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从上图我们可以很明确的知道,Java 和 C++语言的区别,就在于垃圾收集技术和内存动态分配上,C语言没有垃圾收集技术,需要我们手动的收集。
垃圾收集,不是Java语言的伴生产物。早在1960年,第一门开始使用内存动态分配和垃圾收集技术的Lisp语言诞生。 关于垃圾收集有三个经典问题:
垃圾收集机制是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、不同特征的应用场景,对垃圾收集提出了新的挑战,这当然也是面试的热点。
优点:
担忧:
GC主要关注的区域:
方法区和堆中的垃圾收集。
垃圾收集器可以对年轻代回收,也可以对老年代回收,甚至是全栈和方法区的回收
从次数上讲:
频繁收集Young区
较少收集Old区
基本不收集Perm区(元空间)
在默认情况下,通过system.gc()者Runtime.getRuntime().gc() 的调用,会显式触发FullGC,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。(不能确保立即生效)
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,我们可以在运行之间调用System.gc()
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,实在不行就会进行一次独占式的FullGC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。原因有二种:
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,比如我们要处理比较可观的数据量,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OOM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OutofMemoryError之前,通常垃圾收集器会被触发,尽其所能去清理出空间。
例如: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,我们能清楚的看到,System.gc()会被调用,以清理空间。
当然,也不是在任何情况下垃圾收集器都会被触发的
内存泄露也称作"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outofMemory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。
内存泄露的例子:
并发
并行
当系统有一个以上CPU时,当一个CPU执行一个进程时,另一个CPU可以执行另一个进程,两个进程互不抢占CPU资源,可以同时进行,我们称之为并行(Paralle1)。
其实决定并行的因素不是CPU的数量,而是CPU的核心数量,比如一个CPU多个核也可以并行。
适合科学计算,后台处理等弱交互场景
并发与并行的比较
垃圾回收机制中的并行与并发
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。
如何在GC发生时,检查所有线程都跑到最近的安全点停顿下来呢?
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,程序"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,"走"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看做是被扩展了的Safepoint。
执行流程:
当在Java语言中使用new操作符创建一个新的对象,并将其赋值给一个变量的时候,这个变量就成为指向该对象的一个强引用。
强引用的对象是可触及的,垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。
只有GC Root都不引用该对象时,才会回收强引用对象
如上图B、C对象都不引用A1对象时,A1对象才会被回收
总结:
- 强引用的特点
- 强引用可以直接访问目标对象。
- 强引用所指向的对象在任何时候都不会被系统回收,虚拟机宁愿抛出OOM异常,也不会回收强引用所指向对象。
- 强引用可能导致内存泄漏。
软引用通常用来实现内存敏感的缓存。比如:高速缓存就有用到软引用。如果还有空闲内存,就可以暂时保留缓存,当内存不足时清理掉,这样就保证了使用缓存的同时,不会耗尽内存
当GC Root指向软引用对象时,在内存不足时,会回收"软引用"所引用的对象
如上图如果B对象不再强引用A2对象,且内存不足时,"软引用"所引用的A2对象就会被回收。但软引用本身不会被清理。
如果想要清理软引用,需要使用引用队列
/**
* 演示软引用, 配合引用队列
*/
public class Demo1 {
public static void main(String[] args) {
final int _4M = 4*1024*1024;
//使用引用队列,用于移除引用为空的软引用对象
ReferenceQueue<byte[]> queue = new ReferenceQueue<>();
//使用软引用对象, list对SoftReference是强引用,而SoftReference对byte数组则是软引用
List<SoftReference<byte[]>> list = new ArrayList<>();
SoftReference<byte[]> ref= new SoftReference<>(new byte[_4M]);
//查看引用队列中有无软引用,如果有,则将该软引用从存放它的集合中移除(这里为一个list集合)
Reference<? extends byte[]> poll = queue.poll();
while(poll != null) {
//引用队列不为空,则从集合中移除该元素
list.remove(poll);
//移动到引用队列中的下一个元素
poll = queue.poll();
}
}
}
弱引用也是用来描述那些非必需对象,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,即当只有"弱引用"引用该对象时,在垃圾回收时,无论内存是否充足,都会回收"弱引用"所引用的对象。在系统GC时,只要发现弱引用,不管系统堆空间使用是否充足,都会回收掉只被弱引用关联的对象。
但是,由于垃圾回收器的线程通常优先级很低,因此,并不一定能很快地发现持有弱引用的对象。在这种情况下,弱引用对象可以存在较长的时间。
如上图如果B对象不再引用A3对象,无论内存是否充足,则A3对象会被回收
注意:
- 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:
- 在finalize()时可能会导致对象复活。
- 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。因为优先级比较低,即使主动调用该方法,也不会因此就直接进行回收。
- 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:
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。
具体实现:
判定一个对象objA是否可回收,至少要经历两次标记过程:
代码演示
/**
* 测试Object类中finalize()方法是否只能调用一次
* 对象复活场景
*/
public class Demo {
// 类变量,属于GC Roots的一部分
public static Demo demo;
@Override
protected void finalize() throws Throwable {
super.finalize();
System.out.println("调用当前类重写的finalize()方法");
demo = this;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
demo = new Demo();
demo = null;
System.gc();
System.out.println("-----------------第一次gc操作------------");
// 因为Finalizer线程的优先级比较低,暂停2秒,以等待它
Thread.sleep(2000);
if (demo == null) {
System.out.println("obj is dead");
} else {
System.out.println("obj is still alive");
}
System.out.println("-----------------第二次gc操作------------");
demo = null;
System.gc();
// 下面代码和上面代码是一样的,但是demo却自救失败了
Thread.sleep(2000);
if (demo == null) {
System.out.println("obj is dead");
} else {
System.out.println("obj is still alive");
}
}
}
运行结果:
有运行结果可以得出:在进行第一次清除的时候,我们会执行finalize方法,然后 对象 进行了一次自救操作,但是因为finalize()方法只 会被调用一次,因此第 二次该对象将会被垃圾清除。
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。
实现: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。
优点:实现简单,垃圾对象便于辨识;判定效率高,回收没有延迟性。
缺点: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。
弊端:循环引用时,两个对象的计数都为1,导致两个对象都无法被释放
总结:
- 引用计数算法,是很多语言的资源回收选择,例如因人工智能而更加火热的Python,它更是同时支持引用计数和垃圾收集机制。
具体哪种最优是要看场景的,业界有大规模实践中仅保留引用计数机制,以提高吞吐量的尝试。
Java并没有选择引用计数,是因为其存在一个基本的难题,也就是很难处理循环引用关系。Python如何解决循环引用?
手动解除:很好理解,就是在合适的时机,解除引用关系。 使用弱引用weakref,weakref是Python提供的标准库,旨在解决循环引用。
概念:
GC Roots(根对象集合)
思路:
总结:
- 除了堆空间外的一些结构,比如 虚拟机栈、本地方法栈、方法区、字符串常量池等地方对堆空间进行引用的,都可以作为GC Roots进行可达性分析
- 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以及当前回收的内存区域不同,还可以有其他对象“临时性”地加入,共同构成完整GC Roots集合。比如:分代收集和局部回收(PartialGC)。
- 如果只针对Java堆中的某一块区域进行垃圾回收(比如:典型的只针对新生代),必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节,更不是孤立封闭的,这个区域的对象完全有可能被其他区域的对象所引用,这时候就需要一并将关联的区域对象也加入GCRoots集合中去考虑,才能保证可达性分析的准确性。、
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"stop The World"的一个重要原因。
即使是号称(几乎)不会发生停顿的CMS收集器中,枚举根节点时也是必须要停顿的。
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
标记一清除算法(Mark-Sweep)
复制算法(copying)
标记-整理缩算法(Mark-Compact)
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(也被称为stop the world),然后进行两项工作,第一项则是标记,第二项则是清除
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
执行过程:
优点
缺点
注意
如果系统中的垃圾对象很多,复制算法需要复制的存活对象数量并不会太大,或者说非常低才行(老年代大量的对象存活,那么复制的对象将会有很多,效率会很低)
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。
执行过程
标记清除算法和标记整理算法的区别:
标记整理算法的优点
标记整理算法的缺点
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,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
执行过程
- 新创建的对象都被放在了新生代的伊甸园中
- 当伊甸园中的内存不足时,就会进行一次垃圾回收,这时的回收叫做 Minor GC
Minor GC 会将伊甸园和幸存区FROM存活的对象先复制到 幸存区 TO中, 并让其寿命加1,再交换两个幸存区
- 再次创建对象,若新生代的伊甸园又满了,则会再次触发 Minor GC(会触发STW, 暂停其他用户线程,只让垃圾回收线程工作),这时不仅会回收伊甸园中的垃圾,还会回收幸存区中的垃圾,再将活跃对象复制到幸存区TO中。回收以后会交换两个幸存区,并让幸存区中的对象寿命加1
- 如果幸存区中的对象的寿命超过某个阈值(最大为15,4bit,当内存紧张时,不一定要达到15),就会被放入老年代中
如果新生代老年代中的内存都满了,就会先触发Minor GC,再触发Full GC,扫描新生代和老年代中所有不再使用的对象并回收
概述
缺点
垃圾收集器没有在规范中进行过多的规定,可以由不同的厂商、不同版本的JVM来实现。
由于JDK的版本处于高速迭代过程中,因此Java发展至今已经衍生了众多的GC版本。
有了虚拟机,就一定需要收集垃圾的机制,这就是Garbage Collection,对应的产品我们称为Garbage Collector。
垃圾收集器的组合关系
- 两个收集器间有连线,表明它们可以搭配使用:Serial/Serial old、Serial/CMS、ParNew/Serial old、ParNew/CMS、Parallel Scavenge/Serial Old、Parallel Scavenge/Parallel Old、G1;
- 其中Serial Old作为CMS出现"Concurrent Mode Failure"失败的后备预案。
- (红色虚线)由于维护和兼容性测试的成本,在JDK 8时将Serial+CMS、ParNew+Serial old这两个组合声明为废弃(JEP173),并在JDK9中完全取消了这些组合的支持(JEP214),即:移除。
- (绿色虚线)JDK14中:弃用Paralle1 Scavenge和Serialold GC组合(JEP366)
- JDK14中:删除CMS垃圾回收器(JEP363)
为什么要有很多收集器,一个不够吗?因为Java的使用场景很多,移动端,服务器等。所以就需要针对不同的场景,提供不同的垃圾收集器,提高垃圾收集的性能。
虽然我们会对各个收集器进行比较,但并非为了挑选一个最好的收集器出来。没有一种放之四海皆准、任何场景下都适用的完美收集器存在,更加没有万能的收集器。所以我们选择的只是对具体应用最合适的收集器。
如何查看默认垃圾收集器
-XX:+PrintcommandLineFlags:查看命令行相关参数(包含使用的垃圾收集器)
使用命令行指令:jinfo -flag 相关垃圾回收器参数 进程ID
按线程数分(垃圾回收线程数)可以分为:
串行垃圾回收器(Serial Collector):Serial、Serial old
并行垃圾回收器(Parallel Collector):ParNew、Parallel Scavenge、Parallel old
指多条垃圾收集线程并行工作,但此时用户线程仍处于等待状态
在并发能力比较强的CPU上,并行回收器产生的停顿时间要短于串行回收器。
和串行回收相反,并行收集可以运用多个CPU同时执行垃圾回收,因此提升了应用的吞吐量,不过并行回收仍然与串行回收一样,采用独占式,使用了STW机制。
吞吐量、暂停时间、内存占用 这三者共同构成一个“不可能三角”。三者总体的表现会随着技术进步而越来越好。一款优秀的收集器通常最多同时满足其中的两项。 这三项里,暂停时间的重要性日益凸显。因为随着硬件发展,内存占用多些越来越能容忍,硬件性能的提升也有助于降低收集器运行时对应用程序的影响,即提高了吞吐量。而内存的扩大,对延迟反而带来负面效果。 简单来说,主要抓住两点:吞吐量、暂停时间
比如:虚拟机总共运行了100分钟,其中垃圾收集花掉1分钟,那吞吐量就是99%。
这种情况下,应用程序能容忍较高的暂停时间,因此,高吞吐量的应用程序有更长的时间基准,快速响应是不必考虑的
吞吐量优先,意味着在单位时间内,STW的时间最短
Serial收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。JDK1.3之前回收新生代唯一的选择。
Serial收集器作为HotSpot中client模式下的默认新生代垃圾收集器。
Serial收集器采用复制算法、串行回收和"stop-the-World"机制的方式执行内存回收。
除了年轻代之外,Serial收集器还提供用于执行老年代垃圾收集的Serial old收集器。Serial old收集器同样也采用了串行回收和"stop the World"机制,只不过内存回收算法使用的是标记-压缩算法。
这个收集器是一个单线程的收集器,但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是在它进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线程,直到它收集结束(Stop The World)
优点:
缺点:
在HotSpot虚拟机中,使用-XX:+UseSerialGC参数可以指定年轻代和老年代都使用串行收集器
如果说serialGC是年轻代中的单线程垃圾收集器,那么ParNew收集器则是serial收集器的多线程版本。
ParNew 收集器除了采用并行回收的方式执行内存回收外,两款垃圾收集器之间几乎没有任何区别。ParNew收集器在年轻代中同样也是采用复制算法、"stop-the-World"机制。
ParNew是很多JVM运行在Server模式下新生代的默认垃圾收集器。
除Serial外,目前只有ParNew GC能与CMS收集器配合工作
在程序中,开发人员可以通过选项"-XX:+UseParNewGC"手动指定使用ParNew收集器执行内存回收任务。它表示年轻代使用并行收集器,不影响老年代。
-XX:ParallelGCThreads限制线程数量,默认开启和CPU数据相同的线程数。
HotSpot的年轻代中除了拥有ParNew收集器是基于并行回收的以外,Parallel Scavenge收集器同样也采用了复制算法、并行回收和"Stop the World"机制。
Parallel 收集器和ParNew收集器的区别:
高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间,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任务。因此,常见在服务器环境中使用。例如,那些执行批量处理、订单处理、工资支付、科学计算的应用程序。
Parallel收集器在JDK1.6时提供了用于执行老年代垃圾收集的Parallel old收集器,用来代替老年代的Serial old收集器。
Parallel old收集器采用了标记-压缩算法,但同样也是基于并行回收和"stop-the-World"机制。
在程序吞吐量优先的应用场景中,Parallel 收集器和 Parallel old收集器的组合,在server模式下的内存回收性能很不错。在Java8中,默认是此垃圾收集器。
参数配置:
-XX:+UseParallelGC 手动指定年轻代使用Parallel并行收集器执行内存回收任务。
-XX:+UseParallelOldGC 手动指定老年代都是使用并行回收收集器。
- 分别适用于新生代和老年代。默认jdk8是开启的。
- 上面两个参数,默认开启一个,另一个也会被开启。(互相激活)
-XX:ParallelGCThreads设置年轻代并行收集器的线程数。一般地,最好与CPU数量相等,以避免过多的线程数影响垃圾收集性能。
在默认情况下,当CPU数量小于8个,ParallelGcThreads的值等于CPU数量。
当CPU数量大于8个,ParallelGCThreads的值等于3+[5*CPU Count]/8]
-XX:MaxGCPauseMillis 设置垃圾收集器最大停顿时间(即STW的时间)。单位是毫秒。
- 为了尽可能地把停顿时间控制在MaxGCPauseMills以内,收集器在工作时会调整Java堆大小或者其他一些参数。 对于用户来讲,停顿时间越短体验越好。但是在服务器端,我们注重高并发,整体的吞吐量。所以服务器端适合Parallel 进行控制。该参数使用需谨慎。
-XX:GCTimeRatio 垃圾收集时间占总时间的比例(=1/(N+1))。用于衡量吞吐量的大小。
取值范围(0,100)。默认值99,也就是垃圾回收时间不超过1。
与前一个-xx:MaxGCPauseMillis参数有一定矛盾性。暂停时间越长,Radio参数就容易超过设定的比例。
-XX:+UseAdaptiveSizepPolicy 设置Parallel scavenge收集器具有自适应调节策略
在这种模式下,年轻代的大小、Eden和Survivor的比例、晋升老年代的对象年龄等参数会被自动调整,已达到在堆大小、吞吐量和停顿时间之间的平衡点。
在手动调优比较困难的场合,可以直接使用这种自适应的方式,仅指定虚拟机的最大堆、目标的吞吐量(GCTimeRatio)和停顿时间(MaxGCPauseMills),让虚拟机自己完成调优工作。
在JDK1.5时期,Hotspot推出了一款在强交互应用中几乎可认为有划时代意义的垃圾收集器:CMS(Concurrent-Mark-Sweep)收集器,这款收集器是HotSpot虚拟机中第一款真正意义上的并发收集器,它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程同时工作。
CMS收集器的关注点是尽可能缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间。停顿时间越短(低延迟)就越适合与用户交互的程序,良好的响应速度能提升用户体验。
目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者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。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。
CMS的垃圾收集算法采用标记-清除算法,并且也会STW。
但是CMS作为老年代的收集器,却无法与JDK1.4.0中已经存在的新生代收集器Parallel Scavenge配合工作,所以在JDK1.5中使用CMS来收集老年代的时候,新生代只能选择ParNew或者Serial收集器中的一个。
在G1出现之前,CMS使用还是非常广泛的。一直到今天,仍然有很多系统使用CMS GC。
CMS执行流程:
CMS整个过程比之前的收集器要复杂,整个过程分为4个主要阶段,即初始标记阶段、并发标记阶段、重新标记阶段和并发清除阶段。(涉及STW的阶段主要是:初始标记 和 重新标记)
尽管CMS收集器采用的是并发回收(非独占式),但是在其初始化标记和再次标记这两个阶段中仍然需要执行STW机制暂停程序中的工作线程,不过暂停时间并不会太长,因此可以说明目前所有的垃圾收集器都做不到完全不需要STW,只是尽可能地缩短暂停时间
由于最耗费时间的并发标记与并发清除阶段都不需要暂停工作,所以整体的回收是**低停顿(低延迟)**的。
另外,由于在垃圾收集阶段用户线程没有中断,所以在CMS回收过程中,还应该确保应用程序用户线程有足够的内存可用。因此,CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集,而是当堆内存使用率达到某一阈值时,便开始进行回收,以确保应用程序在CMS工作过程中依然有足够的空间支持应用程序运行。要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要,就会出现一次“Concurrent Mode Failure” 失败,这时虚拟机将启动后备预案:临时启用Serial Old 收集器来重新进行老年代的垃圾收集,这样停顿时间就很长了。
CMS收集器的垃圾收集算法采用的是标记清除算法,这意味着每次执行完内存回收后,由于被执行内存回收的无用对象所占用的内存空间极有可能是不连续的一些内存块,不可避免地将会产生一些内存碎片。那么CMS在为新对象分配内存空间时,将无法使用指针碰撞(Bump the Pointer)技术,而只能够选择空闲列表(Free List)执行内存分配。
CMS为什么不使用标记整理算法?
优点
缺点
会产生内存碎片,导致并发清除后,用户线程可用的空间不足。在无法分配大对象的情况下,不得不提前触发FullGC。
参数配置:
-XX:+UseConcMarkSweepGC
手动指定使用CMS收集器执行内存回收任务。
开启该参数后会自动将 -XX:+UseParNewGC打开。即:ParNew(Young区用)+CMS(Old区用)+Serial old的组合。
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction
设置堆内存使用率的阈值,一旦达到该阈值,便开始进行回收。
JDK5及以前版本的默认值为68%,即当老年代的空间使用率达到68%时,会执行一次CMS回收。JDK6及以上版本默认值为92%
如果内存增长缓慢,则可以设置一个稍大的值,大的阀值可以有效降低CMS的触发频率,减少老年代回收的次数可以较为明显地改善应用程序性能。反之,如果应用程序内存使用率增长很快,则应该降低这个阈值,以避免频繁触发老年代串行收集器。因此通过该选项便可以有效降低Full GC的执行次数。
XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
用于指定在执行完Full GC后对内存空间进行压缩整理,以此避免内存碎片的产生。不过由于内存压缩整理过程无法并发执行,所带来的问题就是停顿时间变得更长了。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction
设置在执行多少次Full GC后对内存空间进行压缩整理。
-XX:ParallelCMSThreads
设置CMS的线程数量。
CMS默认启动的线程数是(Paralle1GCThreads+3)/4,ParallelGCThreads是年轻代并行收集器的线程数。当CPU资源比较紧张时,受到CMS收集器线程的影响,应用程序的性能在垃圾回收阶段可能会非常糟糕。
JDK后续版本中CMS的变化
JDK9新特性:CMS被标记为eprecate了(JEP291)
如果对JDK9及以上版本的HotSpot虚拟机使用参数-XX:+UseConcMarkSweepGC来开启CMS收集器的话,用户会收到一个警告信息,提示CMS未来将会被废弃。
JDK14新特性:删除CMS垃圾回收器(JEP363)移除了CMS垃圾收集器,如果在JDK14中使用 XX:+UseConcMarkSweepGC的话,JVM不会报错,只是给出一个warning信息,但是不会exit。JVM会自动回退以默认GC方式启动JVM
小结:
- 如果你想要最小化地使用内存,请选Serial GC;
- 如果你想要最大化应用程序的吞吐量,请选Parallel GC;
- 如果你想要最小化GC的中断或停顿时间,请选CMS GC。
既然我们已经有了前面几个强大的GC,为什么还要发布Garbage First(G1)?
为什么名字叫 Garbage First(G1)呢?
与其他GC收集器相比,G1使用了全新的分区算法,其特点如下所示:
并行与并发
分代收集
空间整合
可预测的停顿时间模型(即:软实时soft real-time) 这是G1相对于CMS的另一大优势,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M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。
- -XX:+UseG1GC:手动指定使用G1垃圾收集器执行内存回收任务。JDK9默认开启
- -XX:G1HeapRegionSize:设置每个Region的大小。值是2的幂,范围是1MB到32MB之间,目标是根据最小的Java堆大小划分出约2048个区域。默认是堆内存的1/2000。
- -XX:MaxGCPauseMillis:设置期望达到的最大GC停顿时间指标(JVM会尽力实现,但不保证达到)。默认值是200ms
- -XX:+ParallelGcThread:设置STW工作线程数的值。最多设置为8
- -XX:ConcGCThreads:设置并发标记的线程数。将n设置为并行垃圾回收线程数(ParallelGcThreads)的1/4左右。
- -XX:InitiatingHeapoccupancyPercent:设置触发并发Gc周期的Java堆占用率阈值。超过此值,就触发GC。默认值是45。
G1的设计原则就是简化JVM性能调优,开发人员只需要简单的三步即可完成调优:
G1中提供了三种垃圾回收模式:YoungGC、Mixed GC和FullGC,在不同的条件下被触发。
最主要的应用是需要低GC延迟,并具有大堆的应用程序提供解决方案;
如:在堆大小约6GB或更大时,可预测的暂停时间可以低于e.5秒;(G1通过每次只清理一部分而不是全部的Region的增量式清理来保证每次Gc停顿时间不会过长)。 用来替换掉JDK1.5中的CMS收集器;在下面的情况时,使用G1可能比CMS好:
HotSpot垃圾收集器里,除了G1以外,其他的垃圾收集器使用内置的JVM线程执行GC的多线程操作,而G1 GC可以采用应用线程承担后台运行的GC工作,即当JVM的GC线程处理速度慢时,系统会调用应用程序线程帮助加速垃圾回收过程。
使用G1收集器时,它将整个Java堆划分成约2048个大小相同的独立Region块,每个Region块大小根据堆空间的实际大小而定,整体被控制在1MB到32MB之间,且为2的N次幂,即1MB,2MB,4MB,8MB,16MB,32MB。可以通过XX:G1HeapRegionsize设定。所有的Region大小相同,且在JVM生命周期内不会被改变。
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离的了,它们都是一部分Region(不需要连续)的集合。通过Region的动态分配方式实现逻辑上的连续。
一个region有可能属于Eden,Survivor或者old/Tenured内存区域。但是一个region只可能属于一个角色。图中的E表示该region属于Eden内存区域,s表示属于survivor内存区域,o表示属于old内存区域。图中空白的表示未使用的内存空间。
G1垃圾收集器还增加了一种新的内存区域,叫做Humongous内存区域,如图中的H块。主要用于存储大对象,如果超过1.5个region,就放到H。
**设置H的原因:**对于堆中的对象,默认直接会被分配到老年代,但是如果它是一个短期存在的大对象就会对垃圾收集器造成负面影响。为了解决这个问题,G1划分了一个Humongous区,它用来专门存放大对象。如果一个H区装不下一个大对象,那么G1会寻找连续的H区来存储。为了能找到连续的H区,有时候不得不启动FullGC。G1的大多数行为都把H区作为老年代的一部分来看待。
每个Region都是通过指针碰撞来分配空间
G1GC的垃圾回收过程主要包括如下三个环节:
如果需要,单线程、独占式、高强度的FullGC还是继续存在的。它针对GC的评估失败提供了一种失败保护机制,即强力回收。
顺时针,young gc —> young gc+concurrent mark —> Mixed GC顺序,进行垃圾回收。
应用程序分配内存,当年轻代的Eden区用尽时开始年轻代回收过程;G1的年轻代收集阶段是一个并行的独占式收集器。在年轻代回收期,G1暂停所有应用程序线程,启动多线程执行年轻代回收。然后从年轻代区间移动存活对象到Survivor区间或者老年区间,也有可能是两个区间都会涉及。
当堆内存使用达到一定值(默认45%)时,开始老年代并发标记过程。
标记完成马上开始混合回收过程。对于一个混合回收期,G1从老年区间移动存活对象到空闲区间,这些空闲区间也就成为了老年代的一部分。和年轻代不同,老年代的G1回收器和其他GC不同,G1的老年代回收器不需要整个老年代被回收,一次只需要扫描/回收一小部分老年代的Region就可以了。同时,这个老年代Region是和年轻代一起被回收的。
一个对象被不同区域引用的问题
一个Region不可能是孤立的,一个Region中的对象可能被其他任意Region中对象引用,判断对象存活时,是否需要扫描整个Java堆才能保证准确?在其他的分代收集器,也存在这样的问题(而G1更突出)回收新生代也不得不同时扫描老年代?这样的话会降低MinorGC的效率;
解决方法:
JVM启动时,G1先准备好Eden区,程序在运行过程中不断创建对象到Eden区,当Eden空间耗尽时,G1会启动一次年轻代垃圾回收过程。
Young GC时,首先G1停止应用程序的执行(STW),G1创建回收集(Collection Set),回收集是指需要被回收的内存分段的集合,年轻代回收过程的回收集包含年轻代Eden区和Survivor区所有的内存分段。然后开始如下的回收过程:
然后开始如下回收过程:
第一阶段,扫描根
根是指static变量指向的对象,正在执行的方法调用链条上的局部变量等。根引用连同RSet记录的外部引用作为扫描存活对象的入口。
第二阶段,更新RSet
处理dirty card queue中的card,更新RSet。此阶段完成后,RSet可以准确的反映老年代对所在的内存分段中对象的引用。
第三阶段,处理RSet
识别被老年代对象指向的Eden中的对象,这些被指向的Eden中的对象被认为是存活的对象。
第四阶段,复制对象。
此阶段,对象树被遍历,Eden区内存段中存活的对象会被复制到Survivor区中空的内存分段,Survivor区内存段中存活的对象如果年龄未达阈值,年龄会加1,达到阀值会被会被复制到o1d区中空的内存分段。如果Survivor空间不够,Eden空间的部分数据会直接晋升到老年代空间。
第五阶段,处理引用
处理Soft,Weak,Phantom,Final,JNI Weak 等引用。最终Eden空间的数据为空,GC停止工作,而目标内存中的对象都是连续存储的,没有碎片,所以复制过程可以达到内存整理的效果,减少碎片。
从oracle官方透露出来的信息可获知,回收阶段(Evacuation)其实本也有想过设计成与用户程序一起并发执行,但这件事情做起来比较复杂,考虑到G1只是回一部分Region,停顿时间是用户可控制的,所以并不迫切去实现,而选择把这个特性放到了G1之后出现的低延迟垃圾收集器(即ZGC)中。另外,还考虑到G1不是仅仅面向低延迟,停顿用户线程能够最大幅度提高垃圾收集效率,为了保证吞吐量所以才选择了完全暂停用户线程的实现方案。
年轻代大小
暂停时间目标暂停时间目标不要太过严苛
Java垃圾收集器的配置对于JVM优化来说是一个很重要的选择,选择合适的垃圾收集器可以让JVM的性能有一个很大的提升。怎么选择垃圾收集器?
最后需要明确一个观点:
通过阅读Gc日志,我们可以了解Java虚拟机内存分配与回收策略。 内存分配与垃圾回收的参数列表
- -XX:+PrintGC:输出GC日志。类似:-verbose:gc
- -XX:+PrintGCDetails:输出Gc的详细日志
- -XX:+PrintGCTimestamps:输出Gc的时间戳(以基准时间的形式)
- -XX:+PrintGCDatestamps:输出Gc的时间戳(以日期的形式,如2013-05-04T21:53:59.234+0800)
- -XX:+PrintHeapAtGC:在进行Gc的前后打印出堆的信息
- -Xloggc:…/logs/gc.log日志文件的输出路径
verbose:gc 打开GC日志(这个只会显示总的GC堆的变化,如下:)
参数解析:
PrintGCDetails:打开GC日志
参数解析:
补充:
Allocation Failure表明本次引起GC的原因是因为在年轻代中没有足够的空间能够存储新的数据了。
- 你知道哪几种垃圾回收器,各自的优缺点,重点讲一下CMS和G1?
Serial回收器、Parallel回收器、CMS回收器和G1回收器。Serial回收器简单高效,但是不能用于交互性强的应用;Parallel是一款以吞吐量为优先的的收集器,采用了复制算法、并行回收和"Stop The World"机制;CMS回收器的优点是并发收集,且是低延迟的,缺点就是会产生内存碎片,当碎片过多时,导致用户线程内存空间分配不足,不足以分配大的对象,从而提前进行FullGC,而且CMS不能处理浮动垃圾(并发阶段产生的新的垃圾),最终会导致这些新产生的垃圾对象没有被及时回收,从而只能在下一次执行GC时释放这些之前未被回收的内存空间。
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- JVM GC算法有哪些
在标记阶段有引用计数法和可达性分析法;在清除阶段有标记清除算法,复制算法,标记整理算法。还有其他的算法比如分代回收算法、和分区算法。
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- GC是什么?为什么要有GC?GC Roots有哪些?讲下G1回收器回收过程,
GC是指Garbage Collection,是垃圾回收。 如果不进行垃圾回收,内存迟早都会被消耗完,因为不断地分配内存空间而不进行回收。除了释放没用的对象,垃圾回收也可以清除内存里的记录碎片。碎片整理将所占用的堆内存移到堆的一端,以便JVM将整理出的内存分配给新的对象。 GC Roots是指根集合对象。虚拟机栈中引用的对象,如各个线程被调用的方法中使用到的参数,局部变量等;方法区中类静态属性引用的对象;方法区中常量引用的对象;所有被同步锁synchronized持有的对象;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(NullPointException、outofMemoryError),系统类加载器。 G1回收的过程:先是进行年轻代GC,然后是并发标记过程,再然后是混合回收。在必要时刻,G1也会进行FullGC
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- 说一下分代回收
分代回收把java堆分成新生代和老年代,而新生代又可以分为伊甸园区、幸存区,这样就可以根据不同区的不同特点,用不同的算法去进行垃圾回收,提高垃圾回收的效率。分代回收把新创建的对象放到伊甸园区,当伊甸园区满了之后,会进行一次minorGC,将伊甸园区和幸存区FROM里存活的对象放到幸存区TO中,交换FROM和TO,并使里面的对象寿命加1,当寿命达到一定值(最高15)时,会将这个对象放到老年代里。
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- System.gc()和Runtime.gc()会做什么事情?
这两个方法会显式触发FullGC,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。
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- CMS回收停顿了几次,为什么要停顿两次?
停顿了两次。第一次停顿是在初始标记阶段,用来标记和GCRoots直接关联的对象,这个停顿的时间比较短;第二次停顿是在重新标记阶段,用来标记在用户线程并发阶段改变的对象,这个停顿的时间比第一次停顿的时间长一些。
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- 你开发中使用过WeakHashMap吗?
WeakHashMap用来存储图片信息,可以在内存不足的时候,及时回收,避免了OOM。
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