深入理解JVM虚拟机读书笔记——垃圾回收器

r囧r小猫 2022-09-08 04:58 199阅读 0赞

> **注**：本文参考自周志明老师的著作《深入理解Java虚拟机（第3版）》，相关电子书可以关注WX公众号，回复 001 获取。

如果说收集算法是内存回收的方法论，那垃圾收集器就是内存回收的实践者。《Java虚拟机规范》中对垃圾收集器应该如何实现并没有做出任何规定，因此不同的厂商、不同版本的虚拟机所包含的垃圾收集器都可能会有很大差别，不同的虚拟机一般也都会提供各种参数供用户根据自己的应用特点和要求组合出各个内存分代所使用的收集器。

各款经典收集器之间的关系如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

如图展示了七种作用于不同分代的收集器，如果两个收集器之间存在连线，就说明它们可以搭配使用，图中收集器所处的区域，则表示它是属于新生代收集器抑或是老年代收集器。下面来逐个了解一下不同款的垃圾收集器：

## 1. Serial收集器 ##

**Serial收集器**是最基础、历史最悠久的收集器，它是一个**单线程**工作的收集器。这里的“单线程”的意义并不仅仅是说明它只会使用一个处理器或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是强调**在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有工作线程，直到它收集结束**（“Stop The World”）。

使用Serial收集器进行垃圾回收时，**新生代收集采用标记-复制算法，老年代收集采用标记-整理算法**，收集流程如图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

对于这种垃圾收集器，进行垃圾回收时出现的“Stop The World”，它暂停所有用户线程的行为显然是不可接受的，但是在HotSpot虚拟机设计之初，也是无奈之举，原书中给出的解释如下：

对于“Stop The World”带给用户的恶劣体验，早期HotSpot虚拟机的设计者们表示完全理解，但也 同时表示非常委屈：“你妈妈在给你打扫房间的时候，肯定也会让你老老实实地在椅子上或者房间外待 着，如果她一边打扫，你一边乱扔纸屑，这房间还能打扫完？”这确实是一个合情合理的矛盾，虽然垃 圾收集这项工作听起来和打扫房间属于一个工种，但实际上肯定还要比打扫房间复杂得多！

虽然Serial收集器的“单线程收集”是有明显的弊端的，但是，他自身的优势也是很明显的：

即，**简单而高效，对于内存资源受限的环境，它是所有收集器里额外内存消耗最小的；对于单核处理器或处理器核心数较少的环境来说，Serial收集器由于没有线程交互的开销，专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率**。

在用户桌面的应用场景以及近年来流行的部分微服务应用中，分配给虚拟机管理的内存一般来说并不会特别大，收集几十兆甚至一两百兆的新生代（仅仅是指新生代使用的内存，桌面应用甚少超过这个容量），垃圾收集的停顿时间完全可以控制在十几、几十毫秒，最多一百多毫秒以内，只要不是频繁发生收集，这点停顿时间对许多用户来说是完全可以接受的。所以，**Serial收集器对于运行在客户端模式下的虚拟机来说是一个很好的选择**。

## 2. ParNew收集器 ##

**ParNew收集器**实质上是Serial收集器的**多线程并行版本**，除了同时使用多条线程进行垃圾收集之外，其余的行为包括Serial收集器可用的所有**控制参数**（例如：`-XX：SurvivorRatio、-XX：PretenureSizeThreshold、-XX：HandlePromotionFailure`等）、**收集算法**、**Stop The World**、**对象分配规则**、**回收策略**等都与Serial收集器完全一致，在实现上这两种收集器也共用了相当多的代码。ParNew收集器的工作过程如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

ParNew收集器除了支持多线程并行收集之外，其他与Serial收集器相比并没有太多创新之处，但它却是不少**运行在服务端模式下的HotSpot虚拟机**。目前只有ParNew收集器能与CMS收集器（后面再介绍）配合工作。

> 注意：从ParNew收集器开始，后面还将会接触到若干款涉及“并发”和“并行”概念的收集器。有必要先解释清楚这两个名词。

在谈论垃圾收集器的上下文语境中，它们可以理解为：

*  并行（Parallel）：并行描述的是多条垃圾收集器线程之间的关系，说明同一时间有多条这样的线程在协同工作，通常默认此时用户线程是处于等待状态。
 *  并发（Concurrent）：并发描述的是垃圾收集器线程与用户线程之间的关系，说明同一时间垃圾收集器线程与用户线程都在运行。由于用户线程并未被冻结，所以程序仍然能响应服务请求，但由于垃圾收集器线程占用了一部分系统资源，此时应用程序的处理的吞吐量将受到一定影响。

## 3. Parallel Scavenge收集器 ##

**Parallel Scavenge收集器**是一款**新生代**收集器，它是基于**标记-复制算法**实现的收集器，能够**并行**收集的多线程收集器。

Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个**可控制的吞吐量**（Throughput）。所谓吞吐量就是处理器用于运行用户代码的时间与处理器总消耗时间的比值，即：

![fa6ed98305b343e9a410ae6c0cb9b9e6.png_pic_center][]

如果虚拟机完成某个任务，用户代码加上垃圾收集总共耗费了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。

停顿时间越短就越适合需要与用户交互或需要保证服务响应质量的程序，良好的响应速度能提升用户体验；而高吞吐量则可以最高效率地利用处理器资源，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的分析任务。

Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分别是**控制最大垃圾收集停顿时间**的`-XX：MaxGCPauseMillis`参数，以及直接**设置吞吐量大小**的`-XX：GCTimeRatio`参数。

由于与吞吐量关系密切，Parallel Scavenge收集器也经常被称作“吞吐量优先收集器”。除上述两个参数之外，Parallel Scavenge收集器还有一个参数`-XX：+UseAdaptiveSizePolicy`值得我们关注。这是一个开关参数，当这个参数被激活之后，就不需要人工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX：SurvivorRatio）、晋升老年代对象大小（-XX：PretenureSizeThreshold）等细节参数了，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量。这种调节方式称为**垃圾收集的自适应的调节策略**（GC Ergonomics）。

## 4. Serial Old收集器 ##

**Serial Old是Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器，使用标记-整理算法**，主要是供**客户端**模式下的HotSpot虚拟机使用。

如果在**服务端**模式下，它也可能有两种用途：一种是在JDK 5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用，另外一种就是作为CMS收集器发生失败时的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。这两点都将在后面的内容中继续讲解。

Serial/Serial Old收集器运行示意图如下所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

> **注意**：
> 
> Parallel Scavenge收集器架构中本身有PS MarkSweep收集器来进行老年代收集，并非直接调用Serial Old收集器，但是这个PS MarkSweep收集器与Serial Old的实现几乎是一样的，所以在官方的许多资料中都是直接以Serial Old代替PS MarkSweep。

## 5. Parallel Old收集器 ##

**Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，支持多线程并发收集，基于标记-整理算法实现**。这个收集器是直到JDK 6时才开始提供的，在此之前，新生代的Parallel Scavenge收集器一直处于相当尴尬的状态，原因是如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器，老年代除了Serial Old（PS MarkSweep）收集器以外别无选择，其他表现良好的老年代收集器，如CMS无法与它配合工作。

由于老年代Serial Old收集器在服务端应用性能上的“拖累”，使用Parallel Scavenge收集器也未必能在整体上获得吞吐量最大化的效果。同样，由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多处理器的并行处理能力，在老年代内存空间很大而且硬件规格比较高级的运行环境中，这种组合的总吞吐量甚至不一定比ParNew加CMS的组合来得优秀。

直到Parallel Old收集器出现后，“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的搭配组合，**在注重吞吐量或者处理器资源较为稀缺的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器这个组合**。

Parallel Scavenge/Parallel Old收集器运行示意图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

介绍完上面5种经典的垃圾收集器后，下面要介绍的两种则是更加先进，且使用普遍的经典垃圾收集器，其中G1垃圾回收器更是使用最普遍的。

## 6. CMS收集器 ##

CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种**以获取最短回收停顿时间为目标**的收集器。

目前很大一部分的Java应用集中在**互联网网站**或者**基于浏览器的B/S系统的服务端**上，这类应用通常都会较为**关注服务的响应速度，希望系统停顿时间尽可能短，以给用户带来良好的交互体验**。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。

CMS收集器是基于**标记-清除算法**实现的，它的整个运作过程分为四个步骤：

*  1）初始标记（CMS initial mark）
 *  2）并发标记（CMS concurrent mark）
 *  3）重新标记（CMS remark）
 *  4）并发清除（CMS concurrent sweep）

初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。

一、初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快；

二、并发标记阶段就是从GC Roots的直接关联对象开始遍历整个对象图的过程，这个过程耗时较长但是不需要停顿用户线程，可以与垃圾收集线程一起并发运行；

三、重新标记阶段则是为了修正并发标记期间，因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录（详见3.4.6节中关于增量更新的讲解），这个阶段的停顿时间通常会比初始标记阶段稍长一些，但也远比并发标记阶段的时间短；

四、并发清除阶段，清理删除掉标记阶段判断的已经死亡的对象，由于不需要移动存活对象，所以这个阶段也是可以与用户线程同时并发的。

由于在整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除阶段中，垃圾收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以从总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。

通过下图（Concurrent Mark Sweep收集器运行示意图 ）可以比较清楚地看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

停顿时间短、响应速度快是CMS收集器的重要优势，而它也并非完美的垃圾收集器，其主要有以下几个缺点：

*  CMS是一款基于“标记-清除”算法实现的收集器，这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。
 *  CMS收集器对处理器资源非常敏感（面向并发设计的程序都对处理器资源比较敏感）。在并发标记阶段，它虽然不会导致用户线程停顿，但却会因为占用了一部分线程（或者说处理器的计算能力）而导致应用程序变慢，降低总吞吐量。
    
     *  CMS默认启动的回收线程数是（处理器核心数量 + 3）/ 4，也就是说，如果处理器核心数在四个或以上，并发回收时垃圾收集线程只占用不超过25%的
        
        处理器运算资源，并且会随着处理器核心数量的增加而下降。
     *  但是当处理器核心数量不足四个时， CMS对用户程序的影响就可能变得很大。如果应用本来的处理器负载就很高，还要分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然大幅降低。

## 7. Garbage First收集器 ##

Garbage First（简称G1）收集器是垃圾收集器技术发展历史上的里程碑式的成果，JDK 8 Update 40 版本之后，G1收集器被Oracle官方称为“全功能的垃圾收集 器”（Fully-Featured Garbage Collector）。

G1是一款主要**面向服务端应用**的垃圾收集器。JDK 9之后，G1取代了Parallel Scavenge加Parallel Old组合，成为服务端模式下的默认垃圾收集器。

G1不再坚持固定大小以及固定数量的分代区域划分，而是把连续的Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），每一个Region都可以根据需要，扮演新生代的Eden空间、Survivor空间，或者老年代空间。收集器能够对扮演不同角色的Region采用不同的策略去处理，这样无论是新创建的对象还是已经存活了一段时间、熬过多次收集的旧对象都能获取很好的收集效果。

Region中还有一类特殊的Humongous区域，专门用来存储大对象。G1认为只要大小超过了一个Region容量一半的对象即可判定为大对象。每个Region的大小可以通过参数`-XX：G1HeapRegionSize`设定，取值范围为 `1MB～32MB`，且应为2的N次幂。而对于那些超过了整个Region容量的超级大对象，将会被存放在N个连续的Humongous Region之中，G1的大多数行为都把Humongous Region作为老年代的一部分来进行看待，如下图（G1收集器Region分区示意图）所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

虽然G1仍然保留新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是固定的了，它们都是一系列区域（不需要连续）的动态集合。

G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它将Region作为单次回收的最小单元，即每次收集到的内存空间都是Region大小的整数倍，这样可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。

更具体的处理思路是让G1收集器去跟踪各个Region里面的垃圾堆积的“价值”大小，价值即回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值，然后在后台维护一个优先级列表，每次根据用户设定允许的收集停顿时间（使用参数-XX：MaxGCPauseMillis指定，默认值是200毫秒），优先处理回收价值收益最大的那些Region，这也就是“Garbage First”名字的由来。

这种使用Region划分内存空间，以及具有优先级的区域回收方式，保证了G1收集器在有限的时间内获取尽可能高的收集效率。

G1收集器的运作过程大致可划分为以下四个步骤：

*  **初始标记**（Initial Marking）：仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，并且修改TAMS指针的值，让下一阶段用户线程并发运行时，能正确地在可用的Region中分配新对象。这个阶段需要停顿线程，但耗时很短，而且是借用进行Minor GC的时候同步完成的，所以G1收集器在这个阶段实际
    
    并没有额外的停顿。
 *  **并发标记**（Concurrent Marking）：从GC Root开始对堆中对象进行可达性分析，递归扫描整个堆里的对象图，找出要回收的对象，这阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。当对象图扫描完成以后，还要重新处理SATB记录下的在并发时有引用变动的对象。
 *  **最终标记**（Final Marking）：对用户线程做另一个短暂的暂停，用于处理并发阶段结束后仍遗留下来的最后那少量的SATB记录。
 *  **筛选回收**（Live Data Counting and Evacuation）：负责更新Region的统计数据，对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的停顿时间来制定回收计划，可以自由选择任意多个Region构成回收集，然后把决定回收的那一部分Region的存活对象复制到空的Region中，再清理掉整个旧Region的全部空间。这里的操作涉及存活对象的移动，是必须暂停用户线程，由多条收集器线程并行完成的。

从上述阶段的描述可以看出，G1收集器除了并发标记外，其余阶段也是要完全暂停用户线程的，换言之，它并非纯粹地追求低延迟，官方给它设定的目标是在延迟可控的情况下获得尽可能高的吞吐量，所以才能担当起“全功能收集器”的重任与期望。

G1收集器运行示意图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

通过上图可以比较清楚地看到G1收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段。

## 扩展：低延迟垃圾收集器 ##

衡量垃圾收集器的三项最重要的指标是：内存占用（Footprint）、吞吐量（Throughput）和延迟（Latency），三者共同构成了一个“不可能三角\[1\]”。三者总体的表现会随技术进步而越来越好，但是要在这三个方面同时具有卓越表现的“完美”收集器是极其困难甚至是不可能的，一款优秀的收集器通常最多可以同时达成其中的两项。

HotSpot的垃圾收集器从Serial发展到CMS再到G1，性能不断改进，但是没有一款收集器可以做到尽善尽美，随着收集器的发展，目前也有了一些新的垃圾收集器，例如：Shenandoah收集器、ZGC收集器，这两种收集器感兴趣的小伙伴可以自己买本书或者找一些博客去进一步去了解一下。

## 内存分配与回收策略（重要） ##

Java技术体系的自动内存管理，最根本的目标是自动化地解决两个问题：**自动给对象分配内存以及自动回收分配给对象的内存**。

在经典分代的设计下，新生对象通常会分配在新生代中，少数情况下（例如对象大小超过一定阈值）也可能会直接分配在老年代。对象分配的规则并不是固定的，

《Java虚拟机规范》并未规定新对象的创建和存储细节，这取决于虚拟机当前使用的是哪一种垃圾收集器，以及虚拟机中与内存相关的参数的设定。

下面来具体了解下内存分配与回收相关几个要点：

### 一、对象优先在Eden分配 ###

大多数情况下，对象在新生代Eden区中分配。当Eden区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次Minor GC。

### 二、大对象直接进入老年代 ###

大对象就是指需要大量连续内存空间的Java对象，最典型的大对象便是那种很长的字符串，或者元素数量很庞大的数组。

大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个不折不扣的坏消息，比遇到一个大对象更加坏的消息就是遇到一群“朝生夕灭”的“短命大对象”，我们写程序的时候应注意避免。在Java虚拟机中要避免大对象的原因是，在分配空间时，它容易导致内存明明还有不少空间时就提前触发垃圾收集，以获取足够的连续空间才能安置好它们，而当复制对象时，大对象就意味着高额的内存复制开销。

HotSpot虚拟机提供了 `-XX：PretenureSizeThreshold` 参数，指定大于该设置值的对象直接在老年代分配，这样做的目的就是避免在Eden区及两个Survivor区之间来回复制，产生大量的内存复制操作。

### 三、长期存活的对象将进入老年代 ###

HotSpot虚拟机中多数收集器都采用了分代收集来管理堆内存，为了便于虚拟机决策哪些存活对象应当放在新生代，哪些存活对象放在老年代中，虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）计数器，存储在对象头中。

对象通常在Eden区里诞生，如果经过第一次Minor GC后仍然存活，并且能被Survivor容纳的话，该对象会被移动到Survivor空间中，并且将其对象年龄设为1岁。对象在Survivor区中每熬过一次Minor GC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为15），就会被晋升到老年代中。对象晋升老年代的年龄阈值，可以通过参数 `-XX：MaxTenuringThreshold` 设置。

### 四、动态对象年龄判定 ###

为了能更好地适应不同程序的内存状况，HotSpot虚拟机并不是永远要求对象的年龄必须达到 `-XX：MaxTenuringThreshold` 才能晋升老年代，**如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代**，无须等到 `-XX：MaxTenuringThreshold` 中要求的年龄。

### 五、空间分配担保 ###

在发生Minor GC之前，虚拟机必须先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间，如果这个条件成立，那这一次Minor GC可以确保是安全的。如果不成立，则虚拟机会先查看 `-XX：HandlePromotionFailure` 参数的设置值是否允许担保失败（Handle Promotion Failure）；

如果允许，那会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于，将尝试进行一次Minor GC，尽管这次Minor GC是有风险的；如果小于，或者 `-XX：HandlePromotionFailure` 设置不允许冒险，那这时就要改为进行一次Full GC。

> 解释一下“冒险”是冒了什么风险：

新生代使用复制收集算法，但为了内存利用率，只使用其中一个Survivor空间来作为轮换备份，因此当出现大量对象在Minor GC后仍然存活的情况——最极端的情况就是内存回收后新生代中所有对象都存活，需要老年代进行分配担保，把Survivor无法容纳的对象直接送入老年代，这与生活中贷款担保类似。老年代要进行这样的担保，前提是老年代本身还有容纳这些对象的剩余空间，但一共有多少对象会在这次回收中活下来在实际完成内存回收之前是无法明确知道的，所以只能取之前每一次回收晋升到老年代对象容量的平均大小作为经验值，与老年代的剩余空间进行比较，决定是否进行Full GC来让老年代腾出更多空间。

取历史平均值来比较其实仍然是一种赌概率的解决办法，也就是说假如某次Minor GC存活后的对象突增，远远高于历史平均值的话，依然会导致担保失败。如果出现了担保失败，那就只好老老实实地重新发起一次Full GC，这样停顿时间就很长了。

虽然担保失败时绕的圈子是最大的，但通常情况下都还是会将 `-XX：HandlePromotionFailure` 开关打开，避免Full GC过于频繁。

## 结尾： ##

非常建议学习Java的小伙伴，买一本周志明老师的《深入理解Java虚拟机（第3版）》去读一读，博客和视频教程，始终不如看书来得实在呀！

> 后续会陆续更新，这本书的笔记记的差不多了，排版和格式需要花时间整理，文章都会同步到公众号上，也欢迎大家通过公众号加入我的交流qun互相讨论jvm这块的知识内容！

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/fd0bef8a59614aedbae7ebd8893598c7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/7219e0ef636742f2b8156a9174bdcc53.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220829/fc121cd3695a4c87b0d54af0b63e3ce9.png
[fa6ed98305b343e9a410ae6c0cb9b9e6.png_pic_center]: /images/20220829/aaf9960916b44e6881cc3ab258d3d565.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220829/5ee2b66ec3bc406b8805843c6c41329d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220829/6c587224802f45269c5feef069e6f025.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220829/be933e6caf8a4d108f745f1dc9299e76.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220829/83a00a8042d747ebaaa224ee6f793846.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU5MTk4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220829/a9f7469296b447d399b1aad61814766f.png