Java 的 CMS 垃圾回收器和 G1 垃圾回收器在记忆集的维护上有什么不同?

Java 的 CMS 垃圾回收器和 G1 垃圾回收器在记忆集的维护上的不同

记忆集(Remembered Set, RSet)是垃圾回收器用来跟踪跨代引用的重要结构,它记录老年代对象对新生代对象的引用。CMS 和 G1 垃圾回收器在记忆集的维护方式和粒度上有显著差异。


1. CMS 垃圾回收器的记忆集维护

1.1 粒度

  • CMS 的记忆集维护的是老年代对新生代的引用。
  • 粒度较为粗略,通常依赖卡表(Card Table)实现跨代引用跟踪。

1.2 实现方式

  • 卡表(Card Table)
    • 老年代内存被划分为固定大小的卡片(Card),每张卡片对应一小段内存区域。
    • 如果某张卡片的内存区域中有对象引用了新生代对象,该卡片会被标记为“脏”。
    • 在 GC 过程中,垃圾回收器只需扫描被标记为脏卡的内存区域,而非整个老年代。

1.3 性能特点

  • 卡表的实现简单,但可能带来额外的写屏障(Write Barrier)开销。
  • 粒度较大,扫描时可能会包含未引用新生代的部分,存在一定的冗余。

2. G1 垃圾回收器的记忆集维护

2.1 粒度

  • G1 的记忆集维护的是分区(Region)之间的引用关系。
  • 粒度更精细,每个 Region 都有自己的记忆集,用于记录其他 Region 对当前 Region 的引用。

2.2 实现方式

  • 精确跟踪引用

    • 通过维护哈希表或其他数据结构,记录引用指针的具体位置。
    • 每个 Region 的记忆集会标记从其他 Region 指向本 Region 的所有对象引用。
  • 多层次优化

    • G1 的记忆集是分层设计的,包括粗粒度和精细粒度的结构,用于平衡性能与内存开销。
    • 写屏障优化:减少跨 Region 引用的更新成本。

2.3 性能特点

  • G1 的记忆集更加精确,但需要更多的内存和计算资源来维护。
  • 在垃圾回收时,可以更高效地定位和处理跨分区引用。
  • 对于大量跨 Region 引用的场景,记忆集可能会消耗较大的内存(记忆集膨胀问题)。

3. CMS 和 G1 在记忆集维护上的关键区别

特性 CMS 垃圾回收器 G1 垃圾回收器
粒度 粗粒度,基于卡片(Card) 精细粒度,基于分区(Region)
跟踪范围 老年代对新生代的引用 分区之间的所有引用
数据结构 卡表 哈希表或其他精确跟踪结构
实现复杂度 简单,依赖于写屏障标记卡片 复杂,需要精确记录引用关系
性能特点 扫描时可能冗余,效率较低 精确定位引用,效率较高
内存开销 较低 较高(可能存在记忆集膨胀问题)

4. 适用场景分析

  • CMS

    • 适合低延迟需求的应用。
    • 由于记忆集粒度较粗,适合跨代引用较少的场景。
    • 过于依赖卡表,在堆较大时性能受限。
  • G1

    • 适合需要平衡吞吐量和延迟的场景。
    • 更适用于引用关系复杂的大型堆,能更高效地处理分区间的引用。

5. 总结

CMS 和 G1 垃圾回收器的记忆集维护差异主要体现在粒度、跟踪范围和性能上。CMS 的记忆集基于粗粒度的卡表,适合简单的跨代引用场景;而 G1 的记忆集基于精细粒度的分区引用关系,适合引用关系复杂的分区化堆管理场景。

posted @   Eiffelzero  阅读(20)  评论(1编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· 全网最简单!3分钟用满血DeepSeek R1开发一款AI智能客服,零代码轻松接入微信、公众号、小程
· .NET 10 首个预览版发布,跨平台开发与性能全面提升
· 《HelloGitHub》第 107 期
· 全程使用 AI 从 0 到 1 写了个小工具
· 从文本到图像:SSE 如何助力 AI 内容实时呈现?(Typescript篇)
历史上的今天:
2022-12-11 1827. 最少操作使数组递增
点击右上角即可分享
微信分享提示