判断对象存活状态

引用计数算法

可达性分析算法

再谈引用

finalize()方法

回收方法区

垃圾收集算法——追踪式垃圾收集

分代收集理论

标记-清除算法

标记-复制算法

标记-整理算法

HotSpot的算法细节实现

根节点枚举

安全点

安全区域

记忆集(Remembered Set)与卡表

写屏障

并发的可达性分析

经典垃圾收集器

Serial收集器

ParNew收集器

Parallel Scavenge收集器

Serial Old收集器

Parallel Old收集器

CMS收集器

Garbage First收集器

Java堆和方法区这两个区域则有着很显著的不确定性：

一个接口的多个实现类需要的内存可能会不一样，一个方法所执行的不同条件分支所需要的内存也可能不一样，只有处于运行期间，我们才能知道程序究竟会创建哪些对象，创建多少个对象，这部分内存的分配和回收是动态的。垃圾收集器所关注的正是这部分内存该如何管理。

判断对象存活状态

引用计数算法

在对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值就加一；当引用失效时，计数器值就减一；任何时刻计数器为零的对象就是不可能再被使用的。（问题：对象之间相互循环引用）

可达性分析算法

基本思路就是通过一系列称为“GC Roots”的根对象作为起始节点集，从这些节点开始，根据引用关系向下搜索，搜索过程所走过的路径称为“引用链”（Reference Chain），如果某个对象到GC Roots间没有任何引用链相连，或者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能再被使用的。

在Java技术体系里面，固定可作为GC Roots的对象包括（但不限于）以下几种：

在虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象，譬如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、局部变量、临时变量等。
在方法区中类静态属性引用的对象，譬如Java类的引用类型静态变量。
在方法区中常量引用的对象，譬如字符串常量池（String Table）里的引用。
在本地方法栈中JNI（即通常所说的Native方法）引用的对象。
Java虚拟机内部的引用，如基本数据类型对应的Class对象，一些常驻的异常对象（比如 NullPointExcepiton、OutOfMemoryError）等，还有系统类加载器。
所有被同步锁（synchronized关键字）持有的对象。
反映Java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。

再谈引用

Java对引用的概念进行了扩充，将引用分为强引用（Strongly Re-ference）、软引用（Soft Reference）、弱引用（Weak Reference）和虚引用（Phantom Reference）4种，这4种引用强度依次逐渐减弱。

强引用是最传统的“引用”的定义，是指在程序代码之中普遍存在的引用赋值，即类似“Object obj=new Object()”这种引用关系。无论任何情况下，只要强引用关系还存在，垃圾收集器就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，但非必须的对象。只被软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常前，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版之后提供了SoftReference类来实现软引用。

弱引用也是用来描述那些非必须对象，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为止。当垃圾收集器开始工作，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版之后提供了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只是为了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版之后提供了PhantomReference类来实现虚引用。

finalize()方法

即使在可达性分析算法中判定为不可达的对象，也不是“非死不可”的，这时候它们暂时还处于“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。

随后进行一次筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。假如对象没有覆盖finalize()方法，或者finalize()方法已经被虚拟机调用过（只能被调用一次），那么虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”。

如果这个对象被判定为确有必要执行finalize()方法，那么该对象将会被放置在一个名为F-Queue的队列之中，并在稍后由一条由虚拟机自动建立的、低调度优先级的Finalizer线程去执行它们的finalize() 方法。

这里所说的“执行”是指虚拟机会触发这个方法开始运行，但并不承诺一定会等待它运行结束。这样做的原因是，如果某个对象的finalize()方法执行缓慢，或者更极端地发生了死循环，将很可能导致F-Queue队列中的其他对象永久处于等待，甚至导致整个内存回收子系统的崩溃。

finalize()方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会，稍后收集器将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记，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一个对象建立关联即可，譬如把自己（this关键字）赋值给某个类变量或者对象的成员变量，那在第二次标记时它将被移出“即将回收”的集合；如果对象这时候还没有逃脱，那基本上它就真的要被回收了。

它的运行代价高昂，不确定性大，无法保证各个对象的调用顺序，如今已被官方明确声明为不推荐使用的语法。

回收方法区

方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：废弃的常量和不再使用的类型。

判定一个类型是否属于“不再被使用的类”的条件就比较苛刻了。需要同时满足下面三个条件：

该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中不存在该类及其任何派生子类的实例。
加载该类的类加载器已经被回收，这个条件除非是经过精心设计的可替换类加载器的场景，如 OSGi、JSP的重加载等，否则通常是很难达成的。
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。

Java虚拟机被允许对满足上述三个条件的无用类进行回收，这里说的仅仅是“被允许”，而并不是和对象一样，没有引用了就必然会回收。

关于是否要对类型进行回收，HotSpot虚拟机提供了Xnoclassgc参数进行控制，

还可以使用-verbose：class以及-XX：+TraceClass-Loading、-XX： +TraceClassUnLoading查看类加载和卸载信息，其中-verbose：class和-XX：+TraceClassLoading可以在 Product版的虚拟机中使用，-XX：+TraceClassUnLoading参数需要FastDebug版的虚拟机支持。

在大量使用反射、动态代理、CGLib等字节码框架，动态生成JSP以及OSGi这类频繁自定义类加载器的场景中，通常都需要Java虚拟机具备类型卸载的能力，以保证不会对方法区造成过大的内存压力。

垃圾收集算法——追踪式垃圾收集

分代收集理论

1）弱分代假说（Weak Generational Hypothesis）：绝大多数对象都是朝生夕灭的。

2）强分代假说（Strong Generational Hypothesis）：熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。

3）跨代引用假说（Intergenerational Reference Hypothesis）：跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。

存在互相引用关系的两个对象，是应该倾向于同时生存或者同时消亡的。举个例子，如果某个新生代对象存在跨代引用，由于老年代对象难以消亡，该引用会使得新生代对象在收集时同样得以存活，进而在年龄增长之后晋升到老年代中，这时跨代引用也随即被消除了。
只需在新生代上建立一个全局的数据结构（该结构被称为“记忆集”，Remembered Set），这个结构把老年代划分成若干小块，标识出老年代的哪一块内存会存在跨代引用。此后当发生Minor GC时，只有包含了跨代引用的小块内存里的对象才会被加入到GC Roots进行扫描。

部分收集（Partial GC）：指目标不是完整收集整个Java堆的垃圾收集，其中又分为：

新生代收集（Minor GC/Young GC）：指目标只是新生代的垃圾收集。
老年代收集（Major GC/Old GC）：指目标只是老年代的垃圾收集。目前只有CMS收集器会有单独收集老年代的行为。另外请注意“Major GC”这个说法现在有点混淆，在不同资料上常有不同所指，读者需按上下文区分到底是指老年代的收集还是整堆收集。
混合收集（Mixed GC）：指目标是收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。目前只有G1收集器会有这种行为。

整堆收集（Full GC）：收集整个Java堆和方法区的垃圾收集。

标记-清除算法

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，也可以反过来，标记存活的对象，统一回收所有未被标记的对象。

主要缺点有两个：

第一个是执行效率不稳定，如果Java堆中包含大量对象，而且其中大部分是需要被回收的，这时必须进行大量标记和清除的动作，导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低；

第二个是内存空间的碎片化问题，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。

标记-复制算法

Appel式回收的具体做法是把新生代分为一块较大的Eden空间和两块较小的 Survivor空间，每次分配内存只使用Eden和其中一块Survivor。

发生垃圾搜集时，将Eden和Survivor中仍然存活的对象一次性复制到另外一块Survivor空间上，然后直接清理掉Eden和已用过的那块Survivor空间。

HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8∶1，也即每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%（Eden的80%加上一个Survivor的10%），只有一个Survivor空间，即10%的新生代是会被“浪费”的。

Appel式回收还有一个充当罕见情况的“逃生门”的安全设计，当Survivor空间不足以容纳一次Minor GC之后存活的对象时，就需要依赖其他内存区域（实际上大多就是老年代）进行分配担保（Handle Promotion）。

标记-整理算法

标记-复制算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作，效率将会降低。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。

针对老年代对象的存亡特征，另外一种有针对性的“标记-整理”（Mark-Compact）算法，其中的标记过程仍然与“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内存空间一端移动，然后直接清理掉边界以外的内存。

如果移动存活对象，尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域，移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方将会是一种极为负重的操作，而且这种对象移动操作必须全程暂停用户应用程序才能进行（通常标记-清除算法也是需要停顿用户线程来标记、清理可回收对象的，只是停顿时间相对而言要来的短而已。）。

是否移动对象都存在弊端，移动则内存回收时会更复杂，不移动则内存分配时会更复杂。

从垃圾收集的停顿时间来看，不移动对象停顿时间会更短，甚至可以不需要停顿，但是从整个程序的吞吐量来看，移动对象会更划算。

此语境中，吞吐量的实质是赋值器（Mutator，可以理解为使用垃圾收集的用户程序）与收集器的效率总和。即使不移动对象会使得收集器的效率提升一些，但因内存分配和访问相比垃圾收集频率要高得多，这部分的耗时增加，总吞吐量仍然是下降的。

HotSpot虚拟机里面关注吞吐量的Parallel Scavenge收集器是基于标记-整理算法的，而关注延迟的CMS收集器则是基于标记-清除算法的。

还有一种“和稀泥式”解决方案可以不在内存分配和访问上增加太大额外负担，做法是让虚拟机平时多数时间都采用标记-清除算法，暂时容忍内存碎片的存在，直到内存空间的碎片化程度已经大到影响对象分配时，再采用标记-整理算法收集一次，以获得规整的内存空间。

前面提到的基于标记-清除算法的CMS收集器面临空间碎片过多时采用的就是这种处理办法。

HotSpot的算法细节实现

根节点枚举

迄今为止，所有收集器在根节点枚举这一步骤时都是必须暂停用户线程的，因此毫无疑问根节点枚举与之前提及的整理内存碎片一样会面临相似的“Stop The World”的困扰。

根节点枚举始终还是必须在一个能保障一致性的快照中才得以进行——这里“一致性”的意思是整个枚举期间执行子系统看起来就像被冻结在某个时间点上，不会出现分析过程中，根节点集合的对象引用关系还在不断变化的情况，若这点不能满足的话，分析结果准确性也就无法保证。

准确型垃圾收集：是指虚拟机可以知道内存中某个位置的数据具体是什么类型。

在HotSpot 的解决方案里，是使用一组称为OopMap的数据结构来达到这个目的。一旦类加载动作完成的时候， HotSpot就会把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来，在即时编译过程中，也会在特定的位置记录下栈里和寄存器里哪些位置是引用。这样收集器在扫描时就可以直接得知这些信息了，并不需要真正一个不漏地从方法区等GC Roots开始查找。

安全点

只是在“特定的位置”记录了这些信息（OopMap），这些位置被称为安全点（Safepoint）。

有了安全点的设定，也就决定了用户程序执行时并非在代码指令流的任意位置都能够停顿下来开始垃圾收集，而是强制要求必须执行到达安全点后才能够暂停。

安全点的选定既不能太少以至于让收集器等待时间过长，也不能太过频繁以至于过分增大运行时的内存负荷。

安全点位置的选取基本上是以“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样的原因而长时间执行。

“长时间执行”的最明显特征就是指令序列的复用，例如方法调用、循环跳转、异常跳转等都属于指令序列复用，所以只有具有这些功能的指令才会产生安全点。

如何在垃圾收集发生时让所有线程（这里其实不包括执行JNI调用的线程）都跑到最近的安全点，然后停顿下来。

两种方案：抢先式中断（Preemptive Suspension）和主动式中断（Voluntary Suspension）

抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合，在垃圾收集发生时，系统首先把所有用户线程全部中断，如果发现有用户线程中断的地方不在安全点上，就恢复这条线程执行，让它一会再重新中断，直到跑到安全点上。现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程响应GC事件。
主动式中断的思想是当垃圾收集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位，各个线程执行过程时会不停地主动去轮询这个标志，一旦发现中断标志为真时就自己在最近的安全点上主动中断挂起。
- 轮询标志的地方和安全点是重合的，另外还要加上所有创建对象和其他需要在Java堆上分配内存的地方，这是为了检查是否即将要发生垃圾收集，避免没有足够内存分配新对象。
- 由于轮询操作在代码中会频繁出现，这要求它必须足够高效。HotSpot使用内存保护陷阱的方式，把轮询操作精简至只有一条汇编指令的程度。
  - ```
  0x01b6d62d: test %eax,0x160100 ; {poll}
```
  test指令就是HotSpot生成的轮询指令，当需要暂停用户线程时，虚拟机把0x160100的内存页设置为不可读，那线程执行到test指令时就会产生一个自陷异常信号，然后在预先注册的异常处理器中挂起线程实现等待，这样仅通过一条汇编指令便完成安全点轮询和触发线程中断了。

安全区域

安全点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垃圾收集过程的安全点。

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处理器时间，典型的场景便是用户线程处于Sleep状态或者Blocked状态，这时候线程无法响应虚拟机的中断请求，不能再走到安全的地方去中断挂起自己，虚拟机也显然不可能持续等待线程重新被激活分配处理器时间。

对于这种情况，就必须引入安全区域（Safe Region）来解决。

安全区域是指能够确保在某一段代码片段之中，引用关系不会发生变化，因此，在这个区域中任意地方开始垃圾收集都是安全的。

我们也可以把安全区域看作被扩展拉伸了的安全点。当用户线程执行到安全区域里面的代码时，首先会标识自己已经进入了安全区域，那样当这段时间里虚拟机要发起垃圾收集时就不必去管这些已声明自己在安全区域内的线程了。

当线程要离开安全区域时，它要检查虚拟机是否已经完成了根节点枚举（或者垃圾收集过程中其他需要暂停用户线程的阶段），如果完成了，那线程就当作没事发生过，继续执行；否则它就必须一直等待，直到收到可以离开安全区域的信号为止。

记忆集(Remembered Set)与卡表

——事实上并不只是新生代、老年代之间才有跨代引用的问题，所有涉及部分区域收集（Partial GC）行为的垃圾收集器，典型的如G1、ZGC和Shenandoah收集器，都会面临相同的问题。

记忆集是一种用于记录从非收集区域指向收集区域的指针集合的抽象数据结构。

在垃圾收集的场景中，收集器只需要通过记忆集判断出某一块非收集区域是否存在有指向了收集区域的指针就可以了，并不需要了解这些跨代指针的全部细节。

常用的记忆精度：

字长精度：每个记录精确到一个机器字长（就是处理器的寻址位数，如常见的32位或64位，这个精度决定了机器访问物理内存地址的指针长度），该字包含跨代指针。
对象精度：每个记录精确到一个对象，该对象里有字段含有跨代指针。
卡精度：每个记录精确到一块内存区域，该区域内有对象含有跨代指针。

其中，第三种“卡精度”所指的是用一种称为“卡表”（Card Table）的方式去实现记忆集，这也是目前最常用的一种记忆集实现形式，它定义了记忆集的记录精度、与堆内存的映射关系等。

卡表最简单的形式可以只是一个字节数组，而HotSpot虚拟机确实也是这样做的。以下这行代码是HotSpot默认的卡表标记逻辑。

CARD_TABLE [this address >> 9] = 0;

字节数组CARD_TABLE的每一个元素都对应着其标识的内存区域中一块特定大小的内存块，这个内存块被称作“卡页”（Card Page）。

一般来说，卡页大小都是以2的N次幂的字节数，通过上面代码可以看出HotSpot中使用的卡页是2的9次幂，即512字节（地址右移9位，相当于用地址除以512）。

那如果卡表标识内存区域的起始地址是0x0000的话，数组CARD_TABLE的第0、1、2号元素，分别对应了地址范围为0x0000～0x01FF、0x0200～0x03FF、0x0400～0x05FF的卡页内存块。

一个卡页的内存中通常包含不止一个对象，只要卡页内有一个（或更多）对象的字段存在着跨代指针，那就将对应卡表的数组元素的值标识为1，称为这个元素变脏（Dirty），没有则标识为0。在垃圾收集发生时，只要筛选出卡表中变脏的元素，就能轻易得出哪些卡页内存块中包含跨代指针，把它们加入GC Roots中一并扫描。

写屏障

将这里提到的“写屏障”，以及后面在低延迟收集器中会提到的“读屏障”与解决并发乱序执行问题中的“内存屏障” 区分开来，避免混淆。

写屏障可以看作在虚拟机层面对“引用类型字段赋值”这个动作的AOP切面，在引用对象赋值时会产生一个环形（Around）通知，供程序执行额外的动作，也就是说赋值的前后都在写屏障的覆盖范畴内。

在赋值前的部分的写屏障叫作写前屏障（Pre-Write Barrier），在赋值后的则叫作写后屏障（Post-Write Barrier）。

AOP为Aspect Oriented Programming的缩写，意为面向切面编程，通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。

并发的可达性分析

把遍历对象图过程中遇到的对象，按照“是否访问过”这个条件标记成以下三种颜色：

白色：表示对象尚未被垃圾收集器访问过。显然在可达性分析刚刚开始的阶段，所有的对象都是白色的，若在分析结束的阶段，仍然是白色的对象，即代表不可达。
黑色：表示对象已经被垃圾收集器访问过，且这个对象的所有引用都已经扫描过。黑色的对象代表已经扫描过，它是安全存活的，如果有其他对象引用指向了黑色对象，无须重新扫描一遍。黑色对象不可能直接（不经过灰色对象）指向某个白色对象。
灰色：表示对象已经被垃圾收集器访问过，但这个对象上至少存在一个引用还没有被扫描过。

如果用户线程与收集器是并发工作呢？收集器在对象图上标记颜色，同时用户线程在修改引用关系——即修改对象图的结构，这样可能出现两种后果。

一种是把原本消亡的对象错误标记为存活，这不是好事，但其实是可以容忍的，只不过产生了一点逃过本次收集的浮动垃圾而已，下次收集清理掉就好。
另一种是把原本存活的对象错误标记为已消亡，这就是非常致命的后果了，程序肯定会因此发生错误

当且仅当以下两个条件同时满足时，会产生“对象消失”的问题，即原本应该是黑色的对象被误标为白色：

赋值器插入了一条或多条从黑色对象到白色对象的新引用；
赋值器删除了全部从灰色对象到该白色对象的直接或间接引用。

我们要解决并发扫描时的对象消失问题，只需破坏这两个条件的任意一个即可。由此分别产生了两种解决方案：增量更新（Incremental Update）和原始快照（Snapshot At The Beginning， SATB）。

增量更新要破坏的是第一个条件，当黑色对象插入新的指向白色对象的引用关系时，就将这个新插入的引用记录下来，等并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的黑色对象为根，重新扫描一次。这可以简化理解为，黑色对象一旦新插入了指向白色对象的引用之后，它就变回灰色对象了。

原始快照要破坏的是第二个条件，当灰色对象要删除指向白色对象的引用关系时，就将这个要删除的引用记录下来，在并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的灰色对象为根，重新扫描一次。这也可以简化理解为，无论引用关系删除与否，都会按照刚刚开始扫描那一刻的对象图快照来进行搜索。

以上无论是对引用关系记录的插入还是删除，虚拟机的记录操作都是通过写屏障实现的。

在 HotSpot虚拟机中，增量更新和原始快照这两种解决方案都有实际应用，譬如，CMS是基于增量更新来做并发标记的，G1、Shenandoah则是用原始快照来实现。

经典垃圾收集器

Serial收集器

这个收集器是一个单线程工作的收集器，它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有工作线程，直到它收集结束。

对于内存资源受限的环境，它是所有收集器里额外内存消耗（Memory Footprint：为保证垃圾收集能够顺利高效地进行而存储的额外信息）最小的；

对于单核处理器或处理器核心数较少的环境来说，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。

在用户桌面的应用场景以及近年来流行的部分微服务应用中，分配给虚拟机管理的内存一般来说并不会特别大，收集几十兆甚至一两百兆的新生代（仅仅是指新生代使用的内存，桌面应用甚少超过这个容量），垃圾收集的停顿时间完全可以控制在十几、几十毫秒，最多一百多毫秒以内，只要不是频繁发生收集，这点停顿时间对许多用户来说是完全可以接受的。

所以， Serial收集器对于运行在客户端模式下的虚拟机来说是一个很好的选择。

ParNew收集器

ParNew收集器实质上是Serial收集器的多线程并行版本，除了同时使用多条线程进行垃圾收集之外，其余的行为包括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收集器完全一致。

ParNew收集器是激活CMS后（使用-XX：+UseConcMarkSweepGC选项）的默认新生代收集器，也可以使用-XX：+/-UseParNewGC选项来强制指定或者禁用它。

ParNew收集器在单核心处理器的环境中绝对不会有比Serial收集器更好的效果，甚至由于存在线程交互的开销，该收集器在通过超线程（Hyper-Threading）技术实现的伪双核处理器环境中都不能百分之百保证超越Serial收集器。

当然，随着可以被使用的处理器核心数量的增加，ParNew对于垃圾收集时系统资源的高效利用还是很有好处的。

它默认开启的收集线程数与处理器核心数量相同，在处理器核心非常多（譬如32个，现在CPU都是多核加超线程设计，服务器达到或超过32个逻辑核心的情况非常普遍）的环境中，可以使用

-XX：ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。

Parallel Scavenge收集器

Parallel Scavenge收集器（Java1.8默认的收集器,标记-复制）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）。所谓吞吐量就是处理器用于运行用户代码的时间与处理器总消耗时间的比值，即：

停顿时间越短就越适合需要与用户交互或需要保证服务响应质量的程序，良好的响应速度能提升用户体验；

而高吞吐量则可以最高效率地利用处理器资源，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分析任务。

Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分别是

控制最大垃圾收集停顿时间的-XX：MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX：GCTimeRatio参数。

-XX：MaxGCPauseMillis参数允许的值是一个大于0的毫秒数，收集器将尽力保证内存回收花费的时间不超过用户设定值。
- 不过大家不要异想天开地认为如果把这个参数的值设置得更小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快，垃圾收集停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间为代价换取的：系统把新生代调得小一些，收集300MB新生代肯定比收集500MB快，但这也直接导致垃圾收集发生得更频繁，原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒，现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降，但吞吐量也降下来了。
-XX：GCTimeRatio参数的值则应当是一个大于0小于100的整数，也就是垃圾收集时间占总时间的比率，相当于吞吐量的倒数。譬如把此参数设置为19，那允许的最大垃圾收集时间就占总时间的5% （即1/(1+19)），默认值为99，即允许最大1%（即1/(1+99)）的垃圾收集时间。

Parallel Scavenge收集器也经常被称作“吞吐量优先收集器”。

除上述两个参数之外，Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX：+UseAdaptiveSizePolicy值得我们关注。

这是一个开关参数，当这个参数被激活之后，就不需要人工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX：SurvivorRatio）、晋升老年代对象大小（-XX：PretenureSizeThreshold）等细节参数了，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者最大的吞吐量。

这种调节方式称为垃圾收集的自适应的调节策略（GC Ergonomics）。

如果读者对于收集器运作不太了解，手工优化存在困难的话，使用Parallel Scavenge收集器配合自适应调节策略，把内存管理的调优任务交给虚拟机去完成也许是一个很不错的选择。只需要把基本的内存数据设置好（如-Xmx设置最大堆），然后使用-XX：MaxGCPauseMillis参数（更关注最大停顿时间）或XX：GCTimeRatio（更关注吞吐量）参数给虚拟机设立一个优化目标，那具体细节参数的调节工作就由虚拟机完成了。

自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器区别于ParNew收集器的一个重要特性。

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供客户端模式下的HotSpot虚拟机使用。

如果在服务端模式下，它也可能有两种用途：

一种是在JDK 5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用，
另外一种就是作为CMS 收集器发生失败时的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。

Parallel Old收集器

Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，支持多线程并发收集，基于标记-整理算法实现。

在注重吞吐量或者处理器资源较为稀缺的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器这个组合。

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应用集中在互联网网站或者基于浏览器的B/S系统的服务端上，这类应用通常都会较为关注服务的响应速度，希望系统停顿时间尽可能短，以给用户带来良好的交互体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。

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要更复杂一些，整个过程分为四个步骤，包括：

初始标记（CMS initial mark）：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（CMS concurrent mark）：并发标记阶段就是从GC Roots的直接关联对象开始遍历整个对象图的过程，这个过程耗时较长但是不需要停顿用户线程，可以与垃圾收集线程一起并发运行；
重新标记（CMS remark）：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通常会比初始标记阶段稍长一些，但也远比并发标记阶段的时间短；
并发清除（CMS concurrent sweep）：并发清除阶段，清理删除掉标记阶段判断的已经死亡的对象，由于不需要移动存活对象，所以这个阶段也是可以与用户线程同时并发的。

其中初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。

CMS优点；并发收集、低停顿

CMS缺点

CMS收集器对处理器资源非常敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用户线程停顿，但却会因为占用了一部分线程（或者说处理器的计算能力）而导致应用程序变慢，降低总吞吐量。
- CMS默认启动的回收线程数是（处理器核心数量 +3）/4，也就是说，如果处理器核心数在四个或以上，并发回收时垃圾收集线程只占用不超过25%的处理器运算资源，并且会随着处理器核心数量的增加而下降。但是当处理器核心数量不足四个时， CMS对用户程序的影响就可能变得很大。如果应用本来的处理器负载就很高，还要分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然大幅降低。
由于CMS收集器无法处理“浮动垃圾”（Floating Garbage），有可能出现“Con-current Mode Failure”失败进而导致另一次完全“Stop The World”的Full GC的产生。
- 在CMS的并发标记和并发清理阶段，用户线程是还在继续运行的，程序在运行自然就还会伴随有新的垃圾对象不断产生，但这一部分垃圾对象是出现在标记过程结束以后，CMS无法在当次收集中处理掉它们，只好留待下一次垃圾收集时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。
- 同样也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要持续运行，那就还需要预留足够内存空间提供给用户线程使用，因此CMS收集器不能像其他收集器那样等待到老年代几乎完全被填满了再进行收集，必须预留一部分空间供并发收集时的程序运作使用。
- 在JDK 5的默认设置下，CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活，这是一个偏保守的设置，如果在实际应用中老年代增长并不是太快，可以适当调高参数-XX：CMSInitiatingOccu-pancyFraction的值来提高CMS的触发百分比，降低内存回收频率，获取更好的性能。
- 到了JDK 6时，CMS收集器的启动阈值就已经默认提升至92%。但这又会更容易面临另一种风险：要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序分配新对象的需要，就会出现一次“并发失败”（Concurrent Mode Failure），这时候虚拟机将不得不启动后备预案：冻结用户线程的执行，临时启用Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集，但这样停顿时间就很长了。
- 所以参数-XX：CMSInitiatingOccupancyFraction设置得太高将会很容易导致大量的并发失败产生，性能反而降低，用户应在生产环境中根据实际应用情况来权衡设置。
基于“标记-清除”算法实现的收集器，收集结束时会有大量空间碎片产生。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多剩余空间，但就是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象，而不得不提前触发一次Full GC的情况。
- 为了解决这个问题， CMS收集器提供了一个-XX：+UseCMS-CompactAtFullCollection开关参数（默认是开启的，此参数从 JDK 9开始废弃），用于在CMS收集器不得不进行Full GC时开启内存碎片的合并整理过程，由于这个内存整理必须移动存活对象，（在Shenandoah和ZGC出现前）是无法并发的。这样空间碎片问题是解决了，但停顿时间又会变长，
- 因此虚拟机设计者们还提供了另外一个参数-XX：CMSFullGCsBeforeCompaction（此参数从JDK 9开始废弃），这个参数的作用是要求CMS收集器在执行过若干次（数量由参数值决定）不整理空间的Full GC之后，下一次进入Full GC前会先进行碎片整理（默认值为0，表示每次进入Full GC时都进行碎片整理）

Garbage First收集器

Garbage First（简称G1，在延迟可控的情况下获得尽可能高的吞吐量）收集器开创了收集器面向局部收集的设计思路和基于Region的内存布局形式。（JDK 9发布之日，G1宣告取代Parallel Scavenge加Parallel Old组合，成为服务端模式下的默认垃圾收集器）

一款能够建立起“停顿时间模型”（Pause Prediction Model）的收集器，停顿时间模型的意思是能够支持指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在垃圾收集上的时间大概率不超过N毫秒这样的目标，这几乎已经是实时Java（RTSJ）的中软实时垃圾收集器特征了。

它可以面向堆内存任何部分来组成回收集（Collection Set，一般简称CSet）进行回收，衡量标准不再是它属于哪个分代，而是哪块内存中存放的垃圾数量最多，回收收益最大，这就是G1收集器的Mixed GC模式。

G1开创的基于Region的堆内存布局是它能够实现这个目标的关键。

虽然G1也仍是遵循分代收集理论设计的，但其堆内存的布局与其他收集器有非常明显的差异：

G1不再坚持固定大小以及固定数量的分代区域划分，而是把连续的Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），每一个Region都可以根据需要，扮演新生代的Eden空间、Survivor空间，或者老年代空间。

收集器能够对扮演不同角色的 Region采用不同的策略去处理，这样无论是新创建的对象还是已经存活了一段时间、熬过多次收集的旧对象都能获取很好的收集效果。

Region中还有一类特殊的Humongous区域，专门用来存储大对象。

G1认为只要大小超过了一个 Region容量一半的对象即可判定为大对象。

每个Region的大小可以通过参数-XX：G1HeapRegionSize设定，取值范围为1MB～32MB，且应为2的N次幂。

而对于那些超过了整个Region容量的超级大对象，将会被存放在N个连续的Humongous Region之中，G1的大多数行为都把Humongous Region作为老年代的一部分来进行看待。

所有Region都是一系列区域（不需要连续）的动态集合。

G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它将Region作为单次回收的最小单元，即每次收集到的内存空间都是Region大小的整数倍，这样可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。

更具体的处理思路是让G1收集器去跟踪各个Region里面的垃圾堆积的“价值”大小，价值即回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值，然后在后台维护一个优先级列表，每次根据用户设定允许的收集停顿时间（使用参数-XX：MaxGCPauseMillis指定，默认值是200毫秒），优先处理回收价值收益最大的那些Region，这也就是“Garbage First”名字的由来。

这种使用Region划分内存空间，以及具有优先级的区域回收方式，保证了G1收集器在有限的时间内获取尽可能高的收集效率。

G1收集器至少有（不限于）以下这些关键的细节问题需要妥善解决：

将Java堆分成多个独立Region后，Region里面存在的跨Region引用对象如何解决？

使用记忆集避免全堆作为GC Roots扫描，但在G1收集器上记忆集的应用其实要复杂很多，它的每个Region都维护有自己的记忆集，这些记忆集会记录下别的Region 指向自己的指针，并标记这些指针分别在哪些卡页的范围之内。
G1的记忆集在存储结构的本质上是一种哈希表，Key是别的Region的起始地址，Value是一个集合，里面存储的元素是卡表的索引号。这种“双向”的卡表结构（卡表是“我指向谁”，这种结构还记录了“谁指向我”）比原来的卡表实现起来更复杂。
同时由于Region数量比传统收集器的分代数量明显要多得多，因此G1收集器要比其他的传统垃圾收集器有着更高的内存占用负担。根据经验，G1至少要耗费大约相当于Java堆容量10%至20%的额外内存来维持收集器工作。

在并发标记阶段如何保证收集线程与用户线程互不干扰地运行？

CMS收集器采用增量更新算法实现，而G1 收集器则是通过原始快照（SATB）算法来实现的。
此外，垃圾收集对用户线程的影响还体现在回收过程中新创建对象的内存分配上，程序要继续运行就肯定会持续有新对象被创建，G1为每一个Region设计了两个名为TAMS（Top at Mark Start）的指针，把Region中的一部分空间划分出来用于并发回收过程中的新对象分配，并发回收时新分配的对象地址都必须要在这两个指针位置以上。
G1收集器默认在这个地址以上的对象是被隐式标记过的，即默认它们是存活的，不纳入回收范围。
与CMS中的“Concurrent Mode Failure”失败会导致Full GC类似，如果内存回收的速度赶不上内存分配的速度， G1收集器也要被迫冻结用户线程执行，导致Full GC而产生长时间“Stop The World”。

怎样建立起可靠的停顿预测模型？用户通过-XX：MaxGCPauseMillis参数指定的停顿时间只意味着垃圾收集发生之前的期望值，但G1收集器要怎么做才能满足用户的期望呢？

G1收集器的停顿预测模型是以衰减均值（Decaying Average）为理论基础来实现的，在垃圾收集过程中，G1收集器会记录每个Region的回收耗时、每个Region记忆集里的脏卡数量等各个可测量的步骤花费的成本，并分析得出平均值、标准偏差、置信度等统计信息。
这里强调的“衰减平均值”是指它会比普通的平均值更容易受到新数据的影响，平均值代表整体平均状态，但衰减平均值更准确地代表“最近的”平均状态。换句话说，Region的统计状态越新越能决定其回收的价值。
然后通过这些信息预测现在开始回收的话，由哪些Region组成回收集才可以在不超过期望停顿时间的约束下获得最高的收益。

如果我们不去计算用户线程运行过程中的动作（如使用写屏障维护记忆集的操作），G1收集器的运作过程大致可划分为以下四个步骤：

初始标记（Initial Marking）：仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，并且修改TAMS 指针的值，让下一阶段用户线程并发运行时，能正确地在可用的Region中分配新对象。这个阶段需要停顿线程，但耗时很短，而且是借用进行Minor GC的时候同步完成的，所以G1收集器在这个阶段实际并没有额外的停顿。
并发标记（Concurrent Marking）：从GC Root开始对堆中对象进行可达性分析，递归扫描整个堆里的对象图，找出要回收的对象，这阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。当对象图扫描完成以后，还要重新处理SATB记录下的在并发时有引用变动的对象。
最终标记（Final Marking）：对用户线程做另一个短暂的暂停，用于处理并发阶段结束后仍遗留下来的最后那少量的SATB记录。
筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）：负责更新Region的统计数据，对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的停顿时间来制定回收计划，可以自由选择任意多个Region 构成回收集，然后把决定回收的那一部分Region的存活对象复制到空的Region中，再清理掉整个旧 Region的全部空间。这里的操作涉及存活对象的移动，是必须暂停用户线程，由多条收集器线程并行完成的。

从G1开始，最先进的垃圾收集器的设计导向都不约而同地变为追求能够应付应用的内存分配速率（Allocation Rate），而不追求一次把整个Java堆全部清理干净。这样，应用在分配，同时收集器在收集，只要收集的速度能跟得上对象分配的速度，那一切就能运作得很完美。

G1从整体来看是基于“标记-整理”算法实现的收集器，但从局部（两个Region 之间）上看又是基于“标记-复制”算法实现，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，垃圾收集完成之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，在程序为大对象分配内存时不容易因无法找到连续内存空间而提前触发下一次收集。

在执行负载的角度上，同样由于两个收集器各自的细节实现特点导致了用户程序运行时的负载会有不同，譬如它们都使用到写屏障，CMS用写后屏障来更新维护卡表；而G1除了使用写后屏障来进行同样的（由于G1的卡表结构复杂，其实是更烦琐的）卡表维护操作外，为了实现原始快照搜索（SATB）算法，还需要使用写前屏障来跟踪并发时的指针变化情况。

相比起增量更新算法，原始快照搜索能够减少并发标记和重新标记阶段的消耗，避免CMS那样在最终标记阶段停顿时间过长的缺点，但是在用户程序运行过程中确实会产生由跟踪引用变化带来的额外负担。

由于G1对写屏障的复杂操作要比CMS消耗更多的运算资源，所以CMS的写屏障实现是直接的同步操作，而G1就不得不将其实现为类似于消息队列的结构，把写前屏障和写后屏障中要做的事情都放到队列里，然后再异步处理。

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可达性分析算法

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回收方法区

垃圾收集算法——追踪式垃圾收集

分代收集理论

标记-清除算法

标记-复制算法

标记-整理算法

HotSpot的算法细节实现

根节点枚举

安全点

安全区域

记忆集(Remembered Set)与卡表

写屏障

并发的可达性分析

经典垃圾收集器

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Parallel Old收集器

CMS收集器

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