简介:简要介绍JVM的垃圾回收机制的主要算法
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在堆里存放着几乎所有的Java对象实例,在GC执行垃圾回收之前,首先需要区分出内存中哪些是存活对象,哪些是已经死亡的对象。只有被标记为己经死亡的对象,GC才会在执行垃圾回收时,释放掉其所占用的内存空间,因此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段。
那么在JVM中究竟是如何标记一个死亡对象呢?简单来说,当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时,就可以宣判为已经死亡。
判断对象存活一般有两种方式:==引用计数算法==和==可达性分析算法==。
引用计数算法(Reference Counting)比较简单,对每个对象保存一个整型 的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。
对于一个对象A,只要有任何一个对象引用了A,则A的引用计数器就加1;当引用失效时,引用计数器就减1。只要对象A的引用计数器的值为0,即表示对象A不可能再被使用,可进行回收。
需要单独的字段存储计数器,这样的做法增加了存储空间的开销。
每次赋值都需要更新计数器,伴随着加法和减法操作,这增加了时间开销。
引用计数器有一个严重的问题,即无法处理循环引用的情况。这是一 条致命缺陷,导致==在Java的垃圾回收器中没有使用这类算法==。
/**
* 代码测试Java中没有使用引用计数算法来判断对象是否为垃圾
* VM参数:-XX:+PrintGCDetails
*/
public class RefCountGC {
//故意占用空间10M
byte data[] = new byte[1024 * 1024 * 10];
private Object ref = null;
public static void main(String[] args) {
RefCountGC refCountGC1 = new RefCountGC();
RefCountGC refCountGC2 = new RefCountGC();
//循环引用
refCountGC1.ref = refCountGC2;
refCountGC2.ref = refCountGC1;
refCountGC1 = null;
refCountGC2 = null;
//手动GC
System.gc();
}
}
手动执行GC打开,执行GC,新生区占用650K
说明执行GC之后,两个互相引用的对象被回收,说明Java使用的不是引用计数算法。
相对于引用计数而言,可达性分析算法解决了循环引用的问题。防止了内存泄露的发生。
可达性分析算法是以根对象(GCRoots)为起始点,按照从上至下的方式==搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。==
使用可达性分析算法之后,内存中存活的对象都会被根对象集合直接或者间接连接,搜索走过的路径叫做==引用链==。
如果目标对象没有任何引用链相连,则表示不可达,为垃圾。
小技巧:由于Root采用栈方式存放变量和指针,所以如果一个指针,它保存了堆内存里面的对象,但是自己又不存放在堆内存里面,那它就是一个Root。
注意
如果要使用可达性分析算法来判断内存是否可回收,那么分析工作必须在一个能保障一致性的快照中进行。这点不满足的话分析结果的准确性就无法保证。
这点也是导致GC进行时必须“StopTheWorld”的一个重要原因。
如果对象objA到GC Roots没有引用链,则进行第一 次标记。
进行筛选,判断此对象是否有必要执行finalize()方法
/**
* 测试Object类中finalize()方法
*/
public class CanReliveObject {
public static CanReliveObject ref;
@Override
protected void finalize() throws Throwable {
System.out.println("调用当前类重写的finalize()方法");
//当前待回收的对象重新加入引用链
ref = this;
}
public static void main(String[] args) {
ref = new CanReliveObject();
ref = null;
//调用垃圾回收
System.gc();
System.out.println("第一次GC执行完毕");
/**
* 因为finalize优先级较低 主线程暂停2s 等待它
*/
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
if(ref == null){
System.out.println("对象已死");
}else {
System.out.println("对象未死");
}
ref = null;
System.gc();
System.out.println("第二次GC执行完毕");
if(ref == null){
System.out.println("对象已死");
}else {
System.out.println("对象未死");
}
}
}
引用对象ref刚开始指向一个对象,==此时为可触及状态==然后让他指向null,==此时为可复活状态==手动调用GC,此时处于会回调执行重写的finalize方法,方法中给这个引用重新赋值了,所以此时为==可触及状态==
再次指向NULL,此时为==不可触及状态==(finalize方法只执一次),所以对象此时已经死了。
第一次GC执行完毕
调用当前类重写的finalize()方法
对象未死
第二次GC执行完毕
对象已死
public class GCRootsTest {
public static void main(String[] args) {
List<Object> numList = new ArrayList<>();
Date birth = new Date();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
numList.add(String.valueOf(i));
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println("数据添加完毕,请操作:");
new Scanner(System.in).next();
numList = null;
birth = null;
System.out.println("numList、birth已置空,请操作:");
new Scanner(System.in).next();
System.out.println("结束");
}
}
使用Jprofiler打开程序
点击左侧
选择
选择一个元素 点击
即可显示该元素的GCGoots链
// -Xms8m -Xmx8m -XX:+HeopDumpOnOutOfMemoryError
public class HeapOOM {
//占1M
byte [] bytes = new byte[1024 * 1024 * 1];
public static void main(String[] args) {
List list = new ArrayList();
int count = 0;
try {
while (true){
list.add(new HeapOOM());
count++;
}
}catch (Throwable t){
System.out.println(count);
t.printStackTrace();
}
}
}
每个HeapOOM对象中有一个10M的bytes数组。循环创建 直到堆OOM
运行代码 生成dump文件。用Jprofiler打开 发现
确实有一个arrayList对象占用超过90%
当成功区分出内存中存活对象和死亡对象之后,GC接下来的任务就是执行垃圾回收,释放掉无用对象所占用的空间。目前比较常用的算法有三种
- 标记清除算法
- 复制算法
- 标记压缩算法
当堆中的有效内存空间被耗尽时,就会停止程序STW,然后进行标记-清除
这里所谓的清除并不是真的置空,而是把需要清除的对象地址保存在空闲
的地址列表里。下次有新对象需要加载时,判断垃圾的位置空间是否够,如果够,就存放。
为了解决标记清除算法效率方面的问题,M.L.Minsky于1963年发表了著名的论文,“ 使用双存储区的Li sp语言垃圾收集器CALISP Garbage Collector Algorithm Using SerialSecondary Storage )”。M.L. Minsky在该论文中描述的算法被人们称为复制(Copying)算法,它也被M. L.Minsky本人成功地引入到了Lisp语言的一个实现版本中。
核心思想
将活着的内存空间分为两块,每次使用一块,进行垃圾回收的时候,将存活对象复制到另一块未使用的区域,然后将源区域清空,然后交换两个内存的角色
对于G1这种分拆成为大量region的GC,复制而不是移动,意味着GC需要维护region之间对象引用关系,不管是内存占用或者时间开销也不小。
特别的 如果系统中的可用对象很多,复制算法不会很理想,因为要复制大量的对象
在新生代,对常规应用的垃圾回收,一次通常可以回收708一 99的内存空间。回收性价比很高。所以现在的商业虚拟机都是用这种收集算法回收新生代。
复制算法的高效性是建立在存活对象少、垃圾对象多的前提下的。这种情况在新生代经常发生,但是在老年代,更常见的情况是大部分对象都是存活对象。如果依然使用复制算法,由于存活对象较多,复制的成本也将很高。因此,基于老年代垃圾回收的特性,需要使用其他的算法。
标记一清除算法的确可以应用在老年代中,但是该算法不仅执行效率低下,而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片,所以JVM的设计者需要在此基础之上进行改进。==标记一压缩(Mark一Compact) 算法由此诞生==。
1970年前后,G. L. Steele 、C. J. Chene和D.S. Wise 等研究者发布标记一压缩算法。在许多现代的垃圾收集器中,人们都使用了标记一压缩算法或其改进版本。
标记一压缩算法的最终效果等同于标记一清除算法执行完成后,再进行一次内存碎片整理,因此,也可以把它称为标记一清除一压缩(Mark一 Sweep一Compact)算法。
二者的本质差异在于==标记清除算法是一种非移动式==的回收算法,==标记压.缩是移动式==的。是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策。
可以看到,标记的存活对象将会被整理,按照内存地址依次排列,而未被标记的内存会被清理掉。如此一来,当我们需要给新对象分配内存时,JVM只需要持有一个内存的起始地址即可,这比维护一个空闲列表显然少了许多开销。
如果内存空间以规整和有序的方式分布,即已用和未用的内存都各自一边,彼此之间维系着一个记录下一次分配起始点的标记指针,当为新对象分配内存时,只需要通过修改指针的偏移量将新对象分配在第一个空闲内存位置上,这种分配方式就叫做指针碰撞(Bump the Pointer) 。
| 属性\算法 | 标记清除算法 | 复制算法 | 标记压缩算法 |
| ————— | —————— | ———— | —————— |
| 时间复杂度 | 中 | 快 | 满 |
| 空间复杂度 | 少 | 占用2倍 | 少 |
| 内存碎片 | 有 | 无 | 无 |
| 移动对象 | 否 | 是 | 是 |
没有最好的算法,只有更合适的算法
==前面所有这些算法中,并没有一种算法可以完全替代其他算法,
它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。
分代收集算法,是基于这样一个事实:不同的对象的生命周期是不一样的。
因此,==不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式,以便提高回收效率==。
一般是把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使用不同的回收算法,
以提高垃圾回收的效率。
在Java程序运行的过程中,会产生大量的对象,其中有些对象是与业务信息相关,
目前几乎所有的GC都是采用分代收集(Generational Collecting) 算法执行垃圾回收的。
在HotSpot中,基于分代的概念,GC所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点。
以HotSpot中的CMS回收器为例,CMS是基于标记清除实现的,对于对象的回收效率很高。而对于碎片问题,CMS采用基于标记压缩算法的Serialold回收器作为补偿措施:当内存回收不佳(碎片导致的执行失败时),将采用Serial 0ld执行Full GC(标记整理算法)以达到对老年代内存的整理。
分代的思想被现有的虚拟机广泛使用。几乎所有的垃圾回收器都区分新生代和老年代。
上述现有的算法,在垃圾回收过程中,应用软件将处于一种stop the World的状态。在Stop the World状态下,应用程序所有的线程都会挂起,暂停一切正常的工作,等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收时间过长,应用程序会被挂起很久,将严重影响用户体验或者系统的稳定性。为了解决这个问题,即对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集(Incremental Collecting) 算法的诞生。
如果一次性将所有的垃圾进行处理,需要造成系统长时间的停顿,那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行。每次,垃圾收集线程只收集一小片区域的内存空间,接着切换到应用程序线程。依次反复,直到垃圾收集完成。
总的来说,增量收集算法的基础仍是传统的标记清除和复制算法。增量收集算法通过对线程间冲突的妥善处理,允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。
使用这种方式,由于在垃圾回收过程中,间断性地还执行了应用程序代码,所以能减少系统的停顿时间。但是,因为线程切换和上下文转换的消耗,会使得垃圾回收的总体成本上升,造成系统吞吐量的下降。
一般来说,在相同条件下,堆空间越大,一次GC时所需要的时间就越长,有关GC产生的停顿也越长。为了更好地控制GC产生的停顿时间,将一块 大的内存区域分割成多个小块,根据目标的停顿时间,每次合理地回收若干个小区间,而不是整个堆空间,从而减少一次GC所产生的停顿。
分代算法将按照对象的生命周期长短划分成两个部分,分区算法将整个堆空间划分成连续的不同小区间。
每一个小区间都独立使用,独立回收。这种算法的好处是可以控制一次回收多少个小区间。
这些只是基本的算法思路,实际GC实现过程要复杂的多,目前还在发展中的前沿GC都是复合算法,并且并行和并发兼备。