JVM之GC算法解读
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了JVM之GC算法解读相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
在上一文《GC与类的生命周期》中,我简单介绍了与垃圾回收相关的一些知识概念,在本文当中,就来对GC所依赖和实现的算法进行深入的解读和理解。希望对大家有所帮助~
首先,GC是如何判断对象是否可以被回收的呢?
为了判断对象是否存活,JVM引入了GC Roots。如果一个对象与GC Roots之间没有直接或间接的引用关系,入某个失去任何引用的对象,或者两个相互引用环岛循环引用的对象等,判决这些对象“死缓”,是可以被回收的。
那什么对象可以作为GC Roots 呢?
答:类静态属性中引用关系的对象,常量引用的对象、虚拟机栈中引用的对象、本地方法栈中的对象等。
GC所采用的算法,可以按照基本回收策略来划分为:
引用计数(Reference Counting):
比较古老的回收算法。原理是此对象有一个引用,即增加一个计数,删除一个引用则减少一个计数。垃圾回收时,只用收集计数为0的对象。此算法最致命的是无法处理循环引用的问题。
标记-清除(Mark-Sweep):
此算法执行分两阶段。第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象,第二阶段遍历整个堆,把未标记的对象清除。此算法需要暂停整个应用,同时,会产生内存碎片。
标记:标记的过程其实就是,遍历所有的GC Roots,然后将所有GC Roots可达的对象标记为存活的对象。
清除:清除的过程将遍历堆中所有的对象,将没有标记的对象全部清除掉。
也就是说,就是当程序运行期间,若可以使用的内存被耗尽的时候,GC线程就会被触发并将程序暂停,随后将依旧存活的对象标记一遍,最终再将堆中所有没被标记的对象全部清除掉,接下来便让程序恢复运行。
来看下面这张图:
上图代表的是程序运行期间所有对象的状态,它们的标志位全部是0(也就是未标记,以下默认0就是未标记,1为已标记),假设这会儿有效内存空间耗尽了,JVM将会停止应用程序的运行并开启GC线程,然后开始进行标记工作,按照根搜索算法,标记完以后,对象的状态如下图:
上图中可以看到,按照根搜索算法,所有从root对象可达的对象就被标记为了存活的对象,此时已经完成了第一阶段标记。接下来,就要执行第二阶段清除了,那么清除完以后,剩下的对象以及对象的状态如下图所示:
上图可以看到,没有被标记的对象将会回收清除掉,而被标记的对象将会留下,并且会将标记位重新归0。接下来就不用说了,唤醒停止的程序线程,让程序继续运行即可。
复制(Copying):
此算法把内存空间划为两个相等的区域,每次只使用其中一个区域。垃圾回收时,遍历当前使用区域,把正在使用中的对象复制到另外一个区域中。次算法每次只处理正在使用中的对象,因此复制成本比较小,同时复制过去以后还能进行相应的内存整理,不会出现“碎片”问题。当然,此算法的缺点也是很明显的,就是需要两倍内存空间。
复制算法的最大的问题是:空间的浪费
复制算法使得每次都只对整个半区进行内存回收,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,这个太要命了。
所以从以上描述不难看出,复制算法要想使用,最起码对象的存活率要非常低才行,而且最重要的是,我们必须要克服50%内存的浪费。
现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代,新生代中的对象98%都是“朝生夕死”的,所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存分为一块比较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden和其中一块Survivor。当回收时,将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间上,最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8:1,也就是说,每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%(80%+10%),只有10%的空间会被浪费。
当然,98%的对象可回收只是一般场景下的数据,我们没有办法保证每次回收都只有不多于10%的对象存活,当Survivor空间不够用时,需要依赖于老年代进行分配担保,所以大对象直接进入老年代。整个过程如下图所示:
上图中,绿色箭头的位置代表的是大对象,大对象直接进入老年代。
根据上面的复制算法,现在我们来看下面的这个gc日志的数字,就应该能看得懂了吧:
标记-整理(Mark-Compact):
此算法结合了“标记-清除”和“复制”两个算法的优点。也是分两阶段,第一阶段从根节点开始标记所有被引用对象,第二阶段遍历整个堆,把清除未标记对象并且把存活对象“压缩”到堆的其中一块,按顺序排放。此算法避免了“标记-清除”的碎片问题,同时也避免了“复制”算法的空间问题。
对比:
三个算法都基于根搜索算法去判断一个对象是否应该被回收,而支撑根搜索算法可以正常工作的理论依据,就是语法中变量作用域的相关内容。因此,要想防止内存泄露,最根本的办法就是掌握好变量作用域,而不应该使用C/C++式内存管理方式。
在GC线程开启时,或者说GC过程开始时,它们都要暂停应用程序(stop the world)。
它们的区别如下:(>表示前者要优于后者,=表示两者效果一样)
(1)效率:复制算法>标记/整理算法>标记/清除算法(此处的效率只是简单的对比时间复杂度,实际情况不一定如此)。
(2)内存整齐度:复制算法=标记/整理算法>标记/清除算法。
(3)内存利用率:标记/整理算法=标记/清除算法>复制算法。
注1:可以看到标记/清除算法是比较落后的算法了,但是后两种算法却是在此基础上建立的。
注2:时间与空间不可兼得。
那么,如何来区分“垃圾”呢?
上面说到的“引用计数”法,通过统计控制生成对象和删除对象时的引用数来判断。垃圾回收程序收集计数为0的对象即可。但是这种方法无法解决循环引用。所以,后来实现的垃圾判断算法中,都是从程序运行的根节点出发,遍历整个对象引用,查找存活的对象。
那么在这种方式的实现中,垃圾回收从哪儿开始的呢?即,从哪儿开始查找哪些对象是正在被当前系统使用的。上面分析的堆和栈的区别,其中栈是真正进行程序执行地方,所以要获取哪些对象正在被使用,则需要从Java栈开始。同时,一个栈是与一个线程对应的,因此,如果有多个线程的话,则必须对这些线程对应的所有的栈进行检查。
同时,除了栈外,还有系统运行时的寄存器等,也是存储程序运行数据的。这样,以栈或寄存器中的引用为起点,我们可以找到堆中的对象,又从这些对象找到对堆中其他对象的引用,这种引用逐步扩展,最终以null引用或者基本类型结束,这样就形成了一颗以Java栈中引用所对应的对象为根节点的一颗对象树,如果栈中有多个引用,则最终会形成多颗对象树。在这些对象树上的对象,都是当前系统运行所需要的对象,不能被垃圾回收。而其他剩余对象,则可以视为无法被引用到的对象,可以被当做垃圾进行回收。
因此,垃圾回收的起点是一些根对象(java栈, 静态变量, 寄存器...)。而最简单的Java栈就是Java程序执行的main函数。这种回收方式,也是上面提到的“标记-清除”的回收方式。
我们知道GC在做回收工作时,采用了分代回收的设计理念,那为什么要使用分代呢?
分代的垃圾回收策略,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。
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。
试想,在不进行对象存活时间区分的情况下,每次垃圾回收都是对整个堆空间进行回收,花费时间相对会长,同时,因为每次回收都需要遍历所有存活对象,但实际上,对于生命周期长的对象而言,这种遍历是没有效果的,因为可能进行了很多次遍历,但是他们依旧存在。因此,分代垃圾回收采用分治的思想,进行代的划分,把不同生命周期的对象放在不同代上,不同代上采用最适合它的垃圾回收方式进行回收。
虚拟机中的共划分为三个代:年轻代(Young Generation)、年老点(Old Generation)和持久代(Permanent Generation)。其中持久代主要存放的是Java类的类信息,与垃圾收集要收集的Java对象关系不大。年轻代和年老代的划分是对垃圾收集影响比较大的。
年轻代:
所有新生成的对象首先都是放在年轻代的。年轻代的目标就是尽可能快速的收集掉那些生命周期短的对象。年轻代分三个区。一个Eden区,两个Survivor区(一般而言)。大部分对象在Eden区中生成。当Eden区满时,还存活的对象将被复制到Survivor区(两个中的一个),当这个Survivor区满时,此区的存活对象将被复制到另外一个Survivor区,当这个Survivor去也满了的时候,从第一个Survivor区复制过来的并且此时还存活的对象,将被复制“年老区(Tenured)”。需要注意,Survivor的两个区是对称的,没先后关系,所以同一个区中可能同时存在从Eden复制过来 对象,和从前一个Survivor复制过来的对象,而复制到年老区的只有从第一个Survivor去过来的对象。而且,Survivor区总有一个是空的。同时,根据程序需要,Survivor区是可以配置为多个的(多于两个),这样可以增加对象在年轻代中的存在时间,减少被放到年老代的可能。
年老代:
在年轻代中经历了N次垃圾回收后仍然存活的对象,就会被放到年老代中。因此,可以认为年老代中存放的都是一些生命周期较长的对象。
持久代:
用于存放静态文件,如今Java类、方法等。持久代对垃圾回收没有显著影响,但是有些应用可能动态生成或者调用一些class,例如Hibernate等,在这种时候需要设置一个比较大的持久代空间来存放这些运行过程中新增的类。持久代大小通过-XX:MaxPermSize=
——分代回收示意流程——
什么时候会触发垃圾回收?
由于对象进行了分代处理,因此垃圾回收区域、时间也不一样。GC有两种类型:Scavenge GC和Full GC。
Scavenge GC
一般情况下,当新对象生成,并且在Eden申请空间失败时,就会触发Scavenge GC,对Eden区域进行GC,清除非存活对象,并且把尚且存活的对象移动到Survivor区。然后整理Survivor的两个区。这种方式的GC是对年轻代的Eden区进行,不会影响到年老代。因为大部分对象都是从Eden区开始的,同时Eden区不会分配的很大,所以Eden区的GC会频繁进行。因而,一般在这里需要使用速度快、效率高的算法,使Eden去能尽快空闲出来。
Full GC
对整个堆进行整理,包括Young、Tenured和Perm。Full GC因为需要对整个对进行回收,所以比Scavenge GC要慢,因此应该尽可能减少Full GC的次数。在对JVM调优的过程中,很大一部分工作就是对于FullGC的调节。有如下原因可能导致Full GC:
1、年老代(Tenured)被写满
2、持久代(Perm)被写满
3、System.gc()被显示调用
4、上一次GC之后Heap的各域分配策略动态变化
如何选择合适的垃圾回收算法?
用单线程处理所有垃圾回收工作,因为无需多线程交互,所以效率比较高。但是,也无法使用多处理器的优势,所以此收集器适合单处理器机器。当然,此收集器也可以用在小数据量(100M左右)情况下的多处理器机器上。可以使用-XX:+UseSerialGC打开。
对年轻代进行并行垃圾回收,因此可以减少垃圾回收时间。一般在多线程多处理器机器上使用。使用-XX:+UseParallelGC.打开。并行收集器在J2SE5.0第六6更新上引入,在Java SE6.0中进行了增强--可以对年老代进行并行收集。如果年老代不使用并发收集的话,默认是使用单线程进行垃圾回收,因此会制约扩展能力。使用-XX:+UseParallelOldGC打开。
使用-XX:ParallelGCThreads=
此收集器可以进行如下配置:
最大垃圾回收暂停:指定垃圾回收时的最长暂停时间,通过-XX:MaxGCPauseMillis(ms,毫秒).如果指定了此值的话,堆大小和垃圾回收相关参数会进行调整以达到指定值。设定此值可能会减少应用的吞吐量。
吞吐量:吞吐量为垃圾回收时间与非垃圾回收时间的比值,通过-XX:GCTimeRatio来设定,公式为1/(1+N)。例如,-XX:GCTimeRatio=19时,表示5%的时间用于垃圾回收。默认情况为99,即>1%的时间用于垃圾回收。
并发收集器
可以保证大部分工作都并发进行(应用不停止),垃圾回收只暂停很少的时间,此收集器适合对响应时间要求比较高的中、大规模应用。使用-XX:+UseConcMarkSweepGC打开。
并发收集器主要减少年老代的暂停时间,他在应用不停止的情况下使用独立的垃圾回收线程,跟踪可达对象。在每个年老代垃圾回收周期中,在收集初期并发收集器 会对整个应用进行简短的暂停,在收集中还会再暂停一次。第二次暂停会比第一次稍长,在此过程中多个线程同时进行垃圾回收工作。
并发收集器使用处理器换来短暂的停顿时间。在一个N个处理器的系统上,并发收集部分使用K/N个可用处理器进行回收,一般情况下1<=K<=N/4。
在只有一个处理器的主机上使用并发收集器,设置为incremental mode模式也可获得较短的停顿时间。
浮动垃圾:由于在应用运行的同时进行垃圾回收,所以有些垃圾可能在垃圾回收进行完成时产生,这样就造成了“Floating Garbage”,这些垃圾需要在下次垃圾回收周期时才能回收掉。所以,并发收集器一般需要20%的预留空间用于这些浮动垃圾。
Concurrent Mode Failure:并发收集器在应用运行时进行收集,所以需要保证堆在垃圾回收的这段时间有足够的空间供程序使用,否则,垃圾回收还未完成,堆空间先满了。这种情况下将会发生“并发模式失败”,此时整个应用将会暂停,进行垃圾回收。
启动并发收集器:因为并发收集在应用运行时进行收集,所以必须保证收集完成之前有足够的内存空间供程序使用,否则会出现“Concurrent Mode Failure”。通过设置-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=
文章部分内容摘自Andrew.Zhou,感谢~
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