跨代引用面临的问题

首先，产生跨代引用场景是发生YongGC的过程。此时新生代的对象会开始寻找根，看自己是否属于根可达对象，从而判断自己是否是垃圾。

那很多同学就开始有疑惑了？不是判断对象是否存活，应该是从GC Roots开始寻找，使用复杂的三色标记算法后，将判定不存活的对象删除掉么？

但我们知道，并不是所有老年代的对象都会引用着新生代的对象。那么相对频繁的YongGC，每次都从根节点遍历一次，效率就会被严重影响。

因此，就引入了卡表和记忆集的概念。卡表将整个老年代分成了多个层级，card[0],card[1],card[2]......。如果某个card区域中的老年代对象引用着新生代的对象，那么就被叫做脏卡。当YongGC发生时，某个新生代的对象发现其GCRoots发现在老年代，并进行跨代寻找的时候，只需要在对这些脏卡中的GCRoots，使用可达性分析算法，判断是否存活即可。加速了垃圾回收的速度与回收成本。

那么具体是如何执行的呢？我们接着看。

GCRoots在新生代

假设现在整个堆空间只有两个对象。此时两个对象都在新生代。此时GC线程是非常容易判断这两个对象被GCRoots引用，属于存活对象。

随着程序的长时间运行。此时出现了以下情况：

GCRoots移动到老年代

可以看到，老年代的对象HumongN被GCRoots所引用，此时HumongN->S就是跨代引用。S又引用着E，因此这三个对象都不是垃圾。

我们说在新生代中，由E找到S是非常快速简单的。然而由S找到HumongN就需要遍历整个老年代的对象，这个过程是相当耗时的。所以要避免每次 YGC 时扫描整个老年代，减少开销。

解决跨代引用流程

在判断新生代对象是否根可达时，一部分对象是朝生夕死的对象，而另一部分可能是有由相当老年代的对象引用而来的。而一般老年代的引用关系都相当复杂，为了节约扫描时间成本，我们在每个新生代对象中存入一个RSet记录卡表。在检索新生代引用即将跨代时，会根据卡表的Key，Value快速定位到正确的老年代引用，以达到减少开销的目的。

RSet（记忆集）

记录了其它Region中的对象到Region的引用。

RSet的价值在于使得垃圾回收不需要扫描整个堆，能够快速定位到真正引用它的堆对象地址。ReSet本身就是一个Hash表，存储在新生代的每个Region中。但是存储需要消耗空间，多的能达到百分之20。因此G1对内存的空间要求较高(小空间没资本玩)，空间越大性能越彪悍。

CardTable

由于新生代GC时，需要扫描整个old区，效率非常低。所以old区就是用卡表的方式进行一次逻辑分区。一般一页卡表的大小是2的n次幂。每一个区域也是用Key，Value结构进行记录。每一区域记录为Key不重复，Value则记录这片区域的老年代对象与新生代对象是否存在引用关系，存在则标记为1，否则为0。记录完毕后把value为1的key作为ReSet的key进行记录，并且ReSet的value存储引用，从而提高跨代引用的查询效率。

总结

G1的设计因为这些记录，划分Region的原因，对基础内存的要求比较高。CMS也存在ReSet与CardTabe。但是因为CMS没有Region的存在，新生代只有一份，所以只需要记录一份，对空间要求不高。所以虽然G1优点很多，但是不推荐堆空间小于6G以下使用G1。

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