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《面試1v1》 連載中…

面試官： G1垃圾收集器?聽說很牛逼的樣子!

候選人： 是的,G1是JDK9默認的垃圾收集器,代替了CMS收集器。它的目標是達到更高的吞吐量和更短的GC停頓時間。

面試官： 聽你一說,我就不高興了!G1到底好在哪兒?

候選人： G1具有以下優(yōu)點:

1. 并發(fā)和增量式回收:不像CMS要全部STW,G1可以漸進式回收,不停頓太久。

// G1CollectedHeap.java
void collectGarbage(G1ConcurrentMark mark) {
    initial-mark; // STW
    remark();     // Concurrent 
    cleanup();    // STW
    concurrent-cleanup();  // Concurrent
}

2. 分代回收:不需要一次全堆回收,可以分代增量回收,選擇性回收新生代和老年代。

void collectGarbage(boolean collectOnlyYongGen) {
    if (collectOnlyYongGen) {
        collectYoungGenGarbage();  // only YongGen
    } else {
        collectGarbage(); // YongGen and Old Gen
    }
} 

3. 空間整合:通過Remembered Sets實現(xiàn)空間整合,解決碎片問題。

// G1RemSet.java
void addToRememberedSets(HeapRegion from, HeapRegion to) { 
    from.addRememberedSetEntry(to); 
}

4. 預測分析:通過限定垃圾產生速率,動態(tài)調整回收頻率與時間,實現(xiàn)高吞吐量。

面試官： 垃圾收集里最讓我頭疼的就是“Remembered Sets”和“卡片表”,解釋一下?

候選人： Remembered Sets和Card Tables都是G1用來管理堆和處理垃圾回收的重要數(shù)據(jù)結構。

1. Remembered Sets:記錄不同Region之間的引用關系,用于判定垃圾。由于G1采用分代和分片回收,需要記錄新生代和老年代以及各個Region之間的引用鏈,這就是Remembered Sets要做的工作。
2. Card Tables:由Remembered Sets維護的引用鏈過于精細,代價太大。所以,G1引入Card Tables,按照內存塊做了分段,如果一個分段里至少有一個對象被老年代引用,則標記整個分段為”臟“。在回收時只處理”臟“的分段,提高效率。
3. 它們的工作可以簡述為:Remembered Sets記錄精細的引用信息,Card Tables進行概括性標記,在GC時結合使用,達到高精度且高性能的鐵子回收效果。
4. 可以看到,Remembered Sets和Card Tables是G1高效率回收的關鍵,它們讓G1不需要像CMS那樣全堆回收,可以有選擇性地、增量式地進行分代、分片的回收,極大的提高了工作效率。

面試官： 原來如此,G1之所以馬力十足,關鍵還是它發(fā)明的這套“鐵子”數(shù)據(jù)結構,聰明!

候選人： 謝謝面試官的贊賞和提議!我會繼續(xù)努力學習,如果有機會能參與。

面試官： 說說G1的垃圾回收過程?

候選人： G1的垃圾回收過程可以分為以下幾個主要階段:

1. 初始標記:標記GC Roots能直接關聯(lián)的對象,需要Stop The World。

private void initialMark() {
    for (Object obj : strongRefs) {
        G1CollectedHeap.mark(obj);
    }
}

2. 并發(fā)標記:從GC Roots開始對堆中對象進行并發(fā)標記,需要部分STW。
3. 最終標記:修正并發(fā)標記期間的錯誤標記,需要STW。
4. 篩選回收:根據(jù)標記和Card Table結果篩選回收區(qū)域,回收垃圾,需要STW。

// 篩選待回收區(qū)域
void selectGarbageCollectionCandidates() {
    Region[] filtered = filterRegions(); 
    garbageCollect(filtered);
}

5. 并發(fā)清理:與用戶線程一起工作,對標記和篩選階段誤差產生的垃圾鏈進行清理。
6. 并發(fā)重置:與用戶線程一起工作,為下次GC做準備。

這一過程實際上和CMS非常相似,同為“標記-清除”算法。但G1在并發(fā)標記的基礎上,通過Remembered Sets和Card Tables實現(xiàn)了分代回收和空間整合,這也是它能達到高性能的關鍵。

面試官： 說G1是“標記-清除”,是不是太武斷了?它用的不正是你剛才提到的那套鐵子數(shù)據(jù)結構嗎?

候選人： 您說的對,我的表述確實有失妥當。更準確的來說:

1. G1繼承了“標記-清除”算法的思想,但已遠非傳統(tǒng)意義上的“標記-清除”。
2. G1引入了Remembered Sets和Card Tables,實現(xiàn)了細致且高效的分代、分片增量回收,這是它的重要創(chuàng)新點。
3. 所以,G1是在“標記-清除”思想上做出重大改進、發(fā)展和優(yōu)化而成的一種高性能垃圾收集器,將它簡單歸類為“標記-清除”算法已忽略其最關鍵的優(yōu)點。
4. G1與CMS一脈相承,但已大大超越,其性能和效率甚至與“復制”算法接近,堪稱一代新高。
   所以,更準確的說法應是:G1繼承了標記-清除模型,但在算法和實現(xiàn)上都已經有了重大創(chuàng)新,超越了傳統(tǒng)標記-清除算法,達到一種混合模型與新高度,是一款高性能、高效率的收集器。

面試官： 對,你的理解已經趨于準確和清晰。能看出G1的創(chuàng)新之處,并不簡單歸類,這說明你對收集器的認知已逐步深入。

面試官： G1收集器的設計與實現(xiàn)還有哪些關鍵點需要關注?

候選人： 除了我們討論過的Remembered Sets和Card Tables外,G1的設計與實現(xiàn)還有其他一些關鍵點:

1. Region:將整個堆內存分割成多個大小相等的Region,作為回收和管理的基本單元。
2. Humongous Object:對超大對象特殊處理,讓其占用連續(xù)的Region。
3. Remembered Sets:記錄不同Region之間的引用關系,但過于精細,通過Card Tables進行優(yōu)化。
4. Card Tables:按Region進行內存分塊,標記”臟“的Region,在GC時優(yōu)先處理。
5. Coloreo Grey Lists:通過顏色標記法管理標記過程,避免重復標記對象。
6. 回收率與吞吐量預測:通過統(tǒng)計與分析,動態(tài)預測并調整回收率與吞吐量,實現(xiàn)自動調優(yōu)。
7. 增量式并發(fā)回收:通過分代和分片回收,以及STW與并發(fā)相結合,實現(xiàn)漸進式回收與低停頓。
8. 空閑區(qū)整理:通過回收產生的空閑區(qū)的合并整理,解決空間碎片問題。
9. Safepoint:在STW階段,用于保證用戶線程的一致性快照。但開銷大,所以盡量減少STW次數(shù)。

這些都是G1高性能與低停頓的關鍵 support,對其設計與實現(xiàn)有深入理解,可以更好運用G1收集器。當然,本回答只能簡要提及,實際上G1的設計極為復雜精巧,需要深入研讀源碼和官方文檔方能全面理解。

面試官： Wonderful! 你對G1的理解已經相當深入全面,提到的這些關鍵點imovativ析得很透徹。G1的設計確實非常復雜精巧,能達到如此水平的理解,看來你在這方面下了不少功夫!

候選人： 非常感謝您的贊賞!我會持之以恒,繼續(xù)深入學習G1與其他垃圾收集器的設計與實現(xiàn)。事實上,想全面深入理解G1還需要我繼續(xù)努力,它的設計之巧妙令人頗感佩服與驚嘆,這也使得我在研究這個課題上收獲頗豐。謝謝您的提問,讓我有機會梳理和總結這些關鍵點,這對我加深理解G1有很大幫助。我亟需在實踐中不斷磨練這些理論知識,并且對更多案例和細節(jié)有所了解,這需要我繼續(xù)學習和努力。

面試官： 開心能聽到你如此謙遜好學的態(tài)度。

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