深入理解java虚拟机---垃圾回收(十一)
1、垃圾回收要解决的问题
可以通过配置虚拟机参数来打印出内存日志: -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails
垃圾收集(Garbage Collection,GC),要设计一个GC,需要考虑解决下面三件事情:
(1)哪些内存需要回收?
(2)什么时候回收?
(3)如何回收?
哪些内存需要回收?
根据《Java内存区域模型、对象创建过程、常见OOM》中介绍的java内存模型,其中,程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈3个区域随线程而生,随线程而灭;栈中的栈帧随着方法的进入和退出有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的,因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性,故这几个区域就不需要过多考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟着回收了。
对于java堆和方法区则不一样,java堆是存放实例对象的地方,我们只有在程序运行期间才能知道会创建哪些对象,这部分内存的分配和回收是动态的,因此,垃圾收集器所关注的就是这一部分。
对于方法区(或者说HotSpot虚拟机中的永久代),垃圾回收主要是回收这两部分内容:废弃常量和无用的类。对于废弃常量,主要是判断当前系统中有没有对象引用这个常量;对于无用类则比较严格,需要满足下面三个条件:
(1)该类的所有实例都已经被回收,即堆中不存在该类任何势力;
(2)加载该类的ClassLoader已经被回收;
(3)对类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用,无法再任何地方通过反射访问该类的方法;
满足了上面三个条件也仅仅是“可以”进行回收了,还要根据HotSpot的一些配置参数综合考虑。
什么时候回收?
垃圾收集器在对堆进行回收前,第一件事就是要确定这些对象之中哪些还“存活”着,哪些已经“死去”,对于这些已经“死去”的对象我们需要进行回收。判断对象是否存活的算法:
(1)引用计数算法---暂时未被使用
算法过程如下:【给对象添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就加1;当引用失效时,计数器值就减1;任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的】。
引用计数算法实现简单,判定效率也很高,大部分情况下是一个不错的算法。但有一个比较重要的缺点:很难解决对象之间相互循环引用的问题。比如:j假设变量objA、objB为某个类的对象实例,objA中持有一个指向objB的成员,此时objB的引用计数为1;在objB中持有一个指向objA的成员,此时objA的引用计数值也为1;此时,即使把objA、objB都置为null,此时两个对象都不能被回收,因为这两个对象虽然为null了,但是它们的引用计数值都还为1。如下图:objA和objB都是栈内存的变量,引用堆内存的对象。当对象中有成员相互引用即计数器也为1,将objA和objB变量置为空,此时对应的两个对象也不能被回收,因为他们在相互引用
![](https://images2018.cnblogs.com/blog/1384987/201805/1384987-20180504080033934-1698866984.png)
(2)可达性分析算法
目前主流的虚拟机,如java默认虚拟机HotSpot就是用的这种方式。算法基本思路为:【通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索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时(或者说从GC Roots到这个对象不可达),则证明此对象是不可用的】。
可作为GC Roots的对象包括:
1)虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象;
2)方法区中类静态static属性引用的对象;
3)方法区中常量final引用的对象;
4)本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)引用的对象;
需要注意的是,即使在可达性分析算法中不可达的对象,也并非是“非死不可”的,要真正宣告一个对象死亡,至少要经历两次标记过程:如果对象在进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连接的引用链,那它将会被第一次标记并且进行一次筛选,筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。当对象没有覆盖finalize()方法,或者finalize()方法已经被虚拟机调用过(也就是说对象的finalize()方法只能被调用一次),虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”。
如果这个对象被判定为有必要执行finalize()方法,那么这个对象将会放置在一个叫做F-Queue的队列中,并在稍后由一个由虚拟机自动建立的、低优先级的Finalizer线程去执行它(即去执行对象的finalize()方法,这里所谓的“执行”是值虚拟机会触发这个方法,但并不承若会等待它运行结束,主要是为了防止对象的finalize方法执行缓慢或发生死循环,导致其他对象不能被执行的,从而引起内存回收系统崩溃)。
finalize()方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会,稍后GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记,如果对象要在finalize()中成功拯救自己——只需要重新与引用链上的任何一个对象建立关联即可,譬如把自己(this)赋值给某个类变量或者对象的成员变量,那在第二次标记时它将被移除出“即将回收”的集合;如果对象这时候还没有逃脱,那基本上它就真的被回收了。
因此对于不可达对象判定真正死亡的过程小结如下:(1)GC进行第一次标记并进行一次筛选(筛选那些覆盖了finalize方法并且finalize方法是第一次调用的对象);--> (2)另一个低优先级的线程去调用那些被筛选出来的对象的finalize方法;--> (3)GC进行第二次标记,如果在前一步中那些筛选出来的对象没有在finalize拯救自己,此时,那些未被筛选到的和这些这些筛选到的但是没有拯救自己的对象都将会回收。
2、如何回收--垃圾回收算法
2.1 标记-清除算法
是最基础的一种收集算法。分为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象。标记过程就是上面可达性分析算法中所讲的二次标记过程。标记-清除算法的执行过程如下图所示:
回收前状态:
回收后状态:
缺点:
(1)效率问题:标记和清除的两个过程效率都不高;
(2)空间问题:标记清除后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致以后需要分配较大对象时,无法找到足够的连续内存而不得不提前出发另一次垃圾收集动作;
2.2 复制算法
为了解决上面算法的效率问题,复制算法出现。它将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次只使用其中的一块。当这一块的内存使用完了,就将还存活的对象复制到另外一块上面,然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。
复制算法的优点:
(1)每次都是对整个半区进行内存回收,实现简单、运行也高效;
(2)在那块使用内存上进行内存分配时,不用考虑内存碎片的问题,只要移动堆顶指针,按顺序分配内存即可;
缺点:
将内存缩小为原来的一半,代价较高。
复制算法的执行过程如下:
回收前的状态:
回收后的状态:
按照新生代的特点,新生代中的对象98%是“朝生夕死”的,因此,可以改进上面的复制算法,目前商业虚拟机正是用这种改进的收集算法来回收新生代。
改进的收集算法:
根据新生代的特点,我们并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存划分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden和其中一块Survivor。当回收时,将Eden和Survivor中还存活的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间,最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间,清理完成后,刚刚被清理的Eden和另一块在回收时放入存活对象的Survivor空间作为使用内存,刚被清理的Survivor作为保留空间,以便后面用来回收之用。
这种改进的收集算法也有一个问题,就是在回收时,那块空的Survivor空间能否放得下Eden和使用的Survivor空间中还存活的对象,如果Survivor空间不够存放上一次新生代收集下来的存活对象,此时就需要向老年代“借”内存,那些剩余未放下的对象就通过分配担保机制进入老年代。
2.3 标记-整理算法
复制算法如果在对象存活率较高时,就需要进行较多次的复制操作,效率也会变低。而对于老年代中的对象,一般存活率都较高,因此需要选用其他收集算法:标记 - 整理算法。标记过程仍然与“标记-清除”算法中一样,但是在标记完成后并不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,然后直接清理掉端边界以外的内存。算法示意图如下:
回收前状态;
回收后状态:
2.4 分代收集算法
当前商业虚拟机都采用这个“分代收集”算法(Generation Collection),它根据对象存活周期的不同将内存划分为几块,一般是把java堆分为新生代和老年代,根据各个年代的特点选用不同的收集算法。在新生代中,每次垃圾收集时都发现有大批对象死去,只有少量存活,因此可以选用“复制算法”,此时只需要付出少量存活对象的复制成本即可;对于老年代,因为对象存活率较高、也没有额外空间为期分配担保,就必须使用“标记-清除”或“标记-整理”算法来进行回收。
3 垃圾收集器
如果说上面介绍的收集算法是内存回收的方法论,那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现,按照上面的介绍,目前垃圾收集器基本都采用分代收集,因此一个垃圾收集器中一般都存在多种垃圾回收算法。不同的虚拟机提供的垃圾收集器也有很大差异,如下是HotSpot虚拟机基于JDK1.7版本所包含的所有垃圾收集器:
HotSpot中共有7中不同的垃圾收集器,如果两个收集器之间存在连线,说明它们之间可以搭配使用,其中,Serial、ParNew、Parallel Scavenge属于新生代收集器,CMS、Serial Old、Parallel Old属于老年代收集器,G1是最新的一种收集器,在新生代和老年代中都可使用。
3.1 Serial(串行)收集器
最基本、发展历史最悠久的一种收集器。看名字就知道,这个收集器是一个单线程的收集器,只使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作,最重要的是,在它进行垃圾收集的时候,必须暂停其他所有的工作线程,知道它收集结束。虽然有这个缺点,但是依然是虚拟机运行在Client模式下的默认新生代收集器。优点是:简单而高效,没有线程交互的开销。运行过程如图:
新生代采用的是“复制算法”,老年代采用的是“标记-整理”算法。
3.2 ParNew收集器
ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本,除了使用多条线程进行垃圾收集之外,其他行为和Serial收集器一样。ParNew是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器,其中有一个与性能无关的重要原因,除了Serial收集器外,目前只有ParNew能与老年代的CMS收集器配合使用。ParNew是一种并行的收集器。在垃圾回收中,并行是指:多条垃圾收集线程并行工作,用户线程处于等待状态;并发是指:用户线程和垃圾收集线程同时执行(不一定并行,可能交替执行)。
3.3 Parallel Scavenge收集器
Parallel Scavenge收集器使用的是复制算法,也是一个并行的多线程收集器。和ParNew相似,但是Parallel Scavenge的关注点不同,CMS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,吞吐量 = 运行用户代码时间 / (运行用户代码时间 + 垃圾收集时间)。
上面三种都是新生代收集器,下面介绍老年代收集器。
3.4 Serial Old收集器
Serial Old收集器是新生代Serial收集器的老年代版本,同样是一个单线程收集器,使用“标记-整理”算法,Serial Old的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。
3.5 Parallel Old收集器
Parallel Old是新生代收集器Prarllel Scavenge的老年代版本,使用多线程和“标记-整理”算法。运行流程如下:
3.6 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。对于互联网站或者B/S系统的这种注重响应速度的服务端来说,CMS是很好的选择。从名字Mark Sweep可以看出,CMS是基于“标记-清除”算法实现的,分为四个步骤:
(1)初始标记(CMS initial mark):仅仅标记一GC Roots能直接关联到的对象,这个步骤需要“stop the world”;
(2)并发标记(CMS concurrent mark):就是GC Roots进行可达性分析阶段,可并发执行;
(3)重新标记(CMS remark):修正并发标记期间发生变动的那一部分对象,这个步骤需要“stop the world”;
(4)并发清除(CMS concurrent sweep):执行清除阶段。
执行过程如下:
可以看到,初始标记和重新标记阶段都是并行的,需要暂停用户线程(过程比较短);在并发标记和并发清除阶段是并发的,可以和用户线程一起工作。
CMS的优点:并发收集、低停顿。
CMS的缺点:
(1)对CPU资源非常敏感,面向并发设计程序的通病,虽然不至于导致用户线程停顿,但是会降低吞吐率;
(2)无法清理“浮动垃圾”,由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行着,伴随程序运行自然就还会有新的垃圾不断出现,这一部分垃圾出现在标记过程之后,CMS无法在当次收集中处理掉它们,只好留待下一次的GC;
(3)会产生大量空间碎片,因为CMS是基于“标记-清除”算法,这种算法的最大缺点就是会产生大量空间碎片,给分配大对象带来麻烦,不得不提前触发Full GC。为了解决这个问题,CMS提供了一个“-XX:+UseCMSCompaceAtFullCollection”的开关参数(默认开启),用于在CMS收集器顶不住要进行Full GC时开启内存碎片的合并整理过程。
3.7 G1收集器
G1收集器是最新的一款收集器,JDK1.7才发布,是一种面向服务端应用的垃圾收集器,有如下特点:
(1)并行与并发:G1能充分利用多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停顿的时间;
(2)分代收集:分代概念在G1中依然得以保留。虽然G1可以不需其他收集器配合就能独立管理整个GC堆,但它能够采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果;
(3)空间整合:与CMS的“标记-清理”算法不同,G1从整体看来是基于“标记-整理”算法实现的收集器,从局部(两个Region之间)上看是基于“复制”算法实现,无论如何,这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片,收集后能提供规整的可用内存;
(4)可预测的停顿时间;
使用G1收集器时,Java堆的内存布局与就与其他收集器有很大差别,它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域(Region),虽然还保留有新生代和老年代的概念,但新生代和老年代不再是物理隔离的了,它们都是一部分Region(不需要连续)的集合。
G1的收集过程分为以下几个步骤:
(1)初始标记(Initial Marking)
(2)并发标记(Concurrent Marking)
(3)最终标记(Final Marking)
(4)筛选回收(Live Data Counting and Evacuation)
前几个步骤和CMS有很多相似之处。运行示意图如下:
posted on 2018-05-04 07:36 zhulibin2012 阅读(100) 评论(0) 编辑 收藏 举报