首页 > 编程语言 >一文带你弄懂 JVM 三色标记算法!

一文带你弄懂 JVM 三色标记算法!

时间:2022-08-15 11:11:15浏览次数:83  
标签:标记 对象 弄懂 回收 漏标 算法 引用 JVM

大家好,我是树哥。

最近和一个朋友聊天,他问了我 JVM 的三色标记算法。我脑袋一愣发现竟然完全不知道!于是我带着疑问去网上看了几天的资料,终于搞清楚啥事三色标记算法,它是用来干嘛的,以及它和 CMS 回收器和 G1 回收器的关系了。今天,就让树哥带着大家一起盘一盘它!

文章思维导图

根可达算法

我们要进行垃圾回收,就需要弄明白哪些对象是需要回收的,哪些对象是不需要回收的。针对这个问题,其实业界已经有几种常见的解决方法了。

第一种是计数法,就是每个对象都有一个计数器,被引用了加一,移除引用减一。但这种方法比较麻烦,而且也会有循环依赖的问题,因此并不被广泛使用。第二种是根可达算法,即以 GCRoots 为基础去扫描整个引用链,从而找到所有的可达对象,那剩下的其他对象就是不可达的垃圾对象了。

现在被广泛使用的是第二种算法,即根可达算法。

那怎么去实现根可达算法呢?

最简单的一种实现方案是:从 GCRoots 节点开始,使用「标记-清除」算法去实现。

这种实现方案分为两个阶段,分别是:标记阶段、清除阶段。在标记阶段,它从 GCRoots 节点开始扫描整个引用链,找到所有可达的对象。在清除阶段,扫描整个引用链的不可达对象,然后将垃圾对象清除掉。整个算法实现过程如下图所示。

图片引用自维基百科

但这种方式有一个很大的缺点:整个过程必须「Stop the World」。这就导致整个应用程序必须停止,不能做任何改变,这是非常不友好的。 CMS 回收器出现之前的所有回收器,都是用这种方式实现的,因此 GC 停顿时间都比轿长。

三色标记算法

为了解决上面「标记-清除」算法的问题,于是就出现了「三色标记算法」!

三色标记算法指的是将所有对象分为白色、黑色和灰色三种类型。黑色表示从 GCRoots 开始,已扫描过它全部引用的对象,灰色指的是扫描过对象本身,还没完全扫描过它全部引用的对象,白色指的是还没扫描过的对象。

图片引用自维基百科

但仅仅将对象划分成三个颜色还不够,真正关键的是:实现根可达算法的时候,将整个过程拆分成了初始标记、并发标记、重新标记、并发清除四个阶段。

  • 初始标记阶段,指的是标记 GCRoots 直接引用的节点,将它们标记为灰色,这个阶段需要 「Stop the World」。
  • 并发标记阶段,指的是从灰色节点开始,去扫描整个引用链,然后将它们标记为黑色,这个阶段不需要「Stop the World」。
  • 重新标记阶段,指的是去校正并发标记阶段的错误,这个阶段需要「Stop the World」。
  • 并发清除,指的是将已经确定为垃圾的对象清除掉,这个阶段不需要「Stop the World」。

对比一下「四阶段拆分」和「一段式」的实现方式,我们可以看出:通过将最耗时的引用链扫描剥离出来作为并发标记阶段,将其与用户线程并发执行,从而极大地降低了 GC 停顿时间。 但 GC 线程与用户线程并发执行,会带来新的问题:对象引用关系可能会发生变化,有可能发生多标和漏标问题。

多标与漏标问题

多标问题指的是原本应该回收的对象,被多余地标记为黑色存活对象,从而导致该垃圾对象没有被回收。 多标问题会出现,是因为在并发标记阶段,有可能之前已经被标记为存活的对象,其引用被删除,从而变成了不可达对象。例如下图中,假设我们现在遍历到了节点 E,此时应用执行了 objD.fieldE = null;。那么此刻之后,对象 E、F、G 应该是被回收的。但因为节点 E 已经是灰色的,那么 E、F、G 节点都会被标记为存活的黑色状态,并不会被回收。

图片来自网络

多标问题会导致内存产生浮动垃圾,但好在其可以再下次 GC 的时候被回收,因此问题还不算很严重。

漏标问题指的是原本应该被标记为存活的对象,被遗漏标记为黑色,从而导致该垃圾对象被错误回收。 例如下图中,假设我们现在遍历到了节点 E,此时应用执行如下代码。这时候因为 E 对象没有引用了 G 对象,因此扫描 E 对象的时候并不会将 G 对象标记为黑色存活状态。但由于用户线程的 D 对象引用了 G 对象,这时候 G 对象应该是存活的,应该标记为黑色。但由于 D 对象已经被扫描过了,不会再次扫描,因此 G 对象就被漏标了。

var G = objE.fieldG; 
objE.fieldG = null;  // 灰色E 断开引用 白色G 
objD.fieldG = G;  // 黑色D 引用 白色G

图片来自网络

漏标问题就非常严重了,其会导致存活对象被回收,会严重影响程序功能。

那么我们的垃圾回收器是怎么解决这个问题的呢?

答案是:增加一个「重新标记」阶段。无论是在 CMS 回收器还是 G1 回收器,它们都在并发标记阶段之后,新增了一个「重新标记」阶段来校正「并发标记」阶段出现的问题。 只是对于 CMS 回收器和 G1 回收器来说,它们解决的原理不同罢了。

漏标解决方案

正如前面所说,三色标记算法会造成漏标和多标问题。但多标问题相对不是那么严重,而漏标问题才是最严重的。我们经过分析可以知道,漏标问题要发生需要满足如下两个充要条件:

  1. 有至少一个黑色对象在自己被标记之后指向了这个白色对象
  2. 所有的灰色对象在自己引用扫描完成之前删除了对白色对象的引用

只有当上面两个条件都满足,三色标记算法才会发生漏标的问题。换言之,如果我们破坏任何一个条件,这个白色对象就不会被漏标。这其实就产生了两种方式,分别是:增量更新、原始快照。CMS 回收器使用的增量更新方案,G1 采用的是原始快照方案。

CMS 解决方案

CMS 回收器采用的是增量更新方案,即破坏第一个条件:「有至少一个黑色对象在自己被标记之后指向了这个白色对象」。

既然有黑色对象在自己标记后,又重新指向了白色对象。那么我就把这个黑色对象的引用记录下来,在后续「重新标记」阶段再以这个黑色对象为跟,对其引用进行重新扫描。通过这种方式,被黑色对象引用的白色对象就会变成灰色,从而变为存活状态。

这种方式有个缺点,就是会重新扫描新增的这部分黑色对象,会浪费多一些时间。但是这段时间相对于并发标记整个链路的扫描,还是小巫见大巫,毕竟真正发生引用变化的黑色对象是比较少的。

G1 解决方案

G1 回收器采用的是原始快照的方案,即破坏第二个条件:「所有的灰色对象在自己引用扫描完成之前删除了对白色对象的引用」。

既然灰色对象在扫描完成后删除了对白色对象的引用,那么我是否能在灰色对象取消引用之前,先将灰色对象引用的白色对象记录下来。随后在「重新标记」阶段再以白色对象为根,对它的引用进行扫描,从而避免了漏标的问题。通过这种方式,原本漏标的对象就会被重新扫描变成灰色,从而变为存活状态。

这种方式有个缺点,就是会产生浮动垃圾。 因为当用户线程取消引用的时候,有可能是真的取消引用,对应的对象是真的要回收掉的。这时候我们通过这种方式,就会把本该回收的对象又复活了,从而导致出现浮动垃圾。但相对于本该存活的对象被回收,这个代码还是可以接受的,毕竟在下次 GC 的时候就可以回收了。

对于 CMS 和 G1 这两种处理方案哪种更好,很多资料说的是 G1 这种解决方案更好。 原因是其觉得 G1 这种方式产生了一些浮动垃圾,但节省了一些时间。但我对比了一下发现:CMS 和 G1 都需要重新对某些元素进行引用链扫描。从这点看来,好像差别不大。有弄懂的朋友可以评论区留言讨论讨论。

总结

看完了整篇文章,我们试图来回答一些问题。

三色标记算法是什么? 三色标记算法是根可达算法的一种实现方案,其目的是为了找出所有可达对象。

为什么要有三色标记算法? 因为传统的「标记-清除」算法效率太低,于是采用三色标记算法通过将对象分成白色、黑色、灰色,以及将整个过程拆分成「初始标记、并发标记、重新标记、并发清除」4 个过程,从而降低 GC 停顿时间。

三色标记算法有什么缺陷? 三色标记算法会产生多标和漏标问题,其中漏标问题最严重。漏标问题会导致本该存活的对象被回收,从而导致严重的程序问题。

漏标有什么解决方案? 漏标有两种解决方案,分别是:增量更新和原始快照方式。CMS 回收器采用了增量更新方式,G1 回收器采用了原始快照方式。

漏标哪种解决方案最好? 江湖传闻 G1 回收器的原始快照方式效率高,但没有确切的理论证明,且听且珍惜。

参考资料

标签:标记,对象,弄懂,回收,漏标,算法,引用,JVM
From: https://www.cnblogs.com/chanshuyi/p/head-first-of-triple-color-marking-algorithm.html

相关文章

  • C++ 特殊矩阵的压缩存储算法
    1.前言什么是特殊矩阵?C++,一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时,会发现矩阵中有许多值相同的数据或有许多零数据,且分布呈现出一定的规律,称这类型的矩阵为特殊矩阵......
  • 算法学习之路 离散化
    //离散化值得就是一一对应的关系,通常处理大数据范围中的小范围数据;离散化的中的两个步骤:1.a[]中可能的重复元素(去重)2.如何算出x离散化之后的值(二分)/*离散化模板......
  • (未完)【算法学习笔记】04 最近公共祖先LCA
    【算法学习笔记】04最近公共祖先LCA原理顾名思义,就是求两点的最近公共祖先(自己也是自己的祖先)。也就是两点在走到根节点的路径上最先遇到的共同的点。向上标记法比较......
  • 详解二分查找算法 && leetcode35. 搜索插入位置
    https://blog.csdn.net/weixin_39126199/article/details/118785065 https://leetcode.cn/problems/search-insert-position/classSolution{public:intsearc......
  • ISP开源算法
      awesome-ISP https://github.com/starkfan007/awesome-ISP ExamplesopenISP--OpenImageSignalProcessor [code]fast-openISP--FastOpenImageSigna......
  • P1190 [NOIP2010 普及组] 接水问题(嵌套循环——贪心算法)
    学校里有一个水房,水房里一共装有mm个龙头可供同学们打开水,每个龙头每秒钟的供水量相等,均为11。现在有nn名同学准备接水,他们的初始接水顺序已经确定。将这些同学按接水顺......
  • 道长的算法笔记:经典哈希表问题
    (一)哈希表简述Waiting...(二)使用哈希表优化复杂度(2.1)两数之和Waiting...(2.2)子数组异或和#include<bits/stdc++.h>#include<algorithm>usingnamespace......
  • 一文带你彻底弄懂ES中的doc_values和fielddata
    基本概念这两个概念比较像,所以大部分时候会放在一起说。这两个概念源于Elasticsearch(后面简称ES)除了强大的搜索功能外,还可以支持排序,聚合之类的操作。搜索需要用到倒排索......
  • python | 算法大神左神(左程云)算法课程 第三节
    基数排序-python版视频笔记戳这里#基数排序#针对非负数排序classradixSort():defradixSortAll(self,arr):"""对数组arr进行基数排序......
  • YbtOJ 「基础算法」第3章 二分算法
    例题1.数列分段二分每段和的最大值。check时从左往右扫,如果当前段的和大于限制则新开一段。code#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constintN=1e5+5;i......