1 GC算法简介

算法 特点
标记-清除 分为“标记”和“清除”两个阶段
复制 可以解决效率问题,将可用的内存按容量划分为大小相等的两块。
标记-整理 先标记、再整理,最后清理
分代收集 划分新生代和老年代

2 标记-清除

2.1 流程

分为“标记”和“清除”两个阶段:
(1)首先标记出所需要回收的对象(引用计数法和可达性分析,两次标记过程);
(2)在标记完成后统一回收所有被标记的对象。

2.2 缺点

(1)效率问题:标记和清除两个过程的效率不高;
(2)空间问题:标记清除后会产生大量不连续的内存碎片,导致以后在程序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。

3 复制

3.1 流程

可以解决效率问题,将可用的内存按容量划分为大小相等的两块
(1)每次只使用其中的一块;
(2)当这一块用完了,就将还存活的对象复制到另一块上;
(3)然后再把已使用的内存空间清理掉。

3.2 优点

  每次对整个半区进行内存回收,避免内存碎片问题,只需移动堆顶指针,按顺序分配内存即可,实现简单,运行高效。

3.3 缺点

  将内存缩小为原来的一半,代价高;当对象存活率较高时需要进行较多的复制操作,效率降低。

3.4 应用

  回收新生代,新生代中分为Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden和其中的一块Survivor。默认Eden:Survivor=8:1,Survivor不够时,老年代内存分配担保。

4 标记-整理

4.1 流程

(1)首先标记处所需要回收的对象;
(2)不直接对可回收对象进行清理,让所有存活的对象都向一端移动
(3)直接清理掉端边界以外的内存。

4.2 优点

  改进了复制算法在对象存活率较高时带来的效率问题;

4.3 应用

  老年代收集(对象存活率较高)

5 分代收集

5.1 思想

  根据对象存活周期的不同将内存划分为新生代和老年代,根据各自的特点采用合适的收集算法。
(1)新生代中,每次垃圾收集时都发现有大批对象死去,少量存活,选用复制算法;
(2)老年代中,对象存活率高、没有额外空间进行分配担保,使用“标记-清理”或者“标记-整理”。

6 QA

6.1 为什么不是1块Survivor空间而是2块?

  这里涉及到一个新生代和老年代的存活周期的问题,比如一个对象在新生代经历15次GC回收,就可以移到老年代了。问题来了,当我们第一次GC的时候,我们可以把Eden区的存活对象放到Survivor-1空间,但是第二次GC的时候,Survivor-1空间和Eden区的存活对象也需要再次用复制算法,放到Survivor-2空间上,而把刚刚的Survivor-1空间和Eden空间清除。第三次GC时,又把Survivor-2空间和Eden区的存活对象复制到Survivor-1空间,如此反复。
  所以,这里就需要2块Survivor空间来回倒腾。

6.2 为什么Eden空间这么大而Survivor空间要分的少一点?

  1. 新创建的对象都是放在Eden空间,这是很频繁的,尤其是大量的局部变量产生的临时对象,这些对象绝大部分都应该马上被回收,能存活下来被转移到survivor空间一般不是很多。所以,设置较大的Eden空间和较小的Survivor空间是合理的,大大提高了内存的使用率,缓解了复制算法的缺点。
  2. 8:1:1这种比例就挺好的,当然这个比例是可以调整的,包括上面的新生代和老年代的1:2的比例也是可以调整的。
  3. 新的问题又来了,从Eden空间往Survivor空间转移的时候,如果出现Survivor空间不够了怎么办?直接放到老年代去。 有的对象来回在Survivor-1区或者Survivor-2区呆了比如15次,就被分配到老年代Old区;有的对象太大,超过了Eden区,直接被分配在Old区;有的存活对象,放不下Survivor区,也被分配到Old区。如果老年代Old区也被放满了,就是一次大GC即为Major GC。

JVM—垃圾回收GC算法的更多相关文章

  1. JVM虚拟机垃圾回收(GC)算法及优缺点

    一.什么是GC   GC是jvm的垃圾回收,垃圾回收的规律和原则为:   次数上频繁收集新生区(Young)   次数上较少收集养老区(Old)   基本上不动永久区(Perm) 二.GC算法(分代收 ...

  2. 性能测试三十五:jvm垃圾回收-GC

    垃圾回收-GC 三个问题 哪些内存需要回收? 什么时候回收? 如何回收? YoungGC和FullGC: 新生代引发的GC叫YoungGC 老年代引发的GC叫FullGC FullGC会引起整个Jvm ...

  3. 这货到底还是不是垃圾?【垃圾回收GC算法JVM篇四】

    目录 1.判断对象是否存活的JVM两种计数算法 2.垃圾收集算法 3.垃圾回收算法小结 垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为"GC", 在jvm 中,程序计数 ...

  4. JVM 垃圾回收GC Roots Tracing

    1.跟搜索算法: JVM中对内存进行回收时,需要判断对象是否仍在使用中,可以通过GC Roots Tracing辨别. 定义: 通过一系列名为”GCRoots”的对象作为起始点,从这个节点向下搜索,搜 ...

  5. JVM垃圾回收(GC)流程

    /* 首先介绍一下JVM中堆内存的组成: JVM堆内存主要由三部分组成: (1)新生代: 伊甸园区,存活区,伸缩区 (2)老年代: 老年区,伸缩区 (3)元空间(永久代): 元空间,伸缩区 注意:JD ...

  6. JVM垃圾回收——GC

    一.JVM内存分配与回收 下图为堆内存结构图(注意:元数据区(MetaData )实际上不属于堆): 1.对象优先在Eden区分配 大多数情况下,对象在新生代中Eden区分配.当Eden区没有足够空间 ...

  7. JVM垃圾回收GC

    1.堆的分代和区域 (年轻代)Young Generation(eden.s0.s1  space)    Minor GC (老年代)Old Generation (Tenured space)   ...

  8. 【JVM基础】JVM垃圾回收机制算法

  9. JVM学习——垃圾回收GC(学习过程)

    JVM学习-垃圾回收(GC) 2020年02月19日06:03:56,开始学习垃圾回收,学习资料来源(张龙老师的JVM课程) JVM内存数据区域知识复习 学习垃圾回收之前,要对JVM内部的内存区域有详 ...

随机推荐

  1. LeetCode No.115,116,117

    No.115 NumDistinct 不同的子序列 题目 给定一个字符串 S 和一个字符串 T,计算在 S 的子序列中 T 出现的个数. 一个字符串的一个子序列是指,通过删除一些(也可以不删除)字符且 ...

  2. python语法基础-基础-赋值与深浅拷贝

    ##################################### 预备知识一——python的变量及其存储 在详细的了解python中赋值.copy和deepcopy之前,我们还是要花一点时 ...

  3. linux下使用过的命令总结(未整理完)

    1.常用命令不需解释 ls\cd\cp\mv\pwd\file\vi\vim\cat 2.getconf LONG_BIT 终端返回32表示操作系统32位,返回64表示操作系统64位. 3.ifcon ...

  4. python3多线程应用详解(第一卷:线程的本质概念)

    之前我用过多线程的方式执行了爬虫程序,爬取了糗事百科的数据可以看到速率非常之快,就像正常一个人他要完一个汉堡,再吃喝一瓶水才能走,结果他边吃汉堡边喝水,速率一下加快了一样.首先我们看看什么是线程: 图 ...

  5. [LC] 232. Implement Queue using Stacks

    Implement the following operations of a queue using stacks. push(x) -- Push element x to the back of ...

  6. baidumap 百度地图,实现多点之间的带方向路线图。

    通过lastVisitAt判断时间先后. 通过三角函数验证角度 再由baidumap 会制线段 绘制三角箭头 比较难看…… 测试个人 因为框架引用baidu 有各种问题失败,为最快实现,以此页作一个独 ...

  7. 关于apache的几个常见问题

    一.安装apache的时候总是不成功,提示:failed to open the winnt service manager 原因:软件安装时与windows7的"用户账户控制"( ...

  8. c++ 如何清除上一次的输出?

    #include <iostream.h>#include <stdlib.h>int main(){cout<<"PBY PBY PBY PBY PBY ...

  9. [rope大法好] STL里面的可持久化平衡树--rope

    简单用法: #include <ext/rope> using namespace __gnu_cxx; int a[1000]; rope<int> x; rope<i ...

  10. JS做深度学习2——导入训练模型

    JS做深度学习2--导入训练模型 改进项目 前段时间,我做了个RNN预测金融数据的毕业设计(华尔街),当时TensorFlow.js还没有发布,我不得已使用了keras对数据进行了训练,并且拟合好了不 ...