逃逸分析是一种可以有效减少Java中同步负载和内存堆分配压力的跨函数全局数据流分析方法. 通过逃逸分析, 编译器能够分析出一个新的对象的引用范围, 从而决定是否要将这个对象分配在堆上.
Shenandoah面向low-pause-time的垃圾收集器，它的GC cycle主要有
作为 5 年以上工作经验的技术人员，或多或少在系统维护，系统保障，系统调优遇到过上面的这几个场景，你可能是通过重启，调整一些 jvm 参数解决，如果大家需要深入的探究找到问题的原因，可以耐心看看下文我对 G1 的一些总结。
我们一般认为 Java 中 new 的对象都是在堆上分配，这个说法不够准确，应该是大部分对象在堆上的 TLAB分配，还有一部分在 栈上分配 或者是 堆上直接分配，可能 Eden 区也可能年老代。同时，对于一些的 GC 算法，还可能直接在老年代上面分配，例如 G1 GC 中的 humongous allocations（大对象分配），就是对象在超过 Region 一半大小的时候，直接在老年代的连续空间分配。 这里，我们先只关心 TLAB 分配。 对于单线程应用，每次分配内存，会记录上次分配对象内存地址末尾的指针，之后分配对象会从这个指针开始检索分配。这个机制叫做 bump-the-pointer （撞针）。 对于多线程应用来说，内存分配需要考虑线程安全。最直接的想法就是通过全局锁，但是这个性能会很差。为了优化这个性能，我们考虑可以每个线程分配一个线程本地私有的内存池，然后采用 bump-the-pointer 机制进行内存分配。这个线程本地私有的内存池，就是 TLAB。只有 TLAB 满了，再去申请内存的时候，需要扩充 TLAB 或者使用新的 TLAB，这时候才需要锁。这样大大减少了锁使用。
本文主要研究下JEP 248: Make G1 the Default Garbage Collector
是不是才听说了JDK11的ZGC，并且还没搞懂？不好意思，OpenJDK12马不停蹄的带来了Shenandoah GC。
masakari来源于日语板斧，Openstack的一个实现VM HA的开源项目。目前masakari支持下面3种故障恢复：
当allocation failure发生的时候，Shenandoah有一些优雅的degradation ladder用于处理这种情况，如下：
在实际的业务场景中，基于不同的特性存在各种不同的 JVM 厂商及版本和多个垃圾收集器实现。可能，在绝大多数环境中可以遇到 Java 7、8、11甚者15等。当然，由于各种历史原因，一些传统企业或许仍然使用 Java 6。每个版本可能都可以运行不同的垃圾收集器 - 串行，并行，并发标记扫描，G1 甚至是即将流行的 ZGC 等。
了解 GC Log （垃圾收集日志）并不是一件容易的事情，至少对于大多数技术人员而已。毕竟，对于这玩意，需要我们能够深入地了解 Java 虚拟机的工作原理以及对应用程序的内存使用情况的理解。在此篇文章中，我们将跳过应用程序的分析，因为它与应用程序的应用程序不同，并且需要对代码的知识。我们将讨论的是可以借助哪些工具使得我们能够读取和分析从 JVM 中获取的垃圾收集日志，以便正确定位问题。
在设计G1时会极力避免Full GC（以下简称FGC），但是总有一些特殊情况，如果当前并发回收的速度跟不上对象分配的速度，那么需要G1启动后备方案进行FGC。早期G1的FGC使用单线程的标记整理算法，后来为了充分发挥多核处理器的优势，JEP 307提案为G1的FGC设计了多线程标记整理算法，此时多线程的FGC的线程数量可以由-XX:ParallelGCThreads控制。
在 Java 应用程序中，内存泄漏会导致严重的性能下降和系统故障。开发人员必须了解内存泄漏的发生原因以及如何识别和解决它们。
GC(Garbage Collection) 是目前很多编程语言自带的特性，例如Java，Python；GC是一个很好的特性，能让使用这个语言编程的程序员不去关心内存回收，并且降低内存泄漏和内存溢出发生的概率。
中国的数据中心在不断走向国际化，同时数据中心内的关键标识也逐渐采取了中英文双语标识。 今天，我们整理出腾讯数据中心内部使用的中英文标识对照。敬请收藏以备后续参考。 园区 入口Entrance出口Exit停车区Parking访客停车区Visitor Parking员工停车区Employee Parking货车停车区Truck Parking卸货区Loading Zone 数据中心大楼 保安前台Security Counter安防、消防值班室Security, Fire Duty Room监控中心Command
G1（Garbadge First Collector）作为一款JVM最新的垃圾收集器，可以解决CMS中Concurrent Mode Failed问题，尽量缩短处理超大堆的停顿，在G1进行垃圾回收的时候完成内存压缩，降低内存碎片的生成。G1在堆内存比较大的时候表现出比较高吞吐量和短暂的停顿时间，而且已成为Java 9的默认收集器。未来替代CMS只是时间的问题。
遂查看节点的内存使用率，发现在有大量超时异常时，服务节点的内存使用率并没有明显的变化。此时觉得应该不是 GC 导致的问题。（埋下大坑）
作者：Eric Fu 链接：https://ericfu.me/g1-garbage-collector/
1.完全年轻代GC（fully-young collection），也称年轻代垃圾回收（Young GC）2.部分年轻代GC（partially-young collection）又称混合垃圾回收（Mixed GC）
G1垃圾收集器的设计原则是“首先收集尽可能多的垃圾(Garbage First)”，目标是为了尽量缩短处理超大堆（超过4GB）产生的停顿。
最近刚刚将自己的一个应用从CMS升级到G1，在一天早上，刚刚到办公室坐下，就收到手机一阵报警，去查看了监控，发现机器的内存出现了一个90度的涨幅，如下图所示：
本文翻译自Getting Started with G1 Gabage Collector部分章节。并未一字一句照译。同时也根据文尾的参考文档,适当增加了部分内容
并发标记日志 并发标记是全局的，与回收过程是两个阶段，所以并发标记可以说是独立的。 //并发标记 - 初始标记阶段，在年轻代GC中完成 100.070: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) (initial-mark), 0.0751469 secs] [Parallel Time: 74.7 ms, GC Workers: 8] [GC Worker Start (ms): Min: 100070.4, Avg: 100070.5, Max: 100
在 Java9 中，G1 GC 将成为默认的垃圾收集器，G1 垃圾收集器的关键特性之一是能够在不牺牲吞吐量的同时，限制 GC 暂停时间(即可以设置所需的最大停顿时间)。
golang map底层由两个核心的结构体实现：hmap和bmap，bmap本篇用桶代替。
golang的map实现并不是像c++一样使用红黑树，而是使用了hashmap，用数组来实现。 详细的实现后续补充，这里先做个备忘。 在iterate整个map的时候，使用delete是安全的。这跟c++是不一样的，c++在delete的时候，会导致整棵树发生变化，所以不能在迭代的时候删除元素。 那为什么golang的map是安全的呢，从源码来看，golang的map使用了桶的概念，元素是被hash到桶存储，每个桶预设是存储八个kv,而且在头部有一个uint8 tophash[8]的结构，存储每个key的高
前面通过-XX:+PrintGCDetails可以对GC日志进行打印，我们就可以在控制台查看，这样虽然可以查看GC的信息，但是并不直观，可以借助于第三方的GC日志分析工具进行查 看。
作为一款高效的垃圾收集器，G1在JDK7中加入JVM，在JDK9中取代CMS成为了默认的垃圾收集器。
JDK 12 已于2018年12月进入 Rampdown Phase One 阶段，这意味着该版本所有新的功能特性被冻结，不会再加入更多的 JEP 。该阶段将持续一个月，主要修复 P1-P3 级错误。JDK 12 定于2019年3月19日正式发布。
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但事实上，g1 由于他的诸多优势已经越来越多的受到 java 程序员的青睐，尤其在机器内存日益增大的今天，巨大的内存分区无疑会让 CMS 回收时间过长，而这已经成为程序员们无法忍受 CMS 最重要的一个原因。
福哥答案2020-11-25： 简单回答：hmap映射头、bmap桶、mapextra溢出额外信息 中级回答： // 映射头 type hmap struct { // Note: the format of the hmap is also encoded in cmd/compile/internal/gc/reflect.go. // Make sure this stays in sync with the compiler's definition. count int // map
混合回收，会选择所有年轻代区域（Eden/Survivor）（最大年轻代分区数）和部分老年代区域进去回收集合进行回收的模式。年轻代区域对象移动到Survivor区，老年代区域移动到老年代区域。由于G1中老年代区域的回收方式和新生代一样是“移动式”，被回收区域在移动后会全部清空，所以不会像其他使用清除算法的回收器一样（比如CMS）有碎片问题。
//[GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) 代表完全年轻代回收 // 0.0182341 secs 是本次GC的暂停时间 0.184: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0182341 secs 是本次GC的暂停时间] // 并行GC线程，一共有8个 [Parallel Time: 16.7 ms, GC Workers: 8] /*这一行信息说明的是这8个线程开始的时间，Min表示最早开始的线程时
我们在上一篇中，简要的介绍了 CMS 垃圾回收器，下面我们简单回忆一下它的一个极端场景（而且是经常发生的场景）。
前面我们讲了垃圾回收的算法，还需要有具体的实现，在jvm中，实现了多种垃圾收集 器，包括：串行垃圾收集器、并行垃圾收集器、CMS（并发）垃圾收集器、G1垃圾收集器，接下来，我们一个个的了解学习。
G1 中每个 Region 都有⼀个与之对应的 Remembered Set，当进⾏内存回收时，在 GC 根节点的枚举范围中加⼊ Remembered Set 即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏 检查Reference引⽤的对象是否处于不同的Region
写屏障是指，在改变特定内存的值（实际上也就是写入内存）的时候额外执行的一些动作。在大多数的垃圾回收算法中，都利用到了写屏障。写屏障通常用于在运行时探测并记录回收相关指针(interesting pointer)，在回收器只回收堆中部分区域的时候，任何来自该区域外的指针都需要被写屏障捕获，这些指针将会在垃圾回收的时候作为标记开始的根。JAVA使用的其余的分代的垃圾回收器，都有写屏障。举例来说，每一次将一个老年代对象的引用修改为指向年轻代对象，都会被写屏障捕获，并且记录下来。因此在年轻代回收的时候，就可以避免扫描整个老年代来查找根。
Because some cases are easy and cheap to detect for maps, but there
在经过了几次跳票之后，Java 9终于在原计划日期的整整一年之后发布了正式版。Java 9引入了很多新的特性，除了闪瞎眼的Module System和REPL，最重要的变化我认为是默认GC（Garbage Collector）修改为新一代更复杂、更全面、性能更好的G1（Garbage-First）。JDK的维护者在GC选择上一直是比较保守的，G1从JDK 1.6时代就开始进入开发者的视野，直到今天正式成为Hotspot的默认GC，也是走了很长的路。 本文将主要讲解GC调优需要知道的一些基础知识，会涉及到一些
Java 9引入了很多新的特性，除了闪瞎眼的Module System和REPL，最重要的变化我认为是默认GC（Garbage Collector）修改为新一代更复杂、更全面、性能更好的G1（Garbage-First）。JDK的维护者在GC选择上一直是比较保守的，G1从JDK 1.6时代就开始进入开发者的视野，直到今天正式成为Hotspot的默认GC，也是走了很长的路。
关于G1 GC以及其他垃圾收集器的介绍可以参考前一篇JVM性能调优实践——G1 垃圾收集器介绍篇。了解了G1垃圾收集器的运行机制之后，就可以针对一些GC相关参数来调整内存分配以及运行策略。下文的调优主要针对G1垃圾收集器进行介绍，以及会分析一下G1 GC的日志格式。
Mono 3现在是默认 GC是SGen 垃圾回收器，垃圾回收器几个性能和扩展性方面的改进，以更好地利用多核处理器硬件。SGen 已移植到 Windows 和 MIPS。 mono 最开始使用的是 Boehm-Demers-Wiser Conservative Garbage Collector ，mono 3.0之前的版本作为默认的垃圾收集器也是这个，Boehm垃圾收集器的主要问题在于无法精确读取寄存器与栈帧。因为无法确定给定值到底是指针还是标量，因此它总是假设给定值是指针，并且将相关联的对象标记为存活状态
在 Go 语言项目开发中，我们经常会使用哈希表 map，它的时间复杂度是 O(1)，Go 语言中的 map 使用开放寻址法避免哈希碰撞。
Serial 采用的是复制算法，STW，串行执行，作用于年轻代的垃圾收集。Serial Old 使用标记-压缩算法，串行执行，作用于老年代的垃圾收集。
通常，我们在了解应用服务的性能时，都会去在所定义的垃圾收集日志文件中去分析GC活动轨迹，在gc.log文件中，我们经常会看到每个GC事件所打印的三种时间类型：
当某个应用程序在生产环境中运行时，监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况，你能在问题出现之前得到警告，也可以在客户注意到问题之前解决问题。
Java虚拟机（JVM）生成3个关键工件，这些工件对于优化性能和解决生产问题很有用。这些工件是：
当应用程序在生产环境（以及您的其他环境）中运行时，监控其健康状况是明智之举。你想确保一切都在没有任何问题地运行，而了解这一点的唯一方法是衡量你的应用程序的健康状况。当出现问题时，您希望在客户注意到问题之前得到通知，也许您可以在客户注意到任何事情之前解决问题。在本文中，您将创建一个示例 Spring Boot 应用程序，您可以在 Spring Actuator、Micrometer、Prometheus 和 Grafana 的帮助下对其进行监控。这在下面的概述中可视化，其中 Spring Actuator 和 Micrometer 是 Spring Boot App 的一部分。
要是对 GO 的slice 原理还有点兴趣的话，欢迎查看文章 GO 中 slice 的实现原理
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