HotSpot算法实现

之前介绍了对象存活算法和垃圾收集算法,在HotSpot上实现这些算法时,对于算法的执行效率必须严格考量,才能保证算法高效执行。

1.可达性分析算法

以可达性分析算法中从GC Roots节点查找引用链操作为例,对于时间的敏感体现在两个方面:

1.1引用检查时间

作为GC Roots节点的主要在全局性引用(例如常量或者静态属性)与执行上下文(栈帧中的本地变量表),现在的应用中,仅仅方法区就有数百兆,如果如果要逐个检查里面的引用,必然会消耗很多的时间。

1.2Stop The World

可达性分析对于时间的敏感还体现在GC的卡顿上,因为这一项分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行;这里的“一致性”指的是在整个分析期间整个系统就像是被冻结在某个时间点上,不可以存在在分析期间整个系统的引用还在不断变化的情况,该点不满足的话,分析结果的准确性就无法得到保证。这一点是GC进行时,应用必须停顿所有执行线程的一个重要原因,Sun公司称这件事情为,StopThe World。

在HotSpot的实现中,为了直接得知哪些地方存放着对象的引用,使用一组称为OopMap的数据结构来打到这个目的,在类加载完成的时候HotSpot就把对象内什么偏移量上是什么类型的数据记录下来,在JIT编译过程中,在“特定位置”记录下栈和寄存器哪些位置是引用,这样GC在扫描时就可以直接得到这些信息了。

2.安全点

在OopMap的帮助下,HotSpot可以快速而且准确的完成GC Roots枚举,但是一个很现实的问题随之而来:OopMap内容变化的指令非常多,如果为每一条指令都对应生成OopMap,那就会需要大量的而外空间,这样GC的空间成本就会很高。实际上Hospot也不会为每一条指令生成对应的OopMap,前面已经提到只有在“特点的位置”才记录了这些信息,这些特定的位置称之为“安全点”(Safepoint),程序在执行的过程中,并不是在所有的地方都可以停顿下来进行GC,只有在到达安全点时才能暂停。

安全点选定太少导致GC等待时间太长,过多导致过分增大系统运行时负荷,安全点的选定基本上是以程序“是否具有让程序长时间执行”的特征,为标准进行选定的,因为指令都是非常短暂的,程序不可能因为指令流长度太长而长时间运行,“长时间运行”的最明显的特征就是指令序列的复用,例如方法调用,循环跳转,异常跳转等,所有只有这些功能的指令才能产生安全点(Safepoint)。

对Safepoint需要考虑的另一个问题就是:如何在GC发生时让所有线程(这里不包括JNI执行线程)都“跑”到最近的安全点上再停顿下来?

抢先式中断:

在GC发生时,首先把所有线程全部中断,如果发现有线程中断不在安全点上,就回复线程,让它“跑”到安全点上。现在,几乎没有虚拟机采用抢先式中断来中断线程响应GC事件。

主动式中断:

当GC需要中断线程的时候,不直接对线程进行操作,仅仅简单地设置一个标志,各个线程执行时主动去轮询这个标志,发现中断标志为真时则中断挂起,轮询标志的地方和安全点是重合的,另外再加上创建对象需要分配内存的地方。

3.安全区域

使用Safepoint似乎已经完美地解决了如何进入GC的问题,但是实际情况却不一定。Safepoint保证了程序执行时,在不太长的时间内就遇到可进入GC的Safepoint,但是程序不执行的时候尼?

程序不执行就是没有分配到CPU时间,典型的情况就是线程处于Sleep或者Blocked状态,这时候线程无法响应JVM的中断请求,“走”到安全的地方去中断挂起,JVM也不太可能等到线程重新被分配CPU时间,这种情况就需要安全区域来解决,安全区域是指在一段代码之内,引用关系不会发生变化,在这个区域的任何地方开始GC都是安全的,我们也可以把安全区域看作是扩展了的Safepoint。

当线程执行到安全区域代码时,就标识自己已经进入到了安全区域,那么JVM在这段时间进行GC时就不用管已经标识自己为Safe Region状态的线程了,在线程要离开Safe Region时,就需要检查系统是否已经完成了枚举根节点(或者是整个GC过程),如果完成则代码继续往下执行,没有它就必须等到收到可以离开安全区域的信号为止。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 217,277评论 6 503
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,689评论 3 393
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,624评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,356评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,402评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,292评论 1 301
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,135评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,992评论 0 275
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,429评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,636评论 3 334
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,785评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,492评论 5 345
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,092评论 3 328
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,723评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,858评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,891评论 2 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,713评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容