Panda 白话

编程入门行业动态更新时间:2024-10-12 01:22:54

Panda <a href=https://www.elefans.com/category/jswz/34/1722301.html style= 白话"/>

Panda 白话

G1的知识点越看越多，这个RSet和卡表老也整不明白，单拎出来白话一下吧~

我们已经知道G1将堆内存划分为2048个（默认、可调整）大小相等的Region，新创建的对象都是放在新生代Eden区。

Region分为5中类型：

YHR - Yound Heap Reagion :年轻代分区
- ERH - Eden Heap Region : eden区，伊甸园，放新创建对象
- SRH - Survivor Heap Region : Survivor 区，存货去，放每次GC后存活对象
OHR - Old Heap Region ：老年代分区，放长命对象
HHR - Humongous Heap Region : 巨型对象分区，存放巨大（>Region Size 的 50%）对象
FHR - Free Heap Region ：空闲分区，还未进行分配

`RSet - Remembed Set :记忆集`

记忆集嘛，记得是什么呢？记录Region 间的引用关系，

Region间引用关系分为5种：

Region内部引用：存放再一个Region内的对象间引用 - 不需要记录
Young Region -> Young Region：年轻代引用年轻代 - 不需要记录
Young Region -> Old Region：年轻代引用老年代 - 不需要记录
Old Region -> Young Region：老年代引用年轻代 - 需要记录
Old Region -> Old Region：老年代引用老年代 - 需要记录

可以看到G1垃圾收集器做了三重过滤
我们来看一下为啥前三个不需要记录：

RH  ->  RH - GC是以Region为最小单位，回收时会扫描整个Region，也就是Region内每个对象都会扫描到，谁引用谁自然知道了，无需额外空间记录在处理RSet时过滤YRH -> YRH - G1提供了三种GC-YGC、Mixed GC、Full GC,每种GC都会全量回收新生代Region，新生代中每个Region都会被整个扫描，代间引用就不用记了在写屏障时过滤YRH -> ORH - YGC:只回收新生代，与老年代无关，不用记;Mixed GC : 以新生代为根，根可达分析的时候就找到老生代了,不用记Full GC : 整堆回收,还记啥了在写屏障时过滤

引用的概念：

刚开始刷G1的时候看到RSet是一脸懵的，一时间反应不过来代间引用是啥东西，给同样发懵的你点一手，嘎嘎~

public class Panda {private Kongfu kongfu;public static void main(String[] args) {Panda panda = new Panda();Kongfu kongfu = new Kongfu();panda.kongfu = kongfu;}
}
class Kongfu {}

上面代码不要太简单了，那我们来解析一下，<{=．．．．(嘎_嘎嘎~)

有一个类Panda，Panda类有个属性是Kongfu类型的
有个类Kongfu
有个main方法，创建了Panda对象、Kongfu对象，将Kongfu对象的引用赋值给Panda对象的kongfu属性
此时Panda对象就有一个到Kongfu对象的引用了，以上解析简直是听君一席话如听一席话，那我们再来图解一下，嘎嘎~

上面是以堆得维度的图示，我们再来看下Region维度的引用关系，

上图示意：

两个年轻代Region：YHR1-有两个对象Obj1、Obj2; YHR2 -有一个对象Obj1
两个老年代Region：OHR1 - 有一个对象Obj2、OHR2 - 有一个对象Obj1
Obj1_YHR1.field1 = obj1_YHR2 - 年轻代YHR1 中 Obj1 对象中 field1属性引用年轻代YHR2中Obj1对象
Obj1_YHR1.field2 = obj2_OHR1 - 年轻代YHR1 中 Obj1 对象中 field2属性引用老年代代OHR1中Obj2对象
Obj1_OHR2.field1 = obj2_OHR1 - 老年代OHR1 中 Obj1 对象中 field1属性引用老年代OHR1中Obj2对象
Obj2_OHR1.field1 = obj2_YHR1 - 老年代OHR1 中 Obj2 对象中 field1属性引用年轻代YHR1中Obj2对象
Obj2_OHR1.field2 = obj1_YHR2 - 老年代OHR1 中 Obj2 对象中 field2属性引用年轻代YHR2中Obj1对象
Obj2_OHR1.field3 = obj1_OHR2 - 老年代OHR1 中 Obj2 对象中 field3属性引用老年代OHR2中Obj1对象
还是看图说话吧：

现在已经知道啦引用的概念，代间引用的概念~
下面我们来康康RSet是怎么记录这种引用关系的呢~

RSet 采用的是Point In的方式记录引用，Point In就是向里指嘛，就是谁指向了我，如上面的代码小例，Panda对象引用Kongfu对象，那么Kongfu对象所在的Region的RSet就会这个引用关系
Point In 方式有个问题，就是谁都可以引用我，如果我火了，指向我的对象越来越多，每个引用记录都得记啊，那我的RSet不爆表了吗，这个时候记录引用的额外空间的开销就太大了，

G1将RSet数据结构设置成动态变化的，有三种结构：

稀疏哈希表 - SparsePRT
细粒度 - PerRegionTable
粗粒度位图 - BitMap

RSet 数据结构-源码：HeapRegionRemSet.hpp

class OtherRegionsTable VALUE_OBJ_CLASS_SPEC {BitMap      _coarse_map;//粗粒度位图PerRegionTable** _fine_grain_regions;//细粒度PRTSparsePRT   _sparse_table;//稀疏哈希表
}

先补充个知识，打个提前量~
让我们先来康康卡表是啥子~~

`Card Table - 卡表：`

卡表就是将Region进一步划分，将Region划分为若干个物理连续的512Byte的card page - 卡页，这样每个Region就有一个卡表来映射Regin中的卡页，整堆有个global card table - 全局卡表存储所有Region的卡表情况
这个老哥的图画的很明白，盗图如下：Heap -> Regions组成 -> Card Pages 组成

老哥的例子是：

Heap - 堆大小设置为 1GB
那么global card table - 全局卡表的长度就是 1GB / 512Byte = 2097151 个
HR - Heap Region - 每个Region大小设置为 1MB
那么每个Region 的卡表长度就是 1MB / 512Byte = 2048 个
没毛病~

回到正文，康康RSet都存储了啥子~

`哈希表：默认长度是4`

 key  - region address  引用对象所在Region的地址value - card page index array - 引用对象所在Region中卡表索引值数组，

key - 存储到Region级别的，我得知道哪个Region引用了我啊
value - card 级别的，我得知道引用我得对象在Region中具体那个位置啊
没毛病啊~

结构定义-源码：SparsePRTEntry

  RegionIdx_t _region_ind;int         _next_index;card_elem_t _cards[card_array_alignment];

像哈希表中添加引用 - 源码：SparsePRT

bool RSHashTable::add_card(RegionIdx_t region_ind, CardIdx_t card_index) {//根据regionId获取SparsePRTEntrySparsePRTEntry* e = entry_for_region_ind_create(region_ind);assert(e != NULL && e->r_ind() == region_ind,"Postcondition of call above.");//添加卡表索引到SparsePRTEntrySparsePRTEntry::AddCardResult res = e->add_card(card_index);if (res == SparsePRTEntry::added) _occupied_cards++;
#if SPARSE_PRT_VERBOSEgclog_or_tty->print_cr("       after add_card[%d]: valid-cards = %d.",pointer_delta(e, _entries, SparsePRTEntry::size()),e->num_valid_cards());
#endifassert(e->num_valid_cards() > 0, "Postcondition");return res != SparsePRTEntry::overflow;
}

这个老哥的图画的也不错~
panda举个更接地气的示例吧，看图说话：

B、C、D 分区中的对象b、c、d都引用了A分区中的a对象
Point In方式记录，所以Region A 中的RSet会记录这个3个引用情况
key分别记录 B、C、D 分区地址
value 分别记录b、c、d对象所在卡页对应卡表的index
c对象比较大，占3个card page,所以value是数组类型，存放index的值

引出下面的结构前先来思考一个问题：
稀疏哈希表的结构好像挺好，引用对象在哪个分区，分区中哪个card上，都记录上了，为什么还要设计细粒度、粗粒度PRT结构呢？？

我们以上图a对象所在Region A 的RSet为例：
当前a对象有3个引用，RSet记录情况为：

region B-> [1]
region D-> [122]
region C -> [2544,2545,2546]

一个整型占4Byte，当前RSet开销已经>32Byte，当引用逐渐增多，RSet占用的内存空间就太大了，要知道RSet并不是对象本身的数据，开销太大得不偿失了。。

`细粒度PerRegionTable：`

基于上面情况的考虑，G1将稀疏哈希表的默认长度设置为4，
当引用Region数超过4个时，就会进行粒度降级（panda自造名称，意会即可，嘎嘎~），什么意思呢？
就是哈希表不是存索引值来找对应的card吗，我们现在用更小的单位来映射card，
位图来映射卡表，
位图很好理解，位-Bit，最小单位，只有0和1，位图就是用0和1来代表一些信息，

位图来映射卡表就是:

一个Bit代表一个card(512Byte) , 8Bit = Byte ，你看看，1:4096的比例
0代表这个卡表中对象没有引用
1代表有引用
中心思想就是用更小的空间来代表card中对象应用情况

还是看图说话吧，一目了然：

好，道理都懂了，康康PRT具体咋存的吧：

结构定义-源码：PerRegionTable

HeapRegion*     _hr;//Heap Region指针CHeapBitMap     _bm; //CHeap 位图，每一位映射Region中一个cardjint            _occupied;//引用数量PerRegionTable* _next;PerRegionTable* _prev;PerRegionTable * _collision_list_next;static PerRegionTable* volatile _free_list;

向PRT中添加引用 - 关键源码：

void add_reference_work(OopOrNarrowOopStar from, bool par) {//获取HeapRegionHeapRegion* loc_hr = hr();if (loc_hr->is_in_reserved_raw(from)) {size_t hw_offset = pointer_delta((HeapWord*)from, loc_hr->bottom());//获取卡表索引CardIdx_t from_card = (CardIdx_t)hw_offset >> (CardTableModRefBS::card_shift - LogHeapWordSize);assert(0 <= from_card && (size_t)from_card < HeapRegion::CardsPerRegion,"Must be in range.");//添加卡表工作add_card_work(from_card, par);}}

add_card_work：源码分析

  void add_card_work(CardIdx_t from_card, bool par) {if (!_bm.at(from_card)) {//此时传的是trueif (par) {// 将卡表索引值对应位图中值设置为1、代表有引用if (_bm.par_at_put(from_card, 1)) {Atomic::inc(&_occupied);}} else {_bm.at_put(from_card, 1);_occupied++;}}}

这位老哥的图仅做参考吧，中心思想是没毛病的：

一个Region一个PRT
PRT里面存放位图
被引用Region的RSet存放引用对象所在Region地址和PRT位图
多个引用放到数组里

大佬给了个概括图，也不错：

我们来举例说明吧，还是以上面a 、b 、c、d 对象的引用为例：

Region A 的RSet 存储情况就是：

region B-> bitmap （01000…）
region D-> bitmap (000…1000…)
region C -> bitmap (000…111000…)
用位图的1代表这个Region的这个card里有对象引用了我的Region中对象

`粗粒度PerRegionTable：`

上面细粒度PerRegionTable看上去还不赖，
但是对于火爆对象来说还不行，
太多Region中都有对象不断引用我，那我的PRT记录数一直飙升也扛不住啊，于是乎，G1设置了阈值，达到阈值时继续粒度降级，

这个时候位图的0和1不再代表card了
粒度放粗，位图代表Region了
1代表这个Region中有对象引用了我
所以叫粗粒度PerRegionTable

结构定义-源码：OtherRegionsTable

class OtherRegionsTable {CHeapBitMap _coarse_map;
}

添加粗粒度位图添加引用 - 源码：OtherRegionsTable

  // Used in the sequential case.void add_reference(OopOrNarrowOopStar from) {_other_regions.add_reference(from, 0);}

对于上图a对象来说:

RSet记录一张位图信息：
示例：（000100100001）
位图中三个1分表代表RegionB,RegionC,RegionD引用了RegionA

总结：看图说话

口说无凭，康康源码吧：

`添加引用-关键-源码`

panda.kongfu = kongfu
panda对象引用kongfu对象
要在panda对象所在Region的Rset添加一条引用记录

//添加引用方法
void OtherRegionsTable::add_reference(OopOrNarrowOopStar from, uint tid) {// 如果是粗粒度，直接返回if (_coarse_map.at(from_hrm_ind)) {assert(contains_reference(from), "We just found " PTR_FORMAT " in the Coarse table", p2i(from));return;}// 不是粗粒度的话，先看看是不是细粒度PRTsize_t ind = from_hrm_ind & _mod_max_fine_entries_mask;//获取细粒度PRTPerRegionTable* prt = find_region_table(ind, from_hr);//没有细粒度PRTif (prt == NULL) {//上锁，防止并发情况多线程同时访问RSet，MutexLockerEx x(_m, Mutex::_no_safepoint_check_flag);// 再次确认有没有细粒度PRT、针对并发情况，万一有其它线程这个时候将RSet数据结构转换了呢prt = find_region_table(ind, from_hr);//还为空，就说明当前还满足稀疏哈希表结构if (prt == NULL) {//拿对象所在card的索引值CardIdx_t card_index = card_within_region(from, from_hr);//像稀疏哈希表添加引用记录（key：region address ,value : card index）,添加成功，返回if (_sparse_table.add_card(from_hrm_ind, card_index)) {assert(contains_reference_locked(from), "We just added " PTR_FORMAT " to the Sparse table", p2i(from));return;}//上一步没返回，说明有事情发生//上一步稀疏哈希表失败了，那就看细粒度PRT还能用不//判断细粒度PRT是否达到了阈值if (_n_fine_entries == _max_fine_entries) {//达到阈值了，不能用了，整个表干掉prt = delete_region_table();//重新初始化prt->init(from_hr, false /* clear_links_to_all_list */);} else {//没有细粒度PRT呢，那就申请一个细粒度PRTprt = PerRegionTable::alloc(from_hr);link_to_all(prt);}//程序走到这说明哈希表已经满了，我们已经申请了一个细粒度PRT//那我们要将哈希表引用信息添迁移到细粒度PRT，RSet结构变了，数据不能丢啊// 1、获取稀疏哈希表SparsePRTEntry *sprt_entry = _sparse_table.get_entry(from_hrm_ind);assert(sprt_entry != NULL, "There should have been an entry");//2、遍历稀疏哈希表，将引用信息添加到细粒度PRT中for (int i = 0; i < sprt_entry->num_valid_cards(); i++) {CardIdx_t c = sprt_entry->card(i);prt->add_card(c);}// 哈希表没用了，可以干掉了bool res = _sparse_table.delete_entry(from_hrm_ind);assert(res, "It should have been there.");}assert(prt != NULL && prt->hr() == from_hr, "consequence");}//以上，数据结构转换完毕，将本次新增引用记录添加到细粒度PRTprt->add_reference(from);//断言说：我们刚刚把引用添加到PRT中啦。。。<{=．．．．(嘎~嘎~嘎~)assert(contains_reference(from), "We just added " PTR_FORMAT " to the PRT (%d)", p2i(from), prt->contains_reference(from));
}

源码步骤总结：

当我们添加一个引用panda.kongfu = new Kongfu()时，G1会调这个方法add_reference来添加引用关系到RSet中
add_reference方法体:
- 1、 _coarse_map.at(from_hrm_ind) 粗粒度PRT命中，则return
- prt = find_region_table 获取细粒度prt (包含加锁，再次获取prt)
- 2、 (prt == NULL) 细粒度PRT为空，则按稀疏哈希表处理
  - card_index = from_card - from_hr_bot_card_index; 获取卡表索引（引用对象所在Region中卡表的索引）
  - add_card(from_hrm_ind, card_index) 添加引用记录到哈希表
    - 添加成功 return
    - 添加失败打印 sparse table entry overflow 哈希表已经满了，溢出啦。。
- 3、上面还没return，说明粗粒度PRT、哈希表结构都指不上了，还得细粒度PRT上，_n_fine_entries == _max_fine_entries先判断细粒度PRT是否达到阈值了
  - 是 delete_region_table() 干掉细粒度PRT，init重新初始化
  - 否 alloc(from_hr) 申请一个细粒度PRT
- 4、数据迁移，将哈希表中引用信息 -> 细粒度PRT
  - *sprt_entry = _sparse_table.get_entry(from_hrm_ind) 获取哈希表
  - 循环哈希表，将引用数据添加到PRTprt->add_card(c);
  - delete_entry(from_hrm_ind) 删除哈希表
- 5、prt->add_reference(from);添加本次引用到PRT