JVM 的垃圾回收器详解

Posted 2022-04-30 cheng21553516

 

Parallel Scavenge（Paraller）：
Parallel Scavenge和ParNew关注的点不一样：ParNew关注的是尽可能缩短暂停的时间，Parallel Scavenge关注的是吞吐量吞吐量 = 运行用户代码时间/（运行用户代码时间+垃圾收集时间）
举个例子：虚拟机运行100分钟，GC用了1分钟，吞吐量则为99%。停顿时间短的适合用户交互的程序（web前端应用），提高用户体验度。关注吞吐量，什么样的程序下关注吞吐量而不是非常注重交互及时性，主要是这种后台计算任务。
Parallel Scavenge主要有两个参数来进行吞吐量的精确控制，分别是控制垃圾最大停顿时间 -XX:MaxGCPauseMills以及直接设置吞吐量大小的-XX:GCTimeRatio参数。
-XX:MaxGCPauseMills：参数允许的值是一个大于0的毫秒数，收集器将尽可能地保证内存回收花费的时间不超过设定值。
不过大家不要认为如果把这个参数的值设置得稍小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快，GC停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的：系统把新生代调小一些，
收集300MB新生代肯定比收集500MB快吧，这也直接导致垃圾收集发生得更频繁一些，原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒，现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降，但吞吐量也降下来了。

-XX:GCTimeRatio参数的值应当是一个大于0且小于100的整数，也就是垃圾收集时间占总时间的比率，相当于是吞吐量的倒数。如果把此参数设置为19，那允许的最大GC时间就占总时间的5%（即1/（1+19）），默认值为99，就是允许最大1%（即1/（1+99））的垃圾收集时间。
由于与吞吐量关系密切，Parallel Scavenge收集器也经常称为"吞吐量优先"收集器，
除刚说到的两个参数以外，ParallelScavenge还有一个参数：-XX:+UseAdaptiveSizePolicy值得关注。当这个参数打开之后，就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX：SurvivorRatio）、
晋升老年代对象年龄（-XX：PretenureSizeThreshold）等细节参数了，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者最大的吞吐量，
这种调节方式称为GC自适应的调节策略。如果对于收集器运作原来不太了解，手工优化存在困难的时候，使用ParallelScavenge收集器配合自适应调节策略，把内存管理的调优任务交给虚拟机去完成将是一个不错的选择。
只需要把基本的内存数据设置好（如-Xmx设置最大堆），然后使用MaxGCPauseMillis参数（更关注最大停顿时间）或GCTimeRatio（更关注吞吐量）参数给虚拟机设立一个优化目标，那具体细节参数的调节工作就由虚拟机完成了。
自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器与ParNew收集器的一个重要区别。

 

Parallel Old：
Parallel Old是Parallel Scavenge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JDK1.6中才开始提供的，在此之前，新生代的Parallel Scavenge收集器一直处于比较尴尬的状态。
原因是，如果新生代选择了ParallelScavenge收集器，老年代除了SerialOld收集器外别无选择，由于老年代SerialOld收集器在服务端应用性能上的"拖累"，使用了ParallelScavenge收集器也未必能在整体应用上获得吞吐量最大化的效果，
由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器的多CPU的处理能力，在老年代很大而且硬件比较高级的环境中，这种组合的吞吐量甚至还不一定有ParNew加CMS的组合"给力"。
直到Paralle Old 收集器出现后，"吞吐量优先"收集器终于有了比较名副其实的应用组合，在注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器。
如果我们使用新生代使用Parallel Scavenge，老年代使用Parallel Old使用什么参数呢？-XX:+UseParallerOldGC：新生代使用Parallel Scavenge，老年代使用Parallel Old。

 

 

（3）CMS
CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器一种以获得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，系统系统停顿时间最短，以给用户带来比较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。从名字（"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更复杂一些，整个过程分为4个步骤，包括：
（1）初始标记（CMS initial mark）
（2）并发标记（CMS concurrent mark）
（3）重新标记（CMS remark）
（4）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"。还记什么叫"StopTheWorld"吗？就是指开始垃圾回收的时候，你的JAVA应用里面的所有应用的多线程都要先暂停，必须要等到垃圾回收弄完，才能应用多线程继续执行，这种现象也有专门的名称：叫做 Stop The World 现象。

初始标记：标记的是什么？初始标记仅仅是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快也就是只关注Object1，其他的对象就不关注。
并发标记：并发标记阶段就是进行GC Roots Tracing的过程，是与我们用户的应用程序同时进行。
重新标记：由于我们的并发标记是和用户的应用程序同时进行的，这个时间段我们用户还在不停的进行操作，操作过程中会有对象的状态发生变化。比如某一个对象到达不了了。这就需要我们来进行重新标记。这个重新标记的过程时间也是非常短。
并发清除：标记完成后，就和我们的用户线程同时进行并发清除。

 

从上面的CMS的工作示意图来看，就可以清楚的看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的时间。

CMS的缺点：
CMS收集器对CPU资源非常敏感。其实，面向并发设计的程序都对CPU资源比较敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用户线程停顿，但是会因为占用了一部分线程（或者说CPU资源）而导致应用程序变慢，总吞吐量会降低。CMS默认启动的回收线程数是（CPU数量+3）/4，也就是当CPU在4个以上时，并发回收时垃圾收集线程不少于25%的CPU资源，并且随着CPU数量的增加而下降。但是当CPU不足4个（譬如2个）时，CMS对用户程序的影响就可能变得很大，如果本来CPU负载就比较大，还分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然降低了50%，其实也让人无法接受。为了应付这种情况，虚拟机提供了一种称为“增量式并发收集器”（Incremental Concurrent Mark Sweep/i-CMS）的CMS收集器变种，所做的事情和单CPU年代PC机操作系统使用抢占式来模拟多任务机制的思想一样，就是在并发标记、清理的时候让GC线程、用户线程交替运行，尽量减少GC线程的独占资源的时间，这样整个垃圾收集的过程会更长，但对用户程序的影响就会显得少一些，也就是速度下降没有那么明显。实践证明，增量时的CMS收集器效果很一般，在目前版本中，i-CMS已经被声明为“deprecated”，即不再提倡用户使用。
CMS收集器无法处理浮动垃圾（FloatingGarbage），可能出现“ConcurrentModeFailure”失败而导致另一次FullGC的产生。由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行着，伴随程序运行自然就还会有新的垃圾不断产生，这一部分垃圾出现在标记过程之后，CMS无法在当次收集中处理掉它们，只好留待下一次GC时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行，那也就还需要预留有足够的内存空间给用户线程使用，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，需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。
在JDK1.5的默认设置下，CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活，这是一个偏保守的设置，如果在应用中老年代增长不是太快，可以适当调高参数-XX：CMSInitiatingOccupancyFraction的值来提高触发百分比，以便降低内存回收次数从而获取更好的性能，在JDK 1.6中，CMS收集器的启动阈值已经提升至92%。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。所以说参数-XX：CMSInitiatingOccupancyFraction设置得太高很容易导致大量“Concurrent Mode Failure”失败，性能反而降低。
还有最后一个缺点，在本节开头说过，CMS是一款基于“标记—清除”算法实现的收集器，如果读者对前面这种算法介绍还有印象的话，就可能想到这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。空间碎片过多时，将会给大对象分配带来很大麻烦，往往会出现老年代还有很大空间剩余，但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象，不得不提前触发一次Full GC。为了解决这个问题，CMS收集器提供了一个-XX：+UseCMSCompactAtFullCollection开关参数（默认就是开启的），用于在CMS收集器顶不住要进行FullGC时开启内存碎片的合并整理过程，内存整理的过程是无法并发的，空间碎片问题没有了，但停顿时间不得不变长。虚拟机设计者还提供了另外一个参数-XX：CMSFullGCsBeforeCompaction，这个参数是用于设置执行多少次不压缩的Full GC后，跟着来一次带压缩的（默认值为0，表示每次进入Full GC时都进行碎片整理）。

 

G1收集器
开启G1的命令：-XX:UseG1GC，G1的设计目标是用来替代我们的CMS。
G1具备的特点：
1、并行与并发：G1能充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个CPU来缩短Stop the world停顿的时间，部分其他收集器原本需要停顿JAVA线程执行的GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续执行。
2、分代收集：与其他收集器一样，分代概念在G1中依然得以保留，虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆，但它能够采用不同的方式去处理新建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果
3、空间整合：与CMS的"标记——清理"算法不同，G1从整体来看是基于"标记——整理"算法实现的收集器，从局部（两个Region之间）上来看是基于"复制"算法实现的，但无论如何，这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片，
收集后能提供规整的可用内存。这种特性有利于程序长时间运行，分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。
4、可预测的停顿：这是G1相对于CMS的另一大优势，降低停顿时间时G1和CMS共同的关注点，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，这几乎已经是实时JAVA(RTSJ)的垃圾收集器的特征了。
在G1之前的其他收集器进行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堆的内存布局就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离的了，它们都是一部分Region（不需要连续）的集合。
G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），在后台维护
一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region（这也就是Garbage-First名称的来由）。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，保证了G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
G1把内存“化整为零”的思路，理解起来似乎很容易，但其中的实现细节却远远没有想象中那样简单，否则也不会从2004年Sun实验室发表第一篇G1的论文开始直到今天（将近10年时间）才开发出G1的商用版。
例：把Java堆分为多个Region后，垃圾收集是否就真的能以Region为单位进行了？听起来顺理成章，再仔细想想就很容易发现问题所在：Region不可能是孤立的。一个对象分配在某个Region中，它并非只能被本Region中的其他对象引用，
而是可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。那在做可达性判定确定对象是否存活的时候，岂不是还得扫描整个Java堆才能保证准确性？这个问题其实并非在G1中才有，只是在G1中更加突出而已。
在以前的分代收集中，新生代的规模一般都比老年代要小许多，新生代的收集也比老年代要频繁许多，那回收新生代中的对象时也面临相同的问题，如果回收新生代时也不得不同时扫描老年代的话，
那么Minor GC的效率可能下降不少。在G1收集器中，Region之间的对象引用以及其他收集器中的新生代与老年代之间的对象引用，虚拟机都是使用Remembered Set来避免全堆扫描的。
G1中每个Region都有一个与之对应的RememberedSet，虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时，会产生一个WriteBarrier暂时中断写操作，
检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中（在分代的例子中就是检查是否老年代中的对象引用了新生代中的对象），如果是，便通过CardTable把相关引用信息记录到
被引用对象所属的Region的Remembered Set之中。当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。