垃圾回收
2021-09-17 20:35:52 1 举报AI智能生成
垃圾回收
作者其他创作
大纲/内容
垃圾回收概述
什么是垃圾
垃圾收集的三个经典问题：
哪些内存需要回收？
什么时候回收？
如何回收？
什么是垃圾？
垃圾是指运行程序中没有任何指针指向的对象，这个对象就是需要被回收的垃圾。
如果不及时的对内存中的垃圾进行清理，这些垃圾对象所占用的内存空间一直会保留到应用程序结束，被保留的空间无法被其他对象所使用。甚至可能导致内存溢出。
为什么需要GC
对于高级语言来说，一个基本认知就是如果不进行垃圾回收，内存迟早是会被消耗完的，因为不断地分配内存空间而不进行回收，就好像不停地生产生活垃圾而不去打扫一样。
除了释放没用的对象，垃圾回收也可以清理内存里的记录碎片。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。
随着应用程序所应付的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序的正常进行。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地对GC进行优化。
早期垃圾回收
早期的C/C++时代，垃圾回收基本上是手工进行的。开发人员可以使用new关键字进行内存申请，并使用delete关键字进行内存释放。
这种方式可以灵活控制内存上释放的时间，但是会给开发人员造成频繁申请和释放内存的管理负担。倘若有一处内存区间由于程序编码的问题忘记被回收，那么就会造成内存泄漏，垃圾对象永远无法被清除，随着系统运行时间的不断增长，垃圾对象所耗内存可能持续上升，直到出现内存溢出并造成应用程序崩溃。
Java垃圾回收机制
自动内存管理，无需开发人员手动参与内存的分配与回收，这样降低了内存泄漏与内存溢出的风险。
自动内存管理机制，将程序员从繁重的内存管理中释放出来，可以更专心的专注于业务开发。
垃圾回收器可以对年轻代回收，也可以对老年代回收，甚至是全堆和方法区的回收。
频繁收集Young区。
较少收集Old区。
基本不动Perm区。
垃圾回收相关算法
垃圾标记阶段的算法之引用计数法
在堆里存放着几乎所有的Java实例，在GC执行回收之前，首先需要区分出哪些是存活对象，哪些是已经死亡的对象。只有被标记为已经死亡的对象，GC才会在执行垃圾回收时，释放掉其所占用的空间，因此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段。
那么在JVM中究竟是如何判断标记一个死亡对象呢？简单的来说，当一个对象已经不再被任何存活对象继续引用时，就可以宣判其死亡。
判断对象的存活方式一般有两种：引用计数法和可达性分析算法。
引用计数法比较简单，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。对于一个对象A来说，只要有任何一个对象引用了A,则A的引用计数器加1；当引用失效时，引用计数器减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：
它每次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。
每次赋值都需要更新计数器，伴随着加减法的操作，增加了时间开销。
引用计数器有一个严重的问题，即无法处理循环引用的情况，这是一条致命缺陷，导致Java的垃圾回收器中没有使用这个算法。
垃圾标记阶段的算法之可达性分析算法
相对于引用计数器而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效特点，更重要的是该算法可以有效的解决在引用计数器中循环引用的问题，防止内存泄漏的发生。
相对于引用计数器算法，这里的可达性分析就是Java、C#选择的。这种类型的垃圾收集通常也叫做追踪性垃圾收集。
所谓的"GC Roots"根集合就是一组必须活跃的引用。
虚拟机栈中引用的对象
本地方法栈中引用的对象
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
反映java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。
除这些固定的GC Root集合外，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"的加入，共同构成完整GC Roots集合，比如：分代收集和局部回收。
如果只针对Java堆中的某一区域进行垃圾回收，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GC Roots集合中去考虑，这样才能保证可达性分析的准确性。
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，那么它就是一个Root。
基本思路：
可达性分析算法是以根对象集合为起始点。按照从上至下的方式搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。
使用可达性分析算法后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索走过的路径被称为引用链。
如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象已经死亡。
在可达性分析算法中，只有能被根对象集合直接或间接连接地对象才是存活对象。
如果要使用可达性分析算法来判断内存是否回收，那么分析工作就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工作的准确性就无法保证。这点也是号称GC进行时必须STW的一个重要原因。即时时号称不会发生停顿的CMS收集器中，枚举根节点也是必须要停顿的。
对象的finalization机制
Java语言提供了对象终止的机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑。
当垃圾回收器发现没有引用指向同一个对象，即：垃圾回收此对象之前，总会先调用这个方法的finalize()方法。
finalize()方法允许在子类中被重写，用于在对象被垃圾回收时进行资源释放。通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作，比如关闭文件、套机接字和数据库连接等。
永远不要主动的调用某个对象的finalize()方法，应该交给垃圾回收机制调用。理由包括以下三点：
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。
一个糟糕的finalize()会严重影响GC的性能。
从功能上来说，finalize()方法与C++中的析构函数相类似，但是Java采用的是基于垃圾回收器的自动内存管理机制，所以finalize()方法在本质上不同于C++的析构函数。
由于finalize()方法的存在，虚拟机的对象一般处于三种可能的状态。
如果从所有的根节点都无法访问到的对象，说明对象已经不再使用了。一般来说，此对象需要被回收。但事实上，也并非是"非死不可"的，这个时候它们暂时处于“缓刑”阶段。一个无法触及的对象有可能在某一条件下"复活"自己，如果这样，那么对它的回收是不合理的，为此，定义虚拟机的对象可能的三种状态，如下：
可触及的：从根节点开始，可以到达这个对象。
可复活的：对象的所有引用都被释放，但对象有可能在finalize()中复活。
不可触及的：对象的finalize()被调用，并且没有复活，那么就会进入不可触及状态。不可触及的状态不可能被复活，因为finalize()只会被调用一次。
以上三种状态中，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。
判断一个对象objA是否可回收，至少要经历两次标记过程：
如果对象objA到GC Roots没有引用链，则进行第一次标记。
进行筛选，判断此对象是否有必要执行finalize()方法
如果对象objA没有重写finalize()方法，或者finalize()方法已经被虚拟机调用过，则虚拟机视为"没有必要执行"，objA被判定为不可触及的。
如果对象objA重写了finalize()方法， 并且还未执行，那么objA就会被插入到F-Queue队列中，由一个虚拟机自动创建、低优先级的Finalizer线程触发其finlize()方法执行。
finalize()方法是对象逃脱死亡的最后机会，稍后GC会对F-Queue队列中的对象进行第二次标记。如果objA在finalize()方法上与引用链上的任何一个对象建立了联系，那么在第二次标记时，objA会被移出"即将回收"集合。之后，对象会再次出现没有引用存在的情况。在这种情况下，finalize方法不会被再次调用，对象会直接变成不可触及的状态，也就是说，一个对象的finalize()方法只会被调用一次。
垃圾清除阶段算法之标记-清除算法
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-清除算法、赋值算法、标记-压缩算法。
背景：标记-清除算法是一种非常基础和常见的垃圾收集算法。
执行过程：当堆内的有效空间被耗尽的时候，就会停止整个程序，然后进行两项工作，第一项则是标记，第二项则是清除。
标记：Collector从引用根节点开始遍历，标记所有被应用的对象。一般是在对象的Header中记录为可达对象。
清除：Colelctor对堆内存进行从头到尾进行线性的遍历，如果发现某个对象在其Header中没有标记为可达对象，则将其回收。
缺点：
效率不算高。
在进行GC的时候，需要停止整个应用程序，导致用户体验差。
这种方式清理出来的空闲内存是不连续的，产生内存碎片，需要维护一个空闲列表。
这里的清除并不是真的置空，而是把需要处理的对象地址保存在空闲的地址列表里。下次有新对象需要加载时，判断垃圾的位置空间是否够，如果够，就存放。
垃圾清除阶段算法之复制算法
核心思想：将活着的空间内存分为两块，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之中，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。
优点：
此算法的缺点很明显的，就是需要两倍的内存空间。
对于G1这种分拆成大量region的GC，复制而不是移动，意味着GC需要维护region之间对象的引用关系，不管是内存占用或者时间开销也不小。
特别的：如果系统中的垃圾对象特别多，复制算法需要复制的存活数量并不会太大，或者说非常低才行。即特别适合垃圾对象很多，但存活很少的场景；例如：Young区的Survivor0区和Survovir1区。
垃圾清除阶段算法之标记-压缩(整理)算法
背景：复制算法的高效性是建立在存活对象小、垃圾对象多的前提下的。这种情况在新生代经常发生，但是在老年代，更常见的场景是大部分对象是存活对象。如果依然使用复制算法，由于存活对象较多，复制的成本也很高。因此，基于老年代垃圾回收的特性，需要使用其他的算法。
标记-清除算法的确可以应用于老年代，但是该算法不仅效率低下，而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片，所以JVM的设计者需要在此基础之上进行改进。标记-压缩算法由此诞生。
执行过程：
第一阶段和标记清除算法一样，从根节点开始标记所有被引用对象
第二阶段将所有的存活对象压缩到内存的一端，按顺序排放。之后清理边界外所有的空间。
标记压缩算法最终效果等同于标记清除算法执行后，再进行一次内存碎片整理，因此，也可以把它称为标记-压缩-清除算法。
二者的本质差异在于标记-清除算法是一种非移动式的回收算法，标记-压缩是移动式的。是否移动回收后的存活对象是一项优点并存的风险决策。
可以看到，标记的存活对象将会被整理，按照内存地址依次排列，而未被标记的内存会被清理掉。如此依一来，当我们需要的给新对象分配内存时，JVM只需要持有一个内存的起始地址为止，这可比维护一个空闲列表显然少了许多开销。
指针碰撞
如果内存空间以规整和有序的方式排布，即已用和未用的内存都各自一边，彼此之间维系着一个记录下一次分配起始点的标记指针，当为新对象分配内存时，只需要通过修改指针的偏移量将新对象分配在第一个空闲内存位置上，这种分配方式就叫做指针碰撞。
优点：消除了标记清除算法中，内存区域分散的缺点，我们需要给新对象分配内存时，JVM只需要持有一个内存的起始地址即可。消除了复制算法中，内存减半的高额代价。
缺点：从效率上来看，标记整理算法低于复制算法。移动对象的同时，如果对象被其他对象所引用，还需要调整引用的地址。移动过程中，需要全程暂停用户应用程序，即：STW。
分代收集算法：
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，提高垃圾回收的效率。
在Java运行程序的过程中，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请求的Session对象、线程、Socket连接，这类对象与跟业务挂钩，因此生命周期比较长。但是还是有一些对象，主要是程序运行过程中生产的临时变量，这些对象的生命周期会比较短，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。
目前所有的GC都是采用分代收集算法执行垃圾回收的。
年轻代
年轻代特点：区域相对于老年代较小，对象生命周期短，存活率低，回收频繁。
这种情况复制算法的回收整理，速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关，因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题，通过两个survivor的设计得以缓解。
老年代
老年代特点：区域大，对象生命周期长，存活率高，回收不及年轻代频繁。
这种情况存在大量存活率高的对象，复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者是标记-清除与标记-整理的混合实现。
增量收集算法、分区算法
基本思想：如果一次性将所有的垃圾进行处理，需要造成系统长时间的停顿，那么久可以让垃圾收集线程和因应用程序线程交替执行。每次，垃圾收集线程只收集一小片区域的内存空间，接着切换到应用线程。依次反复，直到垃圾收集完成。增量算法通过对线程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。
缺点：使用这种方式，由于在垃圾回收过程中，间断性的还执行了应用程序代码，所以能减少系统的停顿时间。但是，因为线程切换和上下文转换的消耗，会使得垃圾回收的成本上升，造成系统吞吐量下降。
垃圾回收相关概念
System.gc()的理解
在默认情况下，通过System.gc()或者Runtime.getRuntime().gc()的调用，会显式触发Full GC，同时对新生代和老年代进行回收，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
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，如果我们正在编写一个性能基准，我们就可以在运行之间调用System.gc()。
内存溢出与内存泄漏
内存溢出
内存溢出相对于内存泄漏来说，尽管更容易被理解，但是同样的，内存溢出也是引发程序崩溃的罪魁祸首之一。
由于GC一直在发展，所以一般情况下，除非应用程序占用的内存增加速度非常块，造成垃圾回收已经跟不上内存消耗的速度，否则就不太容易出现OOM的情况。
大多数情况下，GC会进行各年龄段的垃圾回收，实在不行了就放大招，来一次独占式的Full GC操作，这时候就会回收大量的内存，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。
首先说没有空闲内存的情况：说明Java虚拟机的内存不够。原因有二：
Java虚拟机的堆内存设置不够
比如：可能存在内存泄漏的情况，也有可能是堆的大小不合理，比如我们要处理比较可观的数据量，但是没有显式的指定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。
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outofMemoryError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0OM，异常信息则变成了:“java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace"。直接内存不足，也会导致OOM。
这里面隐含着一层意思是，在抛出outOfMemoryError之前，通常垃圾收集器材会被触发，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()万法中，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是会被触发的
比如，我们去分配一个超大对象，类似一个超大数组超过堆的最大值，JVM可以判断垃圾收集并不能解决这个问题，所以直接抛出OOM
内存泄漏
也称作"存储泄漏"。严格来说，只有对象不会被程序用到了，但是GC又不会回收它们的情况，才叫内存泄漏。但实际上很多时候一些不好的实践会导致对象的生命周期很长甚至导致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，程序中的内存就会被逐步蚕食，直至耗尽所有内存，最终出现OOM的异常，导致程序崩溃。这里的存储空间指的不是物理内存，而是虚拟内存大小，这个虚拟内存大小取决于磁盘交换区设定的大小。
举例：
单例模式：
单例的生命周期和应用程序是一样长的，所以单例程序中，如果持有对外部对象的引用的话，那么这个外部对象是不能被回收的，会导致内存泄漏的产生。
一些提供close的资源未关闭导致内存泄漏。
数据库的连接(dataSource.getConnection())，网络连接(socket)和io连接必须手动colse，否则是不能被回收的。
Stop The World (STW)
Stop The World 简称STW，指的是GC事件发生过程中，会产生应用程序的停顿。停顿产生时整个应用程序都会被暂停，没有任何响应，有点像卡死的感觉，这个停顿称为STW。
可达性分析算法中枚举根节点会导致所有Java线程执行线程停顿。
分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行。
一致性指整个分析期间整个执行系统看起来像被冻结在某个时间点上
如果出现分析过程中对象引用关系还在不断变化，则分析结果的准确性无法保证。
被STW中断的应用程序线程会在完成GC之后恢复，频繁中断会让用户感觉像是网速不快造成电影卡带一样，所以我们需要减少STW的发生。
STW事件和采用哪款GC无关，所有的GC都有这个事件。
哪怕是G1也不能完全避免STW，只能说垃圾回收越来越优秀，回收效率越来越高，尽可能地缩短了暂停时间。
STW是JVM在后台自动发起和自动完成地。在用户不可见地情况下，把用户正常地工作线程全部停掉。
开发中不要使用System.gc()；会导致Stop-The-World地发生。
垃圾回收的并行与并发
并发
在操作系统中，是指一个时间段内有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理器上运行。
并发不是真正意义上的"同时进行"，只是CPU把一个时间段划分为几个时间片段，然后在这几个时间区间之间来回切换，由于CPU处理的速度非常快，只要把时间间隔处理得当，即让用户感觉是多个应用程序同时在进行。
并行
当系统有一个以上CPU时，当一个CPU执行一个进程，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。
其实决定并行的因素并不是CPU数量，而是CPU的核心数量，比如一个CPU多个核也是可以并行。
二者对比
并发，指的是多个事情，在同一时间段内同时发生了。 并行，指的是多个事情，在同一时间点上同时发生了。
并发的多个任务之间是互相抢占资源的。
并行的多个任务之间是不互相抢占资源的。
只有在多CPU或者一个cPU多核的情况中，才会发生并行。否则，看似同时发生的事情，其实都是并发执行的。
并发的多个任务之间是互相抢占资源的。
并行的多个任务之间是不互相抢占资源的。
只有在多CPU或者一个cPU多核的情况中，才会发生并行。否则，看似同时发生的事情，其实都是并发执行的。
垃圾回收的并行与并发
并行：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。
串行：相较于并行的概念，单线程执行。如果内存不够，则程序暂停，启动JVM回收器进行垃圾回收。回收完，在启动程序的线程。
并发：指用户线程与垃圾收集线程同时执行，垃圾回收线程在执行时不会停顿用户程序的运行。用户程序在继续运行，而垃圾收集程序运行在另一个CPU上。如：CMS、G1。
安全点与安全区域
安全点
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，检查所有的线程都跑到最近的安全点停顿下来呢？
抢先式中断：首先中断所有线程。如果还有线程不在安全点，就恢复线程，让线程跑到安全点。
主动式中断：设置一个中断标志，各个线程运行到Safe Point的时候主动轮询这个标志，如果中断标志为真，则将自己进行中断挂起。
安全区域
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。
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。
实际执行：
1、当线程运行到safe Region的代码时，首先标识已经进入了safe Region,如果这段时间内发生Gc，JVM会忽略标识为Safe Region状态的线程;
2、当线程即将离开Safe Region时，会检查JVM是否已经完成Gc，如果完成了，则继续运行，否则线程必须等待直到收到可以安全离开safe Region的信号为止;
2、当线程即将离开Safe Region时，会检查JVM是否已经完成Gc，如果完成了，则继续运行，否则线程必须等待直到收到可以安全离开safe Region的信号为止;
再谈引用：强引用(不回收)
我们希望能描述这样一类对象：当内存空间还足够时，则能保留在内存中；如果内存空间在进行垃圾收集后还是很紧张，则可以抛弃这些对象。
面试高频：强引用、软引用、弱引用、虚引用有什么区别？具体使用场景是什么？
强引用(StrongReference）:最传统的“引用”的定义，是指在程序代码之中普遍存在的引用赋值，即类似“object obj=new object()”这种引用关系。无论任何情况下，只要强引用关系还存在，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。
软引用(SoftReference):在系统将要发生内存溢出之前，将会把这些对象列入回收范围之中进行第二次回收。如果这次回收后还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。 弱引用(WeakReference):被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集之前。当垃圾收集器工作时，无论内存空间是否足够，都会回收掉被弱引用关联的对象。
虚引用(PhantomReference) :一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来获得一个对象的实例。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。
软引用(SoftReference):在系统将要发生内存溢出之前，将会把这些对象列入回收范围之中进行第二次回收。如果这次回收后还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。 弱引用(WeakReference):被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集之前。当垃圾收集器工作时，无论内存空间是否足够，都会回收掉被弱引用关联的对象。
虚引用(PhantomReference) :一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来获得一个对象的实例。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。
强引用 --不回收
在]ava程序中，最常见的引用类型是强引用（普通系统99%以上都是强引用），也就是我们最常见的普通对象引用，也是默认的引用类型。
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。
对于一个普通的对象，如果没有其他的引用关系，只要超过了引用的作用域或者显式地将相应（强）引用赋值为null，就是可以当做垃圾被收集了，当然具体回收时机还是要看垃圾收集策略。
相对的，软引用、弱引用和虚引用的对象是软可触及、弱可触及和虚可触及的，在一定条件下，都是可以被回收的。所以，强引用是造成Java内存泄漏的主要原因之一。
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。
对于一个普通的对象，如果没有其他的引用关系，只要超过了引用的作用域或者显式地将相应（强）引用赋值为null，就是可以当做垃圾被收集了，当然具体回收时机还是要看垃圾收集策略。
相对的，软引用、弱引用和虚引用的对象是软可触及、弱可触及和虚可触及的，在一定条件下，都是可以被回收的。所以，强引用是造成Java内存泄漏的主要原因之一。
再谈引用：软引用(内存不足即回收)
软引用是用来描述一些还有用，但非必需的对象。只被软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常前，会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收，如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。
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。
垃圾回收器在某个时刻决定回收软可达的对象的时候，会清理软引用，并可选地把引用存放到一个引用队列(Reference Queue) 。
类似弱引用，只不过Java虚拟机会尽量让软引用的存活时间长一些，迫不得已才清理。
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。
垃圾回收器在某个时刻决定回收软可达的对象的时候，会清理软引用，并可选地把引用存放到一个引用队列(Reference Queue) 。
类似弱引用，只不过Java虚拟机会尽量让软引用的存活时间长一些，迫不得已才清理。
再谈引用：弱引用(发现即回收)
弱引用也是用来描述那些非必需对象，只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。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。
弱引用和软引用一样，在构造弱引用时，也可以指定一个引用队列，当弱引用对象被回收时，就会加入指定的引用队列，通过这个队列可以跟踪对象的回收情况。
软引用、弱引用都非常适合来保存那些可有可无的缓存数据。如果这么做，当系统内存不足时，这些缓存数据会被回收，不会导致内存溢出。而当内存资源充足时，这些缓存数据又可以存在相当长的时间，从而起到加速系统的作用。
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。
弱引用和软引用一样，在构造弱引用时，也可以指定一个引用队列，当弱引用对象被回收时，就会加入指定的引用队列，通过这个队列可以跟踪对象的回收情况。
软引用、弱引用都非常适合来保存那些可有可无的缓存数据。如果这么做，当系统内存不足时，这些缓存数据会被回收，不会导致内存溢出。而当内存资源充足时，这些缓存数据又可以存在相当长的时间，从而起到加速系统的作用。
弱引用对象与软引用对象的最大不同就在于，当Gc在进行回收时，需要通过算法检查是否回收软引用对象，而对于弱引用对象，GC总是进行回收。弱引用对象更容易、更快被Gc回收。
再谈引用：虚引用(对象回收跟踪)
也称为“幽灵引用”或者“幻影引用”，是所有引用类型中最弱的一个。一个对象是否有虚引用的存在，完全不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用，那么它和没有引用几乎是一样的，随时都可能被垃圾回收器回收。
它不能单独使用，也无法通过虚引用来获取被引用的对象。当试图通过虚引用的get()方法取得对象时，总是null。
为一个对象设置虚引用关联的唯一目的在于跟踪垃圾回收过程。比如:能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。
它不能单独使用，也无法通过虚引用来获取被引用的对象。当试图通过虚引用的get()方法取得对象时，总是null。
为一个对象设置虚引用关联的唯一目的在于跟踪垃圾回收过程。比如:能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。
·虚引用必须和引用队列一起使用。虚引用在创建时必须提供一个引用队列作为参数。当垃圾回收器准备回收一个对象时，如果发现它还有虚引用，就会在回收对象后，将这个虚引用加入引用队列，以通知应用程序对象的回收情况。
由于虚引用可以跟踪对象的回收时间，因此，也可以将一些资源释放操作放置在虚引用中执行和记录。
再谈引用：终结器引用
它用以实现对象的finalize()方法，也可以称为终结器引用。
无需手动编码，其内部配合引用队列使用。
在cc时，终结器引用入队。由Finalizer线程通过终结器引用找到被引用对象并调用它的finalize()方法，第二次Gc时才能回收被引用对象。
无需手动编码，其内部配合引用队列使用。
在cc时，终结器引用入队。由Finalizer线程通过终结器引用找到被引用对象并调用它的finalize()方法，第二次Gc时才能回收被引用对象。
垃圾回收器
GC分类与性能指标
垃圾回收器分类
由于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的版本处于告诉迭代的过程中，因此Java发展至今已经衍生了众多的GC版本。
从不同角度分析垃圾收集器，可以将GC分为不同的类型。
按线程数分，可以分为串行垃圾回收器和并行垃圾回收器。
串行回收指的是在同一时间段内只允许有一个CPU用于执行垃圾回收操作，此时工作线程被暂停，直至垃圾收集工作结束。
在诸如单cPU处理器或者较小的应用内存等硬件平台不是特别优越的场合，串行回收器的性能表现可以超过并行回收器和并发回收器。所以，串行回收默认被应用在客户端的client模式下的JVM中
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，并行收集可以运用于多个CPU同时执行垃圾回收，因此提升了应用的吞吐量，不过并行回收仍与串行回收一样，采用独占式，使用了STW机制。
按工作模式分，可以分为并发式垃圾回收器和独占式垃圾回收器
并发式垃圾回收器与因应用程序线程交替工作，以尽可能减少应用程序的停顿时间。
独占式垃圾回收器一旦运行，就停止应用程序中的所有用户线程，直至垃圾回收过程完全结束。
按碎片处理分，可分为压缩式垃圾回收器和非压缩式垃圾回收器
压缩式垃圾回收器会在回收完成后，对存活对象进行压缩整理，消除回收后的碎片，
非压缩式的垃圾回收器不会进行这部操作。
按工作的内存空间分，又分为年轻代垃圾回收器和老年代垃圾回收器
评估GC的性能指标
吞吐量：运行用户代码的时间占用总运行时间的比例 (总运行时间：程序的运行时间+内存回收的时间)
垃圾收集开销：吞吐量的补数，垃圾收集所用时间与总运行时间的比例。
暂停时间：执行垃圾收集时，程序的工作线程被暂停的时间。
收集频率：相对于应用程序的执行，收集操作发生的频率。
内存占用：Java堆区所占的内存大小
快速：一个对象从诞生到被回收所经历的时间。
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。一款优秀的垃圾收集器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：吞吐量和暂停时间。
评估GC的性能指标：吞吐量
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）。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:0.2 + 0.2 = 0.4
评估GC的性能指标：暂停时间
“暂停时间”是指一个时间段内应用程序线程暂停，让Gc线程执行的状态。。例如，Gc期间100毫秒的暂停时间意味着在这10o毫秒期间内没有应用程序线程是活动的。
暂停时间优先，意味着尽可能让单次STw的时间最短:0.1 + 0.1 + 0.1 +0.1 + 0.1 = 0.5
评估GC的性能指标：吞吐量VS暂停时间
高吞吐量较好因为这会让应用程序的最终用户感觉只有应用程序线程在做“生产性”工作。直觉上，吞吐量越高程序运行越快。
低暂停时间（低延迟）较好因为从最终用户的角度来看个管是还是其他其因导致一个应用被挂起始终是不好的。这取决于应用程序的类型，有时暂候至短暂的280毫秒暂停都可能打断终端用户体验。因此，具有低的较大暂停时间是非常重要的，特别是对于一个交互式应用程序。
不幸的是”高吞吐量”和”低暂停时间”是一对相互竞争的目标（矛盾）。
因为如果选择以吞吐量优先，那么必然需要降低内存回收的执行频率，但是这样会导致GcC需要更长的暂停时间来执行内存回收。
相反的，如果选择以低延迟优先为原则，那么为了降低每次执行内存回收时的暂停时间，也只能频繁地执行内存回收，但这又引起了年轻代内存的缩减和导致程序吞吐量的下降。
现在标准：在最大量吞吐量优先的情况下，降低停顿时间。
不同的垃圾回收器概述
串行回收器：Serial、Serial Old
并行回收器：PerNew、Parallel Scavenge、Parallel Old
并发回收器：CMS、G1
7款经典收集器与垃圾分代之间的关系
新生代收集器: serial、ParNew、Parallel Scavenge;
老年代收集器: serial old、Parallel old、CMS;
整堆收集器：G1.
Serial回收器：串行回收
Serial收集器是最基本的、历史最悠久的垃圾收集器了。JDK1..3之前新生代唯一的选择。
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STW机制的方式执行垃圾回收
除了年轻代外，Serial收集器还提供了用于执行老年代收集的Serial Old收集器。Serial Old收集器同样也采用了串行回收和STW机制，只不过内存垃圾回收算法采用的是标记压缩算法。
Serial Old是运行在Client模式下默认的老年代的垃圾回收器
Serial Old在Server模式下主要有两个用途：1.与新生代的Parallel Scavenge配合使用 2.作为老年代CMS收集器的后背垃圾收集方案。
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)
优势：简单而高效，对于限定单个CPU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。运行在Client模式下的虚拟机是个不错的选择。
在用户的桌面应用场景中，可用内存一般不大（几十MB至一两百MB），可以在较短时间内完成垃圾收集（几十ms至一百多ms），只要不频繁发生，使用串行回收器是可以接受的。
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。等价于新生代用serial Gc，且老年代用serial old GC
ParNew回收器：并行回收
如果说serial cc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。Par是Parallel的缩写，New:只能处理的是新生代
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。
对于新生代，回收次数频繁，使用并行方式高效。
对于老年代，回收次数少，使用串行方式节省资源。(CPU并行需要切换线程，串行可以省去切换线程的资源)
对于老年代，回收次数少，使用串行方式节省资源。(CPU并行需要切换线程，串行可以省去切换线程的资源)
由于ParNew收集器是基于并行回收，那么是否可以断定ParNew收集器的回收效率在任何场景下都会比serial收集器更高效?
ParNew收集器运行在多CPu的环境下，由于可以充分利用多CPU、多核心等物理硬件资源优势，可以更快速地完成垃圾收集，提升程序的吞吐量。但是在单个cPU的环境下，ParNew收集器不比serial 收集器更高效。虽然serial收集器是基于串行回收，但是由于CPU不需要频繁地做任务切换，因此可以有效避免多线程交互过程中产生的一些额外开销。
ParNew收集器运行在多CPu的环境下，由于可以充分利用多CPU、多核心等物理硬件资源优势，可以更快速地完成垃圾收集，提升程序的吞吐量。但是在单个cPU的环境下，ParNew收集器不比serial 收集器更高效。虽然serial收集器是基于串行回收，但是由于CPU不需要频繁地做任务切换，因此可以有效避免多线程交互过程中产生的一些额外开销。
Parallel回收器：吞吐量优先
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、开仃回收和"Stopthe world"机制。
那么Parallel收集器的出现是否多此一举? 和ParNew收集器不同，Parallel scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量（Througnput) ， 它也被称为吞吐量优先的垃圾收集器。自适应调节策略也是Parallel scavenge与ParNew一个重要区别。
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。
CMS垃圾回收器：低延迟
在JDK 1.5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"Stop-the-world"
CMS工作原理：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。
初始标记(Initia1-MarK）p队权后年的新停，这个阶段的主要任务仅仅只是标记出“stop-the-wor1d”机的伯境一日标记完成之后就会恢复之前被暂停的所有应用GC Roots能直接关联到的对象。一旦标记完成之后就会恢复之前被暂停的所有应用线程。由于直接关联对象比较小，所以这里的速度非常快。
并发标记（Concurrent-Mark）阶段:从Gc Roots的直接关联对象开始遍历整个对象图的过程，这个过程耗时较长但是不需要停顿用户线程，可以与垃圾收集线程一起并发运行。
重新标记（Remark)阶段:由于在并发标记阶段中，程序的工作线程会和垃圾收集线程同时运行或者交叉运行，因此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通常会比初始标记阶段稍长一些，但也远比并发标记阶段的时间短。
并发清除(Concurrent-Sweep）阶段:此阶段清理删除掉标记阶段判断的已经死亡的对象，释放内存空间。由于不需要移动存活对象，所以这个阶段也是可以与用户线程同时并发的
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“stop-the-world”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“Stop-the-world”，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CNS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的优点：并发收集、低延迟
CMS的弊端：
1）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Full GC。
2 ) CMS收集器对CPU资源非常敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用尸停顿，但是会因为占用了一部分线程而导致应用程序变慢，总吞吐量会降低。
3)CMS收集器无法处理浮动垃圾。可能出现“Concurrent Mode Failure"失败导致另一次 Full GC的产生。在并发标记阶段田于样序的L作线样和业圾叹未性足同时运行或者交叉运行的，那么在并发标记阶段如果产生新的垃圾对家，CMS将无法刈这些垃圾对象进行标记，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。
2 ) CMS收集器对CPU资源非常敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用尸停顿，但是会因为占用了一部分线程而导致应用程序变慢，总吞吐量会降低。
3)CMS收集器无法处理浮动垃圾。可能出现“Concurrent Mode Failure"失败导致另一次 Full GC的产生。在并发标记阶段田于样序的L作线样和业圾叹未性足同时运行或者交叉运行的，那么在并发标记阶段如果产生新的垃圾对家，CMS将无法刈这些垃圾对象进行标记，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。
G1回收器：区域化分代式
既然我们已经有了前面几个强大的Gc，为什么还要发布Garbage rirst (G1)GC?
原因就在于应用程序所应对的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序正常进行，而经常造成STw的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化。G1 (Garbage-First）垃圾回收器是在Java7 update 4之后引入的一个新的垃圾回收器，是当今收集器技术发展的最前沿成果之一。与此同时，为了适应现在不断扩大的内存和不断增加的处理器数量，进一步降低暂停时间，，同时兼顾良好的吞吐量。官方给c1设定的目标是在延迟可控的情况下获得尽可能高的吞吐量，所以才担当起“全功能收集器”的重任与期望。
原因就在于应用程序所应对的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序正常进行，而经常造成STw的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化。G1 (Garbage-First）垃圾回收器是在Java7 update 4之后引入的一个新的垃圾回收器，是当今收集器技术发展的最前沿成果之一。与此同时，为了适应现在不断扩大的内存和不断增加的处理器数量，进一步降低暂停时间，，同时兼顾良好的吞吐量。官方给c1设定的目标是在延迟可控的情况下获得尽可能高的吞吐量，所以才担当起“全功能收集器”的重任与期望。
为什么名字叫Garbage First(G1)呢？
因为G1是一个并行回收器，它把堆内存分割为很多不相关的区域(Region)（物理上不连续的）。使用不同的Region来表示Eden、幸存者o区，幸存者1区，老年代等。
G1 Gc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
由于这种方式的侧重点在于回收垃圾最大量的区间(Region)，所以我们给G1一个名字:垃圾优先(Garbage First) 。
Gl (Garbage-First）是一款面向服务端应用的垃圾收集器，主要针对配备多核cPU及大容量内存的机器，以极高概率满足cc停顿时间的同时，还兼具高吞吐量的性能特征。在JDK1.7版本正式启用，移除了Experimental的标识，是JDK 9以后的默认垃圾回收器，取代了cMS回收器以及Parallel + Parallel old组合。被oracle官方称为“全功能的垃圾收集器”。与此同时，CMS已经在JDK 9中被标记为废弃(deprecated)。在jdk8中还不是默认的垃圾回收器，需要使用-XX:+UseG1Gc来启用。
G1回收器的特点（优势）
并行与并发
并行性: G1在回收期间，可以有多个cc线程同时工作，有效利用多核计算能力。此时用户线程STW
并发性:G1拥有与应用程序交替执行的能力，部分工作可以和应用程序同时执行因此，一般来说，不会在整个回收阶段发生完全阻塞应用程序的情况
并发性:G1拥有与应用程序交替执行的能力，部分工作可以和应用程序同时执行因此，一般来说，不会在整个回收阶段发生完全阻塞应用程序的情况
分代收集
从分代上看，G1依然属于分代型垃圾回收器，它会区分年轻代和老年代，年轻代依然有Eden区和survivor区。但从堆的结构上看，它不要求整个Eden区、年轻代或者老年代都是连续的，也不再坚持固定大小和固定数量。
将堆空间分为若干个区域(Region),这些区域中包含了逻辑上的年轻代和老年代。和之前的各类回收器不同，它同时兼顾年轻代和老年代。对比其他回收器，或者工作在年轻代，或者工作在老年代;
将堆空间分为若干个区域(Region),这些区域中包含了逻辑上的年轻代和老年代。和之前的各类回收器不同，它同时兼顾年轻代和老年代。对比其他回收器，或者工作在年轻代，或者工作在老年代;
空间整合
CMS:“标记-清除”算法、内存碎片、若干次GC后进行一次碎片整理
G1将内存划分为一个个的region。内存的回收是以region作为基本单位的。Region之间是复制算法，但整体上实际可看作是标记-压缩（Mark-Compact)算法，两种算法都可以避免内存碎片。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。尤其是当Java堆非常大的时候，G1的优势更加明显。
G1将内存划分为一个个的region。内存的回收是以region作为基本单位的。Region之间是复制算法，但整体上实际可看作是标记-压缩（Mark-Compact)算法，两种算法都可以避免内存碎片。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。尤其是当Java堆非常大的时候，G1的优势更加明显。
可预测的停顿时间模型
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。
由于分区的原因，G1可以只选取部分区域进行内存回收，这样缩小了回收的范围，因此对于全局停顿情况的发生也能得到较好的控制。
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。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。
相比于cMs Gc，G1未必能做到cMs在最好情况下的延时停顿，但是最差情况要好很多。
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。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。
相比于cMs Gc，G1未必能做到cMs在最好情况下的延时停顿，但是最差情况要好很多。
G1回收器的缺点
相较于CMS，G1还不具备全方位、压倒性优势。比如在用户程序运行过程中,G1无论是为了垃圾收集产生的内存占用（Footprint）还是程序运行时的额外执行负载(overload）都要比cCMS要高。
从经验上来说，在小内存应用上CNS的表现大概率会优于G1，而G1在大内存应用上则发挥其优势。平衡点在-8GB之间。
从经验上来说，在小内存应用上CNS的表现大概率会优于G1，而G1在大内存应用上则发挥其优势。平衡点在-8GB之间。
G1回收器的常见操作步骤
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:
第一步:开启G1垃圾收集器第二步:设置堆的最大内存第三步:设置最大的停顿时间
G1中提供了三种垃圾回收模式: YoungGc、Mixed GCc和Full Gc，在不同的条件下被触发。
第一步:开启G1垃圾收集器第二步:设置堆的最大内存第三步:设置最大的停顿时间
G1中提供了三种垃圾回收模式: YoungGc、Mixed GCc和Full Gc，在不同的条件下被触发。
G1回收器的适用场景：
面向服务端应用，针对具有大内存、多处理器的机器。(在普通大小的堆里表现并不惊喜)
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0.5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:1超过50%的ava堆被活动数据占用;2对象分配频率或年代提升频率变化很大;3Gc停顿时间过长（长于0.5至1秒）。
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。
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0.5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:1超过50%的ava堆被活动数据占用;2对象分配频率或年代提升频率变化很大;3Gc停顿时间过长（长于0.5至1秒）。
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。
分区Region：化整为零
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。
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。
G1回收器垃圾回收过程
G1 GC的垃圾回收过程主要包括以下三个环节：
年轻代GC、老年代并发标记过程、混合回收
(如果需要，单线程、独占式、高强度的Full Gc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。)
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，61 Gc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 Gc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cc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。举个例子:一个web服务器，Java进程最大堆内存为4G，每分钟响应1500个请求每45秒钟会新分配大约2c的内存。G1会每45秒钟进行一次年轻代回收，每31个小时整个堆的使用率会达到45%，会开始老年代并发标记过程，标记完成后开始四到五次的混合回收。
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 Gc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cc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。举个例子:一个web服务器，Java进程最大堆内存为4G，每分钟响应1500个请求每45秒钟会新分配大约2c的内存。G1会每45秒钟进行一次年轻代回收，每31个小时整个堆的使用率会达到45%，会开始老年代并发标记过程，标记完成后开始四到五次的混合回收。
📕 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Minor Gc的效率;
⚪解决方法:
无论G1还是其他分代收集器，JVM都是使用Remembered set来避免全局扫描，每个Region都有一个对应的Remembered set;每次Reference类型数据写操作时，都会产生一个write Barrier暂时中断操作;然后检查将要写入的引用指向的对象是否和该Reference类型数据在不同的Region(其他收集器:检查老年代对象是否引用了新生代对象）;如果不同，通过cardTable把相关引用信息记录到引用指向对象的所在Region对应的Remembered set中;当进行垃圾收集时，在Gc根节点的枚举范围加入Remembered Set;就可以保证不进行全局扫描，也不会有遗漏。
📕 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Minor Gc的效率;
⚪解决方法:
无论G1还是其他分代收集器，JVM都是使用Remembered set来避免全局扫描，每个Region都有一个对应的Remembered set;每次Reference类型数据写操作时，都会产生一个write Barrier暂时中断操作;然后检查将要写入的引用指向的对象是否和该Reference类型数据在不同的Region(其他收集器:检查老年代对象是否引用了新生代对象）;如果不同，通过cardTable把相关引用信息记录到引用指向对象的所在Region对应的Remembered set中;当进行垃圾收集时，在Gc根节点的枚举范围加入Remembered Set;就可以保证不进行全局扫描，也不会有遗漏。
G1回收过程一：年轻代GC
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。
年轻代垃圾回收只会回收Eden区和survivor区。
首先G1停止应用程序的执行(Stop-The-World) ，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。
年轻代垃圾回收只会回收Eden区和survivor区。
首先G1停止应用程序的执行(Stop-The-World) ，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。
然后开始如下回收过程:
第一阶段，扫描根。可以体现Rset作用:避免全堆扫描
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。作用:保证Rset中的数据准确性
处理dirty card queue(见备注)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。作用:根可达性遍历的一部分
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。说明:新生代使用复制算法
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old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。空Eden:Eden变成空的，那它就变成了无主Region，因此会被记录到空链表中，等待下一次被分配处理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。
第五阶段补充:以上回收的都是强引用对象，下面回收软引用对象（不足回收)、弱引用对象（发现回收)
虚引用对象
第一阶段，扫描根。可以体现Rset作用:避免全堆扫描
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。作用:保证Rset中的数据准确性
处理dirty card queue(见备注)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。作用:根可达性遍历的一部分
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。说明:新生代使用复制算法
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old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。空Eden:Eden变成空的，那它就变成了无主Region，因此会被记录到空链表中，等待下一次被分配处理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。
第五阶段补充:以上回收的都是强引用对象，下面回收软引用对象（不足回收)、弱引用对象（发现回收)
虚引用对象
G1回收过程二：并发标记过程
1．初始标记阶段:标记从根节点直接可达的对象。这个阶段是STw的，并且会触发一次年轻代Gc。
2．根区域扫描(Root Region Scanning) : 61 Gc扫描survivor区直接可达的老年代
区域对象，并标记被引用的对象。这一过程必须在young Gc之前完成。主要扫描哪些老年代对象是可达的,毕竟我们进行young GC的时候会移动Survivor区，移动之后就找不到哪些老年代对象是可达的了
3.并发标记(Concurrent Marking):在整个堆中进行并发标记(和应甬程序并发执行)，此过程可能被young GC中断。在并发标记阶段，若发现区域对象中的所有对象都是垃圾，那这个区域会被立即回收。同时，并发标记过程中，会计算每个区域的对象活性(区域中存活对象的比例)。
4．再次标记(Remark):由于应用程序持续进行，需要修正上一次的标记结果。是STW的。G1中采用了比CMS更快的初始快照算法:snapshot-at-the-beginning (SATB)。原因:并发标记不准确
5．独占清理(cleanup,STw):计算各个区域的存活对象和Gc回收比例，并进行排序，
识别可以混合回收的区域。为下阶段做铺垫。是STw的。其实是一个统计计算过程，不会涉及垃圾清理
>这个阶段并不会实际上去做垃圾的收集
6.并发清理阶段:识别并清理完全空闲的区域。
并发清理阶段任务:如果发现区域对象中的所有对象都是垃圾，那么这个区域会被立即回收
2．根区域扫描(Root Region Scanning) : 61 Gc扫描survivor区直接可达的老年代
区域对象，并标记被引用的对象。这一过程必须在young Gc之前完成。主要扫描哪些老年代对象是可达的,毕竟我们进行young GC的时候会移动Survivor区，移动之后就找不到哪些老年代对象是可达的了
3.并发标记(Concurrent Marking):在整个堆中进行并发标记(和应甬程序并发执行)，此过程可能被young GC中断。在并发标记阶段，若发现区域对象中的所有对象都是垃圾，那这个区域会被立即回收。同时，并发标记过程中，会计算每个区域的对象活性(区域中存活对象的比例)。
4．再次标记(Remark):由于应用程序持续进行，需要修正上一次的标记结果。是STW的。G1中采用了比CMS更快的初始快照算法:snapshot-at-the-beginning (SATB)。原因:并发标记不准确
5．独占清理(cleanup,STw):计算各个区域的存活对象和Gc回收比例，并进行排序，
识别可以混合回收的区域。为下阶段做铺垫。是STw的。其实是一个统计计算过程，不会涉及垃圾清理
>这个阶段并不会实际上去做垃圾的收集
6.并发清理阶段:识别并清理完全空闲的区域。
并发清理阶段任务:如果发现区域对象中的所有对象都是垃圾，那么这个区域会被立即回收
G1回收过程三：混合回收
当越来越多的对象晋升到老年代oldregion时，为了避免堆内存被耗尽，虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器,即Mixed Gc，该算法并不是一个oldGc，除了回收整个Young Region,还会回收一部分的o1d Region。这里需要注意:是一部分老年代，而不是全部老年代。可以选择哪些oldRegion进行收集，从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。也要注意的是Mixed Gc并不是Full Gc。
并发标记结束以后，老年代中百分百为垃圾的内存分段被回收了，部分为垃圾的内存分段被计算了出来。默认情况下，这些老年代的内存分段会分8次（可以通过-XX:G1MixedGccountTarget设置）被回收。
混合回收的回收集(collection Set）包括八分之一的老年代内存分段，Eden区内存分段，Survivor区内存分段。混合回收的算法和年轻代回收的算法完全一样，只是回收集多了老年代的内存分段。具体过程请参考上面的年轻代回收过程。
由于老年代中的内存分段默认分8次回收，G1会优先回收垃圾多的内存分段。垃圾占内存分段比例越高的，越会被先回收。并且有一个阈值会决定内存分段是否被回收，-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent，默认为65%，意思是垃圾占内存分段比例要达到65%才会被回收。如果垃圾占比太低，意味着存活的对象占比高，在复制的时候会花
费更多的时间。垃圾占比越多，回收优先级越高;如果垃圾不足Region空间的65%，那么将不会进行回收混合回收并不一定要进行8次。有一个阈值-XX:G1HeapwastePercent，默认值为10%，
意思是允许整个堆内存中有1e%的空间被浪费，意味着如果发现可以回收的垃圾占堆内存的比例低于10%，则不再进行混合回收。因为GC会花费很多的时间但是回收到的内存却很少。如果垃圾不足Region内存的10%，那么将不会对该老年代Region进行回收，综合上面的来看，只要垃圾占整个老年代Region的比例大于65%，才会对该Region进行回收
混合回收的回收集(collection Set）包括八分之一的老年代内存分段，Eden区内存分段，Survivor区内存分段。混合回收的算法和年轻代回收的算法完全一样，只是回收集多了老年代的内存分段。具体过程请参考上面的年轻代回收过程。
由于老年代中的内存分段默认分8次回收，G1会优先回收垃圾多的内存分段。垃圾占内存分段比例越高的，越会被先回收。并且有一个阈值会决定内存分段是否被回收，-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent，默认为65%，意思是垃圾占内存分段比例要达到65%才会被回收。如果垃圾占比太低，意味着存活的对象占比高，在复制的时候会花
费更多的时间。垃圾占比越多，回收优先级越高;如果垃圾不足Region空间的65%，那么将不会进行回收混合回收并不一定要进行8次。有一个阈值-XX:G1HeapwastePercent，默认值为10%，
意思是允许整个堆内存中有1e%的空间被浪费，意味着如果发现可以回收的垃圾占堆内存的比例低于10%，则不再进行混合回收。因为GC会花费很多的时间但是回收到的内存却很少。如果垃圾不足Region内存的10%，那么将不会对该老年代Region进行回收，综合上面的来看，只要垃圾占整个老年代Region的比例大于65%，才会对该Region进行回收
G1回收过程四：Full GC
G1的初衷就是要避免Full Gc的出现。但是如果上述方式不能正常工作，G1会停止应用程序的执行(stop-The-world），使用单线程的内存回收算法进行垃圾回收，性能会非常差，应用程序停顿时间会很长。
要避免Full Gc的发生，一旦发生需要进行调整。什么时候会发生Full GC呢?比如堆内存太小，当61在复制存活对象的时候没有空的内存分段可用，o则会回退到full gc，这种情况可以通过增大内存解决。
导致G1Full GC的原因可能有两个:
1.Evacuation的时候没有足够的to-space来存放晋升的对象;解决:加大堆空间 2．并发处理过程完成之前空间耗尽。解决:调小触发并发cc周期的Java堆占用阈值（默认是45%，在前面参数页有) 3.最大GC停顿时间太短，导致在规定的时间间隔内无法完成垃圾回收，也会导致Full GC解决∶加大最大GC停顿时间
要避免Full Gc的发生，一旦发生需要进行调整。什么时候会发生Full GC呢?比如堆内存太小，当61在复制存活对象的时候没有空的内存分段可用，o则会回退到full gc，这种情况可以通过增大内存解决。
导致G1Full GC的原因可能有两个:
1.Evacuation的时候没有足够的to-space来存放晋升的对象;解决:加大堆空间 2．并发处理过程完成之前空间耗尽。解决:调小触发并发cc周期的Java堆占用阈值（默认是45%，在前面参数页有) 3.最大GC停顿时间太短，导致在规定的时间间隔内无法完成垃圾回收，也会导致Full GC解决∶加大最大GC停顿时间
垃圾回收器总结
怎么选择垃圾回收器？
Java垃圾收集器的配置对于VM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VM的性能有一个很大的提升。
怎么选择垃圾收集器?
1. 优先调整堆的大小让JVM自适应完成。如果内存小于100M，使用串行收集器
2. 如果内存小于100M，使用串行收集器
3. 如果是单核、单机程序，并且没有停顿时间的要求，串行收集器
4. 如果是多CPU、需要高吞吐量、允许停顿时间超过1秒，选择并行或者JVM自己选择
5. 如果是多CPU、追求低停顿时间，需快速响应（比如延迟不能超过1秒，如互联网应用），使用并发收集器
6. 官方推荐G1，性能高。现在互联网的项目，基本都是使用G1。
怎么选择垃圾收集器?
1. 优先调整堆的大小让JVM自适应完成。如果内存小于100M，使用串行收集器
2. 如果内存小于100M，使用串行收集器
3. 如果是单核、单机程序，并且没有停顿时间的要求，串行收集器
4. 如果是多CPU、需要高吞吐量、允许停顿时间超过1秒，选择并行或者JVM自己选择
5. 如果是多CPU、追求低停顿时间，需快速响应（比如延迟不能超过1秒，如互联网应用），使用并发收集器
6. 官方推荐G1，性能高。现在互联网的项目，基本都是使用G1。
0 条评论
下一页
