首页 >Java >java教程 >Java虚拟机中回收机制的探究

Java虚拟机中回收机制的探究

一个新手
一个新手原创
2017-09-07 15:38:411738浏览


一:概述

说起垃圾回收(Garbage Collection,GC),很多人就会自然而然地把它和Java联系起来。在Java中,程序员不需要去关心内存动态分配和垃圾回收的问题,顾名思义,垃圾回收就是释放垃圾占用的空间,这一切都交给了JVM来处理。本文主要解答三个问题:

1、哪些内存需要回收?(哪些对象可以被看做是”垃圾“)
2、如何回收?(常用的垃圾回收算法)
3、使用什么工具回收?(垃圾收集器)

二、JVM垃圾判定算法

常用的垃圾判定算法包括:引用计数算法,可达性分析算法。

1、引用计数算法

java中是通过引用来和对象进行关联的,也就是说如果要操作对象,必须通过引用来进行。给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就加1;当引用失效时,计数器值就减1;任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的,即表示该对象可视为”垃圾“被回收。

引用计数器算法实现简单,效率高;但是不能解决循环引用问问题(A 对象引用B 对象,B 对象又引用A 对象,但是A,B 对象已不被任何其他对象引用),同时每次计数器的增加和减少都带来了很多额外的开销,所以在JDK1.1 之后,这个算法已经不再使用了。代码:

public class Main {    
    public static void main(String[] args) {
        MyTest test1 = new MyTest();
        MyTest test2 = new MyTest();

        test1.obj  = test2;
        test2.obj  = test1;//test1与test2存在相互引用 

        test1 = null;
        test2 = null;

        System.gc();//回收
    }
}

class MyTest{    
    public Object obj = null;
}

虽然最后将test1和test2赋值为null,也就是说test1和test2指向的对象已经不可能再被访问,但是由于它们互相引用对方,导致它们的引用计数都不为0,那么垃圾收集器就永远不会回收它们。运行程序,从内存分析看到,事实上这两个对象的内存被回收,这也说明了当前主流的JVM都不是采用的引用计数器算法作为垃圾判定算法的。

2、可达性分析算法(根搜索算法)

根搜索算法是通过一些“GC Roots”对象作为起点,从这些节点开始往下搜索,搜索通过的路径成为引用链
(Reference Chain),当一个对象没有被GC Roots 的引用链连接的时候,说明这个对象是不可用的。

这里写图片描述

GC Roots 对象包括:
a) 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中的引用的对象。
b) 方法区域中的类静态属性引用的对象。
c) 方法区域中常量引用的对象。
d) 本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)的引用的对象。

在可达性分析算法中,不可达的对象,也并非是“非死不可”的,这时候它们暂时处于“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需要执行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“不需要要执行”。注意任何对象的finalize()方法只会被系统自动执行1次。

如果这个对象被判定为需要执行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,这样做的原因是,如果一个对象在finalize()方法中执行缓慢,或者发生了死循环,将很可能会导致F-Queue队列中其他对象永久处于等待,甚至导致整个内存回收系统崩溃。因此调用finalize()方法不代表该方法中代码能够完全被执行。

finalize()方法是对象逃脱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的标记,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一个对象建立关联即可,譬如把自己(this关键字)赋值给某个类变量或者对象的成员变量,那在第二次标记时它将被移除出“即将回收”的集合;如果对象这时候还没有逃脱,那基本上它就真的被回收了。从如下代码中我们可以看到一个对象的finalize()被执行,但是它仍然可以存活。

/**   
 * 此代码演示了两点:   
 * 1.对象可以在被GC时自我拯救。   
 * 2.这种自救的机会只有一次,因为一个对象的finalize()方法最多只会被系统自动调用一次   
 */    public class FinalizeEscapeGC {    

  public static FinalizeEscapeGC SAVE_HOOK = null;    

  public void isAlive() {    
   System.out.println("yes, i am still alive :)");    
  }    

  @Override    
  protected void finalize() throws Throwable {    
   super.finalize();    
   System.out.println("finalize mehtod executed!");    
   FinalizeEscapeGC.SAVE_HOOK = this;    
  }    

  public static void main(String[] args) throws Throwable {    
   SAVE_HOOK = new FinalizeEscapeGC();    

   //对象第一次成功拯救自己    
   SAVE_HOOK = null;    
   System.gc();    
   //因为finalize方法优先级很低,所以暂停0.5秒以等待它    
   Thread.sleep(500);    
   if (SAVE_HOOK != null) {    
    SAVE_HOOK.isAlive();    
   } else {    
    System.out.println("no, i am dead :(");    
   }    

   //下面这段代码与上面的完全相同,但是这次自救却失败了    
   SAVE_HOOK = null;    
   System.gc();    
   //因为finalize方法优先级很低,所以暂停0.5秒以等待它    
   Thread.sleep(500);    
   if (SAVE_HOOK != null) {    
    SAVE_HOOK.isAlive();    
   } else {    
    System.out.println("no, i am dead :(");    
   }    
  }    
}

运行结果:

finalize mehtod executed!    
yes, i am still alive :)    
no, i am dead :(

从运行结果可以看出,SAVE_HOOK对象的finalize()方法确实被GC收集器调用过,且在被收集前成功逃脱了。
另外一个值得注意的地方是,代码中有两段完全一样的代码片段,执行结果却是一次逃脱成功,一次失败,这是因为任何一个对象的finalize()方法都只会被系统自动调用一次,如果对象面临下一次回收,它的finalize()方法不会被再次执行,因此第二段代码的自救行动失败了。

三、JVM垃圾回收算法

常用的垃圾回收算法包括:标记-清除算法,复制算法,标记-整理算法,分代收集算法

1、标记—清除算法(Mark-Sweep)(DVM 使用的算法)

标记—清除算法包括两个阶段:“标记”和“清除”。在标记阶段,确定所有要回收的对象,并做标记。清除阶段紧随标记阶段,将标记阶段确定不可用的对象清除。标记—清除算法是基础的收集算法,标记和清除阶段的效率不高,而且清除后回产生大量的不连续空间,这样当程序需要分配大内存对象时,可能无法找到足够的连续空间。

这里写图片描述

2、复制算法(Copying)

复制算法是把内存分成大小相等的两块,每次使用其中一块,当垃圾回收的时候,把存活的对象复制到另一块上,然后把这块内存整个清理掉。复制算法实现简单,运行效率高,但是由于每次只能使用其中的一半,造成内存的利用率不高。现在的JVM 用复制方法收集新生代,由于新生代中大部分对象(98%)都是朝生夕死的,所以两块内存的比例不是1:1(大概是8:1)。

这里写图片描述

3、标记—整理算法(Mark-Compact)

标记—整理算法和标记—清除算法一样,但是标记—整理算法不是把存活对象复制到另一块内存,而是把存活对象往内存的一端移动,然后直接回收边界以外的内存。标记—整理算法提高了内存的利用率,并且它适合在收集对象存活时间较长的老年代。

这里写图片描述

4、分代收集(Generational Collection)

分代收集是根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。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。

四、垃圾收集器

如果说垃圾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。上面说过,各个平台虚拟机对内存的操作各不相同,因此本章所讲的收集器是基于JDK1.7Update14之后的HotSpot虚拟机。这个虚拟机包含的所有收集器如图:

这里写图片描述

1、Serial收集器

Serial收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器,曾经(在JDK 1.3.1之前)是虚拟机
新生代收集的唯一选择。大家看名字就会知道,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。

这里写图片描述

2、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。

这里写图片描述

3、Parallel Scavenge收集器

这里写图片描述

Parallel Scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同,Parallel Scavenge收集器的目标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)。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。

4、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[1],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ConcurrentMode Failure时使用。

5、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。

6、CMS收集器

这里写图片描述

CMS(Concurrent 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。
运作过程分为4个步骤,包括:
a)初始标记(CMS initial mark)
b)并发标记(CMS concurrent mark)
c)重新标记(CMS remark)
d)并发清除(CMS concurrent sweep)

CMS收集器存在3个缺点:
1 对CPU资源敏感。一般并发执行的程序对CPU数量都是比较敏感的
2 无法处理浮动垃圾。在并发清理阶段用户线程还在执行,这时产生的垃圾无法清理。
3 由于标记-清除算法产生大量的空间碎片。

7、G1收集器

这里写图片描述

G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器。
G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤:

a)初始标记(Initial Marking)
b)并发标记(Concurrent Marking)
c)最终标记(Final Marking)
d)筛选回收(Live Data Counting and Evacuation)


以上是Java虚拟机中回收机制的探究的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明:
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn