源码版本：OpenJDK 8u HotSpot（src/share/vm/gc_implementation/g1/）
关键词：G1、Remembered Set、Per Region Table、写屏障、Card Table、粗化（Coarsening）

1. 背景：为什么 G1 需要 RSet

G1（Garbage-First）是一款以Region为回收基本单位、追求可预测停顿的低延迟收集器。它把堆切成大量大小相等的HeapRegion（默认约 2048 个，每个 1MB~32MB），回收时不再像传统分代收集器那样整代扫描，而是只挑选若干region组成Collection Set（CSet）进行增量回收。

这就带来一个核心难题：增量回收某个 region 时，如何在不扫描整个堆的前提下，找到"谁还在引用我"？

如果 A region 里的对象被 B、C、D 等多个 region 引用，回收 A 时就必须扫描这些"外部引用者"，否则会把仍被引用的对象误回收。但全堆扫描违背了 G1 "局部回收"的初衷。

解决办法是Remembered Set（记忆集合，RSet）：每个 region 维护一个 RSet，记录"有哪些来自其他 region 的指针指向了我"。回收时，只要扫描本 region 的 RSet 指向的少量 card，就能精确找到外部引用，而不必遍历整个堆。

G1 的 RSet 并不记录"对象级"引用，而是记录到card（卡片）粒度——card 是堆上一段固定大小（默认 512 字节）的内存块，由 Card Table 管理。ptr >> card_shift即可把一个对象地址映射到它所属的 card。

2. 引用变化如何通知 RSet：写屏障

"对象的引用发生变化（赋值）"如果不被感知，RSet 就会失效。G1 通过写屏障（Write Barrier）拦截每一次引用字段的写入：

G1RemSet::write_ref_field / par_write_ref └─ g1RemSet.inline.hpp:69-72 HeapRegion* to = _g1->heap_region_containing(obj); if (from != to) { to->rem_set()->add_reference(p, tid); // 把"p 指向 obj"记入 obj 所在 region 的 RSet }

要点：

• 被引用对象obj所在的 region 是"被指向方（to）"，RSet 记在 to 上。
• from != to说明这是一次跨 region的引用，才需要进 RSet（region 内部引用不影响增量回收，无需记录）。
• tid是触发写入的线程 id，用于并发与 FromCardCache 去重。

3. 类层级：HeapRegion → HeapRegionRemSet → OtherRegionsTable

HeapRegion (heapRegion.hpp:211 _rem_set; 491 rem_set()) └─ HeapRegionRemSet (heapRegionRemSet.hpp:229, 内含 OtherRegionsTable _other_regions) └─ OtherRegionsTable (heapRegionRemSet.hpp:120, RSet 主体，即下文"PRT 容器") ├─ _sparse_table (SparsePRT，稀疏) ├─ _fine_grain_regions (PerRegionTable** 开放哈希表，细粒度 —— 源码真正的 PRT) └─ _coarse_map (BitMap，粗粒度)

术语澄清（容易读混）
常见资料把OtherRegionsTable称为 “PRT（Per Region Table）”。但在 Oracle 这份源码里，注释（heapRegionRemSet.hpp:100-104）明确写道："_fine_grain_entries array is an open hash table of PerRegionTables (PRTs)"——也就是说，源码中真正的 PRT =PerRegionTable类，而OtherRegionsTable是"PRT 的集合/管理器"。本文用源码口径：PRT =PerRegionTable。

HeapRegionRemSet本身是个薄壳，所有实际记录工作都转交给OtherRegionsTable（heapRegionRemSet.hpp:307-314）。

4. OtherRegionsTable 的三级存储

OtherRegionsTable要回答的唯一问题是：“哪些（来自其他 region 的）card 含有指向我（owner region）的指针？”它用三级粒度来回答，本质是在"记录精度"与"内存占用"之间做权衡：引用越稀疏越省空间，引用越密集越追求精确。

4.1 Coarse（粗粒度）——_coarse_map

• 结构：一整张BitMap（heapRegionRemSet.hpp:128），位数 = 整个堆的 region 总数。
• 存储的值：只有1 bit = 一个 region 索引。第i位为 1 表示"regioni可能包含指向我的指针"，不记录是哪个 card。
• 写入：
  • 命中即跳过：if (_coarse_map.at(from_hrm_ind)) return;（heapRegionRemSet.cpp:457）。
  • 置位动作发生在 fine 表满、淘汰 PRT 时：delete_region_table()把被淘汰 PRT 对应的 region 在_coarse_map中置 1（cpp:622-625），称为"粗化（coarsen）"。
• 性能：
  • ✅ 查询 O(1)（一次 bit 测试），内存极小（N 个 region 只花 N bit），是所有方案里最省空间的兜底。
  • ❌ 代价最大：GC 扫描时因为不知道具体 card，必须扫描整个引用者 region 的所有对象/card，扫描成本最高。
  • 用_n_coarse_entries统计粗化数量。

4.2 Fine（细粒度）—— PerRegionTable（源码真正的 PRT）

• 结构：_fine_grain_regions是PerRegionTable**数组（heapRegionRemSet.hpp:132），即开放哈希表 + 冲突链。长度_max_fine_entries（cpp:284-286，= 2^log2(G1RSetRegionEntries)，默认基数 256，再乘region_size_log_mb+1）。哈希：ind = from_hrm_ind & _mod_max_fine_entries_mask；冲突用_collision_list_next串成链。
• 每个PerRegionTable存什么（heapRegionRemSet.cpp:41）：
  • _hr：引用者 region 指针；
  • _bm：BitMap，长度 =CardsPerRegion（一个 region 内的 card 总数），每一位对应引用者 region 内的一个 card；
  • 存储的值：把"该引用者 region 内，哪些 card 含指向 owner 的指针"编码进 bit 位。add_reference_work（cpp:89）把from转成相对该 regionbottom()的 card 偏移（hw_offset >> (card_shift - LogHeapWordSize)），再add_card_work置位_bm对应 bit（并行用par_at_put+ 原子自增_occupied）。
• 写入/查询：prt->add_reference(from)置位；contains_reference直接return _bm.at(card_ind)。
• 性能：
  • ✅ 最精确：GC 只扫被置位的少数 card，而非整个 region，扫描成本最低。
  • 内存：每个 PRT 固定带一张CardsPerRegion位的 BitMap，本身不便宜，但数量有硬上限（默认 256 量级），总体有界。
  • 上限与淘汰（粗化）：fine 表满（_n_fine_entries == _max_fine_entries）触发delete_region_table()（cpp:578）：在采样窗口（_fine_eviction_stride/_fine_eviction_sample_size）里挑选occupied 最大的 PRT，把它对应的 region 粗化（置 coarse bit），并立即init复用该 PRT 给新 region（cpp:509）。即"牺牲精度换内存有界"。
  • 查找无锁、改桶链才持_m；PRT 通过静态_free_list对象池复用（cpp:206-203），避免频繁 new/delete。
  • 遍历高效：_first_all_fine_prts/_last_all_fine_prts双向链表，批量操作所有 fine PRT 时不必扫整个哈希表。

4.3 Sparse（稀疏）——_sparse_table（SparsePRT）

• 为什么存在：当一个引用者 region 只贡献了极少 card时，为它建一张整 BitMap 的 PRT 太浪费，先用紧凑结构表示。
• 结构：SparsePRT内含两张RSHashTable（_cur/_next，双缓冲）（sparsePRT.hpp:216-217）。每张RSHashTable：
  • _buckets：桶数组（容量为 2 的幂，用capacity_mask()取模哈希）；
  • _entries：SparsePRTEntry连续数组（变长对象）；
  • 桶内用SparsePRTEntry::_next_index串成冲突链。
• SparsePRTEntry存什么（sparsePRT.hpp:45）：
  • _region_ind：引用者 region 索引；
  • _cards[1]：变长数组，存该 region 内、含指向 owner 指针的 card 偏移（相对 region bottom），最多cards_num()个；
  • cards_num()=MAX2(G1RSetSparseRegionEntries & ~(4-1), 4)（sparsePRT.hpp:64），默认基数G1RSetSparseRegionEntriesBase = 4，所以每个 entry 默认最多存 4 个 card，且数量恒为 4 的倍数（配合UnrollFactor = 4循环展开）。
• 存储的值：(引用者 region 索引 → 至多 4 个 card 偏移)的紧凑映射。
• 写入/溢出：add_card在 entry 的_cards里找空位放入（sparsePRT.cpp:93，带 4 路展开）；若 4 个槽都满 → 返回overflow→ 上层在OtherRegionsTable::add_reference走"建/复用 PRT + 把 sparse 卡迁过去"分支（heapRegionRemSet.cpp:528-541），即sparse → fine 升级（promote）。
• 性能：
  • ✅ 最省内存：只有真正有引用的 region 才占 entry，且每个 entry 仅存几个 int 级 card 偏移，而非整张 BitMap。
  • 哈希表初始容量仅 16（InitialCapacity，sparsePRT.hpp:222），利用率 >50%（occupied_entries*2 > capacity）自动expand()（sparsePRT.cpp:483）。
  • 双缓冲_cur/_next（sparsePRT.hpp:213-217 注释）：GC 扫描迭代只读_cur，新增/删除走_next，从而支持unsynchronized reads/iterations（并发读不被并发改破坏），cleanup 阶段再 reconcile。
  • 循环展开（UnrollFactor=4）加速_cards的查找与拷贝。
  • ❌ 代价：查找需哈希 + 冲突链遍历，比 coarse 慢；单 entry card 上限小，超过即升级到 fine（用空间换精度）。

5. 升级路径与总体调度

引用少 ──> Sparse (每引用者 region 至多 4 个 card 偏移，极省内存) │ 某 region 存满 4 个 card 再插第 5 个 → overflow ▼ 引用增多 ──> Fine / PerRegionTable (整张 card 位图，精确，扫描最省) │ fine 表达上限 (_max_fine_entries，默认 ~256) ▼ 过多引用者 ──> Coarse (1 bit/region，牺牲扫描精度保住内存上限)

• sparse → fine：单 entry 4 个 card 溢出触发 promote，并把已存的 sparse 卡迁入新建 PRT。
• fine → coarse：fine 表满，淘汰 occupied 最大的 PRT 并粗化（cpp:578）。
• 整体策略是"能省则省、逐级退让"，动态平衡"记录开销"与"GC 扫描开销"。

6. 跨三级的通用加速：FromCardCache 去重

FromCardCache（heapRegionRemSet.hpp:50，每线程 × 每 owner region 缓存最近处理的 card 索引）是横跨三层的优化。add_reference一进来先查它：FromCardCache::contains_or_replace(tid, cur_hrm_ind, from_card)（cpp:444）——同一线程、同一 owner region、同一 card 刚处理过就直接返回，避免重复入表。这在高频赋值的写密集场景下显著减少重复工作。

7. 并发与内存序

OtherRegionsTable头部注释（heapRegionRemSet.hpp:106-118）明确其并发策略：

• 查找 PRT 可以无锁（find_region_table），但修改桶链必须持_m（Mutex）。
• 允许并发读到"正在被删除/复用"的 PRT，这是安全的，因为：
  1. PRT 只会在安全点真正释放，平时是被复用（cpp:113）；
  2. 删除 PRT 时会先置coarse_map的 bit，所以漏记不了；复用 PRT 时即使误加 bit 也无害（cpp:116-118）。
• add_reference_work用is_in_reserved_raw防御并发复用（cpp:109）；新建 PRT 用OrderAccess::release_store_ptr发布（cpp:525），保证内容可见后才对外可用。

8. 小结

G1 用这套"能省则省、逐级退让"的三级存储，在记录成本（维护 RSet 的写屏障开销、内存）与GC 扫描成本（回收时遍历 RSet 的开销）之间取得了动态平衡，这正是 RSet 能支撑 G1 增量、可预测停顿回收的关键设计。

附：关键源码位置速查