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GC

判断对象存活的方法

在垃圾回收器对堆内存回收前,需要判断对象是否存活。

  • 引用计数算法: 给每个对象添加一个引用计数器,每当对象被引用, 对象的引用计数器就加1,当引用失效时,引用计数器就减1。 直到引用计数器为0,就代表对象不再被引用。

  • 可达性算法: 通过GC ROOT的对象节点往下搜索,节点走过的路径被称为引用链。 如果一个对象不处于任何引用链,那么就可以判断此对象是不可达的。

引用计数法缺点

引用计数的主要缺陷是很难解决循环引用的问题: 也就是当2个对象互相引用的时候,除了彼此, 没有其它对象再引用这2个对象,那么他们的引用计数都为1,就无法被回收。

什么是GC Root ?

上面说通过GC Root对象搜索引用链,那么GC Root对象是什么对象, 或者说什么样的对象是GC Root对象。 可以作为GC Root对象的有:

  1. 虚拟机栈和本地方法栈区中的引用对象(stack)
  2. 方法区中类的静态属性引用的对象(static)
  3. 方法区中的常量引用的对象(final)

可达性算法

垃圾回收算法

常见的垃圾回收算法主要有以下4种:

  1. 复制算法
  2. 标记-清除算法
  3. 标记-整理算法
  4. 分代收集算法

复制算法(Copying)

将堆内存分为2块大小相等的内存空间, 每次只使用其中的一块内存,另一块则空闲。 当其中一块内存使用完后, 就将仍然存活的对象复制到另一块空闲内存空间,再清理已使用的内存。

复制算法的优点是不会产生连续的内存碎片,速度也很高效。 但是缺点更明显:每次只使用内存的一半,就代表可使用的内存减少了1/2,代价很高昂。

复制算法一般用于新生代。 因为新生代的GC非常频繁,每次GC的对象较多,存活的对象较少。 所以采用复制算法效率更高,复制时只需要复制少量存活的对象。

复制算法

标记-清除算法(Mark-Sweep)

标记-清除算法分为2个步骤:标记和清除。

首先标记出所有可达(存活)的对象,在标记完成后, 统一回收所有未被标记(不可达)的对象。

标记-清除算法的缺点主要有2个:

  1. 标记和清除2个阶段的耗时都比较长,可以总结为效率较低。
  2. 对象在内存中的分布可能是不连续的,分散的,标记-清除后可能造成不连续的内存碎片。 当内存碎片过多后,后续想要分配较大的对象时,无法找到足够大的内存碎片, 可能又需要触发GC。

标记-清除算法一般用于老年代。 因为老年代中的对象存活率较高,几乎很少被回收, 所以标记-清除和标记-整理算法GC的时间不会太长, GC的对象相比新生代更少。

标记-清除算法

标记-整理算法(Mark-Compact)

标记-整理算法是对标记-清除算法的一种改进。

标记-整理算法与标记-清除算法的在标记阶段是相同的, 都是首先标记出所有可达(存活)的对象。 但标记之后并不直接清理未被标记(不可达)的对象, 而是使被标记(存活)的对象向内存一端移动,然后清理掉这一端外的内存。

标记-整理算法的优点是: 几乎不会如标记-清除算法那样产生不连续的内存碎片。 但,所谓慢工出细活,标记-整理的效率是比标记-清除要低的。

标记-整理算法和标记-清除算法一样,一般用于老年代。

标记-整理算法

分代收集算法

分代收集算法并不是指某一种具体的垃圾收集算法, 而是将复制,标记-清除,标记-整理等算法合理运用到堆区的不同空间。 比如新生代使用复制算法,老年代使用标记清除或标记整理算法。

现代的几乎所有的JVM都使用分代收集,毕竟每种算法都有优缺点, 结合它们的特点,对不同的环境采用不同的算法是非常明智的选择。

内存分配与垃圾回收策略

  1. 对象优先在eden区域被分配
  2. 大对象将直接进入老年代 (大对象是指需要大量连续的内存空间的对象,如长字符串,大数组等。)
  3. 长期存活的对象将进入老年代

一次GC的过程

对象优先在eden区被分配,当eden区内存不足时, JVM发起Minor GC。Minor GC的范围包括eden和From Survivor:

首先JVM会根据可达性算法标记出所有存活的对象。

如果存活的对象中,有的对象的年龄已经达到晋升阈值 (阈值是动态计算的,可以通过-XX:MaxTenuringThreshold设置最大年龄阈值), 那么将已经达到阈值的对象复制到老年代中。

如果To Survivor空间不足以存放剩余存活对象, 则直接将存活的对象提前复制到老年代。 如果老年代也没有足够的空间存放存活的对象, 那么将触发Full GC(GC整个堆,包括新生代和老年代)。

如果To Survivor可以存放存活的对象, 那么将对象复制到To Survivor空间,并清理eden和From Survivor。

此时From Survivor为空, 那么From Survivor就成为了下一次的To Survivor, 此时To Survivor存放着存活的对象,就成为了下一次的From Survivor。 这样From Survivor与To Survivor就是不断交替复制的使用。

老年代的空间比新生代的空间要大, 所以老年代的Major GC要比Minor GC耗时更长。 根据垃圾回收器的不同,老年代的GC算法也不同。

动态年龄阈值

JVM并不要求对象年龄一定要达到 MaxTenuringThreshold 才会 晋升到老年代,晋升的年龄阈值是动态计算的。 如果在Survivor中,某个相同年龄阶段的所有对象大小的总和 大于Survivor区域的一半,则大于等于这个年龄的所有对象 可以直接进入老年代,无需等到MaxTenuringThreshold。

垃圾回收器

如果说垃圾回收算法是JVM对GC算法的方法论,那么垃圾回收器就是对GC算法的实现。

垃圾回收器主要分为以下几种收集器:

  • Serial收集器

  • Parallel Scanvel收集器

  • ParNew收集器

  • CMS收集器

  • G1收集器

Serial串行收集器

Serial收集器为单线程环境设计,并只使用一个线程进行垃圾回收。 在回收时,会暂停用户线程,并不适用于并发环境。

Serial收集器在单线程环境中是很高效的,它没有多线程切换的消耗。

Serial收集器采用复制算法

Serial Old 串行收集器(老年代版本)

它是 Serial收集器的老年代使用的GC收集器,同样是一个单线程的垃圾收集器。

Serial Old收集器采用的是标记-整理算法。

   
/** 开启串行收集器使用 -XX:+UseSerialGC , 
  * 这样默认新生代使用 Serial 收集器,
  * 老年代使用 Serial Old 收集器. 
  *
  * 设置VM参数:
  *
  * -XX:+Xlogs:gc* 打印gc信息
  * -XX:+PrintCommandLineFlags  打印java版本信息
  * -XX:+UseSerialGC 使用串行GC
  */                      

//如果程序正常运行,日志会显示 :
// 新生代的信息为:  def new generation.....
// 老年代的信息为:  tenured generation.....

Parallel Scavenge 并行多线程收集器

Parallel Scavenge是并行收集器,它使用多个垃圾回收线程一起工作, 但是仍然会暂停用户线程。

Parallel Scavenge与其它垃圾回收器不同的是它更关注于达到可控制的吞吐量。

吞吐量是CPU运行用户应用程序代码的时间与CPU总消耗的时间的比值:

吞吐量 = 应用程序代码运行时间 / (应用程序代码运行时间 + GC时间)

Parallel Scavenge收集器采用复制算法

Parallel Old 并行收集器(老年代版本)

它是 Parallel Scavenge 的老年代版本,同样是一个并行多线程的收集器。

Parallel Old收集器采用标记-整理算法。

    /**
     * 
     * 设置 Parallel Scavenge 收集器的参数:
     *
     * -XX:+UseParallelGC
     * 
     * ParallelGC老年代默认使用的 Parallel Old GC 回收器
     * 
     * 并行收集器打印的新生代的信息为:
     *  PSYoungGen ....
     *  
     *  老年代的信息为:
     *  ParOldGen ....
     * 
     */

ParNew 多线程收集器

它可以看做是多线程版的Serial收集器。 除了多线程外,ParNew收集器与Serial收集器几乎没啥区别。

PS:目前只有Serial和ParNew能作为CMS收集器的新生代收集器。

ParNew收集器采用复制算法

     /**
       * 
       * 设置ParNewGC回收器的参数为:
       * -XX:+UseConcMarkSweepGC
       * 
       */

CMS 并发标记清除收集器

Concurrent Mark Sweep,并发标记-清除垃圾回收器。 它是一款老年代的收集器,是以达到最短回收停顿时间目标的收集器。

见名知意,CMS收集器使用的是标记-清除算法。 CMS在垃圾回收过程中,用户线程可以同时工作,无需暂停。

因为CMS收集器采用的是标记-清除算法,所以回收时可能会产生不连续的内存碎片。

PS: CMS收集器在jdk14中被删除了。

CMS收集器回收过程

  • 初始标记(Stop The World,此阶段会暂停用户线程): 只标记与GC ROOT直接关联的对象。

  • 并发标记: 对第一个阶段已经标记的对象进行Tracing,标记所有可达的对象。

  • 重新标记(Stop The World,此阶段会暂停用户线程): 在第二个阶段,由于用户程序的运行, 可能有些对象之间的引用关系受到了影响,所以需要对这部分对象进行重新标记调整。

  • 并发清除: 清除所有未被标记的对象。

   /**
    *
    * 设置 CMS 收集器参数:
    * -XX:+UseConcMarkSweepGC
    *
    * 使用ConcMarkSweepGC收集器后,它的新生代使用的是:
    * ParNew收集器.
    *
    * 当ConcMarkSweepGC收集器出现异常时,会将CMS替换成Serial Old收集器
    *
    * CMS回收分为4个阶段:
    *
    * 初始标记:    (Stop the world 暂停用户线程)
    * 标记与GC Root直接可达的对象.      
    *
    * 并发标记:  
    * 从第一步标记的可达的对象开始,并发的标记所有可达的对象 
    *
    * 重新标记:    (Stop the world 暂停用户线程)
    * 在第二部的并发标记阶段,由于程序运行导致对象间引用的关系发生变化,
    * 就需要重新标记
    *
    * 并发清除:     
    * 这个阶段不暂停用户线程,并且并发的去清除未被标记的对象
    * 
    */

G1 收集器

G1收集器可以说是目前最前沿的一款收集器,它是一款面向服务端的收集器。 G1收集器无需配合其他收集器就可以管理整个堆内存。 jdk9开始,G1成为jdk默认使用的垃圾回收器。

G1回收器的特点

  • 并行和并发: G1能够充分利用多核cpu的优势,使垃圾回收与用户线程同时运行。

  • 可预测的停顿: 降低GC停顿时间是CMS与G1收集器的共同目标。但是除了降低GC停顿时间, G1收集器还可以建立可预测的停顿时间模型。(...太np了 =_=)

  • 空间整合: 个人认为这是G1收集器不同于其他收集器的最大亮点了。 在其他收集器中,堆区基本都分为新生代和老年代。 而在G1收集器中虽然仍然保留了新生代和老年代的概念,但已经不再是物理上的分隔了。 在G1收集器的堆内存模型中,内存被分割成了一块一块大小相等的Region, 在这些Region中,Region的类型也不同,有eden,survivor,old,humongous之分。 当有大对象时,对象会被分配到Humongous Region之中。

G1收集器Region

G1收集器回收过程

G1收集器与CMS收集器的回收过程相似
  • 初始标记(Stop The World,此阶段会暂停用户线程): 只标记与GC ROOT直接关联的对象。

  • 并发标记: 对第一个阶段标记的对象Tracing,标记所有可达的对象。

  • 最终标记(Stop The World,此阶段会暂停用户线程): 在并发标记阶段,由于用户线程执行, 可能导致被标记对象之间的引用关系发生影响,需要对这些对象进行重新标记调整。

  • 筛选回收: 不同于CMS的并发清除,G1收集器首先会对所有Region的回收价值和回收成本进行排序, 然后再进行回收。这样可以在有限的时间内获得最大的回收率。

    /**
     *
     * 因为我的机器的jdk版本是11,所以无需指定垃圾回收器
     * 指定G1回收器的参数是: -XX:+UseG1GC
     *
     * 1:初始标记:(Stop the world 暂停用户线程)
     *   标记所有与GC Root直接可达的对象
     *
     * 2:并发标记
     *  从第一个阶段标记的对象开始,trace标记
     *
     * 4:最终标记:(Stop the world 暂停用户线程)
     *  在第二步并发标记的阶段,由于程序执行,
     *  导致被标记对象之间的引用关系发生变化,所以需要重新调整标记
     *
     * 5:筛选回收:
     *  和CMS的并发回收不一样,
     *  G1收集器首先会对所有Region的回收价值和回收成本进行排序,
     *  然后再进行回收。
     *  这样可以保证在有限的时间内获得最大的回收率.
     *
     */