标签：并行 资源 操作 多线程并发 多线程 管理 对比 优势 复制
? 这个收集器是一个单线程工作的收集器，“单线程”不仅仅是说它只会使用一个处理器或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是强调在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有工作线程，直到它收集结束。迄今为止，它依然是HotSpot虚拟机运行在客户端模式下的默认新生代收集器，
优点：简单而高效（与其他收集器的单线程相比），对于内存资源受限的环境，它是所有收集器里额外内存消耗最小的；对于单核处理 器或处理器核心数较少的环境来说，Serial收集器由于没有线程交互的开销，专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率。
ParNew收集器实质上是Serial收集器的多线程并行版本。除了Serial收集器外，目前只有它能与CMS收集器配合工作。JDK9以后，ParNew合并入CMS，成为它专门处理新生代的组成部分。
垃圾收集器的上下文语境中，并发和并行的概念:
--并行（Parallel）：并行描述的是多条垃圾收集器线程之间的关系，说明同一时间有多条这样的线程在协同工作，通常默认此时用户线程是处于等待状态。
--并发（Concurrent）：并发描述的是垃圾收集器线程与用户线程之间的关系，说明同一时间垃圾收集器线程与用户线程都在运行。由于用户线程并未被冻结，所以程序仍然能响应服务请求，但由于垃圾收集器线程占用一部分系统资源，此时应用程序处理的吞吐量将受到一定影响。
Parallel Scavenge收集器也是一款新生代收集器，它同样是基于标记-复制算法实现的收集器，也是能够并行收集的多线程收集器
Parallel Scavenge收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量（吞吐量就是处理器用于运行用户代码的时间与处理器总消耗时间的比值）。CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间。
--垃圾收集停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间为代价换取的：系统把新生代调得小一些，收集300MB新生代肯定比收集500MB快，但这也直接导致垃圾收集发生得更频繁，原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒，现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降，但吞吐量也降下来了。
Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX：+UseAdaptiveSizePolicy，垃圾收集的自适应的调节策略。
Serial Old是Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器，使用标记-整理算法。这个收 集器的主要意义也是供客户端模式下的HotSpot虚拟机使用。
如果在服务端模式下，它也可能有两种用途：一种是在JDK 5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用，另外一种就是作为CMS收集器发生失败时的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。
Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，支持多线程并发收集，基于标记-整理算法实现。
在注重吞吐量或者处理器资源较为稀缺的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器这个组合。
CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。
CMS收集器是基于标记-清除算法实现的，它的运作过程分为四个步骤，包括：
1）初始标记：标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快；
2）并发标记：从GC Roots的直接关联对象开始遍历整个对象图，耗时较长但不需要停顿用户线程，可以与垃圾收集线程 一起并发运行；
3）重新标记：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
4）并发清除：清理删除掉标记阶段判断的已经死亡的对象，不需要移动存活对象，这阶段也可以与用户线程同时并发
初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。
缺点：1.CMS收集器对处理器资源非常敏感
在并发阶段，它虽然不会导致用户线程停顿，但却会因为占用了一部分线程（或者说处理器的计算能力）而导致应用程序变慢，降低总吞吐量。CMS默认启动的回收线程数是（处理器核心数量 +3）/4，也就是说，如果处理器核心数在四个或以上，并发回收时垃圾收集线程只占用不超过25%的 处理器运算资源，并且会随着处理器核心数量的增加而下降。但是当处理器核心数量不足四个时，CMS对用户程序的影响就可能变得很大。
2.CMS收集器无法处理浮动垃圾
有可能出现“Con-current Mode Failure”失败进而导致另一次完全“Stop The World”的Full GC的产生。在CMS的并发标记和并发清理阶段，用户线程是还在继续运行的，程序在运行自然就还会伴随有新的垃圾对象不断产生，但这一部分 垃圾对象是出现在标记过程结束以后，CMS无法在当次收集中处理掉它们，只好留待下一次垃圾收集时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。
同样也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要持续运行，那就还需要预留足够内存空间提供给用户线程使用，因此CMS收集器不能像其他收集器那样等待 到老年代几乎完全被填满了再进行收集，必须预留一部分空间供并发收集时的程序运作使用。
CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活，这是一个偏保守的设置，如果在实际应用中老年代增长并不是太快，可以适当调高参数-XX：CMSInitiatingOccu-pancyFraction的值来提高CMS的触发百分比，降低内存回收频率，获取更好的性能。到了JDK6时，CMS收集器的启动阈值就已经默认提升至92%。但这又会更容易面临另一种风险：要是CMS运行期间预留的内存无法满 足程序分配新对象的需要，就会出现一次“并发失败”，这时候虚拟机将不得不启动后备预案：冻结用户线程的执行，临时启用Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集，但这样停顿时间就很长了。
3.空间碎片问题
CMS是一款基于“标记-清除”算法实现的收集器，收集结束时会有大量空间碎片产生。空间碎片过多时，给大对象分配时，会出现老年代还有很多剩余空间，但无法找到足够大的连续空间来分配当前对象，不得不提前触发一次Full GC。CMS收集器提供了一个-XX：+UseCMS-CompactAtFullCollection开关参数，用于在CMS收集器不得不进行Full GC时开启内存碎片的合并整理过程，由于这个内存整理必须移动存活对象，是无法并发的。这样空间碎片问题解决，但停顿时间又会变长，因此虚拟机还提供了另外一个参数-XX：CMSFullGCsBefore- Compaction，要求CMS收集器在执行过若干次（数量由参数值决定）不整理空间的Full GC之后，下一次进入Full GC前会先进行碎片整理（默认值为0，表示每次进入Full GC时都进行碎片整理）。
? 收集器面向局部收集的设计思路和基于Region的内存布局形式，G1提供并发的类卸载的支持，主要面向服务端应用，建立起“停顿时间模型”，目标是在延迟可控情况下获得尽可能高的吞吐量从G1开始，最先进的垃圾收集器的设计导向都变为追求能够应付应用的内存分配速率，而不追求一次把整个Java堆全部清理干净。
? G1可以面向堆内存任何部分来组成回收集进行回收，衡量标准是哪块内存中存放的垃圾数量最多，回收收益最大，这就是G1收集器的Mixed GC模式。
? G1不坚持固定大小以及固定数量的分代区域划分，是把连续的Java堆划分为多个大小相等的独立区域，每一个Region都可以根据需要，扮演新生代的Eden空间、Survivor空间，或者老年代空间。收集器对扮演不同角色的Region采用不同的策略去处理。
? Region中有一类特殊的Humongous区域，专门用来存储大对象。G1认为只要大小超过了Region容量一半的对象即可判定为大对象。而对于那些超过了整个Region容量的超级大对象，将会被存放在N个连续的Humongous Region之中，G1的大多数行为都把Humongous Region作为老年代的一部分来进行看待。
? (停顿时间模型的意思是能够支持指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在垃圾收集上的时间大概率不超过N毫秒这样的目标。)G1收集器能建立可预测的停顿时间模型，是因为它将Region作 为单次回收的最小单元，即每次收集到的内存空间都是Region大小的整数倍，这样可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。(让G1收集器去跟踪各个Region里面的垃圾堆积的“价值”大小，价值即回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值，然后在后台维护一个优先级列表，每次根据用户设定允许的收集停顿时间，优先处理回收价值收益最大的那些Region，保证了G1收集器在有限的时间内获取尽可能高的收集效率。)
1）将Java堆分成多个独立Region后，Region里面存在的跨Region引用对象如何解决？
? 使用记忆集避免全堆作为GC Roots扫描，但在G1收集器上记忆集的应用其实要复杂很多，它的每个Region都维护有自己的记忆集，这些记忆集会记录下别的Region指向自己的指针，并标记这些指针分别在哪些卡页的范围之内。G1的记忆集在存储结构的本质上是一种哈希表，Key是别的Region的起始地址，Value是一个集合，里面存储的元素是卡表的索引号。这种“双向”的卡表结构比原来的卡表实现起来更复杂，同时由于Region数量比传统收集器的分代数量明显要多得多，因此G1收集器要比其他的传统垃圾收集器有着更高的内存占用负担。根据经验，G1至少要耗费大约相当于Java堆容量10%至20%的额外内存来维持收集器工作。
2）在并发标记阶段如何保证收集线程与用户线程互不干扰地运行？
? 首先要解决的是用户线程改变对象引用关系时，必须保证其不能打破原本的对象图结构，导致标记结果出现错误，CMS收集器采用增量更新算法实现，而G1收集器则是通过原始快照（SATB）算法来实现的。此外，垃圾收集对用户线程的影响还体现在回收过程中新创建对象的内存分配上，程序要继续运行就肯定会持续有新对象被创建，G1为每一个Region设计了两个名为TAMS（Top at Mark Start）的指针，把Region中的一部分空间划分出来用于并发回收过程中的新对象分配，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。如果内存回收的速度赶不上内存分配的速度，G1收集器要被迫冻结用户线程执行，导致Full GC而产生长时间“Stop The World”。
3）怎样建立起可靠的停顿预测模型？
? 用户通过参数指定的停顿时间只意味着垃圾收集发生之前的期望值，G1收集器的停顿预测模型是以衰减均值为理论基础来实现的，在垃圾收集过程中，G1收集器会记录每个Region的回收耗时、每个Region记忆集里的脏卡数量等各个可测量的步骤花费的成本，并分析得出平均值、标准偏差、置信度等统计信息。这里强调的“衰减平均值”是指它会比普通的平均值更容易受到新数据的影响，衰减平均值更准确地代表“最近的”平均状态。即Region的统计状态越新越能决定其回收的价值。然后通过这些信息预测现在开始回收的话，由哪些Region组成回收集才可以在不超过期望停顿时间的约束下获得最高的收益。
? 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，所以G1收集器在这个阶段实际并没有额外的停顿。
? 并发标记：从GC Root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，这阶段耗时较长，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SATB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的暂停，用于处理并发阶段结束后仍遗留下来的最后那少量的SATB记录。
? 筛选回收：负责更新Region的统计数据，对各个Region的回收价值和成本进行排序，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。
CMS的“标记-清除”算法不同，G1从整体来看是基于“标记-整理”算法实现的收集器，但从局部（两个Region之间）上看又是基于“标记-复制”算法实现，无论如何，这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片，垃圾收集完成之后能提供规整的可用内存。
如在用户程序运行过程中，G1无论是为了垃圾收集产生的内存占用还是程序运行时的额外执行负载都要比CMS要高。
就内存占用来说，虽然G1和CMS都使用卡表来处理跨代指针，但G1的卡表实现更为复杂，而且堆中每个Region，无论扮演的是新生代还是老年代角色，都必须有一份卡表，这导致G1的记忆集（和其他内存消耗）可能会占整个堆容量的20%乃至更多的内存空间；相比起来CMS的卡表就相当简单，只有唯一一份，而且只需要处理老年代到新生代的引用，反过来则不需要，由于新生代的对象具有朝生夕灭的不稳定性，引用变化频繁，能省下这个区域的维护开销是很划算的。
CMS用写后屏障来更新维护卡表；而G1除了使用写后屏障来进行同样的卡表维护操作外，为了实现原始快照搜索算法，还需要使用写前屏障来跟踪并发时的指针变化情况。相比起增量更新算法，原始快照搜索能够减少并发标记和重新标记阶段的消耗，避免CMS那样在最终标记阶段停顿时间过长的缺点，但是在用户程序运行过程中确实会产生由跟踪引用变化带来的额外负担。由于G1对写屏障的复杂操作要比CMS消耗更多的运算资源，所以CMS的写屏障实现是直接的同步操作，而G1就不得不将其实现为类似于消息队列的结构，把写前屏障和写后屏障中要做的事情都放到队列里，然后再异步处理。
目前在小内存应用上CMS的表现大概率仍然要会优于G1，而在大内存应用上G1则大多能发挥其优势，这个优劣势的Java堆容量平衡点通常在6GB至8GB之间。
衡量垃圾收集器的三项最重要的指标是：内存占用、吞吐量和延迟。
下图中：浅色阶段表示必须挂起用户线程，深色表示收集器线程与用户线程是并发工作的。
Shenandoah和ZGC，它们都可以在任意可管理的（譬如现在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的目标。这两款目前仍处于实验状态的收集器，被官方命名为“低延迟垃圾收集器”。
是实现一种能在任何堆内存大小下都可以把垃圾收集的停顿时间限制在十毫秒以内的垃圾收集器，该目标意味着相比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。
1）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
2）Shenandoah（目前）是默认不使用分代收集的，即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。
3）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”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。
·初始标记（Initial Marking）：与G1一样
·并发标记（Concurrent Marking）：与G1一样
·最终标记（Final Marking）：与G1一样
·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。
·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。
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。当对象拥有了一份新的副本时，只需要修改一处指针的值，即旧对象上转发指针的引用位置，使其指向新对象，便可将所有对该对象的访问转发到新的副本上。这样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。
在尽可能对吞吐量影响不太大的前提下，实现在任意堆内存大小下都可以把垃圾收集的停顿时间限制在十毫秒以内的低延迟。
ZGC收集器是一款基于Region内存布局的，（暂时）不设分代的，使用了读屏障、染色指针和内存多重映射等技术来实现可并发的标记-整理算法的，以低延迟为首要目标的一款垃圾收集器。
ZGC也采用基于Region的堆内存布局，但ZGC的Region（又称Page）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。
并发整理算法的实现采用的染色指针技术。以前如果我们要在对象上存储一些额外的、只供收集器或者虚拟机本身使用的数据，通常会在对象头中增加额外的存储字段。而ZGC的染色指针直接把标记信息记在引用对象的指针上。
染色指针的优势：
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。
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。（ZGC都并未使用任何写屏障，只使用了读屏障）
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。
内存多重映射：Linux/x86-64平台上的ZGC使用了多重映射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。
·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，前后也要经过类似于G1、Shenandoah的初始标记、最终标记的短暂停顿，而且这些停顿阶段所做的事情在目标上也是相类似的。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。
·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。重分配集与G1收集器的回收集还是有区别的，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JDK 12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，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”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（Concurrent Remap）：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没有使用记忆集、分代，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。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。
支持“NUMA-Aware”的内存分配。（Non-Uniform Memory Access，非统一内存访问架构）在NUMA架构下，ZGC收集器会优先尝试在请求线程当前所处的处理器的本地内存上分配对象，以保证高效内存访问。
1.对象优先在Eden分配
2.大对象直接进入老年代
3.长期存活的对象将进入老年代
4.动态对象年龄判定
5.空间分配担保
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