继续从读书笔记的角度来系统的学习《Advanced Design and Implementation of Virtual Machines》。这本书是英文编写，全部、认真、深入的读下来非常考验人。我之前也只是读了60%，而且越到后面越没有耐心。想了想，JVM在系统层面上要达到一定水准，可能还是得精读一到两本这样的书籍。记读书笔记是我学习知识和技能的一种比较好的方式，伴随我至少20多年了。暂且给这次的读书笔记取名“关于VM的理论”。

本篇介绍最后两个部分：

本文是我们对ADIVM一书阅读笔记的结束。今天这篇文章会讲得稍显粗糙，毕竟，这属于高级部分——优化嘛....有些地方我只能整理个大概，让你知道作者在说什么（如果不整理的话，基本属于不知所云，完全搞不清状况的那种）。

GC基础知识回顾

先回顾下GC基础知识，也是我在《深入理解Android JVM ART》一书第十四章里的摘抄。

从大道理上说，一共有四种基础GC方法。

• Mark Sweep

• Copying Collection

• Mark Compact

• Reference Counting

下面是除Reference Counting之外的三种GC方法的示意图。

Mark Sweep的原理如上。大致是找到存活对象，然后把垃圾对象就地清理掉。这种方法理解起来相对简单，也没有什么附加操作。但实际使用时，会造成内存碎片。

Copying collection就是把存活对象拷贝到一个空闲区域。拷贝的时候可以重新排位置，让大家挤在一起。这样，内存碎片的问题就解决了。但这个拷贝肯定有开销，而且还存在拷贝前/后对象被引用的问题。另外，内存空间还要事先留一块做空闲区域，有点浪费。

Mark Compact其实和Copying差不多。只不过它不留单独一块空闲区域。而是移动....所谓的Compact（压缩，其实就是移动）

以上是三种基础GC的示意。接下来我们看看书中是怎么优化GC的。

GC优化之提高吞吐量（Throughput）

作者首先谈如何提高GC的吞吐量。这一章一上来就是一堆公式。我觉得主要难在如何定义和计算吞吐量上。我们先看看作者关心的是什么。

在讨论GC吞吐量时，作者的第一个优化设计考虑点是想讨论Partial Heap和Full Heap回收的时机选择问题。也就是minor/major GC如何搭配。注意，这基于了一个大前提，就是对Heap区域进行了划分。上面图中左下角是Heap的划分。右边是分类。

基于这么一个目的，整出了几个数学公式。下面是对原文内容的高度提炼。我感觉看不看都可以...BTW，我翻了下美亚上对这本书的评价，其中有一条说到，本书后面有一大堆引用材料。但是在正文里却一丁点没提到某个内容来自哪个文献。说实话，我对下面的吞吐量计算感觉模模糊糊的，但是又不知道是作者自己想出来的还是参考了哪些文献....

作者首先定义了吞吐量的计算公式，即APP运行期内总的回收内存大小/总的回收耗时。但这个太难计算，所以又定义了一个周期，即从一次major gc结束开始，到下一次major gc结束时结束。这个周期内包含一次major gc和若干个minor gc。假设每次minor gc的耗时差不多（都是Tminor)，一次major gc的耗时差不多（都是Tmajor)。巴拉巴拉....

下面就到头晕的地方了....

上面的公式里其实做了不少假设。比如，minor gc后，应用大概都会分配dS大小的非垃圾内存.....但我感觉还不止这些假设，所以这一章其实难度挺大(现在理解美亚那个评论所体现的无奈了吧）。

最后，作者得到一个吞吐量计算公式。在Fmax/dS/Tmin/Tmax固定的情况下，解了一个微分方程。然后，下面又假设Fmin=16MB，做了一组吞吐量测试。这个逻辑确实跳跃太大（实在没明白这个图是怎么画出来的）.....

上图左下角的优化前提条件以及最终的结论（早一点开始做Major GC）。

接着，对提高吞吐量的第二个设计考虑是使用分代GC还是不分代GC

以上是一些关键知识提炼。最终的结论如下：

按作者的测试结果，分代GC的吞吐量一开始比不分代GC低，但后面又高了。所以，作者提供的优化手段就是开始做不分代GC，吞吐量高。到某个点后，改做分代GC.....优化的思路就是这么简单粗暴。当然，具体怎么做到还是挺考验的。但目标确实就是这么直接..

提高吞吐量的最后一个设计考虑如下，这个主要从提高运行速度来看的。

GC优化之提高Scalability

GC的另一个优化是如何利用多核优势，提高吞吐量。这一章更枯燥，建议了解要做什么先..

上图中解释了concurrent gc和parallel gc的区别。concurrent gc强调的是mutator和collector的关系，并行工作。而parallel gc强调的是有多个collector的并行工作。

这一章讨论的内容见1、2、3的介绍。再次强调，本书的一个非常大的特点是很多同级的内容并不是并列关系。比如上图中所说的1和2。Object Traversal包含了Object Marking。另外，请注意Mark-Stack这个数据结构。这也是ART一书中GC部分常见的词。还有，书中说，根对象枚举由于需要暂停mutator的运行，Scalability对这个场景没有什么意义…

Traversal其实就是为了mark。但单独讲mark，只是mark这块还可以做一些别的优化设计…

针对多核，优化设计考虑点之一就是Parallel object traversal。由于被扫到的对象都要加到MarkStack里，这就变成一个典型的多写/多读的生产者/消费者模型。见下图解释：

当然，如果要加上负载均衡等处理，情况又会复杂多了。总之，作者在这一章里提到的三种优化方法都是更好解决多写/多读问题的。具体细节不讨论。有人会觉咱这篇文章里可能什么也没说。其实，你要是没有机会看到这篇文章的话，我有90%的几率预测你可能看不懂原文（或者是不知道原文在讨论什么）。

接下来讨论的Parallel Object Marking。

正如我前面所说，上面两页图的内容在原文中是并列的标题。但显然Object Marking讨论的只是Traversal的一个小点....

最后，这一章还讨论一个优化设计点——Parallel Compaction。

先留着吧。等你看到原文这部分的时候再来回顾....

GC优化之提高Responsiveness

提高响应速度，这恐怕是很多键盘侠都能出来说道几句的地方。这个也是成熟技术了，我感觉主要手段还是concurrent....

优化设计考虑点之一——Concurrent Tracing。关键内容如下：

三个基本保证很重要。作者讨论相关GC方法时，最终要归结到满足这三个条件。

• 不能漏掉一个存活对象

• 可以保留一些垃圾对象，但最终要能回收它们

• Tracing要能结束，不能陷入死胡同出不来。

Concurrent Tracing的整体情况如上图所示。首先，要明确Root根对象枚举完之后，才有concurrent之说。针对图中3中最后提到的问题，设计了下面三种办法。

本文只结束Snapshot-At-The-Beginning法。借助Write Barrier，当对象的成员变量被修改的时候，我们记住。注意看上面的示意图。

• A.f1,f2,f3分别指向B、C、D三个对象。

• 此时，A.f1赋值给了a，随后A.f1指向X。那么，A.f1原来指向的B对象就没有被记住。也不可能被找到。因为A被标记过了，不会再次被标记。

所以，借助Write-Barrier，我们主动记住B。相当于B也是被记住的对象。B需要被记住的原因是它可能是一个垃圾对象，也可能不是一个垃圾对象。不能现在就把它看做是垃圾对象（否则一旦被回收就会出问题。要注意的点是，mutator和collector此时是同时工作的）。SATB(Snapshot-At-The-Beginning)法就是这么个意思。里边还有一些变种方法。

接下来的优化设计考虑点是concurrent root-set enumeration。这个是有点难度。对这个优化点的真实含义需要仔细阅读原文。即它讨论的是多个mutator之间如何concurrent进行root-set枚举。

ART里，貌似没有使用“这么高级”（也可能是没有成熟实现）的办法。ART里线程栈中根对象的Visit属于NonCurrentRoot，是要暂停所有mutator后才能访问的....

Concurrent Moving Colleciton

这一章的安排也是中了我上面说内容并排的问题。前面三章从Throughput、Scalability、Responsiveness三个方面讲如何优化GC。这一章突然就是某个具体的GC方法...

ART里也有地方用到了concurrent moving gc法。注意下面的关键步骤。

CMC（Concurrent Moving Collection的缩写）优化设计考虑是一个出发点。就是mutator是否看到两个Obj A（一个是原Obj A，在From-Space里，一个是拷贝过去的Obj A'，在To-Space里）。如果只看到To-Space里的Obj A，这个设计就叫To-Space Invariant。本篇主要介绍这个设计

注意2.a的处理。Rootset枚举完后，需要先把Root Set里的根对象移动到To-Space里。然后才恢复mutator的运行。

而关于2.b的处理，则借助了Read Barrier。见下图。

ART代码里会经常出现kUseBakerReadBarrier的常量。这个就是上图示意的Read-Barrier，其实严格来说是Load Barrier。因为不光Read，Write的时候也要做一些工作。这个方法最早是Baker提出来的.....

以上，就是和GC有关的优化部分。难度相当大。而且，原文也没有和参考文献做一个比较明确的关联，所以读起来会比较痛苦。我建议还是了解目的，具体怎么弄的，倒是可以结合ART的源码进行细致研究。

Lock实现和基于硬件的内存事务

本书最后两章分别讨论了对Lock的优化以及对基于硬件的内存事务技术在JVM上可能带来的帮助。

先看对Lock的介绍

说实话，我觉得不如直接看ART一书的第12.3节。ART的Lock综合了上图中提到的几种技术。上面的讨论其实更多像是一个回顾（当然，你要是不了解ART做法的话，不会有这种感觉）。这几项技术倒也不复杂，建议直接看我书（结合代码）算了。比这里讨论的强（我认为作者是在回顾这些优化技术，而不是提出什么新的东西）

本书最后一章介绍了基于硬件的事务内存技术在JVM实现里可能的用处。我不想讲太多，这个看下图的左下角一部分概要介绍即可。

JVM读书笔记总结

这本书总体上来说内容相当丰富。JVM本身是一门工程。工程的话，经验、某些领域优化的积累会相对较多，没有太多条条框框的理论（GC其实更多是一种优化）。在阅读ART源码的时候，注定会碰到本书提到的内容。所以，这本书应该是一本集成汇总类的书籍（其参考的各种文献材料也是后续做深入研究的宝库）。

最后的最后

• 我期望的结果不是朋友们从我的书、文章、博客后学会了什么知识，干成了什么，而应该是说，神农，我可是踩在你的肩膀上的喔。

• 关于学习方面的问题，我已经讨论完了。后面这个公众号将对一些基础的技术，新技术做一些学习和分享。也欢迎你的投稿。不过，正如我在公众号“联系方式”里说的那样——郑渊洁在童话大王《智齿》里有一句话令我印象深刻，大意是“我有权保持沉默，但你说的每一句话都可能成为我灵感的源泉”。所以，影响不是单向的，很可能我从你那学到的东西更多。

神农和朋友们的杂文集

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