9. OpenJDK HotSpot TLAB 相关源代码分析
如果这里看的比较吃力，可以直接看第 10 章，热门 Q&A，里面有很多大家常问的问题
9.1. TLAB 类构成
线程初始化的时候，如果 JVM 启用了 TLAB（默认是启用的， 可以通过 -XX:-UseTLAB 关闭），则会初始化 TLAB。
TLAB 包括如下几个 field （HeapWord* 可以理解为堆中的内存地址）：
src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cpp
//静态全局变量
static size_t _max_size; // 所有 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; //每个 GC 周期内期望的重填次数
//以下是 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，表示内存大小都需要通过 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，如果浪费空间大于这个值则直接在 Eden 区分配，如果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
//以下是我们这里不用太关心的 field
HeapWord* _allocation_end; // TLAB 真正可以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 缓存优化机制相关需要的参数，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，这个在现在 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 需要初始化：
src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cpp
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，每个线程当前的 TLAB 都有一半的内存被浪费，这个每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，之前 refill 退回的假设是没有浪费的）：1/2 * (每个 epoch 内每个线程期望 refill 次数) * 100
//那么每个 epoch 内每个线程 refill 次数配置就等于 50 / TLABWasteTargetPercent， 默认也就是 50 次。
_target_refills = 100 / (2 * TLABWasteTargetPercent);
// 但是初始的 _target_refills 需要设置最多不超过 2 次来减少 VM 初始化时候 GC 的可能性
_target_refills = MAX2(_target_refills, 2U);
//如果 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());
}
每个线程维护自己的 TLAB，同时每个线程的 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
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.hpp
void initialize_tlab() {
//如果没有通过 -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 的上面提到的我们要关心的各种 field：
src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cpp
void ThreadLocalAllocBuffer::initialize() {
//设置初始指针，由于还没有从 Eden 分配内存，所以这里都设置为 NULL
initialize(NULL, // start
NULL, // top
NULL); // end
//计算初始期望大小，并设置
set_desired_size(initial_desired_size());
//所有 TLAB 总大小，不同的 GC 实现有不同的 TLAB 容量， 一般是 Eden 区大小
//例如 G1 GC，就是等于 (_policy->young_list_target_length() - _survivor.length()) * HeapRegion::GrainBytes，可以理解为年轻代减去Survivor区，也就是Eden区
size_t capacity = Universe::heap()->tlab_capacity(thread()) / HeapWordSize;
//计算这个线程的 TLAB 期望占用所有 TLAB 总体大小比例
//TLAB 期望占用大小也就是这个 TLAB 大小乘以期望 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. 初始期望大小是如何计算的呢？
src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cpp
//计算初始大小
size_t ThreadLocalAllocBuffer::initial_desired_size() {
size_t init_sz = 0;
//如果通过 -XX:TLABSize 设置了 TLAB 大小，则用这个值作为初始期望大小
//表示堆内存占用大小都需要用占用几个 HeapWord 表示，所以用TLABSize / HeapWordSize
if (TLABSize > 0) {
init_sz = TLABSize / HeapWordSize;
} else {
//获取当前epoch内线程数量期望，这个如之前所述通过 EMA 预测
unsigned int nof_threads = ThreadLocalAllocStats::allocating_threads_avg();
//不同的 GC 实现有不同的 TLAB 容量，Universe::heap()->tlab_capacity(thread()) 一般是 Eden 区大小
//例如 G1 GC，就是等于 (_policy->young_list_target_length() - _survivor.length()) * HeapRegion::GrainBytes，可以理解为年轻代减去Survivor区，也就是Eden区
//整体大小等于 Eden区大小/(当前 epcoh 内会分配对象期望线程个数 * 每个 epoch 内每个线程 refill 次数配置)
//target_refills已经在 JVM 初始化所有 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，需要表示为 HeapWordSize，并且考虑对象对齐，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，我们会在其他章节详细分析）。
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？
不同的 GC 方式，有不同的方式：
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 ，类似的在大部分情况下 S henandoah GC 也是每个 Region 大小的 8 分之一 。他们都是期望至少有 8 分之 7 的区域是不用退回的减少选择 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 其他的 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。这个原因之前已经说明了。
9.3. TLAB 分配内存
当 new 一个对象时，需要调用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 {
//如果使用了 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;
}
}
//否则直接从 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);
//如果没有分配失败则返回
if (mem != NULL) {
return mem;
}
//如果分配失败则走 TLAB 慢分配，需要 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();
//如果空间足够，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();
// 如果 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;
}
//重新计算 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);
//如果启用了 ZeroTLAB 这个 JVM 参数，则将对象所有字段置零值
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，增加 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 增加 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. 重新计算 TLAB 大小
重新计算会取 当前堆剩余给 TLAB 可分配的空间 和 TLAB 期望大小 + 当前需要分配的空间大小 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 期望大小 + 当前需要分配的空间大小 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所有的线程的 TLAB 退回堆
retire();
}
//对于 TLAB 慢分配，stats 为空
//对于 GC 的时候调用，stats 用于记录每个线程的数据
void ThreadLocalAllocBuffer::retire(ThreadLocalAllocStats* stats) {
if (stats != NULL) {
accumulate_and_reset_statistics(stats);
}
//如果当前 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 操作
9.4.1. GC 前
不同的 GC 可能实现不一样，但是 TLAB 操作的时机是基本一样的，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) {
//省略其他代码
// Fill TLAB's and such
{
Ticks start = Ticks::now();
//确保堆内存是可以解析的
ensure_parsability(true);
Tickspan dt = Ticks::now() - start;
phase_times()->record_prepare_tlab_time_ms(dt.seconds() * MILLIUNITS);
}
//省略其他代码
}
为何要确保堆内存是可以解析的呢？这样有利于更快速的扫描堆上对象。确保内存可以解析里面做了什么呢？其实主要就是退还每个线程的 TLAB 以及填充 dummy object。
src/hotspot/share/gc/g1/g1CollectedHeap.cpp
void CollectedHeap::ensure_parsability(bool retire_tlabs) {
//真正的 GC 肯定发生在安全点上，这个在后面安全点章节会详细说明
assert(SafepointSynchronize::is_at_safepoint() || !is_init_completed(),
"Should only be called at a safepoint or at start-up");
ThreadLocalAllocStats stats;
for (JavaThreadIteratorWithHandle jtiwh; JavaThread *thread = jtiwh.next();) {
BarrierSet::barrier_set()->make_parsable(thread);
//如果全局启用了 TLAB
if (UseTLAB) {
//如果指定要回收，则回收 TLAB
if (retire_tlabs) {
//回收 TLAB，调用 9.3.2.3. 当前 TLAB 放回堆 提到的 retire 方法
thread->tlab().retire(&stats);
} else {
//当前如果不回收，则将 TLAB 填充 Dummy Object 利于解析
thread->tlab().make_parsable();
}
}
}
stats.publish();
}
9.4.2. GC 后
不同的 GC 可能实现不一样，但是 TLAB 操作的时机是基本一样的，这里以 G1 GC 为例，在 GC 后：
src/hotspot/share/gc/g1/g1CollectedHeap.cpp
_desired_size是什么时候变得呢？怎么变得呢？
void G1CollectedHeap::gc_epilogue(bool full) {
//省略其他代码
resize_all_tlabs();
}
src/hotspot/share/gc/shared/collectedHeap.cpp
void CollectedHeap::resize_all_tlabs() {
//需要在安全点，GC 会处于安全点的
assert(SafepointSynchronize::is_at_safepoint() || !is_init_completed(),
"Should only resize tlabs at safepoint");
//如果 UseTLAB 和 ResizeTLAB 都是打开的（默认就是打开的）
if (UseTLAB && ResizeTLAB) {
for (JavaThreadIteratorWithHandle jtiwh; JavaThread *thread = jtiwh.next(); ) {
//重新计算每个线程 TLAB 期望大小
thread->tlab().resize();
}
}
}
重新计算每个线程 TLAB 期望大小：
src/hotspot/share/gc/shared/threadLocalAllocBuffer.cpp
void ThreadLocalAllocBuffer::resize() {
assert(ResizeTLAB, "Should not call this otherwise");
//根据 _allocation_fraction 这个 EMA 采集得出平均数乘以Eden区大小，得出 TLAB 当前预测占用内存比例
size_t alloc = (size_t)(_allocation_fraction.average() *
(Universe::heap()->tlab_capacity(thread()) / HeapWordSize));
//除以目标 refill 次数就是新的 TLAB 大小，和初始化时候的计算方法差不多
size_t new_size = alloc / _target_refills;
//保证在 min_size 还有 max_size 之间
new_size = clamp(new_size, min_size(), max_size());
size_t aligned_new_size = align_object_size(new_size);
log_trace(gc, tlab)("TLAB new size: thread: " INTPTR_FORMAT " [id: %2d]"
" refills %d alloc: %8.6f desired_size: " SIZE_FORMAT " -> " SIZE_FORMAT,
p2i(thread()), thread()->osthread()->thread_id(),
_target_refills, _allocation_fraction.average(), desired_size(), aligned_new_size);
//设置新的 TLAB 大小
set_desired_size(aligned_new_size);
//重置 TLAB 最大浪费空间
set_refill_waste_limit(initial_refill_waste_limit());
}
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