楔子
Plan_Phase(GC的计划阶段)很早就接触了,但是后面一直没用到,忘记了,此次又用到了,几乎忘光了,费了很大力气理解它,记录下,以免又忘记了。
主题
计划阶段(plan_phase)主要就两个部分,一个是堆里面的对象构建一颗庞大的二叉树。但是,这个二叉树如果过于庞大,则成了性能瓶颈。于是乎,第二个部分Brick_table出现了,它主要是分割这个庞大的二叉树,以消弭性能瓶颈问题。
构建不规则二叉树
构建二叉树之前,先了解一些概念。当实例化一个对象之后,这个对象存储在堆里面。堆实际上是一长串的内存地址,不受CPU栈的管控,所以导致了它不能自动释放,需要手动。在这一长串的地址里面,可以分为固定对象和非固定对象。
1.固定对象概念
首先看下固定句柄,固定句柄就是把托管对象传递到费托管对象的堆栈里面去,固定句柄本身在托管里面进行管理,而它包含的对象就叫做固定对象。
至于非固定对象,就是普通的对象了,此处不再赘述。
在进行GC计划阶段的时候,会循环遍历当前需要收集的垃圾的代(generation)里面包含的所有堆,然后区分出包含固定对象的堆段,和非固定对象的堆段。
区分规则是怎么样的呢?非常简单,具体的就是如果相邻的两个对象都是非固定对象或者都是固定对象,则把这两个对象作为一个堆段,继续查找后面的对象。如果后续的对象跟前面的对象相同,则跟前面的两个对象放在一起形成一个堆段(如果后面还有相同的,则继续放在一起),如果不同,则此堆段到此为止。后面继续以同样的逻辑遍历,形成一个个的小堆段(以node表述)。
2.这里有一个特性:
固定堆段(也就是固定对象组成的堆段)的末尾必须跟一个非固定对象(这么做的原因,是避免固定对象的末尾被覆盖,只覆盖非固定对象的末尾)。
二叉树的构建,就建立在这些固定对象堆段和非固定对象堆段上的。这些一个个的堆段作为二叉树的根节点和叶子结点,构成了二叉树的本身。
3.相关构建
一:plug_and_pair结构
plug_and_pair存在于上面被分割的堆段的前面,堆段以node(节点)表示,则此结构(plug_and_pair*)node)[-1]的位置
struct plug
{uint8_t * skew[plug_skew / sizeof(uint8_t *)];
};class pair
{public:short left;short right;
};
struct plug_and_pair
{pair m_pair;plug m_plug;
};
pair的left和right成员分别表示当前堆段距离其前一个堆段和后一个堆段的距离长度。
二:构建逻辑
构建逻辑分为三种,数字一般可以分为奇数和偶数。计算机也是一样,但是除了这两种之外,偶数里面还可以分裂出另外一种情况,就是一个数字是2的次方数。举个例子,比如:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10。这十个数字里面,明显的奇数:1,3,5,7,9。偶数:2,4,6,8,10。再分裂下二的次方数:2,4,8。注意看,最后分裂的结果2,4,8分别是2的1次方,2次方和3次方。剔除了6和10这两个数字。
那么总结下,三种逻辑以上面试个数字举例分别为:
遍历循环以上十个数字。
第一种(if(true)):1,2,4,8 if(!(n&(n-1))) n分别为2,4,8。if里为true
第二种(if(true)):3,5,7,9 if(n&1) n分别为1,3,5,7,9。if里为true
第三种(if(true)):6,10 如果以上两种不成立,则到第三种这里来。
三:构建树身
如上所述,通过对堆里面的对象进行固定和非固定对象区分,变成一个个的小堆段(node)。这些小堆段从左至右依次编号:1,2,3,4,5,6,7,8,9.......N。然后通过构建逻辑这部分进入到if里面去。
1.(if(true)):
1,2,4,8编号的node会进入这里,主要是设置左节点和tree
set_node_left_child (new_node, (tree - new_node));tree = new_node;
2.(if(true)):
3,5,7,9编号的node会进入这里,主要是设置右节点
set_node_right_child (last_node, (new_node - last_node));
3.(if(true)):
6,10编号的会进入这里,主要是把原来的二叉树的右子节点变成新的node(new_node)的左子节点,切断二叉树与它自己右子节点的联系。然后把新的node(new_node),变成原来二叉树的右子节点。uint8_t* earlier_node = tree;size_t imax = logcount(sequence_number) - 2;//这里是获取需要变成的二叉树的右子树节点的层级。for (size_t i = 0; i != imax; i++)//如果层级不等于0,则获取到二叉树根节点到右子节点的距离,然后把根节点与右子节点相加得到二叉树右子节点。如此循环遍历,到二叉树最底层的右子节点为止。{earlier_node = earlier_node + node_right_child (earlier_node);}获取到最后一颗二叉树的根节点的右子树的距离int tmp_offset = node_right_child (earlier_node);assert (tmp_offset); // should never be empty把最后一颗二叉树的根节点和最后一颗二叉树的右子节点相加,设置为新的node(new_node)的左子树。set_node_left_child (new_node, ((earlier_node + tmp_offset ) - new_node));把最后一颗二叉树的右子树节点设置为新的node(new_node)节点,同时也是断了开与原来右子树的联系。set_node_right_child (earlier_node, (new_node - earlier_node));
GC plan_phase的二叉树构建本身并不复杂,而是复杂的逻辑和诡异的思维方式。
最终的构建的二叉树形式如下图所示:
四.分割二叉树
当以上二叉树被构建之后,如有几千个节点(node,小堆段)会形成庞大的一棵树。所以需要分割功能,用以来保证性能。
当二叉树包含的小堆段(node)的长度超过2的12次方(4kb),这棵二叉树就会被分割。
Brick_table里面属于这个4节点范围内的都是赋值为-1,表示你要在4节点上寻找你需要的节点。
源码:
最后上一下源码
1.构建二叉树:
uint8_t* gc_heap::insert_node (uint8_t* new_node, size_t sequence_number,uint8_t* tree, uint8_t* last_node)
{dprintf (3, ("IN: %Ix(%Ix), T: %Ix(%Ix), L: %Ix(%Ix) [%Ix]",(size_t)new_node, brick_of(new_node),(size_t)tree, brick_of(tree),(size_t)last_node, brick_of(last_node),sequence_number));if (power_of_two_p (sequence_number)){set_node_left_child (new_node, (tree - new_node));dprintf (3, ("NT: %Ix, LC->%Ix", (size_t)new_node, (tree - new_node)));tree = new_node;}else{if (oddp (sequence_number)){set_node_right_child (last_node, (new_node - last_node));dprintf (3, ("%Ix RC->%Ix", last_node, (new_node - last_node)));}else{uint8_t* earlier_node = tree;size_t imax = logcount(sequence_number) - 2;for (size_t i = 0; i != imax; i++){earlier_node = earlier_node + node_right_child (earlier_node);}int tmp_offset = node_right_child (earlier_node);assert (tmp_offset); // should never be emptyset_node_left_child (new_node, ((earlier_node + tmp_offset ) - new_node));set_node_right_child (earlier_node, (new_node - earlier_node));dprintf (3, ("%Ix LC->%Ix, %Ix RC->%Ix",new_node, ((earlier_node + tmp_offset ) - new_node),earlier_node, (new_node - earlier_node)));}}return tree;
}
2.切割二叉树:
size_t gc_heap::update_brick_table (uint8_t* tree, size_t current_brick,uint8_t* x, uint8_t* plug_end)
{dprintf (3, ("tree: %Ix, current b: %Ix, x: %Ix, plug_end: %Ix",tree, current_brick, x, plug_end));if (tree != NULL){dprintf (3, ("b- %Ix->%Ix pointing to tree %Ix",current_brick, (size_t)(tree - brick_address (current_brick)), tree));set_brick (current_brick, (tree - brick_address (current_brick)));//brick_table索引处的值是:根节点tree距离当前current_brick对应的地址的距离}else{dprintf (3, ("b- %Ix->-1", current_brick));set_brick (current_brick, -1);}size_t b = 1 + current_brick;ptrdiff_t offset = 0;size_t last_br = brick_of (plug_end-1);//上一个plug节点的末尾current_brick = brick_of (x-1);//当前的plug_startdprintf (3, ("ubt: %Ix->%Ix]->%Ix]", b, last_br, current_brick));while (b <= current_brick){if (b <= last_br){set_brick (b, --offset);}else{set_brick (b,-1);}b++;}return brick_of (x);
}
以上参考:
https://github.com/dotnet/coreclr/blob/main/src/gc/gc.cpp