JVM垃圾回收全解

小灰灰 2023-02-21 04:58 9阅读 0赞

### JVM垃圾回收机制 ###

*   *  1. 概述
     *  2. 垃圾判断算法
     *   *  2.1 引用计数法
         *  2.2 可达性分析算法
     *  3. 垃圾回收算法
     *   *  3.1 标记-清除算法
         *  3.2 复制算法
         *  3.3 标记-整理算法
         *  3.4 分代收集算法
     *  4.垃圾收集器
     *   *  新生代收集器
         *   *  Serial收集器
             *  ParNew收集器
             *  Parallel Scavenge收集器
         *  老年代收集器
         *   *  Serial Old收集器
             *  Parallel Old收集器
             *  CMS收集器
         *  整堆收集器
     *  CMS和G1的区别
     *  5. Java GC机制
     *   *  Minor GC
         *  Major GC
         *  Full GC
         *  mixed GC【g1特有】
     *  参考

## 1. 概述 ##

**垃圾回收（Garbage Collection，GC）**，顾名思义就是释放垃圾占用的空间，防止内存泄露。有效的使用可以使用的内存，对内存堆中已经死亡的或者长时间没有使用的对象进行清除和回收。

## 2. 垃圾判断算法 ##

### 2.1 引用计数法 ###

给每个对象添加一个计数器，当有地方引用该对象时计数器加1，当引用失效时计数器减1。用对象计数器是否为0来判断对象是否可被回收。缺点：**无法解决循环引用的问题。**  
![在这里插入图片描述][20200628185704952.png]

先创建一个字符串，String m = new String(“jack”);，这时候 “jack” 有一个引用，就是m。然后将m设置为null，这时候 “jack” 的引用次数就等于 0 了，在引用计数算法中，意味着这块内容就需要被回收了。

![在这里插入图片描述][20200628185720947.png]  
引用计数算法是将垃圾回收分摊到整个应用程序的运行当中了，而不是在进行垃圾收集时，要挂起整个应用的运行，直到对堆中所有对象的处理都结束。因此，采用引用计数的垃圾收集不属于严格意义上的**Stop-The-World**的垃圾收集机制。

看似很美好，但我们知道**JVM的垃圾回收就是Stop-The-World**的，那是什么原因导致我们最终放弃了引用计数算法呢？看下面的例子。

public class ReferenceCountingGC { 
    
      public Object instance;
    
      public ReferenceCountingGC(String name) { 
      }
    
      public static void testGC(){ 
    
        ReferenceCountingGC a = new ReferenceCountingGC("objA");
        ReferenceCountingGC b = new ReferenceCountingGC("objB");
    
        a.instance = b;
        b.instance = a;
    
        a = null;
        b = null;
      }
    }

我们可以看到，最后这2个对象已经不可能再被访问了，但由于他们相互引用着对方，导致它们的引用计数永远都不会为0，通过引用计数算法，也就永远无法通知GC收集器回收它们。

### 2.2 可达性分析算法 ###

通过GC ROOT的对象作为搜索起始点，通过引用向下搜索，所走过的路径称为引用链。通过对象是否有到达引用链的路径来判断对象是否可被回收（可作为GC ROOT的对象：`虚拟机栈中引用的对象，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，本地方法栈中JNI引用的对象`）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ppYW5nMTgyMzgwMzI4OTE_size_16_color_FFFFFF_t_70]

通过可达性算法，成功解决了引用计数所无法解决的循环依赖问题，只要你无法与GC Root建立直接或间接的连接，系统就会判定你为可回收对象。那这样就引申出了另一个问题，哪些属于GC Root。

**Java内存区域中可以作为GC ROOT的对象：**

*  **虚拟机栈中引用的对象**

public class StackLocalParameter { 
    
      public StackLocalParameter(String name) { }
    
      public static void testGC() { 
        StackLocalParameter s = new StackLocalParameter("localParameter");
        s = null;
      }
    }

此时的s，即为GC Root，当s置空时，localParameter对象也断掉了与GC Root的引用链，将被回收。

*  **方法区中类静态属性引用的对象**

public class MethodAreaStaicProperties { 
    
      public static MethodAreaStaicProperties m;
    
      public MethodAreaStaicProperties(String name) { }
    
      public static void testGC(){ 
        MethodAreaStaicProperties s = new MethodAreaStaicProperties("properties");
        s.m = new MethodAreaStaicProperties("parameter");
        s = null;
      }
    }

此时的s，即为GC Root，s置为null，经过GC后，s所指向的properties对象由于无法与GC Root建立关系被回收。而m作为类的静态属性，也属于GC Root，parameter 对象依然与GC root建立着连接，所以此时parameter对象并不会被回收。

*  **方法区中常量引用的对象**

public class MethodAreaStaicProperties { 
    
      public static final MethodAreaStaicProperties m = MethodAreaStaicProperties("final");
    
      public MethodAreaStaicProperties(String name) { }
    
      public static void testGC() { 
        MethodAreaStaicProperties s = new MethodAreaStaicProperties("staticProperties");
        s = null;
      }
    }

m即为方法区中的常量引用，也为GC Root，s置为null后，final对象也不会因没有与GC Root建立联系而被回收。

*  **本地方法栈中引用的对象**  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ppYW5nMTgyMzgwMzI4OTE_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
    任何native接口都会使用某种本地方法栈，实现的本地方法接口是使用C连接模型的话，那么它的本地方法栈就是C栈。当线程调用Java方法时，虚拟机会创建一个新的栈帧并压入Java栈。然而当它调用的是本地方法时，虚拟机会保持Java栈不变，不再在线程的Java栈中压入新的帧，虚拟机只是简单地动态连接并直接调用指定的本地方法。

**在可达性分析算法中，要真正宣告一个对象死亡，至少要经历两次标记过程：**  
如果对象在进行根搜索后发现没有与根对象相连接的引用链，那它会被第一次标记并且进行一次筛选。筛选的条件是这个对象 没有覆盖finalize()方法，或finalize()方法已经被虚拟机调用过。  
如果对象被判定为有必要执行finalize()方法，那么这个对象将会被放置在一个名为F-Queue的队列中，并在会有一条由虚拟机建立的、低优先级的Finalizer线程去执行finalize()方法。finalize()方法是对象逃脱死亡的最后一次机会（因为一个对象的finalize()方法最多只会被系统自动调用一次），稍后 GC 将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记，如果要在finalize()方法中成功拯救自己，也就是在finalize()方法中让该对象重新引用链上的任何一个对象建立关联即可。而如果对象这时还没有关联到任何链上的引用，那它就会被回收掉。

## 3. 垃圾回收算法 ##

在确定了哪些垃圾可以被回收后，垃圾收集器要做的事情就是开始进行垃圾回收，但是这里面涉及到一个问题是：如何高效地进行垃圾回收。这里我们讨论几种常见的垃圾收集算法的核心思想。

### 3.1 标记-清除算法 ###

![在这里插入图片描述][20200628190148331.png]  
**特征：在空间中存活对象较多的情况下较为高效，但由于标记-清除采用的为直接回收不存活对象所占用的内存，因此会造成内存碎片。**  
标记清除算法（Mark-Sweep）是最基础的一种垃圾回收算法，它分为2部分，先把内存区域中的这些对象进行标记，哪些属于可回收标记出来，然后把这些垃圾拎出来清理掉。就像上图一样，清理掉的垃圾就变成未使用的内存区域，等待被再次使用。**但它存在一个很大的问题，那就是内存碎片。**

上图中等方块的假设是2M，小一些的是1M，大一些的是4M。等我们回收完，内存就会切成了很多段。我们知道开辟内存空间时，需要的是连续的内存区域，这时候我们需要一个2M的内存区域，其中有2个1M是没法用的。这样就导致，其实我们本身还有这么多的内存的，但却用不了。

### 3.2 复制算法 ###

![在这里插入图片描述][20200628190218705.png]  
**特征：当要回收的空间中存活对象较少时，复制算法会比较高效，其带来的成本是要增加一块空的内存空间及进行对象的移动。**  
复制算法（Copying）是在标记清除算法基础上演化而来，解决标记清除算法的内存碎片问题。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。当这一块的内存用完了，就将还存活着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。保证了内存的连续可用，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况。复制算法暴露了另一个问题，例如硬盘本来有500G，但却只能用200G，代价实在太高。

### 3.3 标记-整理算法 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ppYW5nMTgyMzgwMzI4OTE_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**特征：在标记-清除的基础上还须进行对象的移动，成本相对更高，好处则是不产生内存碎片。**  
标记-整理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，再清理掉端边界以外的内存区域。

标记整理算法解决了内存碎片的问题，也规避了复制算法只能利用一半内存区域的弊端。标记整理算法对内存变动更频繁，需要整理所有存活对象的引用地址，在效率上比复制算法要差很多。

### 3.4 分代收集算法 ###

分代收集算法分代收集算法严格来说并不是一种算法，而是融合上述3种基础的算法思想，而产生的针对不同情况所采用不同算法的一套组合拳，根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。

*  **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，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。
 *  **在老年代中**，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-清理算法**或者**标记-整理算法**来进行回收。

## 4.垃圾收集器 ##

如果说垃圾回收算法是内存回收的方法论，那么垃圾收集器就是具体实现。jvm会结合针对不同的场景及用户的配置使用不同的收集器。

*  年轻代收集器  
    Serial、ParNew、Parallel Scavenge
 *  老年代收集器  
    Serial Old、Parallel Old、CMS收集器
 *  整堆收集器  
    G1收集器\[新型，不在年轻、老年代范畴内\]  
    ![连线表示可结合使用][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ppYW5nMTgyMzgwMzI4OTE_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

### 新生代收集器 ###

#### Serial收集器 ####

*  Serial（串行）垃圾收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器；
 *  JDK1.3.1前是HotSpot新生代收集的唯一选择；
 *  依然是HotSpot在Client模式下默认的新生代收集器；
 *  特点：
    
        针对新生代；
        
        采用复制算法；
        
        单线程收集；进行垃圾收集时，必须暂停所有工作线程，直到完成；            
        
         即会"Stop The World"；
        
        简单高效（与其他收集器的单线程相比）；
        
        对于限定单个CPU的环境来说，Serial收集器没有线程交互（切换）开销，可以获得最高的单线程收集效率；
 *  设置参数
    
    > “-XX:+UseSerialGC”：添加该参数来显式的使用串行垃圾收集器；  
    > ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ppYW5nMTgyMzgwMzI4OTE_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

#### 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。

**`新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法。`**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ppYW5nMTgyMzgwMzI4OTE_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

它是许多运行在Server模式下的虚拟机的首要选择，除了Serial收集器外，只有它能与CMS收集器（真正意义上的并发收集器，后面会介绍到）配合工作。

#### Parallel Scavenge收集器 ####

Parallel Scavenge 收集器类似于ParNew 收集器。 那么它有什么特别之处呢？

-XX:+UseParallelGC 
        使用Parallel收集器+ 老年代串行
    -XX:+UseParallelOldGC
        使用Parallel收集器+ 老年代并行

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的话，手工优化存在的话可以选择把内存管理优化交给虚拟机去完成也是一个不错的选择。

### 老年代收集器 ###

#### Serial Old收集器 ####

**Serial收集器的老年代版本**，它同样是一个单线程收集器。它主要有两大用途：一种用途是在JDK1.5以及以前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用，另一种用途是作为CMS收集器的后备方案。

#### Parallel Old收集器 ####

\*\*Parallel Scavenge收集器的老年代版本。\*\*使用多线程和“标记-整理”算法。在注重吞吐量以及CPU资源的场合，都可以优先考虑 Parallel Scavenge收集器和Parallel Old收集器。

#### 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**。它而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：

1.  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 ；
2.  并发标记： **同时开启GC和用户线程**，用**三色法去标记根路径下的引用**。因为用户线程可能会更新引用关系，所以这个阶段不能保证标记所以有对象。所以这里会**使用JVM屏障记录发生引用的更新**。
3.  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
4.  并发清除： 开启用户线程，同时GC线程开始对为标记的区域做清扫。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ppYW5nMTgyMzgwMzI4OTE_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

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。

### 整堆收集器 ###

**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：

1.  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。
2.  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。
3.  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“复制”算法实现的。
4.  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GF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）。

## CMS和G1的区别 ##

[详细区别][Link 1]

## 5. Java GC机制 ##

### Minor GC ###

在年轻代Young space(包括Eden区和Survivor区)中的垃圾回收称之为 Minor GC,Minor GC只会清理年轻代.

### Major GC ###

Major GC清理老年代(old GC)，但是通常也可以指和Full GC是等价，因为收集老年代的时候往往也会伴随着升级年轻代，收集整个Java堆。所以有人问的时候需问清楚它指的是full GC还是old GC。

### Full GC ###

full gc是对新生代、老年代、永久代【jdk1.8后没有这个概念了】统一的回收。

【知乎R大的回答:收集整个堆，包括young gen、old gen、perm gen（如果存在的话)、元空间(1.8及以上)等所有部分的模式】

### mixed GC【g1特有】 ###

混合GC

收集整个young gen以及部分old gen的GC。只有G1有这个模式

## 参考 ##

https://www.jianshu.com/p/23f8249886c6  
https://blog.csdn.net/qq\_34337272/article/details/82177383

[20200628185704952.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200628185704952.png
[20200628185720947.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200628185720947.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ppYW5nMTgyMzgwMzI4OTE_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200628192958996.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ppYW5nMTgyMzgwMzI4OTE=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[Link 1]: https://blog.csdn.net/xzp_12345/article/details/81839026