# CMS收集器--主要针对老年代
分为以下四个流程
- 初始标记：仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象以及年轻代指向老年代引用的对象，速度很快，需要停顿
- 并发标记：从GC Roots的直接关联对象开始便利整个对象图的过程，并标记可直接或间接到达的所有老年代存活对象。它在整个回收过程中耗时最长，不需要停顿，可以与垃圾用户线程一起并发运行；（由于是同同时运行，会导致对象的晋升、对象引用的变化、特殊对象直接分配到老年代，这些受到影响的老年代对象所在的Card会被标记成Dirty，用于重新标记阶段扫描）
- 预清理：由于上一个阶段是并发执行的未标记的变化对象只是标记成了Dirty对象，还没有处理，预清理就是来标记这些Dirty对象的，为重新标记阶段做准备
- 可被终止的预清理：这个阶段也是为重新标记阶段做准备，在进入重新标记阶段前，最好能进行一个Minor GC，将年轻代清理一遍，这样可以清楚大部分年轻代的对象，尽量缩短重新标记时间。可以在进入重新标记之前强制进行依次Minor gc。
- 重新标记：为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，需要停顿
- 并发清除：不需要停顿，用户线层被激活，那些未被标记的对象会被清除
在整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程中，收集器线程都可以与用户线程一起工作，不需要进行停顿。
缺点
- 吞吐量低: 低停顿时间是以牺牲吞吐量为代价的， 导致 CPU 利用率不够高。
- 无法处理浮动垃圾，可能出现 Concurrent Mode Failure。浮动垃圾是指并发清除阶段由于用户线程继续运行而产生的垃圾，这部分垃圾只能到下一次 GC 时才能进行回收。 由于浮动垃圾的存在，因此需要预留出一部分内存，意味着 CMS 收集不能像其它收集器那样等待老年代快满的时候再回收。如果预留的内存不够存放浮动垃圾，就会出现 Concurrent Mode Failure，这时虚拟机将临时启用 Serial Old 来替代 CMS。
- 标记 - 清除算法导致的空间碎片，往往出现老年代空间剩余，但无法找到足够大连续空间来分配当前对象，不得不提前触发一次 Full GC。
GC Roots对象：
- 虚拟机栈中的引用的对象
- 方法区中的类静态属性引用的对象
- 方法区中的常量引用的对象
- 本地方法栈中JNI的引用的对象
# 并发标记算法（三色标记法）
CMS和G1在并发标记时使用的是同一个算法：三色标记法，使用白灰黑三种颜色标记对象。白色是未标记；灰色自身被标记，引用的对象未标记；黑色自身与引用对象都已标记。
GC 开始前所有对象都是白色，GC 一开始所有根能够直达的对象被压到栈中，待搜索，此时颜色是灰色。然后灰色对象依次从栈中取出搜索子对象，子对象也会被涂为灰色，入栈。当其所有的子对象都涂为灰色之后该对象被涂为黑色。当 GC 结束之后灰色对象将全部没了，剩下黑色的为存活对象，白色的为垃圾。
# G1垃圾收集器详解
# 概述
G1垃圾回收器是在Java7 引入的一个新垃圾收集器，G是一个分代的，增量的，并行与并发的标记-复制垃圾回收器。 设计目的是为了适应现在不断扩大的内存和不断增加的处理器数量，进一步降低暂停时间，同时兼顾良好的吞吐量。
G1垃圾回收器与CMS的不同
- G1垃圾回收器是compacting的，因此其回收得到的空间是连续的。这避免了CMS回收器因为不连续空间所造成的问题。连续空间意味着G1垃圾回收器可以不必采用空闲链表的内存分配方式，而可以直接采用bump-the-pointer的方式；
- G1回收器的内存与CMS回收器要求的内存模型有极大的不同。G1将内存划分一个个固定大小的region，每个region可以是年轻代、老年代的一个。内存的回收是以region作为基本单位的；
- G1还有一个及其重要的特性：软实时（soft real-time）。所谓的实时垃圾回收，是指在要求的时间内完成垃圾回收。“软实时”则是指，用户可以指定垃圾回收时间的限时，G1会努力在这个时限内完成垃圾回收，但是G1并不担保每次都能在这个时限内完成垃圾回收。通过设定一个合理的目标，可以让达到90%以上的垃圾回收时间都在这个时限内。
# G1收集器
G1(Garbage-First)，它是一款面向服务端应用的垃圾收集器，在多 CPU 和大内存的场景下有很好的性能。HotSpot 开发团队赋予它的使命是未来可以替换掉 CMS 收集器。
标记整理-标记复制
堆被分为新生代和老年代，其它收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老年代，而 G1 可以直接对新生代和老年代一起回收。
G1 把堆划分成多个大小相等的独立区域(Region)，新生代和老年代不再物理隔离。
通过引入 Region 的概念，从而将原来的一整块内存空间划分成多个的小空间，使得每个小空间可以单独进行垃圾回收。这种划分方法带来了很大的灵活性，使得可预测的停顿时间模型成为可能。通过记录每个 Region 垃圾回收时间以及回收所获得的空间(这两个值是通过过去回收的经验获得)，并维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的 Region。
Humongous区域，专门用来存储大对象
每个 Region 都有一个 Remembered Set，用来记录该 Region 对象的引用对象所在的 Region。通过使用 Remembered Set，在做可达性分析的时候就可以避免全堆扫描。
TAMS（Top at Mark Start）的指针 并发回收时新分配的对象地址都必须要在这两个指针位置以上
运行过程
- 初始标记：仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，并且修改TAMS指针的值，让下一阶段用户线程并发运行时，能正确地在可用的Region中分配新对象，这个阶段需要停顿线程，但耗时很短，而且是借用进行Minor GC的时候同步完成的。
- 并发标记：从GC Roots开始对堆中对象进行可达性分析，递归扫描整个堆里的对象图，找出要回收的对象，这段耗时较长，但可与用户程序并发执行。当对象图扫描完成以后，还要重新处理STAB记录下的在并发时有引用变动的对象。
- 最终标记：对用户线程做另一个短暂停，用于处理并发阶段结束后仍遗留下来的最后那少量的STAB记录。 为了修正在并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分标记记录，虚拟机将这段时间对象变化记录在线程的 Remembered Set Logs 里面，最终标记阶段需要把 Remembered Set Logs 的数据合并到 Remembered Set 中。这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。
- 筛选回收: 负责更新Region的统计数据，对各个Region的回收价值和成本排序，根据用户所期望的停顿时间来制定回收计划，可以自由选择任意多个Region构成回收集，然后把决定回收的那一部分Region的存活对象复制到空的Region中，再清理掉整个旧 Region的全部空间。这里的操作涉及存活对象的移动，是必须暂停用户线程，由多条收集器线程并行 完成的。
特点:
- 空间整合: 整体来看是基于“标记 - 整理” 算法实现的收集器，从局部(两个 Region 之间)上来看是基于“复制”算法实现的，这意味着运行期间不会产生内存空间碎片。
- 可预测的停顿: 能让使用者明确指定在一个长度为 M 毫秒的时间片段内，消耗在 GC 上的时间不得超过 N 毫秒。
# 分区概念
# 分区Region
G2采用了分区的思路，将整个堆空间分成若干个大小相等的内存区域，每次分配对象将逐段地使用内存。
因此，在堆的使用上，G1并不要求对象的存储一定是物理上连续的，只要逻辑上连续即可；每个分区也不会确定地为某个代服务，可以按需在年轻代和老年代之间切换。启动时可以通过参数**-XX:G1HeapRegionSize=n**可指定分区大小(1MB~32MB，且必须是2的幂)，默认将整堆划分为2048个分区。
# 卡片Card
在每个分区内部又被分成了若干个大小为512Byte卡片，标识堆内存最小可用粒度所有分区的卡片将会记录在全局卡片表中。分配的对象会占用物理上连续的若干个卡片。当查找对分区内对象的引用时便可通过记录卡片来查找该引用对象(见RSet)。每次对内存的回收，都是对指定分区的卡片进行处理。
# 堆Heap
G1同样可以通过-Xms/-Xmx来指定堆空间大小。当发生年轻代收集或混合收集时，通过计算GC与应用的耗费时间比，自动调整堆空间大小。如果GC频率太高，则通过增加堆尺寸，来减少GC频率，相应地GC占用的时间也随之降低；目标参数-XX:GCTimeRatio即为GC与应用的耗费时间比，G1默认为9，而CMS默认为99，因为CMS的设计原则是耗费在GC上的时间尽可能的少。另外，当空间不足，如对象空间分配或转移失败时，G1会首先尝试增加堆空间，如果扩容失败，则发起担保的Full GC。Full GC后，堆尺寸计算结果也会调整堆空间。
# 分代模型
# 分代垃圾收集
分代垃圾收集可以将关注点集中在最近被分配的对象上，而无需整堆扫描，避免长命对象的拷贝，同时独立收集有助于降低响应时间。虽然分区使得内存分配不再要求紧凑的内存空间，但G1依然使用了分代的思想。与其他垃圾收集器类似，G1将内存在逻辑上划分为年轻代和老年代，其中年轻代又划分为Eden空间和Survivor空间。但年轻代空间并不是固定不变的，当现有年轻代分区占满时，JVM会分配新的空闲分区加入到年轻代空间。
整个年轻代内存会在初始空间-XX:G1NewSizePercent(默认整堆5%)与最大空间(默认60%)之间动态变化，且由参数目标暂停时间-XX:MaxGCPauseMillis(默认200ms)、需要扩缩容的大小以-XX:G1MaxNewSizePercent及分区的已记忆集合(RSet)计算得到。当然，G1依然可以设置固定的年轻代大小(参数-XX:NewRatio、-Xmn)，但同时暂停目标将失去意义。
本地分配缓冲 Local allocation buffer (Lab)
值得注意的是，由于分区的思想，每个线程均可以"认领"某个分区用于线程本地的内存分配，而不需要顾及分区是否连续。因此，每个应用线程和GC线程都会独立的使用分区，进而减少同步时间，提升GC效率，这个分区称为本地分配缓冲区(Lab)。
其中，应用线程可以独占一个本地缓冲区(TLAB)来创建的对象，而大部分都会落入Eden区域(巨型对象或分配失败除外)，因此TLAB的分区属于Eden空间；而每次垃圾收集时，每个GC线程同样可以独占一个本地缓冲区(GCLAB)用来转移对象，每次回收会将对象复制到Suvivor空间或老年代空间；对于从Eden/Survivor空间晋升(Promotion)到Survivor/老年代空间的对象，同样有GC独占的本地缓冲区进行操作，该部分称为晋升本地缓冲区(PLAB)。
# 分区模型
G1对内存的使用以分区为单位，而对对象的分配则以卡片为单位
# 巨形对象Humongous Region
一个大小达到甚至超过分区大小一半的对象称为巨型对象(Humongous Object)。 当线程为巨型分配空间时，不能简单在TLAB进行分配，因为巨型对象的移动成本很高，而且有可能一个分区不能容纳巨型对象。因此，巨型对象会直接在老年代分配，所占用的连续空间称为巨型分区(Humongous Region)。G1内部做了一个优化，一旦发现没有引用指向巨型对象，则可直接在年轻代收集周期中被回收。
巨型对象会独占一个、或多个连续分区，其中第一个分区被标记为开始巨型(StartsHumongous)，相邻连续分区被标记为连续巨型(ContinuesHumongous) 。由于无法享受Lab带来的优化，并且确定一片连续的内存空间需要扫描整堆，因此确定巨型对象开始位置的成本非常高，如果可以，应用程序应避免生成巨型对象。
# 已记忆集合Remember Set (RSet)
在串行和并行收集器中，GC通过整堆扫描，来确定对象是否处于可达路径中。然而G1为了避免STW式的整堆扫描，在每个分区记录了一个已记忆集合(RSet)，内部类似一个反向指针，记录引用分区内对象的卡片索引。当要回收该分区时，通过扫描分区的RSet，来确定引用本分区内的对象是否存活，进而确定本分区内的对象存活情况。
事实上，并非所有的引用都需要记录在RSet中，如果一个分区确定需要扫描，那么无需RSet也可以无遗漏的得到引用关系。那么引用源自本分区的对象，当然不用落入RSet中；同时，G1 GC每次都会对年轻代进行整体收集，因此引用源自年轻代的对象，也不需要在RSet中记录。最后只有老年代的分区可能会有RSet记录，这些分区称为拥有RSet分区(an RSet’s owning region)。
# Per Region Table (PRT)
RSet在内部使用Per Region Table(PRT)记录分区的引用情况。由于RSet的记录要占用分区的空间，如果一个分区非常"受欢迎"，那么RSet占用的空间会上升，从而降低分区的可用空间。G1应对这个问题采用了改变RSet的密度的方式，在PRT中将会以三种模式记录引用：
- 稀少：直接记录引用对象的卡片索引
- 细粒度：记录引用对象的分区索引
- 粗粒度：只记录引用情况，每个分区对应一个比特位
# 收集集合 (CSet)
CSet收集示意图
收集集合(CSet)代表每次GC暂停时回收的一系列目标分区。在任意一次收集暂停中，CSet所有分区都会被释放，内部存活的对象都会被转移到分配的空闲分区中。因此无论是年轻代收集，还是混合收集，工作的机制都是一致的。年轻代收集CSet只容纳年轻代分区，而混合收集会通过启发式算法，在老年代候选回收分区中，筛选出回收收益最高的分区添加到CSet中。
候选老年代分区的CSet准入条件，可以通过活跃度阈值-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent(默认85%)进行设置，从而拦截那些回收开销巨大的对象；同时，每次混合收集可以包含候选老年代分区，可根据CSet对堆的总大小占比-XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent(默认10%)设置数量上限。
由上述可知，G1的收集都是根据CSet进行操作的，年轻代收集与混合收集没有明显的不同，最大的区别在于两种收集的触发条件。
# 年轻代收集集合 CSet of Young Collection
应用线程不断活动后，年轻代空间会被逐渐填满。当JVM分配对象到Eden区域失败(Eden区已满)时，便会触发一次STW式的年轻代收集。在年轻代收集中，Eden分区存活的对象将被拷贝到Survivor分区；原有Survivor分区存活的对象，将根据任期阈值(tenuring threshold)分别晋升到PLAB中，新的survivor分区和老年代分区。而原有的年轻代分区将被整体回收掉。
同时，年轻代收集还负责维护对象的年龄(存活次数)，辅助判断老化(tenuring)对象晋升的时候是到Survivor分区还是到老年代分区。年轻代收集首先先将晋升对象尺寸总和、对象年龄信息维护到年龄表中，再根据年龄表、Survivor尺寸、Survivor填充容量-XX:TargetSurvivorRatio(默认50%)、最大任期阈值-XX:MaxTenuringThreshold(默认15)，计算出一个恰当的任期阈值，凡是超过任期阈值的对象都会被晋升到老年代。
# 混合收集集合 CSet of Mixed Collection
年轻代收集不断活动后，老年代的空间也会被逐渐填充。当老年代占用空间超过整堆比IHOP阈值-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent(默认45%)时，G1就会启动一次混合垃圾收集周期。为了满足暂停目标，G1可能不能一口气将所有的候选分区收集掉，因此G1可能会产生连续多次的混合收集与应用线程交替执行，每次STW的混合收集与年轻代收集过程相类似。
为了确定包含到年轻代收集集合CSet的老年代分区，JVM通过参数混合周期的最大总次数-XX:G1MixedGCCountTarget(默认8)、堆废物百分比-XX:G1HeapWastePercent(默认5%)。通过候选老年代分区总数与混合周期最大总次数，确定每次包含到CSet的最小分区数量；根据堆废物百分比，当收集达到参数时，不再启动新的混合收集。而每次添加到CSet的分区，则通过计算得到的GC效率进行安排。
# 并发标记算法
CMS和G1在并发标记时使用的是同一个算法：三色标记法，使用白灰黑三种颜色标记对象。白色是未标记；灰色自身被标记，引用的对象未标记；黑色自身与引用对象都已标记。
GC 开始前所有对象都是白色 ，GC 一开始所有根能够直达的对象被压到栈中，待搜索，此时颜色是灰色。然后灰色对象依次从栈中取出搜索子对象，子对象也会被涂为灰色，入栈。当其所有的子对象都涂为灰色之后该对象被涂为黑色。当 GC 结束之后灰色对象将全部没了，剩下黑色的为存活对象，白色的为垃圾。
# 漏标问题
在remark中，黑色指向了白色，如果不对黑色重新扫描，则会漏标。会把白色对象当作没有新引用指向从而回收掉。
产生漏标问题的条件有俩个：
- 黑色对象指向了白色对象
- 灰色对象指向白色对象的引用消失了
解决漏标问题，打破两个条件之一即可：
- 跟踪黑指向白的增加 incremental update：增量更新，关注引用的增加，把黑色重新标记为灰色，下次重新扫描属性。CMS采用该方法。
- 记录灰指向白的消失 SATB snapshot at the beginning：关注引用的删除，当灰–>白消失时，要把这个 引用 推到GC的堆栈，保证白还能被GC扫描到。G1采用该方法。
为什么G1采用SATB而不用incremental update？
因为采用incremental update把黑色重新标记为灰色后，之前扫描过的还要再扫描一遍，效率太低。G1有RSet与SATB相配合。Card Table里记录了RSet，RSet里记录了其他对象指向自己的引用，这样就不需要再扫描其他区域，只要扫描RSet就可以了。
也就是说 灰色–>白色 引用消失时，如果没有 黑色–>白色，引用会被push到堆栈，下次扫描时拿到这个引用，由于有RSet的存在，不需要扫描整个堆去查找指向白色的引用，效率比较高。SATB配合RSet浑然天成。
# G1的活动周期
# G1垃圾收集活动汇总
# ReSet的维护
由于不能整堆扫描，又需要计算分区确切的活跃度，因此，G1需要一个增量式的完全标记并发算法，通过维护RSet，得到准确的分区引用信息。在G1中，RSet的维护主要来源两个方面：写栅栏(Write Barrier)和并发优化线程(Concurrence Refinement Threads)
# 栅栏Barrier
栅栏代码示意
我们首先介绍一下栅栏(Barrier)的概念。栅栏是指在原生代码片段中，当某些语句被执行时，栅栏代码也会被执行。而G1主要在赋值语句中，使用写前栅栏(Pre-Write Barrrier)和写后栅栏(Post-Write Barrrier)。事实上，写栅栏的指令序列开销非常昂贵，应用吞吐量也会根据栅栏复杂度而降低。
# 写前栅栏 Pre-Write Barrrier
即将执行一段赋值语句时，等式左侧对象将修改引用到另一个对象，那么等式左侧对象原先引用的对象所在分区将因此丧失一个引用，那么JVM就需要在赋值语句生效之前，记录丧失引用的对象。JVM并不会立即维护RSet，而是通过批量处理，在将来RSet更新(见SATB)。
# 写后栅栏 Post-Write Barrrier
当执行一段赋值语句后，等式右侧对象获取了左侧对象的引用，那么等式右侧对象所在分区的RSet也应该得到更新。同样为了降低开销，写后栅栏发生后，RSet也不会立即更新，同样只是记录此次更新日志，在将来批量处理(见Concurrence Refinement Threads)。
# 起始快照算法Snapshot at the beginning (SATB)
Taiichi Tuasa贡献的增量式完全并发标记算法起始快照算法(SATB)，主要针对标记-清除垃圾收集器的并发标记阶段，非常适合G1的分区块的堆结构，同时解决了CMS的主要烦恼：重新标记暂停时间长带来的潜在风险。
SATB会创建一个对象图，相当于堆的逻辑快照，从而确保并发标记阶段所有的垃圾对象都能通过快照被鉴别出来。当赋值语句发生时，应用将会改变了它的对象图，那么JVM需要记录被覆盖的对象。因此写前栅栏会在引用变更前，将值记录在SATB日志或缓冲区中。每个线程都会独占一个SATB缓冲区，初始有256条记录空间。当空间用尽时，线程会分配新的SATB缓冲区继续使用，而原有的缓冲去则加入全局列表中。最终在并发标记阶段，并发标记线程(Concurrent Marking Threads)在标记的同时，还会定期检查和处理全局缓冲区列表的记录，然后根据标记位图分片的标记位，扫描引用字段来更新RSet。此过程又称为并发标记/SATB写前栅栏。
# 并发优化线程Concurrence Refinement Threads
G1中使用基于Urs Hölzle的快速写栅栏，将栅栏开销缩减到2个额外的指令。栅栏将会更新一个card table type的结构来跟踪代间引用。
当赋值语句发生后，写后栅栏会先通过G1的过滤技术判断是否是跨分区的引用更新，并将跨分区更新对象的卡片加入缓冲区序列，即更新日志缓冲区或脏卡片队列。与SATB类似，一旦日志缓冲区用尽，则分配一个新的日志缓冲区，并将原来的缓冲区加入全局列表中。
并发优化线程(Concurrence Refinement Threads)，只专注扫描日志缓冲区记录的卡片来维护更新RSet，线程最大数目可通过-XX:G1ConcRefinementThreads(默认等于-XX:ParellelGCThreads)设置。并发优化线程永远是活跃的，一旦发现全局列表有记录存在，就开始并发处理。如果记录增长很快或者来不及处理，那么通过阈值-X:G1ConcRefinementGreenZone/-XX:G1ConcRefinementYellowZone/-XX:G1ConcRefinementRedZone，G1会用分层的方式调度，使更多的线程处理全局列表。如果并发优化线程也不能跟上缓冲区数量，则Mutator线程(Java应用线程)会挂起应用并被加进来帮助处理，直到全部处理完。因此，必须避免此类场景出现。
# 总结
G1是一款非常优秀的垃圾收集器，不仅适合堆内存大的应用，同时也简化了调优的工作。通过主要的参数初始和最大堆空间、以及最大容忍的GC暂停目标，就能得到不错的性能；同时，我们也看到G1对内存空间的浪费较高，但通过首先收集尽可能多的垃圾(Garbage First)的设计原则，可以及时发现过期对象，从而让内存占用处于合理的水平。
虽然G1也有类似CMS的收集动作：初始标记、并发标记、重新标记、清除、转移回收，并且也以一个串行收集器做担保机制，但单纯地以类似前三种的过程描述显得并不是很妥当。
- G1的设计原则是"首先收集尽可能多的垃圾(Garbage First)"。因此，G1并不会等内存耗尽(串行、并行)或者快耗尽(CMS)的时候开始垃圾收集，而是在内部采用了启发式算法，在老年代找出具有高收集收益的分区进行收集。同时G1可以根据用户设置的暂停时间目标自动调整年轻代和总堆大小，暂停目标越短年轻代空间越小、总空间就越大；
- G1采用内存分区(Region)的思路，将内存划分为一个个相等大小的内存分区，回收时则以分区为单位进行回收，存活的对象复制到另一个空闲分区中。由于都是以相等大小的分区为单位进行操作，因此G1天然就是一种压缩方案(局部压缩)；
- G1虽然也是分代收集器，但整个内存分区不存在物理上的年轻代与老年代的区别，也不需要完全独立的survivor(to space)堆做复制准备。G1只有逻辑上的分代概念，或者说每个分区都可能随G1的运行在不同代之间前后切换；
- G1的收集都是STW的，但年轻代和老年代的收集界限比较模糊，采用了混合(mixed)收集的方式。即每次收集既可能只收集年轻代分区(年轻代收集)，也可能在收集年轻代的同时，包含部分老年代分区(混合收集)，这样即使堆内存很大时，也可以限制收集范围，从而降低停顿。