垃圾收集原理依据及要点 [ 文末中奖名单 ]-技术圈

分代收集理论

理论支撑：

弱分代假说(Weak Generational Hypothesis):绝大多数对象都是朝生夕灭的。
强分代假说(Strong Generational Hypothesis):熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。
跨代引用假说(Intergenerational Reference Hypothesis):跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。

跨代引用假说的具体解决办法是：在新生代上建立一个全局的数据结构(该结构被称为“记忆集”，Remembered Set)，这个结构把老年代划分成若干小块，标识出老年代的哪一块内存会存在跨代引用。此后当发生Minor GC时，只有包含了跨代引用的小块内存里的对象才会被加入到GC Roots进行扫描。

各类收集名称

部分收集(Partial GC):指目标不是完整收集整个Java堆的垃圾收集，其中又分为:

新生代收集(Minor GC/Young GC):指目标只是新生代的垃圾收集。
老年代收集(Major GC/Old GC):指目标只是老年代的垃圾收集。目前只有CMS收集器会有单独收集老年代的行为。另外请注意“Major GC”这个说法现在有点混淆，在不同资料上常有不同所指，读者需按上下文区分到底是指老年代的收集还是整堆收集。
混合收集(Mixed GC):指目标是收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。目前只有G1收集器会有这种行为。

整堆收集(Full GC):收集整个Java堆和方法区的垃圾收集。

标记-清除算法

算法分为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后，统一回收掉所有被标记的对象。标记过程就是对象是否属于垃圾的判定过程。它是最基础的收集算法，后续的收集算法大多都是以标记-清除算法为基础，对其缺点进行改进而得到的。

它的主要缺点有两个：

第一个是执行效率不稳定，如果Java堆中包含大量对象，而且其中大部分是需要被回收的，这时必须进行大量标记和清除的动作，导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低;
第二个是内存空间的碎片化问题，标记、清除之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致当以后在程序运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。

标记-复制算法

为了解决标记-清除算法面对大量可回收对象时执行效率低的问题，它将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。每次都是针对整个半区进行内存回收，分配内存时也就不用考虑有空间碎片的复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配即可。

这样实现简单，运行高效，但这种复制回收算法的代价是将可用内存缩小为了原来的一半。

现在的商用Java虚拟机大多都优先采用了这种收集算法去回收新生代。因为新生代中的对象有98%熬不过第一轮收集，所以，当然实际实现并不是1：1的比例来划分新生代内存空间。而是使用“Appel式回收”，具体做法是把新生代分为一块较大的Eden空间和两块较小的 Survivor空间，每次分配内存只使用Eden和其中一块Survivor。发生垃圾搜集时，将Eden和Survivor中仍然存活的对象一次性复制到另外一块Survivor空间上，然后直接清理掉Eden和已用过的那块Survivor空间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8∶1，也即每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%(Eden的80%加上一个Survivor的10%)，只有一个Survivor空间，即10%的新生代是会被“浪费”的。当Survivor空间不足以容纳一次Minor GC之后存活的对象时，就需要依赖其他内存区域(实际上大多就是老年代)进行分配担保(Handle Promotion)，这些对象便将通过分配担保机制直接进入老年代。

标记-整理算法

在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作，效率将会降低。更关键的是，如果不想浪费50%的空间，就需要有额外的空间进行分配担保，以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况，所以在老年代一般不能直接选用标记-复制算法。

针对老年代对象的存亡特征有另外一种有针对性的“标记-整理”(Mark-Compact)算法，其中的标记过程仍然与“标记-清除”算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向内存空间一端移动，然后直接清理掉边界以外的内存。

如果移动存活对象，尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域，移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方将会是一种极为负重的操作，而且这种对象移动操作必须全程暂停用户应用程序才能进行，这就更加让使用者不得不小心翼翼地权衡其弊端了，像这样的停顿被最初的虚拟机设计者形象地描述为“Stop The World”。

是否移动对象都存在弊端，移动则内存回收时会更复杂，不移动则内存分配时会更复杂。从垃圾收集的停顿时间来看，不移动对象停顿时间会更短，甚至可以不需要停顿，但是从整个程序的吞吐量来看，移动对象会更划算。HotSpot虚拟机里面关注吞吐量的Parallel Scavenge收集器是基于标记-整理算法的，而关注延迟的CMS收集器则是基于标记-清除算法的。

CMS收集器也会在内存空间的碎片化程度已经大到影响对象分配时，采用标记-整理算法收集一次，以获得规整的内存空间。

根节点枚举

固定可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用(例如常量或类静态属性)与执行上下文(例如栈帧中的本地变量表)中，尽管目标明确，但现在Java应用越做越庞大，光是方法区的大小就常有数百上千兆，里面的类、常量等更是恒河沙数，查找过程要做到高效并非一件容易的事情。迄今为止，所有收集器在根节点枚举这一步骤时都是必须暂停用户线程的。必须在一个能保障一致性的快照中才得以进行——这里“一致性”的意思是整个枚举期间执行子系统看起来就像被冻结在某个时间点上，不会出现分析过程中，根节点集合的对象引用关系还在不断变化的情况，若这点不能满足的话，分析结果准确性也就无法保证。

主流Java虚拟机都是准确式垃圾收集，所以并不需要一个不漏地检查完所有执行上下文和全局的引用位置。在HotSpot 的解决方案里，是使用一组称为OopMap的数据结构来达到这个目的。OopMap 记录了栈上本地变量和寄存器到堆上对象的引用关系。其作用是：收集器只要扫描这些OopMap就可以直接得知这些GC Roots，并不需要真正一个不漏地从执行上下文等GC Roots开始查找。

安全点

在OopMap的协助下，HotSpot可以快速准确地完成GC Roots枚举，但是，可能导致引用关系变化，或者说导致OopMap内容变化的指令非常多，如果为每一条指令都生成对应的OopMap，那将会需要大量的额外存储空间。HotSpot只是在“特定的位置”记录了这些信息，这些位置被称为安全点(Safep oint)。有了安全点的设定，也就决定了用户程序执行时并非在代码指令流的任意位置都能够停顿下来开始垃圾收集，而是强制要求必须执行到达安全点后才能够暂停。

因此，安全点的选定既不能太少以至于让收集器等待时间过长，也不能太过频繁以至于过分增大运行时的内存负荷。安全点位置的选取基本上是以“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准进行选定的，又因为每条指令执行的时间都非常短暂，程序不太可能因为指令流长度太长这样的原因而长时间执行，所以“长时间执行”的最明显特征就是指令序列的复用，例如方法调用、循环跳转、异常跳转等都属于指令序列复用，所以只有具有这些功能的指令才会产生安全点。（实际上还要加上所有创建对象和其他需要在Java堆上分配内存的地方，这是为了检查是否即将要发生垃圾收集，避免没有足够内存分配新对象）

那如何在垃圾收集发生时，让所有线程都跑到最近的安全点，然后停顿下来呢。有两种方案可供选择:抢先式中断 (Preemptive Suspension)和主动式中断(Voluntary Suspension)。

抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合，在垃圾收集发生时，系统首先把所有用户线程全部中断，如果发现有用户线程中断的地方不在安全点上，就恢复这条线程执行，让它一会再重新中断，直到跑到安全点上。现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程响应GC事件。

主动式中断的思想是当垃圾收集需要中断线程的时候，不直接对线程操作，仅仅简单地设置一个标志位，各个线程执行过程时会不停地主动去轮询这个标志，一旦发现中断标志为真时就自己在最近的安全点上主动中断挂起。轮询标志的地方和安全点是重合的。

安全区域

安全点机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入垃圾收集过程的安全点。但是如果程序不执行，比如没有分配处理器时间的情况，典型的场景便是用户线程处于Sleep 状态或者Blocked状态，这时候线程无法响应虚拟机的中断请求，不能再走到安全点去中断挂起自己，虚拟机也显然不可能等待线程重新被激活分配处理器时间。对于这种情况，就必须引入安全区域(Safe Region)来解决。

安全区域是指能够确保在某一段代码片段之中，引用关系不会发生变化，因此，在这个区域中任意地方开始垃圾收集都是安全的。我们也可以把安全区域看作被扩展拉伸了的安全点。

当用户线程执行到安全区域里面的代码时，首先会标识自己已经进入了安全区域，那样当这段时间里虚拟机要发起垃圾收集时就不必去管这些已声明自己在安全区域内的线程了。当线程要离开安全区域时，它要检查虚拟机是否已经完成了根节点枚举(或者垃圾收集过程中其他需要暂停用户线程的阶段)，如果完成了，那线程就当作没事发生过，继续执行;否则它就必须一直等待，直到收到可以离开安全区域的信号为止。

记忆集与卡表（卡表是记忆集的一种实现方式）

记忆集是一种用于记录从非收集区域指向收集区域的指针集合的抽象数据结构。

解决对象跨代引用所带来的问题，垃圾收集器在新生代中建立了名为记忆集(Remembered Set)的数据结构，用以避免把整个老年代加进GC Roots扫描范围。而在垃圾收集的场景中，收集器只需要通过记忆集判断出某一块非收集区域是否存在有指向了收集区域的指针就可以了，并不需要了解这些跨代指针的全部细节。那设计者在实现记忆集的时候，便可以选择更为粗犷的记录粒度来节省记忆集的存储和维护成本。

一种称为“卡表”(Card Table)的方式去实现记忆集，这也是目前最常用的一种记忆集实现形式，HotSpot虚拟机的卡表只是一个字节数组，字节数组CARD_TABLE的每一个元素都对应着其标识的内存区域中一块特定大小的内存块，这个内存块被称作“卡页”(Card Page)。一般来说，卡页大小都是以2的N次幂的字节数，HotSpot中使用的卡页是2的9次幂，即512字节。一个卡页的内存中通常包含不止一个对象，只要卡页内有一个(或更多)对象的字段存在着跨代指针，那就将对应卡表的数组元素的值标识为1，称为这个元素变脏(Dirty)，没有则标识为0。在垃圾收集发生时，只要筛选出卡表中变脏的元素，就能轻易得出哪些卡页内存块中包含跨代指针，把它们加入GC Roots中一并扫描。

写屏障

卡表如何维护呢？如果是解释执行，虚拟机用充分的介入空间，但如果是编译执行呢？经过即时编译后的代码已经是纯粹机器指令流了，所以必须在机器码层面把卡表的维护动作放到每一次赋值操作中。

HotSpot通过写屏障技术维护卡表状态。写屏障可以看作在虚拟机层面对“引用类型字段赋值”这个动作的AOP切面，在引用对象赋值时会产生一个环形(Around)通知，供程序执行额外的动作，也就是说赋值的前后都在写屏障的覆盖范畴内。在赋值前的部分的写屏障叫作写前屏障(Pre-Write Barrier)，在赋值后的则叫作写后屏障(Post-Write Barrier)。

当然额外的环形增强来维护卡表会有性能开销，但相比扫描整个非收集代的代价相比还是低很多。

此外卡表维护还会面临多线程并发的伪共享，为了减少伪共享带来的性能损失，虚拟机会判断只有卡表元素未脏的情况下才去更新此卡表元素。可以通过UseCondCardMark参数开启这一判断，默认是关闭的。

并发的可达性分析

当前主流编程语言的垃圾收集器基本上都是依靠可达性分析算法来判定对象是否存活的，可达性分析算法理论上要求全过程都基于一个能保障一致性的快照中才能够进行分析，这意味着必须全程冻结用户线程的运行。

由于GC Roots相比起整个Java堆中全部的对象毕竟还算是极少数，且在各种优化技巧(如OopMap)的加持下，它带来的停顿已经是非常短暂且相对固定(不随堆容量而增长)的了。可从GC Roots再继续往下遍历对象图，这一步骤的停顿时间就必定会与Java堆容量直接成正比例关系了:堆越大，存储的对象越多，对象图结构越复杂，要标记更多对象而产生的停顿时间自然就更长。要知道包含“标记”阶段是所有追踪式垃圾收集算法的共同特征，如果这个阶段会随着堆变大而等比例增加停顿时间，其影响就会波及几乎所有的垃圾收集器。

那么为什么必须在一个能保障一致性的快照上才能进行对象图的遍历?

利用三色标记(Tri-color Marking)作为工具来辅助推导，把遍历对象图过程中遇到的对象，按照“是否访问过”这个条件标记成以下三种颜色:

白色:表示对象尚未被垃圾收集器访问过。显然在可达性分析刚刚开始的阶段，所有的对象都是白色的，若在分析结束的阶段，仍然是白色的对象，即代表不可达。
黑色:表示对象已经被垃圾收集器访问过，且这个对象的所有引用都已经扫描过。黑色的对象代表已经扫描过，它是安全存活的，如果有其他对象引用指向了黑色对象，无须重新扫描一遍。黑色对象不可能直接(不经过灰色对象)指向某个白色对象。
灰色:表示对象已经被垃圾收集器访问过，但这个对象上至少存在一个引用还没有被扫描过。

如果用户线程与收集器是并发工作呢?收集器在对象图上标记颜色，同时用户线程在修改引用关系——即修改对象图的结构，这样可能出现两种后果。一种是把原本消亡的对象错误标记为存活。另一种是把原本存活的对象错误标记为已消亡，这就是非常致命的后果了，程序肯定会因此发生错误。

理论上，当且仅当以下两个条件同时满足时，会产生“对象消失”的问题，即原本应该是黑色的对象被误标为白色:

赋值器插入了一条或多条从黑色对象到白色对象的新引用; 因为黑色对象的指向不会再次扫描，白色的就不会变黑。
赋值器删除了全部从灰色对象到该白色对象的直接或间接引用。白色对象有可能又被黑色对象指向了，又变成前一种情况了。

所以只需破坏这两个条件的任意一个即可。

由此分别产生了两种解决方案:增量更新(Incremental Update)和原始快照(Snapshot At The Beginning， SAT B ) 。

增量更新要破坏的是第一个条件，当黑色对象插入新的指向白色对象的引用关系时，就将这个新插入的引用记录下来，等并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的黑色对象为根，重新扫描一次。
原始快照要破坏的是第二个条件，当灰色对象要删除指向白色对象的引用关系时，就将这个要删除的引用记录下来，在并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的灰色对象为根，重新扫描一次。

以上无论是对引用关系记录的插入还是删除，虚拟机的记录操作都是通过写屏障实现的。

在 HotSpot虚拟机中，增量更新和原始快照这两种解决方案都有实际应用，譬如，CMS是基于增量更新来做并发标记的，G1、Shenandoah则是用原始快照来实现。

小结

垃圾收集为什么只能暂停在安全点上呢？

垃圾收集中判断是否为垃圾对象，依据的是GC Roots可达性分析，而可达性分析的第一步就是要进行GC Roots的枚举，HotSpot利用OopMaps来高效实现GC Roots的枚举（不需要扫描所有的虚拟机栈，只需要扫描OopMap就能得到GC Roots）。又因为运行中触发变动OopMap指令非常多，如果每一条指令生成对应的OopMap，就需要大量的额外空间，所以HotSpot只在“特定位置”记录OopMap信息，而这些位置就是安全点。这也是为什么垃圾收集只能暂停在安全点上的原因，主要是为了保证OopMap记录完全，以便进行GC Roots的枚举，才能继续进行后续的垃圾收集操作。

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