Java技术体系方向-JVM虚拟机参数调优原理
- 内容简介
- 栈上分配与逃逸分析
- 逃逸分析(Escape Analysis)
- 栈上分配
- 基本思想
- 使用场景
- 线程私有对象
- 虚拟机内存逻辑图
- JVM内存分配源码：
- 代码总体逻辑
- 在某些场景使用栈上分配
- 设置JVM运行参数：
- 开启逃逸模式，关闭TLAB
- 运行结果
- 查看内存使用情况：
- 结论
- 调整JVM运行参数
- 关闭逃逸模式，开启TLAB
- 查看内存使用情况：
- 运行结果
- 结论
- 调整JVM运行参数
- 关闭逃逸，关闭TLAB
- 运行结果
- 查看内存使用情况：
- 运行结果对比
- 调整分配空间大小
- 运行结果
- 经过对比得出结论：
- TLAB的基本介绍
- TLAB（Thread Local Allocation Buffer）
- 特点
- 开启TLAB的参数
- TLAB的源码
- TLAB的数据结构
- 分配规则
- 指针碰撞&Eden区分配
- 运行结果
- G1垃圾回收过程
- 触发混合回收条件：
- 混合回收范围：
- 混合回收过程：
- 初始标记：
- 并发标记
- 最终标记：
- 混合回收：
- 混合回收失败时：
内容简介
本文主要针对于综合层面上进行分析JVM优化方案总结和列举调优参数计划。主要包含：
- 调优之逃逸分析（栈上分配）
- 调优之线程局部缓存（TLAB）
- 调优之G1回收器
栈上分配与逃逸分析
-XX:+DoEscapeAnalysis
逃逸分析(Escape Analysis)
逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域：当一个对象在方法中被定义后，它可能被外部方法所引用，称为方法逃逸。
方法逃逸的几种方式如下：
public class EscapeTest {
public static Object obj;
// 给全局变量赋值，发生逃逸
public void globalVariableEscape() {
obj = new Object();
}
// 方法返回值，发生逃逸
public Object methodEscape() {
return new Object();
}
// 实例引用发生逃逸
public void instanceEscape() {
test(this);
}
}
栈上分配
栈上分配是Java虚拟机提供的一种优化技术
基本思想
“对于那些线程私有的对象（指的是不可能被其他线程访问的对象），可以将它们直接分配在栈上，而不是分配在堆上”。
分配在栈上的好处：可以在函数调用结束后自行销毁，而不需要垃圾回收器的介入，减轻GC压力，从而提升系统的性能。
使用场景
线程私有对象
-
受虚拟机栈空间的约束，适用小对象，大对象无法触发虚拟机栈上分配。
-
线程私有变量，大对象虚拟机会分配到TLAB中，TLAB（Thread Local Allocation Buffer）
-
在栈上分配该对象的内存,当栈帧从Java虚拟机栈中弹出，就自动销毁这个对象。减小垃圾回收器压力。
虚拟机内存逻辑图
JVM内存分配源码：
new关键字直接进行分配内存机制，源码如下：
CASE(_new): {
u2 index = Bytes::get_Java_u2(pc+1);
ConstantPool* constants = istate->method()->constants();
// 如果目标Java类已经解析
if (!constants->tag_at(index).is_unresolved_klass()) {
// Make sure klass is initialized and doesn't have a finalizer
Klass* entry = constants->slot_at(index).get_klass();
assert(entry->is_klass(), "Should be resolved klass");
Klass* k_entry = (Klass*) entry;
assert(k_entry->oop_is_instance(), "Should be InstanceKlass");
InstanceKlass* ik = (InstanceKlass*) k_entry;
// 如果符合快速分配场景
if ( ik->is_initialized() && ik->can_be_fastpath_allocated() ) {
size_t obj_size = ik->size_helper();
oop result = NULL;
// If the TLAB isn't pre-zeroed then we'll have to do it
bool need_zero = !ZeroTLAB;
if (UseTLAB) {
result = (oop) THREAD->tlab().allocate(obj_size);
}
// 如果TLAB分配失败，就在Eden区分配
if (result == NULL) {
need_zero = true;
// Try allocate in shared eden
retry:
// 指针碰撞分配
HeapWord* compare_to = *Universe::heap()->top_addr();
HeapWord* new_top = compare_to + obj_size;
if (new_top <= *Universe::heap()->end_addr()) {
if (Atomic::cmpxchg_ptr(new_top, Universe::heap()->top_addr(), compare_to) != compare_to) {
goto retry;
}
result = (oop) compare_to;
}
}
if (result != NULL) {
// Initialize object (if nonzero size and need) and then the header
// TLAB区清零
if (need_zero ) {
HeapWord* to_zero = (HeapWord*) result + sizeof(oopDesc) / oopSize;
obj_size -= sizeof(oopDesc) / oopSize;
if (obj_size > 0 ) {
memset(to_zero, 0, obj_size * HeapWordSize);
}
}
if (UseBiasedLocking) {
result->set_mark(ik->prototype_header());
} else {
result->set_mark(markOopDesc::prototype());
}
result->set_klass_gap(0);
result->set_klass(k_entry);
// 将对象地址压入操作数栈栈顶
SET_STACK_OBJECT(result, 0);
// 更新程序计数器PC，取下一条字节码指令，继续处理
UPDATE_PC_AND_TOS_AND_CONTINUE(3, 1);
}
}
}
// Slow case allocation
// 慢分配
CALL_VM(InterpreterRuntime::_new(THREAD, METHOD->constants(), index),
handle_exception);
SET_STACK_OBJECT(THREAD->vm_result(), 0);
THREAD->set_vm_result(NULL);
UPDATE_PC_AND_TOS_AND_CONTINUE(3, 1);
}
代码总体逻辑
JVM再分配内存时，总是优先使用快分配策略，当快分配失败时，才会启用慢分配策略。
- 如果Java类没有被解析过，直接进入慢分配逻辑。
- 快速分配策略，如果没有开启栈上分配或者不符合条件则会进行TLAB分配。
- 快速分配策略，如果TLAB分配失败，则尝试Eden区分配。
- 如果Eden区分配失败，则进入慢分配策略。
- 如果对象满足直接进入老年代的条件，那就直接进入老年代分配。
- 快速分配，对于热点代码，如果开启逃逸分析，JVM自会执行栈上分配或者标量替换等优化方案。
在某些场景使用栈上分配
设置JVM运行参数：
-Xmx10m -Xms10m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:-UseTLAB -XX:+PrintGC
开启逃逸模式，关闭TLAB
/**
* @description 开启逃逸模式，关闭线程本地缓存模式（TLAB）（jdk1.8默认开启）
* -Xmx10m -Xms10m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:-UseTLAB -XX:+PrintGC
*/
public class AllocationOnStack {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
long start = System.currentTimeMillis();
for (int index = 0; index < 100000000; index++) {
allocate();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println((end - start)+" ms");
Thread.sleep(1000*1000);
// 看后台堆情况，来佐证关闭逃逸优化后，是走的堆分配。
}
public static void allocate() {
byte[] bytes = new byte[2];
bytes[0] = 1;
bytes[1] = 1;
}
}
运行结果
[GC (Allocation Failure) 2048K->520K(9728K), 0.0008938 secs]
[GC (Allocation Failure) 2568K->520K(9728K), 0.0006386 secs]
6 ms
jstat -gc pid
查看内存使用情况：
结论
看出栈上分配机制的速度非常快，只需要6ms就完成了实现GC
调整JVM运行参数
关闭逃逸模式，开启TLAB
-Xmx10m -Xms10m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+UseTLAB -XX:+PrintGC
查看内存使用情况：
运行结果
[GC (Allocation Failure) 2048K->504K(9728K), 0.0013831 secs]
[GC (Allocation Failure) 2552K->512K(9728K), 0.0010576 secs]
[GC (Allocation Failure) 2560K->400K(9728K), 0.0022408 secs]
[GC (Allocation Failure) 2448K->448K(9728K), 0.0006095 secs]
[GC (Allocation Failure) 2496K->416K(9728K), 0.0010540 secs]
[GC (Allocation Failure) 2464K->464K(8704K), 0.0007620 secs]
[GC (Allocation Failure) 1488K->381K(9216K), 0.0007714 secs]
[GC (Allocation Failure) 1405K->381K(9216K), 0.0004409 secs]
[GC (Allocation Failure) 1405K->381K(9216K), 0.0004725 secs]
.......
[GC (Allocation Failure) 2429K->381K(9728K), 0.0008293 secs]
[GC (Allocation Failure) 2429K->381K(9728K), 0.0009006 secs]
[GC (Allocation Failure) 2429K->381K(9728K), 0.0005553 secs]
[GC (Allocation Failure) 2429K->381K(9728K), 0.0005077 secs]
894 ms
结论
可以看出来，关闭了栈上分配后，不但YGC次数增加了，并且总体事件也变长了，总体事件894ms
调整JVM运行参数
-Xmx10m -Xms10m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:-UseTLAB -XX:+PrintGC
关闭逃逸，关闭TLAB
运行结果
[GC (Allocation Failure) 2048K->472K(9728K), 0.0007073 secs]
[GC (Allocation Failure) 2520K->528K(9728K), 0.0009216 secs]
[GC (Allocation Failure) 2576K->504K(9728K), 0.0005897 secs]
[GC (Allocation Failure) 2551K->424K(9728K), 0.0005780 secs]
[GC (Allocation Failure) 2472K->440K(9728K), 0.0006923 secs]
[GC (Allocation Failure) 2488K->456K(8704K), 0.0006277 secs]
[GC (Allocation Failure) 1480K->389K(9216K), 0.0005560 secs]
.......
[GC (Allocation Failure) 2437K->389K(9728K), 0.0003227 secs]
[GC (Allocation Failure) 2437K->389K(9728K), 0.0004264 secs]
[GC (Allocation Failure) 2437K->389K(9728K), 0.0004396 secs]
[GC (Allocation Failure) 2437K->389K(9728K), 0.0002773 secs]
[GC (Allocation Failure) 2437K->389K(9728K), 0.0002766 secs]
1718 ms
查看内存使用情况：
运行结果对比
- 运行耗时（开启逃逸 VS关闭逃逸(开启TLAB)VS关闭逃逸(关闭TLAB))：
6ms VS 894ms VS 1718ms - 虚拟机内存&回收（开启逃逸VS关闭逃逸）：
调整分配空间大小
/**
* @since 2019/8/13 上午6:55
* -Xmx10m -Xms10m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+UseTLAB -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC
*/
public class AllocationOnStack {
private static final int _1B = 65;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
long start = System.currentTimeMillis();
for (int index = 0; index < 100000000; index++) {
allocateBigSpace();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
Thread.sleep(1000*1000);
// 看后台堆情况，来佐证关闭逃逸优化后，是走的堆分配。
}
public static void allocate() {
byte[] bytes = new byte[2];
bytes[0] = 1;
bytes[1] = 1;
}
public static void allocateBigSpace() {
byte[] allocation1;
allocation1 = new byte[1 * _1B];
}
}
运行结果
-XX:+DoEscapeAnalysis -XX:InitialHeapSize=5242880 -XX:MaxHeapSize=5242880 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC -XX:-UseTLAB
[GC (Allocation Failure) 1023K->516K(5632K), 0.0028410 secs]
[GC (Allocation Failure) 1540K->578K(5632K), 0.0023265 secs]
........
[GC (Allocation Failure) 2466K->1442K(5632K), 0.0013395 secs]
[GC (Allocation Failure) 2466K->1442K(5632K), 0.0004367 secs]
8925
调整启动参数： -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:-UseTLAB
运行结果:
-XX:+DoEscapeAnalysis -XX:InitialHeapSize=5242880 -XX:MaxHeapSize=5242880 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC -XX:-UseTLAB
[GC (Allocation Failure) 1023K->516K(5632K), 0.0028410 secs]
[GC (Allocation Failure) 1540K->578K(5632K), 0.0023265 secs]
........
[GC (Allocation Failure) 2466K->1442K(5632K), 0.0013395 secs]
[GC (Allocation Failure) 2466K->1442K(5632K), 0.0004367 secs]
8925
经过对比得出结论：
分配内存为>64byte == -XX:-UseTLAB
经过多次测试发现当_1B=64b时效率还是非常高，一旦大于64b就会急剧下降。所以推断出64byte是JVM选择是TLAB分配 OR Eden区分配的临界值。
TLAB的基本介绍
TLAB（Thread Local Allocation Buffer）
线程本地分配缓存，这是一个线程独享的内存分配区域。
特点
-
TLAB解决了：直接在线程共享堆上安全分配带来的线程同步性能消耗问题（解决了指针碰撞）。
-
TLAB内存空间位于Eden区。
-
默认TLAB大小为占用Eden Space的1%。
开启TLAB的参数
- -XX:+UseTLAB
- -XX:+TLABSize
- -XX:TLABRefillWasteFraction
- -XX:TLABWasteTargetPercent
- -XX:+PrintTLAB
TLAB的源码
TLAB的数据结构
class ThreadLocalAllocBuffer: public CHeapObj<mtThread> {
HeapWord* _start; // address of TLAB
HeapWord* _top; // address after last allocation
HeapWord* _pf_top; // allocation prefetch watermark
HeapWord* _end; // allocation end (excluding alignment_reserve)
size_t _desired_size; // desired size (including alignment_reserve)
size_t _refill_waste_limit; // hold onto tlab if free() is larger than this
}
- _start 指TLAB连续内存起始地址。
- _top 指TLAB当前分配到的地址。
- _end 指TLAB连续内存截止地址。
- _desired_size 是指TLAB的内存大小。
- _refill_waste_limit 是指最大的浪费空间。默认值为64b
eg：假设为_refill_waste_limit=5KB：
-
假如当前TLAB已经分配96KB，还剩下4KB可分配，但是现在new了一个对象需要6KB的空间，显然TLAB的内存不够了，4kb<5kb这时只浪费4KB的空间，在_refill_waste_limit之内，这时可以申请一个新的TLAB空间，原先的TLAB交给Eden管理。
-
假如当前TLAB已经分配90KB，还剩下10KB，现在new了一个对象需要11KB，显然TLAB的内存不够了，这时就不能简单的抛弃当前TLAB，这11KB会被安排到Eden区进行申请。
分配规则
-
obj_size + tlab_top <= tlab_end，直接在TLAB空间分配对象。
-
obj_size + tlab_top >= tlab_end && tlab_free > tlab_refill_waste_limit，
-
对象不在TLAB分配，在Eden区分配。（tlab_free：剩余的内存空间，tlab_refill_waste_limit：允许浪费的内存空间）
-
tlab剩余可用空间>tlab可浪费空间，当前线程不能丢弃当前TLAB，本次申请交由Eden区分配空间。
-
-
obj_size + tlab_top >= tlab_end && tlab_free < _refill_waste_limit，重新分配一块TLAB空间，在新的TLAB中分配对象。
- tlab剩余可用空间<tlab可浪费空间，在当前允许可浪费空间内，重新申请一个新TLAB空间，原TLAB交给Eden。
- 清单：/src/share/vm/memory/ThreadLocalAllocationBuffer.inline.hpp
- 功能：TLAB内存分配
inline HeapWord* ThreadLocalAllocBuffer::allocate(size_t size) {
invariants();
// 获取当前top
HeapWord* obj = top();
if (pointer_delta(end(), obj) >= size) {
// successful thread-local allocation
#ifdef ASSERT
// Skip mangling the space corresponding to the object header to
// ensure that the returned space is not considered parsable by
// any concurrent GC thread.
size_t hdr_size = oopDesc::header_size();
Copy::fill_to_words(obj + hdr_size, size - hdr_size, badHeapWordVal);
#endif // ASSERT
// This addition is safe because we know that top is
// at least size below end, so the add can't wrap.
// 重置top
set_top(obj + size);
invariants();
return obj;
}
return NULL;
}
实际上虚拟机内部会维护一个叫作refill_waste的值，当剩余对象空间大于refill_waste时，会选择在堆中分配，若小于该值，则会废弃当前TLAB，新建TLAB来分配对象。
这个阈值可以使用TLABRefillWasteFraction来调整，它表示TLAB中允许产生这种浪费的比例。
默认值为64，即表示使用约为1/64的TLAB空间作为refill_waste。
-
TLAB和refill_waste都会在运行时不断调整的，使系统的运行状态达到最优。
-
如果想要禁用自动调整TLAB的大小，可以使用-XX:-ResizeTLAB禁用ResizeTLAB
-
使用-XX:TLABSize手工指定一个TLAB的大小。
指针碰撞&Eden区分配
// 指针碰撞分配
HeapWord* compare_to = *Universe::heap()->top_addr();
HeapWord* new_top = compare_to + obj_size;
if (new_top <= *Universe::heap()->end_addr()) {
if (Atomic::cmpxchg_ptr(new_top, Universe::heap()->top_addr(), compare_to) != compare_to) {
goto retry;
}
result = (oop) compare_to;
}
}
Eden区指针碰撞，需要模拟多线程并发申请内存空间。
/**
* @since 2019/8/19 下午11:25
-Xmx100m -Xms100m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+UseTLAB
-XX:TLABWasteTargetPercent=1 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGCDetails
*/
public class AllocationTLABSomeThread {
private static final int threadNum = 100;
private static CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threadNum);
private static final int n = 50000000 / threadNum;
private static void alloc() {
byte[] b = new byte[100];
}
public static void main(String[] args) {
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < n; j++) {
alloc();
}
latch.countDown();
}).start();
}
try {
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println("hello world");
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
}
}
且需要关闭逃逸分析 -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+UseTLAB
运行结果
-XX:-DoEscapeAnalysis -XX:InitialHeapSize=104857600 -XX:MaxHeapSize=104857600 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGCDetails -XX:TLABWasteTargetPercent=1 -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC -XX:+UseTLAB
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 25600K->960K(29696K)] 25600K->968K(98304K), 0.0019559 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 26560K->960K(29696K)] 26568K->968K(98304K), 0.0022243 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 26560K->768K(29696K)] 26568K->776K(98304K), 0.0022446 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
........
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32768K->0K(33280K)] 34193K->1425K(101888K), 0.0014598 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32768K->0K(33280K)] 34193K->1425K(101888K), 0.0015168 secs] [Times: user=0.00 sys=0.01, real=0.00 secs]
823
Heap
PSYoungGen total 33280K, used 3655K [0x00000007bdf00000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000)
eden space 32768K, 11% used [0x00000007bdf00000,0x00000007be291c48,0x00000007bff00000)
from space 512K, 0% used [0x00000007bff80000,0x00000007bff80000,0x00000007c0000000)
to space 512K, 0% used [0x00000007bff00000,0x00000007bff00000,0x00000007bff80000)
ParOldGen total 68608K, used 1425K [0x00000007b9c00000, 0x00000007bdf00000, 0x00000007bdf00000)
object space 68608K, 2% used [0x00000007b9c00000,0x00000007b9d64798,0x00000007bdf00000)
Metaspace used 4255K, capacity 4718K, committed 4992K, reserved 1056768K
class space used 477K, capacity 533K, committed 640K, reserved 1048576K
关闭逃逸和TLAB分配 -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:-UseTLAB 运行结果：
-XX:-DoEscapeAnalysis -XX:InitialHeapSize=104857600 -XX:MaxHeapSize=104857600 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGCDetails -XX:TLABWasteTargetPercent=1 -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC -XX:-UseTLAB
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 25599K->976K(29696K)] 25599K->984K(98304K), 0.0023516 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 26575K->880K(29696K)] 26583K->888K(98304K), 0.0015459 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 26480K->832K(29696K)] 26488K->840K(98304K), 0.0006776 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
.......
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32767K->0K(33280K)] 34053K->1285K(101888K), 0.0004838 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 32767K->0K(33280K)] 34053K->1285K(101888K), 0.0005389 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
5388
Heap
PSYoungGen total 33280K, used 21392K [0x00000007bdf00000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000)
eden space 32768K, 65% used [0x00000007bdf00000,0x00000007bf3e4230,0x00000007bff00000)
from space 512K, 0% used [0x00000007bff00000,0x00000007bff00000,0x00000007bff80000)
to space 512K, 0% used [0x00000007bff80000,0x00000007bff80000,0x00000007c0000000)
ParOldGen total 68608K, used 1285K [0x00000007b9c00000, 0x00000007bdf00000, 0x00000007bdf00000)
object space 68608K, 1% used [0x00000007b9c00000,0x00000007b9d41788,0x00000007bdf00000)
Metaspace used 4248K, capacity 4718K, committed 4992K, reserved 1056768K
class space used 478K, capacity 533K, committed 640K, reserved 1048576K
经过对比，相差7倍左右。二者内存回收♻️，从YoungGC次数和耗时上没有太大变化：应为都是Eden区分配。
G1垃圾回收过程
触发混合回收条件：
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45 ，当老年代空间使用占整个堆空间45%时。
混合回收范围：
新生代、老年代、大对象。
混合回收过程：
初始标记：
-
这个过程会STW，停止系统线程。
-
标记GC-Roots的直接引用对象。
- 线程栈中局部变量表 。
- 方法区中的静态变量/常量等。
- 本地方法栈。
- 特点：速度极快。
并发标记
- 这个过程不会STW，系统线程正常运行。
- 从第一阶段标记的GC-Roots开始追踪所有存活对象。
- 特点：慢，很耗时。
- 优化：JVM会对“并发标记”阶段新产生的对象及对象修改做记录（RememberSet）
最终标记：
- 这个过程会STW，系统线程停止运行。
- 会根据“并发标记”阶段记录的RememberSet进行对象标记。
- 特点：很快。
- RememberSet相当于是拿空间换时间。
混合回收：
- 这个过程会STW，系统线程停止运行。
- 会计算老年代中每个Region中存活对象数量，存活对象占比，执行垃圾回收预期耗时和效率。
-
耗时：会根据启动参数中
-XX:MaxGCPauseMillis=200和历史回收耗时来计算本次要回收多少老年代Region才能耗时200ms。 -
特点：回收了一部分远远没有达到回收的效果，G1还有一个特殊处理方法，STW后进行回收，然后恢复系统线程，然后再次STW，执行混合回收掉一部分Region，
‐XX:G1MixedGCCountTarget=8(默认是8次)，反复执行上述过程8次。
注意：假设要回收400个Region，如果受限200ms，每次只能回收50个Region，反复8次刚好全部回收完毕。这么做的好处是避免单次停顿回收STW时间太长。
-
**还有一个参数要提一下
‐XX:G1HeapWastePercent=5 (默认是5%)。- 混合回收是采用复制算法，把要回收的Region中存活的对象放入其他Region中。
- 然后这个Region中的垃圾全部清理掉，这样就会不断有Region释放出来，当释放出的Region占整个堆空间5%时，停止混合回收。
-
还有一个参数：
‐XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=85 (默认值85%)。回收Region的时候，必须是存活对象低于85%。
混合回收失败时：
-
在Mixed回收的时候，无论是年轻代还是老年代都是基于复制算法进行回收，都要把各个Region的存活对象拷贝到另外其他的Region里去，万一拷贝是发生空间不足，就会触发一次失败。
-
一旦回收失败，立马就会切换采用Serial 单线程进行标记+清理+整理，整个过程是非常慢的（灾难）。
![[algorithm] 自动驾驶 规划 非线性优化学习系列之1 ：车辆横向运动动力学详细解释](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/83d33407169c4a01ae2b2a654f9e7023.png)
