1# GC垃圾回收 2 3GC(全称 Garbage Collection),即垃圾回收。在计算机领域,GC就是找到内存中的垃圾,释放和回收内存空间。当前主流编程语言实现的GC算法主要分为两大类:引用计数和对象追踪(即Tracing GC)。ArkTS运行时基于分代模型(年轻代/老年代),混合使用引用计数和对象追踪算法,并行并发化执行GC任务,从而实现不同场景下的高性能内存回收表现。 4 5在ArkTS中,数据类型分为两类,简单类型和引用类型。简单类型内容直接保存在栈(Stack)中,由操作系统自动分配和释放。引用类型保存在堆(heap)中,需要引擎进行手动释放。GC就是针对堆空间的内存自动回收的管理机制。 6 7## Heap结构及其配置参数 8 9### Heap结构 10 11 12 13- SemiSpace:年轻代(Young Generation),存放新创建出来的对象,存活率低,主要使用copying算法进行内存回收。 14- OldSpace:老年代(Old Generation),存放年轻代多次回收仍存活的对象会被复制到该空间,根据场景混合多种算法进行内存回收。 15- HugeObjectSpace:大对象空间,使用单独的region存放一个大对象的空间。 16- ReadOnlySpace:只读空间,存放运行期间的只读数据。 17- NonMovableSpace:不可移动空间,存放不可移动的对象。 18- SnapshotSpace:快照空间,转储堆快照时使用的空间。 19- MachineCodeSpace:机器码空间,存放程序机器码。 20 21注:每个空间会有一个或多个region进行分区域管理,region是空间向内存分配器申请的单位。 22 23### 相关参数 24 25> **注意:** 26> 27> 以下参数未提示可配置的均为不可配置项,由系统自行设定。 28 29根据系统分配heap总大小64MB-128MB/128MB-256MB/大于256MB的三个范围,以下参数系统会设置不同的大小。如果表格内范围仅有一个值,则表示该参数值不随heap总大小变化。手机设备heap总大小默认为大于256MB。 30开发者可以查看[hidebug接口文档](../reference/apis-performance-analysis-kit/js-apis-hidebug.md),使用相关接口查询内存信息。 31 32#### 堆大小相关参数 33 34| 参数名称 | 范围 | 作用 | 35| --- | --- | :--- | 36| HeapSize | 448MB | 主线程默认堆空间总大小,小内存设备会依据实际内存池大小修正 | 37| SemiSpaceSize | 2MB-4MB/2MB-8MB/2MB-16MB | semispace空间大小 | 38| NonmovableSpaceSize | 2MB/6MB/64MB | nonmovableSpace空间大小 | 39| SnapshotSpaceSize | 512KB | 快照空间大小 | 40| MachineCodeSpaceSize | 2MB | 机器码空间大小 | 41 42#### worker线程堆上限 43 44| 参数名称 | 范围 | 作用 | 45| --- | --- | --- | 46| HeapSize | 768 MB | work类型线程堆空间大小 | 47 48#### Semi Space 49 50heap中会生成两个Semi Space供copying使用。 51 52| 参数名称 | 范围 | 作用 | 53| --- | --- | :--- | 54| semiSpaceSize | 2MB-4MB/2MB-8MB/2MB-16MB | semispace空间大小,会根据堆总大小有不同的范围限制 | 55| semiSpaceTriggerConcurrentMark | 1M/1.5M/1.5M| 首次单独触发Semi Space的并发mark的界限值,超过该值则触发 | 56| semiSpaceStepOvershootSize| 2MB | 允许过冲最大大小 | 57 58#### Old Space 和 Huge Object Space 59 60初始化时均设定为Heap剩余未分配空间的大小,默认手机设备主线程OldSpaceSize上限接近350MB。 61 62| 参数名称 | 范围 | 作用 | 63| --- | --- | :--- | 64| oldSpaceOvershootSize | 4MB/8MB/8MB | oldSpace允许过冲最大大小 | 65 66#### 其他空间 67 68| 参数名称 | 范围 | 作用 | 69| --- | --- | :--- | 70| defaultReadOnlySpaceSize | 256 KB | ReadOnlySpace默认空间大小 | 71| defaultNonMovableSpaceSize | 2 MB/6 MB/64 MB | NonMovableSpace默认空间大小| 72| defaultSnapshotSpaceSize | 512 KB/512 KB/ 4 MB | SnapshotSpace默认空间大小| 73| defaultMachineCodeSpaceSize | 2 MB/2 MB/8 MB | MachineCodeSpace默认空间大小| 74 75#### 解释器栈大小 76 77| 参数名称 | 范围 | 作用 | 78| --- | --- | --- | 79| maxStackSize | 128KB | 控制解释器栈帧大小 | 80 81#### 并发参数 82 83| 参数名称 | 值 | 作用 | 84| --- | ---: | --- | 85| gcThreadNum | 7 | gc线程数量,默认为7,可通过`gc-thread-num`参数自行设定该参数值 | 86| MIN_TASKPOOL_THREAD_NUM | 3 | 线程池最小线程数 | 87| MAX_TASKPOOL_THREAD_NUM | 7 | 线程池最大线程数 | 88 89注:该线程池主要用于执行GC流程中的并发任务,实际线程池初始化综合参考gcThreadNum以及线程上下限,gcThreadNum为负值时初始化线程池线程数 = CPU核心数/2 90 91#### 其他参数 92 93| 参数名称 | 值 | 作用 | 94| --- | --- | --- | 95| minAllocLimitGrowingStep | 2M/4M/8M | heap整体重新计算空间大小限制时,控制oldSpace、heapObject和globalNative的最小增长步长 | 96| minGrowingStep | 4M/8M/16M | 调整oldSpace的最小增长步长 | 97| longPauseTime | 40ms | 判断是否为超长GC界限,超长GC会触发完整GC日志信息打印,方便开发者定位分析。可通过`gc-long-paused-time`进行配置 | 98 99### 其他:新增单VM内ArrayBuffer的native总内存上限为4GB 100 101## GC流程 102 103 104 105 106### HPP GC 107 108HPP GC(High Performance Partial Garbage Collection),即高性能部分垃圾回收,其中“High Performance”主要三方面,包含分代模型、混合算法和GC流程优化,以下主要是对HPP GC的流程中的一些具体策略的介绍。 109 110#### Young GC 111 112- **触发机制:** 年轻代GC触发阈值在2MB-16MB变化,根据分配速度和存活率等会变化。 113- **说明:** 主要回收semi space新分配的年轻代对象。 114- **场景:** 前台场景 115- **日志关键词:** [ HPP YoungGC ] 116 117#### Old GC 118 119- **触发机制:** 老年代GC触发阈值在20MB-300多MB变化,大部分情况,第一次Old GC的阈值在20M左右,之后会根据对象存活率,内存占用大小进行阈值调整。 120- **说明:** 对年轻代和部分老年代空间做整理压缩,其他空间做sweep清理。触发频率比年轻代GC低很多,由于会做全量mark,因此GC时间会比年轻代GC长,单次耗时约5ms~10ms。 121- **场景:** 前台场景 122- **日志关键词:**[ HPP OldGC ] 123 124#### Full GC 125 126- **触发机制:** 不会由内存阈值触发。应用切换后台之后,如果预测能回收的对象尺寸大于2M会触发一次Full GC。DumpHeapSnapshot 和 AllocationTracker 工具默认会触发Full GC。Native 接口和JS/TS 也有接口可以触发。 127- **说明:** 会对年轻代和老年代做全量压缩,主要用于性能不敏感场景,最大限度回收内存空间。 128- **场景:** 后台场景 129- **日志关键词:**[ CompressGC ] 130 131此后的Smart GC或者 IDLE GC 都是在上述三种GC中做选择。 132 133### 触发策略 134 135#### 空间阈值触发GC 136 137- 函数方法:`AllocateYoungOrHugeObject`,`AllocateHugeObject`等分配函数 138- 限制参数:对应的空间阈值 139- 说明:对象申请空间到达对应空间阈值时触发GC。 140- 典型日志:日志可区分GCReason::ALLOCATION_LIMIT 141 142#### native绑定大小达到阈值触发GC 143 144- 函数方法:`GlobalNativeSizeLargerThanLimit` 145- 限制参数:`globalSpaceNativeLimit` 146- 说明:影响是否进行全量mark,以及是否开始并发mark。 147 148#### 切换后台触发GC 149 150- 函数方法:`ChangeGCParams` 151- 说明:切换后台主动触发一次Full GC。 152- 典型日志:`app is inBackground`,`app is not inBackground` 153 GC 日志中可区分GCReason::SWITCH_BACKGROUND 154 155### 执行策略 156 157#### ConcurrentMark 158 159- 函数方法:`TryTriggerConcurrentMarking` 160- 说明:尝试触发并发mark,将遍历对象进行标记的任务交由线程池中并发运行,减少UI主线程挂起时间。 161- 典型日志:`fullMarkRequested`,`trigger full mark`,`Trigger the first full mark`,`Trigger full mark`,`Trigger the first semi mark`,`Trigger semi mark` 162 163#### new space GC前后的阈值调整 164 165- 函数方法:`AdjustCapacity` 166- 说明: 在GC后调整SemiSpace触发水线,优化空间结构。 167- 典型日志:无直接日志,可以通过GC统计日志看出,GC前 young space 的阈值有动态调整。 168 169#### 第一次OldGC后阈值的调整 170 171- 函数方法:`AdjustOldSpaceLimit` 172- 说明:根据最小增长步长以及平均存活率调整OldSpace阈值限制。 173- 典型日志:`"AdjustOldSpaceLimit oldSpaceAllocLimit_: " << oldSpaceAllocLimit << " globalSpaceAllocLimit_: " << globalSpaceAllocLimit_;` 174 175#### 第二次及以后的OldGC对old Space/global space阈值调整,以及增长因子的调整 176 177- 函数方法:`RecomputeLimits` 178- 说明:根据当前GC统计的数据变化重新计算调整`newOldSpaceLimit`,`newGlobalSpaceLimit`,`globalSpaceNativeLimit`和增长因子。 179- 典型日志:`"RecomputeLimits oldSpaceAllocLimit_: " << newOldSpaceLimit_ << " globalSpaceAllocLimit_: " << globalSpaceAllocLimit_ << " globalSpaceNativeLimit_:" << globalSpaceNativeLimit_;` 180 181#### PartialGC的Cset 选择策略 182 183- 函数方法:`OldSpace::SelectCSet()` 184- 说明:PartialGC执行时采用该策略选择存活对象数量少,回收代价小的Region优先进行GC。 185- 典型日志:`Select CSet failure: number is too few`, 186 `"Max evacuation size is 6_MB. The CSet region number: " << selectedRegionNumber;`, 187 `"Select CSet success: number is " << collectRegionSet_.size();` 188 189## SharedHeap 190 191### SharedHeap结构 192 193 194 195- SharedOldSpace:共享老年代空间(这里并不区分年轻代老年代),存放一般的共享对象。 196- SharedHugeObjectSpace:共享大对象空间,使用单独的region存放一个大对象的空间。 197- SharedReadOnlySpace:共享只读空间,存放运行期间的只读数据。 198- SharedNonMovableSpace:共享不可移动空间,存放不可移动的对象。 199 200注:SharedHeap主要用于线程间共享使用的对象,提高效率并节省内存的产物。共享堆并不单独属于某个线程,保存具有共享价值的对象,存活率会更高,去除了SemiSpace的类型。 201 202## 特性 203 204### Smart GC 205 206#### 特性介绍 207 208在应用性能敏感场景,通过将js线程(SmartGC对worker线程和taskpool线程不生效)GC触发水线临时调整到js堆最大值(js线程默认448MB),尽量避免触发GC导致应用掉帧。如果敏感场景持续时间过久,对象分配已经达到了堆最大值,则还是会触发GC,且这次GC由于积累的对象太多,GC时间会相对较久。 209 210#### 支持敏感场景 211 212- 应用冷启动(默认支持) 213- 应用滑动 214- 应用点击页面跳转 215- 超长帧 216 217当前该特性使能由系统侧进行管控,三方应用暂无接口直接调用。 218 219日志关键词: “SmartGC” 220 221#### 交互流程 222 223 224 225标记性能敏感场景,在进入和退出性能敏感场景时,在堆上标记,避免不必要的GC,维持高性能表现。 226 227## 日志解释 228 229### 开启全量日志 230 231默认情况下详细的GC日志仅在GC耗时超过40ms的情况下才会打印,如果需要开启所有GC执行的日志需要使用命令在设备中开启。 232 233**使用样例:** 234 235```shell 236# 设置开启GC全量日志参数,开启参数为0x905d,关闭GC全量日志,设置为默认值为0x105c 237hdc shell param set persist.ark.properties 0x905d 238# 重启生效 239hdc shell reboot 240``` 241 242### 典型日志 243 244以下日志为一次GC完整执行后的统计信息,具体到GC的类型不同会有一些差异。开发者可以在导出的日志文件中搜索关键词`[gc]`查看GC相关的日志,也可以查看关键词`ArkCompiler`查看更为全面虚拟机相关的日志。 245 246``` 247// GC前对象实际占用大小(region实际占用大小)->GC后对象实际占用大小(region实际占用大小),总耗时(+concurrentMark耗时),GC触发原因。 248C03F00/ArkCompiler: [gc] [ CompressGC ] 26.1164 (35) -> 7.10049 (10.5) MB, 160.626(+0)ms, Switch to background 249// GC运行时的各种状态以及应用名称 250C03F00/ArkCompiler: [gc] IsInBackground: 1; SensitiveStatus: 0; OnStartupEvent: 0; BundleName: com.huawei.hmos.filemanager; 251// GC运行时的各阶段耗时统计 252C03F00/ArkCompiler: [gc] /***************** GC Duration statistic: ****************/ 253C03F00/ArkCompiler: [gc] TotalGC: 160.626 ms 254C03F00/ArkCompiler: Initialize: 0.179 ms 255C03F00/ArkCompiler: Mark: 159.204 ms 256C03F00/ArkCompiler: MarkRoots: 6.925 ms 257C03F00/ArkCompiler: ProcessMarkStack: 158.99 ms 258C03F00/ArkCompiler: Sweep: 0.957 ms 259C03F00/ArkCompiler: Finish: 0.277 ms 260// GC后各个部分占用的内存大小 261C03F00/ArkCompiler: [gc] /****************** GC Memory statistic: *****************/ 262C03F00/ArkCompiler: [gc] AllSpaces used: 7270.9KB committed: 10752KB 263C03F00/ArkCompiler: ActiveSemiSpace used: 0KB committed: 256KB 264C03F00/ArkCompiler: OldSpace used: 4966.9KB committed: 5888KB 265C03F00/ArkCompiler: HugeObjectSpace used: 2304KB committed: 2304KB 266C03F00/ArkCompiler: NonMovableSpace used: 0KB committed: 2304KB 267C03F00/ArkCompiler: MachineCodeSpace used: 0KB committed: 0KB 268C03F00/ArkCompiler: HugeMachineCodeSpace used: 0KB committed: 0KB 269C03F00/ArkCompiler: SnapshotSpace used: 0KB committed: 0KB 270C03F00/ArkCompiler: AppSpawnSpace used: 4736.34KB committed: 4864KB 271C03F00/ArkCompiler: [gc] Anno memory usage size: 45 MB 272C03F00/ArkCompiler: Native memory usage size:2.99652 MB 273C03F00/ArkCompiler: NativeBindingSize: 0.577148KB 274C03F00/ArkCompiler: ArrayBufferNativeSize: 0.0117188KB 275C03F00/ArkCompiler: RegExpByteCodeNativeSize:0.280273KB 276C03F00/ArkCompiler: ChunkNativeSize: 19096 KB 277C03F00/ArkCompiler: [gc] Heap alive rate: 0.202871 278// 该虚拟机的此类型GC的整体统计 279C03F00/ArkCompiler: [gc] /***************** GC summary statistic: *****************/ 280C03F00/ArkCompiler: [gc] CompressGC occurs count 6 281C03F00/ArkCompiler: CompressGC max pause: 2672.33 ms 282C03F00/ArkCompiler: CompressGC min pause: 160.626 ms 283C03F00/ArkCompiler: CompressGC average pause:1076.06 ms 284C03F00/ArkCompiler: Heap average alive rate: 0.635325 285``` 286 287- gc类型:[HPP YoungGC]、[HPP OldGC]、[CompressGC]、[SharedGC]。 288- TotalGC: 总耗时。其下相应为各个阶段对应的耗时,基本的包括`Initialize`、`Mark`、`MarkRoots`、`ProcessMarkStack`、`Sweep`、`Finish`,实际根据不同的GC流程不同会有不同的阶段。 289- IsInBackground:是否在后台场景,1:为后台场景,0:非后台场景。 290- SensitiveStatus:是否为敏感场景,1:为敏感场景,0:非敏感场景。 291- OnStartupEvent:是否为冷启动场景,1:为冷启动场景,0:非冷启动场景。 292- used:当前已分配的对象实际占用的内存空间大小。 293- committed:当前实际分配给heap内存空间大小。因为各个空间是按region进行分配的,而region一般也不会被对象完全占满,因此committedSize大于等于usedSize,hugeSpace是会完全相等,因为其一个对象单独占一个region。 294- Anno memory usage size:当前进程所有堆申请的内存大小,包括heap与sharedHeap。 295- Native memory usage size:当前进程所申请的Native内存大小。 296- NativeBindingSize:当前进程堆内对象绑定的Native内存大小。 297- ArrayBufferNativeSize:当前进程申请的数组缓存Native内存大小。 298- RegExpByteCodeNativeSize:当前进程申请的正则表达式字节码Native内存大小。 299- ChunkNativeSize:当前进程申请的ChunkNative内存大小。 300- Heap alive rate:堆内对象的存活率。 301 302## GC开发者调试接口 303 304> **注意:** 305> 以下接口仅供调试使用,非正式对外SDK接口,不应在应用正式版本中使用。 306 307### ArkTools.hintGC() 308 309- 调用方式:`ArkTools.hintGC()` 310- 接口类型:js接口 311- 作用:调用后由VM主动触发判断当前是否适合进行一次full GC。后台场景、内存预期存活率低于设定值,则会触发,判断为敏感状态则不会触发。 312- 使用场景:开发者提示系统进行GC 313- 典型日志:无直接日志,仅可区分外部触发(`GCReason::TRIGGER_BY_JS`) 314 315 316使用参考 317 318``` 319// 首先需要声明接口 320declare class ArkTools { 321 static hintGC(): void; 322} 323 324@Entry 325@Component 326struct Index { 327 @State message: string = 'Hello World'; 328 build() { 329 Row() { 330 Column() { 331 Text(this.message) 332 .fontSize(50) 333 .fontWeight(FontWeight.Bold) 334 Button("触发HintGC").onClick((event: ClickEvent) => { 335 ArkTools.hintGC(); //方法内直接调用 336 }) 337 } 338 .width('100%') 339 } 340 .height('100%') 341} 342} 343``` 344 345 346