p>    <p> </p>    <p>来自：http://blog.jobbole.com/109170/</p>    <p> </p>