> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://www.selinux.tech/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://www.selinux.tech/java/core/jvm-g1gc.md). # JVM G1GC * [G1GC](/java/core/jvm-g1gc.md#g1gc) * [G1GC 的相关概念](https://www.selinux.tech/java/core/pages/-Lgg9TPT_E3JM8rQqOGO#g1gc-的相关概念) * [Region](/java/core/jvm-g1gc.md#region) * [SATB](/java/core/jvm-g1gc.md#satb) * [RSet](/java/core/jvm-g1gc.md#rset) * [Pause Prediction Model](/java/core/jvm-g1gc.md#pause-prediction-model) * [GC 过程](https://www.selinux.tech/java/core/pages/-Lgg9TPT_E3JM8rQqOGO#gc-过程) * [G1 GC模式](https://www.selinux.tech/java/core/pages/-Lgg9TPT_E3JM8rQqOGO#g1-gc模式) * [GC日志](https://www.selinux.tech/java/core/pages/-Lgg9TPT_E3JM8rQqOGO#gc日志) * [Young GC日志](https://www.selinux.tech/java/core/pages/-Lgg9TPT_E3JM8rQqOGO#young-gc日志) * [global concurrent marking 日志](https://www.selinux.tech/java/core/pages/-Lgg9TPT_E3JM8rQqOGO#global-concurrent-marking-日志) 本文转载自美团技术博客 [Java Hotspot G1 GC的一些关键技术](https://tech.meituan.com/2016/09/23/g1.html) ## G1GC 的相关概念 G1 GC，全称Garbage-First Garbage Collector，通过-XX:+UseG1GC参数来启用,作为体验版随着JDK 6u14版本面世，在JDK 7u4版本发行时被正式推出，相信熟悉JVM的同学们都不会对它感到陌生。在JDK 9中，G1被提议设置为默认垃圾收集器（JEP 248）。在官网中，是这样描述G1的: > The Garbage-First (G1) collector is a server-style garbage collector, targeted for multi-processor machines with large memories. It meets garbage collection (GC) pause time goals with a high probability, while achieving high throughput. The G1 garbage collector is fully supported in Oracle JDK 7 update 4 and later releases. The G1 collector is designed for applications that: > > * Can operate concurrently with applications threads like the CMS collector. > * Compact free space without lengthy GC induced pause times. > * Need more predictable GC pause durations. > * Do not want to sacrifice a lot of throughput performance. > * Do not require a much larger Java heap. 从官网的描述中，我们知道G1是一种服务器端的垃圾收集器，应用在多处理器和大容量内存环境中，在实现高吞吐量的同时，尽可能的满足垃圾收集暂停时间的要求。它是专门针对以下应用场景设计的: * 像CMS收集器一样，能与应用程序线程并发执行. * 整理空闲空间更快。 * 需要GC停顿时间更好预测. * 不希望牺牲大量的吞吐性能。 * 不需要更大的Java Heap。 G1收集器的设计目标是取代CMS收集器，它同CMS相比，在以下方面表现的更出色: * G1是一个有整理内存过程的垃圾收集器，不会产生很多内存碎片。 * G1的Stop The World(STW)更可控，G1在停顿时间上添加了预测机制，用户可以指定期望停顿时间。 在G1的实现过程中，引入了一些新的概念，对于实现高吞吐、没有内存碎片、收集时间可控等功能起到了关键作用。下面我们就一起看一下G1中的这几个重要概念。 ### Region 传统的GC收集器将连续的内存空间划分为新生代、老年代和永久代（JDK 8去除了永久代，引入了元空间Metaspace），这种划分的特点是各代的存储地址（逻辑地址，下同）是连续的。如下图所示 ![传统gc内存布局](/files/-Lgg6Ui_3G_TeF2ks6h5) 而G1的各代存储地址是不连续的，每一代都使用了n个不连续的大小相同的Region，每个Region占有一块连续的虚拟内存地址。如下图所示: ![G1 GC 内存布局](/files/-Lgg6Uib0leITdBEU1k6) 在上图中，我们注意到还有一些Region标明了H，它代表Humongous，这表示这些Region存储的是巨大对象（humongous object，H-obj），即大小大于等于region一半的对象。H-obj有如下几个特征： * H-obj直接分配到了old gen，防止了反复拷贝移动。 * H-obj在global concurrent marking阶段的cleanup 和 full GC阶段回收. * 在分配H-obj之前先检查是否超过 initiating heap occupancy percent和the marking threshold, 如果超过的话，就启动global concurrent marking，为的是提早回收，防止 evacuation failures 和 full GC。 为了减少连续H-objs分配对GC的影响，需要把大对象变为普通的对象，建议增大Region size。 一个Region的大小可以通过参数-XX:G1HeapRegionSize设定，取值范围从1M到32M，且是2的指数。如果不设定，那么G1会根据Heap大小自动决定。相关的设置代码如下： ```cpp // share/vm/gc_implementation/g1/heapRegion.cpp // Minimum region size; we won't go lower than that. // We might want to decrease this in the future, to deal with small // heaps a bit more efficiently. #define MIN_REGION_SIZE ( 1024 * 1024 ) // Maximum region size; we don't go higher than that. There's a good // reason for having an upper bound. We don't want regions to get too // large, otherwise cleanup's effectiveness would decrease as there // will be fewer opportunities to find totally empty regions after // marking. #define MAX_REGION_SIZE ( 32 * 1024 * 1024 ) // The automatic region size calculation will try to have around this // many regions in the heap (based on the min heap size). #define TARGET_REGION_NUMBER 2048 void HeapRegion::setup_heap_region_size(size_t initial_heap_size, size_t max_heap_size) { uintx region_size = G1HeapRegionSize; if (FLAG_IS_DEFAULT(G1HeapRegionSize)) { size_t average_heap_size = (initial_heap_size + max_heap_size) / 2; region_size = MAX2(average_heap_size / TARGET_REGION_NUMBER, (uintx) MIN_REGION_SIZE); } int region_size_log = log2_long((jlong) region_size); // Recalculate the region size to make sure it's a power of // 2. This means that region_size is the largest power of 2 that's // <= what we've calculated so far. region_size = ((uintx)1 << region_size_log); // Now make sure that we don't go over or under our limits. if (region_size < MIN_REGION_SIZE) { region_size = MIN_REGION_SIZE; } else if (region_size > MAX_REGION_SIZE) { region_size = MAX_REGION_SIZE; } } ``` ### SATB 全称是Snapshot-At-The-Beginning，由字面理解，是GC开始时活着的对象的一个快照。它是通过Root Tracing得到的，作用是维持并发GC的正确性。 那么它是怎么维持并发GC的正确性的呢？根据三色标记算法，我们知道对象存在三种状态： * 白：对象没有被标记到，标记阶段结束后，会被当做垃圾回收掉。 * 灰：对象被标记了，但是它的field还没有被标记或标记完。 * 黑：对象被标记了，且它的所有field也被标记完了。 由于并发阶段的存在，Mutator和Garbage Collector线程同时对对象进行修改，就会出现白对象漏标的情况，这种情况发生的前提是： * Mutator赋予一个黑对象该白对象的引用。 * Mutator删除了所有从灰对象到该白对象的直接或者间接引用。 对于第一个条件，在并发标记阶段，如果该白对象是new出来的，并没有被灰对象持有，那么它会不会被漏标呢？Region中有两个top-at-mark-start（TAMS）指针，分别为prevTAMS和nextTAMS。在TAMS以上的对象是新分配的，这是一种隐式的标记。对于在GC时已经存在的白对象，如果它是活着的，它必然会被另一个对象引用，即条件二中的灰对象。如果灰对象到白对象的直接引用或者间接引用被替换了，或者删除了，白对象就会被漏标，从而导致被回收掉，这是非常严重的错误，所以SATB破坏了第二个条件。也就是说，一个对象的引用被替换时，可以通过write barrier 将旧引用记录下来。 ```cpp // share/vm/gc_implementation/g1/g1SATBCardTableModRefBS.hpp // This notes that we don't need to access any BarrierSet data // structures, so this can be called from a static context. template static void write_ref_field_pre_static(T* field, oop newVal) { T heap_oop = oopDesc::load_heap_oop(field); if (!oopDesc::is_null(heap_oop)) { enqueue(oopDesc::decode_heap_oop(heap_oop)); } } // share/vm/gc_implementation/g1/g1SATBCardTableModRefBS.cpp void G1SATBCardTableModRefBS::enqueue(oop pre_val) { // Nulls should have been already filtered. assert(pre_val->is_oop(true), "Error"); if (!JavaThread::satb_mark_queue_set().is_active()) return; Thread* thr = Thread::current(); if (thr->is_Java_thread()) { JavaThread* jt = (JavaThread*)thr; jt->satb_mark_queue().enqueue(pre_val); } else { MutexLockerEx x(Shared_SATB_Q_lock, Mutex::_no_safepoint_check_flag); JavaThread::satb_mark_queue_set().shared_satb_queue()->enqueue(pre_val); } } ``` SATB也是有副作用的，如果被替换的白对象就是要被收集的垃圾，这次的标记会让它躲过GC，这就是float garbage。因为SATB的做法精度比较低，所以造成的float garbage也会比较多。 ### RSet 全称是Remembered Set，是辅助GC过程的一种结构，典型的空间换时间工具，和Card Table有些类似。还有一种数据结构也是辅助GC的：Collection Set（CSet），它记录了GC要收集的Region集合，集合里的Region可以是任意年代的。在GC的时候，对于old->young和old->old的跨代对象引用，只要扫描对应的CSet中的RSet即可。 逻辑上说每个Region都有一个RSet，RSet记录了其他Region中的对象引用本Region中对象的关系，属于points-into结构（谁引用了我的对象）。而Card Table则是一种points-out（我引用了谁的对象）的结构，每个Card 覆盖一定范围的Heap（一般为512Bytes）。G1的RSet是在Card Table的基础上实现的：每个Region会记录下别的Region有指向自己的指针，并标记这些指针分别在哪些Card的范围内。 这个RSet其实是一个Hash Table，Key是别的Region的起始地址，Value是一个集合，里面的元素是Card Table的Index。 下图表示了RSet、Card和Region的关系.( [出处](http://www.infoq.com/articles/tuning-tips-G1-GC) ) ![Remembered Sets](/files/-Lgg6UidqGSAJXue8ULF) 上图中有三个Region，每个Region被分成了多个Card，在不同Region中的Card会相互引用，Region1中的Card中的对象引用了Region2中的Card中的对象，蓝色实线表示的就是points-out的关系，而在Region2的RSet中，记录了Region1的Card，即红色虚线表示的关系，这就是points-into。 而维系RSet中的引用关系靠post-write barrier和Concurrent refinement threads来维护，操作伪代码如下 ```cpp void oop_field_store(oop* field, oop new_value) { pre_write_barrier(field); // pre-write barrier: for maintaining SATB invariant *field = new_value; // the actual store post_write_barrier(field, new_value); // post-write barrier: for tracking cross-region reference } ``` post-write barrier记录了跨Region的引用更新，更新日志缓冲区则记录了那些包含更新引用的Cards。一旦缓冲区满了，Post-write barrier就停止服务了，会由Concurrent refinement threads处理这些缓冲区日志。 RSet究竟是怎么辅助GC的呢？在做YGC的时候，只需要选定young generation region的RSet作为根集，这些RSet记录了old->young的跨代引用，避免了扫描整个old generation。 而mixed gc的时候，old generation中记录了old->old的RSet，young->old的引用由扫描全部young generation region得到，这样也不用扫描全部old generation region。所以RSet的引入大大减少了GC的工作量。 ### Pause Prediction Model Pause Prediction Model 即停顿预测模型。它在G1中的作用是： > G1 uses a pause prediction model to meet a user-defined pause time target and selects the number of regions to collect based on the specified pause time target. G1 GC是一个响应时间优先的GC算法，它与CMS最大的不同是，用户可以设定整个GC过程的期望停顿时间，参数-XX:MaxGCPauseMillis指定一个G1收集过程目标停顿时间，默认值200ms，不过它不是硬性条件，只是期望值。那么G1怎么满足用户的期望呢？就需要这个停顿预测模型了。G1根据这个模型统计计算出来的历史数据来预测本次收集需要选择的Region数量，从而尽量满足用户设定的目标停顿时间。 停顿预测模型是以衰减标准偏差为理论基础实现的： ```cpp // share/vm/gc_implementation/g1/g1CollectorPolicy.hpp double get_new_prediction(TruncatedSeq* seq) { return MAX2(seq->davg() + sigma() * seq->dsd(), seq->davg() * confidence_factor(seq->num())); } ``` 在这个预测计算公式中：davg表示衰减均值，sigma()返回一个系数，表示信赖度，dsd表示衰减标准偏差，confidence\_factor表示可信度相关系数。而方法的参数TruncateSeq，顾名思义，是一个截断的序列，它只跟踪了序列中的最新的n个元素。 在G1 GC过程中，每个可测量的步骤花费的时间都会记录到TruncateSeq（继承了AbsSeq）中，用来计算衰减均值、衰减变量，衰减标准偏差等： ```cpp // src/share/vm/utilities/numberSeq.cpp void AbsSeq::add(double val) { if (_num == 0) { // if the sequence is empty, the davg is the same as the value _davg = val; // and the variance is 0 _dvariance = 0.0; } else { // otherwise, calculate both _davg = (1.0 - _alpha) * val + _alpha * _davg; double diff = val - _davg; _dvariance = (1.0 - _alpha) * diff * diff + _alpha * _dvariance; } } ``` 比如要预测一次GC过程中，RSet的更新时间，这个操作主要是将Dirty Card加入到RSet中，具体原理参考前面的RSet。每个Dirty Card的时间花费通过\_cost\_per\_card\_ms\_seq来记录，具体预测代码如下： ```cpp // share/vm/gc_implementation/g1/g1CollectorPolicy.hpp double predict_rs_update_time_ms(size_t pending_cards) { return (double) pending_cards * predict_cost_per_card_ms(); } double predict_cost_per_card_ms() { return get_new_prediction(_cost_per_card_ms_seq); } ``` get\_new\_prediction就是我们开头说的方法，现在大家应该基本明白停顿预测模型的实现原理了。 ## GC 过程 讲完了一些基本概念，下面我们就来看看G1的GC过程是怎样的。 ### G1 GC模式 G1提供了两种GC模式，Young GC和Mixed GC，两种都是完全Stop The World的。 * Young GC：选定所有年轻代里的Region。通过控制年轻代的region个数，即年轻代内存大小，来控制young GC的时间开销。 * Mixed GC：选定所有年轻代里的Region，外加根据global concurrent marking统计得出收集收益高的若干老年代Region。在用户指定的开销目标范围内尽可能选择收益高的老年代Region。 由上面的描述可知，Mixed GC不是full GC，它只能回收部分老年代的Region，如果mixed GC实在无法跟上程序分配内存的速度，导致老年代填满无法继续进行Mixed GC，就会使用serial old GC（full GC）来收集整个GC heap。所以我们可以知道，G1是不提供full GC的。 上文中，多次提到了global concurrent marking，它的执行过程类似CMS，但是不同的是，在G1 GC中，它主要是为Mixed GC提供标记服务的，并不是一次GC过程的一个必须环节。global concurrent marking的执行过程分为四个步骤: * 初始标记（initial mark，STW）。它标记了从GC Root开始直接可达的对象。 * 并发标记（Concurrent Marking）。这个阶段从GC Root开始对heap中的对象标记，标记线程与应用程序线程并行执行，并且收集各个Region的存活对象信息。 * 最终标记（Remark，STW）。标记那些在并发标记阶段发生变化的对象，将被回收。 * 清除垃圾（Cleanup）。清除空Region（没有存活对象的），加入到free list。 第一阶段initial mark是共用了Young GC的暂停，这是因为他们可以复用root scan操作，所以可以说global concurrent marking是伴随Young GC而发生的。第四阶段Cleanup只是回收了没有存活对象的Region，所以它并不需要STW。 Young GC发生的时机大家都知道，那什么时候发生Mixed GC呢？其实是由一些参数控制着的，另外也控制着哪些老年代Region会被选入CSet。 * G1HeapWastePercent：在global concurrent marking结束之后，我们可以知道old gen regions中有多少空间要被回收，在每次YGC之后和再次发生Mixed GC之前，会检查垃圾占比是否达到此参数，只有达到了，下次才会发生Mixed GC。 * G1MixedGCLiveThresholdPercent：old generation region中的存活对象的占比，只有在此参数之下，才会被选入CSet。 * G1MixedGCCountTarget：一次global concurrent marking之后，最多执行Mixed GC的次数。 * G1OldCSetRegionThresholdPercent：一次Mixed GC中能被选入CSet的最多old generation region数量。 除了以上的参数，G1 GC相关的其他主要的参数有： | 参数 | 含义 | | ---------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------- | | -XX:G1HeapRegionSize=n | 设置Region大小，并非最终值 | | -XX:MaxGCPauseMillis | 设置G1收集过程目标时间，默认值200ms，不是硬性条件 | | -XX:G1NewSizePercent | 新生代最小值，默认值5% | | -XX:G1MaxNewSizePercent | 新生代最大值，默认值60% | | -XX:ParallelGCThreads | STW期间，并行GC线程数 | | -XX:ConcGCThreads=n | 并发标记阶段，并行执行的线程数 | | -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent | 设置触发标记周期的 Java 堆占用率阈值。默认值是45%。这里的java堆占比指的是non\_young\_capacity\_bytes，包括old+humongous | ## GC日志 G1收集器的日志与其他收集器有很大不同，源于G1独立的体系架构和数据结构，下面这两段日志来源于美团点评的CRM系统线上生产环境。 ### Young GC日志 我们先来看看Young GC的日志： ```cpp {Heap before GC invocations=12 (full 1): garbage-first heap total 3145728K, used 336645K [0x0000000700000000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000) region size 1024K, 172 young (176128K), 13 survivors (13312K) Metaspace used 29944K, capacity 30196K, committed 30464K, reserved 1077248K class space used 3391K, capacity 3480K, committed 3584K, reserved 1048576K 2014-11-14T17:57:23.654+0800: 27.884: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) Desired survivor size 11534336 bytes, new threshold 15 (max 15) - age 1: 5011600 bytes, 5011600 total 27.884: [G1Ergonomics (CSet Construction) start choosing CSet, _pending_cards: 1461, predicted base time: 35.25 ms, remaining time: 64.75 ms, target pause time: 100.00 ms] 27.884: [G1Ergonomics (CSet Construction) add young regions to CSet, eden: 159 regions, survivors: 13 regions, predicted young region time: 44.09 ms] 27.884: [G1Ergonomics (CSet Construction) finish choosing CSet, eden: 159 regions, survivors: 13 regions, old: 0 regions, predicted pause time: 79.34 ms, target pause time: 100.00 ms] , 0.0158389 secs] [Parallel Time: 8.1 ms, GC Workers: 4] [GC Worker Start (ms): Min: 27884.5, Avg: 27884.5, Max: 27884.5, Diff: 0.1] [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.4, Avg: 0.8, Max: 1.2, Diff: 0.8, Sum: 3.1] [Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.3, Max: 0.6, Diff: 0.6, Sum: 1.4] [Processed Buffers: Min: 0, Avg: 2.8, Max: 5, Diff: 5, Sum: 11] [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 0.3] [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.2, Diff: 0.2, Sum: 0.6] [Object Copy (ms): Min: 4.9, Avg: 5.1, Max: 5.2, Diff: 0.3, Sum: 20.4] [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.4, Max: 1.3, Diff: 1.3, Sum: 1.4] [GC Worker Total (ms): Min: 6.4, Avg: 6.8, Max: 7.8, Diff: 1.4, Sum: 27.2] [GC Worker End (ms): Min: 27891.0, Avg: 27891.3, Max: 27892.3, Diff: 1.3] [Code Root Fixup: 0.5 ms] [Code Root Migration: 1.3 ms] [Code Root Purge: 0.0 ms] [Clear CT: 0.2 ms] [Other: 5.8 ms] [Choose CSet: 0.0 ms] [Ref Proc: 5.0 ms] [Ref Enq: 0.1 ms] [Redirty Cards: 0.0 ms] [Free CSet: 0.2 ms] [Eden: 159.0M(159.0M)->0.0B(301.0M) Survivors: 13.0M->11.0M Heap: 328.8M(3072.0M)->167.3M(3072.0M)] Heap after GC invocations=13 (full 1): garbage-first heap total 3145728K, used 171269K [0x0000000700000000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000) region size 1024K, 11 young (11264K), 11 survivors (11264K) Metaspace used 29944K, capacity 30196K, committed 30464K, reserved 1077248K class space used 3391K, capacity 3480K, committed 3584K, reserved 1048576K } [Times: user=0.05 sys=0.01, real=0.02 secs] ``` 每个过程的作用如下： * garbage-first heap total 3145728K, used 336645K \[0x0000000700000000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000) 这行表示使用了G1垃圾收集器，total heap 3145728K，使用了336645K. * region size 1024K, 172 young (176128K), 13 survivors (13312K) Region大小为1M，青年代占用了172个（共176128K），幸存区占用了13个（共13312K）。 * Metaspace used 29944K, capacity 30196K, committed 30464K, reserved 1077248K class space used 3391K, capacity 3480K, committed 3584K, reserved 1048576K java 8的新特性，去掉永久区，添加了元数据区，这块不是本文重点，不再赘述。需要注意的是，之所以有committed和reserved，是因为没有设置MetaspaceSize=MaxMetaspaceSize。 * \[GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) GC原因，新生代minor GC。 * \[G1Ergonomics (CSet Construction) start choosing CSet, \_pending\_cards: 1461, predicted base time: 35.25 ms, remaining time: 64.75 ms, target pause time: 100.00 ms] 发生minor GC和full GC时，所有相关region都是要回收的。而发生并发GC时，会根据目标停顿时间动态选择部分垃圾对并多的Region回收，这一步就是选择Region。\_pending\_cards是关于RSet的Card Table。predicted base time是预测的扫描card table时间。 * \[G1Ergonomics (CSet Construction) add young regions to CSet, eden: 159 regions, survivors: 13 regions, predicted young region time: 44.09 ms] 这一步是添加Region到collection set，新生代一共159个Region，13个幸存区Region，这也和之前的（172 young (176128K), 13 survivors (13312K)）吻合。预计收集时间是44.09 ms。 * \[G1Ergonomics (CSet Construction) finish choosing CSet, eden: 159 regions, survivors: 13 regions, old: 0 regions, predicted pause time: 79.34 ms, target pause time: 100.00 ms] 这一步是对上面两步的总结。预计总收集时间79.34ms。 * \[Parallel Time: 8.1 ms, GC Workers: 4] 由于收集过程是多线程并行（并发）进行，这里是4个线程，总共耗时8.1ms（wall clock time） * \[GC Worker Start (ms): Min: 27884.5, Avg: 27884.5, Max: 27884.5, Diff: 0.1] 收集线程开始的时间，使用的是相对时间，Min是最早开始时间，Avg是平均开始时间，Max是最晚开始时间，Diff是Max-Min（此处的0.1貌似有问题） * \[Ext Root Scanning (ms): Min: 0.4, Avg: 0.8, Max: 1.2, Diff: 0.8, Sum: 3.1] 扫描Roots花费的时间，Sum表示total cpu time，下同。 * \[Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.3, Max: 0.6, Diff: 0.6, Sum: 1.4] \[Processed Buffers: Min: 0, Avg: 2.8, Max: 5, Diff: 5, Sum: 11] Update RS (ms)是每个线程花费在更新Remembered Set上的时间。 * \[Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 0.3] 扫描CS中的region对应的RSet，因为RSet是points-into，所以这样实现避免了扫描old generadion region，但是会产生float garbage。 * \[Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.2, Diff: 0.2, Sum: 0.6] 扫描code root耗时。code root指的是经过JIT编译后的代码里，引用了heap中的对象。引用关系保存在RSet中。 * \[Object Copy (ms): Min: 4.9, Avg: 5.1, Max: 5.2, Diff: 0.3, Sum: 20.4] 拷贝活的对象到新region的耗时。 * \[Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] 线程结束，在结束前，它会检查其他线程是否还有未扫描完的引用，如果有，则”偷”过来，完成后再申请结束，这个时间是线程之前互相同步所花费的时间。 * \[GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.4, Max: 1.3, Diff: 1.3, Sum: 1.4] 花费在其他工作上（未列出）的时间。 * \[GC Worker Total (ms): Min: 6.4, Avg: 6.8, Max: 7.8, Diff: 1.4, Sum: 27.2] 每个线程花费的时间和。 * \[GC Worker End (ms): Min: 27891.0, Avg: 27891.3, Max: 27892.3, Diff: 1.3] 每个线程结束的时间。 * \[Code Root Fixup: 0.5 ms] 用来将code root修正到正确的evacuate之后的对象位置所花费的时间。 * \[Code Root Migration: 1.3 ms] 更新code root 引用的耗时，code root中的引用因为对象的evacuation而需要更新。 * \[Code Root Purge: 0.0 ms] 清除code root的耗时，code root中的引用已经失效，不再指向Region中的对象，所以需要被清除。 * \[Clear CT: 0.2 ms] 清除card table的耗时。 * \[Other: 5.8 ms] \[Choose CSet: 0.0 ms] \[Ref Proc: 5.0 ms] \[Ref Enq: 0.1 ms] \[Redirty Cards: 0.0 ms] \[Free CSet: 0.2 ms] 其他事项共耗时5.8ms，其他事项包括选择CSet，处理已用对象，引用入ReferenceQueues，释放CSet中的region到free list。 * \[Eden: 159.0M(159.0M)->0.0B(301.0M) Survivors: 13.0M->11.0M Heap: 328.8M(3072.0M)->167.3M(3072.0M)] 新生代清空了，下次扩容到301MB。 ### global concurrent marking 日志 对于global concurrent marking过程，它的日志如下所示: ```cpp 66955.252: [G1Ergonomics (Concurrent Cycles) request concurrent cycle initiation, reason: occupancy higher than threshold, occupancy: 1449132032 bytes, allocation request: 579608 bytes, threshold: 1449 551430 bytes (45.00 %), source: concurrent humongous allocation] 2014-12-10T11:13:09.532+0800: 66955.252: Application time: 2.5750418 seconds 66955.259: [G1Ergonomics (Concurrent Cycles) request concurrent cycle initiation, reason: requested by GC cause, GC cause: G1 Humongous Allocation] {Heap before GC invocations=1874 (full 4): garbage-first heap total 3145728K, used 1281786K [0x0000000700000000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000) region size 1024K, 171 young (175104K), 27 survivors (27648K) Metaspace used 116681K, capacity 137645K, committed 137984K, reserved 1171456K class space used 13082K, capacity 16290K, committed 16384K, reserved 1048576K 66955.259: [G1Ergonomics (Concurrent Cycles) initiate concurrent cycle, reason: concurrent cycle initiation requested] 2014-12-10T11:13:09.539+0800: 66955.259: [GC pause (G1 Humongous Allocation) (young) (initial-mark) ……. 2014-12-10T11:13:09.597+0800: 66955.317: [GC concurrent-root-region-scan-start] 2014-12-10T11:13:09.597+0800: 66955.318: Total time for which application threads were stopped: 0.0655753 seconds 2014-12-10T11:13:09.610+0800: 66955.330: Application time: 0.0127071 seconds 2014-12-10T11:13:09.614+0800: 66955.335: Total time for which application threads were stopped: 0.0043882 seconds 2014-12-10T11:13:09.625+0800: 66955.346: [GC concurrent-root-region-scan-end, 0.0281351 secs] 2014-12-10T11:13:09.625+0800: 66955.346: [GC concurrent-mark-start] 2014-12-10T11:13:09.645+0800: 66955.365: Application time: 0.0306801 seconds 2014-12-10T11:13:09.651+0800: 66955.371: Total time for which application threads were stopped: 0.0061326 seconds 2014-12-10T11:13:10.212+0800: 66955.933: [GC concurrent-mark-end, 0.5871129 secs] 2014-12-10T11:13:10.212+0800: 66955.933: Application time: 0.5613792 seconds 2014-12-10T11:13:10.215+0800: 66955.935: [GC remark 66955.936: [GC ref-proc, 0.0235275 secs], 0.0320865 secs] [Times: user=0.05 sys=0.00, real=0.03 secs] 2014-12-10T11:13:10.247+0800: 66955.968: Total time for which application threads were stopped: 0.0350098 seconds 2014-12-10T11:13:10.248+0800: 66955.968: Application time: 0.0001691 seconds 2014-12-10T11:13:10.250+0800: 66955.970: [GC cleanup 1178M->632M(3072M), 0.0060632 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] 2014-12-10T11:13:10.256+0800: 66955.977: Total time for which application threads were stopped: 0.0088462 seconds 2014-12-10T11:13:10.257+0800: 66955.977: [GC concurrent-cleanup-start] 2014-12-10T11:13:10.259+0800: 66955.979: [GC concurrent-cleanup-end, 0.0024743 secs ``` 这次发生global concurrent marking的原因是：humongous allocation，上面提过在巨大对象分配之前，会检测到old generation 使用占比是否超过了 initiating heap occupancy percent（45%），因为 1449132032(used)+ 579608(allocation request:) > 1449551430(threshold)，所以触发了本次global concurrent marking。对于具体执行过程，上面的表格已经详细讲解了。值得注意的是上文中所说的initial mark往往伴随着一次YGC，在日志中也有体现：GC pause (G1 Humongous Allocation) (young) (initial-mark)。 **本文转载自美团技术博客** [Java Hotspot G1 GC的一些关键技术](https://tech.meituan.com/2016/09/23/g1.html)