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低延迟垃圾收集器

2021/4/26 16:28:14    来源:

衡量垃圾收集器的三项最重要的指标是:内存占用(Footprint)、吞吐量(Throughput)和延迟(Latency),三者共同构成了一个“不可能三角”。
在内存占用、吞吐量和延迟这三项指标里,延迟的重要性日益凸显,越发备受关注。其原因是随着计算机硬件的发展、性能的提升,我们越来越能容忍收集器多占用一点点内存;但对延迟则不是这样,硬件规格提升,准确地说是内存的扩大,对延迟反而会带来负面的效果,这点也是很符合直观思维的:虚拟机要回收完整的1TB的堆内存,毫无疑问要比回收1GB的堆内存耗费更多时间。
CMS并发清楚虽然不会暂停用户线程,但因为并发-清除的算法,最后会因为碎片过多导致一次STW的FullGC。而G1在筛选回收时是暂停用户线程的,而且需要做移动整理存活内存的操作比较耗时间,内存大小,存活多少对暂停时间影响大。
所以有了针对低延迟垃圾收集器的发展方向,当前实现有两种Shenandoah和ZGC,几乎整个工作过程全部都是并发的,只有初始标记、最终标记这些阶段有短暂的停顿,这部分停顿的时间基本上是固定的,与堆的容量、堆中对象的数量没有正比例关系。现在 ZGC只能管理4TB以内的堆堆容量下,实现垃圾收集的停顿都不超过十毫秒。G1的默认最大停顿时间是200毫秒,还不一定能达到。
 
Shenandoah收集器
比CMS和G1,Shenandoah不仅要进行并发的垃圾标记,还要并发地进行对象清理后的整理动作(ZGC也是)。 比起ZGC,Shenandoah反而更像是G1的下一代继承者,它们两者有着相似的堆内存布局,在初始标记、并发标记等许多阶段的处理思路上都高度一致,甚至还直接共享了一部分实现代码,这使得部分对G1的打磨改进和Bug修改会同时反映在Shenandoah之上,而由于Shenandoah加入所带来的一些新特性,也有部分会出现在G1收集器中,譬如在并发失败后作为“逃生门”的Full GC,G1就是由于合并了Shenandoah的代码才获得多线程Full GC的支持。
虽然Shenandoah也是使用基于Region的堆内存布局,同样有着用于存放大对象的Humongous Region,默认的回收策略也同样是优先处理回收价值最大的 Region......但在管理堆内存方面,它与G1至少有三个明显的不同之处:
  • 最重要的当然是支持并发的整理算法,G1的回收阶段是可以多线程并行的,但却不能与用户线程并发。
  • 其次,Shenandoah(目前)是默认不使用分代收集的,换言之,不会有专门的新生代Region或者老年代Region的存在,没有实现分代,并不是说分代对Shenandoah没有价值, 这更多是出于性价比的权衡,基于工作量上的考虑而将其放到优先级较低的位置上。分代的好处没法用到了,特别是年轻代这种朝生夕灭的地方,回收性价比极高,判断回收价值就不应该和老年代的相同。
  • 最后, Shenandoah摒弃了在G1中耗费大量内存和计算资源去维护的记忆集,改用名为“ 连接矩阵”(Connection Matrix)的全局数据结构来记录跨Region的引用关系,降低了处理跨代指针时的记忆集维护消耗,也降低了伪共享问题的发生概率。连接矩阵可以简单理解为一张二维表格,如果Region N有对象指向Region M,就在表格的N行M列中打上一个标记。在回收时通过这张表格就可以得出哪些Region之间产生了跨代引用。直接查某一列就能知道哪些行(region)指向了它。这还是更先进的。
 
Shenandoah收集器的工作过程大致可以划分为以下九个阶段:
  • 初始标记(Initial M arking):与G1一样,首先标记与GC Roots直接关联的对象,这个阶段仍是“Stop The World”的,但停顿时间与堆大小无关,只与GC Roots的数量相关。
  • 并发标记(Concurrent Marking):与G1一样,遍历对象图,标记出全部可达的对象,这个阶段是与用户线程一起并发的,时间长短取决于堆中存活对象的数量以及对象图的结构复杂程度。
  • 最终标记(Final M arking):与G1一样,处理剩余的SATB扫描,并在这个阶段统计出回收价值最高的Region,将这些Region构成一组回收集(Collection Set)。最终标记阶段也会有一小段短暂的停顿。
  • 并发清理(Concurrent Cleanup):这个阶段用于清理那些整个区域内连一个存活对象都没有找到的Region(这类Region被称为Immediate Garbage Region)。
  • 并发回收(Concurrent Evacuation):并发回收阶段是Shenandoah与之前HotSpot中其他收集器的核心差异。在这个阶段,Shenandoah要把回收集里面的存活对象先复制一份到其他未被使用的Region之 中。复制对象这件事情如果将用户线程冻结起来再做那是相当简单的,但如果两者必须要同时并发进行的话,就变得复杂起来了。其困难点是在移动对象的同时,用户线程仍然可能不停对被移动的对象进行读写访问,移动对象是一次性的行为,但移动之后整个内存中所有指向该对象的引用都还是旧对象的地址,这是很难一瞬间全部改变过来的。对于并发回收阶段遇到的这些困难,Shenandoah将会通过读屏障和被称为“Brooks Pointers”的转发指针来解决。并发回收阶段运行的时间长短取决于回收集的大小。
  • 初始引用更新(Initial Update Reference):并发回收阶段复制对象结束后,还需要把堆中所有指向旧对象的引用修正到复制后的新地址,这个操作称为引用更新。引用更新的初始化阶段实际上并未做什么具体的处理,设立这个阶段只是为了建立一个线程集合点,确保所有并发回收阶段中进行的收集器线程都已完成分配给它们的对象移动任务而已。初始引用更新时间很短,会产生一个非常短暂的 停顿。
  • 并发引用更新(Concurrent Update Reference):真正开始进行引用更新操作,这个阶段是与用户线程一起并发的,时间长短取决于内存中涉及的引用数量的多少。并发引用更新与并发标记不同,它不再需要沿着对象图来搜索,只需要按照内存物理地址的顺序,线性地搜索出引用类型,把旧值改为新值即可。
  • 最终引用更新(Final Update Reference):解决了堆中的引用更新后,还要修正存在于GC Roots 中的引用。这个阶段是Shenandoah的最后一次停顿,停顿时间只与GC Roots的数量相关。
  • 并发清理(Concurrent Cleanup):经过并发回收和引用更新之后,整个回收集中所有的Region已再无存活对象,这些Region都变成Immediate Garbage Regions了,最后再调用一次并发清理过程来回收 这些Region的内存空间,供以后新对象分配使用。

 

 

转发指针是Shenandoah用以支持并行整理的核心概念,转发指针(Forwarding Pointer,也常被称为Indirection Pointer)不需要用到内存保护陷阱,而是在原有对象布局结构的最前面统一增加一个新的引用字段,在正常不处于并发移动的情况下,该引用指向对象自己,从结构上来看,转发指针与某些早期Java虚拟机使用过的句柄定位有一些相似之处,两者都是一种间接性的对象访问方式,差别是句柄通常会统一存储在专门的句柄池中,而转发指针是分散存放在每一个对象头前面。有何收益暂且不论,所有间接对象访问技术的缺点都是相同的,也是非常显著的——每次对象访问会带来一次额外的转向开销。所以只要旧对象的内存仍然存在,未被清理掉,虚拟机内存中所有通过旧引用地址 访问的代码便仍然可用,都会被自动转发到新对象上继续工作。
转发指针带来了线程安全问题:
1)收集器线程复制了新的对象副本;
2)用户线程更新对象的某个字段;
3)收集器线程更新转发指针的引用值为新副本地址。
如果GC线程和用户线程同时访问,事件2在事件1、事件3之间发生的话,将导致的结果就是用户线程对对象的变更发生在旧对象上,所以这里必须针对转发指针的访问操作采取同步措施,同一时刻只有一个线程能访问成功,Shenandoah收集器是通过比较并交换(Compare And Swap,CAS)操作来保证并发时对象的访问正确性的。
转发指针性能上也不好,对于对象访问来说,包含面太广:对象的读取、写入,对象的比较,为对象哈希值计算,用对象加锁等,这些操作都属于对象访问的范畴,它们在代码中比比皆是,要覆盖全部对象访问操作,Shenandoah不得不同时设置读、写屏障去拦截。维护卡表,实现并发标记(三色标记:增量更新 写后 和原始快照 写前后),写屏障已被使用多次,累积了不少的处理任务了,这些写屏障有相当一部分在Shenandoah收集器中依然要被使用到。除此以外,为了实现Brooks Pointer,Shenandoah在读、写屏障中都加入了额外的转发处理,尤其是使用读屏障的代价,这是比写屏障更大的。代码里对象读取的出现频率要比对象写入的频率高出很多,读屏障数量自然也要比写屏障多得多,所以读屏障的使用必须更加谨慎,不允许任何的重量级操作。 Shenandoah是本书中第一款使用到读屏障的收集器,它的开发者也意识到数量庞大的读屏障带来的性能开销会是Shenandoah被诟病的关键点之一,所以计划在JDK 13中将Shenandoah的内存屏障模型改进为基于引用访问屏障(Load Reference Barrier)的实现,所谓“引用访问屏障”是指内存屏障只拦截对象中数据类型为引用类型的读写操作,而不去管原生数据类型等其他非引用字段的读写,这能够省去大量对原生类型、对象比较、对象加锁等场景中设置内存屏障所带来的消耗。 至少在2016年的测试中,性能并不好。
架构设计只是G1的进阶版,制约了后续优化空间,又不是Oracle亲儿子,个人不看好。
 
 
ZGC收集器
与Shenandoah和G 1一样,ZGC也采用基于Region的堆内存布局,但与它们不同的是 ,ZGC的Region具有动态性 — — 动态创建和销毁,以及动态的区域容量大小。在x64硬件平台下,ZGC的Region可以具有大、中、小三类容量:
  • 小型Region(Small Region):容量固定为2MB,用于放置小于256KB的小对象。 、
  • 中型Region(Medium Region):容量固定为32MB,用于放置大于等于256KB但小于4MB的对象。
  • ·大型Region(Large Region):容量不固定,可以动态变化,但必须为2MB的整数倍,用于放置4MB或以上的大对象。每个大型Region中只会存放一个大对象,这也预示着虽然名字叫作“大型Region”,但它的实际容量完全有可能小于中型Region,最小容量可低至4MB。大型Region在ZGC的实现中是不会被重分配,因为复制一个大对象的代价非常高昂。
 
Shenandoah使用转发指针和读屏障来实现并发整理 ,ZGC虽然同样用到了读屏障 ,但用的却是一条与Shenandoah完全不同,更加复杂精巧的解题思路-染色指针技术。对象标记的过程中需要给对象打上三色标记,Serial在对象头中增加额外的标记,G1、Shenandoah使用了一种相当于堆内存大小64分之1的BitMap的结构来记录标记信息,而ZGC的染色指针是最直接的、最纯粹的,它直接把标记信息记在引用对象的指针上。
尽管Linux下64位指针的高18位不能用来寻址,但剩余的46位指针所能支持的64T B内存在今天仍然能够充分满足大型服务器的需要。鉴于此,ZGC的染色指针技术继续盯上了这剩下的46位指针宽度,将其高4位提取出来存储四个标志信息。通过这些标志位,虚拟机可以直接从指针中看到其引用对象的三色标记状态、是否进入了重分配集(即被移动过)、是否只能通过finalize()方法才能被访问到。当然,由于这些标志位进一步压缩了原本就只有46位的地址空间,也直接导致ZGC能够管理的内存不可以超过4TB(2的42次幂)。虽然染色指针有4TB的内存限制,不能支持32位平台,不能支持压缩指针(-XX:+UseCompressedOops)等诸多约束,但它带来的收益也是非常可观的。三大优势:
  • 染色指针可以使得一旦某个Region的存活对象被移走之后,这个Region立即就能够被释放和重用掉,而不必等待整个堆中所有指向该Region的引用都被修正后才能清理。这点相比起Shenandoah是一个颇大的优势,使得理论上只要还有一个空闲Region,ZGC就能完成收集,而Shenandoah需要等到引用更新阶段结束以后才能释放回收集中的Region,这意味着堆中几乎所有对象都存活的极端情况,需要 1∶1复制对象到新Region的话,就必须要有一半的空闲Region来完成收集。至于为什么染色指针能够导致这样的结果,笔者将在后续解释其“自愈”特性的时候进行解释。
  • 染色指针可以大幅减少在垃圾收集过程中内存屏障的使用数量,设置内存屏障,尤其是写屏障的目的通常是为了记录对象引用的变动情况,如果将这些信息直接维护在指针中,显然就可以省去一些专门的记录操作。实际上,到目前为止ZGC都并未使用任何写屏障,只使用了读屏障(一部分是染色指针的功劳,一部分是ZGC现在还不支持分代收集,天然就没有跨代引用的问题)。能够省去一部分的内存屏障,显然对程序运行效率是大有裨益的,所以ZGC对吞吐量的影响也相对较低。
  • 染色指针可以作为一种可扩展的存储结构用来记录更多与对象标记、重定位过程相关的数据,以便日后进一步提高性能。现在Linux下的64位指针还有前18位并未使用,它们虽然不能用来寻址,却可以通过其他手段用于信息记录。如果开发了这18位,既可以腾出已用的4个标志位,将ZGC可支持的最大堆内存从4TB拓展到64TB,也可以利用其余位置再存储更多的标志,譬如存储一些追踪信息来让垃圾收集器在移动对象时能将低频次使用的对象移动到不常访问的内存区域。
 
要顺利应用染色指针有一个必须解决的前置问题:Java虚拟机作为一个普普通通的进程, 这样随意重新定义内存中某些指针的其中几位,操作系统是否支持?处理器是否支持?这是很现实的问题,无论中间过程如何,程序代码最终都要转换为机器指令流交付给处理器去执行,处理器可不会管指令流中的指针哪部分存的是标志位,哪部分才是真正的寻址地址,只会把整个指针都视作一个内存地址来对待。这个问题在Solaris/SPARC平台上比较容易解决,因为SPARC硬件层面本身就支持虚拟地址掩码,设置之后其机器指令直接就可以忽略掉染色指针中的标志位。但在x86-64平台上并没有提供类似的黑科技,ZGC设计者就只能采取其他的补救措施了,这里面的解决方案要涉及虚拟内存映射技术。
Linux/x86-64平台上的ZGC使用了多重映射(Multi-Mapping)将多个不同的虚拟内存地址映射到同一个物理内存地址上,这是一种多对一映射,意味着ZGC在虚拟内存中看到的地址空间要比实际的堆内存容量来得更大。把染色指针中的标志位看作是地址的分段符,那只要将这些不同的地址段都映射到同一个物理内存空间,经过多重映射转换后,就可以使用染色指针正常进行寻址了,如图所示。

 

 

zero收集器的工作过程大致可以划分为以下几个阶段:
  • 初始标记(Initial M arking):与G1一样,首先标记与GC Roots直接关联的对象,这个阶段仍是“Stop The World”的,但停顿时间与堆大小无关,只与GC Roots的数量相关,短暂停顿。
  • 并发标记(Concurrent Mark):与G1、Shenandoah一样,并发标记是遍历对象图做可达性分析的阶段。
  • 最终标记 与G1一样,处理剩余的SATB扫描。最终标记阶段也会有一小段短暂的停顿。以上这些标记与G1 、Shenandoah不同的是,ZGC的标记是在指针上而不是在对象上进行的,标记阶段会更新染色指针中的Marked 0、Marked 1标志位。
    • 上下两步中间有个暂停,更新GCRoots中的引用。和Shenandoah “最终引用更新”类似 (这个任务是并发重映射待处理的)。
  • 并发预备重分配(Concurrent Prepare for Relocate):这个阶段需要根据特定的查询条件统计得出本次收集过程要清理哪些Region,将这些Region组成重分配集(Relocation Set)。重分配集与G1收集器的回收集(Collection Set)还是有区别的,ZGC划分Region的目的并非为了像G1那样做收益优先的增量回收。相反,ZGC每次回收都会扫描所有的Region,用范围更大的扫描成本换取省去G1中记忆集的维护成本。因此,ZGC的重分配集只是决定了里面的存活对象会被重新复制到其他的Region中,里面的Region会被释放,而并不能说回收行为就只是针对这个集合里面的Region进行,因为标记过程是针对全堆的。此外,在JDK12的ZGC中开始支持的类卸载以及弱引用的处理,也是在这个阶段中完成的。
  • 并发重分配(Concurrent Relocate):重分配是ZGC执行过程中的核心阶段,这个过程要把重分配集中的存活对象复制到新的Region上,并为重分配集中的每个Region维护一个转发表(ForwardTable),记录从旧对象到新对象的转向关系。得益于染色指针的支持,ZGC收集器能仅从引用上就明确得知一个对象是否处于重分配集之中,如果用户线程此时并发访问了位于重分配集中的对象,这次访问将会被预置的内存屏障所截获,然后立即根据Region上的转发表记录将访问转发到新复制的对象上,并同时修正更新该引用的值,使其直接指向新对象,ZGC将这种行为称为指针的“自愈”(Self- Healing)能力。这样做的好处是只有第一次访问旧对象会陷入转发,也就是只慢一次,对比 Shenandoah的Brooks转发指针,那是每次对象访问都必须付出的固定开销,简单地说就是每次都慢, 因此ZGC对 用户程序的运行时负载要比Shenandoah来得更低一些。还有另外一个直接的好处是由于染色指针的存在,一旦重分配集中某个Region的存活对象都复制完毕后,这个Region就可以立即释放用于新对象的分配(但是转发表还得留着不能释放掉),哪怕堆中还有很多指向这个对象的未更新指针也没有关系,这些旧指针一旦被使用,它们都是可以自愈的。
  • 并发重映射(ConcurrentRemap):重映射所做的就是修正整个堆中指向重分配集中旧对象的所有引用,这一点从目标角度看是与Shenandoah并发引用更新阶段一样的,但是ZGC的并发重映射并不是一个必须要“迫切”去完成的任务,因为前面说过,即使是旧引用,它也是可以自愈的,最多只是第一次使用时多一次转发和修正操作。重映射清理这些旧引用的主要目的是为了不变慢(还有清理结束后可以释放转发表这样的附带收益),所以说这并不是很“迫切”。因此,ZGC很巧妙地把并发重映射阶段要做的工作,合并到了下一次垃圾收集循环中的并发标记阶段里去完成,反正它们都是要遍历所有对象的,这样合并就节省了一次遍历对象图的开销。一旦所有指针都被修正之后,原来记录新旧对象关系的转发表就可以释放掉了。
 
ZGC与Shenandoah一样做到了几乎整个收集过程都全程可并发,短暂停顿也只与GC Roots大小相关而与堆内存大小无关,因而同样实现了任何堆上停顿都小于十毫秒的目标。相比G1、Shenandoah等先进的垃圾收集器,ZGC在实现细节上做了一些不同的权衡选择,譬如G1 需要通过写屏障来维护记忆集,才能处理跨代指针,得以实现Region的增量回收。记忆集要占用大量的内存空间,写屏障也对正常程序运行造成额外负担,这些都是权衡选择的代价。ZGC就完全没有使用记忆集,它甚至连分代都没有,连像CMS中那样只记录新生代和老年代间引用的卡表也不需要,因而完全没有用到写屏障,所以给用户线程带来的运行负担也要小得多。可是,必定要有优有劣才会称作权衡,ZGC的这种选择也限制了它能承受的对象分配速率不会太高,可以想象以下场景来理解 ZGC的这个劣势:ZGC准备要对一个很大的堆做一次完整的并发收集,假设其全过程要持续十分钟以上,在这段时间里面,由于应用的对象分配速率很高,将创造大量的新对象,这些新对象很难进入当次收集的标记范围,通常就只能全部当作存活对象来看待——尽管其中绝大部分对象都是朝生夕灭的,这就产生了大量的浮动垃圾。如果这种高速分配持续维持的话,每一次完整的并发收集周期都会很长,回收到的内存空间持续小于期间并发产生的浮动垃圾所占的空间,堆中剩余可腾挪的空间就越来越小了。目前唯一的办法就是尽可能地增加堆容量大小,获得更多喘息的时间。但是若要从根本上提升ZGC能够应对的对象分配速率,还是需要引入分代收集,让新生对象都在一个专门的区域中创建,然后专门针对这个区域进行更频繁、更快的收集。Azul的C4收集器实现了分代收集后,能够应对的对象分配速率就比 不分代的PGC收集器提升了十倍之多。
ZGC还支持“NUMA-Aware”的内存分配。现在多CPU插槽的服务器都是Numa架构,比如两颗CPU插槽(24核),64G内存的服务器,那其中一颗CPU上的12个核,访问从属于它的32G本地内存,要比访问另外32G远端内存要快得多。ZGC在创建对象时,根据当前线程在哪个CPU执行,优先在靠近这个CPU的内存进行分配,这样可以显著的提高性能,在SPEC JBB 2005 基准测试里获得40%的提升。
在ZGC的“弱项”吞吐量方面,以低延迟为首要目标的ZGC已经达到了以高吞吐量为目标Parallel Scavenge 的99%,直接超越了G1。如果将吞吐量测试设定为面向SLA(Service Level Agreements)应用的“Critical Throughput”的话,ZGC的表现甚至还反超了Parallel Scavenge收集器。而在ZGC的强项停顿时间测试上,它就毫不留情地与Parallel Scavenge、G1拉开了两个数量级的差距。不论是平均停顿,还是95%停顿、99%停顿、99.9%停顿,抑或是最大停顿时间,ZGC均能毫不费劲地控制在十毫秒之内。
 
Epsilon收集器
这是一款以不能够进行垃圾 收集为“卖点”的垃圾收集器。
一个垃圾收集器除了垃圾收集这个本职工作之外,它还要负责堆的管理与布局、对象的分配、与解释器的协作、与编译器的协作、与监控子系统协作等职责,其中至少堆的管理和对象的分配这部分功能是Java虚拟机能够正常运作的必要支持,是一个最小化功能的垃圾收集器也必须实现的内容。Epsilon是这个最小集的有效性验证和参考实现。
近年来大型系统从传统单体应用向微服务化、无服务化方向发展的趋势已越发明显。传统Java有着内存占用较大,在容器中启动时间长,即时编译需要缓慢优化等特点,这对大型应用来说并不是什么太大的问题,但对短时间、小规模的服务形式就有诸多不适。为了应对新的技术潮流。Epsilond就是为了实现新技术目标,如果应用只要运行数分钟甚至数秒, 只要Java虚拟机能正确分配内存,在堆耗尽之前就会退出,那显然运行负载极小、没有任何回收行为的Epsilon便是很恰当的选择。

文章引用:http://www.qishunwang.net/knowledge_show_80496.aspx