JVM（八）: 垃圾回收

概念
- 什么是垃圾
- 为什么需要GC
- 早期垃圾回收
- Java垃圾回收机制
垃圾回收相关算法
- 标记阶段
- - 引用计数算法
  - 可达性分析算法
  - - 实现原理
    - GC Roots
    - 对象的finalization机制
- 清除阶段
- - 标记-清除算法
  - 复制算法
  - 标记-压缩算法
  - 三种算法对比
  - 分代收集算法
  - 增量收集算法
  - 分区算法
System.gc的理解
内存溢出与内存泄漏
- 内存溢出（OOM）
- 内存泄漏（Memory Leak）
Stop The World
GC中的并行与并发
安全点与安全区域
- 安全点（Safepoint）
- 安全区域（Safe Region）

概念

什么是垃圾

垃圾收集是Java的招牌能力，极大地提高了开发效率。如今，垃圾收集几乎成为现代语言的标配，即使经过如此长时间的发展，Java的垃圾收集机制仍然在不断的演进中，不同大小的设备、特征的应用场景，对垃圾收集提出了新的挑战。

程序运行中没有任何指针指向的对象，这个对象就是需要被回收的垃圾。

如果不及时对内存中的垃圾进行清理，那么这些垃圾对象所占的内存空间会一直保留到应用程序结束，被保留的空间无法被其他对象使用，甚至可能导致内存溢出。

为什么需要GC

对于高级语言来说，一个基本认知是如果不进行垃圾回收，内存迟早都会被消耗完，因为不断的分配内存空间而不进行回收，就好像不停的生产生活垃圾而从来不打扫一样。

除了释放没用的对象，垃圾回收也可以清楚内存里的记录碎片。碎片整理将所占用的堆内存移动到堆的一端，以便JVM将整理出的内存分配给新的对象。

随着应用程序所应付的业务越来越庞大、复杂。用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序的正常进行。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化。

早期垃圾回收

在早期地C/C++时代，垃圾回收基本上是手工进行的。开发人员使用new关键字进行内存申请，使用delete关键字进行内存释放。

这种方式可以灵活控制内存释放的时间，但是会给开发人员带来频繁申请和释放内存的管理负担。倘若有一处内存区间由于程序员编码的问题忘记被回收，那么就会产生内存泄露。垃圾对象永远无法被清除，随着系统运行时间的不断增长，垃圾对象所耗内存可能持续上升，知道出现内存溢出并造成应用程序崩溃。

现在，除了Java以外，C#、Python、Ruby等语言都是用了自动垃圾回收的思想，也是未来发展趋势。可以说，这种自动化的内存分配和垃圾回收的方式已经成为现代开发语言必备的标准。

Java垃圾回收机制

自动内存管理，无需开发人员手动参与内存的分配与回收，这样降低内存泄漏和内存溢出的风险。
自动内存管理机制，将程序员从繁重的内存管理中释放出来，可以更专注于业务开发。
垃圾回收器可以对年轻代回收，也可以对老年代回收，甚至是全堆和方法区的回收。其中，Java堆是垃圾收集器的工作重点。
频繁收集Young区，较少收集Old区，基本不动Prem区（元空间）
只有堆和方法区存在GC和OOM。虚拟机栈和本地方法栈不存在GC，但是存在StackOverflowError。程序计数器即不存在GC也不存在OOM。

垃圾回收相关算法

标记阶段

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。只有被标记为已经死亡的对象，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

引用技术算法（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+1；当引用失效时，引用计数器就-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。

优点

实现简单，垃圾对象便于辨识；半丁效率高，回收没有延迟性。

缺点

1.它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**。
2.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**。
3.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。

可达性分析算法

或称为根搜索算法、追踪性拉萨收集。在Java、C#中使用该算法。
相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效的解决在引用技术算法中循环引用的问题，防止内存泄露的发生。

实现原理

可达性分析算法是以根对象集合（GC Roots，一组必须活跃的引用）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后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain）。
如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象已经死亡，可以标记为垃圾对象。
在可达性分析算法中，只有能够被根对象集合直接或间接连接的对象才是存活对象。

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“stop the world”的一个重要的原因。即时是号称（几乎）不会发送停顿的CMS收集器中，枚举根节点时也是必须要停顿的。

GC Roots

在Java语言中，GC Roots包括以下几类元素：

虚拟机栈中应用的对象，比如：各个线程被调用的方法中使用的参数、局部变量等。
本地方法栈内JNI引用的对象。
方法区中类静态属性引用的对象，比如：java类中引用类型的静态变量。
方法区中常量引用的对象，比如：字符串常量池（String Table）里的引用
所有被同步锁Synchronized持有的对象。
Java虚拟机内部的引用，基本数据类型对应的Class对象，一些常驻的异常对象（如：NullPointerException、OutOfMemoryError），系统类加载器。
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。
除了这些固定的GC Roots集合以外，根据用户所选用的垃圾收集器已经当前回收的内存区域不同，还可以有其它对象“临时性”的加入，共同构成完整GC Roots集合。比如：分代收集和局部回收（Partial GC）

对象的finalization机制

Java语言提供了对象终止（finalization）机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑。当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象，即：垃圾回收此对象之前，总会先调用这个对象的finalize()方法。

finalize()方法允许在子类中被重写，==用于在对象被回收时进行资源释放。==通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作，比如关闭文件、套接字和数据库链接等。

永远不要主动调用某个对象的finalize()方法，应该交给垃圾回收机制调用。理由包括下面三点：
1.在 finalize()时可能会导致对象复活。
2.finalize()方法的执行时间是没有保障的，它完全由GC线程决定，极端情况下，若不发生GC，则finalize()方法将没有执行机会。
3.一个糟糕的finalize()会严重影响GC的性能。

由于finalize()方法的存在，==虚拟机中的对象一般处于三种可能的状态。==如果从所有的根节点都无法访问到某个对象，说明对象已经不再使用了。一般来说，此对象需要被回收。但事实上，也并非是“非死不可”的，这时候他们暂时处于“缓刑”阶段。==一个无法触及的对象有可能在某一个条件下“复活”自己，==如果这样，那么对它的回收就是不合理的，为此，定义虚拟机中的对象可能的三种状态。如下：

1.可触及的：从根节点开始，可以到达这个对象。
2.可复活的：对象的所有引用都被释放，但是对象有可能在finalize()中复活。
3.不可触及的：对象的finalize()被调用，并且没有复活，那么就会进入不可触及状态。不可触及的对象不可能被复活，因为finalize()只会被调用一次。

以上3种状态中，是由于finalize()方法的存在，进行的区分。只有在对象不可触及时才可以被回收。

判断一个对象objA是否可回收，至少要经历两次标记过程：

1.如果对象objA到GC Roots没有引用链，则进行第一次标记。
2.进行筛选，判断此对象是否有必要执行finalize()方法：2.1.如果对象objA没有重写finalize()方法，或者finalize()方法已经被虚拟机调用过，则虚拟机视为“没有必要执行”，objA被判定为不可触及的。2.2.如果对象objA重写了finalize()方法，并且还未执行过，那么objA会被插入到F-Queue队列中，由一个虚拟机自动创建的、低优先级的Finalizer线程触发其finalize()方法执行。2.3.finalize()方法是对象逃脱死亡的最后机会，稍后GC会对F-queue队列中的对象进行第二次标记。如果objA在finalize()方法中与引用链上的任何一个对象建立了联系，那么在第二次标记时，objA会被移出“即将回收”集合。之后，对象会再次出现没有引用存在的情况。在这个情况下，finalize()不会被再次执行，对象会直接变成不可触及的状态，也就是说，一个对象的finalize()只会被调用一次。

清除阶段

当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后，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内存空间，以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存。

目前在JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是标记-清除算法（Mark-Sweep）、复制算法（Copying）、标记-压缩算法（Mark-Compact）。

标记-清除算法

背景：标记-清除算法（Mark-Sweep）是一种非常基础和常见的垃圾收集算法，该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并应用于Lisp语言。

执行过程：当堆中的有效内存空间（available memory）被耗尽的时候，就会停止整个程序，然后进行两项工作，第一项是标记，第二项是清除。

标记：Collector从引用根节点开始遍历，标记所有被引用的对象。一般是在对象的Header中记录为可达对象。
清除： Collector对堆内存从头到尾进行线性遍历，如果发现某个对象在其Header中没有标记为可达对象，则将其回收。

缺点

1.效率不算高。
2.在进行GC的时候，需要停止整个应用程序，导致用户体验差。
3.这种方式清理出来的空闲内存是不连续的，产生内存碎片，需要维护一个空闲列表

注意：何为清除？
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足够，如果够就存放覆盖。

复制算法

背景：为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷。

核心思想：将活着的内存空间分为两块，每次只使用其中一块，在垃圾回收时将正在使用的内存中的存活对象复制到未被使用的内存块中，之后清除正在使用的内存块中的所有对象，交换两个内存的角色，最后完成垃圾回收。

优点

1.没有标记和清除过程，实现简单，运行高效。
2.复制过去以后保证空间的连续性，不会出现“碎片”问题。

缺点

1.此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍的内存空间。
2.对于G1这种分拆称为大量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。

注意：如果系统中的存活对象太多，复制算法需要复制的存活对象数量较大，效率就会降低。

应用场景

在新生代，对常规应用的垃圾回收，一次通常可以回收70%~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。

标记-压缩算法

背景
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送，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，有序存活对象较多，复制的成本也将很高，因此，基于老年代的垃圾回收特性，需要使用其它的算法。
标记-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-压缩（Mark-Compact）算法由此诞生。

执行过程

1.第一阶段和标记-清除算法一样，从根节点开始标记所有被引用对象。
2.第二阶段将所有的存活对象压缩到内存的一端，按顺序排放。
3.之后，清理边界外所有的空间。

标记-压缩算法的最终效果等同于标记-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-清除-压缩（Mark-Sweep-Compact）算法

二者的本质差别在于==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初始地址即可，这笔维护一个空闲列表显然少了许多开销。

优点

1.消除了标记-清除算法当中，内存区域分散的缺点，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。
2.消除了复制算法当中，内存减半的高额代价。

缺点

1.从效率上来说，标记-整理算法要低于复制算法。
2.移动对象的同时，如果对象被其他对象引用，则还需要调整引用的地址。
3.移动过程中，需要全程暂停用户应用程序，即  STW

三种算法对比

效率上来说，复制算法是最快的，但是却浪费了太多的内存。
而为了尽量兼顾上面提到的三个指标，标记-整理算法相对来说更平滑一些，但是效率上不尽如人意，它比复制算法多了一个标记的阶段，比标记-清除多了一个内存整理的阶段。

分代收集算法

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，他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，是基于这样一个实时：不同的对象生命周期是不一样的。因此，==不同生命周期的对面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，比如http请求中的Session对象、线程、Socket连接这类对象跟业务直接挂钩，因此生命周期比较长。但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期会比较短，比如：String对象，由于其不变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收。

目前几乎所有的GC都是采用分代收集（Generational Collection）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：

年轻代（Young Gen）
特点：区域相对老年代较小，对象生命周期短、存活率低，回收频繁。
这种情况复制算法的回收整理，速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关，因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题，通过HotSpot中的两个survivor的设计得到缓解。
老年代（Tenured Gen）
特点：区域较大，对象生命周期长、存活率高，回收不及年轻代频繁。
这种情况存在大量存活率高的对象，复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者标记-清除与标记-整理的混合实现。
Mark阶段的开销与存活对象的数量成正比。
Sweep阶段的开销与所管理区域的大小成正相关。
Compact阶段的开销与存活对象的数据成正比。

以HotSpot中的CMS回收器为例，CMS是基于Mark-Sweep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Mark-Compact算法的Serial Old回收器作为补偿措施：当内存回收不佳（碎片导致的Concurrent Mode Failure时），将采用Serial Old执行Full GC以达到对老年代的内存的整理。

分代的思想被现有的虚拟机广泛使用。几乎所有的垃圾收集器都区分新生代和老年代。

增量收集算法

上述现在的算法，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 Collection）算法的诞生。

基本思想
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、清理和复制工作。

缺点

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。

分区算法

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region。
每个小区间独立使用，独立回收。这种算法好处是可以控制一次回收多少个小区间。

注意：这些都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。

System.gc的理解

在默认情况下，通过System.gc()或者Runtime.getRuntime().gc()的调用，会显式触发Full GC，同时对老年代和新生代进行回收，尝试释放被丢弃对象占用的内存。

然而System.gc()调用附带一个免责声明，无法保证对垃圾收集器的调用。

JVM实现者可以通过System.gc()调用来决定JVM的GC行为。而一般情况下，垃圾回收应该是自动进行的，无须手动触发，否则就太过于麻烦了。在一些特殊情况下，如我们正在编写一个性能基准，我们在运行之间调用System.gc()。

内存溢出与内存泄漏

内存溢出（OOM）

内存溢出相对于内存泄漏来说，尽管更容易被理解，但是同样的，内存溢出也是引发程序崩溃的罪魁祸首之一。

由于GC一直在发展，所有一般情况下，除非应用程序占用的内存增长速度非常快，造成垃圾回收已经跟不上内存消耗的速度，否则不太容易出现OOM的情况。

大多数情况下，GC会进行各种年龄段的垃圾回收，是在不行了就放大招，来一次独占式的Full GC操作，这时候会回收大量的内存，供应用程序继续使用。

javadoc中对OutOfMemoryError的解释是，==没有空闲内存，并且垃圾收集器也无法提供更多的内存。
没有空闲内存的情况：说明Java虚拟机的堆内存不够，原因有二：

Java虚拟机的堆内存设置不够：比如，可能存在内存泄漏问题，也很有可能就是堆的大小不合理，要处理的数据量比较大，但是没有显式指定JVM堆大小或者指定数值偏小。我们可以通过参数-Xms、-Xmx来调整。
代码中创建了大量大对象，并且长时间不能被垃圾收集器收集（存在被引用）：对于老版本的Oracle JDK，因为永久代的大小是有限的，并且JVM对永久代垃圾回收（如常量池回收、卸载不再需要的类型）非常不积极，所以当我们不断添加新类型的时候，永久代出现OutOfMemoryError也非常多见，尤其是在运行时存在大量动态类型生成的场合；类似intern字符串缓存占用太多空间，也会导致OOM问题。对应的异常信息，会标记出来和永久代相关“java.lang.OutOfMemoryError：PermGen space”。

随着元数据区的引入，方法区内存已经不再那么窘迫，所以相应的OOM有所改观，出现OOM，异常信息则变成了“java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace”。直接内存不足，也会导致OOM。

在抛出OOM之前，通常垃圾收集器会被触发，尽其所能去清理出空间。如：在引用机制分析中，涉及到JVM会去尝试回收软引用指向的对象等。在java.nio.BIts.reserveMemory()方法中，System.gc()会被调用，已清理空间。

当然也不是在任何情况下垃圾收集器都会被触发的，比如，我们去分配一个超大对象，类似一个超大数组超过堆的最大值，JVM可以判断出垃圾收集并不能解决这个问题，所以直接抛出OOM。

内存泄漏（Memory Leak）

也称作“存储渗漏”。严格来说，只有对象不会再被程序用到了，但是GC又不能回收他们的情况，才叫内存泄漏。

但实际情况很多时候一些不太好的实践（或疏忽）会导致对象的生命周期变得很长甚至导致OOM，也可以叫做宽泛意义上的“内存泄漏”。

尽管内存泄漏并不会立刻引起程序崩溃，但是一旦发生内存泄漏，程序中的可用内存就会被逐步蚕食，直至耗尽所有内存，最终出现OOM异常，导致程序崩溃。

注意：这里的存储空间并不是指物理内存，而是指虚拟内存大小，这个虚拟内存大小取决于磁盘交换区设定的大小。

举例

1.单例模式：单例的生命周期和应用程序是一样长的，所以单例程序中，如果持有对外部对象的应用的话，那么这个外部对象是不能被回收的，则会导致内存泄漏的产生。
2.一些提供close的资源未关闭导致内存泄漏：数据库连接，网络连接和IO连接必须手动close，否则是不能被回收的。

Stop The World

简称STW，指的是GC事件发生过程中，会产生应用程序的停顿。停顿产生时整个应用程序线程都会被暂停，没有任何响应，有点像卡死的感觉，这个停顿称为STW。

可达性分析算法中枚举根节点（GC Roots）会导致所有Java执行线程停顿。

分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行。
一致性指整个分析期间整个执行系统看起来像被冻结在某个时间点上。
如果出现分析过程中对象引用府岸西还在不断变化，则分析结果的准确性无法保证。

被STW中断的引用程序线程会在完成GC之后恢复，频繁中断会让用户感觉像是网速不快造成电影卡带一样，所以我们需要减少STW的发生。

STW事件和采用哪种GC无关，所有的GC都有这个事件。哪怕G1也不能完全避免STW的情况发生，只能说垃圾回收器越来越优秀，回收效率越来越高，尽可能地缩短了暂停时间。

STW是JVM在后台自动发起和自动完成的。在用户不可见的情况下，把用户正常的工作线程全部暂停掉。

开发中不要用System.gc()，会导致STW的发生。

GC中的并行与并发

首先了解CPU中的并发与并行概念

而在垃圾收集器的上下文语境中，它们可以解释如下：
并行（Parallel）：指多条垃圾收集器线程并行工作，但此时用户线程仍处于等待状态。如：ParNew、Parallel Scavenge、Parallel Old；
串行（Serial）：相较于并行大概念，单线程执行。如果内存不够，则程序暂停，启动JVM垃圾回收器进行垃圾回收。回收完，再启动程序的线程。

并发（Concurrent）：指用户线程与垃圾收集线程同时执行（但不一定是并行的，可能会交替执行），垃圾回收线程在执行时不会停顿用户程序的运行。用户程序在继续运行，而垃圾收集程序线程运行于另一个CPU上，如：CMS、G1。

安全点与安全区域

安全点（Safepoint）

程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始GC，只有在特定的位置才能停顿下来开始GC，这些位置称为安全点（Safepoint）。

Safe Point的选择很重要，如果太少可能导致GC等待的时间太长，如果太频繁可能导致运行时的性能问题。大部分指令的执行时间都非常短暂，通常会根据是否具有让程序长时间执行的特征为标准。比如：选择一些执行时间较长的指令作为 Safe Point，如方法调用、循环跳转和异常跳转等。

在GC发生时，如何检查所有线程都跑到最近的安全点停顿下来呢？
主动式中断：设置一个中断标志，各个线程运行到Safe Point的时候主动轮询这个标志，如果中断标志为真，则将自己进行中断挂起。
抢先式中断（目前没有虚拟机采用）：首先中断所有线程。如果还有线程不在安全点，就恢复线程，让线程跑到安全点。

安全区域（Safe Region）

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。但是线程不执行的时候呢？例如**线程处于Sleep状态或Blocked状态，这时候线程无法响应JVM的中断请求，执行到安全点去中断挂起，JVM也不太可能等待线程被唤醒。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中，对象的引用关系不会发生变化，在这个区域中的任何位置开始GC都是安全的。我们也可以把Safe Region看作是被扩展了的Safepoint。

实际执行时

1.当线程运行到**Safe Region**的代码时，首先标识已经进入了**Safe Region**，如果这段时间内发生GC，JVM会忽略标识为Safe Region状态的线程；
2.当线程即将离开**Safe Region**时，会检查JVM是否已经完成GC，如果完成了，则继续运行，否则线程必须等待直到收到可以安全离开Safe Region的信号为止；

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