《JVM G1源码分析和调优》 —2.3 卡表和位图

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华章计算机 发表于 2019/12/20 13:09:26 2019/12/20
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《JVM G1源码分析和调优》 一书中第2章,第2.3节,作者是彭成寒。

2.3 卡表和位图

卡表(CardTable)在CMS中是最常见的概念之一,G1中不仅保留了这个概念,还引入了RSet。卡表到底是一个什么东西?

GC最早引入卡表的目的是为了对内存的引用关系做标记,从而根据引用关系快速遍历活跃对象。举个简单的例子,有两个分区,假设分区大小都为1MB,分别为A和B。如果A中有一个对象objA,B中有一个对象objB,且objA.field = objB,那么这两个分区就有引用关系了,但是如果我们想找到分区A,要如何引用分区B?做法有两种:

遍历整个分区A,一个字一个字的移动(为什么以字为单位?原因是JVM中对象会对齐,所以不需要按字节移动),然后查看内存里面的值到底是不是指向B,这种方法效率太低,可以优化为一个对象一个对象地移动(这里涉及JVM如何识别对象,以及如何区分指针和立即数),但效率还是太低。

借助额外的数据结构描述这种引用关系,例如使用类似位图(bitmap)的方法,记录A和B的内存块之间的引用关系,用一个位来描述一个字,假设在32位机器上(一个字为32位),需要32KB(32KB×32 = 1M)的空间来描述一个分区。那么我们就可以在这个对象ObjA所在分区A里面添加一个额外的指针,这个指针指向另外一个分区B的位图,如果我们可以把对象ObjA和指针关系进行映射,那么当访问ObjA的时候,顺便访问这个额外的指针,从这个指针指向的位图就能找到被ObjA引用的分区B对应的内存块。通常我们只需要判定位图里面对应的位是否有1,有的话则认为发生了引用。

以位为粒度的位图能准确描述每一个字的引用关系,但是一个位通常包含的信息太少,只能描述2个状态:引用还是未引用。实际应用中JVM在垃圾回收的时候需要更多的状态,如果增加至一个字节来描述状态,则位图需要256KB的空间,这个数字太大,开销占了25%。所以一个可能的做法位图不再描述一个字,而是一个区域,JVM选择512字节为单位,即用一个字节描述512字节的引用关系。选择一个区域除了空间利用率的问题之外,实际上还有现实的意义。我们知道Java对象实际上不是一个字能描述的(有一个参数可以控制对象最小对齐的大小,默认是8字节,实际上Java在JVM中还有一些附加信息,所以对齐后最小的Java对象是16字节),很多Java对象可能是几十个字节或者几百个字节,所以用一个字节描述一个区域是有意义的。但是我没有找到512的来源,为什么512效果最好?没有相应的数据来支持这个数字,而且这个值不可以配置,不能修改,但是有理由相信512字节的区域是为了节约内存额外开销。按照这个值,1MB的内存只需要2KB的额外空间就能描述引用关系。这又带来另一个问题,就是512字节里面的内存可能被引用多次,所以这是一个粗略的关系描述,那么在使用的时候需要遍历这512字节。

再举一个例子,假设有两个对象B、C都在这512字节的区域内。为了方便处理,记录对象引用关系的时候,都使用对象的起始位置,然后用这个地址和512对齐,因此B和C对象的卡表指针都指向这一个卡表的位置。那么对于引用处理也有可有两种处理方法:

处理的时候会以堆分区为处理单位,遍历整个堆分区,在遍历的时候,每次都会以对象大小为步长,结合卡表,如果该卡表中对应的位置被设置,则说明对象和其他分区的对象发生了引用。具体内容在后文中介绍Refine的时候还会详细介绍。

处理的时候借助于额外的数据结构,找到真正对象的位置,而不需要从头开始遍历。在后文的并发标记处理时就使用了这种方法,用于找到第一个对象的起始位置。

在G1除了512字节粒度的卡表之外,还有bitMap,例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多,例如还可以描述内存的分配情况。

G1在混合收集算法中用到了并发标记。在并发标记的时候使用了bitMap来描述对象的分配情况。例如1MB的分区可以用16KB(16KB×ObjectAlignmentInBytes×8 =

1MB)来描述,即16KB额外的空间。其中ObjectAlignmentInBytes是8字节,指的是对象对齐,第二个8是指一个字节有8位。即每一个位可以描述64位。例如一个对象长度对齐之后为24字节,理论上它占用3个位来描述这个24字节已被使用了,实际上并不需要,在标记的时候只需要标记这3个位中的第一个位,再结合堆分区对象的大小信息就能准确找出。其最主要的目的是为了效率,标记一个位和标记3个位相比能节约不少时间,如果对象很大,则更划算。这些都是源码的实现细节,大家在阅读源码时需要细细斟酌。


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