今天，又是干货满满的一天。这是全网最硬核 JVM 系列的开篇，首先从 TLAB 开始。因为文章很长，每一个人阅读习惯不一样，因此特此拆成单篇版和多篇版git

9. OpenJDK HotSpot TLAB 相关源代码分析

若是这里看的比较吃力，能够直接看第 10 章，热门 Q&A，里面有不少你们常问的问题github

9.1. TLAB 类构成

线程初始化的时候，若是 JVM 启用了 TLAB（默认是启用的，能够经过 -XX:-UseTLAB 关闭），则会初始化 TLAB。算法

TLAB 包括以下几个 field （HeapWord* 能够理解为堆中的内存地址）： src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cpp数组

//静态全局变量
static size_t   _max_size;                          // 全部 TLAB 的最大大小
  static int      _reserve_for_allocation_prefetch;   // CPU 缓存优化 Allocation Prefetch 的保留空间，这里先不用关心
  static unsigned _target_refills;                    //每一个 GC 周期内指望的重填次数

//如下是 TLAB 的主要构成 field
HeapWord* _start;                              // TLAB 起始地址，表示堆内存地址都用 HeapWord* 
HeapWord* _top;                                // 上次分配的内存地址
HeapWord* _end;                                // TLAB 结束地址
size_t    _desired_size;                       // TLAB 大小 包括保留空间，表示内存大小都须要经过 size_t 类型，也就是实际字节数除以 HeapWordSize 的值
size_t    _refill_waste_limit;                 // TLAB最大浪费空间，剩余空间不足分配浪费空间限制。在TLAB剩余空间不足的时候，根据这个值决定分配策略，若是浪费空间大于这个值则直接在 Eden 区分配，若是小于这个值则将当前 TLAB 放回 Eden 区管理并从 Eden 申请新的 TLAB 进行分配。 
AdaptiveWeightedAverage _allocation_fraction;  // 当前 TLAB 分配比例 EMA

//如下是咱们这里不用太关心的 field
HeapWord* _allocation_end;                    // TLAB 真正能够用来分配内存的结束地址，这个是 _end 结束地址排除保留空间（预留给 dummy object 的对象头空间）
HeapWord* _pf_top;                            // Allocation Prefetch CPU 缓存优化机制相关须要的参数，这里先不用考虑
size_t    _allocated_before_last_gc;          // 这个用于计算 图10 中的线程本轮 GC 分配空间的大小，记录上次 GC 时，线程分配的空间大小
unsigned  _number_of_refills;                 // 线程分配内存数据采集相关，TLAB 剩余空间不足分配次数
unsigned  _fast_refill_waste;                 // 线程分配内存数据采集相关，TLAB 快速分配浪费，快速分配就是直接在 TLAB 分配，这个在如今 JVM 中已经用不到了
unsigned  _slow_refill_waste;                 // 线程分配内存数据采集相关，TLAB 慢速分配浪费，慢速分配就是重填一个 TLAB 分配
unsigned  _gc_waste;                          // 线程分配内存数据采集相关，gc浪费
unsigned  _slow_allocations;                  // 线程分配内存数据采集相关，TLAB 慢速分配计数 
size_t    _allocated_size;                    // 分配的内存大小
size_t    _bytes_since_last_sample_point;     // JVM TI 采集指标相关 field，这里不用关心

9.2. TLAB 初始化

首先是 JVM 启动的时候，全局 TLAB 须要初始化： src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cpp缓存

void ThreadLocalAllocBuffer::startup_initialization() {
  //初始化，也就是归零统计数据
  ThreadLocalAllocStats::initialize();

  // 假设平均下来，GC 扫描的时候，每一个线程当前的 TLAB 都有一半的内存被浪费，这个每一个线程使用内存的浪费的百分比率（也就是 TLABWasteTargetPercent），也就是等于（注意，仅最新的那个 TLAB 有浪费，以前 refill 退回的假设是没有浪费的）：1/2 * (每一个 epoch 内每一个线程指望 refill 次数) * 100
  //那么每一个 epoch 内每一个线程 refill 次数配置就等于 50 / TLABWasteTargetPercent， 默认也就是 50 次。
  _target_refills = 100 / (2 * TLABWasteTargetPercent);
  // 可是初始的 _target_refills 须要设置最多不超过 2 次来减小 VM 初始化时候 GC 的可能性
  _target_refills = MAX2(_target_refills, 2U);

//若是 C2 JIT 编译存在并启用，则保留 CPU 缓存优化 Allocation Prefetch 空间，这个这里先不用关心，会在别的章节讲述
#ifdef COMPILER2
  if (is_server_compilation_mode_vm()) {
    int lines =  MAX2(AllocatePrefetchLines, AllocateInstancePrefetchLines) + 2;
    _reserve_for_allocation_prefetch = (AllocatePrefetchDistance + AllocatePrefetchStepSize * lines) /
                                       (int)HeapWordSize;
  }
#endif

  // 初始化 main 线程的 TLAB
  guarantee(Thread::current()->is_Java_thread(), "tlab initialization thread not Java thread");
  Thread::current()->tlab().initialize();
  log_develop_trace(gc, tlab)("TLAB min: " SIZE_FORMAT " initial: " SIZE_FORMAT " max: " SIZE_FORMAT,
                               min_size(), Thread::current()->tlab().initial_desired_size(), max_size());
}

每一个线程维护本身的 TLAB，同时每一个线程的 TLAB 大小不一。TLAB 的大小主要由 Eden 的大小，线程数量，还有线程的对象分配速率决定。在 Java 线程开始运行时，会先分配 TLAB： src/hotspot/share/runtime/thread.cpp安全

void JavaThread::run() {
  // initialize thread-local alloc buffer related fields
  this->initialize_tlab();
  //剩余代码忽略
}

分配 TLAB 其实就是调用 ThreadLocalAllocBuffer 的 initialize 方法。 src/hotspot/share/runtime/thread.hppide

void initialize_tlab() {
    //若是没有经过 -XX:-UseTLAB 禁用 TLAB，则初始化TLAB
    if (UseTLAB) {
      tlab().initialize();
    }
}

// Thread-Local Allocation Buffer (TLAB) support
ThreadLocalAllocBuffer& tlab()                 {
  return _tlab; 
}

ThreadLocalAllocBuffer _tlab;

ThreadLocalAllocBuffer 的 initialize 方法初始化 TLAB 的上面提到的咱们要关心的各类 field： src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cppoop

void ThreadLocalAllocBuffer::initialize() {
  //设置初始指针，因为尚未从 Eden 分配内存，因此这里都设置为 NULL
  initialize(NULL,                    // start
             NULL,                    // top
             NULL);                   // end
  //计算初始指望大小，并设置
  set_desired_size(initial_desired_size());
  //全部 TLAB 总大小，不一样的 GC 实现有不一样的 TLAB 容量， 通常是 Eden 区大小
  //例如 G1 GC，就是等于 (_policy->young_list_target_length() - _survivor.length()) * HeapRegion::GrainBytes，能够理解为年轻代减去Survivor区，也就是Eden区
  size_t capacity = Universe::heap()->tlab_capacity(thread()) / HeapWordSize;
  //计算这个线程的 TLAB 指望占用全部 TLAB 整体大小比例
  //TLAB 指望占用大小也就是这个 TLAB 大小乘以指望 refill 的次数
  float alloc_frac = desired_size() * target_refills() / (float) capacity;
  //记录下来，用于计算 EMA
  _allocation_fraction.sample(alloc_frac);
  //计算初始 refill 最大浪费空间，并设置
  //如前面原理部分所述，初始大小就是 TLAB 的大小（_desired_size） / TLABRefillWasteFraction
  set_refill_waste_limit(initial_refill_waste_limit());
  //重置统计
  reset_statistics();
}

9.2.1. 初始指望大小是如何计算的呢？

src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cppfetch

//计算初始大小
size_t ThreadLocalAllocBuffer::initial_desired_size() {
  size_t init_sz = 0;
  //若是经过 -XX:TLABSize 设置了 TLAB 大小，则用这个值做为初始指望大小
  //表示堆内存占用大小都须要用占用几个 HeapWord 表示，因此用TLABSize / HeapWordSize
  if (TLABSize > 0) {
    init_sz = TLABSize / HeapWordSize;
  } else {
    //获取当前epoch内线程数量指望，这个如以前所述经过 EMA 预测
    unsigned int nof_threads = ThreadLocalAllocStats::allocating_threads_avg();
    //不一样的 GC 实现有不一样的 TLAB 容量，Universe::heap()->tlab_capacity(thread()) 通常是 Eden 区大小
    //例如 G1 GC，就是等于 (_policy->young_list_target_length() - _survivor.length()) * HeapRegion::GrainBytes，能够理解为年轻代减去Survivor区，也就是Eden区
    //总体大小等于 Eden区大小/(当前 epcoh 内会分配对象指望线程个数 * 每一个 epoch 内每一个线程 refill 次数配置)
    //target_refills已经在 JVM 初始化全部 TLAB 全局配置的时候初始化好了
    init_sz  = (Universe::heap()->tlab_capacity(thread()) / HeapWordSize) /
                      (nof_threads * target_refills());
    //考虑对象对齐，得出最后的大小
    init_sz = align_object_size(init_sz);
  }
  //保持大小在  min_size() 还有 max_size() 之间
  //min_size主要由 MinTLABSize 决定
  init_sz = MIN2(MAX2(init_sz, min_size()), max_size());
  return init_sz;
}

//最小大小由 MinTLABSize 决定，须要表示为 HeapWordSize，而且考虑对象对齐，最后的 alignment_reserve 是 dummy object 填充的对象头大小（这里先不考虑 JVM 的 CPU 缓存 prematch，咱们会在其余章节详细分析）。
static size_t min_size()                       { 
    return align_object_size(MinTLABSize / HeapWordSize) + alignment_reserve(); 
}

9.2.2. TLAB 最大大小是怎样决定的呢？

不一样的 GC 方式，有不一样的方式：优化

G1 GC 中为大对象（humongous object）大小，也就是 G1 region 大小的一半：src/hotspot/share/gc/g1/g1CollectedHeap.cpp

// For G1 TLABs should not contain humongous objects, so the maximum TLAB size
// must be equal to the humongous object limit.
size_t G1CollectedHeap::max_tlab_size() const {
  return align_down(_humongous_object_threshold_in_words, MinObjAlignment);
}

ZGC 中为页大小的 8 分之一，相似的在大部分状况下 Shenandoah GC 也是每一个 Region 大小的 8 分之一。他们都是指望至少有 8 分之 7 的区域是不用退回的减小选择 Cset 的时候的扫描复杂度: src/hotspot/share/gc/shenandoah/shenandoahHeap.cpp

MaxTLABSizeWords = MIN2(ShenandoahElasticTLAB ? RegionSizeWords : (RegionSizeWords / 8), HumongousThresholdWords);

src/hotspot/share/gc/z/zHeap.cpp

const size_t      ZObjectSizeLimitSmall         = ZPageSizeSmall / 8;

对于其余的 GC，则是 int 数组的最大大小，这个和为了填充 dummy object 表示 TLAB 的空区域有关。这个缘由以前已经说明了。

9.3. TLAB 分配内存

当 new 一个对象时，须要调用instanceOop InstanceKlass::allocate_instance(TRAPS) src/hotspot/share/oops/instanceKlass.cpp

instanceOop InstanceKlass::allocate_instance(TRAPS) {
  bool has_finalizer_flag = has_finalizer(); // Query before possible GC
  int size = size_helper();  // Query before forming handle.

  instanceOop i;

  i = (instanceOop)Universe::heap()->obj_allocate(this, size, CHECK_NULL);
  if (has_finalizer_flag && !RegisterFinalizersAtInit) {
    i = register_finalizer(i, CHECK_NULL);
  }
  return i;
}

其核心就是heap()->obj_allocate(this, size, CHECK_NULL)从堆上面分配内存： src/hotspot/share/gc/shared/collectedHeap.inline.hpp

inline oop CollectedHeap::obj_allocate(Klass* klass, int size, TRAPS) {
  ObjAllocator allocator(klass, size, THREAD);
  return allocator.allocate();
}

使用全局的 ObjAllocator 实现进行对象内存分配： src/hotspot/share/gc/shared/memAllocator.cpp

oop MemAllocator::allocate() const {
  oop obj = NULL;
  {
    Allocation allocation(*this, &obj);
    //分配堆内存，继续看下面一个方法
    HeapWord* mem = mem_allocate(allocation);
    if (mem != NULL) {
      obj = initialize(mem);
    } else {
      // The unhandled oop detector will poison local variable obj,
      // so reset it to NULL if mem is NULL.
      obj = NULL;
    }
  }
  return obj;
}
HeapWord* MemAllocator::mem_allocate(Allocation& allocation) const {
  //若是使用了 TLAB，则从 TLAB 分配，分配代码继续看下面一个方法
  if (UseTLAB) {
    HeapWord* result = allocate_inside_tlab(allocation);
    if (result != NULL) {
      return result;
    }
  }
  //不然直接从 tlab 外分配
  return allocate_outside_tlab(allocation);
}
HeapWord* MemAllocator::allocate_inside_tlab(Allocation& allocation) const {
  assert(UseTLAB, "should use UseTLAB");

  //从当前线程的 TLAB 分配内存，TLAB 快分配
  HeapWord* mem = _thread->tlab().allocate(_word_size);
  //若是没有分配失败则返回
  if (mem != NULL) {
    return mem;
  }

  //若是分配失败则走 TLAB 慢分配，须要 refill 或者直接从 Eden 分配
  return allocate_inside_tlab_slow(allocation);
}

9.3.1. TLAB 快分配

src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.inline.hpp

inline HeapWord* ThreadLocalAllocBuffer::allocate(size_t size) {
  //验证各个内存指针有效，也就是 _top 在 _start 和 _end 范围内
  invariants();
  HeapWord* obj = top();
  //若是空间足够，则分配内存
  if (pointer_delta(end(), obj) >= size) {
    set_top(obj + size);
    invariants();
    return obj;
  }
  return NULL;
}

9.3.2. TLAB 慢分配

src/hotspot/share/gc/shared/memAllocator.cpp

HeapWord* MemAllocator::allocate_inside_tlab_slow(Allocation& allocation) const {
  HeapWord* mem = NULL;
  ThreadLocalAllocBuffer& tlab = _thread->tlab();

  // 若是 TLAB 剩余空间大于 最大浪费空间，则记录并让最大浪费空间递增
  if (tlab.free() > tlab.refill_waste_limit()) {
    tlab.record_slow_allocation(_word_size);
    return NULL;
  }

  //从新计算 TLAB 大小
  size_t new_tlab_size = tlab.compute_size(_word_size);
  //TLAB 放回 Eden 区
  tlab.retire_before_allocation();
  
  if (new_tlab_size == 0) {
    return NULL;
  }

  // 计算最小大小
  size_t min_tlab_size = ThreadLocalAllocBuffer::compute_min_size(_word_size);
  //分配新的 TLAB 空间，并在里面分配对象
  mem = Universe::heap()->allocate_new_tlab(min_tlab_size, new_tlab_size, &allocation._allocated_tlab_size);
  if (mem == NULL) {
    assert(allocation._allocated_tlab_size == 0,
           "Allocation failed, but actual size was updated. min: " SIZE_FORMAT
           ", desired: " SIZE_FORMAT ", actual: " SIZE_FORMAT,
           min_tlab_size, new_tlab_size, allocation._allocated_tlab_size);
    return NULL;
  }
  assert(allocation._allocated_tlab_size != 0, "Allocation succeeded but actual size not updated. mem at: "
         PTR_FORMAT " min: " SIZE_FORMAT ", desired: " SIZE_FORMAT,
         p2i(mem), min_tlab_size, new_tlab_size);
  //若是启用了 ZeroTLAB 这个 JVM 参数，则将对象全部字段置零值
  if (ZeroTLAB) {
    // ..and clear it.
    Copy::zero_to_words(mem, allocation._allocated_tlab_size);
  } else {
    // ...and zap just allocated object.
  }

  //设置新的 TLAB 空间为当前线程的 TLAB
  tlab.fill(mem, mem + _word_size, allocation._allocated_tlab_size);
  //返回分配的对象内存地址
  return mem;
}

9.3.2.1 TLAB最大浪费空间

TLAB最大浪费空间 _refill_waste_limit 初始值为 TLAB 大小除以 TLABRefillWasteFraction： src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.hpp

size_t initial_refill_waste_limit()            { return desired_size() / TLABRefillWasteFraction; }

每次慢分配，调用record_slow_allocation(size_t obj_size)记录慢分配的同时，增长 TLAB 最大浪费空间的大小：

src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cpp

void ThreadLocalAllocBuffer::record_slow_allocation(size_t obj_size) {
  //每次慢分配，_refill_waste_limit 增长 refill_waste_limit_increment，也就是 TLABWasteIncrement
  set_refill_waste_limit(refill_waste_limit() + refill_waste_limit_increment());
  _slow_allocations++;
  log_develop_trace(gc, tlab)("TLAB: %s thread: " INTPTR_FORMAT " [id: %2d]"
                              " obj: " SIZE_FORMAT
                              " free: " SIZE_FORMAT
                              " waste: " SIZE_FORMAT,
                              "slow", p2i(thread()), thread()->osthread()->thread_id(),
                              obj_size, free(), refill_waste_limit());
}
//refill_waste_limit_increment 就是 JVM 参数 TLABWasteIncrement
static size_t refill_waste_limit_increment()   { return TLABWasteIncrement; }

9.3.2.2. 从新计算 TLAB 大小

从新计算会取当前堆剩余给 TLAB 可分配的空间和 TLAB 指望大小 + 当前须要分配的空间大小 中的小的那个：

src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.inline.hpp

inline size_t ThreadLocalAllocBuffer::compute_size(size_t obj_size) {
  //获取当前堆剩余给 TLAB 可分配的空间
  const size_t available_size = Universe::heap()->unsafe_max_tlab_alloc(thread()) / HeapWordSize;
  //取 TLAB 可分配的空间 和 TLAB 指望大小 + 当前须要分配的空间大小 以及 TLAB 最大大小中的小的那个
  size_t new_tlab_size = MIN3(available_size, desired_size() + align_object_size(obj_size), max_size());

  // 确保大小大于 dummy obj 对象头
  if (new_tlab_size < compute_min_size(obj_size)) {
    log_trace(gc, tlab)("ThreadLocalAllocBuffer::compute_size(" SIZE_FORMAT ") returns failure",
                        obj_size);
    return 0;
  }
  log_trace(gc, tlab)("ThreadLocalAllocBuffer::compute_size(" SIZE_FORMAT ") returns " SIZE_FORMAT,
                      obj_size, new_tlab_size);
  return new_tlab_size;
}

9.3.2.3. 当前 TLAB 放回堆

src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cpp

//在TLAB慢分配被调用，当前 TLAB 放回堆
void ThreadLocalAllocBuffer::retire_before_allocation() {
  //将当前 TLAB 剩余空间大小加入慢分配浪费空间大小
  _slow_refill_waste += (unsigned int)remaining();
  //执行 TLAB 退还给堆，这个在后面 GC 的时候还会被调用用于将全部的线程的 TLAB 退回堆
  retire();
}

//对于 TLAB 慢分配，stats 为空
//对于 GC 的时候调用，stats 用于记录每一个线程的数据
void ThreadLocalAllocBuffer::retire(ThreadLocalAllocStats* stats) {
  
  if (stats != NULL) {
    accumulate_and_reset_statistics(stats);
  }
  //若是当前 TLAB 有效
  if (end() != NULL) {
    invariants();
    //将用了的空间记录如线程分配对象大小记录
    thread()->incr_allocated_bytes(used_bytes());
    //填充dummy object
    insert_filler();
    //清空当前 TLAB 指针
    initialize(NULL, NULL, NULL);
  }
}

9.4. GC 相关 TLAB 操做

9.4.1. GC 前

不一样的 GC 可能实现不同，可是 TLAB 操做的时机是基本同样的，这里以 G1 GC 为例，在真正 GC 前：

src/hotspot/share/gc/g1/g1CollectedHeap.cpp

void G1CollectedHeap::gc_prologue(bool full) {
  //省略其余代码

  // Fill TLAB's and such
  {
    Ticks start = Ticks::now();
    //确保堆内存是能够解析的
    ensure_parsability(true);
    Tickspan dt = Ticks::now() - start;
    phase_times()->record_prepare_tlab_time_ms(dt.seconds() * MILLIUNITS);
  }
  //省略其余代码
}

为什么要确保堆内存是能够解析的呢？这样有利于更快速的扫描堆上对象。确保内存能够解析里面作了什么呢？其实主要就是退还每一个线程的 TLAB 以及填充 dummy object。