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  • JAVA虚拟机09垃圾回收经典垃圾回收器

    1.Serial收集器

    1.1简介

      Serial收集器是最基础、历史最悠久的收集器,曾经(在JDK 1.3.1之前)是HotSpot虚拟机新生代收集器的唯一选择
     

    1.2使用算法

      标记-复制算法

    1.3线程工作情况

      这个收集器是一个单线程工作的收集器,但它的“单线程”的意义并不仅仅是说明它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
     

    1.4使用区域

      新生代

    1.5优缺点

    1.5.1缺点

    1)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

    1.5.2优点

    1)是简单而高效(与其他收集器的单线程相比)

      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(Memory Footprint)[1]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。

      

    1.6使用情况

    1)在JDK 1.3.1之前,是HotSpot虚拟机新生代收集器的唯一选择

    2)迄今为止,它依然是HotSpot虚拟机运行在客户端模式下的默认新生代收集器

      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

    2.1简介

      ParNew收集器实质上是Serial收集器的多线程并行版本。其余的行为包括Serial收集器可用的所有控制参数、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
      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
     

    2.2使用算法

      标记-复制算法

    2.3线程工作情况

      并行收集的多线程收集器
     

    2.4使用区域

      新生代

    2.5优缺点

    2.5.1缺点

    1)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

    2)除了Serial收集器外,目前只有它能与CMS收集器配合工作

    2.5.2优点

      并行收集的多线程收集

    2.6使用情况

    1)是不少运行在服务端模式下的HotSpot虚拟机,尤其是JDK 7之前的遗留系统中首选的新生代收集器(除了Serial收集器外,目前只有它能与CMS收集器配合工作)

    2)自JDK 9开始,ParNew加CMS收集器的组合就不再是官方推荐的服务端模式下的收集器解决方案了。官方希望它能完全被G1所取代。ParNew可以说是HotSpot虚拟机中第一款退出历史舞台的垃圾收集器

    3.Parallel Scavenge收集器

    3.1简介

      Parallel Scavenge收集器也是一款新生代收集器,它同样是基于标记-复制算法实现的收集器,也是能够并行收集的多线程收集器
     

    3.2使用算法

      标记-复制算法

    3.3线程工作情况

      并行收集的多线程收集器
     

    3.4使用区域

      新生代

    3.5优缺点

    3.5.1缺点

    1)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

     

    3.5.2优点

    1)可控制的吞吐量

      Parallel Scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同,CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间,而Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量。 
             
      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
      控制最大垃圾收集停顿时间:-XX:MaxGCPauseMillis参数。参数允许的值是一个大于0的毫秒数,收集器将尽力保证内存回收花费的时间不超过用户设定值
      直接设置吞吐量大小:-XX:GCTimeRatio参数。不过大家不要异想天开地认为如果把这个参数的值设置得更小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快,垃圾收集停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间为代价换取的:系统把新生代调得小一些,收集300MB新生代肯定比收集500MB快,但这也直接导致垃圾收集发生得更频繁,原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒,现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降,但吞吐量也降下来了。-XX:GCTimeRatio参数的值则应当是一个大于0小于100的整数,也就是垃圾收集时间占总时间的比率,相当于吞吐量的倒数。譬如把此参数设置为19,那允许的最大垃圾收集时间就占总时间的5%(即1/(1+19)),默认值为99,即允许最大1%(即1/(1+99))的垃圾收集时间。
     
    2)自适应调节策略  
      除上述两个参数之外,Parallel Scavenge收集器还有一个开关参数:-XX:+UseAdaptiveSizePolicy。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)。
      

    3.6使用情况

       对于收集器运作不太了解,手工优化存在困难的话,使用Parallel Scavenge收集器配合自适应调节策略,把内存管理的调优任务交给虚拟机去完成也许是一个很不错的选择。只需要把基本的内存数据设置好(如-Xmx设置最大堆),然后使用-XX:MaxGCPauseMillis参数(更关注最大停顿时间)或-XX:GCTimeRatio(更关注吞吐量)参数给虚拟机设立一个优化目标,那具体细节参数的调节工作就由虚拟机完成了。自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器区别于ParNew收集器的一个重要特性

    4.CMS收集器

    4.1简介

      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

     4.2算法

      标记-清除算法。

      

    4.3运行过程

      1)初始标记(CMS initial mark)
        标记一下GCRoots能直接关联到的对象,速度很快,且stop the world
     
      2)并发标记(CMS concurrent mark)
        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,且不需要stop the world
     
      3)重新标记(CMS remark)
        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。多线程,需要stop the world
     
      4)并发清除(CMS concurrent sweep)
        清理删除掉标记阶段判断的已经死亡的对象,不需要stop the world
     

     

    4.4使用区域

      老年代

     

    4.5优缺点

    4.5.1缺点

    1)CMS收集器对处理器资源非常敏感

      在并发阶段,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

    2)CMS收集器无法处理“浮动垃圾”(Floating Garbage),有可能出现“Con-current ModeFailure”失败进而导致另一次完全“Stop The World”的Full GC的产生

      在CMS的并发标记和并发清理阶段,用户线程是还在继续运行的,程序在运行自然就还会伴随有新的垃圾对象不断产生,但这一部分垃圾对象是出现在标记过程结束以后,CMS无法在当次收集中处理掉它们,只好留待下一次垃圾收集时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”

     3)有大量碎片空间产生

      在JDK 9前,可以设置参数,要求CMS收集器在执行过若干次(数量由参数值决定)不整理空间的Full GC之后,下一次进入Full GC前会先进行碎片整理。
      在JDK 9前,也可以设置参数,使CMS收集器在不得不进行Full GC时开启内存碎片的合并整理过程。
      但是这两个参数在JDK1.9都被废弃了。

    4.5.2优点

    1)并发收集、低停顿
     

    5.Garbage First收集器---G1

    5.1简介

      它是垃圾收集器技术发展历史上的里程碑式的成果,它开创了收集器面向局部收集的设计思路和基于Region的内存布局形式。G1是一款主要面向服务端应用的垃圾收集器。
      HotSpot开发团队最初赋予它的期望是未来可以替换掉JDK 5中发布的CMS收集器。JDK 9发布之日,G1宣告取代Parallel Scavenge加Parallel Old组合,成为服务端模式下的默认垃圾收集器

    5.2详细介绍

    5.2.1Region堆内存布局

      在G1收集器出现之前的所有其他收集器,包括CMS在内,垃圾收集的目标范围要么是整个新生代(Minor GC),要么就是整个老年代(Major GC),再要么就是整个Java堆(Full GC)。

      G1跳出了这个樊笼,它可以面向堆内存任何部分来组成回收集(Collection Set,一般简称CSet)进行回收,衡量标准不再是它属于哪个分代,而是哪块内存中存放的垃圾数量最多,回收收益最大,这就是G1收集器的Mixed GC模式。
      G1开创的基于Region的堆内存布局是它能够实现这个目标的关键。虽然G1也仍是遵循分代收集理论设计的,但其堆内存的布局与其他收集器有非常明显的差异,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。
     
    5.2.2预测的停顿时间模型
      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(停顿时间模型的意思是能够支持用户指定在一个长度为M毫秒的时间片段内,消耗在垃圾收集上的时间大概率不超过N毫秒),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

     

    5.2.3各种问题

    1)跨域引用
      使用记忆集避免全堆作为GC Roots扫描
     
    2)并发
      通过原始快照(SATB)算法来保证在并发标记阶段收集线程与用户线程互不干扰地运行
     
    3)并发时对象新增
      垃圾收集对用户线程的影响还体现在回收过程中新创建对象的内存分配上,程序要继续运行就肯定会持续有新对象被创建,G1为每一个Region设计了两个名为TAMS(Top at Mark Start)的指针,把Region中的一部分空间划分出来用于并发回收过程中的新对象分配,并发回收时新分配的对象地址都必须要在这两个指针位置以上。G1收集器默认在这个地址以上的对象是被隐式标记过的,即默认它们是存活的,不纳入回收范围。
      与CMS中的“Concurrent Mode Failure”失败会导致Full GC类似,如果内存回收的速度赶不上内存分配的速度,G1收集器也要被迫冻结用户线程执行,导致Full GC而产生长时间“Stop The World”。

    5.3运行过程

      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(原始快照)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。

    5.4算法

    G1从整体来看是基于“标记-整理”算法实现的收集器,但从局部(两个Region之间)上看又是基于“标记-复制”算法实现。

    5.5G1和CMS比较

    5.5.1优势

    1)在延迟可控的情况下获得尽可能高的吞吐量

    2)用户指定期望的停顿时间是(它默认的停顿目标为两百毫秒)

    3)分Region的内存布局

    4)按收益动态确定回收集

    5)G1运作期间不会产生内存空间碎片

    6)从G1开始,最先进的垃圾收集器的设计导向都不约而同地变为追求能够应付应用的内存分配速率(Allocation Rate),而不追求一次把整个Java堆全部清理干净。这样,应用在分配,同时收集器在收集,只要收集的速度能跟得上对象分配的速度,那一切就能运作得很完美

    5.5.2劣势

     1)G1无论是为了垃圾收集产生的内存占用(Footprint)还是程序运行时的额外执行负载(Overload)都要比CMS要高

     2)G1的卡表实现更为复杂,这导致G1的记忆集(和其他内存消耗)可能会占整个堆容量的20%乃至更多的内存空间。相比起来CMS的卡表就相当简单,只有唯一一份,而且只需要处理老年代到新生代的引用,反过来则不需要

     3)CMS用写后屏障来更新维护卡表。而G1除了使用写后屏障来进行同样的(由于G1的卡表结构复杂,其实是更烦琐的)卡表维护操作外,为了实现原始快照搜索(SATB)算法,还需要使用写前屏障来跟踪并发时的指针变化情况

    4)相比起增量更新算法,原始快照搜索能够减少并发标记和重新标记阶段的消耗,避免CMS那样在最终标记阶段停顿时间过长的缺点,但是在用户程序运行过程中确实会产生由跟踪引用变化带来的额外负担。由于G1对写屏障的复杂操作要比CMS消耗更多的运算资源,所以CMS的写屏障实现是直接的同步操作,而G1就不得不将其实现为类似于消息队列的结构,把写前屏障和写后屏障中要做的事情都放到队列里,然后再异步处理

     5.5.3小结

      以上的优缺点对比仅仅是针对G1和CMS两款垃圾收集器单独某方面的实现细节的定性分析,通常我们说哪款收集器要更好、要好上多少,往往是针对具体场景才能做的定量比较。按照实践经验,目前在小内存应用上CMS的表现大概率仍然要会优于G1,而在大内存应用上G1则大多能发挥其优势,这个优劣势的Java堆容量平衡点通常在6GB至8GB之间,当然,以上这些也仅是经验之谈,不同应用需要实际测试才能得出最合适的结论,随着HotSpot的开发者对G1的不断优化,也会让对比结果继续向G1倾斜。
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