垃圾收集器与内存分配策略

①对于java虚拟机来说,垃圾收集器主要关注的内存区域是 堆和方法区。

②垃圾收集器就是要收集那些已经“死了”的对象。如果判断一个对象是否存活?

  • 对象引用计数法

对象引用增加一个,那么相应的计数器加1,否则,减1。

优点:实现简单

缺点:不能处理对象间的循环引用。a引用b,b同时引用a.

  • 可达性分析

如果节点到root节点可达,则证明是存活的;否则,已死。所以对于下图的o5,o6,o7虽然他们是循环引用的,但是到root节点无可达,所以已死可清除。

③垃圾回收器对于不同类型引用的回收规则

  • 强引用

像A a = new A()这种的属于强引用。只要存在这种引用,GC就不会回收。

  • 软引用

用来描述一些还有用但不是非必需的对象。对于软引用关联的对象,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。如果这次回收没有足够的内存,才会抛出内存溢出异常。在JDK1.2之后,提供了SoftReference类来实现软引用。

  • 弱引用

非必需对象。弱引用对象只能活到下一次GC之前,不管内存是否异常,都会回收这部分对象。WeakReference类来实现弱引用。

  • 虚引用

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。对象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的唯一目的就是在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。PhantomReference类来实现虚引用。

④GC算法

  • 标记-清除算法(mark-sweep)

先标记(要存活的对象)后清除。

优点:简单

缺点:1、标记和清除效率都不高2、清除完死亡对象以后内存存在不连续的碎片,如果需要存放大对象时很可能因为找不到合适的空空间而在此GC。

  • 复制算法

把内存区域平均分成两块,当其中一块内部不足需要GC时,把该块中存活的对象复制到另一块中并紧凑排好,然后把该块对象整体清除。

新生代中存活对象少,垃圾收集频率高,很适合使用复制算法。又新生代中每次可回收对象在98%左右(不是确定的),所以新生代中内存分成了eden:survivor1:survivor2 = 8:1:1。每次使用eden区和其中的一块survivor。当GC时,一次性把eden和其中一块survivor中存活的对象复制到另外一块survivor。当survivor空间不够时,需要使用老年代进行空间分配担保。

优点:compact,速度快

缺点:可供使用的内存变少了,可能导致GC次数增加。

  • 标记-整理(compact)算法

先标记(和标记-清除相同操作),然后让存活的对象都向一端移动,然后直接清除掉段边界以外的内存。

优点:剩余空间比较连续,不会存在标记-清除算法那种总空间够用但是因为空间不连续导致的GC

缺点:速度比较慢,因为要把存活对象移动

总结:针对新生代和老年代的不同特点,选择的GC算法不同。

新生代特点是“朝生夕死”,每次存活的对象比较少,适合复制算法。

老年代特点是存活对象久,存活对象多,复制算法不适合(复制代价大,担保代价大),一般选用标记-清除或者标记-整理算法。

⑤垃圾收集器分类和特点

没有一个普适的垃圾收集器。垃圾收集器就是GC算法的具体实现。

GC针对新生代和老年代特点,分别有对应不同的垃圾收集器。

  新生代的有:Serial(串行),ParNew(parallel new ...),parallel scavenger

  老年代的有:CMS(concurrent mark sweep),Serial Old, parallel old

  新老均可的:G1

新生代和老年代是可以搭配使用的,搭配的图示如下,其中,如果二者之间有联系,证明他俩可以搭配使用。

  • Serial(串行)
    • 新生代收集器,单线程,在执行垃圾收集工作时需要停止其他所有线程(stop-the-world)
    • 适合运行在client模式
  • ParNew
    • 新生代收集器,与Serial的区别是它是并行的
  • parallel scavenge
    • 新生代收集器,主要关注吞吐量(吞吐量=T(程序运行时间)/ (T(程序运行时间)+T(垃圾收集时间)))。适合在和客户端交互不强的服务器端使用。
    • 它不能与CMS搭配使用,一般与老年代的 parallel old 搭配使用
  • CMS (concurrent mark sweep)
    • 老年代收集器,并发标记清扫。主要关注停顿时间,在于客户端强交互的场景下适用。
  • Serial Old
    • 老年代收集器。对应于新生代Serial 的老年代版本,串行
  • parallel old
    • 老年代收集器。它的出现主要是解决关注吞吐量的新生代的 parallel scavenge。因为在它没有出现之前,如果新生代使用了parallel scavenge收集器,那么老年代只能使用 Serial Old。而他俩搭配的效率几乎还不如ParNew + CMS
  • G1
    • 新生代和老年代收集器。不产生碎片,适用于长时间运行
垃圾收集器 收集线程 收集算法 适用场景 备注
Serial 单线程 复制算法 新生代收集器,Client模式下的虚拟机 简单而高效的优点
ParNew 多线程 复制算法 新生代收集器,Server模式下的虚拟机 可与CMS配合工作
Parallel Scavenge 多线程 复制算法 新生代收集器,适合在后台运算而交互少的任务 关注吞吐量,采用GC自适应调节策略
Serial Old 单线程 标记-整理算法 老年代收集器,Client模式下的虚拟机 Server模式下与其他收集器配合使用
Parallel Old 多线程 标记-整理算法 老年代收集器 实现“吞吐量优先”收集器应用组合
CMS 多线程 标记-清除算法 互联网站或者B/S系统的服务端 并发收集、低停顿,CPU资源敏感
G1 多线程 标记-整理算法 面向服务端 不会产生碎片,有利于长时间运行,可预测的停顿

⑥GC日志各字段的含义

下面是书上的一段:

具体各个值的含义如下:

  1. 33.125和100.667:表示从jvm启动到目前所经历的时间
  2. GC和Full GC:这个不是用来区分是年轻代GC还是老年代GC,而是是否发生了 stop-the-world。DefNew和Tenured:表示GC发生的区域。具体和使用的垃圾收集器有关。例如:DefNew(Default New Generation)表示Serial新生代收集器。ParNew(Parallel New Generation)表示ParNew新生代收集器。如果是 Parallel Scavenge 收集器,则对应名称为“PSYoungGen”.老年代的名称为Tenured。方法区(永久代)则为Perm.
  3. 3324K->152K(3712K):表示该区域GC前已用大小->GC后已用大小(总内存大小)
  4. 0.0025925 secs:表示GC所使用的时间
  5. 3324K->152K(11904K):表示jvm内存GC前已用大小->GC后已用大小(JVM《总内存大小)
  6. 0.0031680 secs:表示GC所使用的时间

⑦内存分配策略

  • 对象优先在新生代的Eden区分配

如果Eden区没有足够的空间来分配新的内存,则进行一次minor GC。新生代采用复制算法,所以需要把Eden存活对象复制到survivor区。如果Eden区存活对象占用内存大于survivor区大小,则通过空间分配担保直接存入老年代。否则,存入新生代的survivor区。

  • 大对象直接进入老年代
  • 长期存活的对象进入老年代
  • 对象动态分配...
时间: 2024-10-09 22:21:34

垃圾收集器与内存分配策略的相关文章

深入理解java虚拟机----->垃圾收集器与内存分配策略(下)

1.  前言 内存分配与回收策略 JVM堆的结构分析(新生代.老年代.永久代) 对象优先在Eden分配 大对象直接进入老年代 长期存活的对象将进入老年代 动态对象年龄判定 空间分配担保  2.  垃圾收集器与内存分配策略 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两个问题: 给对象分配内存; 回收分配给对象的内存. 对象的内存分配,往大方向上讲就是在堆上的分配,对象主要分配在新生代的Eden区上.少数也可能分配在老年代,取决于哪一种垃圾收集器组合,还有虚拟机中的相关内存的参

深入理解JAVA虚拟机 垃圾收集器和内存分配策略

引用计数算法 很多教科书判断对象是否存活的算法是这样的:给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1:当引用失效时,计数器值就减1:任何时刻计数器都为0的对象就是不可能再被使用的. 客观地说,引用计数算法(Reference Counting)的实现简单,判定效率也很高,在大部分情况下它都是一个不错的算法,也有一些比较著名的应用案例,例如微软的COM(Component Object Model)技术.使用ActionScript 3的FlashPlayer.Python语

[深入理解Java虚拟机]<垃圾收集器与内存分配策略>

Overview 垃圾收集考虑三件事: 哪些内存需要回收? 什么时候回收? 如何回收? 重点考虑Java堆中动态分配和回收的内存. Is Object alive? 引用计数法 给对象添加一个引用计数器. 该方法实现简单,判定效率高.但是它很难解决对象之间相互循环引用的问题,因此几乎很少有JVM选用该方法.eg: public class ReferenceCountingGC { public Object instance = null; // 占点内存,以便在GC日志中看清楚是否被回收过

Java虚拟机垃圾收集器与内存分配策略

Java虚拟机垃圾收集器与内存分配策略 概述 那些内存需要回收,什么时候回收,如何回收是GC需要完成的3件事情. 程序计数器,虚拟机栈与本地方法栈这三个区域都是线程私有的,内存的分配与回收都具有确定性,内存随着方法结束或者线程结束就回收了. java堆与方法区在运行期才知道创建那些对象,这部分内存分配是动态的,本章笔记中分配与回收的内存指的就是:java堆与方法区. 判断对象已经死了 引用计数算法:给对象添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它,计数器+1;引用失败,计数器-1.计数器为0则改判

深入理解JVM:垃圾收集器与内存分配策略

堆里面存放着Java世界几乎所有的对象实例,垃圾收集器在对堆进行回收前,第一件事情就是要确定这些对象之中哪些还存活,哪些已经死去.判断对象的生命周期是否结束有以下几种方法 引用计数法 具体操作是给对象添加一个引用计数器,每当有一个地方引用时,计数器的值就加1,:当引用失效时,计数器就减1:任何时刻计数器为0的对象就 是不可能再被使用的.客观的说引用计数器算法实现简单,判定效率也很高,在大部分情况下他都是一个不错的算法.但是引用计数器有缺陷 举个简单的例子,对象A和对象B都有字段instance,

第三章 垃圾收集器和内存分配策略

第三章 垃圾收集器和内存分配策略 对象已死吗 引用计算方法 可达性分析算法 通过一些列的GC roots 对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径成为引用链,当一个对象到GC roots 没有任何引用链的则证明对象不可用的 虚拟机栈中的引用的对象 方法区中类静态属性引用的对象 方法去区中常量引用的对象 本地方法栈中JNI引用的对象 生存还是死亡 一次筛选,筛选是否有必要执行 finalize()方法 没有覆盖或者finalize()已经被调用过  视为没必要执行 放入一个F-Qu

垃圾收集器与内存分配策略(五)之垃圾日志与常见参数

垃圾收集器与内存分配策略(五)--垃圾日志与常见参数 理解GC日志 每个收集器的日志格式都可以不一样,但各个每个收集器的日志都维持一定的共性.如下面二段日志: 33.125: [GC [DefNew: 3324K->152K(3712K), 0.0025925 secs] 3324K->152K(11904K), 0.0031680 secs] 100.667: [Full GC [Tenured: 0K->210K(10240K), 0.0149142 secs] 4603K->

垃圾收集器与内存分配策略(二)

垃圾收集算法简介 1.标记-清除算法       标记-清除算法主要分为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一进行回收.对象的标记过程在垃圾收集器与内存分配策略(一)中已经介绍过. 存在的问题:一是效率问题,标记和清除的效率都不高:二是空间问题,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内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作. 2.复制算法       复制算法:它将内存按照容量划分为大小

垃圾收集器与内存分配策略(四)之垃圾收集器

垃圾收集器与内存分配策略(四)--垃圾收集器 收集算法是内存回收的方法论,垃圾收集器则是内存回收的具体实现. 垃圾收集器介绍 在垃圾收集器的层面上对并行与并发的解释: 并行(Parallel):指多条垃圾收集线程并行工作,但此时用户现场仍处于等待状态. 并发(Concurrent):指用户线程与垃圾收集线程同时执行(但并不一定是并行的,可能会交替执行),用户程序仍在继续执行,而垃圾收集程序运行于另一个CPU上. 对于不同的厂商,不同的版本的虚拟机都可能有很大的差别.此处讨论的是jdk1.7之后的

垃圾收集器与内存分配策略(三)之HotSpot的算法实现

垃圾收集器与内存分配策略(三)--HotSpot的算法实现 Java JVM 垃圾回收 在HotSpot虚拟机上实现这些算法时,必须对算法的执行效率有着严格的考量,才能保证虚拟机高效地运行. 1. 枚举根节点 采用可达性分析从GC Roots节点中找引用链为例 存在的缺点: 1.在前面找出还存活对象时,采用可达性分析从GC Roots节点中找引用链时,可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用(方法区的常量或类静态属性引用)与执行上下文(虚拟机栈栈帧中的本地变量表或本地方法栈中的Native