HotSpot 垃圾收集器

HotSpot 虚拟机提供了多种垃圾收集器，每种收集器都有各自的特点，虽然我们要对各个收集器进行比较，但并非为了挑选出一个最好的收集器。我们选择的只是对具体应用最合适的收集器。

新生代垃圾收集器

Serial 垃圾收集器（单线程）

只开启一条 GC 线程进行垃圾回收，并且在垃圾收集过程中停止一切用户线程，即 Stop The World。

一般客户端应用所需内存较小，不会创建太多对象，而且堆内存不大，因此垃圾收集器回收时间短，即使在这段时间停止一切用户线程，也不会感觉明显卡顿。因此 Serial 垃圾收集器适合客户端使用。

由于 Serial 收集器只使用一条 GC 线程，避免了线程切换的开销，从而简单高效。

Serial

ParNew 垃圾收集器（多线程）

ParNew 是 Serial 的多线程版本。由多条 GC 线程并行地进行垃圾清理。但清理过程依然需要 Stop The World。

ParNew 追求“低停顿时间”,与 Serial 唯一区别就是使用了多线程进行垃圾收集，在多 CPU 环境下性能比 Serial 会有一定程度的提升；但线程切换需要额外的开销，因此在单 CPU 环境中表现不如 Serial。

ParNew

Parallel Scavenge 垃圾收集器（多线程）

Parallel Scavenge 和 ParNew 一样，都是多线程、新生代垃圾收集器。但是两者有巨大的不同点：

Parallel Scavenge：追求 CPU 吞吐量，能够在较短时间内完成指定任务，因此适合没有交互的后台计算。
ParNew：追求降低用户停顿时间，适合交互式应用。

吞吐量 = 运行用户代码时间 / (运行用户代码时间 + 垃圾收集时间)
复制代码

追求高吞吐量，可以通过减少 GC 执行实际工作的时间，然而，仅仅偶尔运行 GC 意味着每当 GC 运行时将有许多工作要做，因为在此期间积累在堆中的对象数量很高。单个 GC 需要花更多的时间来完成，从而导致更高的暂停时间。而考虑到低暂停时间，最好频繁运行 GC 以便更快速完成，反过来又导致吞吐量下降。

通过参数 -XX:GCTimeRadio 设置垃圾回收时间占总 CPU 时间的百分比。
通过参数 -XX:MaxGCPauseMillis 设置垃圾处理过程最久停顿时间。
通过命令 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy 开启自适应策略。我们只要设置好堆的大小和 MaxGCPauseMillis 或 GCTimeRadio，收集器会自动调整新生代的大小、Eden 和 Survivor 的比例、对象进入老年代的年龄，以最大程度上接近我们设置的 MaxGCPauseMillis 或 GCTimeRadio。

老年代垃圾收集器

Serial Old 垃圾收集器（单线程）

Serial Old 收集器是 Serial 的老年代版本，都是单线程收集器，只启用一条 GC 线程，都适合客户端应用。它们唯一的区别就是：Serial Old 工作在老年代，使用“标记-整理”算法；Serial 工作在新生代，使用“复制”算法。

Parallel Old 垃圾收集器（多线程）

Parallel Old 收集器是 Parallel Scavenge 的老年代版本，追求 CPU 吞吐量。

CMS 垃圾收集器

CMS（Concurrent Mark Sweep，并发标记清除）收集器是以获取最短回收停顿时间为目标的收集器（追求低停顿），它在垃圾收集时使得用户线程和 GC 线程并发执行，因此在垃圾收集过程中用户也不会感到明显的卡顿。

初始标记：Stop The World，仅使用一条初始标记线程对所有与 GC Roots 直接关联的对象进行标记。
并发标记：使用多条标记线程，与用户线程并发执行。此过程进行可达性分析，标记出所有废弃对象。速度很慢。
重新标记：Stop The World，使用多条标记线程并发执行，将刚才并发标记过程中新出现的废弃对象标记出来。
并发清除：只使用一条 GC 线程，与用户线程并发执行，清除刚才标记的对象。这个过程非常耗时。

并发标记与并发清除过程耗时最长，且可以与用户线程一起工作，因此，总体上说，CMS 收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。

CMS

CMS 的缺点：

吞吐量低
无法处理浮动垃圾，导致频繁 Full GC
使用“标记-清除”算法产生碎片空间

在执行‘并发清理’步骤时，用户线程也会同时产生一部分可回收对象，但是这部分可回收对象只能在下次执行清理是才会被回收。如果在清理过程中预留给用户线程的内存不足就会出现‘Concurrent Mode Failure’,一旦出现此错误时便会切换到SerialOld收集方式。

对于产生碎片空间的问题，可以通过开启 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection，在每次 Full GC 完成后都会进行一次内存压缩整理，将零散在各处的对象整理到一块。设置参数 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 告诉 CMS，经过了 N 次 Full GC 之后再进行一次内存整理。

G1 通用垃圾收集器

G1 是一款面向服务端应用的垃圾收集器，它没有新生代和老年代的概念，而是将堆划分为一块块独立的 Region。当要进行垃圾收集时，首先估计每个 Region 中垃圾的数量，每次都从垃圾回收价值最大的 Region 开始回收，因此可以获得最大的回收效率。

Region中还有一类Humongous区域，专门用于储存大对象，每个Region在1~32MB之间，大小可以通过G1HeapRegionSize调整，超过Region大小一半就会判定为Humongous

从整体上看， G1 是基于“标记-整理”算法实现的收集器，从局部（两个 Region 之间）上看是基于“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。

记忆集与PRT

一个对象和它内部所引用的对象可能不在同一个 Region 中，那么当垃圾回收时，是否需要扫描整个堆内存才能完整地进行一次可达性分析？

每个 Region 都有一个 Remembered Set，用于记录本区域中所有对象引用的对象所在的区域，进行可达性分析时，只要在 GC Roots 中再加上 Remembered Set 即可防止对整个堆内存进行遍历。

并且记忆集记录了指向自己的指针，并标记这些指针所属卡表范围。本质是哈希表，储存了其他Region的起始地址与卡表索引的映射。这种复杂的双向卡表，即复杂又占用更多内存。

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

扫描效率与记录粒度成反比

RSet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：写屏障(Write Barrier)和并发优化线程(Concurrence Refinement Threads)

G1的卡表结构复杂，维护Rset的写后屏障操作复杂，又为了实现STAB算法，还需要用写前屏障跟踪应用变化。因此写屏障实现十分复杂。采用了日志记录，异步更新的方案。

写屏障

写前屏障 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)。

写后屏障 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，写后屏障发生后，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)。

原始快照算法

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。因此写前屏障会在引用变更前，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。

并发优化线程

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。

并发标记

为了解决并发过程中，对象消失问题，基于三色标记法，采用原始快照（STAB算法），记录被删除的灰色到白色的引用。

在用户创建新对象的过程中，G1为每一个Region设计了两个名为TAMS的指针，把一部分空间划分出来，用于并发过程中新对象的分配。默认这部分的对象是隐式标记的，即默认存活。当这部分的对象分配速度大于回收释放空间的速度，就会被迫冻结用户线程。

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，。

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。

通过在用户程序运行期间增加跟踪引用变化的消耗，减少了并发标记和重新标记阶段的消耗。

活动周期与收集步骤

全局并发标记（并发标记周期）

初始标记：Stop The World，仅使用一条初始标记线程对所有与 GC Roots 直接关联的对象进行标记（压入搜索栈）。使用外部bitmap记录mark信息（而不是对象头）。借用Minor GC的时候同步完成（与MinGC逻辑上独立）。
根区域扫描：从Survior区对象出发，标记被引用到老年代的对象，再压入扫描栈。并发执行，必须在MinGC开始前完成。
并发标记：使用一条标记线程与用户线程并发执行。此过程进行可达性分析，不断从扫描栈取出引用递归扫描整个堆里的对象。每扫描到一个对象就会对其标记，并将其字段压入扫描栈。重复扫描过程直到扫描栈清空。过程中还会扫描SATB write barrier所记录下的引用。Concurrent Marking 可以被MinGC中断
最终标记：在完成并发标记后，每个Java线程还会有一些剩下的SATB write barrier记录的引用尚未处理。这个阶段就负责把剩下的引用处理完。同时这个阶段也进行弱引用处理（reference processing）
筛选回收：统计Region回收成本和价值的排序，根据参数指定任意的回收计划。回收废弃对象，此时也要 Stop The World，并使用多条筛选回收线程并发执行。

分代式G1模式下有两种选定CSet的子模式，分别对应young GC与mixed GC：

在MIXGC中的Cset是选定所有young gen里的region，外加根据global concurrent marking统计得出收集收益高的若干old gen region。

在MinGC中的Cset是选定所有young gen里的region。通过控制young gen的region个数来控制young GC的开销。

MinGC与MIXGC都是采用多线程复制清除，整个过程会STW。 G1的低延迟原理在于其回收的区域变得精确并且范围变小了。

分代式G1的正常工作流程就是在young GC与mixed GC之间视情况切换，背后定期做做全局并发标记。Initial marking默认搭在young GC上执行；当全局并发标记正在工作时，G1不会选择做mixed GC，反之如果有mixed GC正在进行中G1也不会启动initial marking。在正常工作流程中没有full GC的概念，old gen的收集全靠mixed GC来完成。

可靠停顿预测模型

以衰减均值为理论基础，在垃圾收集过程中，记录每一个Region的回收耗时、每个Region记忆集里脏卡数量等可测量的步骤花费的成本.