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2.新一代垃圾回收器：G1详解
3.G1垃圾回收器-Card Table & Rset
4.JVM技术专题 深入理解G1垃圾收集器的垃g垃原理和运行机制「原理分析篇」
5.Java垃圾回收GC 算法实现：G1算法详解
6.JVM总结（十一）：G1分代回收原理深度图解：为什么回收性能比传统GC更好
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G1垃圾回收器，作为JDK7中加入JVM并在JDK9中成为默认的圾回圾垃圾收集器，其设计旨在实现可预测的收器收器停顿时间模型。相较于CMS，源码源码G1具有以下特点和优点：
1. **基于Region的多少内存布局**：G1将Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），这允许收集器针对堆中的垃g垃sia源码不同部分采用不同的策略。这种设计使得G1能够有效地进行局部收集，圾回圾并实现垃圾收集的收器收器可预测停顿时间。
2. **可预测的源码源码停顿时间模型**：通过优先处理价值（回收所获得的空间大小以及回收所需时间）最高的Region，G1能够在指定时间内（通过参数-XX：MaxGCPauseMillis设置）实现垃圾收集，多少从而确保程序运行的垃g垃流畅性。
3. **基于标记-整理算法与标记-复制算法的圾回圾结合**：G1在整体上采用了分代的思想，但从局部来看，收器收器其基于标记-整理算法实现。源码源码这使得G1在处理不同类型的多少对象时能够更加高效。
4. **跨Region引用管理**：通过维护记忆集，G1解决了不同Region之间引用对象的问题。虽然这增加了内存占用，但通过合理管理，G1仍然能够有效地处理跨Region的引用关系。
5. **并发回收与新对象分配**：G1在回收过程中为并发分配新对象设计了TAMS（Top at Mark Start）指针，这使得回收与新对象创建之间能够更平滑地交互，避免了因内存分配速度过快而导致的Full GC问题。
6. **性能与内存占用平衡**：虽然G1提供了更可预测的停顿时间和更灵活的内存布局，但其内存占用（Footprint）和额外执行负载（Overload）相对CMS来说较高。这使得在小内存应用上CMS可能表现更优，但在大内存应用中，G1的性能优势更为明显。
综上所述，G1垃圾回收器通过其独特的设计，为Java应用程序提供了一种实现更可预测的垃圾收集停顿时间的解决方案。在选择垃圾回收器时，开发者应考虑应用程序的内存需求、性能目标以及对停顿时间的敏感度。尽管G1在内存管理和性能方面具有挑战，但它提供了在大内存应用中实现高效垃圾收集的途径。
新一代垃圾回收器：G1详解
新一代垃圾回收器：G1详解
在了解G1收集器之前，需要回顾一下Java的GC（Garbage Collector）系统以及各种GC算法和收集器的历史。在堆内存中，对象由GC负责管理，以确保内存使用效率和程序稳定性。当程序创建新对象后，这些对象会被存储在堆中。然而，堆内存大小有限，因此需要GC在适当时候释放不再使用的对象占用的内存。
对象的枪神本港台源码新建后，会存储在堆中。Java中的GC在背后默默帮助我们释放内存，确保程序运行效率。对象分为活对象和死对象，活对象能被GC Root引用到，死对象则不能。
GC Root是在运行时方法区中栈中的本地变量表中引用堆中对象的对象，能被GC Root引用的对象被认为是活对象。
在理解了GC的基础后，我们能更好地了解各种GC收集器和算法。古典时代有Serial和Parallel收集器，中古时代有CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器，现代时代出现了G1收集器。
G1收集器的设计目标是为了适应大规模堆内存和追求高性能。它摒弃了传统堆内存结构，采用分代技术，将堆划分为多个Region，实现并行和并发垃圾回收。
G1收集器具有以下特点：并行和并发，适应大规模堆内存，提供预测式暂停时间，以及智能分区技术，确保低延迟和高吞吐量。
在G1收集器中，堆内存被划分为多个Region，每个Region大小默认为堆内存/。当Region被标记为可回收时，G1收集器会检查是否有其他Region引用该对象，如果有引用，则会进行进一步的扫描，确保正确回收对象。
G1收集器通过使用Dirty Card Queue和Remember Set（RSet）来跟踪对象引用，确保在并发环境中正确标记和回收对象。在赋值操作时，G1收集器会更新RSet，将对象所在的entry添加到引用对象的RSet中，以避免并发写入问题。
G1收集器的工作流程包括标记和回收阶段，通过三色标记算法在并发阶段标记所有可达对象，并在后续阶段清除不可达对象。
三色标记算法中，对象初始状态为白色，随后变为灰色，表示正在被扫描。黑色表示已经被扫描完成及其引用的对象也已完成扫描。此算法确保了在并发环境下正确地标记和回收对象，linux装mysql源码包避免了遗漏。
G1收集器通过预测性暂停时间、并行和并发机制以及智能分区技术，实现了高效率和低延迟的垃圾回收，为大型应用提供稳定且高效的内存管理。
G1垃圾回收器-Card Table & Rset
原文地址
Card Table是什么
在G1 堆中，存在一个CardTable的数据，CardTable 是由元素为1B的数组来实现的，数组里的元素称之为卡片/卡页（Page）。这个CardTable会映射到整个堆的空间，每个卡片会对应堆中的B空间。
如下图所示，在一个大小为1 GB的堆下，那么CardTable的长度为 (1GB / B)；每个Region 大小为1 MB，每个Region都会对应个Card Page。
那么查找一个对象所在的CardPage只需要简单的计算就可以得出：
Card Table & RSet
介绍完了CardTable，下面说说G1中RSet和CardTable如何配合工作。
每个区域中都有一个RSet，通过hash表实现，这个hash表的key是引用本区域的其他区域的地址，value是一个数组，数组的元素是引用方的对象所对应的Card Page在Card Table中的下标。
如下图所示，区域B中的对象b引用了区域A中的对象a，这个引用关系跨了两个区域。b对象所在的CardPage为，在区域A的RSet中，以区域B的地址作为key，b对象所在CardPage下标为value记录了这个引用关系，这样就完成了这个跨区域引用的记录。
不过这个CardTable的粒度有点粗，毕竟一个CardPage有B，在一个CardPage内可能会存在多个对象。所以在扫描标记时，需要扫描RSet中关联的整个CardPage。
JVM技术专题 深入理解G1垃圾收集器的原理和运行机制「原理分析篇」
垃圾回收，简而言之，就是回收内存中不再使用的对象。
在了解G1收集器之前，我们需要明确垃圾回收的概念。G1收集器（垃圾优先收集器）的目的是为了缩短处理超大堆（大于4GB）时产生的停顿时间。相较于CMS，G1的优势在于降低了内存碎片的产生率。
要开启G1收集器，可以使用参数：-XX:+UseG1GC。
年，硬盘锁易语言源码G1在JDK1.7u4中首次可用。Oracle官方计划在JDK9中将G1变为默认的垃圾收集器，以替代CMS。Oracle之所以极力推荐G1，是因为它具有以下优点：
1. 简单可行的性能调优：开发者只需声明以下参数即可进行调优：
-XX:+UseG1GC -Xmxg -XX:MaxGCPauseMillis=
2. G1将新生代和老年代的物理空间划分取消，使用Region将堆划分为若干个区域，属于分代收集器。如果一个H区装不下一个巨型对象，G1会寻找连续的H分区来存储。
3. 在Java 8中，持久代也移动到了普通的堆内存空间中，改为元空间。
对象分配策略分为三个阶段，具体介绍如下：
G1 Young GC：主要对Eden区进行GC，在Eden空间耗尽时触发。
G1 Mixed GC：不仅进行正常的新生代垃圾收集，同时也回收部分后台扫描线程标记的老年代分区。
全局并发标记：进行Mixed GC之前，会先进行global concurrent marking（全局并发标记），分为五个步骤：初始标记、根区域扫描、并发标记、最终标记、清除垃圾。
三色标记算法：描述追踪式回收器的一种方法，利用它可以推演回收器的正确性。将对象分为三种类型，并按照特定步骤进行扫描。
调优实践方面，可以调整MaxGCPauseMillis、G1HeapRegionSize、ParallelGCThreads、ConcGCThreads、InitiatingHeapOccupancyPercent等参数进行优化。
避免使用-Xmn选项或-XX:NewRatio等其他相关选项显式设置年轻代大小，以免覆盖暂停时间目标。
在某些情况下，G1会触发Full GC，使用Serial收集器进行垃圾清理，GC暂停时间将达到秒级别。解决Full GC的方法包括：增加堆大小、调整周期、避免分配大量巨型对象等。
Java垃圾回收GC 算法实现：G1算法详解
G1 – Garbage First(垃圾优先算法)
主要目标为将停顿时间与分布预期化与可配置化，作为一款软实时垃圾收集器，可设置停顿时间指标，数独游戏设计源码如任意1秒内停顿不得超过5毫秒。通过将堆划分为多个小堆区，实现增量式收集，每次只处理部分小堆区。并发阶段估算存活对象数，以垃圾最多的小堆区优先收集。为了启用G1收集器，使用命令行参数。
在初始的fully-young模式下，未执行过并发阶段，仅年轻代堆区中的存活对象被复制到存活区。复制过程称为转移，与年轻代收集器类似。并发标记通过快照方式标记存活对象，用于回收集选择。阶段包括初始标记、根区域扫描、并发标记、再次标记与清理，其中初始标记与清理阶段会暂停应用线程。并发标记与其他阶段可并发执行，减少停顿时间。
G1收集器通过多个专用worker线程执行最繁重的GC任务。在转移暂停期间，执行一些琐碎活动。日志描述了worker线程的行为。
并发标记阶段，通过对象存活信息构建小堆区的存活状态，选择回收集。阶段分为初始标记、根区域扫描、并发标记、再次标记与清理。初始标记阶段标记直接可达对象，根区域扫描标记可达存活对象，并发标记遍历对象图并标记可达对象，再次标记阶段短暂停顿完成标记过程，清理阶段进行额外清理工作。并发标记可减少停顿时间。
G1收集器的转移暂停分为纯年轻代模式与混合模式。纯年轻代模式中，年轻代与部分老年代小堆区被清理。混合模式在并发标记后，清理年轻代与一部分老年代区域，基于规则与历史数据决定启动时机与具体数字与顺序。在混合模式下，G1使用Remembered Sets支持小堆区独立回收，记录外部指向本区的引用，以确定存活性。
Remembered Sets记录了从外部指向小堆区的引用，作为附加GC根。在并发标记过程中，老年代中的垃圾对象被忽略，即使有外部引用指向他们。G1收集器的转移暂停包括纯年轻代模式与混合模式，混合模式下通过Remembered Sets支持小堆区独立回收。日志描述了不同模式下的行为与具体操作。
总结，G1垃圾收集器为HotSpot中的先进产品级垃圾收集器，适用于大内存、低延迟场景。通过多个阶段与混合模式，实现高效回收与预期停顿时间。G1收集器通过初始标记、根区域扫描、并发标记、再次标记与清理阶段，实现垃圾收集与低停顿时间。Remembered Sets用于支持小堆区独立回收，减少并发标记与转移暂停时间。选择G1收集器时，需考虑系统特性与性能需求。通过实践与调整，可实现最佳性能与效率。
JVM总结（十一）：G1分代回收原理深度图解：为什么回收性能比传统GC更好
前文回顾
上篇文章中我们探讨了G1垃圾回收器的设计理念，它将内存划分为多个小的Region，新生代与老年代分别对应一些Region，目标是在尽量短的停顿时间内回收最多对象，以达到预设的系统停顿时间目标。
接下来，我们将深入解析G1垃圾回收器的工作流程，从对象在内存中的分配到触发垃圾回收的机制，为大家提供一个更直观的了解。
如何设定G1对应的内存大小
G1的内存大小默认由JVM自动计算和设置。我们可以通过“-Xms”和“-Xmx”参数来指定堆内存的大小。一旦使用G1垃圾回收器，可以通过“-XX:+UseG1GC”参数来指定，此时JVM会用堆内存大小除以来计算Region的数量，每个Region的大小必须为2的倍数，如1MB、2MB、4MB等。
举例来说，如果堆大小为4G，即MB，则除以个Region，每个Region的大小为2MB。默认情况下，JVM会自动计算，通常无需手动调整。
手动方式下，可以通过“-XX:G1HeapRegionSize”参数来指定每个Region的大小。同时，可以通过“-XX:G1NewSizePercent”和“-XX:G1MaxNewSizePercent”参数来调整新生代在堆内存中的初始占比及其最大占比。
新生代与Eden、Survivor概念
新生代在G1中同样存在Eden和Survivor的概念。通过“-XX:SurvivorRatio=8”的参数，可以区分新生代中的Eden与Survivor区域。初始时，新生代的Region数量可能为个，其中个属于Eden，每个Survivor各占个Region。
随着对象在Eden中的分配，新生代的Region会不断增多，Eden和Survivor区域也会相应扩大。
G1的新生代垃圾回收
G1的新生代垃圾回收机制与传统GC相似，但其目标是在控制停顿时间的同时实现高效回收。当Eden区域中的对象数量达到堆内存%的阈值时，触发新生代GC。
此时，G1使用复制算法进行垃圾回收，将存活对象从Eden复制到Survivor区域，同时回收Eden区域的垃圾对象。G1还可以通过“-XX:MaxGCPauseMills”参数来设定最大停顿时间，最多ms，通过追踪每个Region的回收时间和回收对象数来选择最优的回收策略。
对象进入老年代
默认情况下，新生代最多占据堆内存的%，因此老年代最多可以占据%的Region，大约为个左右的Region。这意味着大部分对象将在新生代中被回收，而只有少数大对象或长时间存活的对象会被移动到老年代。
大对象Region
在G1中，对于超过一个Region大小%的大对象，如每个Region为2MB时，超过1MB的对象会被放入大对象专用的Region中，而不是直接进入老年代。这样可以更有效地管理内存使用，避免大对象对老年代的影响。
G1收集器原理与分析
G1收集器是一种低延迟服务器端垃圾收集器，旨在取代CMS收集器，解决大内存应用中GC暂停时间过长的问题，并提供预期的GC暂停时间。G1将内存划分为多个大小相等的region，包括年轻代和老年代，通过统计模型计算出回收收益最高且开销不超过指定GC暂停时间的若干region，使用复制算法回收这些region。相比于CMS收集器，G1在大内存应用中表现更佳，特别适用于需要大内存同时限制GC暂停时间的应用场景。
G1收集器可以分为两大部分：Evacuation和Mixed GC。Evacuation阶段为全暂停过程，负责将部分region中的存活对象复制到空region中，回收原本的region空间。Evacuation阶段可以自由选择任意多个region独立收集形成收集集合（collection set，简称CSet），依赖per-region remembered set（简称RSet）实现。Mixed GC是STW（Stop The World）模式，负责收集部分老年代region，如果在Mixed GC期间老年代被占用完，JVM会采用Serial Old（Full GC）收集器来收集整个Heap。老年代region的回收完全依赖于Mixed GC。
使用G1收集器的场景为需要大内存同时限制GC暂停时间的应用，6G内存以上并且要求GC停顿时间稳定小于ms。与CMS收集器相比，G1收集器在小型堆、合适的工作负载条件下可能具有更短的暂停时间。然而，选择G1或CMS收集器也取决于工作负载特性，CMS在小堆、合适工作负载条件下表现更优。
G1收集器的停顿时间瓶颈主要在于标记-复制过程中的转移阶段的完全暂停。全局并发标记（global concurrent marking）用于标记老年代region，提供统计结果供Mixed GC使用，选取收益高的老年代region进行回收。全球并发标记基于SATB形式的并发标记，分为几个阶段，包括初始标记、并发标记和回收阶段。重要控制参数包括触发全局扫描的堆占用百分比、触发Mixed GC的空间浪费阈值以及old region进入CSet的存活对象百分比等。
G1收集器的核心概念包括region、SATB和RSet。region是G1收集器划分内存的基本单位，SATB（Snapshot-At-The-Beginning）用于保证并发GC过程的正确性，通过记录并发阶段对象的快照来避免白对象漏标的情况。RSet是空间换时间的数据结构，用于加速从不参与收集的region到参与收集的region（CSet）的引用定位。
在GC过程中，GC Roots的对象可能位于CSet里的region或非CSet里的region。通过使用RSet，当GC Roots位于CSet中时，只需遍历可达对象即可；若位于非CSet中，则通过扫描CSet里所有region的RSet，找出不参与收集的其他region对CSet中对象的引用，避免全局扫描这些不参与收集的region，显著减少了GC的工作量。
G1收集器的停顿预测模型用于实现用户定义的GC暂停时间目标，通过统计历史数据预测本次收集需要选择的region数量，尽量满足用户设定的目标停顿时间。预测模型基于衰减标准偏差理论，计算公式包括衰减均值、信赖度系数、衰减标准偏差和可信度相关系数等参数。
G1垃圾收集器(Garbage-First Garbage Collector)
G1垃圾收集器，全名Garbage-First Garbage Collector，专为多核、大型内存系统优化。目标是无论配置，均可达到低延迟与高吞吐量的平衡，适于特定类型的程序与环境。该收集器替代了CMS收集器，并默认为JDK的垃圾收集器。通过多种策略提升性能，例如并行、全局停止等。
启动G1垃圾收集器较为简单，通常无需手动设置，仅需通过命令行命令`-XX:+UseG1GC`显式开启。G1集成了分代、增量、并行及部分并发等特点，监控停顿目标，调整运行策略。
在G1中，堆内存分为年轻代与老年代，与其它收集器类似。年轻代由Eden区和Survivor区分，而老年代包含多个巨型对象区域。应用程序分配内存时倾向于Eden区，大型对象则直接进入老年代。G1注重效率，在全局停顿期间实时监控目标，优化内存回收过程。
内存管理中，G1将堆内存划分为等大小的子区域，每区域独立于堆中的其他区域。这允许内存资源的高效管理与分配，同时提供并发与局部停顿特性。应用程序在任何时刻请求内存时，内存管理器会分配空闲子区域给年轻代或老年代。
在内存回收期间，G1遵循对象转移机制，将年轻代中活跃对象复制到老年代或Survivor区，从而释放年轻代空间。整个过程在最小化停顿的前提下，通过并行化阶段执行以提高效率。与传统收集器相比，G1收集器在处理复杂内存回收时，采用了更为高效的时间管理策略。
回收周期包括年轻代阶段与空间回收阶段。在年轻代阶段，G1仅回收年轻代内存，直到堆填充至一定比例。空间回收阶段则同时处理年轻代与老年代，采用增量方法执行。两个阶段通过循环进行，共同构成G1的完整内存回收过程。其中，年轻代阶段可能包含并发标记等操作，以优化回收性能。
在G1的执行周期中，每一阶段都可能触发不同的暂停，并通过预先准备的算法优化各阶段间的转换。比如，通过并发标记与Remark减少暂停时间，并在可能的情况下，使用年轻代阶段的混合收集以提升效率。这些策略共同作用，确保程序的稳定运行与高吞吐量。
