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标题: 面试基础--JVM垃圾回收深度分析（JDK8） [打印本页]

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作者: 西河刘卡车医    时间: 9 小时前
标题: 面试基础--JVM垃圾回收深度分析（JDK8）
JVM垃圾回收深度分析：G1与CMS在JDK8中的实现原理与调优实践

一、核心算法原理与源码实现（基于OpenJDK8u）

1. G1：初代地区化收集器

分区机制实现（hotspot/src/share/vm/gc_implementation/g1/heapRegion.hpp）
JDK8中G1将堆分别为约2000个可变尺寸Region（默认1MB-32MB）。关键数据结构HeapRegion通过_type字段管理地区范例，使用_next_top_at_mark_start记录标记阶段起始位置。

1. // G1CollectedHeap::do_collection_pause()核心逻辑（JDK8实现）
2. void G1CollectedHeap::do_collection_pause() {
3.   // 1. 确定回收模式（Young/Mixed）
4.   g1_policy()->decide_on_conc_mark_initiation();
5.   
6.   // 2. 执行初始标记（需要STW）
7.   VM_G1IncCollectionPause op(gc_count_before);
8.   VMThread::execute(&op);
9.   
10.   // 3. 并行执行Eden区回收
11.   evacuate_young_list();
12. }

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增量回收限定：JDK8的Remembered Set（src/share/vm/gc_implementation/g1/g1RemSet.cpp）采取双向卡表结构，写屏障开销较高（约10-15%吞吐量损失）。
2. CMS：老年代并发收集器

四阶段实现细节（src/share/vm/gc_implementation/concurrentMarkSweep/concurrentMarkSweepGeneration.cpp）：

1. // 并发标记任务入口
2. void CMSConcMarkingTask::work() {
3.   _collector->do_marking_step(100000); // 分批次标记
4. }
6. // 重新标记阶段（处理SATB）
7. void CMSParRemarkTask::work() {
8.   ResourceMark rm;
9.   CMSHeap* heap = CMSHeap::heap();
10.   Par_MarkRefsIntoAndScanClosure cl(...);
11.   heap->cms_process_roots(...);
12. }

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碎片化处理缺陷：JDK8中CMS的CompactibleFreeListSpace（src/share/vm/gc_implementation/concurrentMarkSweep/compactibleFreeListSpace.hpp）使用Free List管理内存，恒久运行后易出现Promotion Failed。
3. Parallel Scavenge/Old（备用方案）

吞吐优先设计：采取复制算法（新生代）+ 标记整理（老年代），得当批处理体系：

1. // PSMarkSweep::invoke_no_policy()
2. if (heap->young_gen()->used() > 0) {
3.   heap->young_gen()->copy_to_survivor_space(); // STW复制
4. }

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二、JDK8生产情况调优指南

1. 电商生意业务体系CMS调优

1. # 基础配置
2. -XX:+UseConcMarkSweepGC
3. -XX:+UseParNewGC
4. -Xmx16g -Xms16g
5. # 触发阈值控制
6. -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
7. -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
8. # 并行优化
9. -XX:ParallelGCThreads=8
10. -XX:ConcGCThreads=4

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防晋升失败计谋：

• 增加-XX:SurvivorRatio=6扩大Survivor区
  
• 添加-XX:+CMSScavengeBeforeRemark淘汰重新标记时间
  

2. 数据分析平台G1优化

1. -XX:+UseG1GC
2. -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45
3. # 设置Region大小适配数据块
4. -XX:G1HeapRegionSize=16m
5. # 停顿时间目标
6. -XX:MaxGCPauseMillis=200
7. # 并行线程控制
8. -XX:ParallelGCThreads=16

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大对象处理：通过-XX:G1HeapWastePercent=10控制回收阈值，避免Humongous地区碎片
3. 关键参数禁忌表

危险参数后果替换方案-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrentSystem.gc()引发Full GC使用-XX:+DisableExplicitGC-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0永久克制内存压缩保持默认值0（每次Full GC压缩）-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection欺压Full GC时压缩必须与-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction共同 （表1：JDK8 CMS调优禁忌参数）
三、源码级对比分析

1. 内存屏障实现差异

G1写屏障（src/share/vm/gc_implementation/g1/g1SATBCardTableModRefBS.hpp）：

1. void write_ref_field_pre(void* field, oop new_val) {
2.   if (!g1_bs->is_card_dirty(field)) {
3.     *byte_for(field) = dirty_card;
4.   }
5. }

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CMS写屏障（src/share/vm/gc_implementation/concurrentMarkSweep/cmsCardTable.hpp）：

1. inline void write_ref_field(void* field, oop new_val) {
2.   jbyte* card_ptr = ctbs->byte_for(field);
3.   if (*card_ptr != dirty_card) {
4.     *card_ptr = dirty_card;
5.   }
6. }

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2. 并发处理能力对比

特性G1 (JDK8u191前)CMS最大堆内存4TB（理论值）16GB（实际发起）最小停顿时间50ms（稳定场景）100ms（低碎片时）内存占用额外10-20%额外5-10%吞吐量损失15-20%10-15%推荐场景堆>4GB的中延迟体系堆<8GB的低延迟生意业务体系 （图1：JDK8中G1与CMS对比矩阵）
四、生产情况问题排查

1. CMS的"concurrent mode failure"

诊断步骤：

• 检查GC日志中CMS-initial-mark阶段的老年代使用率
  
• 确认-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction设置是否公道
  
• 使用jstat观察内存增长速率：
  

1. jstat -gcutil <pid> 1000 | awk '{print $4,$5,$6}' # 监控老年代使用率

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办理方案：

• 调低CMSInitiatingOccupancyFraction至60-70%
  
• 增加-XX:CMSTriggerPermRatio避免永久代触发
  
• 升级到JDK8u60+使用-XX:+CMSParallelInitialMarkEnabled
  

2. G1的Evacuation Failure

根因分析：

• 使用jmap -histo:live检查Humongous对象分布
  
• 通过-XX:+G1PrintRegionLivenessInfo输出地区活泼度
  

优化方案：

1. -XX:G1ReservePercent=15 # 增加备用内存
2. -XX:G1HeapWastePercent=20 # 允许更高碎片容忍度

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五、未来演进路线

• G1优化路线：
  
  
  
  • JDK8u20+引入字符串去重（-XX:+UseStringDeduplication）
    
  • JDK8u40+改进混合回收计谋
    
  • JDK8u60+增强并行标记能力
    
  
  
• 升级准备发起：
  

1. # 向ZGC过渡的准备配置（需JDK11+）
2. -XX:+UnlockExperimentalVMOptions
3. -XX:+UseZGC
4. # 保持兼容性的JVM参数
5. -XX:+UseCompressedOops
6. -XX:+UseNUMA

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  “JDK8的GC调优犹如在限速公路上竞速，既要遵守束缚，又要挖掘隐藏性能” —— 某头部电商JVM专家
  附录：JDK8调优工具箱

• 诊断命令：
  
  1. # 内存泄漏检测
  2. jmap -dump:format=b,file=heap.bin <pid>
  3. # 实时监控
  4. jstat -gc -t <pid> 1s

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• 关键源码路径：
  
  
  
  • G1实现：openjdk/jdk8u/hotspot/src/share/vm/gc_implementation/g1
    
  • CMS实现：openjdk/jdk8u/hotspot/src/share/vm/gc_implementation/concurrentMarkSweep
    
  
  
• 推荐监控工具：
  
  
  
  • GCViewer 1.36+ 支持JDK8日志格式
    
  • JProfile 贸易级内存分析
    
  
  

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本文深度适配JDK8生产情况，从字节码层面揭示GC机制，提供可直接落地的调优方案。在JDK8的生命周期末期，把握这些核心技能将帮助技术团队平稳过渡到新版本JDK。记住：没有完美的GC算法，只有最得当当前业务场景的选择。

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