垃圾回收的瓶颈

  传统分代垃圾回收方式,已经在一定程度上把垃圾回收给应用带来的负担降到了最小,把应用的吞吐量推到了一个极限。但是他无法解决的一个问题,就是Full GC所带来的应用暂停。在一些对实时性要求很高的应用场景下,GC暂停所带来的请求堆积和请求失败是无法接受的。这类应用可能要求请求的返回时间在几百甚 至几十毫秒以内,如果分代垃圾回收方式要达到这个指标,只能把最大堆的设置限制在一个相对较小范围内,但是这样有限制了应用本身的处理能力,同样也是不可 接收的。

  分代垃圾回收方式确实也考虑了实时性要求而提供了并发回收器,支持最大暂停时间的设置,但是受限于分代垃圾回收的内存划分模型,其效果也不是很理想。

  为了达到实时性的要求(其实Java语言最初的设计也是在嵌入式系统上的),一种新垃圾回收方式呼之欲出,它既支持短的暂停时间,又支持大的内存空间分配。可以很好的解决传统分代方式带来的问题。

增量收集的演进

  增量收集的方式在理论上可以解决传统分代方式带来的问题。增量收集把对堆空间划分成一系列内存块,使用时,先使用其中一部分(不会全部用完),垃圾收集时 把之前用掉的部分中的存活对象再放到后面没有用的空间中,这样可以实现一直边使用边收集的效果,避免了传统分代方式整个使用完了再暂停的回收的情况。

  当然,传统分代收集方式也提供了并发收集,但是他有一个很致命的地方,就是把整个堆做为一个内存块,这样一方面会造成碎片(无法压缩),另一方面他的每次 收集都是对整个堆的收集,无法进行选择,在暂停时间的控制上还是很弱。而增量方式,通过内存空间的分块,恰恰可以解决上面问题。

Garbage Firest(G1)

目标

从设计目标看G1完全是为了大型应用而准备的。

支持很大的堆

高吞吐量

--支持多CPU和垃圾回收线程

--在主线程暂停的情况下,使用并行收集

--在主线程运行的情况下,使用并发收集

实时目标: 可配置在N毫秒内最多只占用M毫秒的时间进行垃圾回收

当然G1要达到实时性的要求,相对传统的分代回收算法,在性能上会有一些损失。

算法详解

  G1可谓博采众家之长,力求到达一种完美。他吸取了增量收集优点,把整个堆划分为一个一个等大小的区域(region)。内存的回收和划分都以 region为单位;同时,他也吸取了CMS的特点,把这个垃圾回收过程分为几个阶段,分散一个垃圾回收过程;而且,G1也认同分代垃圾回收的思想,认为 不同对象的生命周期不同,可以采取不同收集方式,因此,它也支持分代的垃圾回收。为了达到对回收时间的可预计性,G1在扫描了region以后,对其中的 活跃对象的大小进行排序,首先会收集那些活跃对象小的region,以便快速回收空间(要复制的活跃对象少了),因为活跃对象小,里面可以认为多数都是垃 圾,所以这种方式被称为Garbage First(G1)的垃圾回收算法,即:垃圾优先的回收。

回收步骤:

初始标记(Initial Marking)

  G1对于每个region都保存了两个标识用的bitmap,一个为previous marking bitmap,一个为next marking bitmap,bitmap中包含了一个bit的地址信息来指向对象的起始点。

  开始Initial Marking之前,首先并发的清空next marking bitmap,然后停止所有应用线程,并扫描标识出每个region中root可直接访问到的对象,将region中top的值放入next top at mark start(TAMS)中,之后恢复所有应用线程。

  触发这个步骤执行的条件为:

G1定义了一个JVM Heap大小的百分比的阀值,称为h,另外还有一个H,H的值为(1-h)*Heap Size,目前这个h的值是固定的,后续G1也许会将其改为动态的,根据jvm的运行情况来动态的调整,在分代方式下,G1还定义了一个u以及soft limit,soft limit的值为H-u*Heap Size,当Heap中使用的内存超过了soft limit值时,就会在一次clean up执行完毕后在应用允许的GC暂停时间范围内尽快的执行此步骤;

在pure方式下,G1将marking与clean up组成一个环,以便clean up能充分的使用marking的信息,当clean up开始回收时,首先回收能够带来最多内存空间的regions,当经过多次的clean up,回收到没多少空间的regions时,G1重新初始化一个新的marking与clean up构成的环。

并发标记(Concurrent Marking)

  按照之前Initial Marking扫描到的对象进行遍历,以识别这些对象的下层对象的活跃状态,对于在此期间应用线程并发修改的对象的以来关系则记录到remembered set logs中,新创建的对象则放入比top值更高的地址区间中,这些新创建的对象默认状态即为活跃的,同时修改top值。

最终标记暂停(Final Marking Pause)

  当应用线程的remembered set logs未满时,是不会放入filled RS buffers中的,在这样的情况下,这些remebered set logs中记录的card的修改就会被更新了,因此需要这一步,这一步要做的就是把应用线程中存在的remembered set logs的内容进行处理,并相应的修改remembered sets,这一步需要暂停应用,并行的运行。

存活对象计算及清除(Live Data Counting and Cleanup)

  值得注意的是,在G1中,并不是说Final Marking Pause执行完了,就肯定执行Cleanup这步的,由于这步需要暂停应用,G1为了能够达到准实时的要求,需要根据用户指定的最大的GC造成的暂停时间来合理的规划什么时候执行Cleanup,另外还有几种情况也是会触发这个步骤的执行的:

  G1采用的是复制方法来进行收集,必须保证每次的"to space"的空间都是够的,因此G1采取的策略是当已经使用的内存空间达到了H时,就执行Cleanup这个步骤;

  对于full-young和partially-young的分代模式的G1而言,则还有情况会触发Cleanup的执行,full-young模式下,G1根据应用可接受的暂停时间、回收young regions需要消耗的时间来估算出一个yound regions的数量值,当JVM中分配对象的young regions的数量达到此值时,Cleanup就会执行;partially-young模式下,则会尽量频繁的在应用可接受的暂停时间范围内执行Cleanup,并最大限度的去执行non-young regions的Cleanup。

@JVM新一代的垃圾回收算法的更多相关文章

  1. JVM垃圾回收机制总结(4) :新一代的垃圾回收算法

    垃圾回收的瓶颈 传统分代垃圾回收方式,已经在一定程度上把垃圾回收给应用带来的负担降到了最小,把应用的吞吐量推到了一个极限.但是他无法解决的一个问题,就是Full GC所带来的应用暂停.在一些对实时性要 ...

  2. JVM调优总结(九)-新一代的垃圾回收算法

    垃圾回收的瓶颈 传统分代垃圾回收方式,已经在一定程度上把垃圾回收给应用带来的负担降到了最小,把应用的吞吐量推到了一个极限.但是他无法解决的一个问题,就是Full GC所带来的应用暂停.在一些对实时性要 ...

  3. java虚拟机学习-JVM调优总结-新一代的垃圾回收算法(11)

    垃圾回收的瓶颈 传统分代垃圾回收方式,已经在一定程度上把垃圾回收给应用带来的负担降到了最小,把应用的吞吐量推到了一个极限.但是他无法解决的一个问题,就是Full GC所带来的应用暂停.在一些对实时性要 ...

  4. JVM调优总结(6):新一代的垃圾回收算法

    垃圾回收的瓶颈 传统分代垃圾回收方式,已经在一定程度上把垃圾回收给应用带来的负担降到了最小,把应用的吞吐量推到了一个极限.但是他无法解决的一个问题,就是Full GC所带来的应用暂停.在一些对实时性要 ...

  5. JVM调优总结(六)-新一代的垃圾回收算法

    垃圾回收的瓶颈 传统分代垃圾回收方式,已经在一定程度上把垃圾回收给应用带来的负担降到了最小,把应用的吞吐量推到了一个极限.但是他无法解决的一个问题,就是Full GC所带来的应用暂停.在一些对实时性要 ...

  6. JVM学习--(四)垃圾回收算法

    我们都知道java语言与C语言最大的区别就是内存自动回收,那么JVM是怎么控制内存回收的,这篇文章将介绍JVM垃圾回收的几种算法,从而了解内存回收的基本原理. stop the world 在介绍垃圾 ...

  7. JVM学习记录-垃圾回收算法

    简述 因为各个平台的虚拟机的垃圾收集器的实现各有不同,所以只介绍几个常见的垃圾收集算法. JVM中常见的垃圾收集算法有以下四种: 标记-清除算法(Mark-Sweep). 复制算法(Copying). ...

  8. JVM虚拟机和垃圾回收算法

    类加载机制 双亲委派模型 垃圾回收算法 CMS G1 类加载机制 双亲委派模型 双亲委派模型: 需要加载一个类,先委托父类加载,父类找父类,依次递归加载;加载不到再由自己加载 垃圾回收算法 JVM的内 ...

  9. JVM中的垃圾回收算法GC

    GC是分代收集算法:因为Young区,需要回收垃圾对象的次数操作频繁:Old区次数上较少收集:基本不动Perm区.每个区特点不一样,所以就没有通用的最好算法,只有合适的算法. GC的4大算法 1.引用 ...

随机推荐

  1. Codeforces Round #248 (Div. 1) D - Nanami's Power Plant 最小割

    D - Nanami's Power Plant 思路:类似与bzoj切糕那道题的模型.. #include<bits/stdc++.h> #define LL long long #de ...

  2. 自建YUM源以及相关维护

    yum相关概念我这里就不做详细的讲解了,就是一个软件包管理工具.在企业中,很多时候进行编译了自己的RPM包,在搭建YUM的时候,希望将自定义的RPM加入到YUM源中,从而出现了下列方法. 一.配置私有 ...

  3. 阿里云修改CentOS Linux服务器的主机名

    阿里云主机的默认主机名是为AY开头的随机名称,如何修改为易于区分的友好名称呢?请看下面的操作步骤: 1. vi /etc/hosts i键,修改主机名,esc键,:wq键保存退出 2. vi /etc ...

  4. ecshop,大商创后台支付系统修改模板

    初始模板 要求修改 增加了多个账户可供用户进行选择 解决方法 一找到要修改模板路径:即:http://dsctest.cn/admin/payment.php?act=edit&code=ba ...

  5. CodeForces - 612C Replace To Make Regular Bracket Sequence 压栈

    C. Replace To Make Regular Bracket Sequence time limit per test 1 second memory limit per test 256 m ...

  6. 【AI in 美团】深度学习在文本领域的应用

    背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进. ...

  7. SKLearn数据集API(二)

    注:本文是人工智能研究网的学习笔记 计算机生成的数据集 用于分类任务和聚类任务,这些函数产生样本特征向量矩阵以及对应的类别标签集合. 数据集 简介 make_blobs 多类单标签数据集,为每个类分配 ...

  8. [CEOI2008]order --- 最小割

    [CEOI2008]order 题目描述: 有N个任务,M种机器,每种机器你可以租或者买过来. 每个工作包括若干道工序,每道工序需要某种机器来完成,你可以通过购买或租用机器来完成. 现在给出这些参数, ...

  9. OD基本汇编指令

    jmp ;无条件跳转 指哪飞哪 一些杂志中说的直飞光明顶,指的就是它了~ 光明顶一般指爆破地址根据条件跳转的指令:JE ;等于则跳转 JNE ;不等于则跳转 JZ ;为 0 则跳转   JNZ ;不为 ...

  10. 快速定位问题 Request无法获取参数

    比如说最近开发甲修改了iframe标签的src,开发乙在设置src的时候传入了2个参数,通过iframe标签链接到这个页面时,开发乙调试时发现没有拿到任何参数值.然后开发乙百度了一下,发现iframe ...