JAVA之垃圾收集器

概述

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.。

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，无法解决对象相互循环引用的问题。所谓对象之间的相互引用问题，如下面代码所示：除了对象objA 和 objB 相互引用着对方之外，这两个对象之间再无任何引用。但是他们因为互相引用对方，导致它们的引用计数器都不为0，于是引用计数算法无法通知 GC 回收器回收他们。

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语言中，GC Roots包括：

• 虚拟机栈中引用的对象。

• 方法区中类静态属性实体引用的对象。

• 方法区中常量引用的对象。

• 本地方法栈中JNI引用的对象。

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。

finalize()方法最终判定对象是否存活：

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，这时候它们暂时处于“缓刑”阶段，要真正宣告一个对象死亡，至少要经历再次标记过程。标记的前提是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。

1. 第一次标记并进行一次筛选。
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，对象将直接被回收。

2. 第二次标记

如果这个对象覆盖了finalize方法，finalize方法是对象脱逃死亡命运的最后一次机会，如果对象要在finalize()中成功拯救自己，只要重新与引用链上的任何的一个对象建立关联即可，譬如把自己赋值给某个类变量或对象的成员变量，那在第二次标记时它将移除出“即将回收”的集合。如果对象这时候还没逃脱，那基本上它就真的被回收了。

垃圾收集算法

标记 -清除算法

“标 记-清除”（Mark-Sweep）算法，如它的名字一样，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掉 所有被标记的对象。之所以说它是最基础的收集算法，是因为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。

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。

复制算法

“复制”（Copying）的收集算法，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。

这样使得每次都是对其中的一块进行内存回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存即可，实现简单，运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为原来的一半，持续复制长生存期的对象则导致效率降低。

标记-压缩算法

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。

分代收集算法

GC分代的基本假设：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。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。而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。

垃圾收集器

Serial收集器

串行收集器是最古老，最稳定以及效率高的收集器，可能会产生较长的停顿，只使用一个线程去回收。新生代、老年代使用串行回收；新生代复制算法、老年代标记-压缩；垃圾收集的过程中会Stop The World（服务暂停）

参数控制： -XX:+UseSerialGC 串行收集器。

ParNew收集器 ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本。新生代并行，老年代串行；新生代复制算法、老年代标记-压缩

参数控制：

-XX:+UseParNewGC ParNew收集器
-XX:ParallelGCThreads 限制线程数量

ParNew收集器

Parallel Scavenge收集器类似ParNew收集器，Parallel收集器更关注系统的吞吐量。可以通过参数来打开自适应调节策略，虚拟机会根据当前系统的 运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或最大的吞吐量；也可以通过参数控制GC的时间不大于多少毫秒或者比例；新生代复制算 法、老年代标记-压缩。

特点：多线程、ParNew收集器默认开启的收集线程数与CPU的数量相同，在CPU非常多的环境中，可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。

和Serial收集器一样存在Stop The World问题。

应用场景：ParNew收集器是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器，因为它是除了Serial收集器外，唯一一个能与CMS收集器配合工作的

参数控制： -XX:+UseParallelGC 使用Parallel收集器+ 老年代串行。

Parallel Scavenge 收集器

与吞吐量关系密切，故也称为吞吐量优先收集器。

特点：属于新生代收集器也是采用复制算法的收集器，又是并行的多线程收集器（与ParNew收集器类似）。

该收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量。还有一个值得关注的点是：GC自适应调节策略（与ParNew收集器最重要的一个区别）

GC自适应调节策略：Parallel Scavenge收集器可设置-XX:+UseAdptiveSizePolicy参数。当开关打开时不需要手动指定新生代的大小（-Xmn）、Eden 与Survivor区的比例（-XX:SurvivorRation）、晋升老年代的对象年龄（-XX:PretenureSizeThreshold） 等，虚拟机会根据系统的运行状况收集性能监控信息，动态设置这些参数以提供最优的停顿时间和最高的吞吐量，这种调节方式称为GC的自适应调节策略。

Parallel Scavenge收集器使用两个参数控制吞吐量：

• XX:MaxGCPauseMillis 控制最大的垃圾收集停顿时间

• XX:GCRatio 直接设置吞吐量的大小

Serial Old 收集器

Serial Old是Serial收集器的老年代版本。

特点：同样是单线程收集器，采用标记-整理算法。

应用场景：主要也是使用在Client模式下的虚拟机中。也可在Server模式下使用。

Server模式下主要的两大用途（在后续中详细讲解···）：

1. 在JDK1.5以及以前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用。
2. 作为CMS收集器的后备方案，在并发收集Concurent Mode Failure时使用。

Serial / Serial Old收集器工作过程图（Serial收集器图示相同）

Parallel Old 收集器

是Parallel Scavenge收集器的老年代版本。

特点：多线程，采用标记-整理算法。

应用场景：注重高吞吐量以及CPU资源敏感的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge+Parallel Old 收集器。

Parallel Scavenge/Parallel Old收集器工作过程图。

CMS收集器

一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。

特点：基于标记-清除算法实现。并发收集、低停顿。

应用场景：适用于注重服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，给用户带来更好的体验等场景下。如web程序、b/s服务。

CMS收集器的运行过程分为下列4步：

初始标记：标记GC Roots能直接到的对象。速度很快但是仍存在Stop The World问题。

并发标记：进行GC Roots Tracing 的过程，找出存活对象且用户线程可并发执行。

重新标记：为了修正并发标记期间因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。仍然存在Stop The World问题。

并发清除：对标记的对象进行清除回收。

CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。

CMS收集器的工作过程图。

CMS收集器的缺点：

• 对CPU资源非常敏感。
• 无法处理浮动垃圾，可能出现Concurrent Model Failure失败而导致另一次Full GC的产生。
• 因为采用标记-清除算法所以会存在空间碎片的问题，导致大对象无法分配空间，不得不提前触发一次Full GC。

G1收集器

一款面向服务端应用的垃圾收集器。

特点如下：

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来缩短Stop-The-World停顿时间。部分收集器原本需要停顿Java线程来执行GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续运行。

分代收集：G1能够独自管理整个Java堆，并且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。

空间整合：G1运作期间不会产生空间碎片，收集后能提供规整的可用内存。

可预测的停顿：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毫秒的时间段内，消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒。

G1为什么能建立可预测的停顿时间模型？

因为它有计划的避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的大小，在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region。这样就保证了在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。

G1与其他收集器的区别：

其他收集器的工作范围是整个新生代或者老年代、G1收集器的工作范围是整个Java堆。在使用G1收集器时，它将整个Java堆划分为多个大小相等 的独立区域（Region）。虽然也保留了新生代、老年代的概念，但新生代和老年代不再是相互隔离的，他们都是一部分Region（不需要连续）的集合。

G1收集器存在的问题：

Region不可能是孤立的，分配在Region中的对象可以与Java堆中的任意对象发生引用关系。在采用可达性分析算法来判断对象是否存活时，得扫描整个Java堆才能保证准确性。其他收集器也存在这种问题（G1更加突出而已）。会导致Minor GC效率下降。

G1收集器是如何解决上述问题的？

采用Remembered Set来避免整堆扫描。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set，虚拟机发现程序在对Reference类型进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作，检查Reference引用对象是否处于多个Region中（即检查老年代中是否引用了新生代中的对象），如果是，便通过 CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set中。当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆进行扫描也不会有遗漏。

如果不计算维护 Remembered Set 的操作，G1收集器大致可分为如下步骤：

初始标记：仅标记GC Roots能直接到的对象，并且修改TAMS（Next Top at Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可用的Region中创建新对象。（需要线程停顿，但耗时很短。）

并发标记：从GC Roots开始对堆中对象进行可达性分析，找出存活对象。（耗时较长，但可与用户程序并发执行）

最终标记：为了修正在并发标记期 间因用户程序执行而导致标记产生变化的那一部分标记记录。且对象的变化记录在线程Remembered Set  Logs里面，把Remembered Set  Logs里面的数据合并到Remembered Set中。（需要线程停顿，但可并行执行。）

筛选回收：对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划。（可并发执行）

G1收集器运行示意图

常用收集器组合

总结

感谢网络大神的分享：

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