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Garbage-Collection
Prinzipien & Algorithmen
➊ Warum Garbage Collection?
➋ Klassifikation von Garbage Collection Algorithmen
➌ Einfache Ansätze:“Stop-the-World”
➍ Partitionierende Ansätze: inkrementell, generationell
➎ JVM
Tim Furche (Folien nach P. R. Wilson)
Younger Generation
Older Generation
ROOT
SET
➊
Warum Garbage Collection?
Nutzen, Einsatzgebiete
Automatische
Speicherverwaltung
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Automatische Speicherverwaltung
Stack: automatische Verwaltung einfach
wächst und schrumpft gemäß Programmablauf, Prozedursegmente, …
Compiler entscheidet über Verwaltung
Heap: unabhängig von Programmablauf
explizite Allozierung und Deallozierung notwendig
hier: Ein-Prozessor, zentralisiertes System
4
➀ Garbage Collection: Warum?
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Automatische Speicherverwaltung
Manuelle Heap-Verwaltung aufwendig & fehleranfällig
zu konservativ: memory leak
zu aggressiv: Speicherzugriffsfehler, Null-Pointer
da schwer → inflexible, statische Verwaltung leichter
aber Gefahr von impliziten Grenzen
beeinträchtigt Wiederverwendbarkeit & loose copling
Lebensdauer von Objekten muß unter verschiedenen Komponenten abgestimmt sein
oft schwer durch Testen auffindbar
5
➀ Garbage Collection: Warum?
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Automatische Speicherverwaltung
Strategien für manuelle Speicherverwaltung
wo soll angeforderter Speicher alloziert werden?
best fit, first fit, next fit …
Problem: Fragmentierung, schlechte Lokalität (Paging & Caching)
Automatische Speicherverwaltung
alloziert und dealloziert Speicher automatisch
durchschnittlich nur 10% langsamer als manuelle Speicherverwaltung
Vergleich der Schemata:
Geschwindigkeit, Vorhersehbarkeit, Einfluß auf Programmausführung
Speicherbedarf, minimale Fragmentierung, maximale Lokalität
6
➀ Garbage Collection: Warum?
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Sweep vs. Manuel
7
➀ Garbage Collection: Warum?
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Sweep vs. Manuel
8
➀ Garbage Collection: Warum?
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Sweep vs. Manuel
9
➀ Garbage Collection: Warum?
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Sweep vs. Manuel
10
➀ Garbage Collection: Warum?
Was ist das?
Garbage
Garbage Collection
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Garbage
Garbage := aus akt. Programmzustand nicht erreichbar
statisch: ist ein Objekt einmal Garbage bleibt es es auch
global: um festzustellen, ob ein Objekt Garbage ist muss man den gesamten
Programmzustand inspizieren
Wie erkennt man Garbage?
beginne mit Root Set in den Daten
Java: Statische + lokale Variablen (auf dem Laufzeit-Stack)
Reachable := Root Set ∪ PointedTo(Reachable).
Funktioniert das auch in C?
13
➀ Garbage Collection: Warum?
Nein: – schwach typisiert (Zeiger in Integers)
– Zeigerarithmetik
– unbekannte Grenzen von Arrays …
. . .
Object 1 Object 3Object 2
Free List
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Erreichbarkeit nur Approximation
Beispiel:
Nach x
=
y o1 nicht erreichbar, o2
erreichbar
o2
wird nie mehr verwendet
könnte also schon hier freigegeben werden
Aber: solche Programmanalyse zu teuer im allgemeinen
im folgenden: nur Erreichbarkeit
14
➀ Garbage Collection: Warum?
o1:
x


=
new
A();
o2:
y


=
new
B();

 x
=
y;

 if
(true)
then
x
=
new
A()
else
x.foo;
➊
Warum Garbage Collection?
Nutzen, Einsatzgebiete
➋
Übersicht & Klassifikation
Garbage Collection Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Bewertung von GC Algorithmen
Geschwindigkeit
minimiere den Einfluss des Algorithmus
Vorhersehbarkeit
Unterbrechung der Programmausführung: minimal
Speicherbedarf: minimal
minimale Fragmentierung
Lokalität: maximal
gemeinsam verwendete Daten nahe beinander in Cache/Seiten
17
➁ Übersicht Garbage Collection Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Struktur von GC Algorithmen
Speicher: organisiert als Heap
verfügbarer Speicher adressierbar über Free List
Phasen der Automatische Speicherverwaltung (schematisch)
Speicherallozierung: finde freien Bereich auf dem Heap
Falls kein freier Bereich verfügbar
Garbage detection: berechne Objekte, deren Speicher wiederverwendet wd. kann
Garbage reclamation: freigeben des durch Garbage belegten Speicher
besser: freigeben auch wenn noch Speicher verfügbar ist
sonst: bei Speichermangel“stop-the-world”Effekt
18
➁ Übersicht Garbage Collection Algorithmen
. . .
Object 1 Object 3Object 2
Free List
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Typen & Klassifikation von GC Algorithmen
Counting algorithms: zählte Verweise auf Objekte
local, aber unvollständig
schwer effizient zu machen
Tracing algorithms: verfolge Verweise um Garbage zu finden
brauchen selber Speicher → können selbst zu Speicheranforderung führen
“stop-the-world” Algorithmen: berechnen Reachable am Stück
skalieren nicht, führen zu unberechenbarem Programverhalten
zeitliche Partitionierung: incremental
räumliche Partitionierung: generational
19
➁ Übersicht Garbage Collection Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Typen & Klassifikation von GC Algorithmen
20
Garbage Collectors
Reference­
Counters
Trace­
Based
Stop­the­World Short­Pause
Mark­and­
Sweep
Mark­and­
Compact
Basic Baker’s Basic Cheney’s
Incremental Partial
Generational Train
➁ Übersicht Garbage Collection Algorithmen
➋
Übersicht & Klassifikation
Garbage Collection Algorithmen
➌
“Stop-the-World”
Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Reference counting
23
➂ Einfache GC Algorithmen
ROOT
SET
HEAP SPACE
1
1
1
2
1
1
1
2
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Reference counting
24
Reference counting
Create object:
• counter := 1
• return reference
Duplicate reference:
• counter += 1
Delete reference:
Invariant: count == #refs
Continuous; cost
Cycles of garbage are not
reclaimed
v w
uroot
x
z
t
y
1
2
2!1 1
1
1
1!0
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Reference counting
25
Root
Object
A(1)
E(1)D(2)
B(2)
C(1)
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Reference counting
26
Root
Object
A(0)
E(1)D(2)
B(2)
C(1)
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Reference counting
27
➂ Einfache GC Algorithmen
Root
Object
E(1)D(2)
B(1)
C(0)
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Reference counting
28
➂ Einfache GC Algorithmen
Root
Object
E(1)D(1)
B(1)Zyklische Verweise: Referenzzähler
werden nie 0.
memory leak
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Reference counting
Verwalte Anzahl der Referenzen auf jedes Objekt
lösche Objekt, sobald Referenzzähler 0
Bewertung des Algorithmus:
inkrementell, kein“stop-the-world”effect
real-time: Speicher kann sobald möglich freigegeben werden
nicht vollständig: bei Zyklen kann Speicher nicht freigegeben werden
nicht effizient: kurzlebige Referenzen dominieren typische Programme
Update der Referenzen bei fast jeder Zuweisung
Löschen kann kaskadieren (Anzahl der Löschungen/Updates nicht begrenzt)
29
➂ Einfache GC Algorithmen
Verzögertes Reference counting: periodische Updates für Verweise durch lokale Variablen.
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Sweep
Zwei Phasen“stop-the-world”Algorithmus
erst markieren aller vom Root Set erreichbaren Objekte (mark)
dann aufsammeln und freigeben der nicht-markierten Objekte (sweep)
Datenstrukturen:
scanned: Erreichte und verarbeitete Objekte
unscanned: Liste der erreichten, aber noch nicht verarbeiteten Objekte
unreached: Liste der noch nicht erreichten Objekte (anfangs: alle)
free: Liste der freien Speicherplätze (vereinfacht)
30
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Sweep
31
➂ Einfache GC Algorithmen
unreached
= alle Objekte;
scanned
= ∅;
verschiebe Root Set von unreached nach unscanned;
while
(unscanned
≠ ∅) {
o = nächstes Objekt in unscanned;
verschiebe o von unscanned nach scanned;
for all (o’ referenzierte von o)
if (noch nicht erreicht)
verschiebe o von unreached nach unscanned;
}
free = free ∪ unreached;
unscanned = scanned;
Baker’s Mark-and-Sweep: hier schon verbessert, nur allokierte werden inspiziert
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 32
➂ Einfache GC Algorithmen
Prof. Aiken CS 143 Lecture 17 17
Mark-and-Sweep
!"#$%&'$()#$$!"#$#%&'&"()
"$*
*+
,&$-.(/
!"#$%&'$()#$$
+&%""$( !"+&%""$(
),!"(-.,-/$
#$%&'$(
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#$%&'$(
*+
0%(1'#&$-.(/
!"#$%&'$()#$$
+&%""$(
2131$#'"(#.4
"()-$((15'6' !
!"#$%&'$(
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Bewertung des Algorithmus:
einfach, vollständig (keine memory leaks)
zwei Läufe über den Heap erforderlich
kann zu starker Fragmentierung des Speichers führen
Lokalität so schlecht wie bei naïver manueller Verwaltung
Objekte gleichen Alters in völlig unterschiedlichen Speicherbereichen
braucht zusätzlichen Speicher (unscanned/scanned Listen)
kann mit Tricks verhindert werden
34
Mark-and-Sweep: Analyse
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Compact
Idee: verschieben erreichbarer Objekte an Beginn des Heaps
Zwei Phasen“stop-the-world”Algorithmus
erst markieren aller vom Root Set erreichbaren Objekte (mark)
dabei berechne für jedes Objekt Adresse im kompaktierten Heap
dann verschieben der erreichbaren Objekte & Verweise (compact)
Datenstrukturen:
free: Heap-Pegel nach Kompaktierung der bisher erreichten Objekte
scanned: Erreichte und verarbeitete Objekte + newAddress
unscanned: Liste der erreichten, aber noch nicht verarbeiteten Objekte
35
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Compact
36
free
free
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Compact
37
free
free
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Compact
38
free
free
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Mark-and-Compact
39
free
free
free
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Bewertung des Algorithmus:
einfach, vollständig (keine memory leaks)
bessere Lokalität als bei mark-and-sweep, keine Fragmentierung
mindestens zwei Läufe über den Heap erforderlich
compact Lauf deutlich langsamer als sweep Lauf
braucht ebenfalls zusätzlichen Speicher (unscanned/scanned Listen)
40
➂ Einfache GC Algorithmen
Mark-and-Compact
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Stop-and-Copy Semispace
Idee: Ein-Phasen Verschieben durch Kopieren in reservierten Bereich
teile Speicher in zwei“Teilräume”ein (From- und To-Space)
Durchlaufe die Erreichbaren Objekte
sobald ein Objekte erreicht wird kopiere in To-Space
wenn alle erreichbaren Objekte verarbeitet, vertausche From- und To-Space
Datenstrukturen:
newAddress: Neue Adresse eines verarbeiteten Objekts
scanned: Erreichte und verarbeitete Objekte + newAddress
unscanned: Liste der erreichten, aber noch nicht verarbeiteten Objekte
41
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Stop-and-Copy Semispace
42
➂ Einfache GC Algorithmen
TOSPACE
ROOT
SET
FROMSPACE
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Stop-and-Copy Semispace
43
TOSPACE
ROOT
SET
FROMSPACE
➂ Einfache GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 44
A B
Scan Free
C
v)
A B
Scan Free
i)
ii)
iii)
iv)
A B
Scan Free
C
D
A B
Scan Free
C D E
A B
Scan Free
C D E F
A B
Scan Free
C
A
C D
E
F
B
Scan Free
A
B
ROOT
SET
i)
ii)
iii)
iv)
A B
Scan Free
C
D
Cheney Algorithm
Kopieren mit Breitensuche
Datenstrukturen:
newAddress
scanned & unscanned fallen weg
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Bewertung des Algorithmus:
nur ein Lauf über den Heap erforderlich
kaum zusätzlichen Speicher (Cheney)
bessere Lokalität als bei mark-and-sweep, keine Fragmentierung
immer noch“stop-the-world”Algorithmus
halber Speicher bleibt ungenutzt
45
➂ Einfache GC Algorithmen
Stop-and-Copy Semispace
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Stop-and-Copy Semispace
46
➂ Einfache GC Algorithmen
➌
“Stop-the-World”
Einfache GC Algorithmen
➍
Partitionierende GC Algorithmen
Inkrementelle & Generationelle
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Typen & Klassifikation von GC Algorithmen
49
Garbage Collectors
Reference­
Counters
Trace­
Based
Stop­the­World Short­Pause
Mark­and­
Sweep
Mark­and­
Compact
Basic Baker’s Basic Cheney’s
Incremental Partial
Generational Train
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Inkrementelle Garbage Collection
Idee: garbage collection parallel zu Programmausführung
immer wenn Daten unerreichbar werden, gleich freigeben
Idee: trace-based wie Mark-and-… aber
Objekte die einmal scanned
sind werden nicht mehr erneut betrachtet
Jedes Objekt ist immer gerade:
scanned: erreichte und verarbeitete
unscanned: erreicht, aber noch nicht verarbeitetet
unreached: noch nicht erreicht, aber erreichbar
unreachable: unerreichbar
50
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Inkrementelle Garbage Collection
51
I. Incremental GC
s GC with mutator action to reduce pause time
Ideal = (R ! New) " Lost
(R ! New) " Lost # Answer # (R ! New)
data
scanned
unscanned
unreached
tor
new
unreachable
R (reachable)
ideal
lost
mes
run
ator
I. Incremental GC
• Interleaves GC with mutator action to reduce pause time
kinds of data
scanned
unscanned
unreached
after the mutator
new
unreachable
R (reachable)
ideal
lost
resumes
has run
before mutator
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Inkrementelle Garbage Collection
52
Before After
A
B C
D
B C
D
A
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 53
• All reaching pointers are found in “scanned objects”
• Requires the occurrence of a 3-step sequence in the mutator:
Scanned
Unscanned /
Unreached Unreached
0. after a stage of GC
A B C
1. Load p = ptr from B to C
3. Store new pointer in B,
2. Store p in A
overwriting value p
pp
p
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 54
anced Compilers 7 L15: Advanced Garbage Collec
• Intercept p in any of the three-step sequence
• Treat pointee of p as “unscanned”
Scanned
Unscanned /
Unreached Unreached
0. after a stage of GC
A B C
1. Load p = ptr from B to C
3. Store new pointer in B,
2. Store p in A
overwriting value p
pp
p
Read barrier: remember all loads of pointers from B ! C
Write barrier: remember all stores of pointers A ! C
Overwrite barrier: remember all overwrites of pointer B ! C
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Write Barrier am effizientesten
wird seltener aktiv als Read Barrier
weniger starke Approximation als Over-write Barrier (weniger irrtümlich
reached Objekte)
Optimierung: alloziere Objekte als white/unreachable → short-lived
Bewertung des Algorithmus:
kein“stop-the-world”effect
verwenden Speicher während der gesamten Laufzeit
nur konservative Approximation aus Effizienzgründen
55
➂ Einfache GC Algorithmen
Inkrementelle Garbage Collection
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Generationelle Garbage Collection
Grundidee: Partitioniere Objekte in stable
und target
Mengen
GC nur auf Objekten in target Objekten
Root Set für target
:= allgemeines Root Set + Verweise aus stable
dazu: Schreibzugriffe auf stable
abfangen
56
➃ Partitionierende GC Algorithmen
II. Partial GC
• Reduces pause time by collecting only objects in the target area:
Stable set
Target set
ignore
used in tracing
ignore
include in root set
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 57
Generationelle Garbage Collection
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Generationelle Garbage Collection
Root Set(i) := Root Set(Program) + Zeiger von j to i mit j > i
GC für Generation i falls Heap-Space für diese Generation verbraucht
58
Generational GC
bservation: objects die young
• 80-98% die within a few million instructions
or before 1 MB has been allocated
enerational GC: collect newly allocated objects more often
h generation
targetstable
1st 2nd 3rd 4th
remembered
sets
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Generationelle Garbage Collection
59
Younger Generation
Older Generation
ROOT
SET
Younger Generation
Older Generation
ROOT
SET
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Semispace Stop-and-Copy
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Generationelle Garbage Collection
60
Second
Generation
Memory
First (New)
Generation
Memory
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Semispace Stop-and-Copy
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Generationelle Garbage Collection
Wie definieren wir eine Generation?
Objekt o von i nach i+1 bei jedem Traversieren im GC von i auf o?
schnell, geringer Overhead; aber: Objekte“altern”zu schnell
z.B.: bei jedem zweiten Traversieren
hängt auch von Zahl der Generationen ab
viele Generationen = häufiger“altern”
61
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 62
percent surviving
never copied
percent surviving
until scavenge 2
-/
percent surviving
until scavenge 3
J’
COpid twice (advanced to next generation)1
-1
scavenge 0 scavenge 1 scavenge 2 scavenge 3
Time of data allocation
FIGURE 2b. Copying cost with two-scavenge advancement threshold
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 63
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
null
compress
db
jack
javac
jess
mpegaudio
mtrt
bh
bisort
em3d
health
mst
perimeter
power
treeadd
tsp
voronoi
ipsixql
jigsaw
nfc
xalan
average
Shortlived
Longlived
Quasi immortal
Truly immortal
(a) In percent of all allocated objects.
Table 3: Escap
jects). The nu
jects where the
Benchmark
null
compress
db
jack
javac
jess
mpegaudio
mtrt
bh
bisort
em3d
health
mst
perimeter
power
treeadd
tsp
voronoi
ipsixql
jigsaw
nfc
xalan
average
Figure 2(a) show
only shows data
From Figure 2
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 64
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
null
compress
db
jack
javac
jess
mpegaudio
mtrt
bh
bisort
em3d
health
mst
perimeter
power
treeadd
tsp
voronoi
ipsixql
jigsaw
nfc
xalan
average
Shortlived
Longlived
Quasi immortal
Truly immortal
(a) In percent of all allocated objects.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
1
10
100
1000
10000
100000
10MB 20MB
SCCsize[objects]
Figu
Column “Write b
the write barrier for
timing data for jigsa
Write barrier overh
(v2.0.2) FastSemisp
machine. The write
store buffer. Becaus
programming langu
of the application,
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 65
o1
o2
o4
o3
o5
o6
o7
o8
p1
p2
p3
ure 1: Example partitioning. Solid boxes are
ects, solid arrows are pointers, dashed ovals are
titions, and dashed arrows are partition edges.
Partial GC
partial garbage collection is a GC of only a portion
he heap, such as when one or more young generations
collected in a generational collector.2
Because they do
examine the entire heap, partial GCs usually take less
related, but different, term is incremental GC. Partial
r global variable that
h m(o) ∈ C, color that
in topological order:
bject,
ith m(o) = q.
field of o that points to
olor that object gray.
n q.
ch partition q ∈ C in
sures that C is closed
opological order guar-
a partition q, all prede-
been visited.
ly the unreachable ob-
this choice: the estimator estimates how many o
dead and live in each partition, and the chooser
set of partitions where, based on the estimates,
to collect a sufficient amount of garbage at low c
The task of the estimator is to annotate each
p ∈ P with two integers dead(p) and live(p) as
Figure 2.
p1
p2
p3
p4
p5
dead(p) : live(p)
1:12
6:3
10:3
2:2
4:3
➍
Partitionierende GC Algorithmen
Inkrementelle & Generationelle
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Typen & Klassifikation von GC Algorithmen
67
Garbage Collectors
Reference­
Counters
Trace­
Based
Stop­the­World Short­Pause
Mark­and­
Sweep
Mark­and­
Compact
Basic Baker’s Basic Cheney’s
Incremental Partial
Generational Train
➃ Partitionierende GC Algorithmen
Fragen?
Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09
Literatur zur Interprozeduralen Zeigeranalyse
Basiswissen:
Aho, Lam, Sethi, Ullman: “Compilers”, 2nd Edition, Kapitel 7.5–7.7
Weiterführende Literatur:
Wilson, P. R. 1992. Uniprocessor Garbage Collection Techniques. In Proc.
International Workshop on Memory Management (September 17 - 19, 1992).
Y. Bekkers and J. Cohen, Eds. Lecture Notes In Computer Science, vol. 637.
Springer-Verlag, London, 1-42.
69
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Garbage Collection

  • 1. Garbage-Collection Prinzipien & Algorithmen ➊ Warum Garbage Collection? ➋ Klassifikation von Garbage Collection Algorithmen ➌ Einfache Ansätze:“Stop-the-World” ➍ Partitionierende Ansätze: inkrementell, generationell ➎ JVM Tim Furche (Folien nach P. R. Wilson) Younger Generation Older Generation ROOT SET
  • 4. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Automatische Speicherverwaltung Stack: automatische Verwaltung einfach wächst und schrumpft gemäß Programmablauf, Prozedursegmente, … Compiler entscheidet über Verwaltung Heap: unabhängig von Programmablauf explizite Allozierung und Deallozierung notwendig hier: Ein-Prozessor, zentralisiertes System 4 ➀ Garbage Collection: Warum?
  • 5. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Automatische Speicherverwaltung Manuelle Heap-Verwaltung aufwendig & fehleranfällig zu konservativ: memory leak zu aggressiv: Speicherzugriffsfehler, Null-Pointer da schwer → inflexible, statische Verwaltung leichter aber Gefahr von impliziten Grenzen beeinträchtigt Wiederverwendbarkeit & loose copling Lebensdauer von Objekten muß unter verschiedenen Komponenten abgestimmt sein oft schwer durch Testen auffindbar 5 ➀ Garbage Collection: Warum?
  • 6. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Automatische Speicherverwaltung Strategien für manuelle Speicherverwaltung wo soll angeforderter Speicher alloziert werden? best fit, first fit, next fit … Problem: Fragmentierung, schlechte Lokalität (Paging & Caching) Automatische Speicherverwaltung alloziert und dealloziert Speicher automatisch durchschnittlich nur 10% langsamer als manuelle Speicherverwaltung Vergleich der Schemata: Geschwindigkeit, Vorhersehbarkeit, Einfluß auf Programmausführung Speicherbedarf, minimale Fragmentierung, maximale Lokalität 6 ➀ Garbage Collection: Warum?
  • 7. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Mark-and-Sweep vs. Manuel 7 ➀ Garbage Collection: Warum?
  • 8. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Mark-and-Sweep vs. Manuel 8 ➀ Garbage Collection: Warum?
  • 9. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Mark-and-Sweep vs. Manuel 9 ➀ Garbage Collection: Warum?
  • 10. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Mark-and-Sweep vs. Manuel 10 ➀ Garbage Collection: Warum?
  • 13. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Garbage Garbage := aus akt. Programmzustand nicht erreichbar statisch: ist ein Objekt einmal Garbage bleibt es es auch global: um festzustellen, ob ein Objekt Garbage ist muss man den gesamten Programmzustand inspizieren Wie erkennt man Garbage? beginne mit Root Set in den Daten Java: Statische + lokale Variablen (auf dem Laufzeit-Stack) Reachable := Root Set ∪ PointedTo(Reachable). Funktioniert das auch in C? 13 ➀ Garbage Collection: Warum? Nein: – schwach typisiert (Zeiger in Integers) – Zeigerarithmetik – unbekannte Grenzen von Arrays … . . . Object 1 Object 3Object 2 Free List
  • 14. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Erreichbarkeit nur Approximation Beispiel: Nach x
=
y o1 nicht erreichbar, o2
erreichbar o2
wird nie mehr verwendet könnte also schon hier freigegeben werden Aber: solche Programmanalyse zu teuer im allgemeinen im folgenden: nur Erreichbarkeit 14 ➀ Garbage Collection: Warum? o1:
x


=
new
A(); o2:
y


=
new
B(); 
 x
=
y; 
 if
(true)
then
x
=
new
A()
else
x.foo;
  • 16. ➋ Übersicht & Klassifikation Garbage Collection Algorithmen
  • 17. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Bewertung von GC Algorithmen Geschwindigkeit minimiere den Einfluss des Algorithmus Vorhersehbarkeit Unterbrechung der Programmausführung: minimal Speicherbedarf: minimal minimale Fragmentierung Lokalität: maximal gemeinsam verwendete Daten nahe beinander in Cache/Seiten 17 ➁ Übersicht Garbage Collection Algorithmen
  • 18. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Struktur von GC Algorithmen Speicher: organisiert als Heap verfügbarer Speicher adressierbar über Free List Phasen der Automatische Speicherverwaltung (schematisch) Speicherallozierung: finde freien Bereich auf dem Heap Falls kein freier Bereich verfügbar Garbage detection: berechne Objekte, deren Speicher wiederverwendet wd. kann Garbage reclamation: freigeben des durch Garbage belegten Speicher besser: freigeben auch wenn noch Speicher verfügbar ist sonst: bei Speichermangel“stop-the-world”Effekt 18 ➁ Übersicht Garbage Collection Algorithmen . . . Object 1 Object 3Object 2 Free List
  • 19. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Typen & Klassifikation von GC Algorithmen Counting algorithms: zählte Verweise auf Objekte local, aber unvollständig schwer effizient zu machen Tracing algorithms: verfolge Verweise um Garbage zu finden brauchen selber Speicher → können selbst zu Speicheranforderung führen “stop-the-world” Algorithmen: berechnen Reachable am Stück skalieren nicht, führen zu unberechenbarem Programverhalten zeitliche Partitionierung: incremental räumliche Partitionierung: generational 19 ➁ Übersicht Garbage Collection Algorithmen
  • 20. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Typen & Klassifikation von GC Algorithmen 20 Garbage Collectors Reference­ Counters Trace­ Based Stop­the­World Short­Pause Mark­and­ Sweep Mark­and­ Compact Basic Baker’s Basic Cheney’s Incremental Partial Generational Train ➁ Übersicht Garbage Collection Algorithmen
  • 21. ➋ Übersicht & Klassifikation Garbage Collection Algorithmen
  • 23. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Reference counting 23 ➂ Einfache GC Algorithmen ROOT SET HEAP SPACE 1 1 1 2 1 1 1 2
  • 24. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Reference counting 24 Reference counting Create object: • counter := 1 • return reference Duplicate reference: • counter += 1 Delete reference: Invariant: count == #refs Continuous; cost Cycles of garbage are not reclaimed v w uroot x z t y 1 2 2!1 1 1 1 1!0 ➂ Einfache GC Algorithmen
  • 25. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Reference counting 25 Root Object A(1) E(1)D(2) B(2) C(1) ➂ Einfache GC Algorithmen
  • 26. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Reference counting 26 Root Object A(0) E(1)D(2) B(2) C(1) ➂ Einfache GC Algorithmen
  • 27. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Reference counting 27 ➂ Einfache GC Algorithmen Root Object E(1)D(2) B(1) C(0)
  • 28. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Reference counting 28 ➂ Einfache GC Algorithmen Root Object E(1)D(1) B(1)Zyklische Verweise: Referenzzähler werden nie 0. memory leak
  • 29. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Reference counting Verwalte Anzahl der Referenzen auf jedes Objekt lösche Objekt, sobald Referenzzähler 0 Bewertung des Algorithmus: inkrementell, kein“stop-the-world”effect real-time: Speicher kann sobald möglich freigegeben werden nicht vollständig: bei Zyklen kann Speicher nicht freigegeben werden nicht effizient: kurzlebige Referenzen dominieren typische Programme Update der Referenzen bei fast jeder Zuweisung Löschen kann kaskadieren (Anzahl der Löschungen/Updates nicht begrenzt) 29 ➂ Einfache GC Algorithmen Verzögertes Reference counting: periodische Updates für Verweise durch lokale Variablen.
  • 30. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Mark-and-Sweep Zwei Phasen“stop-the-world”Algorithmus erst markieren aller vom Root Set erreichbaren Objekte (mark) dann aufsammeln und freigeben der nicht-markierten Objekte (sweep) Datenstrukturen: scanned: Erreichte und verarbeitete Objekte unscanned: Liste der erreichten, aber noch nicht verarbeiteten Objekte unreached: Liste der noch nicht erreichten Objekte (anfangs: alle) free: Liste der freien Speicherplätze (vereinfacht) 30 ➂ Einfache GC Algorithmen
  • 31. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Mark-and-Sweep 31 ➂ Einfache GC Algorithmen unreached
= alle Objekte;
scanned
= ∅; verschiebe Root Set von unreached nach unscanned; while
(unscanned
≠ ∅) { o = nächstes Objekt in unscanned; verschiebe o von unscanned nach scanned; for all (o’ referenzierte von o) if (noch nicht erreicht) verschiebe o von unreached nach unscanned; } free = free ∪ unreached; unscanned = scanned; Baker’s Mark-and-Sweep: hier schon verbessert, nur allokierte werden inspiziert
  • 32. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 32 ➂ Einfache GC Algorithmen Prof. Aiken CS 143 Lecture 17 17 Mark-and-Sweep
  • 34. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Bewertung des Algorithmus: einfach, vollständig (keine memory leaks) zwei Läufe über den Heap erforderlich kann zu starker Fragmentierung des Speichers führen Lokalität so schlecht wie bei naïver manueller Verwaltung Objekte gleichen Alters in völlig unterschiedlichen Speicherbereichen braucht zusätzlichen Speicher (unscanned/scanned Listen) kann mit Tricks verhindert werden 34 Mark-and-Sweep: Analyse ➂ Einfache GC Algorithmen
  • 35. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Mark-and-Compact Idee: verschieben erreichbarer Objekte an Beginn des Heaps Zwei Phasen“stop-the-world”Algorithmus erst markieren aller vom Root Set erreichbaren Objekte (mark) dabei berechne für jedes Objekt Adresse im kompaktierten Heap dann verschieben der erreichbaren Objekte & Verweise (compact) Datenstrukturen: free: Heap-Pegel nach Kompaktierung der bisher erreichten Objekte scanned: Erreichte und verarbeitete Objekte + newAddress unscanned: Liste der erreichten, aber noch nicht verarbeiteten Objekte 35 ➂ Einfache GC Algorithmen
  • 40. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Bewertung des Algorithmus: einfach, vollständig (keine memory leaks) bessere Lokalität als bei mark-and-sweep, keine Fragmentierung mindestens zwei Läufe über den Heap erforderlich compact Lauf deutlich langsamer als sweep Lauf braucht ebenfalls zusätzlichen Speicher (unscanned/scanned Listen) 40 ➂ Einfache GC Algorithmen Mark-and-Compact
  • 41. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Stop-and-Copy Semispace Idee: Ein-Phasen Verschieben durch Kopieren in reservierten Bereich teile Speicher in zwei“Teilräume”ein (From- und To-Space) Durchlaufe die Erreichbaren Objekte sobald ein Objekte erreicht wird kopiere in To-Space wenn alle erreichbaren Objekte verarbeitet, vertausche From- und To-Space Datenstrukturen: newAddress: Neue Adresse eines verarbeiteten Objekts scanned: Erreichte und verarbeitete Objekte + newAddress unscanned: Liste der erreichten, aber noch nicht verarbeiteten Objekte 41 ➂ Einfache GC Algorithmen
  • 42. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Stop-and-Copy Semispace 42 ➂ Einfache GC Algorithmen TOSPACE ROOT SET FROMSPACE
  • 43. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Stop-and-Copy Semispace 43 TOSPACE ROOT SET FROMSPACE ➂ Einfache GC Algorithmen
  • 44. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 44 A B Scan Free C v) A B Scan Free i) ii) iii) iv) A B Scan Free C D A B Scan Free C D E A B Scan Free C D E F A B Scan Free C A C D E F B Scan Free A B ROOT SET i) ii) iii) iv) A B Scan Free C D Cheney Algorithm Kopieren mit Breitensuche Datenstrukturen: newAddress scanned & unscanned fallen weg
  • 45. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Bewertung des Algorithmus: nur ein Lauf über den Heap erforderlich kaum zusätzlichen Speicher (Cheney) bessere Lokalität als bei mark-and-sweep, keine Fragmentierung immer noch“stop-the-world”Algorithmus halber Speicher bleibt ungenutzt 45 ➂ Einfache GC Algorithmen Stop-and-Copy Semispace
  • 46. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Stop-and-Copy Semispace 46 ➂ Einfache GC Algorithmen
  • 49. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Typen & Klassifikation von GC Algorithmen 49 Garbage Collectors Reference­ Counters Trace­ Based Stop­the­World Short­Pause Mark­and­ Sweep Mark­and­ Compact Basic Baker’s Basic Cheney’s Incremental Partial Generational Train ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 50. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Inkrementelle Garbage Collection Idee: garbage collection parallel zu Programmausführung immer wenn Daten unerreichbar werden, gleich freigeben Idee: trace-based wie Mark-and-… aber Objekte die einmal scanned
sind werden nicht mehr erneut betrachtet Jedes Objekt ist immer gerade: scanned: erreichte und verarbeitete unscanned: erreicht, aber noch nicht verarbeitetet unreached: noch nicht erreicht, aber erreichbar unreachable: unerreichbar 50 ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 51. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Inkrementelle Garbage Collection 51 I. Incremental GC s GC with mutator action to reduce pause time Ideal = (R ! New) " Lost (R ! New) " Lost # Answer # (R ! New) data scanned unscanned unreached tor new unreachable R (reachable) ideal lost mes run ator I. Incremental GC • Interleaves GC with mutator action to reduce pause time kinds of data scanned unscanned unreached after the mutator new unreachable R (reachable) ideal lost resumes has run before mutator ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 52. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Inkrementelle Garbage Collection 52 Before After A B C D B C D A ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 53. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 53 • All reaching pointers are found in “scanned objects” • Requires the occurrence of a 3-step sequence in the mutator: Scanned Unscanned / Unreached Unreached 0. after a stage of GC A B C 1. Load p = ptr from B to C 3. Store new pointer in B, 2. Store p in A overwriting value p pp p ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 54. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 54 anced Compilers 7 L15: Advanced Garbage Collec • Intercept p in any of the three-step sequence • Treat pointee of p as “unscanned” Scanned Unscanned / Unreached Unreached 0. after a stage of GC A B C 1. Load p = ptr from B to C 3. Store new pointer in B, 2. Store p in A overwriting value p pp p Read barrier: remember all loads of pointers from B ! C Write barrier: remember all stores of pointers A ! C Overwrite barrier: remember all overwrites of pointer B ! C ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 55. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Write Barrier am effizientesten wird seltener aktiv als Read Barrier weniger starke Approximation als Over-write Barrier (weniger irrtümlich reached Objekte) Optimierung: alloziere Objekte als white/unreachable → short-lived Bewertung des Algorithmus: kein“stop-the-world”effect verwenden Speicher während der gesamten Laufzeit nur konservative Approximation aus Effizienzgründen 55 ➂ Einfache GC Algorithmen Inkrementelle Garbage Collection
  • 56. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Generationelle Garbage Collection Grundidee: Partitioniere Objekte in stable
und target
Mengen GC nur auf Objekten in target Objekten Root Set für target
:= allgemeines Root Set + Verweise aus stable dazu: Schreibzugriffe auf stable
abfangen 56 ➃ Partitionierende GC Algorithmen II. Partial GC • Reduces pause time by collecting only objects in the target area: Stable set Target set ignore used in tracing ignore include in root set
  • 57. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 57 Generationelle Garbage Collection ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 58. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Generationelle Garbage Collection Root Set(i) := Root Set(Program) + Zeiger von j to i mit j > i GC für Generation i falls Heap-Space für diese Generation verbraucht 58 Generational GC bservation: objects die young • 80-98% die within a few million instructions or before 1 MB has been allocated enerational GC: collect newly allocated objects more often h generation targetstable 1st 2nd 3rd 4th remembered sets ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 59. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Generationelle Garbage Collection 59 Younger Generation Older Generation ROOT SET Younger Generation Older Generation ROOT SET ➃ Partitionierende GC Algorithmen Semispace Stop-and-Copy
  • 60. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Generationelle Garbage Collection 60 Second Generation Memory First (New) Generation Memory ➃ Partitionierende GC Algorithmen Semispace Stop-and-Copy
  • 61. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Generationelle Garbage Collection Wie definieren wir eine Generation? Objekt o von i nach i+1 bei jedem Traversieren im GC von i auf o? schnell, geringer Overhead; aber: Objekte“altern”zu schnell z.B.: bei jedem zweiten Traversieren hängt auch von Zahl der Generationen ab viele Generationen = häufiger“altern” 61 ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 62. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 62 percent surviving never copied percent surviving until scavenge 2 -/ percent surviving until scavenge 3 J’ COpid twice (advanced to next generation)1 -1 scavenge 0 scavenge 1 scavenge 2 scavenge 3 Time of data allocation FIGURE 2b. Copying cost with two-scavenge advancement threshold ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 63. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 63 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 null compress db jack javac jess mpegaudio mtrt bh bisort em3d health mst perimeter power treeadd tsp voronoi ipsixql jigsaw nfc xalan average Shortlived Longlived Quasi immortal Truly immortal (a) In percent of all allocated objects. Table 3: Escap jects). The nu jects where the Benchmark null compress db jack javac jess mpegaudio mtrt bh bisort em3d health mst perimeter power treeadd tsp voronoi ipsixql jigsaw nfc xalan average Figure 2(a) show only shows data From Figure 2
  • 64. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 64 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 null compress db jack javac jess mpegaudio mtrt bh bisort em3d health mst perimeter power treeadd tsp voronoi ipsixql jigsaw nfc xalan average Shortlived Longlived Quasi immortal Truly immortal (a) In percent of all allocated objects. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 10 100 1000 10000 100000 10MB 20MB SCCsize[objects] Figu Column “Write b the write barrier for timing data for jigsa Write barrier overh (v2.0.2) FastSemisp machine. The write store buffer. Becaus programming langu of the application,
  • 65. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 65 o1 o2 o4 o3 o5 o6 o7 o8 p1 p2 p3 ure 1: Example partitioning. Solid boxes are ects, solid arrows are pointers, dashed ovals are titions, and dashed arrows are partition edges. Partial GC partial garbage collection is a GC of only a portion he heap, such as when one or more young generations collected in a generational collector.2 Because they do examine the entire heap, partial GCs usually take less related, but different, term is incremental GC. Partial r global variable that h m(o) ∈ C, color that in topological order: bject, ith m(o) = q. field of o that points to olor that object gray. n q. ch partition q ∈ C in sures that C is closed opological order guar- a partition q, all prede- been visited. ly the unreachable ob- this choice: the estimator estimates how many o dead and live in each partition, and the chooser set of partitions where, based on the estimates, to collect a sufficient amount of garbage at low c The task of the estimator is to annotate each p ∈ P with two integers dead(p) and live(p) as Figure 2. p1 p2 p3 p4 p5 dead(p) : live(p) 1:12 6:3 10:3 2:2 4:3
  • 67. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Typen & Klassifikation von GC Algorithmen 67 Garbage Collectors Reference­ Counters Trace­ Based Stop­the­World Short­Pause Mark­and­ Sweep Mark­and­ Compact Basic Baker’s Basic Cheney’s Incremental Partial Generational Train ➃ Partitionierende GC Algorithmen
  • 69. Vorlesung Compilerbau,Wintersemester 2008/09 Literatur zur Interprozeduralen Zeigeranalyse Basiswissen: Aho, Lam, Sethi, Ullman: “Compilers”, 2nd Edition, Kapitel 7.5–7.7 Weiterführende Literatur: Wilson, P. R. 1992. Uniprocessor Garbage Collection Techniques. In Proc. International Workshop on Memory Management (September 17 - 19, 1992). Y. Bekkers and J. Cohen, Eds. Lecture Notes In Computer Science, vol. 637. Springer-Verlag, London, 1-42. 69 Fragen