【深入理解JVM】CMS垃圾收集器

GC 问题处理能力能不能系统性掌握？一些影响因素都是互为因果的问题该怎么分析？比如一个服务 RT 突然上涨，有 GC 耗时增大、线程 Block 增多、慢查询增多、CPU 负载高四个表象，到底哪个是诱因？如何判断 GC 有没有问题？使用 CMS 有哪些常见问题？如何判断根因是什么？如何解决或避免这些问题？阅读完本文，相信你将会对 CMS GC 的问题处理有一个系统性的认知，更能游刃有余地解决这些问题，下面就让我们开始吧！

前言

想要系统性地掌握 GC 问题处理，笔者这里给出一个学习路径，整体文章的框架也是按照这个结构展开，主要分四大步。

建立知识体系： 从 JVM 的内存结构到垃圾收集的算法和收集器，学习 GC 的基础知识，掌握一些常用的 GC 问题分析工具。
确定评价指标： 了解基本 GC 的评价方法，摸清如何设定独立系统的指标，以及在业务场景中判断 GC 是否存在问题的手段。
场景调优实践： 运用掌握的知识和系统评价指标，分析与解决九种 CMS 中常见 GC 问题场景。
总结优化经验： 对整体过程做总结并提出笔者的几点建议，同时将总结到的经验完善到知识体系之中。

1. GC 基础

在正式开始前，先做些简要铺垫，介绍下 JVM 内存划分、收集算法、收集器等常用概念介绍，基础比较好的同学可以直接跳过这部分。

2.1 基础概念

GC： GC 本身有三种语义，下文需要根据具体场景带入不同的语义：
- Garbage Collection：垃圾收集技术，名词。
- Garbage Collector：垃圾收集器，名词。
- Garbage Collecting：垃圾收集动作，动词。
Mutator： 生产垃圾的角色，也就是我们的应用程序，垃圾制造者，通过 Allocator 进行 allocate 和 free。
TLAB： Thread Local Allocation Buffer 的简写，基于 CAS 的独享线程（Mutator Threads）可以优先将对象分配在 Eden 中的一块内存，因为是 Java 线程独享的内存区没有锁竞争，所以分配速度更快，每个 TLAB 都是一个线程独享的。
Card Table： 中文翻译为卡表，主要是用来标记卡页的状态，每个卡表项对应一个卡页。当卡页中一个对象引用有写操作时，写屏障将会标记对象所在的卡表状态改为 dirty，卡表的本质是用来解决跨代引用的问题。具体怎么解决的可以参考 StackOverflow 上的这个问题 how-actually-card-table-and-writer-barrier-works，或者研读一下 cardTableRS.app 中的源码。

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