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我们曾对JVM中的分代GC收集器进行了全面阐述,而在本章中重点则是对JDK后续新版本中研发推出的高性能收集器进行深入剖析,但在开始前,先来看看JDK的发布记录中关于GC体系的改变:
从如上JDK的发布日志中可以得出三款新的GC收集器,分别为:Epsilon、ZGC、ShenandoahGC,从此之后,JVM中的“GC家族”正式凑齐了十款收集器,如下图:
其中Epsilon主要是用于测试的无操作收集器,如:性能测试、内存压力测试、VM接口测试等。在程序启动时选择装载Epsilon收集器,这样可以帮助我们过滤掉GC机制引起的性能假象。装配该款GC收集器的JVM,在运行期间不会发生任何GC相关的操作,程序所分配的堆空间一旦用完,Java程序就会因OOM原因退出。
因为G1收集器是开启了整堆回收的里程碑,所以在分代篇中并未对它进行阐述,在该篇中会从G1收集器出发,依次对ZGC、ShenandoahGC进行全面剖析。
在《分代篇》中谈到:CMS收集器是JVM中开辟并发收集的里程碑,而本次的主角G1则是开创GC分区回收新时代的里程碑。在G1之前,所有的收集器都是按部就班的执行“物理+逻辑分代”的收集原则,而在G1收集器中,开始正式将堆空间划分为“物理分区不分代”的内存结构,从此拉开了JVM分区回收的序幕。
G1全称为`Garbage-First Garbage Collector`(垃圾优先收集器),该款收集器在JDK1.7时被引入Java,在1.7之后,我们可以通过参数`-XX:+UseG1GC`装配它。G1是一款专门针对于拥有多核处理器和大内存的机器的收集器,在满足了GC响应时间的延迟可控的情况下,也会尽可能提高的程序的吞吐量,官方推出该款收集器的目的在于:打算使用G1替换CMS收集器,并且让G1担当起全功能收集器的重任和期望,成为JVM中的第一款能够驾驭一切的**全功能垃圾收集器**。
G1收集器具备如下特性:
接下来我们首先以G1的内存划分为起点出发,对该款收集器进行全面剖析。
在G1收集器之前,Java的堆空间大致都长这个样子:
到了JDK1.9时,堆空间慢慢的开始了划时代的改变,在此之前,堆空间的布局都是采用分代存储的方式,无论从逻辑上还是从物理内存上,都是分代的。但是到了Java9的时候,因为默认GC器改为了G1,所以堆中的内存区域被划为了一个个的Region区。
每个分区都可能是年轻代也可能是老年代,但是在同一时刻只能属于某个代。在运行时,每个分区都会被打上唯一的分区标识。
不过在G1收集器中,年轻代Eden区、幸存区Survivor、老年代Old区这些概念依旧还存在,但却成为了逻辑上的概念,这样做的好处在于:也可以复用之前分代框架的逻辑,同时也满足了Java对象朝生夕死的特性。
不过G1收集器虽然在逻辑上存在分代的概念,但不再是物理隔阂了,也就是指在物理内存上是不分代的,内存空间会被划分为一个个的Region区,这样做的好处在于:JVM不需要再为堆空间分配连续的内存,堆空间可以是不连续物理内存来组成Region的集合。
同时也带来了额外的好处:有的Region区内垃圾对象特别多,有的分区内垃圾对象很少,G1可以优先回收垃圾对象特别多的Region区,这样可以花费较少的时间来回收垃圾,这也就是G1名字的由来,即垃圾优先收集器。
在运行时,G1收集器会将堆空间变为如下结构:
G1将Java堆划分为多个大小相等的独立的Region区域,不过在HotSpot的源码TARGET_REGION_NUMBER定义了Region区的数量限制为2048个(实际上允许超过这个值,但是超过这个数量后,堆空间会变的难以管理)。
一般Region区的大小等于堆空间的总大小除以2048,比如目前的堆空间总大小为8GB,就是8192MB/2048=4MB,那么最终每个Region区的大小为4MB,当然也可以用参数-XX:G1HeapRegionSize强制指定每个Region区的大小,但是不推荐,毕竟默认的计算方式计算出的大小是最适合管理堆空间的。
对于这块的逻辑,在HotSpot源码的/share/vm/gc_implementation/g1/heapRegion.cpp文件中定义了具体实现,具体可以参考其内部的HeapRegion::setup_heap_region_size(size_t initial_heap_size, size_t max_heap_size)函数。
默认新生代对堆内存的初始占比是5%,如果堆大小为8GB,那么年轻代占据400MB左右的内存,对应大概是200个Region区,可以通过-XX:G1NewSizePercent设置新生代初始占比。
在Java程序运行中,JVM会不停的给新生代增加更多的Region区,但是最多新生代的占比不会超过堆空间总大小的60%,可以通过-XX:G1MaxNewSizePercent调整(也不推荐,如果超过这个比例,年老代的空间会变的很小,容易触发全局GC)。新生代中的Eden区和Survivor区对应的Region区比例也跟之前一样,默认8:1:1,假设新生代现在有400个Region,那么整个新生代的占比则为Eden=320,S0/From=40,S1/To=40。
G1中的年老代晋升条件和之前的无差,达到年龄阈值的对象会被转入年老代的Region区中,不同的是对于大对象的分配,在G1中不会让大对象进入年老代,在G1中由专门存放大对象的Region区叫做Humongous区,如果在分配对象时,判定出一个对象属于大对象,那么则会直接将其放入Humongous区存储。
在G1中,判定一个对象是否为大对象的方式为:对象大小是否超过单个普通Region区的50%,如果超过则代表当前对象为大对象,那么该对象会被直接放入Humongous区。比如:目前是8GB的堆空间,每个Region区的大小为4MB,当一个对象大小超过2MB时则会被判定为属于大对象。如果程序运行过程中出现一个“巨型对象”,当一个Humongous区存不下时,可能会横跨多个Region区存储它。
Humongous区存在的意义:可以避免一些“短命”的巨型对象直接进入年老代,节约年老代的内存空间,可以有效避免年老代因空间不足时的GC开销。
当堆空间发生全局GC(FullGC)时,除开回收新生代和年老代之外,也会对Humongous区进行回收。
其实在以前的文章中也提及过:逻辑分代+物理分区的结构是堆空间最佳的方案,所以G1的这种结构也是最理想的结构,但后续的ZGC、ShenandoahGC收集器中,因为实现方面的某些原因,导致最终无法采用这种结构。
G1中主要存在YoungGC、MixedGC以及FullGC三种GC类型,这三种GC类型分别会在不同情景下被触发。
前面提及过,G1对于整个堆空间所有的Region区不会在一开始就全部分配完,无论是新生代、幸存区以及年老代在最开始都是会有初始数量的,在程序运行过程中会根据需求不断增加每个分代区域的Region数量。
所以YoungGC并非说Eden区放满了就会立马被触发,在G1中,当新生代区域被用完时,G1首先会大概计算一下回收当前的新生代空间需要花费多少时间,如果回收时间远远小于参数-XX:MaxGCPauseMills设定的值,那么不会触发YoungGC,而是会继续为新生代增加新的Region区用于存放新分配的对象实例。直至某次Eden区空间再次被放满并经过计算后,此次回收的耗时接近-XX:MaxGCPauseMills参数设定的值,那么才会触发YoungGC。
G1收集器中的新生代收集,依旧保留了分代收集器的特性,当YoungGC被触发时,首先会将目标Region区中的存活对象移动至幸存区空间(被打着Survivor-from区标志的Region)。同时达到晋升年龄标准的对象也会被移入至年老代Region中存储。
值得注意的是:G1收集器在发生YoungGC时,复制移动对象时是采用的多线程并行复制,以此来换取更优异的GC性能。
用户如若未曾显式通过-XX:MaxGCPauseMills参数设定GC预期回收停顿时间值,那么G1默认为200ms。
MixedGC翻译过来的意思为混合型GC,而并非是指FullGC。当整个堆中年老代的区域占有率达到参数-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent设定的值后触发MixedGC,发生该类型GC后,会回收所有新生代Region区、部分年老代Region区(会根据期望的GC停顿时间选择合适的年老代Region区优先回收)以及大对象Humongous区。
正常情况下,G1垃圾收集时会先发生MixedGC,主要采用复制算法,在GC时先将要回收的Region区中存活的对象拷贝至别的Region区内,拷贝过程中,如果发现没有足够多的空闲Region区承载拷贝对象,此时就会触发一次Full GC。
当整个堆空间中的空闲Region不足以支撑拷贝对象或由于元数据空间满了等原因触发,在发生FullGC时,G1首先会停止系统所有用户线程,然后采用单线程进行标记、清理和压缩整理内存,以便于清理出足够多的空闲Region来供下一次MixedGC使用。但该过程是单线程串行收集的,因此这个过程非常耗时的(ShenandoahGC中采用了多线程并行收集)。
其实G1收集器中并没有FullGC,,G1中的FullGC是采用serial old FullGC。因为G1在设计时的初衷就是要避免发生FullGC,如果上述两种GC发生后还是无法使得程序恢复正常执行,最终就会触发SerialOld收集器的FullGC。
G1收集器一般在发生GC时执行过程大致会分为四个步骤(主要指MixedGC):
G1收集器正是由于「筛选回收」阶段的存在,所以才得以冠名「垃圾优先收集器」。在该阶段中,对各个Region区排序后,G1会根据用户指定的期望停顿时间(即-XX:MaxGCPauseMillis参数设定的值)选择「价值最大且最符合用户预期」的Region区进行回收,举个例子:
假设此时年老代空间共有800个Region区,并且都满了,所以此刻会触发GC。但根据GC的预期停顿时间值,本次GC只能允许停顿200ms,而G1经过前面的成本计算后,大致可推断出:本次GC回收600个Region区恰好停顿时间可控制在200ms左右,那么最终就会以「回收600个Region区」为基准触发GC,这样则能尽量确保GC导致的停顿时间可以被控制在我们指定的范围之内。
不过值得注意的是:筛选回收阶段在G1收集器中是会停止所有用户线程后,采用多线程并行回收的。但实际上这个过程中可以与用户线程一起执行做到并发收集的,但因为G1只回收一部分Region区,停顿时间是可控的,因此停止用户线程后回收效率会大幅度提高。同时,假设实现并发回收,则又需要考虑用户线程执行带来的一些问题,所以综合考虑,G1中回收阶段采用了发生STW方案完成(在后续的ZGC、ShenandoahGC收集器中实现了并发回收),G1收集过程如下:
在G1中不管是新生代还是年老代,回收算法都是采用复制算法,在GC发生时都会将一个Region区中存活的对象复制到另外一个Region区内。同比之前的CMS收集器采用的标-清算法而言,这种方式不会造成内存碎片,因此也不需要花费额外的成本整理内存。
但自G1开始,包括之后的ZGC、ShenandoahGC收集器,从每个Region区角度看来是采用的复制算法,但从堆空间整体看来,则是采用了标-整算法,这也是所谓的“局部复制,全局标-整”。
这两种算法无论是那种都不会造成内存碎片产生,带来的好处是:在为大对象进行内存分配时,不会因为找不到连续的内存空间提前触发下一次GC,有利于程序长期运行,尤其是在大内存情况下的堆空间,带来的优势额外明显。
不过注意:在内存较小的堆空间情况下,CMS的表现会优于G1收集器,平衡点在6~8GB左右。
在以前曾提及过:CMS收集器拉开了并发收集的新序幕,而并发收集的核心在于三色标记算法,但三色标记又注定着会出现漏标问题,所以接下来探讨一下G1收集器中解决三色算法漏标问题的手段:STAB + 写屏障。
对象的读写屏障的具体实现位于HotSpot源码的:hotspot/src/share/vm/oops/oop.inline.hpp文件,其内部是通过内联方法实现(HotSpot虚拟机中写屏障的实现有好几个版本)。
STAB全称为snapshot-at-the-beginning,其存在的意义是为了维护G1收集器GC-并发收集的正确性。GC的正确性是保证存活的对象不被回收,简单点来说就是保证回收的都是垃圾。
如果是独占式收集,也就是发生STW后串行回收的方式,那GC时能够确保100%的正确性,但如若收集过程是与用户线程并发执行的,GC线程一边标记,用户线程一边执行,因而堆中的对象引用会存在变更,出现不稳定因素,最终导致标记的正确性无法得到保障。而为了解决该问题,在G1收集器中则引入了STAB机制。
STAB机制中,会在GC开始标记前通过RootTracing生成的一张堆空间存活对象快照,在并发标记时,所有快照中当时存活的对象就会认为是存活的,标记过程中新分配的对象也会被标记为存活对象,不会被回收,G1通过这种方式则可确保新分配对象的GC正确性。不过在理解STAB具体操作前,先来看看Region区结构:
在G1划分的堆空间中,每个Region区都包含了五个指针,分别为:bottom、previous TAMS、next TAMS、top以及end,如下图:
五个指针释义如下:
如若感觉对于这几根指针不理解,那么你可以将Region区想象成一个透明的玻璃杯,bottom指针指向杯底位置、top指针指向杯中水位的那条线、end指针则是杯口/杯顶,也就是目前玻璃杯能够装水的最大容量。
并发标记发生后,STAB具体过程如下:
最终G1收集器中,通过如上机制确保了并发标记过程中,新对象不会漏标(因为压根没标记新产生的对象,直接默认为所有新对象都是活的,至于新对象到底是死是活,这件事情则留给下次GC来处理)。
对于新分配的对象漏标问题在前面已经阐述过了,那么G1收集器又是如何解决「并发标记」过程中,原有对象引用发生更改导致的漏标问题呢?引用分代篇中的片段,如下:
①一条用户线程在执行过程中,断开了一个未标记的白色对象连接,然后该对象又被一个已经标记成黑色的对象建立起了引用连接。如下图:
白色对象断开了左侧灰色对象的引用,又与右侧的黑色对象建立了新的引用关系。
②一条用户线程在执行过程中,正好在GC线程标记时,将一个灰色对象与一个未标记的白色对象之间的引用连接断开了,然后当GC标记完成这个灰色对象,将其标记为黑色后,之前断开的白色对象又重新与之建立起了引用关系。如下图:
GC标记前,白色对象断开了与灰色对象的引用,四秒钟之后GC标记灰色对象完成,而此时恰巧白色对象又重新与标记结束后成为黑色的对象重新建立了引用关系。
而当出现这两种情况时,因为重新建立引用的白色对象“父节点”已经被标记黑色了,所以GC线程不会再次标记该对象以及其成员对象,所以这些白色对象会被一直停留在白色集合中。最终导致的结果就是这些依旧存在引用的存活对象会被“误判”为垃圾对象清除掉。而这种情况会直接影响到应用程序的正确性,是不可接受的。
先来思考一下引起漏标问题的原因:
条件一:灰色对象断开了与白色对象的引用(直接引用或间接引用都可)。
条件二:已经标为黑色的对象重新与白色对象建立了引用关系。
只有当一个对象同时满足了如上两个条件时才可发生漏标问题。
上个简单的代码案例理解一下:
Object X = obj.fieldX; // 获取obj.fieldX成员对象
obj.fieldX = null; // 将原本obj.fieldX的引用断开
objA.fieldX = X; // 将断开引用的X白色对象与黑色对象objA建立引用
从如上代码角度来看,假设obj是一个灰色对象,此时先获取它的成员fieldX并将其赋值给变量X,让其堆中实例与变量X保持着引用关系。紧接着再将obj.fieldX置空,断开与obj对象的引用关系,最后再与黑色对象objA建立起引用关系,最终关系如下:
灰色对象obj,白色对象obj.fieldX/X,黑色对象objA。
白色对象X在GC机制标记灰色对象obj成员属性之前,与灰色对象断开了引用,然后又“勾搭”上了黑色对象objA,此刻白色对象X就会被永远停留在白色集合中,直至清除阶段到来,被“误判”为垃圾回收掉。
在CMS中为解决该问题的手段为:写后屏障+增量更新,采用了写后屏障记录了更改引用的对象,然后通过溯源对发生改动的节点进行了重新扫描。而G1中则是通过STAB+写前屏障解决该问题,如下:
// HotSpot中对象字段赋值逻辑
void oop_field_store(oop* field, oop new_value) {
*field = new_value; // 赋值操作:新值替换老值
}
// HotSpot中对象字段写屏障(最容易理解的实现版本)
void oop_field_store(oop* field, oop new_value) {
pre_write_barrier(field); // 写前屏障
*field = new_value; // 赋值操作:新值替换老值
post_write_barrier(field, value); // 写后屏障
}
G1收集器会通过写前屏障,在引用被更改前先记录一下原本的引用信息,如下:
void pre_write_barrier(oop* field) {
// 处于GC并发标记阶段且该对象没有被标记(访问)过
if($gc_phase == GC_CONCURRENT_MARK && !isMarkd(field)) {
oop old_value = *field; // 获取旧值
remark_set.add(old_value); // 记录 原来的引用对象
}
}
G1中的这种做法思路为:保留GC开始时的对象图关系,即原始快照(SATB:Snapshot At The Beginning),并发标记过程会以最初的对象图关系进行访问,就算并发标记过程中某个对象的引用信息发生了改变,G1会通过写前屏障记录原有的对象引用关系,依旧会按照最初的对象图快照进行标记。
G1处理该问题时的思路非常简单,总而言之一句话:并发标记过程中,我不管你的引用关系怎么改变,我反正就跟着最开始的对象图关系进行标记。
值得额外注意的是:GC开始前的快照是个逻辑上的概念,其实本质上G1是一直通过写前屏障维护着该快照,从而达到依据「原始快照」进行标记的目标。
G1是通过破坏「条件一:灰色对象断开了与白色对象的引用。」解决了漏标问题。
上述过程中的源码并非G1的真正实现,仅是伪代码逻辑便于各位理解,真正的实现位于G1SATBCardTableModRefBS::enqueue(oop pre_val)函数中。其实在G1中引用发生更改时,会把原引用保存到satb_mark_queue中,每条线程都自带一个satb_mark_queue。在下一次的并发标记阶段,会依次处理satb_mark_queue中的对象,确保这部分对象在本轮GC中是存活的。
在分代篇中曾谈到过:CMS以及之前的大部分的分代收集器为了解决跨代引用问题,实现记忆集时,都采用的为卡表CardTable的结构,而在G1中则实现了一种新的数据结构:Remembered Set,简称为RSet,在有些地方也被称为“双向卡表”。
在每个Region区中都存在一个RSet,其中记录了其他Region中的对象引用当前Region中对象的关系,也就是记录着“谁引用了我的对象”,属于points-into结构。而之前的卡表则是属于points-out结构,记录着“我引用了谁的对象”,在卡表中存在多个卡页,每个卡页记录着一定范围(512KB)的堆。
RSet也好,CardTable也罢,其实都是记忆集的一种具体实现,你也可以将RSet理解成一种CardTable的进阶实现方式。G1中的RSet本质上就是一个哈希表结构(HashTable),Key为其他引用当前区内对象的Region起始地址,Value则是一个集合,里面的元素为其他Region中每个引用当前区内对象的地址。
在虚拟机运行期间,RSet中的引用关系靠post-write barrier和Concurrent refinement threads来维护。
当发生YGC时,扫描标记对象时,只需要选定目标新生代Region的RSet作为根集,这些RSet中记录了Old → Young的跨代引用,GC扫描时只需要扫描这些RSet即可,从而避免了扫描整个Old区。而当G1发生MixedGC时,Old类型的Region也有RSet记录着Old → Old的引用关系,而Old → Young的跨代引用可以从Young类型的Region中得到,这样在发生MixedGC时也不会出现整堆扫描的情况,所以引入RSet在很大程度上减少了大量的GC工作。
实际上G1中的RSet对内存的开销也并不小,当JVM中分区较多且运行时间较长的情况下,这块的内存开销可能会占用到20%以上。
G1收集器是开辟分区收集的里程碑,同时它也被称为垃圾优先收集器,因为G1会在后台维护着一个优先列表:CollectionSet(CSet),它记录了GC要收集的Region集合,集合里的Region可以是任意年代的。
每次GC发生时会根据「用户指定的期望停顿时间或默认的期望停顿时间」,优先从列表中选择「回收价值最大」Region区回收,这也是G1名字的由来。比如:
一个Region花120ms能回收10MB垃圾,而另外一个Region花80ms能回收20MB垃圾,在回收时间有限情况下,G1当然会优先选择后面这个“性价比”更高的Region回收。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式,能够确保G1收集器在有限时间内,可以尽可能达到更高的收集效率。
毋庸置疑的一点,可以由用户指定「GC回收过程中的期望停顿时间」是G1的一大亮点,通过设置不同的「期望停顿时间」可以使得G1在任意场景下,都能在「吞吐量」和「响应时间/低延迟」之间取得很好的平衡。但这里设置的「期望停顿时间」值必须要符合实际,如果想着:如果设置成20ms岂不是超低延迟了?这是并不现实的,只能称为异想天开,因为G1回收阶段也需要发生STW的来根扫描、复制对象、清理对象的,所以这个「期望停顿时间」值也得有个度。与分代篇中分析PS收集器提到的一样:
在追求响应时间的时候必然会牺牲吞吐量,而追求吞吐量的同时必然会牺牲响应时间。鱼和熊掌不可兼得矣。
G1的默认的「停顿时间」目标为200ms,但一般而言,实际过程中中占到[几十 ~ 三百毫秒之间]都很正常,但如果我们把停顿时间调得非常低,譬如前面的20ms, 很可能出现的结果就是:
由于停顿目标时间太短,导致每次选出来回收的目标Region只占堆内存很小的一部分, 收集器收集的速度逐渐跟不上分配器分配的速度,最终造成垃圾慢慢堆积,从而拖垮整个程序触发单线程的FullGC。
因为很可能一开始收集器还能从空闲的堆内存中获得一些喘息的时间,但程序运行的时间越长,对内存造成的负担就越重,最终占满堆引发FullGC,反而降低整体性能,所以实际应用中,通常把「期望停顿时间」设置为100ms~300ms之间会是比较合理的选择。
在JDK11的时候,Java再次推出一款全新的垃圾回收器ZGC,它也是一款基于分区概念的内存布局GC器,这款GC器是真正意义上的不分代收集器,因为它无论是从逻辑上,还是物理上都不再保留分代的概念。
ZGC的内存结构实际上被称为分页,源于Linux Kernel 2.6中引入了标准的大页huge page,大页存在两种尺度,分别为2MB以及1GB。
Linux内核引入大页的目的主要在于为了迎合硬件发展,因为在云计算、弹性调度等技术的发展,服务器硬件的配置会越来越高,如果再依照之前标准页4KB的大小划分内存,那最终反而会影响性能。
ZGC主打的是超低延迟与吞吐量,在实现时,ZGC也会在尽可能堆吞吐量影响不大的前提下,实现在任意堆内存大小下都可以把垃圾回收的停顿时间限制在10ms以内的低延迟。ZGC最初是源于Azul System公司的C4(Concurrent Continuously Compacting Collector)收集器与PauselessGC,Java引入ZGC的目的主要有如下四点:
在ZGC中,也会把堆空间划分为一个个的Region区域,但ZGC中的Region区不存在分代的概念,它仅仅只是简单的将所有Region区分为了大、中、小三个等级,如下:
源码中的注释如下:
实际上JDK11中的ZGC并不是因为要抛弃分代理念而不设计分代的堆空间的,因为实际上最开始分代理念被提出的本质原因是源于「大部分对象朝生夕死」这个概念的,而实际上大部分Java程序在运行时都符合这个现象,所以逻辑分代+物理不分代是堆空间最好的结构方案。但问题在于:ZGC为何不设计出分代的堆空间结构呢?其实本质原因是分代实现起来非常麻烦且复杂,所以就先实现出一个比较简单可用的单代版本,后续可能会优化改进。
前面提到过:“ZGC的目的是为了能够驾驭TB级别的超大堆空间”,但问题在于很多小伙伴的生产环境中,硬盘都不一定能够达到TB级别,那服务器怎么能有TB级的内存用于分配Java堆呢?而想要搞明白这个点就不得不提及到NUMA架构,当然,与之对应的则为UMA架构,如下:
UMA架构:UMA即Uniform Memory Access Architecture(统一内存访问),UMA也就是一般正常电脑的常用架构,一块内存多颗CPU,所有CPU在处理时都去访问一块内存,所以必然就会出现竞争(争夺内存主线访问权),而操作系统为了避免竞争过程中出现安全性问题,注定着也会伴随锁概念存在,有锁在的场景定然就会影响效率。同时CPU访问内存都需要通过总线和北桥,因此当CPU核数越来越多时,渐渐的总线和北桥就成为瓶颈,从而导致使用UMA/SMP架构机器CPU核数越多,竞争会越大,性能会越低。
NUMA架构:NUMA即Non Uniform Memory Access Architecture(非统一内存访问),NUMA架构下,每颗CPU都会对应有一块内存,具体内存取决于处理器的内存位置,一般与CPU对应的内存都是在主板上离该CPU最近的,CPU会优先访问这块内存,每颗CPU各自访问距离自己最近的内存,效率自然而然就提高了。
但上述内容并非重点,重点是NUMA架构允许多台机器共同组成一个服务供给外部使用,NUMA技术可以使众多服务器像单一系统那样运转,该架构在中大型系统上一直非常盛行,也是高性能的解决方案,尤其在系统延迟方面表现都很优秀,因此,实际上堆空间也可以由多台机器的内存组成。
ZGC是能自动感知NUMA架构并可以充分利用NUMA架构特性的一款垃圾收集器。
ZGC收集器在发生GC时,其实主要操作只有三个:标记、转移与重定位。
实际上重定位动作会在标记阶段中的执行,在标记的时候如果发现指针还是引用老的地址则会修正成新的地址,然后再进行标记。
但是值得注意的是:第一次GC发生时,并不会发生重定位动作,因为已经标记完了,这个时候只会记录一下原本的对象被转移到哪儿去了。只有当第二次GC发生时,开始标记的时候发现某个对象被转移了,但引用还是老的,此时才会发生重定位操作,即修改成新的引用地址。
ZGC中的一次垃圾回收过程会被分为十个步骤:初始标记、并发标记、再次标记、并发转移准备:[非强引用并发标记、重置转移集、回收无效页面(区)、选择目标回收页面、初始化转移集(表)]、初始转移、并发转移,其中只有初始标记、再次标记、初始转移阶段会存在短暂的STW,其他阶段都是并发执行的。
ZGC回收过程的十个步骤中,非强引用并发标记、重置转移集、回收无效页面(区)、选择目标回收页面、初始化转移集(表)这些步骤都是并发的,都会发生在并发转移准备阶段内,如下:
这个阶段会触发STW,仅标记根可直达的对象,并将其压入到标记栈中,在该阶段中也会发生一些其他动作,如重置 TLAB、判断是否要清除软引用等。
根据「初始标记」的根对象开启多条GC线程,并发遍历对象图,同时也会统计每个分区/页面中的存活对象数量。
标记栈
这个阶段也会出现短暂的STW,因为「并发标记」阶段中应用线程还是在运行的,所以会修改对象的引用导致漏标的情况出现,因此需要再次标记阶段来标记漏标的对象(如果此阶段停顿时间过长,ZGC会再次进入并发标记阶段重新标记)。
遍历前面过程中的非强引用类型根对象,但并不是所有非强根对象都可并发标记,有部分不能并发标记的非强根对象会再前面的「再次标记」阶段中处理。同时也会标记堆中的非强引用类型对象。
重置上一次GC发生时,转移表中记录的数据,方便本次GC使用。 – 在ZGC中,因为在回收时需要把一个分区中的存活对象转移进另外一个空闲分区中,而ZGC的转移又是并发执行的,因此,一条用户线程访问堆中的一个对象时,该对象恰巧被转移了,那么这条用户线程根据原本的指针是无法定位对象的,所以在ZGC中引入了转移表forwardingTable的概念。 – 转移表可以理解为一个Map<OldAddress,NewAddress>结构的集合,当一条线程根据指针访问一个被转移的对象时,如果该对象已经被转移,则会根据转移表的记录去新地址中查找对象,并同时会更新指针的引用。
回收物理内存已经被释放的无效的虚拟内存页面。ZGC是一款支持返还堆内存给物理机器的收集器,在机器内存紧张时会释放一些未使用的堆空间,但释放的页面需要在新一轮标记完成之后才能释放,所以在这个阶段其实回收的是上一次GC释放的空间。
ZGC与GC收集器一样,也会存在「垃圾优先」的特性,在标记完成后,整个堆中会有很多分区可以回收,ZGC也会筛选出回收价值最大的页面来作为本次GC回收的目标。
初始化待回收分区/页面的转移表,方便记录区中存活对象的转移信息。 – 注:每个页面/分区都存在一个转移表forwardingTable。
这个阶段会发生STW,遍历所有GCRoots节点及其直连对象,如果遍历到的对象在回收分区集合内,则在新的分区中为该对象分配对应的空间。不过值得注意的是:该阶段只会转移根对象(也就是GCRoots节点直连对象)。
这个阶段与之前的「并发标记」很相似,从上一步转移的根对象出发,遍历目标区域中的所有对象,做并发转移处理。
其实简单来说,ZGC的回收过程可以分为四大阶段:并发标记、并发转移准备、并发转移、并发重映射/定位。
同时ZGC也是一款不分代的收集器,也就代表着ZGC中只存在一种GC类型,同时也不需要记忆集这种概念存在,因为是单代的堆空间,所以每次回收都是扫描所有页面,不需要额外解决跨代引用问题。
因为Large区中只会存储一个对象,在GC发生时标记完成后,直接决定是否回收即可,Large区中存储的对象并非不能转移到其他区,而是没有必要,本身当前Large区中就只有一个大对象,转移还得专门准备另外一个Large区接收,但本质上转不转移都不会影响,反而会增加额外的空间开销。
ColoredPointers,ZGC的核心技术之一,在此之前所有的GC信息保存在对象头中,但ZGC中的GC信息保存在指针内。同时,在ZGC中不存在指针压缩,因为ZGC中对于指针进行了改造,通过程序中的引用指针来实现了染色指针技术,由于染色指针对于指针的64个比特位全部都使用了,所以指针无法再进行压缩。
染色指针也有很多其他称呼,诸如:颜色指针、着色指针等,其实都是一个意思,无非就是将64位指针中的几位拿出来用于标记对象此时的情况,ZGC中的染色指针用到了四种“颜色(状态)”,分别为:Marked0、Marked1、Remapped、Finalizable,如下:
对于上图中指针的释义,源码注释如下:
从注释中可看出:0~41Bit这42位是正常的地址记录,所以ZGC实际上最大能够支持4TB(理论上最大可以支持16TB)的堆内存,因为42位的地址最大寻址为4TB(2^42=4TB)。除开这42个地址位外,其他的位数释义如下:
不过我们在分析具体实现前,先来探讨几个问题。
①ZGC为何仅支持4TB(JDK13拓展到了16TB),不是还有很多位没用吗?
前面分析指针后得知,ZGC在指针中预留了18位没使用,那为什么不全部用上,让ZGC支持超级巨大的堆空间。其实这跟硬件和OS有关,因为X86_64架构的硬件只有48条地址总线,硬件的主板地址总线最宽只有48bit,其中4个是颜色位,就只剩下了44位了,所以受限于目前的硬件,ZGC最大就只能支持2^44=16TB内存。
②为什么会有两个Marked标识?
这是为了防止不同GC周期之间的标记混淆,所以搞了两个Marked标识,每当新的一次GC开始时,都会交换使用的标记位。例如:第一次GC使用M0,第二次GC就会使用M1,第三次又会使用M0…..,因为ZGC标记完所有分区的存活对象后,会选择分区进行回收,因此有一部分区域内的存活对象不会被转移,那么这些对象的标识就不会复位,会停留在之前的Marked标识(比如M0),如果下次GC还是使用相同M0来标记对象,那混淆了这两种对象。为了确保标记不会混淆,所以搞了两个Marked标识交替使用。
③为什么ZGC运行过程中指针的标记位变动不会影响对象的内存寻址?
这是因为ZGC的染色指针用到了一种叫做多重映射的技术,也就是指多个虚拟地址指向同一个物理地址,不管指针地址是0001….还是0010…..,或者0100….等等,最终对应的都是同一个物理地址。
OK,简单分析明白上述几个问题之后,再来看看ZGC基于染色指针的并发处理过程:
总归而言,在「标记阶段」结束后,对象要么是M0存活状态,要么是Remapped待回收状态。最终,所有被标记为M0状态的活跃对象都会被放入「活跃信息表」中。等到了「转移阶段」再对这些对象进行处理,流程如下:
最终,当目标区域中的所有存活对象被转移到新的分区后,ZGC统一回收原本的选择的回收区域。至此,一轮GC结束,整个堆空间会正常执行下去,直至触发下一轮GC。而当下一轮GC发生时,会采用M1作为GC辅助标识,而并非M0,具体原因在前面分析过了则不再阐述。
PS:在有些地方也把指针中的几个标识称为:地址视图。简单来说,地址视图指的就是此时地址指针的标记位,比如标记位现在是M0,那么此时的视图就是 M0视图。
转移表ForwardingTable是ZGC确保转移对象后,其他引用指针能够指向最新地址的一种技术,每个页面/分区中都会存在,其实就是该区中所有存活对象的转移记录,一条线程通过引用来读取对象时,发现对象被转移后就会去转移表中查询最新的地址。同时转移表中的数据会在发生第二次GC时清空重置,也包括会在第二次GC时触发重映射/重定位操作。
之前曾提及过:ZGC是通过读屏障的手段解决了对象漏标问题,读屏障也就相当于读取引用时的AOP,伪代码如下:
oop oop_field_load(oop* field) {
pre_load_barrier(field); // 读屏障-读前操作
return *field;
}
void pre_load_barrier(oop* field, oop old_value) {
if($gc_phase == GC_CONCURRENT_MARK && !isMarkd(field)) {
oop old_value = *field;
remark_set.add(old_value); // 记录读取到的对象
}
}
读屏障是在读取成员变量时,统统记录下来,这种做法是保守的,但也是安全的。因为前述分析对象漏标问题时,曾谈到过:引发漏标问题必须要满足两个条件,其中条件二为:「已经标为黑色的对象重新与白色对象建立了引用关系」,而黑色对象想要与白色对象重新建立引用的前提是:得先读取到白色对象,此时读屏障的作用就出来了,可以直接记录谁读取了当前白色对象,然后在「再次标记」重新标记一下这些黑色对象即可。
通过读屏障还有另外的作用,GC发生后,堆中一部分存活对象被转移,当应用线程读取对象时,可以利用读屏障通过指针上的标志来判断对象是否被转移,如果读取的对象已经被转移,那么则修正当前对象引用为最新地址(去转移表中查)。这样做的好处在于:下次其他线程再读取该转移对象时,可以正常访问读取到最新值。
当然,这种情况在有些地方也被称为:ZGC的指针拥有“自愈”的能力。
ZGC中目前会有四种机制导致GC被触发:
ZGC因为是基于64位指针实现的染色指针技术,所以也就注定了ZGC并不能支持32位的机器。同时,ZGC通过多阶段的并发执行+几个短暂的STW阶段来达到低延迟的目的。
ZGC最大的问题是浮动垃圾,假设ZGC的一次完整GC需要八分钟,在这期间由于新对象的分配速率很高,所以堆中会产生大量的新对象,这些新对象是不会被计入本次GC的,会被直接判定为存活对象,而本轮GC回收期间可能新分配的对象会有大部分对象都成为了“垃圾”,但这些“浮动垃圾”只能等待下次GC的时候进行回收。
ZGC不会因为堆空间的扩大而增大停顿时间的原因在于:ZGC只会在处理根节点等阶段才会出现STW,而堆空间再怎么扩大,内存中的根节点数量不会出现质的增长,所以ZGC的停顿时间几乎不受限于内存大小。
同时,ZGC与之前的收集器还有一点很大的不同在于:ZGC标记的是指针而并非对象,但最终达到的效果是等价的,因为所有对象以及所有指针都会被遍历。
在标记和转移的阶段,每次从堆中读取一个指针时,这个指针都会经过LVB(Loaded Value Barrier)读屏障。这个读屏障会在不同的阶段做不同的事情,在标记阶段,它会把指针“修正”成最新的对象地址值;而在转移阶段,这个屏障会把读出的指针更新到对象的新地址上,并且把堆里的这个指针“修正”到原本的字段里。这样做的好处在于:就算GC时把对象移动了,读屏障也会发现并修正指针,于是对于用户线程层面而言,就永远都会持有更新后的有效指针,而不需要通过stop-the-world这种最粗粒度的同步方式来让GC与应用之间同步。
写在最后的话:ZGC的不分代其实是它的缺点,因为对象都是满足朝生夕死的特性,ZGC不分代只是因为分代比较难实现。
在JDK11中推出ZGC后,JDK12马不停蹄的推出了ShenandoahGC收集器,它与G1、ZGC收集器一样,都是基于分区结构实现的一款收集器。和ZGC对比,相同的是:它们的停顿时间都不会受到堆空间大小的影响,但ShenandoahGC与ZGC不同的是:
ZGC是基于colored pointers染色指针实现的,而ShenandoahGC是基于brooks pointers转发指针实现。
ShenandoahGC的内存布局与G1很相似,也会将堆内存划分为一个个 大小相同的Region区域,也同样有存放大对象的Humongous区,你可以把ShenandoahGC看做G1收集器的修改版,它比G1收集器实现上来说更为激进,一味追求极致低延迟。但ShenandoahGC和ZGC一样,也没有实现分代的架构,所以在触发GC时也不会有新生代、年老代之说,只会存在一种覆盖全局的GC类型。
ShenandoahGC的一次垃圾回收会由两个STW阶段以及两个并发执行阶段组成,在的GC被触发后,会开始对整个堆空间进行垃圾收集,过程如下:
上述过程中,前面的阶段与G1差异不大,重点在于最后的回收阶段,它是与用户线程并发执行的,所以也会造成新的问题出现:
问题①:回收过程中,如果一个对象被复制到新的区域,用户线程通过原本指针访问时如何定位对象呢?
问题②:在并发回收过程中,如果复制的时候出现了安全性问题怎么办?
这两个问题在ShenandoahGC中,前者通过了BrooksPointers转发指针解决,而后者则建立在转发指针的基础上,采用了读+写屏障解决,接下来看看ShenandoahGC的核心实现:BrooksPointers转发指针。
当对象被复制到新的区域时,用户线程如何根据指针定位到最新的对象地址呢?在前面的ZGC中可以通过染色指针+读屏障的方案获取到最新的地址,但在ShenandoahGC中却提出了另一种方案:BrooksPointers转发指针。
所谓的转发指针就是在每个对象的对象头前面添加了一个新的字段,也就是对象头前面多了根指针。对于未移动的对象而言,指针指向的地址是自己,但对于移动的对象而言,该指针指向的为对象新地址中的BrooksPointers转发指针,示意图如下:
因为ShenandoahGC采用了转发指针技术,所以当用户线程访问一个对象时,需要首先先找到BrooksPointers,再通过该指针中的地址找到对象。
同时,如果对象被移动后,对象访问的流程就变成了这样:先找到旧的BrooksPointers,再根据旧的转发指针找到新的BrooksPointers,然后再根据新的转发指针找到对象。
相当于添加了一个句柄池的机制,类似于句柄访问的方式。
ShenandoahGC通过这种技术解决了被移动对象的访问问题,但带来弊端也很明显,每次访问都需要多上至少一次额外转发。
再来看看由于并发回收导致的线程安全问题,情况如下:
分析如上情况可以得知,因为GC线程已经复制对象了,只是还没来得及更新旧对象的转发指针,所以导致了用户操作落到了旧对象上面,从而出现了安全问题。而ShenandoahGC中则采用读、写屏障确保了步骤①、③是原子性的,从而解决了该问题。
在G1中解决跨区引用是通过RSet这种记忆集的方式实现,而在ShenandoahGC为了记录跨区的对象引用,也提出了一种新的概念:连接矩阵,连接矩阵其实本质上类似于一个二维数组,如果第N个Region区中有对象指向RegionM区的对象,那么就在矩阵的N行M列中打上一个标记:
如上图,R-3区的对象A引用了R-5区的对象B,而对象B又引用了R-7区中的对象C,那么最终在矩阵上,这些跨区引用对象所在位置就会被打上对应的标记,在回收时通过这张矩阵图就可以得出哪些Region之间产生了跨区引用。
在三款高性能的GC器中,就目前而言,唯一保留了分代思想的是G1,而ZGC、ShenandoahGC并非是因为不分代性能好一些而不实现的,而是因为实现难度大所以才没有实现,在之前就曾提及过:逻辑分代+物理分区的结构才是最佳的,所以不分代的结构对于ZGC、ShenandoahGC来说,其实是一个缺点,因为不分代的堆空间,每次触发GC时都会扫描整堆。
G1收集器在后续的JDK版本中一直在做优化,因为G1是打算作为全能的默认GC器来研发的,但G1收集器最大的遗憾和短板在于:回收阶段需要发生STW,所以导致了使用G1收集器的程序会出现不短的停顿。
而ZGC、ShenandoahGC两款收集器,前者采用了染色指针+读屏障技术做到了并发回收,后者通过转发指针+读写屏障也实现了并发回收。因此,使用这两款收集器的应用程序,在运行期间触发GC时,造成的停顿会非常短暂,所以如果你的项目对延迟要求非常低,那么它两个是很不错的选择。
不过ZGC由于承诺了最大不超过10ms的低延迟,所以最恶劣的情况可能会导致降低15%左右的吞吐量,因此,如果你想使用它,那么要做好扩大堆空间的准备,因为只能通过加大堆空间来做到提升吞吐量。而ShenandoahGC因为额外增加了转发指针,所以也存在两个问题:
①访问对象时,速度会更慢,因为需要至少经过一次地址转发。
②需要更多的空间存储多出来的这根指针。
同时,ShenandoahGC是没有给出类似于ZGC的“最大10ms的低延迟”承诺,所以就现阶段而言,ShenandoahGC性能会比ZGC差一些,但唯一的优势在于:它可以比ZGC支持更大的堆空间(虽然没啥用)。
其实从上面的数据来看,好像G1收集器压根比不上其他两款,但实际上并非如此,因为每款收集器都会有自己的适用场景,就好比在几百MB的堆空间中,装载ZGC就一定比G1好吗?其实是不见得的。因为G1中存在分代的逻辑,而ZGC是单代的,所以如果在分配速率较快的情况下,ZGC可能会跟不上(因为ZGC的整个GC过程很久),而G1则可以完全胜任。
同时,由于ZGC的染色指针使用了64位指针实现,所以也就代表着:在ZGC中指针压缩失效了,所以在32GB以下的堆空间中,相同的对象数据,ZGC会比其他的收集器占用的空间更多。
作者:竹子爱熊猫
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