开启G1的命令:-XX:UseG1GC,G1的设计目标是用来替代我们的CMS。
G1具备的特点:
1、并行与并发:G1能充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势,使用多个CPU来缩短Stop the world停顿的时间,部分其他收集器原本需要停顿JAVA线程执行的GC动作,G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续执行。
2、分代收集:与其他收集器一样,分代概念在G1中依然得以保留,虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆,但它能够采用不同的方式去处理新建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果
3、空间整合:与CMS的"标记——清理"算法不同,G1从整体来看是基于"标记——整理"算法实现的收集器,从局部(两个Region之间)上来看是基于"复制"算法实现的,但无论如何,这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片,收集后能提供规整的可用内存。这种特性有利于程序长时间运行,分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。
4、可预测的停顿:这是G1相对于CMS的另一大优势,降低停顿时间时G1和CMS共同的关注点,但G1除了追求低停顿外,还能建立可预测的停顿时间模型,能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内,消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒,这几乎已经是实时JAVA(RTSJ)的垃圾收集器的特征了。
在G1之前的其他收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老年代,而G1不再是这样。使用G1收集器时,Java堆的内存布局就与其他收集器有很大差别,它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域(Region),虽然还保留有新生代和老年代的概念,但新生代和老年代不再是物理隔离的了,它们都是一部分Region(不需要连续)的集合。
G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型,是因为它可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小(回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值),在后台维护一个优先列表,每次根据允许的收集时间,优先回收价值最大的Region(这也就是Garbage-First名称的来由)。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式,保证了G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
G1把内存“化整为零”的思路,理解起来似乎很容易,但其中的实现细节却远远没有想象中那样简单,否则也不会从2004年Sun实验室发表第一篇G1的论文开始直到今天(将近10年时间)才开发出G1的商用版。例:把Java堆分为多个Region后,垃圾收集是否就真的能以Region为单位进行了?听起来顺理成章,再仔细想想就很容易发现问题所在:Region不可能是孤立的。一个对象分配在某个Region中,它并非只能被本Region中的其他对象引用,而是可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。那在做可达性判定确定对象是否存活的时候,岂不是还得扫描整个Java堆才能保证准确性?这个问题其实并非在G1中
才有,只是在G1中更加突出而已。在以前的分代收集中,新生代的规模一般都比老年代要小许多,新生代的收集也比老年代要频繁许多,那回收新生代中的对象时也面临相同的问题,如果回收新生代时也不得不同时扫描老年代的话,那么Minor GC的效率可能下降不少。
在G1收集器中,Region之间的对象引用以及其他收集器中的新生代与老年代之间的对象引用,虚拟机都是使用Remembered Set来避免全堆扫描的。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set,虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时,会产生一个Write Barrier暂时中断写操作,检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中(在分代的例子中就是检查是否老年代中的对象引用了新生代中的对象),如果是,便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set之中。当进行内存回收时,在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。