文章目录

  • 如何判断对象可以被回收
    • 引用计数器
    • 可达性分析算法(知道就可以)
    • finalize()方法
  • 垃圾收集算法
    • 标记-清除算法
    • 复制算法
    • 标记-整理算法
    • 分代收集算法
  • 垃圾收集器
    • Serial
    • Serial Old
    • ParNew
    • Parallel Scavenge
    • Parallel Old
    • CMS
    • G1
      • G1运行
        • G1——运行示意图
        • 运行过程：
          • 1、 初始化标记
          • 2、并发标记阶段
          • 3、重新标记阶段（SWT）
          • 4、拷贝/清理阶段（SWT）
          • 5、清理后的结果
      • G1垃圾收集分类
        • YoungGC
        • MixedGC
        • full gc
  • 注

如何判断对象可以被回收

引用计数器

在对象头处维护一个counter，每增加一次对该对象的引用计数器自加，如果对该对象的引用失联，则计数器自减。当counter为0时，表明该对象已经被废弃，不处于存活状态。这种方式一方面无法区分软、虛、弱、强引用类别。另一方面，会造成死锁，假设两个对象相互引用始终无法释放counter，永远不能GC。

可达性分析算法(知道就可以)

通过一系列为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，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明该对象是不可用的。
如果对象在进行可行性分析后发现没有与GC Roots相连的引用链，也不会理解死亡。它会暂时被标记上并且进行一次筛选，筛选的条件是是否与必要执行finalize()方法。
如果被判定有必要执行finaliza()方法，就会进入F-Queue队列中，并有一个虚拟机自动建立的、低优先级的线程去执行它。
稍后GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模标记。如果这时还是没有新的关联出现，那基本上就真的被回收了。
示意图：

finalize()方法

大致描述一下finalize流程：当对象变成(GC Roots)不可达时，GC会判断该对象是否覆盖了finalize方法，若未覆盖，则直接将其回收。否则，若对象未执行过finalize方法，将其放入F-Queue队列，由一低优先级线程执行该队列中对象的finalize方法。执行finalize方法完毕后，GC会再次判断该对象是否可达，若不可达，则进行回收，否则，对象“复活”。

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。

缺点：

  • 空间问题：存在内存碎片，无法存放较大内存对象。例如：有一个对象需要6个格子来存放。那么如上图所示整理完的内存空间依旧无法存放该对象。
  • 效率问题：清除可回收内存时，需要去遍历整个内存空间才能做出清除。（第一次：标记存活对象；第二次：清除没有标记的对象）

标记-清除算法——示意图：

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。
年轻代中的From区和To区比较适用这种算法。

缺点：

  • 持续复制长生存期的对象则导致效率降低
  • 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

复制算法——示意图：

标记-整理算法

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
标记-整理算法——示意图：

分代收集算法

当前虚拟机的垃圾收集都采用分代收集算法，这种算法没有什么新的思想，只是根据对象存活周期的不同将内存分为几块。一般讲java堆分为新生代和老年代，这样我们就可以根据各个年代的特点选择合适的垃圾收集器。
比如:
在新生代中，每次收集都会有大量对象被消除，所以可以选择复制算法，只需要付出少量对象的复制成本就可以完成每次垃圾收集。
而老年代的对象存活几率是比较高的，而且没有额外的空间对它进行分配担保，所以我们必须选择“标记一清除”或“标记一整理”算法进行垃圾收集。

垃圾收集器

如果说收集算法是内存回收的方法论，那么垃级收集器就是内存回收的具体实现。
虽然我们对各个收集器进行比较，但并非为了挑选出一个最好的收集器．因为直到现在为止还没有最好的垃圾收集器出现，更加没有万能的垃圾收集器，我们能做的就是根据具体应用场景选择适合自己的垃级收集器。
试想一下：如果有一种四海之内、任问场景下都适用的完美收集器存在，那么我们的hotspot 虚拟机就不会实现那么多不同的垃圾收集器了。

Serial

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-整理；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

Serial——运行示意图：

Serial Old

主要用于年老代

ParNew

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-整理。

参数控制：

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

ParNew ——运行示意图：

Parallel Scavenge

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-整理

参数控制：

  • -XX:+UseParallelGC 使用Parallel收集器+ 老年代串行

Parallel Scavenge——运行示意图：

Parallel Old

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后才有提供。

参数控制：

  • -XX:+UseParallelOldGC 使用Parallel收集器+ 老年代并行

CMS

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应用都集中在互联网站或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。
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要更复杂一些，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 Roots Tracing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中，收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发地执行。属于老年代收集器

优点

  • 并发收集、低停顿

缺点

  • 产生大量空间碎片、并发阶段会降低吞吐量

参数控制：

    • -XX:+UseConcMarkSweepGC 使用CMS收集器
    • -XX:+ UseCMSCompactAtFullCollection Full GC后，进行一次碎片整理；整理过程是独占的，会引起停顿时间变长
    • -XX:+CMSFullGCsBeforeCompaction 设置进行几次Full GC后，进行一次碎片整理
    • -XX:ParallelCMSThreads 设定CMS的线程数量（一般情况约等于可用CPU数量）

CMS——运行示意图：

G1

https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/5614961.html
G1是目前技术发展的最前沿成果之一，HotSpot开发团队赋予它的使命是未来可以替换掉JDK1.5中发布的CMS收集器。与CMS收集器相比G1收集器有以下特点：

  1. 空间整合，G1收集器采用标记整理算法，不会产生内存空间碎片。分配大对象时不会因为无法找到连续空间而提前触发下一次GC。

  2. 可预测停顿，这是G1的另一大优势，降低停顿时间是G1和CMS的共同关注点，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N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。

上面提到的垃圾收集器，收集的范围都是整个新生代或者老年代，而G1不再是这样。使用G1收集器时，Java堆的内存布局与其他收集器有很大差别，它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），虽然还保留有新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔阂了，它们都是一部分（可以不连续）Region的集合。

G1的新生代收集跟ParNew类似，当新生代占用达到一定比例的时候，开始出发收集。和CMS类似，G1收集器收集老年代对象会有短暂停顿。
G1——示意图：

收集步骤：

  1. 初始标记(Initial-Mark)，首先这个阶段是停顿的(Stop the World Event)，并且会触发一次普通Mintor GC。对应GC log:GC pause (young) (inital-mark)
  2. 根region扫描(Root Region Scanning)，程序运行过程中会回收survivor区(存活到老年代)，这一过程必须在young GC之前完成。
  3. 并发标记阶段(Concurrent Marking)，在整个堆中进行并发标记(和应用程序并发执行)，此过程可能被young GC中断。在并发标记阶段，若发现区域对象中的所有对象都是垃圾，那个这个区域会被立即回收(图中打X)。同时，并发标记过程中，会计算每个区域的对象活性(区域中存活对象的比例)。


4. 再标记(Remark)，会有短暂停顿(STW)。再标记阶段是用来收集 并发标记阶段 产生新的垃圾(并发阶段和应用程序一同运行)；G1中采用了比CMS更快的初始快照算法:snapshot-at-the-beginning (SATB)。
5. 清理阶段(Copy/Clean up)，多线程清除失活对象，会有STW。G1将回收区域的存活对象拷贝到新区域，清除Remember Sets，并发清空回收区域并把它返回到空闲区域链表中。

6、复制/清除过程后。回收区域的活性对象已经被集中回收到深蓝色和深绿色区域。

G1运行

G1——运行示意图

运行过程：

1、 初始化标记

该阶段附在YGC上，标记那些可能有引用对象的O区

2、并发标记阶段

Note1. 活跃度会在该阶段并发计算；
Note2. 该阶段没有清理。

3、重新标记阶段（SWT）

如果发现某个region上所有的对象都失效了，他们将会在重新标记阶段直接移除。

4、拷贝/清理阶段（SWT）

G1会拷贝找出活跃度最低的那些region，然后和YGC一样做清理。

5、清理后的结果

G1垃圾收集分类

YoungGC

在分配一般对象（非巨型对象）时，当所有eden region使用达到最大阀值并且无法申请足够内存时，会触发一次YoungGC。每次younggc会回收所有Eden以及Survivor区，并且将存活对象复制到Old区以及另一部分的Survivor区。到Old区的标准就是在PLAB中得到的计算结果。因为YoungGC会进行根扫描，所以会stop the world。

MixedGC

当越来越多的对象晋升到老年代old region时，为了避免堆内存被耗尽，虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器，即mixed gc，该算法并不是一个old gc，除了回收整个young region，还会回收一部分的old region，这里需要注意：是一部分老年代，而不是全部老年代，可以选择哪些old region进行收集，从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。

full gc

如果对象内存分配速度过快，mixed gc来不及回收，导致老年代被填满，就会触发一次full gc，G1的full gc算法就是单线程执行的serial old gc，会导致异常长时间的暂停时间，需要进行不断的调优，尽可能的避免full gc.

注

  • 文章是个人知识点整理总结，如有错误和不足之处欢迎指正。
  • 如有疑问、或希望与笔者探讨技术问题（包括但不限于本章内容），欢迎添加笔者微信（o815441）。请备注“探讨技术问题”。欢迎交流、一起进步。

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