垃圾回收机制

JVM内存区域

JVM将其管理的内存分为若干数据区域,这些数据区域分布情况如下图所示:


  • 程序计数器:一块较小内存区域,指向当前所执行的字节码。如果线程正在执行一个Java方法,这个计数器记录正在执行的虚拟机字节码指令的地址,如果执行的是Native方法,这个计算器值为空。
  • Java虚拟机栈:线程私有的,其生命周期和线程一致,每个方法执行时都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。
  • 本地方法栈:与虚拟机栈功能类似,只不过虚拟机栈为虚拟机执行Java方法服务,而本地方法栈则为使用到的Native方法服务。
  • Java堆:是虚拟机管理内存中最大的一块,被所有线程共享,该区域用于存放对象实例,几乎所有的对象都在该区域分配。Java堆是内存回收的主要区域,从内存回收角度看,由于现在的收集器大都采用分代收集算法,所以Java堆还可以细分为:新生代和老年代,再细分一点的话可以分为Eden空间、From Survivor空间、To Survivor空间等。根据Java虚拟机规范规定,Java堆可以处于物理上不连续的空间,只要逻辑上是连续的就行。
  • 方法区:与Java一样,是各个线程所共享的,用于存储已被虚拟机加载类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。该区一般很少发生GC,但不是不发生GC,这里发生的GC主要是对常量池和对类型的卸载。
  • 运行时常量池:运行时常量池是方法区的一部分,Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外,还有一项信息是常量池,用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用。运行期间可以将新的常量放入常量池中,用得比较多的就是String类的intern()方法,当一个String实例调用intern时,Java查找常量池中是否有相同的Unicode的字符串常量,若有,则返回其引用;若没有,则在常量池中增加一个Unicode等于该实例字符串并返回它的引用。

注意:本地方法栈功能和虚拟机栈功能一样,只不过前者为Native方法服务,后者为Java方法服务。虚拟机规范中没有对本地方法栈作强制规定,虚拟机可以自行实现。HotSpot虚拟机不区分虚拟机栈和本地方法栈,而是将二者合一。

String.intern操作在JDK1.6和JDK1.7的差别

public class Hello {
    public static void main(String[] args) {
        String str1 = new StringBuilder("计算机").append("软件").toString();
        System.out.println(str1.intern() == str1);

        String str2 = new StringBuilder("ja").append("va").toString();
        System.out.println(str2.intern() == str2);
    }
}

这段代码在JDK1.6中运行,会得到两个false,而在JDK1.7中运行,会得到一个true和一个false。产生差异的原因是:在JDK1.6中,intern()方法会把首次遇到的字符串复制到永久代中,返回的也是永久代中这个字符串的引用,而由StringBuilder创建的字符串实例在Java堆中,所以必然不是同一个引用,将返回false。而JDK1.7(以及部分其他虚拟机,例如JRockit)的intern()实现不会再复制实例,而是在常量池中记录首次出现的实例引用,因此intern()返回的引用和由StringBuilder创建的那个字符串是同一个。对str2比较返回false是因为"java"字符串在执行StringBuilder()之前就已经出现过,字符串常量池中已经有它的引用了,不符合“首次出现”原则,而“计算机软件”这个字符串则是首次出现的,因此返回true。如果在Hello.java中添加如下代码的话,返回的结果也是false,证明"main"字符串之前也出现过了。

String str3 = new StringBuilder("ma").append("in").toString();
System.out.println(str3.intern() == str3);

垃圾对象如何判定

Java堆中存放着几所所有的对象实例,垃圾收集器在对堆进行回收前,首先需要确定哪些对象还"活着",哪些已经"死亡",也就是不会被任何途径使用的对象。

引用计数法
引用计数法实现简单,效率较高,在大部分情况下是一个不错的算法。其原理是:给对象添加一个引用计数器,每当有一个地方引用该对象时,计数器加1,当引用失效时,计数器减1,当计数器值为0时表示该对象不再被使用。需要注意的是:引用计数法很难解决对象之间相互循环引用的问题,主流Java虚拟机没有选用引用计数法来管理内存。

可达性分析法
这个算法的基本思路就是通过一系列的称为“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(Reference Chain),当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连(用图论的话来说,就是从GC Roots到这个对象不可达)时,则证明此对象是不可用的。如图所示,对象object 5、object 6、object 7虽然互相有关联,但是它们到GC Roots是不可达的,所以它们将会被判定为是可回收的对象。

在Java语言中,可作为GC Roots的对象包括下面几种:

  • 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)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(即一般说的Native方法)引用的对象。
    现在问题来了,可达性分析算法会不会出现对象间循环引用问题呢?答案是肯定的,那就是不会出现对象间循环引用问题。GC Root在对象图之外,是特别定义的“起点”,不可能被对象图内的对象所引用。

对象生存还是死亡(To Die Or Not To Die)
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,虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”。程序中可以通过覆盖finalize()来一场"惊心动魄"的自我拯救过程,但是,这只有一次机会呦。

/**  
 * 此代码演示了两点:  
 * 1.对象可以在被GC时自我拯救。  
 * 2.这种自救的机会只有一次,因为一个对象的finalize()方法最多只会被系统自动调用一次  
 * @author zzm  
 */  
public class FinalizeEscapeGC {  
 
  public static FinalizeEscapeGC SAVE_HOOK = null;  
 
  public void isAlive() {  
   System.out.println("yes, i am still alive :)");  
  }  
 
  @Override  
  protected void finalize() throws Throwable {  
   super.finalize();  
   System.out.println("finalize mehtod executed!");  
   FinalizeEscapeGC.SAVE_HOOK = this;  
  }  
 
  public static void main(String[] args) throws Throwable {  
   SAVE_HOOK = new FinalizeEscapeGC();  
 
   //对象第一次成功拯救自己  
   SAVE_HOOK = null;  
   System.gc();  
   //因为finalize方法优先级很低,所以暂停0.5秒以等待它  
   Thread.sleep(500);  
   if (SAVE_HOOK != null) {  
    SAVE_HOOK.isAlive();  
   } else {  
    System.out.println("no, i am dead :(");  
   }  
 
   //下面这段代码与上面的完全相同,但是这次自救却失败了  
   SAVE_HOOK = null;  
   System.gc();  
   //因为finalize方法优先级很低,所以暂停0.5秒以等待它  
   Thread.sleep(500);  
   if (SAVE_HOOK != null) {  
    SAVE_HOOK.isAlive();  
   } else {  
    System.out.println("no, i am dead :(");  
   }  
  }  
}

运行结果是:

finalize mehtod executed!  
yes, i am still alive :)  
no, i am dead :( 

4种引用类型

无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量,还是通过可达性分析算法判断对象的引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”有关。在JDK 1.2以前,Java中的引用的定义很传统:如果reference类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址,就称这块内存代表着一个引用。在JDK 1.2之后,Java对引用的概念进行了扩充,将引用分为强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Weak Reference)、虚引用(Phantom Reference)4种,这4种引用强度依次逐渐减弱。

  • 强引用就是指在程序代码之中普遍存在的,类似“Object obj = new Object()”这类的引用,只要强引用还存在,垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。
  • 软引用是用来描述一些还有用但并非必需的对象。对于软引用关联着的对象,在系统将要发生内存溢出异常之前,将会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收。如果这次回收还没有足够的内存,才会抛出内存溢出异常。在JDK 1.2之后,提供了SoftReference类来实现软引用。
  • 弱引用也是用来描述非必需对象的,但是它的强度比软引用更弱一些,被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。当垃圾收集器工作时,无论当前内存是否足够,都会回收掉只被弱引用关联的对象。在JDK 1.2之后,提供了WeakReference类来实现弱引用。
  • 虚引用也称为幽灵引用或者幻影引用,它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在,完全不会对其生存时间构成影响,也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。在JDK 1.2之后,提供了PhantomReference类来实现虚引用。

软引用使用示例:

class Node {
    public String msg = "";
}

public class Hello {
    public static void main(String[] args) {
        Node node1 = new Node(); // 强引用
        node1.msg = "node1";
        SoftReference<Node> node2 = new SoftReference<Node>(node1); // 软引用
        node2.get().msg = "node2";
        
        System.out.println(node1.msg);
        System.out.println(node2.get().msg);
    }
}

输出结果为:

node2
node2

典型的垃圾回收算法

(1) Mark-Sweep(标记-清除)算法
这是最基础的垃圾回收算法,之所以说它是最基础的是因为它最容易实现,思想也是最简单的。标记-清除算法分为两个阶段:标记阶段和清除阶段。标记阶段的任务是标记出所有需要被回收的对象,清除阶段就是回收被标记的对象所占用的空间。具体过程如下图所示:


从图中可以很容易看出标记-清除算法实现起来比较容易,但是有一个比较严重的问题就是容易产生内存碎片,碎片太多可能会导致后续过程中需要为大对象分配空间时无法找到足够的空间而提前触发新的一次垃圾收集动作。

(2) Copying(复制)算法
为了解决Mark-Sweep算法的缺陷,Copying算法就被提了出来。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,然后再把已使用的内存空间一次清理掉,这样一来就不容易出现内存碎片的问题。具体过程如下图所示:

(3) Mark-Compact(标记-整理)算法
为了解决Copying算法的缺陷,充分利用内存空间,提出了Mark-Compact算法。该算法标记阶段和Mark-Sweep一样,但是在完成标记之后,它不是直接清理可回收对象,而是将存活对象都向一端移动,然后清理掉端边界以外的内存。具体过程如下图所示:

(4) Generational Collection(分代收集)算法
分代收集算法是目前大部分JVM的垃圾收集器采用的算法。它的核心思想是根据对象存活的生命周期将内存划分为若干个不同的区域。一般情况下将堆区划分为老年代(Tenured Generation)和新生代(Young Generation),老年代的特点是每次垃圾收集时只有少量对象需要被回收,而新生代的特点是每次垃圾回收时都有大量的对象需要被回收,那么就可以根据不同代的特点采取最适合的收集算法。
目前大部分垃圾收集器对于新生代都采取Copying算法,因为新生代中每次垃圾回收都要回收大部分对象,也就是说需要复制的操作次数较少,但是实际中并不是按照1:1的比例来划分新生代的空间的,一般来说是将新生代划分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间(一般为8:1:1),每次使用Eden空间和其中的一块Survivor空间,当进行回收时,将Eden和Survivor中还存活的对象复制到另一块Survivor空间中,然后清理掉Eden和刚才使用过的Survivor空间。
而由于老年代的特点是每次回收都只回收少量对象,一般使用的是Mark-Compact算法。
JVM中新生代为什么要有两个Survivor(form,to)

JVM对象的创建

这里的对象创建仅限于普通Java对象,不包括数组和Class对象。对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定,为对象分配空间的任务等同于把一块确定大小的内存从Java堆中划分出来。 假设Java堆中内存是绝对规整的,所有用过的内存都放在一边,空闲的内存放在另一边,中间放着一个指针作为分界点的指示器,那所分配内存就仅仅是把那个指针向空闲空间那边挪动一段与对象大小相等的距离,这种分配方式称为“指针碰撞”(Bump the Pointer)。 如果Java堆中的内存并不是规整的,已使用的内存和空闲的内存相互交错,那就没有办法简单地进行指针碰撞了,虚拟机就必须维护一个列表,记录上哪些内存块是可用的,在分配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例,并更新列表上的记录,这种分配方式称为“空闲列表”(Free List)。 选择哪种分配方式由Java堆是否规整决定,而Java堆是否规整又由所采用的垃圾收集器是否带有压缩整理功能决定。 因此,在使用Serial、 ParNew等带Compact过程的收集器时,系统采用的分配算法是指针碰撞,而使用CMS这种基于Mark-Sweep算法的收集器时,通常采用空闲列表。

除如何划分可用空间之外,还有另外一个需要考虑的问题是对象创建在虚拟机中是非常频繁的行为,即使是仅仅修改一个指针所指向的位置,在并发情况下也并不是线程安全的,可能出现正在给对象A分配内存,指针还没来得及修改,对象B又同时使用了原来的指针来分配内存的情况。解决这个问题有两种方案,一种是对分配内存空间的动作进行同步处理——实际上虚拟机采用CAS配上失败重试的方式保证更新操作的原子性;另一种是把内存分配的动作按照线程划分在不同的空间之中进行,即每个线程在Java堆中预先分配一小块内存,称为本地线程分配缓冲(Thread Local Allocation Buffer,TLAB)。 哪个线程要分配内存,就在哪个线程的TLAB上分配,只有TLAB用完并分配新的TLAB时,才需要同步锁定。虚拟机是否使用TLAB,可以通过-XX:+/-UseTLAB参数来设定。

对象的内存布局

HotSpot虚拟机中,对象在内存中存储的布局可以分为3块区域:对象头(Header)实例数据(Instance Data)对齐填充(Padding)

HotSpot虚拟机的对象头包括两部分信息,第一部分用于存储对象自身的运行时数据,如哈希码(HashCode)、 GC分代年龄、 锁状态标志、 线程持有的锁、 偏向线程ID、 偏向时间戳等,这部分数据的长度在32位和64位的虚拟机(未开启压缩指针)中分别为32bit和64bit,官方称它为“Mark Word”。
对象头的另外一部分是类型指针,即对象指向它的类元数据的指针,虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例。 并不是所有的虚拟机实现都必须在对象数据上保留类型指针,换句话说,查找对象的元数据信息并不一定要经过对象本身。另外,如果对象是一个Java数组,那在对象头中还必须有一块用于记录数组长度的数据,因为虚拟机可以通过普通Java对象的元数据信息确定Java对象的大小,但是从数组的元数据中却无法确定数组的大小。

接下来的实例数据部分是对象真正存储的有效信息,也是在程序代码中所定义的各种类型的字段内容。 无论是从父类继承下来的,还是在子类中定义的,都需要记录起来。这部分的存储顺序会受到虚拟机分配策略参数(FieldsAllocationStyle)和字段在Java源码中定义顺序的影响。 HotSpot虚拟机默认的分配策略为longs/doubles、 ints、 shorts/chars、bytes/booleans、 oops(Ordinary Object Pointers),从分配策略中可以看出,相同宽度的字段总是被分配到一起。 在满足这个前提条件的情况下,在父类中定义的变量会出现在子类之前。 如果CompactFields参数值为true(默认为true),那么子类之中较窄的变量也可能会插入到父类变量的空隙之中。

第三部分对齐填充并不是必然存在的,也没有特别的含义,它仅仅起着占位符的作用。由于HotSpot VM的自动内存管理系统要求对象起始地址必须是8字节的整数倍,换句话说,就是对象的大小必须是8字节的整数倍。 而对象头部分正好是8字节的倍数(1倍或者2倍),因此,当对象实例数据部分没有对齐时,就需要通过对齐填充来补全。

对象的访问定位
建立对象是为了使用对象,我们的Java程序需要通过栈上的reference数据来操作堆上的具体对象。 由于reference类型在Java虚拟机规范中只规定了一个指向对象的引用,并没有定义这个引用应该通过何种方式去定位、 访问堆中的对象的具体位置,所以对象访问方式也是取决于虚拟机实现而定的。 目前主流的访问方式有使用句柄直接指针两种。

如果使用句柄访问的话,那么Java堆中将会划分出一块内存来作为句柄池,reference中存储的就是对象的句柄地址,而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自的具体地址信息:


如果使用直接指针访问,那么Java堆对象的布局中就必须考虑如何放置访问类型数据的相关信息,而reference中存储的直接就是对象地址:


这两种对象访问方式各有优势,使用句柄来访问的最大好处就是reference中存储的是稳定的句柄地址,在对象被移动(垃圾收集时移动对象是非常普遍的行为)时只会改变句柄中的实例数据指针,而reference本身不需要修改。
使用直接指针访问方式的最大好处就是速度更快,它节省了一次指针定位的时间开销。Sun HotSpot使用的直接指针方式。

安全点与安全区域

枚举根节点
从可达性分析中从GC Roots节点找引用链这个操作为例,可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用(例如常量或类静态属性)与执行上下文(例如栈帧中的本地变量表)中,现在很多应用仅仅方法区就有数百兆,如果要逐个检查这里面的引用,那么必然会消耗很多时间。
另外,可达性分析对执行时间的敏感还体现在GC停顿上,因为这项分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行——这里“一致性”的意思是指在整个分析期间整个执行系统看起来就像被冻结在某个时间点上,不可以出现分析过程中对象引用关系还在不断变化的情况,该点不满足的话分析结果准确性就无法得到保证。 这点是导致GC进行时必须停顿所有Java执行线程(Sun将这件事情称为“Stop The World”)的其中一个重要原因,即使是在号称(几乎)不会发生停顿的CMS收集器中,枚举根节点时也是必须要停顿的。

由于目前的主流Java虚拟机使用的都是准确式GC,所以当执行系统停顿下来后,并不需要一个不漏地检查完所有执行上下文和全局的引用位置,虚拟机应当是有办法直接得知哪些地方存放着对象引用。 在HotSpot的实现中,是使用一组称为OopMap的数据结构来达到这个目的的,在类加载完成的时候,HotSpot就把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来,在JIT编译过程中,也会在特定的位置记录下栈和寄存器中哪些位置是引用。 这样,GC在扫描时就可以直接得知这些信息了。

安全点
在OopMap的协助下,HotSpot可以快速且准确地完成GC Roots枚举,但一个很现实的问题随之而来:可能导致引用关系变化,或者说OopMap内容变化的指令非常多,如果为每一条指令都生成对应的OopMap,那将会需要大量的额外空间,这样GC的空间成本将会变得很高。
实际上,HotSpot也的确没有为每条指令都生成OopMap,前面已经提到,只是在“特定的位置”记录了这些信息,这些位置称为安全点(Safepoint),即程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始GC,只有在到达安全点时才能暂停。 Safepoint的选定既不能太少以致于让GC等待时间太长,也不能过于频繁以致于过分增大运行时的负荷。 所以,安全点的选定基本上是以程序“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准进行选定的——因为每条指令执行的时间都非常短暂,程序不太可能因为指令流长度太长这个原因而过长时间运行,“长时间执行”的最明显特征就是指令序列复用,例如方法调用、 循环跳转、 异常跳转等,所以具有这些功能的指令才会产生Safepoint。
对于Sefepoint,另一个需要考虑的问题是如何在GC发生时让所有线程(这里不包括执行JNI调用的线程)都“跑”到最近的安全点上再停顿下来。 这里有两种方案可供选择:抢先式中断(Preemptive Suspension)和主动式中断(Voluntary Suspension),其中抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合,在GC发生时,首先把所有线程全部中断,如果发现有线程中断的地方不在安全点上,就恢复线程,让它“跑”到安全点上。 现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程从而响应GC事件。主动式中断的思想是当GC需要中断线程的时候,不直接对线程操作,仅仅简单地设置一个标志,各个线程执行时主动去轮询这个标志,发现中断标志位真时就自己中断挂起。轮询标志的地方和安全点是重合的,另外再加上创建对象需要分配内存的地方。

安全区域
使用Safepoint似乎已经完美地解决了如何进入GC的问题,但实际情况却并不一定。Safepoint机制保证了程序执行时,在不太长的时间内就会遇到可进入GC的Safepoint。 但是,程序“不执行”的时候呢?所谓的程序不执行就是没有分配CPU时间,典型的例子就是线程处于Sleep状态或者Blocked状态,这时候线程无法响应JVM的中断请求,“走”到安全的地方去中断挂起,JVM也显然不太可能等待线程重新被分配CPU时间。 对于这种情况,就需要安全区域(Safe Region)来解决。

安全区域是指在一段代码片段之中,引用关系不会发生变化。 在这个区域中的任意地方开始GC都是安全的。 我们也可以把Safe Region看做是被扩展了的Safepoint。在线程执行到Safe Region中的代码时,首先标识自己已经进入了Safe Region,那样,当在这段时间里JVM要发起GC时,就不用管标识自己为Safe Region状态的线程了。 在线程要离开Safe Region时,它要检查系统是否已经完成了根节点枚举(或者是整个GC过程),如果完成了,那线程就继续执行,否则它就必须等待直到收到可以安全离开Safe Region的信号为止。

垃圾收集器


上图就是不同分代的收集器,如果两个收集器之间存在连线,就说明它们可以搭配使用。注意:垃圾收集器没有优劣十分,只有在具体场景下合适不合适之说。

(1)Serial收集器
Serial收集器是最基本、 发展历史最悠久的收集器,曾经(在JDK 1.3.1之前)是虚拟机新生代收集的唯一选择。 大家看名字就会知道,这个收集器是一个单线程的收集器,但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是在它进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线程,直到它收集结束。 “StopThe World”这个名字也许听起来很酷,但这项工作实际上是由虚拟机在后台自动发起和自动完成的,在用户不可见的情况下把用户正常工作的线程全部停掉,这对很多应用来说都是难以接受的。


到现在为止,Serial依然是虚拟机运行在Client模式下的默认新生代收集器。它也有着优于其他收集器的地方:简单而高效(与其他收集器的单线程比),对于限定单个CPU的环境来说,Serial收集器由于没有线程交互的开销,专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率。

(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,其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数(例如:-XX:SurvivorRatio、 -XX:PretenureSizeThreshold、 -XX:HandlePromotionFailure等)、 收集算法、 Stop The World、 对象分配规则、 回收策略等都与Serial收集器完全一样,在实现上,这两种收集器也共用了相当多的代码。

(3)Parallel Scavenge收集器
Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器,它也是使用复制算法的收集器,又是并行的多线程收集器,类似于ParNew?ParallelScavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同,CMS等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(Throughput)。 所谓吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值,即吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间),虚拟机总共运行了100分钟,其中垃圾收集花掉1分钟,那吞吐量就是99%。
停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序,良好的响应速度能提升用户体验,而高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间,尽快完成程序的运算任务,主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。

(4)Serial Old收集器
Serial Old是Serial收集器的老年代版本,它同样是一个单线程收集器,使用“标记-整理”算法。 这个收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。 如果在Server模式下,那么它主要还有两大用途:一种用途是在JDK 1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用,另一种用途就是作为CMS收集器的后备预案,在并发收集发生ConcurrentMode Failure时使用。

(5)Parallel Old收集器
Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本,使用多线程和“标记-整理”算法。这个收集器是在JDK 1.6中才开始提供的,在此之前,新生代的Parallel Scavenge收集器一直处于比较尴尬的状态。 原因是,如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器,老年代除了Serial Old(PS MarkSweep)收集器外别无选择(还记得上面说过Parallel Scavenge收集器无法与CMS收集器配合工作吗?)。 由于老年代Serial Old收集器在服务端应用性能上的“拖累”,使用了Parallel Scavenge收集器也未必能在整体应用上获得吞吐量最大化的效果,由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多CPU的处理能力,在老年代很大而且硬件比较高级的环境中,这种组合的吞吐量甚至还不一定有ParNew加CMS的组合“给力”。

(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。 目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上,这类应用尤其重视服务的响应速度,希望系统停顿时间最短,以给用户带来较好的体验。 CMS收集器就非常符合这类应用的需求。
从名字(包含“Mark Sweep”)上就可以看出,CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的,它的运作过程相对于前面几种收集器来说更复杂一些,整个过程分为4个步骤,包括:
● 初始标记(CMS initial mark)
● 并发标记(CMS concurrent mark)
● 重新标记(CMS remark)
● 并发清除(CMS concurrent sweep)
其中,初始标记、 重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。 初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象,速度很快,并发标记阶段就是进行GC RootsTracing的过程,而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作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稍长一些,但远比并发标记的时间短。
由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作,所以,从总体上来说,CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。 通过下图可以比较清楚地看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的时间。


CMS是一款优秀的收集器,它的主要优点在名字上已经体现出来了:并发收集、 低停顿, 但是CMS还远达不到完美的程度,它有以下3个明显的缺点:
● CMS收集器对CPU资源非常敏感。
● CMS收集器无法处理浮动垃圾(Floating Garbage),可能出现“Concurrent ModeFailure”失败而导致另一次Full GC的产生,浮动垃圾只能等到下次GC收集。
● CMS是一款基于“标记—清除”算法实现的收集器,会产生内存碎片问题。
空间碎片过多时,将会给大对象分配带来很大麻烦,往往会出现老年代还有很大空间剩余,但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象,不得不提前触发一次Full GC。

(7)G1收集器
G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器。 HotSpot开发团队赋予它的使命是(在比较长期的)未来可以替换掉JDK 1.5中发布的CMS收集器。 与其他GC收集器相比,G1具备如下特点。

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,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。
分代收集:与其他收集器一样,分代概念在G1中依然得以保留。 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。
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(两个Region之间)上来看是基于“复制”算法实现的,但无论如何,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。 这种特性有利于程序长时间运行,分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。
可预测的停顿:这是G1相对于CMS的另一大优势,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,消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒,这几乎已经是实时Java(RTSJ)的垃圾收集器的特征了。

内存分配策略

Java技术体系中所提倡的自动内存管理最终可以归结为自动化地解决了两个问题:给对象分配内存以及回收分配给对象的内存。 对象的内存分配,往大方向讲,就是在堆上分配(但也可能经过JIT编译后被拆散为标量类型并间接在地栈上分配),对象主要分配在新生代的Eden区上,如果启动了本地线程分配缓冲,将按线程优先在TLAB上分配。 少数情况下也可能会直接分配在老年代中,分配的规则并不是百分之百固定的,其细节取决于当前使用的是哪一种垃圾收集器组合,还有虚拟机中与内存相关的参数的设置。

新生代GC(Minor GC):指发生在新生代的垃圾收集动作,因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性,所以Minor GC非常频繁,一般回收速度也比较快。
老年代GC(Major GC/Full GC):指发生在老年代的GC,出现了Major GC,经常会伴随至少一次的Minor GC(但非绝对的,在Parallel Scavenge收集器的收集策略里就有直接进行Major GC的策略选择过程)。 Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。

对象优先在Eden区分配
对象优先在Eden区分配,当Eden去没有足够的空间时,JVM将发起一次Minor GC,如果此时to区仍然存不下Eden和Survivor区中存活的对象,则将存活的对象存放到老年代中。

大对象直接进入老年代
所谓的大对象是指,需要大量连续内存空间的Java对象,最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组(笔者列出的例子中的byte[]数组就是典型的大对象)。 大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息(替Java虚拟机抱怨一句,比遇到一个大对象更加坏的消息就是遇到一群“朝生夕灭”的“短命大对象”,写程序的时候应当避免),经常出现大对象容易导致内存还有不少空间时就提前触发垃圾收集以获取足够的连续空间来“安置”它们。
虚拟机提供了一个-XX:PretenureSizeThreshold参数,令大于这个设置值的对象直接在老年代分配。 这样做的目的是避免在Eden区及两个Survivor区之间发生大量的内存复制(复习一下:新生代采用复制算法收集内存)。

长期存活的对象将进入老年代
既然虚拟机采用了分代收集的思想来管理内存,那么内存回收时就必须能识别哪些对象应放在新生代,哪些对象应放在老年代中。 为了做到这点,虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄(Age)计数器。 如果对象在Eden出生并经过第一次Minor GC后仍然存活,并且能被Survivor容纳的话,将被移动到Survivor空间中,并且对象年龄设为1。 对象在Survivor区中每“熬过”一次Minor GC,年龄就增加1岁,当它的年龄增加到一定程度(默认为15岁),就将会被晋升到老年代中。 对象晋升老年代的年龄阈值,可以通过参数-XX:MaxTenuringThreshold设置。

动态对象年龄判定
为了能更好地适应不同程序的内存状况,虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到了MaxTenuringThreshold才能晋升老年代,如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半,年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代,无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。

空间分配担保
在发生Minor GC之前,虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间,如果这个条件成立,那么Minor GC可以确保是安全的。 如果不成立,则虚拟机会查看HandlePromotionFailure设置值是否允许担保失败。 如果允许,那么会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小,如果大于,将尝试着进行一次Minor GC,尽管这次Minor GC是有风险的;如果小于,或者HandlePromotionFailure设置不允许冒险,那这时也要改为进行一次Full GC。
下面解释一下“冒险”是冒了什么风险,前面提到过,新生代使用复制收集算法,但为了内存利用率,只使用其中一个Survivor空间来作为轮换备份,因此当出现大量对象在Minor GC后仍然存活的情况(最极端的情况就是内存回收后新生代中所有对象都存活),就需要老年代进行分配担保,把Survivor无法容纳的对象直接进入老年代。 与生活中的贷款担保类似,老年代要进行这样的担保,前提是老年代本身还有容纳这些对象的剩余空间,一共有多少对象会活下来在实际完成内存回收之前是无法明确知道的,所以只好取之前每一次回收晋升到老年代对象容量的平均大小值作为经验值,与老年代的剩余空间进行比较,决定是否进行Full GC来让老年代腾出更多空间。

参考资料:
1、《深入理解Java虚拟机》

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