[Java Memory 2] Cách Garbage Collector Java giải phóng bộ nhớ (Stop The World, Reference Counting, Sweep, ..)

This entry is part 2 of 2 in the series Java Memory

Trở thành “mồi” của GC (Garbage Collector)

  • Ta đã biết, khi một đối tượng không còn tác dụng nữa, thì chúng sẽ bị GC dọn đi để tiết kiệm bộ nhớ, nhưng thế nào là “hết tác dụng” ?
  • Có thể tóm gọn bằng một câu cơ bản “Object tại heap sẽ không còn hữu dụng nếu chúng mất kết nối tới stack”
  • Object mất kết nối tới stack khi không còn một con trỏ nào chỉ tới chúng nữa cả, hãy xem thử đoạn code sau:
Object o = new Object();
System.out.println(o);
o = null; 
  • Ở dòng đầu tiên, ta tạo một đối tượng o, o lúc này thực chất đang chỉ tới giá trị thực sự của đối tượng ta vừa tạo ra trong heap
  • Khi in thử đối tượng này ra, ta có output theo mẫu sau
java.lang.Object@4617c264
  • Tiếp theo, ta cập nhật o thành null. Lúc này, đối tượng nằm ở heap không còn cái gì trỏ đến nó nữa, và không gì có thể truy cập lại nó nữa, và lúc này nó trở thành mồi của GC

Vấn đề không đơn giản

  • Ví dụ trên khá đơn giản do chỉ có 1 object, vấn đề sẽ phức tạp hơn khi ta tiếp cận với nhiều object liên kết với nhau 1 lúc
image 31 - quochung.cyou PTIT
  • Giả sử với 6 dòng lệnh sau, ta sẽ đi qua từng dòng một
image 32 - quochung.cyou PTIT
  • Sau 4 dòng đầu tiên, stack và heap của chúng ta có dạng như sau. Tại stack là các biến giữ con trỏ tới các giá trị thực trong heap.
image 33 - quochung.cyou PTIT

  • Sau dòng thứ 5, ta có hình như sau. Ta thấy, dù sau khi đã cập nhật p1 thành null với mong muốn GC sẽ dọn object này, nhưng thực tế, ta thấy ta vẫn có thể truy cập vào p1 bằng person.get(1) qua list persons, tức là ta vẫn có cách reach đến điểm này
image 34 - quochung.cyou PTIT

  • Chỉ sau khi set cả list thành null, ta mới mất hoàn toàn liên hệ với p1
  • => Không khó để đánh giá các phần tử nào sẽ được Garbage Collector dọn khi bạn đã hiểu về quan hệ bên trên. Dễ dàng thấy, sau 6 bước, p1 mất hoàn toàn liên hệ với stack và sẽ được dọn
  • Tuy nhiên, đó là ta nhìn thủ công, còn để garbage collector biết cái nào còn kết nối với stack sẽ tốn một lượng thời gian, và nó sẽ làm chậm hệ thống lại (chi tiết ở bên dưới). Có nhiều cách để làm điều này, và ta sẽ thảo luận ở bên dưới

Đánh dấu đệ quy

  • Ta sẽ thử đánh dấu các object còn live và object nào có thể bị dọn bởi GC. Dễ dàng, ta thêm 1 bit để dánh dấu xem chúng có còn kết nối với stack hay không. Khi tạo, ta sẽ để bit là 0, và khi ở giai đoạn đánh dấu, object là 0 sẽ bị xoá đi, còn nếu vẫn còn sử dụng, ta sẽ cập nhật nó thành 1
  • Tuy nhiên, heap và stack thay đổi liên tục. Cách đánh dấu được triển khai tuỳ thuộc vào phiên bản Java và GC bạn sử dụng, tuy nhiên, ta sẽ thử xem cách hệ thống đánh từ stack, hãy thử xem ví dụ sau
image 35 - quochung.cyou PTIT
  • Đầu tiên toàn bộ phần tử sẽ được để là 0
image 36 - quochung.cyou PTIT
  • Sau đó, toàn bộ các phần tử có kết nối trực tiếp tới stack được đánh thành 1
image 37 - quochung.cyou PTIT
  • Tuy nhiên, do p1 vẫn có thể truy cập từ danh sách persons, và hơn nữa, ta không thể cứ dọn những gì vẫn còn kết nối. Vì vậy ta cần một cách duyệt đơn giản, với điểm khởi đầu từ các điểm đang = 1, sau đó đi đến mọi quan hệ của nó và đánh chúng thành 1, rồi tiếp tục đệ quy.
  • Các thuật toán đánh dấu đóng vai trò quan trọng trong giai đoạn đánh dấu, đầu tiên thử đi qua cách stop-the-world

Kĩ thuật Stop-The-World – Dừng thế giới

image 38 - quochung.cyou PTIT
  • Với cách đánh dấu trên, ta nhận thấy. Nếu một phần tử được tạo trong quãng đánh dấu, nó sẽ không còn đúng nữa.
  • Vì vây, có một solution đơn giản là ta sẽ dừng mọi luồng khác và chỉ chạy luồng đánh dấu của cả chương trình, điều này sẽ rất ảnh hưởng đến hiệu năng. Ta sẽ thử xem các thuật toán tiếp theo.

Kĩ thuật Reference counting – Đếm liên hệ

image 39 - quochung.cyou PTIT

  • Một cách triển khai khác là đếm số lần một object được trỏ đến. Mỗi object sẽ chứa số lần object được trỏ như một thông số mà nó nắm giữ. Như vậy, GC chỉ việc quét qua và xoá mọi object có 0 lần bị nắm giữ. Cách này sẽ không cần stop-the-world như cách đánh số đệ quy nữa, vì khi object được tạo ra giữa chừng lúc đánh số lần trỏ thì nó vẫn đều là 1 rồi.
  • Tuy nhiên, nó có một điểm yếu là sẽ tạo ra island of isolation, hay các vùng, một tập các object tự trỏ nhau nhưng mà thực tế không có kết nối tới stack
image 40 - quochung.cyou PTIT

Giải phóng bộ nhớ

  • Cách thức làm sao để đánh dấu các object sẽ bị xoá sẽ được quyết định khác nhau bởi phiên bản Java và các kiểu GC khác nhau.
  • Giả sử ta đã đánh dấu được hết các object sẽ có thể bị xoá, tuy nhiên việc xoá chúng đi cũng không phải một quá trình đơn giản
  • Việc xoá object được gọi là sweeping by garbage collector, trong bài viết sẽ mention 3 cách thức sweeping khác nhau
    • Normal sweeping
    • Sweeping with compacting
    • Sweeping with copying

Normal sweeping

image 41 - quochung.cyou PTIT
  • Hình ảnh trên thể hiện các khối bộ nhớ trong ram, các vùng có dấu X là các object đã được đánh dấu và chuẩn bị bị xoá
image 42 - quochung.cyou PTIT
  • Sau khi xoá đi, vùng nhớ của ta có dạng như sau, dễ thấy, điều này dẫn tới một triệu chứng có tên Fragmentation

Fragmentation trong Java Garbage Collector

image 43 - quochung.cyou PTIT
  • Lúc này, vì các vùng trống nằm ở giữa các vùng bị chiếm dụng, nên ta chỉ có thể thêm các bộ nhớ nhỏ hơn hoặc bằng vùng vào các vùng trống. Điều này sẽ dẫn tới 1 vài vấn đề khi ta muốn cấp phát một bộ nhớ lớn hơn
image 44 - quochung.cyou PTIT
  • Giả dụ với trường hợp cấp phát một vùng nhớ lớn hơn các khe trống như ảnh trên, khi cấp phát vào, ta chỉ có thể xếp như sau:
image 45 - quochung.cyou PTIT
  • Dù tổng thể bộ nhớ còn trống ta vẫn đủ để xếp vùng nhớ, nhưng thực tế thì ta không có một vùng nhớ liên tiếp nào chứa đủ vùng nhớ mới này. Và việc này sẽ throw ra 1 runtime exception là OutOfMemoryError.

Ưu nhược điểm của Normal sweeping

  • Normal Sweeping là một kĩ thuật giải phóng vùng nhớ ngây thơ, khá tiện dụng và đơn giản. Tuy nhiên sẽ dẫn tới các vùng nhớ bị phân mảnh. Quá trình này phù hợp khi ta có nhiều bộ nhớ, và ta chỉ cần nhanh chóng dọn bộ nhớ đi. Khi mà lượng vùng nhớ còn trống nhỏ hơn, ta sẽ prefer các kĩ thuật khác

Sweeping with compacting

  • Sweeping with compacting là một quá trình 2 bước. Đầu tiên, chúng vẫn giải phóng bộ nhớ, nhưng sau đó ta sẽ thực hiện thêm 1 bước gọi là compacting (thu gọn), ta sẽ dời toàn bộ vùng nhớ về phía đầu để đảm bảo không có bất kì khoảng trống nào ở giữa
image 46 - quochung.cyou PTIT

Ưu nhược điểm Sweeping with compacting

  • Cách làm này giúp bộ nhớ không còn bị phân mảnh như thông thường, tuy nhiên việc di chuyển các vùng nhớ về đầu là một quá trình tốn kém, vì gần như với lượng vùng nhớ nhỏ và trải dài nhiều, ta sẽ phải copy và di chuyển khá nhiều trên vùng nhớ.

Sweeping with copying

image 50 - quochung.cyou PTIT
  • Ở cách làm này, ta sẽ cần 2 vùng nhớ khác nhau. Ta sẽ không trực tiếp xoá các vùng nhớ bị đánh dấu là xoá đi, mà ta sẽ copy các vùng nhớ k bị xoá vào vùng nhớ mới
image 51 - quochung.cyou PTIT
  • Sau đó mới thực hiện xoá toàn bộ vùng nhớ ở vùng nhớ cũ
image 52 - quochung.cyou PTIT

Ưu nhược điểm của Sweeping with copying

  • Dữ liệu không bị phân mảnh
  • Về hiệu năng thì nhanh hơn compacting, do không phải thực hiện nhiều công đoạn tính toán khi di chuyển, mà chỉ copy nhanh chóng sang vùng mới đang trống hoàn toàn (ở compacting ta ví dụ di chuyển vùng 30-50 sang vùng 0-10, đầu tiên ta phải di 30-40, sau đó lại di vùng 10-20 đi, …. và khó khăn hơn nhiều)
  • Tuy nhiên cần nhiều bộ nhớ hơn vào cùng 1 thời điểm, cần lượng bộ nhớ trữ còn lại đủ nhiều để di chuyển.

[Pessimistic locking] Xử lí dữ liệu bất đồng bộ trong thực tế

image 54 - quochung.cyou PTIT

Pessimistic locking là gì?

Đọc vấn đề xảy ra về dữ liệu đồng thời tại : http://quochung.cyou/optimistic-locking-xu-li-du-lieu-bat-dong-bo-trong-thuc-te/

Pessimistic locking (Khoá bi quan) là một chiến thuật xử lí có thể tổng quát rằng, giả dụ, bạn có một tập dữ liệu đang bị truy cập đồng thời, người đầu tiên truy cập sẽ khoá tập dữ liệu này lại, độc quyền sửa đổi nó, cho đến khi phiên đó hoàn thành. Điều này đảm bảo dữ liệu sẽ chuẩn xác hơn khoá lạc quan, nhưng cũng có thể tạo ra Deadlock

Ví dụ bài toán

  • Bạn đang chơi một con game sinh tồn, có một chiếc rương chứa đồ chung mà hai người chơi đều có thể mở, nhưng nếu cả hai cùng mở, người này lấy đồ, người kia lại cho đồ vào, đôi khi dữ liệu sẽ bị loạn
  • Khoá bi quan sẽ xử lí như sau
  • Khi người chơi A mở rương, khoá rương lại. Lúc này người chơi khác ấn vào rương sẽ bị thông báo như dạng “rương đang được mở bởi người khác”, và không thể truy cập cho đến khi người chơi A đóng rương.
image 56 - quochung.cyou PTIT
image 57 - quochung.cyou PTIT

Deadlock

  • Deadlock xảy ra khi hai phiên không thể tiến triển được nữa, vì cùng phụ thuộc vào nhau chờ phía bên kia mở khoá, có thể xem hình dưới đây
image 58 - quochung.cyou PTIT
  • Ta có một database post chứa các bài viết. Trong đó có 1 bài viết id 1 và title là “Transaction”
  • Ngoài ra ta có 1 post chứa post_detail, là nội dung bài viết, số lượng like comment, …
  • Alice đầu tiên truy cập vào bảng post_detail, cập nhật số lượng like comment. Lúc này bảng post_detail thay đổi “người thay đổi cuối” thành Alice. Alice lock bảng post_detail
  • Lúc này Bob cũng truy cập vào bảng post, đổi tên nó thành thứ khác. Bob lock bảng post
  • Do bảng post và postdetail liên kết với nhau, lúc này ở phiên của Bob sẽ gọi về post_detail của post id 1 để thay đổi “người thay đổi” thành Bob. Tuy nhiên, nó đang bị khoá bởi Alice, vì vậy phải chờ Alice xong đã
  • Phía Alice lúc này cũng cập nhật lên bảng post, nhưng nó lại bị khoá bởi Bob, nên cũng phải đợi Bob xong đã
  • => Điều này trở thành vòng tuần hoàn vô hạn, cho đến khi hệ quản trị cơ sở dữ liệu có cơ chế phát hiện ra, và huỷ cả 2 phiên.

Deadlock ở mọi nơi: hệ điều hành, trong code đa luồng, ..

image 59 - quochung.cyou PTIT
  • Deadlock không chỉ xảy ra trong database, nó có thể xảy ra trong mọi hệ thống. Trong hệ điều hành, trong …., chỉ cần nếu chúng có thể truy cập từ nhiều nguồn cùng lúc
  • Ví dụ, đa luồng trong Java cũng có thể tạo deadlock khi 2 luồng cùng đợi nhau chứ không ai chạy trước

Cách xử lí

  • Khi Alice thực hiện khoá post, ta có thể khoá luôn cả post_Detail và các bảng liên quan
  • Hệ thống của ta cần có cơ chế phát hiện deadlock, ví dụ lock chờ đợi quá lâu, …

Đọc thêm:

[Optimistic locking] Xử lí dữ liệu bất đồng bộ trong thực tế

image 30 - quochung.cyou PTIT

Optimistic locking là gì?

Đây là một kĩ thuật xử lí vấn đề khi người dùng cùng làm việc trên một tập dữ liệu, nhưng sẽ không ảnh hưởng đến nhau. Nói cách khác, không có một khoá hay vấn đề gì ngăn cản người dùng cả, chúng ta chỉ kiểm tra lazy xem đang có một phiên nào khác đang sửa tập dữ liệu này không. Nếu có, ta sẽ rollback lại dữ liệu

Bài toán thực tế

  • Giả sử, bạn đang làm việc trên một bài toán khá đơn giản: một cửa hàng bán đồ điện tử. Nhiệm vụ của bạn là một giao diện admin để có thể lấy toàn bộ sản phẩm, thêm mới, cập nhật vài sản phẩm nào đó, xoá vài sản phẩm đi. Một bài toán CRUD đơn giản.
optimisticlocking - quochung.cyou PTIT
  • Lúc này, ta có 2 nhân viên đang trực ca và sử dụng hệ thống – Alice và Bob. Một ngày đẹp trời, Alice mới nhập kho vài chiếc màn máy tính phiên bản mới “Acer 2023”, cô muốn sửa tên “Acer 2022” trong sản phẩm cửa hàng thành “Acer 2023”. Đúng lúc này, Bob cũng đang muốn sửa tên của sản phẩm “Acer 2022” một cách fancy hơn, như là “Acer 2022 144hz”.

Quá trình xảy ra như sau:

  • Alice mở thông tin của món hàng, mở lên giao diện sửa tên. Bỗng nhiên, máy pha cà phê của cô báo hoàn thành, cô lập tức chạy đi lấy cà phê
  • Ở phía Bob, anh cũng đang mở thông tin món hàng “Acer 2022”, sửa tên thành “Acer 2022 144hz”, sau đó đi chơi
  • Alice quay trở lại, cô cũng nhập tên “Acer 2023”, sau đó ấn nút save
  • Bob đi chơi về và: ủa? sao lại thành tên này rồi?. Anh hỏi Alice thì cô cũng một mực khẳng định là tên hiển thị trong giao diện sửa của cô lúc sửa là “Acer 2022”, chứ chưa phải là “Acer 2022 144hz”

Vậy ai là người sai ở đây?

  • Là Alice, người ấn save lần cuối
  • Hay là Bob, người ấn đầu tiên?

Để xử lí vấn đề này, Optimistic locking đưa ra cách giải quyết là: các user cần được cập nhật rằng tập dữ liệu đã thay đổi

Một vài ví dụ có thể bạn từng thấy trong các ứng dụng về Optimistic locking

  • Bạn đang ở màn hình chọn voucher của shopee, sau khi chọn xong và chuẩn bị thanh toán. Lúc ấn thanh toán, bạn được báo “một vài voucher đã hết/thay đổi, vui lòng xem lại”
  • Bạn đang xem giá xe ở Grab, thì có thông báo yêu cầu reload lại do giá đã thay đổi
  • Bạn xem một post ở Facebook, lúc viết comment thì có thông báo “bài viết có thể không tồn tại nữa”
  • Khi bạn thực hiện commit

Các phase của Optimistic locking

  • Lưu lại timestamp, thời gian cuối khi mà một phiên bắt đầu
  • Bắt đầu sửa dữ liệu
  • Validate kiểm tra lại, kiểm tra xem thời gian lần cuối lưu ở phía client có giống với thời gian ở phía database không
  • Nếu không có conflict xảy ra, cập nhật mọi dữ liệu. Còn không thì resolve nó, có thể là huỷ phiên hiện tại, hoặc cho phép merge, ….
image 31 - quochung.cyou PTIT

Áp vào bài toán của chúng ta, ta có flow như sau

  • Alice thực hiện sửa ở phía local của Alice, ở database lúc này lưu “số phiên bản” của món đồ này là 1
  • Bob thực hiện sửa, sau đó lưu lại. Database cập nhật phiên bản lúc này đã là “2”
  • Alice ấn nút lưu, phát hiện phiên bản sai lệch, đưa ra cách xử lí nào đó cho người dùng

Tổng kết

Optimistic locking ngăn các vấn đề conflict dữ liệu xảy ra bằng cách kiểm tra conflict, sau đó tạo ra các cách resolve nó (merge, bỏ phiên, …)

  • Nó được gọi là Optimistic locking (khoá lạc quan)…. vì chúng ta lạc quan là khả năng conflict khá ít xảy ra
  • Phù hợp với nhiều món hàng, record và ít nguwofi dùng
  • Cho phép 1 cách nhiều người dùng làm trên 1 dữ liệu
  • Tốn ít công sức hơn, không cần khoá, …
  • Nhưng nếu conflict xảy ra, thường user sẽ phải làm lại phiên hoàn toàn …

Tham khảo:

Đọc thêm: