G1垃圾收集器介绍

占小狼 转载请注明原创出处,谢谢!

为解决CMS算法产生空间碎片和其它一系列的问题缺陷,HotSpot提供了另外一种垃圾回收策略,G1(Garbage First)算法,通过参数-XX:+UseG1GC来启用,该算法在JDK 7u4版本被正式推出,官网对此描述如下:

The Garbage-First (G1) collector is a server-style garbage collector, targeted for multi-processor machines with large memories. It meets garbage collection (GC) pause time goals with a high probability, while achieving high throughput. The G1 garbage collector is fully supported in Oracle JDK 7 update 4 and later releases. The G1 collector is designed for applications that:

  • Can operate concurrently with applications threads like the CMS collector.
  • Compact free space without lengthy GC induced pause times.
  • Need more predictable GC pause durations.
  • Do not want to sacrifice a lot of throughput performance.
  • Do not require a much larger Java heap.

G1垃圾收集算法主要应用在多CPU大内存的服务中,在满足高吞吐量的同时,竟可能的满足垃圾回收时的暂停时间,该设计主要针对如下应用场景:

  • 垃圾收集线程和应用线程并发执行,和CMS一样
  • 空闲内存压缩时避免冗长的暂停时间
  • 应用需要更多可预测的GC暂停时间
  • 不希望牺牲太多的吞吐性能
  • 不需要很大的Java堆 (翻译的有点虚,多大才算大?)

堆内存结构

1、以往的垃圾回收算法,如CMS,使用的堆内存结构如下:

  • 新生代:eden space + 2个survivor
  • 老年代:old space
  • 持久代:1.8之前的perm space
  • 元空间:1.8之后的metaspace

这些space必须是地址连续的空间。

2、在G1算法中,采用了另外一种完全不同的方式组织堆内存,堆内存被划分为多个大小相等的内存块(Region),每个Region是逻辑连续的一段内存,结构如下:

每个Region被标记了E、S、O和H,说明每个Region在运行时都充当了一种角色,其中H是以往算法中没有的,它代表Humongous,这表示这些Region存储的是巨型对象(humongous object,H-obj),当新建对象大小超过Region大小一半时,直接在新的一个或多个连续Region中分配,并标记为H。

Region

堆内存中一个Region的大小可以通过-XX:G1HeapRegionSize参数指定,大小区间只能是1M、2M、4M、8M、16M和32M,总之是2的幂次方,如果G1HeapRegionSize为默认值,则在堆初始化时计算Region的实践大小,具体实现如下:

默认把堆内存按照2048份均分,最后得到一个合理的大小。

GC模式

G1中提供了三种模式垃圾回收模式,young gc、mixed gc 和 full gc,在不同的条件下被触发。

young gc

发生在年轻代的GC算法,一般对象(除了巨型对象)都是在eden region中分配内存,当所有eden region被耗尽无法申请内存时,就会触发一次young gc,这种触发机制和之前的young gc差不多,执行完一次young gc,活跃对象会被拷贝到survivor region或者晋升到old region中,空闲的region会被放入空闲列表中,等待下次被使用。

参数 含义
-XX:MaxGCPauseMillis 设置G1收集过程目标时间,默认值200ms
-XX:G1NewSizePercent 新生代最小值,默认值5%
-XX:G1MaxNewSizePercent 新生代最大值,默认值60%

mixed gc

当越来越多的对象晋升到老年代old region时,为了避免堆内存被耗尽,虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器,即mixed gc,该算法并不是一个old gc,除了回收整个young region,还会回收一部分的old region,这里需要注意:是一部分老年代,而不是全部老年代,可以选择哪些old region进行收集,从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。

那么mixed gc什么时候被触发?

先回顾一下cms的触发机制,如果添加了以下参数:

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

当老年代的使用率达到80%时,就会触发一次cms gc。相对的,mixed gc中也有一个阈值参数 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent,当老年代大小占整个堆大小百分比达到该阈值时,会触发一次mixed gc.

mixed gc的执行过程有点类似cms,主要分为以下几个步骤:

  1. initial mark: 初始标记过程,整个过程STW,标记了从GC Root可达的对象
  2. concurrent marking: 并发标记过程,整个过程gc collector线程与应用线程可以并行执行,标记出GC Root可达对象衍生出去的存活对象,并收集各个Region的存活对象信息
  3. remark: 最终标记过程,整个过程STW,标记出那些在并发标记过程中遗漏的,或者内部引用发生变化的对象
  4. clean up: 垃圾清除过程,如果发现一个Region中没有存活对象,则把该Region加入到空闲列表中

full gc

如果对象内存分配速度过快,mixed gc来不及回收,导致老年代被填满,就会触发一次full gc,G1的full gc算法就是单线程执行的serial old gc,会导致异常长时间的暂停时间,需要进行不断的调优,尽可能的避免full gc.

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 158,736评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,167评论 1 291
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,442评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,902评论 0 204
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,302评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,573评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,847评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,562评论 0 197
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,260评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,531评论 2 245
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,021评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,367评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,016评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,068评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,827评论 0 194
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,610评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,514评论 2 269

推荐阅读更多精彩内容