一文看懂javaGC

javaGC回收机制

在面试java后端开发的时候一般都会问到java的自动回收机制（GC）。在了解java的GC回收机制之前，我们得先了解下Java虚拟机的内存区域。

java虚拟机运行时数据区

java虚拟机在执行的过程中会将其管理的内存划分为不用的数据区域，不同的区域有不同的作用以及线程时间。

数据区划分如下：

 

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下面将介绍不同区域的作用，如果已经了解可以跳过

  • 程序计数器（线程私有）

    程序计数器的作用很简单，就是记录当前线程所执行的位置（所以为线程私有），可以看成当前线程所执行的字节码的行号指示器。如果执行的是native方法，则这个计数器为空。

  • Java虚拟机栈（线程私有，生命周期与线程相同）

    虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型：每个Java方法在执行的时候都会创建一个栈帧（Stack Frame）用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。

     

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  • 本地方法栈（线程共享）

    本地方法栈与虚拟机栈发挥的作用类似，不过它执行的是虚拟机使用的Native方法。

  • Java堆（线程共享）

    Java堆是Java虚拟机管理内存中最大的一块，在虚拟机启动的时候创建。此区域的唯一目的就是存放对象示例，几乎所有的对象实例都是在这分配内存的。

  • 方法区（线程共享）

    刚开始的时候，看到方法区域，第一想法就是Java中的方法，不过实际上并不是这样。方法区储存的是已被虚拟机加载的类信息，常量，静态变量，即时编译器编译后的代码等数据。我们可以想一想，当我们需要创建一个对象的时候，我们需要根据类的信息去创建，那么类的信息在哪？当然是在方法区！

    • 运行时常量池

      运行时常量池是方法区的一部分，用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用。

垃圾收集（Garbage Collection）GC

前面说了这么多，现在我们终于可以来说说垃圾回收机制了。

首先我们得说下垃圾回收回收的是哪一部分内存区域。在前面我们知道：程序计数器，虚拟机栈，本地方法栈都是线程私有的，随着线程生或灭。这部分我们就不需要考虑了。所以我们需要考虑的就是Java堆和方法区。

垃圾回收的内容

回收java堆

  • 对象是否可以被回收

    判断对象是否被回收就是当一个对象死了的时候就需要进行回收。那么如何判断一个对象是否死亡，在Java中，我们使用了可达性分析算法来判断对象是否存活。

     

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    当一个对象到GC Roots没有任何链（称为引用链）相连（也就是对象到GC Roots不可达）则判定对象已经死亡（如图中的Object5，Object6），可进行回收。

    可作为GC Roots的对象：

    • 虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）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
    • 本地方法栈中JNI（即一般说的Native方法）引用的对象

    在前面中，我们知道，不可达就意味着回收，可是当我们的内存很够时，有一些对象又是“食之无味弃之可惜”的时候，我们怎么办呢？在JDK1.2中，Java对引用进行扩张，分为以下引用：

    1. 强引用（Strong Reference）：只要强引用还在，则不回收
    2. 软引用（Soft Reference）：描述一些有用但非必须的对象，在系统将要发生内存溢出之前，将这些对象列入回收范围之中进行第二次回收。<java.lang.ref.SoftReference>
    3. 弱引用（Weak Reference）：比软引用还要弱，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。<java.lang.ref.WeakReference>
    4. 虚引用（Phantom Reference）：不会对生存时间构成影响，唯一的作用就是这个对象被回收的时候会收到一个通知。<java.lang.ref.PhantomReference>

  • 最终判断对象是否能够存活

    在可达性分析算法中，如果一个对象不可达，那么这个对象就进入到了“缓刑”阶段，真正宣告一个对象死亡还需要进行两次标记。

    1. 第一次标记进行筛选

      对不可达的对象进行第一次标记并进行筛选。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finzlize方法已经被虚拟机调用过（意思就是finalize()方法只能被调用一次，也就是对象只能够有一次避免被回收），虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”，对象被回收。

    2. 第二次标记

      如果这个对象被判定为有必要执行finalize()方法，那么这个对象将会被放置在一个名为：F-Queue的队列之中，并在稍后由一条虚拟机自动建立的、低优先级的Finalizer线程去执行。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。这样做的原因是，如果一个对象finalize（）方法中执行缓慢，或者发生死循环（更极端的情况），将很可能会导致F-Queue队列中的其他对象永久处于等待状态，甚至导致整个内存回收系统崩溃。

      finalize()方法是对象脱逃死亡命运的最后一次机会，稍后GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模标记，如果对象要在finalize（）中成功拯救自己----只要重新与引用链上的任何的一个对象建立关联即可，譬如把自己赋值给某个类变量或对象的成员变量，那在第二次标记时它将移除出“即将回收”的集合。如果对象这时候还没逃脱，那基本上它就真的被回收了。

回收方法区

在Java虚拟机规范中说过不要求方法区实现垃圾收集，并且进行垃圾收集的“性价比”也较低。不过既然写了，那必定有方法区的垃圾收集，主要回收以下两部分内容：

  • 废弃常量：字面量和符号引用

  • 无用的类：

    1. 该类的所有实例都被回收，即：Java堆中不存在该类的任何实例
    2. 该类的Classloader已经被回收
    3. 该类对用的java.lang.Class对象没有任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问到该类的方法。
      当满足以上三个条件时，也未必说是一定要被回收。也仅仅是可以。

垃圾收集算法

年代划分

我们通过对象的存活周期来将JVM堆中内存空间划分为新生代和老年代。

  1. 新生代：主要是用来存放新生的对象。一般占据堆的1/3空间。

  2. 老年代：主要存放应用程序中生命周期长的内存对象。

算法

OK，说了这么多，我们现在终于可以来说说垃圾收集的算法了。

下面的图片来源于这位大佬，这位大佬讲的真滴不错。

  • 标记-清除算法（Mark-Sweep）

    标记：首先标记需要回收的对象，标记完成统一回收

    清除：就是清除对象，释放空间

     

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    缺点：标记和清除的效率不高，同时产生大量不连续的内存碎片（可能不利于下次的空间分配）。

  • 标记整理法

    标记整理算法相比较于标记清除算法，标记-整理算法在清除的时候并不是一个一个的清除对象释放空间，而是一次清除全部的可回收的空间。这样使得空间变得连续，有利于对象空间的分配。

     

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  • 复制算法

    1. 将内存分成两块大小相等的空间。
    2. 每次使用其中一块。
    3. 进行垃圾回收的时候，将不要的回收的对象复制到另外一个空间
    4. 完全清除原来的空间。

     

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    优点：速度快，效率高，不会产生内存碎片。

    缺点：显而易见，空间浪费大，缩小了一半。

    解决方法：

    IBM研究表明：新生代98%的对象是“朝生夕死”，所以我们并不需要将空间划分为1:1，而是将空间划分为Eden：Survivor：Survivor = 8:1:1。每次使用Eden和其中一块Survivor。

    1. 使用其中Eden和一块Survivor。
    2. 进行回收时，讲Eden和Survivor还存活的对象一次性的复制到另外一块Survivor上。
    3. 清理第一步中的Eden和Survivor。

    如果第二步中Survivor的空间不足，则依赖于其他内存（老年代）进行分配担保（也就是讲存活的对象放入老年代）。

     

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  • 分代收集算法

    分代收集算法其实就是前面几种算法的应用。根据年代使用不同的算法

    1. 新生代GC（MinorGC，回收速度快）：复制算法
    2. 老年代（Full GC/Major GC，比Minor慢10倍以上）：标记整理法和标记清除法。

对象分配内存区域

  1. 新生代：大多数情况下爱，对象在新生代Eden区中分配。如果没有足够的空间，则发起一次MinorGC。
  2. 老年代：
    • 大对象直接进入老年代。比如说很长的字符串或数组。
    • 长期存活的对象：没熬过一次MinorGC，年龄age增加一岁，当它的年龄超过一定岁数时（默认15，可设置），则进入老年代中。
    • 动态对象年龄判定：如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代。

参考书籍：《深入理解Java虚拟机》——周志明，这本书写的太好了，写的通熟易懂。强烈推荐去看看。

posted @ 2019-07-02 11:59  渣渣辉啊  阅读(2330)  评论(0)  编辑  收藏  举报