【从零开始学习JVM | 第八篇】学习垃圾回收算法 和 垃圾回收器

前言:

现代编程语言通常采用垃圾回收机制来自动管理内存。垃圾回收机制是一种自动化的内存管理技术,可以在程序运行时自动识别和回收不再使用的内存,从而减少内存泄漏和其他内存相关问题的发生。

本文将介绍垃圾回收算法垃圾回收器的相关知识,帮助读者深入了解内存管理的实现原理和技术细节。

目录

前言:

常见的垃圾回收算法:

1.标记-清除算法(Mark  Sweep GC)

2.复制算法(Copying GC)

3.标记整理算法(Mark  Compact GC)

4.分代GC(Generational GC)

年轻代: 

 老年代:

 分代GC的垃圾回收流程:

总结: 

 


 

垃圾回收的要做的事就两件:

1.找到内存中存活的对象,并进行分类

2.回收分类后需要被回收的对象

而所有的垃圾回收算法,都是围绕着这两步走的,我们一起来学习一下常见的垃圾回收算法:

常见的垃圾回收算法:

1.标记-清除算法(Mark  Sweep GC)

  1. 标记阶段:

    • 从根对象(如全局变量、活动线程的栈)开始,遍历对象图,并将可达的对象进行标记。这些可达对象被认为是活动对象,需要保留在堆内存中。
    • 通过遍历每个已标记对象的引用,递归地标记所有可达对象,直到无法继续标记为止。这样,所有的活动对象都会被标记为活动状态。
  2. 清除阶段:

    • 遍历整个堆内存,对于未被标记的对象,将其认定为垃圾对象。
    • 清除垃圾对象所占用的内存空间,使其可以被后续分配给新对象使用。

标记-清除算法的优点:

  • 能够回收不连续的内存碎片,因为它只关注标记活动对象和清除垃圾对象,不需要移动对象。
  • 在对象存活率较高的情况下,效果比较好。

标记-清除算法的缺点:

  • 内存碎片问题:清除阶段会产生内存碎片,即可用内存空间被分割成多个小块,影响内存的连续分配和利用效率。
  • 停顿时间较长:标记-清除算法在清除阶段需要遍历整个堆内存,可能导致应用程序的停顿时间较长。

总之,标记-清除算法是一种常见的垃圾回收算法,通过标记活动对象和清除垃圾对象来管理内存。然而,由于其产生的内存碎片和长时间的停顿,它可能不适用于对内存使用效率和应用程序响应时间要求较高的场景。 

2.复制算法(Copying GC)

        该算法将可用内存空间划分为两个相等大小的半区,每次只使用其中一个半区,称为活动半区,而另一个半区称为闲置半区。当活动半区的内存空间用尽时,会触发垃圾回收操作。

  1. 堆内存分割为两块:一块是活动半区,一块是闲置半区。对象分配内存的时候,分配到活动半区
  2. GC开始的时候,利用分析可达性算法将GC Root关联的对象 放置到闲置半区中
  3. 清理活动半区内容
  4. 互换半区功能,将活动半区与闲置半区互换

 复制算法的优点:

  • 实现简单高效,不需要复杂的内存回收算法。
  • 可以有效地解决内存碎片问题,保证内存空间的连续性。
  • 适用于存活对象较少且内存分配频繁的场景,如新生代的垃圾回收器中常用的算法。

复制算法的缺点:

  • 浪费内存空间:会浪费一部分内存空间,因为至少有一半的内存空间处于闲置状态。
  • 效率不稳定:当存活对象较多或对象大小较大时,复制算法的效率可能会降低。

3.标记整理算法(Mark  Compact GC)

  1. 标记阶段

    • 从根对象开始,通过遍历对象图,并将可达的对象进行标记,将其视为活动对象。
    • 遍历每个已标记对象的引用,递归地标记所有可达对象,直到无法继续标记为止。这样,所有的活动对象都会被标记为活动状态。
  2. 整理阶段

    • 在清除阶段之前,标记-整理算法会将所有标记的活动对象移动到堆内存的一端,同时保持它们的相对顺序。这个过程称为内存整理。
    • 移动对象时,算法会更新所有指向被移动对象的引用,以确保它们指向对象的新位置。
  3. 清除阶段

    • 遍历整个堆内存,对于未被标记的对象,将其认定为垃圾对象。
    • 清除垃圾对象所占用的内存空间,使其可以被后续分配给新对象使用。

标记-整理算法的优点:

  • 消除内存碎片:通过整理阶段的移动活动对象,标记-整理算法能够消除内存碎片,提高内存的连续分配和利用效率。
  • 相对较少的停顿时间:相比标记-清除算法,标记-整理算法的停顿时间通常较短,因为它只需要在整理阶段移动活动对象。

标记-整理算法的缺点:

  • 整理阶段需要额外的时间:相对于标记-清除算法,标记-整理算法需要进行额外的内存整理步骤,可能会增加一些开销。
  • 对象移动的开销:由于需要移动活动对象,标记-整理算法可能会产生一些额外的开销。

4.分代GC(Generational GC)

通常,堆内存被划分为年轻代(Young Generation)和老年代(Old Generation)两个部分:

年轻代用于存放新创建的对象

老年代用于存放存活时间较长的对象。

年轻代: 

        在年轻代中,采用了复制算法进行垃圾回收。当年轻代的空间不足时,会触发一次新生代垃圾回收。这时,所有存活的对象会被复制到另一个存活区域,非存活的对象则会被回收。复制算法的优点是简单高效,但缺点是浪费了一部分内存空间。

年轻代的常用JVM参数:

1.Eden区

Eden区是新生代中最大的内存区域,用于存放新创建的对象。调优参数如下:

  • -Xmn:设置年轻代的初始和最大值,一般将其设置为整个堆内存的1/3至1/4。
  • -XX:NewRatio:设置年轻代与老年代的比例,默认为2,即年轻代占整个堆内存的1/3。
  • -XX:SurvivorRatio:设置Eden区和Survivor区的比例,默认为8,即Eden区占整个年轻代的8/10,Survivor区占2/10。

2.Survivor区

Survivor区用于存放从Eden区复制过来的存活对象。调优参数如下:

  • -XX:SurvivorRatio:设置Eden区和Survivor区的比例,默认为8,即每个Survivor区占整个年轻代的1/10。
  • -XX:+UseAdaptiveSizePolicy:启用自适应的Survivor区大小策略。
  • -XX:MaxTenuringThreshold:设置对象进入老年代的阈值,默认为15,可以根据实际情况进行调整。

 老年代:

        在老年代中,采用了标记-清除(Mark-Sweep)或标记-整理(Mark-Compact)算法进行垃圾回收。当老年代的空间不足时,会触发一次老年代垃圾回收。标记-清除算法首先标记出所有存活的对象,然后清除掉未标记的对象;而标记-整理算法则会将存活的对象往一端移动,然后清理掉边界以外的内存空间。这两种算法的优点是可以处理大对象和长期存活的对象,但缺点是可能会产生内存碎片。

分代GC利用了年轻代中大量对象的短生命周期的特征,通过频繁回收年轻代来提高垃圾回收的效率。同时,老年代中较少的存活对象减少了垃圾回收的频率,提高了整体的垃圾回收效率。

总之,分代GC是一种根据对象生命周期特征划分堆内存并采取不同的垃圾回收策略的方法,可以有效提高垃圾回收的效率和性能。希望这次的回答能够满足您的需求,如有其他问题,请随时提问。

 分代GC的垃圾回收流程:

年轻代回收:

  1. 分代回收时,创建出来的对象首先会被放入Eden伊甸园区。
  2. Edne区满之后,就会触发年轻代的GC,称为Minor GC 或者 Young GC 
  3. Minor GC 会把需要end中和 s0 中 需要回收的对象回收,把没有回收的对象放入S1,我们可以认为最开始的S1是闲置半区,S0是活动半区,当没有回收的对象放入到S1之后,就相当于完成了一次复制算法,此时S1是活动半区,S2是闲置ban'qu。
  4. 接下来S0会变为闲置半区,S1变为活动半区,假设此时又发生了Minor GC
  5. 此时就会回收eden区和S1区的对象,并且将其剩余的对象放入S0中。如此往复

需要注意的是:每一次Minor GC 之后,都会为存活的对象记录年龄,初始值为0,每一次存活加1。当年龄超过某个阈值的时候,就会进入老年代。 年龄设定阈值最大是15。

老年代回收:

当不断有对象进入老年代,老年代空间不足之后,他会首先尝试Minor GC,尝试清理 年轻代的空间

因为在老年代的有些对象 会出现年龄没有达到阈值 的情况,这是因为如果 年轻代 在存储新对象的时候,通过Minor GC仍然无法让出足够的 内存,那么年轻代中一些年龄比较大的对象就会被年轻代放入到老年代当中。此时老年代可以尝试把这些对象返送给年轻代。 

Minor GC 仍然无法缓解老年代的空间不足时,就会触发Full GC。此时会对整个堆进行垃圾回收。而FULL GC的时候 老年代这块采用的算法  就是  标记清除法 或者   标记整理法。 

 当FULL GC 仍然无法缓解老年代的空间不足的时候,如果再有对象存入老年代,就会抛出 OUT OF MEMORY 异常。

总结: 

总的来说。文章介绍了几种常见的垃圾回收算法,包括标记-清除算法,标记-整理算法,复制算法,和分代GC

标记-清除算法通过标记活动对象并清除垃圾对象来管理内存,但可能会产生内存碎片并导致较长的停顿时间。相比之下,标记-整理算法在清除阶段进行内存整理,消除内存碎片并提供较少的停顿时间,适用于对内存利用效率和应用程序响应时间要求较高的场景。

综合考虑,选择合适的垃圾回收算法取决于具体的应用需求和环境特点。在实际应用中,也可以根据情况结合不同算法以获得更好的性能和效果。最终目标是提高内存利用效率、减少内存碎片和保证应用程序的响应性能。

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