曾经，我以为这些东西自己平时看看书就够了，属于那种花了半天精力总算搞明白了，然后过两天就自然忘记的东西。

结果，这都啥啊，啥是卡表，什么又是三色标记法，这些鬼问题都有人面试问，卷就完了。

引用计数 &可达性分析

要进行垃圾回收 GC，那么我们首先就要决定到底怎么判断对象是否存活？一般来说有两种方式。

引用计数，给对象添加一个计数器，每当有地方引用它计数器就+1，反之引用失效时就-1，那么计数器值为 0 的对象就是可以回收的对象，但是有一个问题就是循环引用的话无法解决。

对于现在的虚拟机来说，主要用的算法是可达性分析算法。

首先定义 GC ROOTS 根对象集合，通过 GC ROOTS 向下搜索，搜索的过程走过的路径称作引用链，如果某个对象到 GC ROOTS 没有任何引用链，那么就是对象不可达，是可以被回收的对象。

不可达对象需要进行两次标记，第一次发现没有引用链相连，会被第一次标记，如果需要执行 finalize()方法，之后这个对象会被放进队列中等待执行 finalize()，如果在 finalize()中成功和引用链上的其他对象关联，就会被移出可回收对象集合。（但是不建议使用 finalize()方法）

分代收集

有了如何判断对象存活的基础，接下来的问题就是怎么进行垃圾收集 GC，现在商用的虚拟机基本上都是分代收集的实现，它的实现建立于两个假说：

1. 绝大多数对象都是朝生夕死的

2. 熬过越多次垃圾回收的对象越难死亡

基于这两个假说，就产生了现在我们常见的年轻代和老年代。

因为分代了，所以 GC 也就分代了。

年轻代用于存放那些死的快的对象，年轻代 GC 我们称之为 MinorGC，每次年轻代内存不够我们就触发 MinorGC，以后还有存活的对象我们就根据经历过 MinorGC 次数和动态年龄判断来决定是否晋升老年代。

老年代则存放老不死的对象，这里 GC 称之为 OldGC，现在也有很多人把他叫做 FullGC，实际上这并不准确，FullGC 应该泛指年轻代和老年代的的 GC。

按照我们上文所说的使用可达性分析算法来判断对象的存活，那么假如我们进行 MinorGC，会不会有对象被老年代引用着？进行 OldGC 会不会又有对象被年轻代引用着？

如果是的话，那我们进行 MinorGC 的时候不光要管 GC Roots，还有再去遍历老年代，这个性能问题就很大了。

因此，又来了一个假说。。。

跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。

由此就产生了一个新的解决方案，我们不用去扫描整个老年代了，只要在年轻代建立一个数据结构，叫做记忆集 Remembered Set，他把老年代划分为 N 个区域，标志出哪个区域会存在跨代引用。

以后在进行 MinorGC 的时候，只要把这些包含了跨代引用的内存区域加入 GC Roots 一起扫描就行了。

卡表

说完这些，才到了第一个话题：卡表。

卡表实际上就是记忆集的一种实现方式，如果说记忆集是接口的话，那么卡表就是他的实现类。

对于 HotSpot 虚拟机来说，卡表的实现方式就是一个字节数组。

CARD_TABLE [this address >> 9] = 0;

这段代码代表着卡表标记的的逻辑。实际上卡表就是映射了一块块的内存地址，这些内存地址块称为卡页，从代码可以看出每个卡页的大小就是 2^9=512 字节。

如果转换为 16 进制，数组的 0，1 号元素就映射为 0x0000～0x01FF(0-511)、0x0200～0x03FF(512-1023)内存地址的卡页。

只要一个卡页内的对象存在一个或者多个跨代对象指针，就将该位置的卡表数组元素修改为 1，表示这个位置为脏，没有则为 0。

在 GC 的时候，就直接把值为 1 对应的卡页对象指针加入 GC Roots 一起扫描即可。

有了卡表，我们就不需要去在发生 MinorGC 的时候扫描整个老年代了，性能得到了极大的提升。

卡表的问题

写屏障

卡表的数组元素要修改成 1，也就是脏的状态，对于 HotSpot 来说是通过写屏障来实现的，实际上就是在其他分代引用了当前分代的对象时候，在对引用进行赋值的时候进行更新，更新的方式类似 AOP 的切面思想。

void oop_field_store(oop* field, oop new_value) { // 引用字段赋值操作*field = new_value;// 写后屏障，在这里完成卡表状态更新 post_write_barrier(field, new_value);}

写屏障带来的问题就是额外的性能开销，不过这个问题不大，还能接受。

伪共享

另外存在的问题就是我之前文章写过的，伪共享问题（如果你不知道什么是伪共享，请翻看我之前的文章）。

缓存行通常来说都是 64 字节，一个卡表元素 1 个字节，占用的卡页内存大小就是 64*512=32KB 的大小。

如果多线程刚好更新刚好处于这 32KB 范围内的对象，那么就会对性能产生影响。

怎么解决伪共享问题？

JDK7 之后新增了一个参数-XX:+UseCondCardMark，他代表是否开启卡表更新的判断，没有被标记过才标记为脏。

if (CARD_TABLE [this address >> 9] != 0)     CARD_TABLE [this address >> 9] = 0;

三色标记法

卡表解决了跨代收集和根节点枚举的性能问题。而有了这些措施实际上枚举根节点这个过程造成的 STW 停顿已经属于可控范围。

另外还存在一个问题就是接下来从 GC Roots 开始遍历，怎么才能高效的标记这些对象，这就是三色标记法的作用了。因为如果堆内的对象越多，那么显然标记产生的停顿时间就越长。

以现在我们熟知的 CMS 或者 G1 来举例，GC 的前两个步骤如下：

1. 初始标记：标记 GC ROOT 能关联到的对象，这一步需要 STW，但是停顿的时间很短。

2. 并发标记：从 GCRoots 的直接关联对象开始遍历整个对象图的过程，这个时间会比较长，但是现在是可以和用户线程并发执行的，这个效率的问题就是三色标记关注的问题。

在三色标记法中，把从 GC Roots 开始遍历的对象标记为以下三种颜色：

1. 白色，在刚开始遍历的时候，所有的对象都是白色的

2. 灰色，被垃圾回收器扫描过，但是至少还有一个引用没有被扫描

3. 黑色，被垃圾回收器扫描过，并且这个对象的引用也全部都被扫描过，是安全存活的对象

整个标记的过程如下，首先刚开始从 GC Roots 开始遍历的时候肯定所有的对象都是白色的。

接着 A\G 对象被扫描到变成灰色，然后 A\G 对象的引用也都被扫描，A\G 对象变成黑色。

B\C 对象开始被扫描变成灰色，他们的引用也被扫描完成后自己也就都变成了黑色。

而后 D 对象也一样会经历从灰色到黑色的过程(偷点懒，省略一张无关紧要的过程图吧)

最后剩下的 E\F 节点就是可以被回收的对象了。

三色标记的问题

虽然三色标记法很高效，但是也会引申出其他的问题。

首先我们上文说过并发标记的过程是不会 STW 的，就是你妈在打扫卫生，而你在旁边一直丢垃圾，这也没关系，大不了最后就是还有一些垃圾没扫干净而已。

对于三色标记来说就是把应该要清理的对象标记成存活，这样本次 GC 就无法清理这个对象，这个被称作为浮动垃圾，解决方案就是等下次 GC 的时候再清理，这次扫不干净就等你妈下次打扫卫生的时候再清理就行了。

与此相反，如果把存活对象标记成需要清理，那么就有点麻烦了，这样你的程序就该出问题了。

所以经过研究表明，只有同时满足两个条件才会发生这种对象消失的问题：

1. 插入了一条或者多条黑色到白色对象的引用

2. 删除了全部从灰色到白色对象的引用

那么，针对这个问题也有两种解决方案：增量更新和原始快照，如果对应到垃圾回收器的话，CMS 使用的是增量更新，而像 G1 则是使用原始快照。

思路就是既然要同时满足，那么我只需要破坏其中一个条件那么不就可以了吗？

所以，先看上面我们的例子中的一个场景，假设 A 扫描完，刚好 C 成为灰色，此时 C->D 的引用删除，同时 A->D 新增了引用（同时满足两个条件了吧），这样本来按照顺序接下来 D 应该会变成黑色(黑色对象不应该被清理)，但是由于 C->D 没有引用了，A 已经成为了黑色对象，他不会再被重新扫描了，所以即便新增了 A->D 的引用，D 也只能成为白色对象，最终被无情地清理。

增量更新解决方案就是，他会把这些新插入的引用记录下来，扫描结束之后，再以黑色对象为根重新扫描一次。这样看起来不就是增量更新吗？新插入的记录再扫一次！

原始快照则是去破坏第二个条件，他把这个要删除的引用记录下来，扫描结束之后，以灰色对象为根重新扫描一次。所以就像是快照一样，不管你删没删，其实最终还是会按照之前的关系重新来一次。