3.4.4 记忆集与卡表

讲解分代收集理论的时候,提到了为解决对象跨代引用所带来的问题,垃圾收集器在新生代中建立了名为记忆集(Remembered Set)的数据结构,用以避免把整个老年代加进GC Roots扫描范围。事实上并不只是新生代、老年代之间才有跨代引用的问题,所有涉及部分区域收集(Partial GC)行为的垃圾收集器,典型的如G1、ZGC和Shenandoah收集器,都会面临相同的问题,因此我们有必要进一步理清记忆集的原理和实现方式,以便在后续章节里介绍几款最新的收集器相关知识时能更好地理解。

记忆集是一种用于记录从非收集区域指向收集区域的指针集合的抽象数据结构。如果我们不考虑效率和成本的话,最简单的实现可以用非收集区域中所有含跨代引用的对象数组来实现这个数据结构,如代码清单3-5所示:

代码清单3-5 以对象指针来实现记忆集的伪代码

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2
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Class RememberedSet {
Object[] set[OBJECT_INTERGENERATIONAL_REFERENCE_SIZE];
}

这种记录全部含跨代引用对象的实现方案,无论是空间占用还是维护成本都相当高昂。而在垃圾收集的场景中,收集器只需要通过记忆集判断出某一块非收集区域是否存在有指向了收集区域的指针就可以了,并不需要了解这些跨代指针的全部细节。那设计者在实现记忆集的时候,便可以选择更为粗犷的记录粒度来节省记忆集的存储和维护成本,下面列举了一些可供选择(当然也可以选择这个范围以外的)的记录精度:

  • 字长精度:每个记录精确到一个机器字长(就是处理器的寻址位数,如常见的32位或64位,这个精度决定了机器访问物理内存地址的指针长度),该字包含跨代指针。
  • 对象精度:每个记录精确到一个对象,该对象里有字段含有跨代指针。
  • 卡精度:每个记录精确到一块内存区域,该区域内有对象含有跨代指针。

其中,第三种“卡精度”所指的是用一种称为“卡表”(Card Table)的方式去实现记忆集[^1],这也是目前最常用的一种记忆集实现形式,一些资料中甚至直接把它和记忆集混为一谈。前面定义中提到记忆集其实是一种“抽象”的数据结构,抽象的意思是只定义了记忆集的行为意图,并没有定义其行为的具体实现。卡表就是记忆集的一种具体实现,它定义了记忆集的记录精度、与堆内存的映射关系等。 关于卡表与记忆集的关系,读者不妨按照Java语言中HashMap与Map的关系来类比理解。

卡表最简单的形式可以只是一个字节数组[^2],而HotSpot虚拟机确实也是这样做的。以下这行代码是HotSpot默认的卡表标记逻辑[^3]:

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CARD_TABLE [this address >> 9] = 0;

字节数组CARD_TABLE的每一个元素都对应着其标识的内存区域中一块特定大小的内存块,这个内存块被称作“卡页”(Card Page)。一般来说,卡页大小都是以2的N次幂的字节数,通过上面代码可以看出HotSpot中使用的卡页是2的9次幂,即512字节(地址右移9位,相当于用地址除以512)。那如果卡表标识内存区域的起始地址是0x0000的话,数组CARD_TABLE的第0、1、2号元素,分别对应了地址范围为0x0000~0x01FF、0x0200~0x03FF、0x0400~0x05FF的卡页内存块[^4],如图3-5所示。

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图3-5 卡表与卡页对应示意图

一个卡页的内存中通常包含不止一个对象,只要卡页内有一个(或更多)对象的字段存在着跨代指针,那就将对应卡表的数组元素的值标识为1,称为这个元素变脏(Dirty),没有则标识为0。在垃圾收集发生时,只要筛选出卡表中变脏的元素,就能轻易得出哪些卡页内存块中包含跨代指针,把它们加入GC Roots中一并扫描。

[^1]: 由Antony Hosking在1993年发表的论文《Remembered sets can also play cards》中提出。
[^2]: 之所以使用byte数组而不是bit数组主要是速度上的考量,现代计算机硬件都是最小按字节寻址的, 没有直接存储一个bit的指令,所以要用bit的话就不得不多消耗几条shift+mask指令。具体可见HotSpot应用写屏障实现记忆集的原始论文《A Fast Write Barrier for Generational Garbage Collectors》 (http://www.hoelzle.org/publications/write-barrier.pdf)。
[^3]: 引用来源为http://psy-lob-saw.blogspot.com/2014/10/the-jvm-write-barrier-card-marking.html。
[^4]: 十六进制数200、400分别为十进制的512、1024,这3个内存块为从0开始、512字节容量的相邻区域。