必要网站用什么做的,做食物的网站,厦门优化网站,建设网站中期要做什么Java 内存运行时区域中的程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随线程而生灭#xff1b;栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的#xff08;尽管在运行期会由 JIT 编译器进行一些优化栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的尽管在运行期会由 JIT 编译器进行一些优化因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性不需要过多考虑回收的问题因为方法结束或者线程结束时内存自然就跟随着回收了。
而 Java 堆不一样一个接口中的多个实现类需要的内存可能不一样一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样我们只有在程序处于运行期间时才能知道会创建哪些对象这部分内存的分配和回收都是动态的垃圾收集器所关注的是这部分内存。
判断哪些对象需要被回收
有以下两种方法
引用计数法 给对象添加一引用计数器被引用一次计数器值就加 1当引用失效时计数器值就减 1计数器为 0 时对象就是不可能再被使用的简单高效缺点是无法解决对象之间相互循环引用的问题。可达性分析算法 通过一系列的称为 “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Reference Chain当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连时则证明此对象是不可用的。此算法解决了上述循环引用的问题。
在Java语言中可作为 GC Roots 的对象包括下面几种 a. 虚拟机栈栈帧中的本地变量表中引用的对象。 b. 方法区中类静态属性引用的对象。 c. 方法区中常量引用的对象。 d. 本地方法栈中 JNINative方法引用的对象
作为 GC Roots 的节点主要在全局性的引用与执行上下文中。要明确的是tracing gc必须以当前存活的对象集为 Roots因此必须选取确定存活的引用类型对象。
GC 管理的区域是 Java 堆虚拟机栈、方法区和本地方法栈不被 GC 所管理因此选用这些区域内引用的对象作为 GC Roots是不会被 GC 所回收的。
其中虚拟机栈和本地方法栈都是线程私有的内存区域只要线程没有终止就能确保它们中引用的对象的存活。而方法区中类静态属性引用的对象是显然存活的。常量引用的对象在当前可能存活因此也可能是 GC roots 的一部分。
强、软、弱、虚引用
JDK1.2 以前一个对象只有被引用和没有被引用两种状态。
后来Java 对引用的概念进行了扩充将引用分为强引用Strong Reference、软引用Soft Reference、弱引用Weak Reference、虚引用Phantom Reference4 种这 4 种引用强度依次逐渐减弱。
强引用就是指在程序代码之中普遍存在的类似Object objnew Object()这类的引用垃圾收集器永远不会回收存活的强引用对象。软引用还有用但并非必需的对象。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。弱引用也是用来描述非必需对象的被弱引用关联的对象 只能生存到下一次垃圾收集发生之前 。当垃圾收集器工作时无论内存是否足够都会回收掉只被弱引用关联的对象。虚引用是最弱的一种引用关系。 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关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。 可达性分析算法
不可达的对象将暂时处于“缓刑”阶段要真正宣告一个对象死亡至少要经历两次标记过程
如果对象在进行可达性分析后发现没有与 GC Roots 相连接的引用链那它将会被第一次标记并且进行一次筛选筛选的条件是此对象是否有必要执行 finalize() 方法。当对象没有覆盖 finalize() 方法或者 finalize() 方法已经被虚拟机调用过虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”直接进行第二次标记。如果这个对象被判定为有必要执行 finalize() 方法那么这个对象将会放置在一个叫做 F-Queue 的队列之中并在稍后由一个由虚拟机自动建立的、低优先级的 Finalizer 线程去执行它。
这里所谓的“执行”是指虚拟机会触发这个方法但并不承诺会等待它运行结束因为如果一个对象在 finalize() 方法中执行缓慢将很可能会一直阻塞 F-Queue 队列甚至导致整个内存回收系统崩溃。
测试程序
Copypublic class FinalizerTest {public static FinalizerTest object;public void isAlive() {System.out.println(Im alive);}Overrideprotected void finalize() throws Throwable {super.finalize();System.out.println(method finalize is running);object this;}public static void main(String[] args) throws Exception {object new FinalizerTest();// 第一次执行finalize方法会自救object null;System.gc();Thread.sleep(500);if (object ! null) {object.isAlive();} else {System.out.println(Im dead);}// 第二次执行finalize方法已经执行过object null;System.gc();Thread.sleep(500);if (object ! null) {object.isAlive();} else {System.out.println(Im dead);}}
} 输出如下
Copymethod finalize is running
Im alive
Im dead 如果不重写 finalize()输出将会是
CopyIm dead
Im dead从执行结果可以看出 第一次发生 GC 时finalize() 方法的确执行了并且在被回收之前成功逃脱 第二次发生 GC 时由于 finalize() 方法只会被 JVM 调用一次object 被回收。
值得注意的是使用 finalize() 方法来“拯救”对象是不值得提倡的它的运行代价高昂不确定性大无法保证各个对象的调用顺序。finalize() 能做的工作使用 try-finally 或者其它方法都更适合、及时。
Java 堆永久代的回收
永久代的垃圾收集主要回收两部分内容废弃常量和无用的类。
回收废弃常量与回收 Java 堆中的对象非常类似。以常量池中字面量的回收为例假如一个字符串abc已经进入了常量池中但是当前系统没有任何一个 String 对象是叫做abc的也没有其他地方引用了这个字面量如果这时发生内存回收而且必要的话这个abc常量就会被系统清理出常量池。常量池中的其他类接口、方法、字段的符号引用也与此类似。类需要同时满足下面 3 个条件才能算是“无用的类” a. 该类所有的实例都已经被回收也就是 Java 堆中不存在该类的任何实例。 b. 加载该类的 ClassLoader 已经被回收。 c. 该类对应的 java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用无法在任何地方通过反射访问该类的方法。
虚拟机可以对满足上述 3 个条件的无用类进行回收这里说的仅仅是“可以”而并不是和对象一样不使用了就必然会回收。
在大量使用反射、动态代理、CGLib 等 ByteCode 框架、动态生成 JSP 以及 OSGi 这类频繁自定义 ClassLoader 的场景都需要虚拟机具备类卸载的功能以保证永久代不会溢出。
垃圾收集算法
一共有 4 种
标记-清除算法复制算法标记整理算法分代收集算法
标记-清除算法
最基础的收集算法是“标记-清除”Mark-Sweep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所有被标记的对象。
它的主要不足有两个
效率问题标记和清除两个过程的效率都不高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连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。
标记—清除算法的执行过程如下图。 复制算法
为了解决效率问题一种称为“复制”Copying的收集算法出现了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了原来的一半。复制算法的执行过程如下图 现在的商业虚拟机都采用这种算法来回收新生代IBM 研究指出新生代中的对象 98% 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:Survivor 8:1也就是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的 90%其中一块Survivor不可用只有 10% 的内存会被“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其他内存这里指老年代进行分配担保Handle Promotion。
内存的分配担保就好比我们去银行借款如果我们信誉很好在 98% 的情况下都能按时偿还于是银行可能会默认我们下一次也能按时按量地偿还贷款只需要有一个担保人能保证如果我不能还款时可以从他的账户扣钱那银行就认为没有风险了。
内存的分配担保也一样如果另外一块 Survivor 空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来的存活对象时这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。关于对新生代进行分配担保的内容在本章稍后在讲解垃圾收集器执行规则时还会再详细讲解。
标记-整理算法
复制算法在对象存活率较高时就要进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”算法的示意图如下 分代收集算法
当前商业虚拟机的垃圾收集都采用“分代收集”Generational Collection算法根据对象存活周期的不同将内存划分为几块并采用不用的垃圾收集算法。
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采用最适当的收集算法。在新生代中每次垃圾收集时都发现有大批对象死去只有少量存活那就选用复制算法只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。而老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保就必须使用“标记—清理”或者“标记—整理”算法来进行回收。
HotSpot的算法实现
枚举根节点
以可达性分析中从 GC Roots 节点找引用链这个操作为例可作为 GC Roots 的节点主要在全局性的引用例如常量或类静态属性与执行上下文例如栈帧中的本地变量表中现在很多应用仅仅方法区就有数百兆如果要逐个检查这里面的引用那么必然会消耗很多时间。
另外可达性分析对执行时间的敏感还体现在 GC 停顿上因为这项分析工作必须不可以出现分析过程中对象引用关系还在不断变化的情况否则分析结果准确性就无法得到保证。这点是导致 GC 进行时必须停顿所有 Java 执行线程Sun将这件事情称为Stop The World的其中一个重要原因即使是在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。
因此目前的主流 Java 虚拟机使用的都是准确式 GC即虚拟机可以知道内存中某个位置的数据具体是什么类型。所以当执行系统停顿下来后并不需要一个不漏地检查完所有执行上下文和全局的引用位置虚拟机应当是有办法直接得知哪些地方存放着对象引用。
在 HotSpot 的实现中是使用一组称为 OopMap 的数据结构来达到这个目的的在类加载完成的时候HotSpot 就把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来在 JIT 编译过程中也会在特定的位置记录栈和寄存器中哪些位置是引用。这样 GC 在扫描时就可以直接得知这些信息了。
安全点Safepoint
在 OopMap 的协助下HotSpot 可以快速且准确地完成 GC Roots 枚举但一个很现实的问题随之而来可能导致引用关系变化或者说 OopMap 内容变化的指令非常多如果为每一条指令都生成对应的 OopMap那将会需要大量的额外空间这样 GC 的空间成本将会变得很高。
实际上HotSpot 也的确没有为每条指令都生成 OopMap前面已经提到只是在“特定的位置”记录了这些信息这些位置称为安全点即程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始 GC 只有在到达安全点时才能暂停。
Safepoint 的选定既不能太少以致于 GC 过少也不能过于频繁以致于过分增大运行时的负荷。
对于 Safepoint另一个需要考虑的问题是如何在 GC 发生时让所有线程都“跑”到最近的安全点上再停顿下来。这里有两种方案可供选择抢先式中断Preemptive Suspension和主动式中断Voluntary Suspension。
其中抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合在 GC 发生时首先把所有线程全部中断如果发现有线程中断的地方不在安全点上就恢复线程让它“跑”到安全点上。现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程从而响应 GC 事件。
而主动式中断的思想是当 GC 需要中断线程的时候不直接对线程操作仅仅简单地设置一个标志各个线程执行时主动去轮询这个标志发现中断标志为真时就自己中断挂起。轮询标志的地方和安全点是重合的另外再加上创建对象需要分配内存的地方。
安全区域Safe Region
使用 Safepoint 似乎已经完美地解决了如何进入 GC 的问题但实际情况却并不一定。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
所谓的程序不执行就是没有分配 CPU 时间典型的例子就是线程处于 Sleep 状态或者 Blocked 状态这时候线程无法响应 JVM 的中断请求“走”到安全的地方去中断挂起JVM 也显然不太可能等待线程重新被分配 CPU 时间。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之中引用关系不会发生变化。
在这个区域中的任意地方开始 GC 都是安全的。我们也可以把 Safe Region 看做是被扩展了的 Safepoint。在线程执行到 Safe Region 中的代码时首先标识自己已经进入了 Safe Region那样当在这段时间里 JVM 要发起 GC 时就不用管标识自己为 Safe Region 状态的线程了。在线程要离开 Safe Region 时它要检查系统是否已经完成了根节点枚举或者是整个 GC 过程如果完成了那线程就继续执行否则它就必须等待直到收到可以安全离开 Safe Region 的信号为止。
垃圾收集器
如果说收集算法是内存回收的方法论那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。这里讨论的收集器基于JDK 1.7 Update 14之后的 HotSpot 虚拟机这个虚拟机包含的所有收集器如下图所示 上图展示了 7 种作用于不同分代的收集器如果两个收集器之间存在连线就说明它们可以搭配使用。虚拟机所处的区域则表示它是属于新生代收集器还是老年代收集器。接下来将逐一介绍这些收集器的特性、基本原理和使用场景并重点分析 CMS 和 G1 这两款相对复杂的收集器了解它们的部分运作细节。
Serial收集器串行收集器
Serial 收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器曾经是虚拟机新生代收集的唯一选择。这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这个名字也许听起来很酷但这项工作实际上是由虚拟机在后台自动发起和自动完成的在用户不可见的情况下把用户正常工作的线程全部停掉这对很多应用来说都是难以接受的。下图示意了 Serial/Serial Old 收集器的运行过程。 实际上到现在为止它依然是虚拟机运行在 Client 模式下的默认新生代收集器。它也有着优于其他收集器的地方简单而高效与其他收集器的单线程比对于限定单个 CPU 的环境来说Serial 收集器由于没有线程交互的开销专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率。
在用户的桌面应用场景中分配给虚拟机管理的内存一般来说不会很大收集几十兆甚至一两百兆的新生代仅仅是新生代使用的内存桌面应用基本上不会再大了停顿时间完全可以控制在几十毫秒最多一百多毫秒以内只要不是频繁发生这点停顿是可以接受的。所以Serial 收集器对于运行在 Client 模式下的虚拟机来说是一个很好的选择。
ParNew收集器
ParNew 收集器其实就是 Serial 收集器的多线程版本除了使用多条线程进行垃圾收集之外其余行为包括 Serial 收集器可用的所有控制参数例如-XX:SurvivorRatio、-XX:PretenureSizeThreshold、-XX:HandlePromotionFailure等、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等都与 Serial 收集器完全一样在实现上这两种收集器也共用了相当多的代码。ParNew 收集器的工作过程如下图所示。 ParNew 收集器除了多线程收集之外其他与 Serial 收集器相比并没有太多创新之处但它却是许多运行在 Server 模式下的虚拟机中首选的新生代收集器其中有一个与性能无关但很重要的原因是除了 Serial 收集器外目前只有它能与 CMS 收集器并发收集器后面有介绍配合工作。
ParNew 收集器在单 CPU 的环境中不会有比 Serial 收集器更好的效果甚至由于存在线程交互的开销该收集器在通过超线程技术实现的两个 CPU 的环境中都不能百分之百地保证可以超越 Serial 收集器。
当然随着可以使用的 CPU 的数量的增加它对于 GC 时系统资源的有效利用还是很有好处的。它默认开启的收集线程数与 CPU 的数量相同在 CPU 非常多如 32 个)的环境下可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。
注意从 ParNew 收集器开始后面还会接触到几款并发和并行的收集器。这里有必要先解释两个名词并发和并行。这两个名词都是并发编程中的概念在谈论垃圾收集器的上下文语境中它们可以解释如下。
并行Parallel指多条垃圾收集线程并行工作但此时用户线程仍然处于等待状态。并发Concurrent指用户线程与垃圾收集线程同时执行但不一定是并行的可能会交替执行用户程序在继续运行而垃圾收集程序运行于另一个 CPU 上。
Parallel Scavenge收集器
Parallel Scavenge 收集器是一个新生代收集器它也是使用复制算法的收集器又是并行的多线程收集器……看上去和 ParNew 都一样那它有什么特别之处呢
Parallel Scavenge 收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同CMS 等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间而 Parallel Scavenge 收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量Throughput。
所谓吞吐量就是 CPU 用于运行用户代码的时间与 CPU 总消耗时间的比值即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% 。
停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序良好的响应速度能提升用户体验而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。
Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量分别是控制最大垃圾收集停顿时间的-XX:MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX:GCTimeRatio参数。
MaxGCPauseMillis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。
GCTimeRatio 参数的值应当是一个 0 到 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 1/119默认值为 99 就是允许最大 1%即 1/199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。除上述两个参数之外Parallel Scavenge 收集器还有一个参数-XX:UseAdaptiveSizePolicy值得关注。这是一个开关参数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GC Ergonomics。
Serial Old 收集器
Serial Old 是 Serial 收集器的老年代版本它同样是一个单线程收集器使用“标记-整理”算法。这个收集器的主要意义也是在于给 Client 模式下的虚拟机使用。如果在 Server 模式下那么它主要还有两大用途一种用途是在 JDK 1.5 以及之前的版本中与 Parallel Scavenge 收集器搭配使用另一种用途就是作为 CMS 收集器的后备预案在并发收集发生 Concurrent Mode Failure 时使用。这两点都将在后面的内容中详细讲解。Serial Old 收集器的工作过程如下图所示。 Parallel Old收集器
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 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 Parallel Scavenge 收集器老年代除了 Serial OldPS MarkSweep收集器外别无选择Parallel Scavenge 收集器无法与 CMS 收集器配合工作。
由于老年代 Serial Old 收集器在服务端应用性能上的“拖累”使用了 Parallel Scavenge 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 Parallel 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。Parallel Old 收集器的工作过程如下图所示。 CMS收集器
CMSConcurrent 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。
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 RootsTracing 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收集器线程都可以与用户线程一起工作所以从总体上来说CMS 收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。 CMS 是一款优秀的收集器它的主要优点在名字上已经体现出来了并发收集、低停顿但是 CMS 还远达不到完美的程度它有以下 3 个明显的缺点
**第一、导致吞吐量降低。**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。
第二、CMS 收集器无法处理浮动垃圾Floating Garbage可能出现Concurrent Mode Failure失败而导致另一次 Full GC新生代和老年代同时回收 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 JDK 1.5 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:CM SInitiatingOccupancyFraction设置得太高很容易导致大量Concurrent Mode Failure失败性能反而降低。
第三、产生空间碎片。 CMS 是一款基于“标记—清除”算法实现的收集器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
G1Garbage-First收集器是当今收集器技术发展的最前沿成果之一G1 是一款面向服务端应用的垃圾收集器。HotSpot 开发团队赋予它的使命是在比较长期的未来可以替换掉 JDK 1.5 中发布的 CMS 收集器。与其他 GC 收集器相比G1 具备如下特点。
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CPUCPU或者CPU核心来缩短 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。
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创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。
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 。
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是 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 JavaRTSJ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 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。
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 Remembered Set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 Write Barrier 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。
如果不计算维护 Remembered Set 的操作G1 收集器的运作大致可划分为以下几个步骤
初始标记Initial Marking并发标记Concurrent Marking最终标记Final Marking筛选回收Live Data Counting and Evacuation
G1 的前几个步骤的运作过程和 CMS 有很多相似之处。
初始标记阶段仅仅只是标记一下 GC Roots 能直接关联到的对象并且修改 TAMSNext Top at Mark Start的值让下一阶段用户程序并发运行时能在正确可用的 Region 中创建新对象这阶段需要停顿线程但耗时很短。
并发标记阶段是从 GC Root 开始对堆中对象进行可达性分析找出存活的对象这阶段耗时较长但可与用户程序并发执行。
而最终标记阶段则是为了修正在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标记记录虚拟机将这段时间对象变化记录在线程 Remembered Set Logs 里面最终标记阶段需要把 Remembered Set Logs 的数据合并到 Remembered Set 中这阶段需要停顿线程但是可并行执行。
最后在筛选回收阶段首先对各个 Region 的回收价值和成本进行排序根据用户所期望的 GC 停顿时间来制定回收计划从Sun公司透露出来的信息来看这个阶段其实也可以做到与用户程序一起并发执行但是因为只回收一部分 Region时间是用户可控制的而且停顿用户线程将大幅提高收集效率。通过下图可以比较清楚地看到G1收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段。 GC日志
阅读 GC 日志是处理 Java 虚拟机内存问题的基础技能它只是一些人为确定的规则没有太多技术含量。
每一种收集器的日志形式都是由它们自身的实现所决定的换而言之每个收集器的日志格式都可以不一样。但虚拟机设计者为了方便用户阅读将各个收集器的日志都维持一定的共性例如以下两段典型的 GC 日志
Copy33.125:[GC[DefNew:3324K-152K3712K0.0025925 secs]3324K-152K11904K0.0031680 secs]
100.667:[Full GC[Tenured:0 K-210K10240K0.0149142secs]4603K-210K19456K[Perm:2999K-2999K21248K]0.0150007 secs][Times:user0.01 sys0.00real0.02 secs] 最前面的数字33.125 和 100.667 代表了 GC 发生的时间这个数字的含义是从 Java 虚拟机启动以来经过的秒数。
GC 日志开头的 [GC 和 [Full GC 说明了这次垃圾收集的停顿类型而不是用来区分新生代 GC 还是老年代 GC 的。
如果有 Full 说明这次 GC 是发生了 Stop-The-World 的例如下面这段新生代收集器 ParNew 的日志也会出现 [Full GC这一般是因为出现了分配担保失败之类的问题所以才导致 STW。如果是调用 System.gc() 方法所触发的收集那么在这里将显示 [Full GCSystem。
Copy[Full GC 283.736:[ParNew:261599K-261599K261952K0.0000288 secs] 接下来的 [DefNew、[Tenured、[Perm 表示 GC 发生的区域这里显示的区域名称与使用的 GC 收集器是密切相关的例如上面样例所使用的 Serial 收集器中的新生代名为 “Default New Generation”所以显示的是 [DefNew。如果是 ParNew 收集器新生代名称就会变为 [ParNew意为 “Parallel New Generation”。如果采用 Parallel Scavenge 收集器那它配套的新生代称为 PSYoungGen老年代和永久代同理名称也是由收集器决定的。
后面方括号内部的 3324K-152K3712K含义是GC 前该内存区域已使用容量 - GC 后该内存区域已使用容量 该内存区域总容量。而在方括号之外的 3324K-152K11904K 表示 GC 前 Java 堆已使用容量 - GC 后 Java 堆已使用容量 Java 堆总容量。
再往后0.0025925 secs 表示该内存区域 GC 所占用的时间单位是秒。有的收集器会给出更具体的时间数据如 [Times:user0.01 sys0.00real0.02 secs] 这里面的 user、sys 和 real 与 Linux 的 time 命令所输出的时间含义一致分别代表用户态消耗的 CPU 时间、内核态消耗的 CPU 事件和操作从开始到结束所经过的墙钟时间Wall Clock Time。
CPU 时间与墙钟时间的区别是墙钟时间包括各种非运算的等待耗时例如等待磁盘 I/O、等待线程阻塞而 CPU 时间不包括这些耗时但当系统有多 CPU 或者多核的话多线程操作会叠加这些 CPU 时间所以读者看到 user 或 sys 时间超过 real 时间是完全正常的。
垃圾收集器参数总结
JDK 1.7 中的各种垃圾收集器到此已全部介绍完毕在描述过程中提到了很多虚拟机非稳定的运行参数在表3-2中整理了这些参数供读者实践时参考。 内存分配与回收策略
对象的内存分配往大方向讲就是在堆上分配对象主要分配在新生代的Eden区上。少数情况下也可能会直接分配在老年代中分配的规则并不是百分之百固定的其细节取决于当前使用的是哪一种垃圾收集器组合还有虚拟机中与内存相关的参数的设置。 对象优先在Eden分配
大多数情况下对象在新生代 Eden 区中分配。当 Eden 区没有足够空间进行分配时虚拟机将发起一次 Minor GC。
虚拟机提供了-XX:PrintGCDetails这个收集器日志参数告诉虚拟机在发生垃圾收集行为时打印内存回收日志并且在进程退出的时候输出当前的内存各区域分配情况。
Copyprivate static final int_1MB1024 * 1024/***VM参数-verbose:gc-Xms20M-Xmx20M-Xmn10M-XX:PrintGCDetails-XX:SurvivorRatio8*/public static void testAllocation () {byte[] allocation1allocation2allocation3allocation4allocation1 new byte[2 * _1MB]allocation2 new byte[2 * _1MB]allocation3 new byte[2 * _1MB]allocation4 new byte[4 * _1MB]//出现一次Minor GC} 运行结果
Copy[GC[DefNew:6651K-148K9216K0.0070106 secs]6651K-6292K19456K
0.0070426 secs][Times:user0.00 sys0.00real0.00 secs]
Heap
def new generation total 9216K,used 4326K[0x029d00000x033d00000x033d0000
eden space 8192K51%used[0x029d00000x02de48280x031d0000
from space 1024K14%used[0x032d00000x032f53700x033d0000
to space 1024K0%used[0x031d00000x031d00000x032d0000
tenured generation total 10240K,used 6144K[0x033d00000x03dd00000x03dd0000
the space 10240K60%used[0x033d00000x039d00300x039d02000x03dd0000
compacting perm gen total 12288K,used 2114K[0x03dd00000x049d00000x07dd0000
the space 12288K17%used[0x03dd00000x03fe09980x03fe0a000x049d0000
No shared spaces configured.上方代码的 testAllocation() 方法中尝试分配 3 个 2MB 大小和 1 个 4MB 大小的对象在运行时通过-Xms20M、-Xmx20M、-Xmn10M这 3 个参数限制了 Java 堆大小为 20MB 不可扩展其中 10MB 分配给新生代剩下的 10MB 分配给老年代。-XX:SurvivorRatio8决定了新生代中 Eden 区与一个 Survivor 区的空间比例是 8:1从输出的结果也可以清晰地看到 eden space 8192K、from space 1024K、to space 1024K 的信息新生代总可用空间为 9216KBEden区1个Survivor区的总容量。
执行 testAllocation() 中分配 allocation4 对象的语句时会发生一次 Minor GC这次 GC 的结果是新生代 6651KB 变为 148KB 而总内存占用量则几乎没有减少因为 allocation1、allocation2、allocation3 三个对象都是存活的虚拟机几乎没有找到可回收的对象。
这次 GC 发生的原因是给 allocation4 分配内存的时候发现 Eden 已经被占用了 6MB剩余空间已不足以分配 allocation4 所需的 4MB 内存因此发生 Minor GC。GC 期间虚拟机又发现已有的 3 个 2MB 大小的对象全部无法放入 Survivor 空间Survivor 空间只有 1MB 大小所以只好通过分配担保机制提前转移到老年代去。
这次 GC 结束后4MB 的 allocation4 对象顺利分配在 Eden 中因此程序执行完的结果是 Eden 占用 4MB被allocation4占用Survivor 空闲老年代被占用 6MB被allocation1、allocation2、allocation3占用。通过 GC 日志可以证实这一点。
Minor GC 和 Full GC 有什么不一样吗 新生代 GCMinor GC指发生在新生代的垃圾收集动作因为 Java 对象大多都具备朝生夕灭的特性所以 Minor GC 非常频繁一般回收速度也比较快。 老年代 GCMajor GC/Full GC指发生在老年代的 GC出现了 Major GC经常会伴随至少一次的 Minor GC但非绝对的在 Parallel Scavenge 收集器的收集策略里就有直接进行 Major GC 的策略选择过程。Major GC 的速度一般会比 Minor GC 慢 10 倍以上。
大对象直接进入老年代
所谓的大对象是指需要大量连续内存空间的 Java 对象最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组 byte[] 数组就是典型的大对象。大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息特别是短命大对象写程序的时候应当避免经常出现大对象容易导致内存还有不少空间时就提前触发垃圾收集以获取足够的连续空间来“安置”它们。
虚拟机提供了一个 -XX:PretenureSizeThreshold 参数令大于这个设置值的对象直接在老年代分配。这样做的目的是避免在 Eden 区及两个 Survivor 区之间发生大量的内存复制。
Copyprivate static final int_1MB1024 * 1024/***VM参数-verbose:gc-Xms20M-Xmx20M-Xmn10M-XX:PrintGCDetails-XX:SurvivorRatio8*-XX:PretenureSizeThreshold3145728*/public static void testPretenureSizeThreshold () {byte[] allocationallocation new byte[4 * _1MB]//直接分配在老年代中} 运行结果
CopyHeap
def new generation total 9216K,used 671K[0x029d00000x033d00000x033d0000
eden space 8192K8%used[0x029d00000x02a77e980x031d0000
from space 1024K0%used[0x031d00000x031d00000x032d0000
to space 1024K0%used[0x032d00000x032d00000x033d0000
tenured generation total 10240K,used 4096K[0x033d00000x03dd00000x03dd0000
the space 10240K40%used[0x033d00000x037d00100x037d02000x03dd0000
compacting perm gen total 12288K,used 2107K[0x03dd00000x049d00000x07dd0000
the space 12288K17%used[0x03dd00000x03fdefd00x03fdf0000x049d0000
No shared spaces configured. 执行以上代码中的 testPretenureSizeThreshold() 方法后我们看到 Eden 空间几乎没有被使用而老年代的 10MB 空间被使用了 40%也就是 4MB 的 allocation 对象直接就分配在老年代中这是因为 PretenureSizeThreshold 参数被设置为 3MB就是 3145728这个参数不能像 -Xmx 之类的参数一样直接写 3MB因此超过 3MB 的对象都会直接在老年代进行分配。
注意 PretenureSizeThreshold 参数只对 Serial 和 ParNew 两款收集器有效Parallel Scavenge 收集器不认识这个参数Parallel Scavenge 收集器一般并不需要设置。如果遇到必须使用此参数的场合可以考虑 ParNew 加 CMS 的收集器组合。
长期存活的对象将进入老年代
虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄Age计数器。
如果对象在 Eden 出生并经过第一次 Minor GC 后仍然存活并且能被 Survivor 容纳的话将被移动到 Survivor 空间中并且对象年龄设为 1 。对象在 Survivor 区中每“熬过”一次 Minor GC年龄就增加 1 岁当它的年龄增加到一定程度默认为 15 岁就将会被晋升到老年代中。
对象晋升老年代的年龄阈值可以通过参数-XX:MaxTenuringThreshold设置。
动态对象年龄判定
为了能更好地适应不同程序的内存状况无须等到 MaxTenuringThreshold 中要求的年龄同年对象达到 Survivor 空间的一半后他们以及年龄大于他们的对象都将直接进入老年代。
空间分配担保
在发生 Minor GC 之前虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代 所有对象总空间如果这个条件成立那么 Minor GC 可以确保是安全的。
只要老年代的连续空间大于新生代对象总大小或者历次晋升的平均大小就会进行 Minor GC 否则将进行 Full GC 。
垃圾回收主要关注 Java 堆 Java 内存运行时区域中的程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随线程而生灭栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的尽管在运行期会由 JIT 编译器进行一些优化因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性不需要过多考虑回收的问题因为方法结束或者线程结束时内存自然就跟随着回收了。
而 Java 堆不一样一个接口中的多个实现类需要的内存可能不一样一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样我们只有在程序处于运行期间时才能知道会创建哪些对象这部分内存的分配和回收都是动态的垃圾收集器所关注的是这部分内存。
判断哪些对象需要被回收
有以下两种方法
引用计数法 给对象添加一引用计数器被引用一次计数器值就加 1当引用失效时计数器值就减 1计数器为 0 时对象就是不可能再被使用的简单高效缺点是无法解决对象之间相互循环引用的问题。可达性分析算法 通过一系列的称为 “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Reference Chain当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连时则证明此对象是不可用的。此算法解决了上述循环引用的问题。
在Java语言中可作为 GC Roots 的对象包括下面几种 a. 虚拟机栈栈帧中的本地变量表中引用的对象。 b. 方法区中类静态属性引用的对象。 c. 方法区中常量引用的对象。 d. 本地方法栈中 JNINative方法引用的对象
作为 GC Roots 的节点主要在全局性的引用与执行上下文中。要明确的是tracing gc必须以当前存活的对象集为 Roots因此必须选取确定存活的引用类型对象。
GC 管理的区域是 Java 堆虚拟机栈、方法区和本地方法栈不被 GC 所管理因此选用这些区域内引用的对象作为 GC Roots是不会被 GC 所回收的。
其中虚拟机栈和本地方法栈都是线程私有的内存区域只要线程没有终止就能确保它们中引用的对象的存活。而方法区中类静态属性引用的对象是显然存活的。常量引用的对象在当前可能存活因此也可能是 GC roots 的一部分。
强、软、弱、虚引用
JDK1.2 以前一个对象只有被引用和没有被引用两种状态。
后来Java 对引用的概念进行了扩充将引用分为强引用Strong Reference、软引用Soft Reference、弱引用Weak Reference、虚引用Phantom Reference4 种这 4 种引用强度依次逐渐减弱。
强引用就是指在程序代码之中普遍存在的类似Object objnew Object()这类的引用垃圾收集器永远不会回收存活的强引用对象。软引用还有用但并非必需的对象。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。弱引用也是用来描述非必需对象的被弱引用关联的对象 只能生存到下一次垃圾收集发生之前 。当垃圾收集器工作时无论内存是否足够都会回收掉只被弱引用关联的对象。虚引用是最弱的一种引用关系。 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关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。 可达性分析算法
不可达的对象将暂时处于“缓刑”阶段要真正宣告一个对象死亡至少要经历两次标记过程
如果对象在进行可达性分析后发现没有与 GC Roots 相连接的引用链那它将会被第一次标记并且进行一次筛选筛选的条件是此对象是否有必要执行 finalize() 方法。当对象没有覆盖 finalize() 方法或者 finalize() 方法已经被虚拟机调用过虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”直接进行第二次标记。如果这个对象被判定为有必要执行 finalize() 方法那么这个对象将会放置在一个叫做 F-Queue 的队列之中并在稍后由一个由虚拟机自动建立的、低优先级的 Finalizer 线程去执行它。
这里所谓的“执行”是指虚拟机会触发这个方法但并不承诺会等待它运行结束因为如果一个对象在 finalize() 方法中执行缓慢将很可能会一直阻塞 F-Queue 队列甚至导致整个内存回收系统崩溃。
测试程序
Copypublic class FinalizerTest {public static FinalizerTest object;public void isAlive() {System.out.println(Im alive);}Overrideprotected void finalize() throws Throwable {super.finalize();System.out.println(method finalize is running);object this;}public static void main(String[] args) throws Exception {object new FinalizerTest();// 第一次执行finalize方法会自救object null;System.gc();Thread.sleep(500);if (object ! null) {object.isAlive();} else {System.out.println(Im dead);}// 第二次执行finalize方法已经执行过object null;System.gc();Thread.sleep(500);if (object ! null) {object.isAlive();} else {System.out.println(Im dead);}}
} 输出如下
Copymethod finalize is running
Im alive
Im dead 如果不重写 finalize()输出将会是
CopyIm dead
Im dead从执行结果可以看出 第一次发生 GC 时finalize() 方法的确执行了并且在被回收之前成功逃脱 第二次发生 GC 时由于 finalize() 方法只会被 JVM 调用一次object 被回收。
值得注意的是使用 finalize() 方法来“拯救”对象是不值得提倡的它的运行代价高昂不确定性大无法保证各个对象的调用顺序。finalize() 能做的工作使用 try-finally 或者其它方法都更适合、及时。
