用了很多年的 CMS 垃圾收集器，终于换成了 G1，真香！！

作者：Eric Fu
链接：https://ericfu.me/g1-garbage-collector/

在过去很长一段时间内，HotSpot JVM 的首选垃圾收集器都是 ParNew + CMS 组合。直到 JDK7 中 Hotspot 团队首次公布了 G1（Garbage-First），并在 JDK9 中用 G1 作为默认的垃圾收集器。我们团队最近也将用了很多年的 CMS 换成了 G1 垃圾收集器。

本文主要从 G1 的论文 Garbage-First Garbage Collection 出发，结合其他较新的白皮书等，讲解 G1 垃圾收集器的工作原理。

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.63.6386&rep=rep1&type=pdf

Motivation

关于为什么要重新设计一个 G1 垃圾收集器，论文中给出的理由相当简单：现有的垃圾收集器无法满足 软实时（Soft Real-time） 特性：即让 GC 停顿能大致控制在某个阈值以内，但是又不必像实时系统那样非常严格。这也是很多业务系统都有的诉求。

在过去的 JVM 设计中，如下图所示，堆内存被分割成几个区域 —— Eden、Survivor、Old 的大小都是预先划分好的。对于总内存 64GB 的机器，可能 Old 区大小就有 32GB，即使用并行的方式收集一次仍然需要数秒。近十年，随着内存越来越大，这一问题也变得更为严重。

为了达到软实时的目标，同时也是为了更好地应对大内存，G1 将中不再使用上述的内存布局。

基本数据结构

首先，我们介绍 G1 种最核心的两个概念：Region 和 Remember Set。

Heap Regions

如下图所示，G1 垃圾收集器将堆内存空间分成等分的 Regions，物理上不一定连续，逻辑上构成连续的堆地址空间。各个 Mutator 线程（即用户应用的线程）拥有各自的 Thread-Local Allocation Buffer (TLAB），用于降低各个线程分配内存的冲突。

要特别注意的是，巨型对象（Humongous Object），即大小超过 3/4 的 Region 大小的对象会作特殊处理，分配到由一个或多个连续 Region 构成的区域。巨型对象会引起其他一些问题，不过这些已经超出了本文的范畴，总之记得尽量别用就好了。

默认配置下，在满足 Region Size 是 2 的整数幂的前提下，G1 将总内存尽量划分成大约 2048 个 Region。

Remember Set (RSet)

为什么要把堆空间分成 Region 呢？其主要目的是让各个 Region 相对独立，可以分别进行 GC，而不是一次性地把所有垃圾收集掉。我们知道现代 GC 算法都是基于可达性标记，而这个过程必须遍历所有 Live Objects 才能完成。那问题来了，如果为了收集一个 Region 的垃圾，却完整的遍历所有 Live Objects，这也太浪费了！

所以，我们需要一个机制来让各个 Region 能独立地进行垃圾收集，这也就是 Remember Set 存在的意义。每个 Region 会有一个对应的 Remember Set，它记录了哪些内存区域中存在对当前 Region 中对象的引用。（all locations that might contain pointers to (live) objects within the region）

注意 Remember Set 不是直接记录对象地址，而是记录了那些对象所在的 Card 编号。所谓 Card 就是表示一小块（512 bytes）的内存空间，这里面很可能存在不止一个对象。但是这已经足够了：当我们需要确定当前 Region 有哪些对象存在外部引用时（这些对象是可达的，不能被回收），只要扫描一下这块 Card 中的所有对象即可，这比扫描所有 live objects 要容易的多。

实现上，Remember Set 的实现就是一个 Card 的 Hash Set，并且为每个 GC 线程都有一个本地的 Hash Set，最后的 Remember Set 实际上是这些 Hash Set 的并集。当 Card 数量特别多的时候会退化到 Region 粒度，这时候就要扫描更多的区域来寻找引用，时间换空间。

Remember Set 的维护

维护上面所说的 Remember Set 势必需要记录对象的引用，通常的做法是在 set 一个引用的时候插入一段代码，这称为 Write Barrier。为了尽可能降低对 Mutator 线程的影响，Write Barrier 的代码应当尽可能简化。G1 的 Write Barrier 实际上只是一个“通知”：将当前 set 引用的事件放到 Remember Set Log 队列中，交给后台专门的 GC 线程处理。

Write Barrier 具体实现如下。当发生 X.f = Y 时，假设 rX 为 X 对象的地址，rY 为 Y 对象的地址，则 Write 的同时还会执行以下逻辑：

t = (rX XOR rY) >> LogOfRegionSize  // 对 X, Y 地址右移得到 Region 编号，并将二者做个 XOR
if (rY == NULL ? 0 : t)  // 忽略两种情况： X.f 被赋值为 NULL，或 X 和 Y 位于同一个 Region 内
   rs_enqueue(rX)        // 如果 Card(X) 还不是 dirty 的，将 X 的地址放进 Log，并把该 card 置为 dirty

这里 Dirty Bit 的作用是去除重复的 Cards，考虑到一个 Cards 内经常发生密集的引用赋值（比如对象初始化），去重一下能大幅减少冗余。

最后，后台的 GC 线程则负责从 Remember Set Log 不断取出这些引用赋值发生的 Cards，扫描上面所有的对象，然后更新相应 Region 的 Remember Set。在并发标记发生之前，G1 会确保 Remember Set Log 中的记录都处理完，从而保证并发标记算法一定能拿到最新的、正确的 Remember Set。

极端情况下，如果后台的 GC 进程追不上 Mutator 进程写入的速度，这时候 Mutator 线程会退化到自己处理更新，形成反压机制。

Generational Garbage-First

G1 名字来自于 Garbage-First 这个理念，即，以收集到尽可能多的垃圾为第一目标。每次收集时 G1 会选出垃圾最多的几个 Region，进行一次 Stop-the-world 的收集过程。

有趣的是，另一方面 G1 又是一个 Generational （分代）的垃圾收集器，它会从逻辑上将 Region 分成 Young、Old 等不同的 Generation，然后针对它们各自特点应用不同的策略。

G1 论文中提到它有一个 Pure Garbage-First 的模式，但在现在的资料中已经很难看到它的踪影，我猜测实际使用中 Generational 模式要效果好的多。以下我们也会只讨论 Generational 模式的工作方式。

经典的内存布局中，各代的内存区域是完全分开的，而 G1 中的 Generation 只是 Region 的一个动态标志，下图是一个标记了 Generation 的例子。各个 Region 的 Generation 是随着 GC 的进行而不断变化的，甚至各个代有多少 Region 这个比例也是随时调整的。

Evacuation

为了方便读者理解 G1 收集的过程，我们先看下 Evacuation 的过程，之后再看如何做 Marking。

Generational 模式下 G1 的垃圾收集分为两种：Young GC 和 Mixed GC。Young GC 只会涉及到 Young Regions，它将 Eden Region 中存活的对象移动到一个或多个新分配的 Survivor Region，之前的 Eden Region 就被归还到 Free list，供以后的新对象分配使用。

当区域中对象的 Survive 次数超过阈值（TenuringThreshold）时，Survivor Regions 的对象被移动到 Old Regions；否则和 Eden 的对象一样，继续留在 Survivor Regions 里。

多次 Young GC 之后，Old Regions 慢慢累积，直到到达阈值（InitiatingHeapOccupancyPercent，简称 IHOP），我们不得不对 Old Regions 做收集。这个阈值在 G1 中是根据用户设定的 GC 停顿时间动态调整的，也可以人为干预。

对 Old Regions 的收集会同时涉及若干个 Young 和 Old Regions，因此被称为 Mixed GC。Mixed GC 很多地方都和 Young GC 类似，不同之处是：它还会选择若干最有潜力的 Old Regions（收集垃圾的效率最高的 Regions），这些选出来要被 Evacuate 的 Region 称为本次的 Collection Set (CSet)。

Mixed GC 的重要性不言而喻：Old Regions 的垃圾就是在这个阶段被收集掉的，也正是因为这样，Mixed GC 是工作量最为繁重的一个环节，如果不加以控制，就会像 CMS 一样发生长时间的 Full GC 停顿。这时候 Region 的设计就发挥出优越性了：只要把每次的 Collection Set 规模控制在一定范围，就能把每次收集的停顿时间软性地控制在 MaxGCPauseMillis 以内。起初这个控制可能不太精准，随着 JVM 的运行估算会越来越准确。

那来不及收集的那些 Region 呢？多来几次就可以了。所以你在 GC 日志中会看到 continue mixed GCs 的字样，代表分批进行的各次收集。这个过程会多次重复，直到垃圾的百分比降到 G1HeapWastePercent 以内，或者到达 G1MixedGCCountTarget 上限。

对于 Young Regions，我们对它有以下特殊优化：

1. Evacuation 的时候，Young Regions 一定会被放到待收集的 Regions 集合（Collection Set）中，原因很简单，绝大多数对象寿命都很短，在 Young Regions 做收集往往绝大部分都是垃圾。
2. 由于 Young Regions 一定会被收集，我们获得了一个可观的收益：Remember Set 的维护工作不需要考虑 Young 内的引用修改（换句话说 RSet 只关心 old-to-young 和 old-to-old 的引用），当 Young Region 上发生 Evacuation 时我们再去扫描并构建出它的 RSet 即可。

Concurrent Marking

在 Evacuation 之前，我们要通过并发标记来确定哪些对象是垃圾、哪些还活着。G1 中的 Concurrent Marking 是以 Region 为单位的，为了保证结果的正确性，这里用到了 Snapshot-at-the-beginning（SATB）算法。

SATB 算法顾名思义是对 Marking 开始时的一个（逻辑上的）Snapshot 进行标记。为什么要用 Snapshot 呢？下面就是一个直接标记导致问题的例子：对象 X 由于没有被标记到而被标记为垃圾，导致 B 引用失效。

SATB 算法为了解决这一问题，在修改引用 X.f = B 之前插入了一个 Write Barrier，记录下被覆写之前的引用地址。这些地址最终也会被 Marking 线程处理，从而确保了所有在 Marking 开始时的引用一定会被标记到。这个 Write Barrier 伪代码如下：

t = the previous referenced address  // 记录原本的引用地址
if (t has been marked && t != NULL)  // 如果地址 t 还没来的及标记，且 t 不为 NULL
    satb_enqueue(t) // 放到 SATB 的待处理队列中，之后会去扫描这个引用

通过以上措施，SATB 确保 Marking 开始时存活的对象一定会被标记到。

标记的过程和 CMS 中是类似的，可以看作一个优化版的 DFS：记当前已经标记到的 offset 为 cur，随着标记的进行 cur 不断向后推进。每当访问到地址 < cur 的对象，就对它做深度扫描，递归标记所有应用；反之，对于地址 > cur 的对象，只标记不扫描，等到 cur 推进到那边的时候再去做扫描。

上图中，假设当前 cur 指向对象 c，c有两个引用：a 和 e，其中 a 的地址小于 cur，因而做了扫描；而 e 则仅仅是标记。扫描 a 的过程中又发现了对象 b，b 同样被标记并继续扫描。但是 b 引用的 d 在 cur 之后，所以 d 仅仅是被标记，不再继续扫描。

最后一个问题是：如何处理 Concurrent Marking 中新产生的对象？因为 SATB 算法只保证能标记到开始时 snapshot 的对象，对于新出现的那些 对象，我们可以简单地认为它们全都是存活的，毕竟数量不是很多。

最后，关注公众号Java技术栈，在后台回复：JVM46，可以获取一份 46 页的 JVM 调优教程。

参考资料：

1. Detlefs, David, et al Garbage-First Garbage Collection. Proceedings of the 4th international symposium on Memory management. ACM, 2004.
2. Printezis, Tony, and David Detlefs. A Generational Mostly-Concurrent Garbage Collector. Vol. 36. No. 1. ACM, 2000.
3. https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tech/memorymanagement-whitepaper-1-150020.pdf
4. https://www.redhat.com/en/blog/part-1-introduction-g1-garbage-collector1
5. https://www.redhat.com/en/blog/collecting-and-reading-g1-garbage-collector-logs-part-2
6. https://www.slideshare.net/MonicaBeckwith/con5497
7. https://blog.csdn.net/coderlius/article/details/79272773

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