zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 垃圾回收

    针对 HotSpot VM 的实现,它里面的 GC 其实准确分类只有两大种:

    部分收集 (Partial GC):

    • 新生代收集(Minor GC / Young GC):只对新生代进行垃圾收集;
    • 老年代收集(Major GC / Old GC):只对老年代进行垃圾收集。需要注意的是 Major GC 在有的语境中也用于指代整堆收集;
    • 混合收集(Mixed GC):对整个新生代和部分老年代进行垃圾收集。

    整堆收集 (Full GC):收集整个 Java 堆和方法区

    当Eden空间满了之后,会触发一个叫做Minor GC(就是一个发生在年轻代的GC)的操作,存活下来的对象移动到Survivor0区。Survivor0区满后触发 Minor GC,就会将存活对象移动到Survivor1区,此时还会把from和to两个指针交换,这样保证了一段时间内总有一个survivor区为空且to所指向的survivor区为空。经过多次的 Minor GC后仍然存活的对象(这里的存活判断是15次,对应到虚拟机参数为 -XX:MaxTenuringThreshold 。为什么是15,因为HotSpot会在对象投中的标记字段里记录年龄,分配到的空间仅有4位,所以最多只能记录到15)会移动到老年代。老年代是存储长期存活的对象的,占满时就会触发我们最常听说的Full GC,期间会停止所有线程等待GC的完成。所以对于响应要求高的应用应该尽量去减少发生Full GC从而避免响应超时的问题。

    而且当老年区执行了full gc之后仍然无法进行对象保存的操作,就会产生OOM,这时候就是虚拟机中的堆内存不足,原因可能会是堆内存设置的大小过小,这个可以通过参数-Xms、-Xmx来调整。也可能是代码中创建的对象大且多,而且它们一直在被引用从而长时间垃圾收集无法收集它们。

     

    图中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈,3个区域随着线程的生存而生存的。内存分配和回收都是确定的。随着线程的结束内存自然就被回收了,因此不需要考虑垃圾回收的问题。而Java堆和方法区则不一样,各线程共享,内存的分配和回收都是动态的。因此垃圾收集器所关注的都是堆和方法这部分内存。

     对象死亡啦吗

     堆中几乎放着所有的对象实例,对堆垃圾回收前的第一步就是要判断那些对象已经死亡(即不能再被任何途径使用的对象)。

    引用计数法

    给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它,计数器就加 1;当引用失效,计数器就减 1;任何时候计数器为 0 的对象就是不可能再被使用的。

    这个方法实现简单,效率高,但是目前主流的虚拟机中并没有选择这个算法来管理内存,其最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。

    可达性分析算法

     

    这个算法的基本思想就是通过一系列的称为 “GC Roots” 的对象作为起点,从这些节点开始向下搜索,节点所走过的路径称为引用链,当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连的话,则证明此对象是不可用的。

     可作为 GC Roots 的对象包括下面几种:

    • 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象
    • 本地方法栈(Native 方法)中引用的对象
    • 方法区中类静态属性引用的对象
    • 方法区中常量引用的对象

    如何宣告一个对象的真正死亡

    首先必须要提到的是一个名叫 finalize() 的方法

    finalize()是Object类的一个方法、一个对象的finalize()方法只会被系统自动调用一次,经过finalize()方法逃脱死亡的对象,第二次不会再调用。

    补充一句:并不提倡在程序中调用finalize()来进行自救。建议忘掉Java程序中该方法的存在。因为它执行的时间不确定,甚至是否被执行也不确定(Java程序的不正常退出),而且运行代价高昂,无法保证各个对象的调用顺序(甚至有不同线程中调用)。在Java9中已经被标记为 deprecated ,且java.lang.ref.Cleaner(也就是强、软、弱、幻象引用的那一套)中已经逐步替换掉它,会比finalize来的更加的轻量及可靠

    判断一个对象的死亡至少需要两次标记

    1. 如果对象进行可达性分析之后没发现与GC Roots相连的引用链,那它将会第一次标记并且进行一次筛选。判断的条件是决定这个对象是否有必要执行finalize()方法。如果对象有必要执行finalize()方法,则被放入F-Queue队列中。
    2. GC对F-Queue队列中的对象进行二次标记。如果对象在finalize()方法中重新与引用链上的任何一个对象建立了关联,那么二次标记时则会将它移出“即将回收”集合。如果此时对象还没成功逃脱,那么只能被回收了。

    如何判断一个常量是废弃常量?

    运行时常量池主要回收的是废弃的常量。那么,我们如何判断一个常量是废弃常量呢?

    假如在字符串常量池中存在字符串 "abc",如果当前没有任何 String 对象引用该字符串常量的话,就说明常量 "abc" 就是废弃常量,如果这时发生内存回收的话而且有必要的话,"abc" 就会被系统清理出常量池了。

     

    如何判断一个类是无用的类

    方法区主要回收的是无用的类,那么如何判断一个类是无用的类的呢?

    判定一个常量是否是“废弃常量”比较简单,而要判定一个类是否是“无用的类”的条件则相对苛刻许多。类需要同时满足下面 3 个条件才能算是 “无用的类” :

    • 该类所有的实例都已经被回收,也就是 Java 堆中不存在该类的任何实例。
    • 加载该类的 ClassLoader 已经被回收。
    • 该类对应的 java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用,无法在任何地方通过反射访问该类的方法。

    虚拟机可以对满足上述 3 个条件的无用类进行回收,这里说的仅仅是“可以”,而并不是和对象一样不使用了就会必然被回收。

     

    垃圾收集算法

     标记清除算法

    首先标记出所有不需要回收的对象,在标记完成后统一回收掉所有没有被标记的对象。它是最基础的收集算法,后续的算法都是对其不足进行改进得到。这种垃圾收集算法会带来两个明显的问题:

    1. 效率问题
    2. 空间问题(标记清除后会产生大量不连续的碎片)

    复制算法

    为了解决效率问题,“标记-复制”收集算法出现了。它可以将内存分为大小相同的两块,每次使用其中的一块。当这一块的内存使用完后,就将还存活的对象复制到另一块去,然后再把使用的空间一次清理掉。这样就使每次的内存回收都是对内存区间的一半进行回收。

    这个算法的代价就是把内存缩水了,这样堆内存的使用效率就会变得十分低下了

    标记整理算法

    复制算法在对象存活率高的时候会有一定的效率问题,标记过程仍然与“标记-清除”算法一样,但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理,而是让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉边界以外的内存

    分代收集算法

    当前虚拟机的垃圾收集都采用分代收集算法,这种算法没有什么新的思想,只是根据对象存活周期的不同将内存分为几块。一般将 java 堆分为新生代和老年代,这样我们就可以根据各个年代的特点选择合适的垃圾收集算法。

    比如在新生代中,每次收集都会有大量对象死去,所以可以选择复制算法,只需要付出少量对象的复制成本就可以完成每次垃圾收集。而老年代的对象存活几率是比较高的,而且没有额外的空间对它进行分配担保,所以我们必须选择“标记-清除”或“标记-整理”算法进行垃圾收集。

    延伸面试问题: HotSpot 为什么要分为新生代和老年代

     

    垃圾收集器

     到jdk8为止,默认的垃圾收集器是Parallel Scavenge 和 Parallel Old

    从jdk9开始,G1收集器成为默认的垃圾收集器 目前来看,G1回收器停顿时间最短而且没有明显缺点,非常适合Web应用。在jdk8中测试Web应用,堆内存6G,新生代4.5G的情况下,Parallel Scavenge 回收新生代停顿长达1.5秒。G1回收器回收同样大小的新生代只停顿0.2秒

    Serial 收集器

    Serial(串行)收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。大家看名字就知道这个收集器是一个单线程收集器了。它的 “单线程” 的意义不仅仅意味着它只会使用一条垃圾收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是它在进行垃圾收集工作的时候必须暂停其他所有的工作线程( "Stop The World" ),直到它收集结束。

    新生代采用标记-复制算法,老年代采用标记-整理算法。

     ParNew 收集器

    ParNew 收集器其实就是 Serial 收集器的多线程版本,除了使用多线程进行垃圾收集外,其余行为(控制参数、收集算法、回收策略等等)和 Serial 收集器完全一样。

    新生代采用标记-复制算法,老年代采用标记-整理算法。

    Parallel Scavenge 收集器

    Parallel Scavenge 收集器关注点是吞吐量(高效率的利用 CPU)。CMS 等垃圾收集器的关注点更多的是用户线程的停顿时间(提高用户体验)。所谓吞吐量就是 CPU 中用于运行用户代码的时间与 CPU 总消耗时间的比值。 Parallel Scavenge 收集器提供了很多参数供用户找到最合适的停顿时间或最大吞吐量,如果对于收集器运作不太了解,手工优化存在困难的时候,使用 Parallel Scavenge 收集器配合自适应调节策略,把内存管理优化交给虚拟机去完成也是一个不错的选择。

    4.6 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。它非常符合在注重用户体验的应用上使用。

    CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器是 HotSpot 虚拟机第一款真正意义上的并发收集器,它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程(基本上)同时工作。

    从名字中的Mark Sweep这两个词可以看出,CMS 收集器是一种 “标记-清除”算法实现的,它的运作过程相比于前面几种垃圾收集器来说更加复杂一些。整个过程分为四个步骤:

    • 初始标记: 暂停所有的其他线程,并记录下直接与 root 相连的对象,速度很快 ;
    • 并发标记: 同时开启 GC 和用户线程,用一个闭包结构去记录可达对象。但在这个阶段结束,这个闭包结构并不能保证包含当前所有的可达对象。因为用户线程可能会不断的更新引用域,所以 GC 线程无法保证可达性分析的实时性。所以这个算法里会跟踪记录这些发生引用更新的地方。
    • 重新标记: 重新标记阶段就是为了修正并发标记期间因为用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录,这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段的时间稍长,远远比并发标记阶段时间短
    • 并发清除: 开启用户线程,同时 GC 线程开始对未标记的区域做清扫。

    CMS 垃圾收集器

    从它的名字就可以看出它是一款优秀的垃圾收集器,主要优点:并发收集、低停顿。但是它有下面三个明显的缺点:

    • 对 CPU 资源敏感;
    • 无法处理浮动垃圾;
    • 它使用的回收算法-“标记-清除”算法会导致收集结束时会有大量空间碎片产生。

    G1 收集器

    • G1 (Garbage-First) 是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足 GC 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征.

      被视为 JDK1.7 中 HotSpot 虚拟机的一个重要进化特征。它具备一下特点:

      • 并行与并发:G1 能充分利用 CPU、多核环境下的硬件优势,使用多个 CPU(CPU 或者 CPU 核心)来缩短 Stop-The-World 停顿时间。部分其他收集器原本需要停顿 Java 线程执行的 GC 动作,G1 收集器仍然可以通过并发的方式让 java 程序继续执行。
      • 分代收集:虽然 G1 可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个 GC 堆,但是还是保留了分代的概念。
      • 空间整合:与 CMS 的“标记-清理”算法不同,G1 从整体来看是基于“标记-整理”算法实现的收集器;从局部上来看是基于“标记-复制”算法实现的。
      • 可预测的停顿:这是 G1 相对于 CMS 的另一个大优势,降低停顿时间是 G1 和 CMS 共同的关注点,但 G1 除了追求低停顿外,还能建立可预测的停顿时间模型,能让使用者明确指定在一个长度为 M 毫秒的时间片段内。

      G1 收集器的运作大致分为以下几个步骤:

      • 初始标记
      • 并发标记
      • 最终标记
      • 筛选回收

      G1 收集器在后台维护了一个优先列表,每次根据允许的收集时间,优先选择回收价值最大的 Region(这也就是它的名字 Garbage-First 的由来) 。这种使用 Region 划分内存空间以及有优先级的区域回收方式,保证了 G1 收集器在有限时间内可以尽可能高的收集效率(把内存化整为零)。

  • 相关阅读:
    HD1205吃糖果(鸽巢、抽屉原理)
    POJ3628 Bookshelf 2(01背包+dfs)
    poj1631Bridging signals(最长单调递增子序列 nlgn)
    【转】KMP算法
    Intern Day1
    记 MINIEYE C++应用开发实习生技术一面
    解决Mac下CLion无法编译运行多个cpp的问题
    记赛目科技C++开发工程师实习生技术面
    Git总结
    Docker学习大纲
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ningkuan/p/14383155.html
Copyright © 2011-2022 走看看