Panda 白话 - G1垃圾收集器 之 RSet(Remembed Set)源码解读

2023-11-23 16:01
文章标签 源码 解读 set 收集器 垃圾 panda g1 白话 rset remembed

本文主要是介绍Panda 白话 - G1垃圾收集器 之 RSet(Remembed Set)源码解读，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

G1的知识点越看越多，这个RSet和卡表老也整不明白，单拎出来白话一下吧~

我们已经知道G1将堆内存划分为2048个（默认、可调整）大小相等的Region，新创建的对象都是放在新生代Eden区。

Region分为5中类型：

  • YHR - Yound Heap Reagion :年轻代分区
    • ERH - Eden Heap Region : eden区，伊甸园，放新创建对象
    • SRH - Survivor Heap Region : Survivor 区，存货去，放每次GC后存活对象
  • OHR - Old Heap Region ： 老年代分区，放长命对象
  • HHR - Humongous Heap Region : 巨型对象分区，存放巨大（>Region Size 的 50%）对象
  • FHR - Free Heap Region ：空闲分区，还未进行分配

RSet - Remembed Set :记忆集

记忆集嘛，记得是什么呢？记录Region 间的引用关系，

Region间引用关系分为5种：

  • Region内部引用 ： 存放再一个Region内的对象间引用 - 不需要记录
  • Young Region -> Young Region：年轻代引用年轻代 - 不需要记录
  • Young Region -> Old Region： 年轻代引用老年代 - 不需要记录
  • Old Region -> Young Region：老年代引用年轻代 - 需要记录
  • Old Region -> Old Region： 老年代引用老年代 - 需要记录

可以看到G1垃圾收集器做了三重过滤
我们来看一下为啥前三个不需要记录：

RH  ->  RH - GC是以Region为最小单位，回收时会扫描整个Region，也就是Region内每个对象都会扫描到，谁引用谁自然知道了，无需额外空间记录在处理RSet时过滤YRH -> YRH - G1提供了三种GC-YGC、Mixed GC、Full GC,每种GC都会全量回收新生代Region，新生代中每个Region都会被整个扫描，代间引用就不用记了在写屏障时过滤YRH -> ORH - YGC:只回收新生代，与老年代无关，不用记;Mixed GC : 以新生代为根，根可达分析的时候就找到老生代了,不用记Full GC : 整堆回收,还记啥了在写屏障时过滤

引用的概念：

刚开始刷G1的时候看到RSet是一脸懵的，一时间反应不过来代间引用是啥东西，给同样发懵的你点一手，嘎嘎~

public class Panda {private Kongfu kongfu;public static void main(String[] args) {Panda panda = new Panda();Kongfu kongfu = new Kongfu();panda.kongfu = kongfu;}
}
class Kongfu {}

上面代码不要太简单了，那我们来解析一下，<{=．．．．(嘎嘎嘎~)

  • 有一个类Panda，Panda类有个属性是Kongfu类型的
  • 有个类Kongfu
  • 有个main方法，创建了Panda对象、Kongfu对象，将Kongfu对象的引用赋值给Panda对象的kongfu属性
    此时Panda对象就有一个到Kongfu对象的引用了，以上解析简直是听君一席话如听一席话，那我们再来图解一下，嘎嘎~
    在这里插入图片描述

上面是以堆得维度的图示，我们再来看下Region维度的引用关系，

在这里插入图片描述
上图示意：

  • 两个年轻代Region：YHR1-有两个对象Obj1、Obj2; YHR2 -有一个对象Obj1
  • 两个老年代Region：OHR1 - 有一个对象Obj2、OHR2 - 有一个对象Obj1
  • Obj1_YHR1.field1 = obj1_YHR2 - 年轻代YHR1 中 Obj1 对象 中 field1属性引用 年轻代YHR2中Obj1对象
  • Obj1_YHR1.field2 = obj2_OHR1 - 年轻代YHR1 中 Obj1 对象 中 field2属性引用 老年代代OHR1中Obj2对象
  • Obj1_OHR2.field1 = obj2_OHR1 - 老年代OHR1 中 Obj1 对象 中 field1属性引用 老年代OHR1中Obj2对象
  • Obj2_OHR1.field1 = obj2_YHR1 - 老年代OHR1 中 Obj2 对象 中 field1属性引用 年轻代YHR1中Obj2对象
  • Obj2_OHR1.field2 = obj1_YHR2 - 老年代OHR1 中 Obj2 对象 中 field2属性引用 年轻代YHR2中Obj1对象
  • Obj2_OHR1.field3 = obj1_OHR2 - 老年代OHR1 中 Obj2 对象 中 field3属性引用 老年代OHR2中Obj1对象
    还是看图说话吧：
    在这里插入图片描述
    现在已经知道啦引用的概念，代间引用的概念~
    下面我们来康康RSet是怎么记录这种引用关系的呢~

RSet 采用的是Point In的方式记录引用，Point In就是向里指嘛，就是谁指向了我，如上面的代码小例，Panda对象引用Kongfu对象，那么Kongfu对象所在的Region的RSet就会这个引用关系
Point In 方式有个问题，就是谁都可以引用我，如果我火了，指向我的对象越来越多，每个引用记录都得记啊，那我的RSet不爆表了吗，这个时候记录引用的额外空间的开销就太大了，

G1将RSet数据结构设置成动态变化的，有三种结构：

  1. 稀疏哈希表 - SparsePRT
  2. 细粒度 - PerRegionTable
  3. 粗粒度位图 - BitMap

RSet 数据结构-源码：HeapRegionRemSet.hpp

class OtherRegionsTable VALUE_OBJ_CLASS_SPEC {BitMap      _coarse_map;//粗粒度位图PerRegionTable** _fine_grain_regions;//细粒度PRTSparsePRT   _sparse_table;//稀疏哈希表
}

先补充个知识，打个提前量~
让我们先来康康卡表是啥子~~

Card Table - 卡表：

卡表就是将Region进一步划分，将Region划分为若干个物理连续的512Byte的card page - 卡页，这样每个Region就有一个卡表来映射Regin中的卡页，整堆有个global card table - 全局卡表 存储所有Region的卡表情况
这个老哥的图画的很明白，盗图如下：Heap -> Regions组成 -> Card Pages 组成

老哥的例子是：

  • Heap - 堆 大小设置为 1GB
  • 那么global card table - 全局卡表 的长度就是 1GB / 512Byte = 2097151 个
  • HR - Heap Region - 每个Region大小设置为 1MB
  • 那么每个Region 的卡表长度就是 1MB / 512Byte = 2048 个
  • 没毛病~
    在这里插入图片描述

回到正文，康康RSet都存储了啥子~

哈希表：默认长度是4

 key  - region address  引用对象所在Region的地址value - card page index array - 引用对象所在Region中卡表索引值数组，

key - 存储到Region级别的，我得知道哪个Region引用了我啊
value - card 级别的，我得知道引用我得对象在Region中具体那个位置啊
没毛病啊~

结构定义-源码：SparsePRTEntry

  RegionIdx_t _region_ind;int         _next_index;card_elem_t _cards[card_array_alignment];

像哈希表中添加引用 - 源码：SparsePRT

bool RSHashTable::add_card(RegionIdx_t region_ind, CardIdx_t card_index) {//根据regionId获取SparsePRTEntrySparsePRTEntry* e = entry_for_region_ind_create(region_ind);assert(e != NULL && e->r_ind() == region_ind,"Postcondition of call above.");//添加卡表索引到SparsePRTEntrySparsePRTEntry::AddCardResult res = e->add_card(card_index);if (res == SparsePRTEntry::added) _occupied_cards++;
#if SPARSE_PRT_VERBOSEgclog_or_tty->print_cr("       after add_card[%d]: valid-cards = %d.",pointer_delta(e, _entries, SparsePRTEntry::size()),e->num_valid_cards());
#endifassert(e->num_valid_cards() > 0, "Postcondition");return res != SparsePRTEntry::overflow;
}

这个老哥的图画的也不错~
在这里插入图片描述panda举个更接地气的示例吧，看图说话：

在这里插入图片描述

  • B、C、D 分区中的对象b、c、d都引用了A分区中的a对象
  • Point In方式记录，所以Region A 中的RSet会记录这个3个引用情况
  • key分别记录 B、C、D 分区地址
  • value 分别记录b、c、d对象所在卡页对应卡表的index
  • c对象比较大，占3个card page,所以value是数组类型，存放index的值

引出下面的结构前先来思考一个问题：
稀疏哈希表的结构好像挺好，引用对象在哪个分区，分区中哪个card上，都记录上了，为什么还要设计细粒度、粗粒度PRT结构呢？？

我们以上图a对象所在Region A 的RSet为例：
当前a对象有3个引用，RSet记录情况为：

  • region B-> [1]
  • region D-> [122]
  • region C -> [2544,2545,2546]

一个整型占4Byte，当前RSet开销已经>32Byte，当引用逐渐增多，RSet占用的内存空间就太大了，要知道RSet并不是对象本身的数据，开销太大得不偿失了。。

在这里插入图片描述

细粒度PerRegionTable：

基于上面情况的考虑，G1将稀疏哈希表的默认长度设置为4，
当引用Region数超过4个时，就会进行粒度降级（panda自造名称，意会即可，嘎嘎~），什么意思呢？
就是哈希表不是存索引值来找对应的card吗，我们现在用更小的单位来映射card，
位图来映射卡表，
位图很好理解，位-Bit，最小单位，只有0和1，位图就是用0和1来代表一些信息，

位图来映射卡表就是:

  • 一个Bit代表一个card(512Byte) , 8Bit = Byte ，你看看，1:4096的比例
  • 0代表这个卡表中对象没有引用
  • 1代表有引用
  • 中心思想就是用更小的空间来代表card中对象应用情况

还是看图说话吧，一目了然：
在这里插入图片描述

好，道理都懂了，康康PRT具体咋存的吧：

结构定义-源码：PerRegionTable

HeapRegion*     _hr;//Heap Region指针CHeapBitMap     _bm; //CHeap 位图，每一位映射Region中一个cardjint            _occupied;//引用数量PerRegionTable* _next;PerRegionTable* _prev;PerRegionTable * _collision_list_next;static PerRegionTable* volatile _free_list;

向PRT中添加引用 - 关键源码：

void add_reference_work(OopOrNarrowOopStar from, bool par) {//获取HeapRegionHeapRegion* loc_hr = hr();if (loc_hr->is_in_reserved_raw(from)) {size_t hw_offset = pointer_delta((HeapWord*)from, loc_hr->bottom());//获取卡表索引CardIdx_t from_card = (CardIdx_t)hw_offset >> (CardTableModRefBS::card_shift - LogHeapWordSize);assert(0 <= from_card && (size_t)from_card < HeapRegion::CardsPerRegion,"Must be in range.");//添加卡表工作add_card_work(from_card, par);}}

add_card_work：源码分析

  void add_card_work(CardIdx_t from_card, bool par) {if (!_bm.at(from_card)) {//此时传的是trueif (par) {// 将卡表索引值对应位图中值设置为1、代表有引用if (_bm.par_at_put(from_card, 1)) {Atomic::inc(&_occupied);}} else {_bm.at_put(from_card, 1);_occupied++;}}}

这位老哥的图仅做参考吧，中心思想是没毛病的：

  • 一个Region一个PRT
  • PRT里面存放位图
  • 被引用Region的RSet存放引用对象所在Region地址和PRT位图
  • 多个引用放到数组里

在这里插入图片描述
大佬给了个概括图，也不错：
在这里插入图片描述

我们来举例说明吧，还是以上面a 、b 、c、d 对象的引用为例：

Region A 的RSet 存储情况就是：

  • region B-> bitmap （01000…）
  • region D-> bitmap (000…1000…)
  • region C -> bitmap (000…111000…)
  • 用位图的1代表这个Region的这个card里有对象引用了我的Region中对象

粗粒度PerRegionTable：

上面细粒度PerRegionTable看上去还不赖，
但是对于火爆对象来说还不行，
太多Region中都有对象不断引用我，那我的PRT记录数一直飙升也扛不住啊，于是乎，G1设置了阈值，达到阈值时继续粒度降级，

  • 这个时候位图的0和1不再代表card了
  • 粒度放粗，位图代表Region了
  • 1代表这个Region中有对象引用了我
  • 所以叫粗粒度PerRegionTable

结构定义-源码：OtherRegionsTable

class OtherRegionsTable {CHeapBitMap _coarse_map;
}

添加粗粒度位图添加引用 - 源码：OtherRegionsTable

  // Used in the sequential case.void add_reference(OopOrNarrowOopStar from) {_other_regions.add_reference(from, 0);}

对于上图a对象来说:

  • RSet记录一张位图信息：
  • 示例：（000100100001）
  • 位图中三个1分表代表RegionB,RegionC,RegionD引用了RegionA

总结：看图说话
在这里插入图片描述

口说无凭，康康源码吧：

添加引用-关键-源码

panda.kongfu = kongfu
panda对象引用kongfu对象
要在panda对象所在Region的Rset添加一条引用记录

//添加引用方法
void OtherRegionsTable::add_reference(OopOrNarrowOopStar from, uint tid) {// 如果是粗粒度，直接返回if (_coarse_map.at(from_hrm_ind)) {assert(contains_reference(from), "We just found " PTR_FORMAT " in the Coarse table", p2i(from));return;}// 不是粗粒度的话，先看看是不是细粒度PRTsize_t ind = from_hrm_ind & _mod_max_fine_entries_mask;//获取细粒度PRTPerRegionTable* prt = find_region_table(ind, from_hr);//没有细粒度PRTif (prt == NULL) {//上锁，防止并发情况多线程同时访问RSet，MutexLockerEx x(_m, Mutex::_no_safepoint_check_flag);// 再次确认有没有细粒度PRT、针对并发情况，万一有其它线程这个时候将RSet数据结构转换了呢prt = find_region_table(ind, from_hr);//还为空，就说明当前还满足稀疏哈希表结构if (prt == NULL) {//拿对象所在card的索引值CardIdx_t card_index = card_within_region(from, from_hr);//像稀疏哈希表添加引用记录（key：region address ,value : card index）,添加成功，返回if (_sparse_table.add_card(from_hrm_ind, card_index)) {assert(contains_reference_locked(from), "We just added " PTR_FORMAT " to the Sparse table", p2i(from));return;}//上一步没返回，说明有事情发生//上一步稀疏哈希表失败了，那就看细粒度PRT还能用不//判断细粒度PRT是否达到了阈值if (_n_fine_entries == _max_fine_entries) {//达到阈值了，不能用了，整个表干掉prt = delete_region_table();//重新初始化prt->init(from_hr, false /* clear_links_to_all_list */);} else {//没有细粒度PRT呢，那就申请一个细粒度PRTprt = PerRegionTable::alloc(from_hr);link_to_all(prt);}//程序走到这说明哈希表已经满了，我们已经申请了一个细粒度PRT//那我们要将哈希表引用信息添迁移到细粒度PRT，RSet结构变了，数据不能丢啊// 1、获取稀疏哈希表SparsePRTEntry *sprt_entry = _sparse_table.get_entry(from_hrm_ind);assert(sprt_entry != NULL, "There should have been an entry");//2、遍历稀疏哈希表，将引用信息添加到细粒度PRT中for (int i = 0; i < sprt_entry->num_valid_cards(); i++) {CardIdx_t c = sprt_entry->card(i);prt->add_card(c);}// 哈希表没用了，可以干掉了bool res = _sparse_table.delete_entry(from_hrm_ind);assert(res, "It should have been there.");}assert(prt != NULL && prt->hr() == from_hr, "consequence");}//以上，数据结构转换完毕，将本次新增引用记录添加到细粒度PRTprt->add_reference(from);//断言说：我们刚刚把引用添加到PRT中啦。。。<{=．．．．(嘎~嘎~嘎~)assert(contains_reference(from), "We just added " PTR_FORMAT " to the PRT (%d)", p2i(from), prt->contains_reference(from));
}

源码步骤总结：

  • 当我们添加一个引用panda.kongfu = new Kongfu()时，G1会调这个方法add_reference来添加引用关系到RSet中

  • add_reference方法体:

    • 1、 _coarse_map.at(from_hrm_ind) 粗粒度PRT命中，则return

    • prt = find_region_table 获取细粒度prt (包含加锁，再次获取prt)

    • 2、 (prt == NULL) 细粒度PRT为空，则按稀疏哈希表处理

      • card_index = from_card - from_hr_bot_card_index; 获取卡表索引（引用对象所在Region中卡表的索引）
      • add_card(from_hrm_ind, card_index) 添加引用记录到哈希表
        • 添加成功 return
        • 添加失败 打印 sparse table entry overflow 哈希表已经满了，溢出啦。。

    • 3、上面还没return，说明粗粒度PRT、哈希表结构都指不上了，还得细粒度PRT上，_n_fine_entries == _max_fine_entries先判断细粒度PRT是否达到阈值了

      • 是 delete_region_table() 干掉细粒度PRT，init重新初始化
      • 否 alloc(from_hr) 申请一个细粒度PRT

    • 4、数据迁移，将哈希表中引用信息 -> 细粒度PRT

      • *sprt_entry = _sparse_table.get_entry(from_hrm_ind) 获取哈希表
      • 循环哈希表，将引用数据添加到PRTprt->add_card(c);
      • delete_entry(from_hrm_ind) 删除哈希表

    • 5、prt->add_reference(from);添加本次引用到PRT

粗粒度PRT -> 细粒度PRT -> 哈希表 -> 细粒度PRT

end by 2021-11-21 2:05
谁不睡呀，我不睡，我是秃头小宝贝~

这篇关于Panda 白话 - G1垃圾收集器 之 RSet(Remembed Set)源码解读的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/419091。

相关文章

MySQL中时区参数time_zone解读

MySQL中时区参数time_zone解读

《MySQL中时区参数time_zone解读》MySQL时区参数time_zone用于控制系统函数和字段的DEFAULTCURRENT_TIMESTAMP属性,修改时区可能会影响timestamp类型... 目录前言1.时区参数影响2.如何设置3.字段类型选择总结前言mysql 时区参数 time_zon
阅读更多...
MySQL中的锁和MVCC机制解读

MySQL中的锁和MVCC机制解读

《MySQL中的锁和MVCC机制解读》MySQL事务、锁和MVCC机制是确保数据库操作原子性、一致性和隔离性的关键,事务必须遵循ACID原则,锁的类型包括表级锁、行级锁和意向锁,MVCC通过非锁定读和... 目录mysql的锁和MVCC机制事务的概念与ACID特性锁的类型及其工作机制锁的粒度与性能影响多版本
阅读更多...
Redis过期键删除策略解读

Redis过期键删除策略解读

《Redis过期键删除策略解读》Redis通过惰性删除策略和定期删除策略来管理过期键,惰性删除策略在键被访问时检查是否过期并删除,节省CPU开销但可能导致过期键滞留,定期删除策略定期扫描并删除过期键,... 目录1.Redis使用两种不同的策略来删除过期键，分别是惰性删除策略和定期删除策略1.1惰性删除策略
阅读更多...
Redis与缓存解读

Redis与缓存解读

《Redis与缓存解读》文章介绍了Redis作为缓存层的优势和缺点,并分析了六种缓存更新策略,包括超时剔除、先删缓存再更新数据库、旁路缓存、先更新数据库再删缓存、先更新数据库再更新缓存、读写穿透和异步... 目录缓存缓存优缺点缓存更新策略超时剔除先删缓存再更新数据库旁路缓存(先更新数据库，再删缓存）先更新数
阅读更多...
Java汇编源码如何查看环境搭建

Java汇编源码如何查看环境搭建

《Java汇编源码如何查看环境搭建》：本文主要介绍如何在IntelliJIDEA开发环境中搭建字节码和汇编环境,以便更好地进行代码调优和JVM学习,首先,介绍了如何配置IntelliJIDEA以方... 目录一、简介二、在IDEA开发环境中搭建汇编环境2.1 在IDEA中搭建字节码查看环境2.1.1 搭建步
阅读更多...
C#反射编程之GetConstructor()方法解读

C#反射编程之GetConstructor()方法解读

《C#反射编程之GetConstructor()方法解读》C#中Type类的GetConstructor()方法用于获取指定类型的构造函数,该方法有多个重载版本,可以根据不同的参数获取不同特性的构造函... 目录C# GetConstructor()方法有4个重载以GetConstructor(Type[]
阅读更多...
JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来，一站式有声阅读平台听书系统 🌟&nbsp;开篇：遇见未来，从“智听”开始 在这个快节奏的时代，你是否渴望在忙碌的间隙，找到一片属于自己的宁静角落？是否梦想着能随时随地，沉浸在知识的海洋，或是故事的奇幻世界里？今天，就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统，它正悄悄改变着我们的阅读方式，让未来触手可及！ 📚&nbsp;第一站：海量资源，应有尽有 走进“智听
阅读更多...
MCU7.keil中build产生的hex文件解读

MCU7.keil中build产生的hex文件解读

1.hex文件大致解读 闲来无事,查看了MCU6.用keil新建项目的hex文件 用FlexHex打开 给我的第一印象是:经过软件的解释之后,发现这些数据排列地十分整齐 :02000F0080FE71:03000000020003F8:0C000300787FE4F6D8FD75810702000F3D:00000001FF 把解释后的数据当作十六进制来观察 1.每一行数据
阅读更多...
Java ArrayList扩容机制 （源码解读）

Java ArrayList扩容机制 （源码解读）

结论：初始长度为10，若所需长度小于1.5倍原长度，则按照1.5倍扩容。若不够用则按照所需长度扩容。 一. 明确类内部重要变量含义         1：数组默认长度         2:这是一个共享的空数组实例，用于明确创建长度为0时的ArrayList ，比如通过 new ArrayList<>(0)，ArrayList 内部的数组 elementData 会指向这个 EMPTY_EL
阅读更多...
如何在Visual Studio中调试.NET源码

如何在Visual Studio中调试.NET源码

今天偶然在看别人代码时，发现在他的代码里使用了Any判断List<T>是否为空。 我一般的做法是先判断是否为null，再判断Count。 看了一下Count的源码如下： 1 [__DynamicallyInvokable]2 public int Count3 {4 [__DynamicallyInvokable]5 get
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2