目录：

1.G1 介绍

2.G1 young GC

3.G1 mixed GC

4.三色标记算法

5.STAB

6.Rset

1.G1 介绍

G1收集器（或者垃圾优先收集器）的设计初衷是为了尽量缩短处理超大堆时产生的停顿。在回收的时候将对象从一个小堆区复制到另一个小堆区，这意味着G1在回收垃圾的时候同时完成了堆的部分内存压缩，相对于CMS的优势而言就是内存碎片的产生率大大降低。

G1与其他垃圾收集器不同之处在于，heap被划分为一系列大小相等的“小堆区”，也称为region。每个小堆区（region）的大小为1~32MB，整个堆大致要划分出2048个小堆区。

与上一代的垃圾收集器一样在逻辑上被划分Eden、Survivor和老年代，但是各种角色的region个数都不是固定的。**上图**的绿色代表Eden小堆区、黄色为Survivor小堆区、蓝色则为老年代小堆区、而灰色则会未被使用的区域。

2.G1 young GC

G1的young GC规范如下：

堆从一个单一的内存空间被划分为众多的小堆区（region）。

新生代的内存由一系列不连续的小堆区所组成。这使得在需要的时候更加容易进行resize。

young GC是一个STW事件，所有应用程序线程都会被暂停。

young GC会使用多线程并行执行。

存活的对象将会复制到新的Survivor小堆区或者老年代小堆区。

3.G1 mixed GC

G1收集器对老年代的收集

并发标记阶段

在应用程序运行时并发地计算活跃度信息

活跃度信息甄别出哪个小堆区是在撤离暂停时最适合回收的

重新标记阶段

使用Snapshot-at-the-Beginning (SATB) 算法，这个算法比CMS所使用的要快得多

回收空的小堆区

复制/清除阶段

新生代和老年代同时被回收

老年代的小堆区会根据活跃度而进行部分的选定

4.三色标记算法

提到并发标记，我们不得不了解并发标记的三色标记算法。它是描述追踪式回收器的一种有用的方法，利用它可以推演回收器的正确性。 首先，我们将对象分成三种类型的。

黑色:根对象，或者该对象与它的子对象都被扫描

灰色:对象本身被扫描,但还没扫描完该对象中的子对象

白色:未被扫描对象，扫描完成所有对象之后，最终为白色的为不可达对象，即垃圾对象

当GC开始扫描对象时，按照如下图步骤进行对象的扫描：

根对象被置为黑色，子对象被置为灰色。

继续由灰色遍历,将已扫描了子对象的对象置为黑色。

遍历了所有可达的对象后，所有可达的对象都变成了黑色。不可达的对象即为白色，需要被清理。

这看起来很美好，但是如果在标记过程中，应用程序也在运行，那么对象的指针就有可能改变。这样的话，我们就会遇到一个问题：对象丢失问题

我们看下面一种情况，当垃圾收集器扫描到下面情况时：

这时候应用程序执行了以下操作：

A.c=C

B.c=null

这样，对象的状态图变成如下情形：

这时候垃圾收集器再标记扫描的时候就会下图成这样：

很显然，此时C是白色，被认为是垃圾需要清理掉，显然这是不合理的。那么我们如何保证应用程序在运行的时候，GC标记的对象不丢失呢？有如下2中可行的方式：

在插入的时候记录对象

在删除的时候记录对象

刚好这对应CMS和G1的2种不同实现方式：

在CMS采用的是增量更新（Incremental update），只要在写屏障（write barrier）里发现要有一个白对象的引用被赋值到一个黑对象 的字段里，那就把这个白对象变成灰色的。即插入的时候记录下来。

5.STAB

CMS和G1算法都涉及对可达对象的并发标记。并发标记的主要问题是collector在标记对象的过程中mutator可能正在改变对象引用关系图，从而造成漏标和错标。错标不会影响程序的正确性，只是造成所谓的浮动垃圾。但漏标则会导致可达对象被当做垃圾收集掉，从而影响程序的正确性。 

为解决漏标问题，GC Handbook一书首先将对象分为三类，即所谓的black对象，grey对象和white对象。white对象是那些还没有被collector标记到的对象；grey对象是那些自身已经被标记到，但其所有引用字段还没有处理的对象；而black对象则是自身已经被标记到，且其引用的所有对象也已经被标记的对象。 

基于上述分类，一个white对象在并发标记阶段会被漏标的充分必要条件是： 

1、mutator插入了一个从black对象到该white对象的新引用 

2、mutator删除了所有从grey对象到该white对象的直接或者间接引用。 

因此，要避免对象的漏标，只需要打破上述2个条件中的任何一个即可。 

Incremental update关注的是第一个条件的打破，即引用关系的插入。Incremental update利用write barrier将所有新插入的引用关系都记录下来，最后以这些引用关系的src为根STW地重新扫描一遍即避免了漏标问题。 

SATB关注的是第二个条件的打破，即引用关系的删除。SATB利用pre write barrier将所有即将被删除的引用关系的旧引用记录下来，最后以这些旧引用为根STW地重新扫描一遍即可避免漏标问题。 

在G1中，使用的是STAB（snapshot-at-the-beginning）的方式，删除的时候记录所有的对象，它有3个步骤：

1，在开始标记的时候生成一个快照图标记存活对象

2，在并发标记的时候所有被改变的对象入队（在write barrier里把所有旧的引用所指向的对象都变成非白的）

3，可能存在游离的垃圾，将在下次被收集

6.RSet

如果仅仅GC 新生代对象，我们如何找到所有的根对象呢？ 老年代的所有对象都是根么？那这样扫描下来会耗费大量的时间。于是，G1引进了RSet的概念。它的全称是Remembered Set，作用是跟踪指向某个heap区内的对象引用。

全称是Remembered Set，是辅助GC过程的一种结构，典型的空间换时间工具，和Card Table有些类似。还有一种数据结构也是辅助GC的：Collection Set（CSet），它记录了GC要收集的Region集合，集合里的Region可以是任意年代的。在GC的时候，对于old->young和old->old的跨代对象引用，只要扫描对应的CSet中的RSet即可。

逻辑上说每个Region都有一个RSet，RSet记录了其他Region中的对象引用本Region中对象的关系，属于points-into结构（谁引用了我的对象）。而Card Table则是一种points-out（我引用了谁的对象）的结构，每个Card 覆盖一定范围的Heap（一般为512Bytes）。G1的RSet是在Card Table的基础上实现的：每个Region会记录下别的Region有指向自己的指针，并标记这些指针分别在哪些Card的范围内。 这个RSet其实是一个Hash Table，Key是别的Region的起始地址，Value是一个集合，里面的元素是Card Table的Index。

下图表示了RSet、Card和Region的关系：

上图中有三个Region，每个Region被分成了多个Card，在不同Region中的Card会相互引用，Region1中的Card中的对象引用了Region2中的Card中的对象，蓝色实线表示的就是points-out的关系，而在Region2的RSet中，记录了Region1的Card，即红色虚线表示的关系，这就是points-into。

RSet究竟是怎么辅助GC的呢？在做YGC的时候，只需要选定young generation region的RSet作为根集，这些RSet记录了old->young的跨代引用，避免了扫描整个old generation。 而mixed gc的时候，old generation中记录了old->old的RSet，young->old的引用由扫描全部young generation region得到，这样也不用扫描全部old generation region。所以RSet的引入大大减少了GC的工作量。