JVM性能优化垃圾回收算法详解

一、什么是垃圾回收

程序的运行必然需要申请内存资源，无效的对象资源如果不及时处理就会一直占用内存资源，最终将导致内存溢出，所以对内存资源的管理是非常重要了。

1.1 C/C++语言的垃圾回收

在C/C++语言中，没有自动垃圾回收机制，是通过new关键字申请内存资源，通过delete 关键字释放内存资源，如果程序员在某些位置没有写delete进行释放，那么申请的对象将一直占用内存资源，最终可能会导致内存溢出。

1.2 Java语言的垃圾回收

为了让程序员更专注于代码的实现，而不用过多的考虑内存释放的问题，所以在Java语言中，有了自动的垃圾回收机制，也就是我们熟悉的GC。有了垃圾回收机制后，程序员只需要关心内存的申请即可，内存的释放由系统自动识别完成。换句话说，自动的垃圾回收的算法会变得非常重要了，如果因为算法的不合理，导致内存一直没有释放，同样也可能会导致内存溢出的。除了Java语言，C#、Python等语言也都有自动的垃圾回收机制。

二、垃圾回收的常见算法

自动化的管理内存资源，垃圾回收机制必须要有一套算法来进行计算，哪些是有效的对象，哪些是无效的对象，对于无效的对象就要进行回收处理。常见的垃圾回收算法有：引用计数法、标记清除法、标记压缩法、复制算法、分代算法等。

2.1 引用计数法

引用计数是历史最悠久的一种算法，最早George E.Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。

2.1.1 原理

假设有一个对象A，任何一个对象对A的引用，那么对象A的引用计数器+1，当引用失败时，对象A的引用计数器就-1，如果对象A的计数器的值为0，就说明对象A没有引用了，可以被回收。

如图所示：

2.1.2 优缺点

  • 优点：

    1. 实时性较高，无需等到内存不够的时候，才开始回收，运行时根据对象的计数器是否为0，就可以直接回收。

    2. 在垃圾回收过程中，应用无需挂起，如果申请内存时，内存不足，则立刻报 outofmember 错误。

    3. 区域性，更新对象的计数器时，只是影响到该对象，不会扫描全部对象。

       

  • 缺点：

    1. 每次对象被引用时，都需要去更新计数器，有一点时间开销。

    2. 浪费CPU资源，即使内存够用，仍然在运行时进行计数器的统计。

    3. 无法解决循环引用问题。（最大缺点）

什么是循环引用：

  1. class TestA{

  2. public TestB b;

  3. }

  4.  

  5. class TestB{

  6. public TestA a;

  7. }

  8. public class TestCycle {

  9.  

  10. public static void main(String[] args) {

  11. TestA a = new TestA();

  12. TestB b = new TestB();

  13. a.b = b;

  14. b.a = a;

  15. a = null;

  16. b = null;

  17. }

  18. }

虽然 a 和 b都为 null，但是由于a和b存在循环引用，这样a和b永远都不会被回收。

如图所示：

2.2 标记清除法

标记清除算法，是将垃圾回收分为2个阶段，分别是 标记和清除

  • 标记：从根节点开始标记引用的对象

  • 清除：未被标记引用的对象就是垃圾对象，可以被清理

2.2.1 原理：

这张图代表的是程序运行期间所有对象的状态，他们的标志位全部是0（也就是未标记，以下默认0就是未标记，1为已标记），假设现在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，按照根据搜索算法，标记完成以后，对象的状态如下图所示：

2.2.2 优缺点：

可以看到，标记清楚算法解决了引用计数算法中的循环引用的问题，没有从root节点引用的对象都会被回收。同样标记清楚算法也是有缺点的：

  • 效率较低，标记和清除两个动作都需要遍历所有的对象，并且在GC时，需要停止应用程序，对于交互性要求比较高的应用而言这个体验是非常差的。

  • 通过标记清楚算法清理出来的内存，碎片化较为严重，因为被回收的对象可能存在于内存的各个角落，所以清理出来的内存是不连贯的。

2.3 标记压缩算法

标记压缩算法是在标记清除算法的基础之上，做了优化改进的算法，和标记清除算法一样，也是从根节点开始，对对象的引用进行标记，在清理阶段，并不是简单的清理未标记的对象，而是将存活的对象压缩到内存的一端，然后清理边界以外的垃圾，从而解决了碎片化的问题。

2.3.1 原理：

2.3.2 优缺点：

优缺点同标记算法，解决了标记清除算法的碎片化的问题，同时，标记压缩算法多了一步，对象移动内存位置的步骤，其效率也是有一定的影响。

2.4 复制算法

复制算法的核心就是，将原有的内存空间一分为二，每次只用其中的一块，在垃圾回收时，将正在使用的对象复制到另一个内存空间中，然后将该内存空间清空，交换两个内存的角色，完成垃圾的回收。如果内存的垃圾对象较多，需要复制的对象就较少，这种情况下适合使用该方式并且效率比较高，反之，则不适合。

 

 

2.4.1 JVM中年轻代内存空间：

  1. 在GC开始的时候，对象只会存在于Eden区和名为 "From" 的Survivor区，Survivor区 "To" 是空的

  2. 紧接着进行GC，Eden区中所有存活的对象都会被复制到 "To" 区，而在 "From" 区中，仍存活的对象会根据他们的年龄值来决定去向，年龄达到一定值（年龄阈值，可以通过 -XX:MaxTenuringThreshold来设置）的对象会被移动到年老代中，没有达到阈值的对象会被复制到 "To" 区域中。

  3. 经过这次GC后，Eden区和From区已经被清空，这个时候，"From" 和 "To" 会交换他们的角色，也就是新的 "To" 就是上次GC前的 "From" ，新的 "From" 就是上次GC前的 "To"，不管怎样，都会保证名为 To 的 Survivor区域是空的。

  4. GC会一直重复这样的过程，知道 “To” 区被填满，“To” 区被填满之后，会将所有对象移动到年老代中

2.4.2 优缺点

优点：

  • 在垃圾对象多的情况下，效率较高

  • 清理后，内存无碎片

缺点：

  • 在垃圾对象少的情况下，不适用，如：老年代内存

  • 分配的2块内存空间，在同一个时刻，只能使用一半，内存使用率较低

2.4 分代算法

前面介绍了多种回收算法，没有算法都有自己的优点也有缺点，谁都不能替代谁，所以根据垃圾回收对象的特点进行选择，才是明智的选择。分代算法其实就是这样，根据回收算法的特点进行选择，在JVM中，年轻代适合使用复制算法，老年代适合使用标记清楚或标记压缩算法。

三、垃圾收集器以及内存分配

上面我们介绍了垃圾回收的算法，还需要有具体的体现，在jvm中，实现了多种垃圾收集器，包括：串行垃圾收集器、并行垃圾收集器、CMS（并发）垃圾收集器，G1垃圾收集器，接下来，我们一个个的了解学习。

3.1、串行垃圾收集器

串行垃圾收集器，是指使用单线程进行垃圾回收，垃圾回收时，只有一个线程在工作，并且java应用中的所有线程都要暂停，等待垃圾回收的完成，这种现象称之为 STW(Stop-The-World)。对于交互性较强的应用而言，这种垃圾收集器是不能够接收的。一般在javaweb应用中是不会采用该收集器的。

3.1.1 编写测试代码

  1. // 实现：不断的产生新的数据（对象），随机的去废弃对象（垃圾）

  2. public static void main(String[] args) throws Exception {

  3. List<Object> list = new ArrayList<>();

  4. while (true){

  5. int sleep = new Random().nextInt(100);

  6. if(System.currentTimeMillis() % 2 ==0){

  7. //当前的时间戳，是偶数

  8. list.clear();

  9. }else{

  10. //向List中添加1000个对象

  11. for (int i = 0; i < 10000; i++) {

  12. Properties properties = new Properties();

  13. properties.put("key_"+i,"value_"+System.currentTimeMillis()+i);

  14. list.add(properties);

  15. }

  16. }

  17. Thread.sleep(sleep);

  18. }

  19. }

3.1.2 设置垃圾回收为串行收集器

 

在程序运行参数添加2个参数，如下：

  • -XX:UseSerialGC：指定年轻代和老年代都是用串行垃圾收集器

  • -XX:PrintGCDetails：打印垃圾回收的详细信息

  1. # 为了测试GC，将堆的初始值和最大内存都设置为16M

  2. -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m

启动程序后，可以看到下面信息：

  1. [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4416K->511K(4928K), 0.0052836 secs] 4416K->1768K(15872K), 0.0053321 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]

  2.  

  3. [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0186019 secs] 15871K->14611K(15872K), [Metaspace: 3828K->3828K(1056768K)], 0.0186344 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]

GC日志信息解读：年轻代的内存GC前后的大小：

  • DefNew：表示使用的是串行垃圾收集器

  • 4416K->511K(4928K)： 表示，年轻代GC前，占有4416K内存，GC后，占有512K内存，总大小4928K

  • 0.0052836 secs： 表示，GC所用的时间，单位为毫秒

  • 4416K->1768K(15872K)：表示，GC前，堆内存占有4416K，GC后，占有1973K，总大小为 15872K

  • Full GC： 表示，内存空间全部进行GC

3.2、并行垃圾收集器

并行垃圾收集器在串行垃圾收集器的基础之上做了改进，将单线程改为多线程进行垃圾回收，这样可以缩短垃圾回收的时间（这里是指，并行能力较强的机器） 不过，并行垃圾收集器在收集的过程中也会暂停应用程序，这个和串行垃圾回收器是一样的，只是并行执行，速度更快些，暂停的时间更短一些。

3.2.1 parNew垃圾收集器

ParNew垃圾收集器是工作在年轻代上的，只是将串行的垃圾收集器改为了并行。通过 -XX:UseParNewGC 参数设置年轻代使用ParNew回收器，老年代使用的依然是串行收集器。

测试：

  1. # 参数

  2. -XX:+UseParNewGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m

  3.  

  4. #打印的日志信息

  5. [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4416K->512K(4928K), 0.0015707 secs] 4416K->1818K(15872K), 0.0016110 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

  6.  

  7. [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->1185K(10944K), 0.0086455 secs] 15872K->1185K(15872K), [Metaspace: 3835K->3835K(1056768K)], 0.0086862 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]

由以上信息可以看出，ParNew：使用的是ParNew收集器，其他信息和串行收集器一致。

3.2.2 ParallelGC垃圾收集器

ParallelGC垃圾收集器工作机制和ParNewGC收集器一样，只是在此基础之上，新增了两个和系统吞吐量相关的参数，使得其使用起来更加的灵活和高效 相关参数如下：

  • -XX:+UserParallelGC： 年轻代使用ParallelGC垃圾回收器，老年代使用串行回收器

     

  • -XX:+UseParallelOldGC： 年轻代使用ParallelGC垃圾回收器，来年代使用ParallelOldGC垃圾回收器

     

  • -XX:MaxGCPauseMillis：

     

    1. 设置最大的垃圾收集时的停顿时间，单位为毫秒

    2. 需要注意的是，ParallelGC为了达到设置的停顿时间，可能会调整堆大小或其他的参数，如果堆的大小设置的较小，就会导致GC工作变的频繁，反而可能影响到性能。

    3. 使用这个参数需谨慎

  • -XX:GCTimeRatio

     

    1. 设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比，公式为 1/(1+n)

    2. 它的值为 0~100 之间的数字，默认值为99，也就是垃圾回收时间不能超过1%

  • -XX:UseAdaptiveSizePolicy：

     

    1. 自适应GC模式，垃圾回收器将自动调整新生代，老年代等参数，达到吞吐量，堆大小、停顿时间之间的平衡

    2. 一般用于，手动调整参数比较困难的场景，让收集器自动进行调整

       

  1. #参数

  2. -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m

  3.  

  4. #打印的信息

  5. [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 4096K->512K(4608K)] 4096K->1683K(15872K), 0.0021804 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

  6.  

  7. [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 1472K->0K(3584K)] [ParOldGen: 9577K->3990K(11264K)] 11049K->3990K(14848K), [Metaspace: 3828K->3828K(1056768K)], 0.0191664 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs]

3.3、CMS垃圾收集器

CMS全称 Concurrent Mark Sweep ，是一款并发的、使用标记-清除算法的垃圾回收器，该回收器是针对老年代垃圾回收的，通过参数 -XX:+UseConcMarkSweepGC进行设置的

CMS垃圾回收器的执行过程中如下：

  • 初始化标记（CMS-initial-mark），标记root，会导致stw

  • 并发标记（CMS-concurrent-mark），与用户线程同时运行

  • 预清理（CMS-concurrent-preclean），与用户线程同时运行

  • 重新标记（CMS-remark），会导致stw

  • 并发清除（CMS-concurrent-sweep），与用户线程同时运行

  • 调整堆大小，设置CMS在清理之后进行内存压缩，目的是清理内存中的碎片

  • 并发重置状态等待下次CMS的处罚（CMS-concurrent-reset），与用户线程同时运行

测试：

  1. #设置启动参数

  2. -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m

  3.  

  4. #运行日志

  5. [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4416K->511K(4928K), 0.0050460 secs] 4416K->1954K(15872K), 0.0050891 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]

  6.  

  7. #第一步：初始3标记

  8. [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 6075K(10944K)] 6938K(15872K), 0.0003563 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

  9.  

  10. #第二步：并发标记

  11. [CMS-concurrent-mark-start]

  12. [CMS-concurrent-mark: 0.002/0.002 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

  13.  

  14. #第三步：预处理

  15. [CMS-concurrent-preclean-start]

  16. [CMS-concurrent-preclean: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

  17.  

  18. #第四步：重新标记

  19. [GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 862 K (4928 K)][Rescan (parallel) , 0.0001950 secs][weak refs processing, 0.0000292 secs][class unloading, 0.0003607 secs][scrub symbol table, 0.0005794 secs][scrub string table, 0.0002047 secs][1 CMS-remark: 6075K(10944K)] 6938K(15872K), 0.0015122 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

  20.  

  21. #第五步：并发清理

  22. [CMS-concurrent-sweep-start]

  23. [CMS-concurrent-sweep: 0.002/0.002 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

  24.  

  25. #第六步：重置

  26. [CMS-concurrent-reset-start]

  27. [CMS-concurrent-reset: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

posted @ 2020-04-28 14:58  菜菜聊架构  阅读(212)  评论(0)  编辑  收藏  举报