JVM之G1垃圾收集器
一、概述：
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G1（Grabage-First）是一款面向服務端應用的垃圾收集器，主要針對配備多核cpu及大容量內存的機器，以及高概率滿足GC停頓時間的同時，還兼顧高吞吐量的的性能特征
在JDK1.7版本正式啟用，移除了Experimental的標識，是JDK 9以后的默認垃圾回收器，取代了CMS 回收器以及Parallel + Parallel Ol的組合。被Oracle官方稱為“全功能垃圾收集器”。
與此同時，CMS已經在JDK9中被標記為廢棄（deprecated）。在jdk8中還不是默認垃圾收集器，需要使用-XX：+UserG1GC來啟用。
二、為什么叫G1
a、因為G1是一個并行回收器，它把堆內存分割為很多不相關的區(qū)域（Region）物理上是不連續(xù)的，使用不同的Region來表示Eden、幸存者0區(qū)、幸存者1區(qū)，老年代等。
三、G1回收器的特點：
a、并行與并發(fā)：
并行性：G1在回收期間，可以有多個GC線程同時工作，有效利用多核計算能力，此時用戶線程STW
并發(fā)性：G1擁有與應用程序交替執(zhí)行的能力，部分工作可以和應用程序同時執(zhí)行，因此，一般來說，不會在整個回收階段發(fā)生完全阻塞應用程序的情況。
b、分代收集：
（1）從分代上看，G1依然屬于分代型垃圾收集器，它不區(qū)分年輕代和老年代，年輕代依然有Eden區(qū)和Survivor區(qū)。但從堆的結構上看，它不要求整個Eden區(qū)、年輕代或者老年代都是連續(xù)的，也不再堅持固定大小和固定數(shù)量。
如下圖：
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?（2）將堆空間氛圍若干個區(qū)域（Region），這些區(qū)域中包含了邏輯上的年輕代和老年代。
（3）和之前的各類回收器不同，它同時兼顧年輕代和老年代，對比其他回收器，或者工作在年輕代或者工作在老年代。
C、空間整合
（1）CMS：“標記-清除”算法、內存碎片，若干次GC后進行一次碎片整理
（2）G1將內存劃分為一個個的region。內存的回收是以region作為基本單位的
Region之間是復制算法，但整體上實際可看作是標記-壓縮（Mark-Compact）算法，兩種算法都可以避免內存碎片，這種特性有利于程序長時間運行，分配大對象不會因為無法找到連續(xù)內存空間而提前觸發(fā)下一次GC。尤其是當Java堆非常大的時候，G1的優(yōu)勢更加明顯。
d、可預測的停頓時間模型（即：軟實時soft real-time）
這是G1相對于CMS的另一大優(yōu)勢，G1除了追求低停頓外，還能建立可預測的停頓時間模型，能讓使用明確指定在一個長度為M毫秒的時間片段內，消耗垃圾收集的時間不得超過N毫秒。
（1）由于分區(qū)的原因，G1可以之選取部分區(qū)域進行內存回收，這樣縮小了回收范圍，因此對于全局停頓情況的發(fā)生也能得到較好的控制
（2）G1跟蹤各個Region里面的垃圾堆積的價值大小（回收所活得的空間大小以及回收所需要時間的經驗值），在后臺維護一個優(yōu)先列表，每次根據(jù)允許的收集時間，優(yōu)先回收價值最大的region，保證了G1收集器在有限的時間內可以獲得進可能高的收集效率
（3）相比與CMS GC，G1未必能做到CMS在最好情況下的延時停頓、但最差情況要好很多。
四、缺點：
相較于CMS，G1還不具備全方位，壓倒性優(yōu)勢。比如在用戶程序運行過程中，G1無論是為了垃圾收集產生的內存占用（Footprint）還是程序運行時的額外執(zhí)行負載（Overload）都要比CMS要高
從經驗上來說，在小內存應用上CMS的表現(xiàn)大概率會優(yōu)于G1，而G1在大內存應用上則發(fā)揮其優(yōu)勢。平衡點在6-8GB之間
五、參數(shù)設置：
-XX：+UserG1GC 手動指定使用G1收集器執(zhí)行內存回收任務。
-XX:? +G1HeapRegionSize 設置每個Region的大小，值是2的冪，范圍是1MB到32MB，默認是堆內存的1/2000，目標是根據(jù)最小的Java堆大小劃分出約2048個區(qū)域。
-XX：MaxGCPauseMillis 設置期望達到的最大GC停頓時間指標（JVM會盡力實現(xiàn)，但不保證達到）。默認值是200ms
-XX:ParallelGCThread 設置STW時GC線程數(shù)的值，最多設置為8
-XX：ConcGCThread 設置并發(fā)標記的線程數(shù)，將n設置為并行垃圾回收線程數(shù)（ParallerlGCThreads）的1/4左右
-XX：InitiatingHeapOccupancyPercent 設置出發(fā)并發(fā)GC周期Java堆占用率的閾值。超過此值，就出發(fā)GC，默認值是45.
六、G1的使用
G1的設計原則就是簡化JVM性能調優(yōu)，開發(fā)人員只需要簡單的三步即可完成調優(yōu)：
第一步：開啟G1垃圾收集器
第二步：設置堆的最大內存
第三步：設置最大的停頓時間
G1中提供了三種垃圾回收模式：YoungGC、Mixed GC 和Full GC，在不同的條件下被觸發(fā)。
七、G1 使用的場景：
?八、region的使用：
a、概述：使用G1收集器時，它將整個Java堆劃分成2048個大小相同的獨立Region塊，每個Region塊大小根據(jù)堆空間的實際大小而定，整個被控制在1MB到32MB之間，且為2的N次冪，即1MB、2MB、4MB、8MB、16MB、32MB、可以通過-XX：G1HeapRegionSize設定。所有的Region大小相同，且在JVM生命周期內不會被改變。
雖然還保留有新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔離的了，他們都是一部分Region（不需要連續(xù)）的集合。通過Region的動態(tài)分配方式實現(xiàn)邏輯上的連續(xù)。
b、圖解：
?一個Region有可能屬于Eden，Survivor 或者 Old/Tenured 內存區(qū)域，但是一個region只可能屬于一個角色。圖中E 表示該region 屬于Eden內存區(qū)域，s表示屬于Survivor 內存區(qū)域，o 表示屬于Old內存區(qū)域。途中空白的表示未使用的內存空間。
G1 垃圾收集器還增加了一個新的內存區(qū)域，叫做Humongous 內存區(qū)域，如圖中的H塊。主要用于存儲大對象，如果超過1.5個region ，就放到H。
c、設置H的原因：
對于堆中的大對象，默認直接分配到老年代，但是如果它是一個短期存在的大對象，就會對垃圾收集器造成負面影響，為了解決這個問題，G1劃分了一個Humongous區(qū)，它用來專門存放大對象，如果一個H區(qū)域裝不下一個大對象，那么G1會尋找連續(xù)的H區(qū)來存儲，為了能找到連續(xù)的H區(qū)，有時候不得不啟動Full GC。G1的大多數(shù)行為都把H區(qū)域作為老年代的一部分來看待。
d、region 分配方式：
?九、G1垃圾回收器的主要環(huán)節(jié)：
?圖解：
?應用程序分配內存，當年輕代的Eden區(qū)用盡時開始年輕代回收過程；G1的年輕代收集階段是一個并行的獨占式收集器。在年輕代回收期，G1 GC暫停所有應用程序線程，啟動多線程執(zhí)行年輕代回收。然后從年輕代區(qū)間移動存活對象到Survivor 區(qū)間或者老年代區(qū)間，也有可能是兩個區(qū)間都會涉及。
當堆內存使用達到一定值（默認45%）時，開始老年代并發(fā)標記過程
標記完成馬上開始混合回收過程，對于一個混合回收期，G1 GC 從老年代區(qū)間移動存活對象到空閑區(qū)間，這些空閑區(qū)間也就成了老年代的一部分，和年輕代不同，老年代的G1 回收器和 其他GC 不同，G1的老年代回收器不需要整個老年代被回收，一次只需要掃描/回收一小部分老年代的Region就可以了，同時，這個老年代Region是和年輕代一起被回收的。
十、記憶集和寫屏障
前提：
一個對象被不同區(qū)域引用的問題。
一個Region不可能是孤立的，一個Region中的對象可能被其他任意Region中對象引用，判斷對象存活時，是否需要掃描整個Java堆才能保證準確？
在其他的分代收集器，也存在這樣的問題（而G1更突出）
回收新生代也不得不同時掃描老年代？
這樣的話會降低Minor GC 的效率。
解決如上問題：
無論G1還是其他分代收集器，JVM都是使用Remembered Set（記憶集）來避免全局掃描，
每個Region 都有一個對應的Remembered Set；
如圖：
?每次Reference類型數(shù)據(jù)寫操作時，都會產生一個Write Barrier（寫屏障）暫時中斷操作，
然后檢查將要寫入引用指向的對象是否和該Reference類型數(shù)據(jù)在不同的Region（其他收集器：檢查老年代對象是否引用新生代對象）；
如果不同，通過CardTable 把相關引用信息記錄到引用引用對象的所在的Region對應的Remembered Set 中。
當進行垃圾收集時，在GC根節(jié)點的枚舉范圍加入Remembered Set中，就可以保證不進行全局掃描，也不會有遺漏。
十一、G1 具體收集過程：
?年輕代GC：
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?備注：
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?并發(fā)標記過程：
?混合回收：
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?Full GC：
?十二、例子：
G1 正常的例子：
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的JVM之G1垃圾收集器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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