【JAVA提升】- GC算法及垃圾回收器

GC算法及收集器

1 GC的概念

垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”,它诞生于1960年 MIT 的 Lisp 语言,经过半个多世纪,目前已经十分成熟了。

jvm 中,程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈都是线程私有的,它们随线程而生,随线程而灭。栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作,实现了自动的内存清理。
因此,我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中,在程序运行期间,这部分内存的分配和使用都是动态的.

2 对象存活判断

判断对象是否存活一般有两种方式:

  • 引用计数: 每个对象有一个引用计数属性,新增一个引用时计数加1,引用释放时计数减1,计数为0时可以回收。此方法简单,但是无法解决对象相互循环引用的问题。

  • 可达性分析(Reachability Analysis): 从GC Roots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,则证明此对象是不可用的。不可达对象。

在java中,可作为GC Roots的对象有:

1.虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象;

2.方法区中的类静态属性引用的对象;

3.方法区中常量引用的对象;

4.本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)中引用的对象

关于GC Roots具体说明(建议看下)

3 垃圾收集算法

3.1 标记清除(Mark-Sweep)

  • “标记-清除”(Mark-Sweep)
    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(引用计数法或者可达性分析),在标记完成后统一回收掉所有被标记的对象。
    它是最基础的收集算法,后续的收集算法都是基于这种思路并对其缺点进行改进而得到的。

  • 缺点:
    它的主要缺点有两个:一个是效率问题,标记和清除过程的效率都不高;另外一个是空间问题,标记清除之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,当程序在以后的运行过程中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触发另一次垃圾收集动作。

mark-sweep.jpg

3.2 复制(Copying)

  • “复制”(Copying)
    复制算法在标记清除算法的基础上,针对内存碎片问题做了一下优化,此算法把内存分为大小相同的两块,每次在使用的时候只使用其中的一块。
    当一块内存用完的时候。把存活对象复制到另外的一块中,然后清除当前这块中的所有的对象,如此反复。
  • 缺点:
    使用当前算法,解决了内存碎片化严重的问题,但是存在缺陷就是每次只使用一般的空间,空间利用率受到影响。同时对于存活周期长的对象,复制次数多。
copying.jpg

3.3 标记整理(Mark-Compact)

复制收集算法在对象存活率较高时就要执行较多的复制操作,效率将会变低。更关键的是,如果不想浪费50%的空间,就需要有额外的空间进行分配担保,
以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况,所以在老年代一般不能直接选用这种算法。

根据老年代的特点,有人提出了另外一种“标记-整理”(Mark-Compact)算法,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,然后直接清理掉端边界以外的内存

mark-compact.jpg

3.4 分代收集算法(Generational Collection)

GC分代的基于一个假设:绝大部分对象的生命周期都非常短暂,存活时间短。

“分代收集”(Generational Collection)算法,把Java堆分为新生代和老年代,这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。

  • 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,那就选用复制算法,只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。
  • 老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保,就必须使用“标记-清理”或“标记-整理”算法来进行回收。

4 垃圾收器及常用组合

  • 新生代

    • Serial收集器(单线程)
    • ParNew收集器(多线程)
    • Parallel Scavenge收集器
  • 老年代

    • Serial Old(MSC)收集器
    • Parallel Old收集器
    • CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器
  • 新老年代都适合

    • G1收集器

参考:常见JVM垃圾收集器一览


参考链接

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,524评论 5 460
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,869评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,813评论 0 320
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,210评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,085评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,117评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,533评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,219评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,487评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,582评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,362评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,218评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,589评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,899评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,176评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,503评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,707评论 2 335