Java中的垃圾收集器

文章目录

- - - 1. 理解不同类型的垃圾收集器
    - - 1.1 Serial 收集器
      - 1.2 Parallel (吞吐量) 收集器
      - 1.3 CMS (Concurrent Mark-Sweep) 收集器
      - 1.4 G1 (Garbage First) 收集器
      - 1.5 ZGC 和 Shenandoah GC
      - 1.6 Epsilon GC
      - 1.7 ParNew 收集器
      - 1.8 Zing (Azul Systems)
    - 2. 优化垃圾收集器的选择和配置
    - 3. 建议

1. 理解不同类型的垃圾收集器

1.1 Serial 收集器

工作机制：
- 单线程：Serial收集器在进行GC时会暂停所有应用线程（Stop-The-World, STW），因此适用于小型应用或资源受限的环境。
- 标记-复制算法：年轻代使用标记-复制算法，存活对象被复制到Survivor区；老年代则使用标记-整理算法，减少内存碎片。
适用场景：
- Client模式下的应用程序，如桌面应用或嵌入式系统。
- 对吞吐量要求不高但对资源消耗敏感的应用。
配置选项：
- -XX:+UseSerialGC：启用Serial收集器。

1.2 Parallel (吞吐量) 收集器

工作机制：
- 多线程并行：Parallel收集器使用多个线程并行执行GC，以提高吞吐量，适用于多核处理器和大内存环境。
- 标记-清除算法：老年代使用标记-清除算法，可能产生内存碎片。
适用场景：
- Server模式下追求高吞吐量的应用程序，如批处理任务、后台服务等。
优化建议：
- 使用-XX:MaxGCPauseMillis=<毫秒数>设置期望的最大停顿时间。
- 调整堆大小（-Xms, -Xmx）和代区比例（-XX:NewRatio 或 -XX:NewSize）以适应负载。
配置选项：
- -XX:+UseParallelGC：启用Parallel收集器用于年轻代。
- -XX:+UseParallelOldGC：同时启用Parallel收集器用于老年代。

1.3 CMS (Concurrent Mark-Sweep) 收集器

工作机制：
- 并发执行：CMS收集器尽量与应用程序线程并发运行，以减少停顿时间，适用于低延迟需求的应用。
- 标记-清除算法：老年代使用标记-清除算法，可能导致内存碎片化。
适用场景：
- Web服务器等对响应时间敏感的应用。
注意：
- 自JDK 9起被废弃，推荐迁移到G1或其他现代GC。
配置选项：
- -XX:+UseConcMarkSweepGC：启用CMS收集器。
- -XX:+CMSClassUnloadingEnabled：允许卸载未使用的类。
- -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly：只在指定占用率时启动GC。

1.4 G1 (Garbage First) 收集器

工作机制：
- 分区技术：将整个堆划分为多个小块（Region），每个区域都可以独立管理。
- 可控的停顿时间和良好的吞吐量：可以设定最大停顿时间目标，自动调整分区回收顺序。
适用场景：
- 默认GC，适合需要高响应速度的大内存环境，如大型Web应用、数据处理平台。
配置选项：
- -XX:+UseG1GC：启用G1收集器。
- -XX:MaxGCPauseMillis=<毫秒数>：设置最大停顿时间目标。
- -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=<百分比>：设置触发G1 GC的堆占用阈值。

1.5 ZGC 和 Shenandoah GC

工作机制：
- 极短的最差情况停顿时间：通常小于10毫秒，支持超大内存。
- 并发执行：几乎所有的GC工作都与应用程序线程并发完成。
适用场景：
- 对延迟非常敏感且有大量内存的应用，如实时数据处理平台、金融交易系统。
技术亮点：
- ZGC采用颜色指针和写屏障追踪引用变化。
- Shenandoah几乎所有的GC工作都与应用程序线程并发完成。
配置选项：
- -XX:+UseZGC：启用ZGC。
- -XX:+UseShenandoahGC：启用Shenandoah GC。

1.6 Epsilon GC

工作机制：
- 实验性的“无操作”GC：不执行实际的垃圾收集活动，仅作为基准测试工具。
适用场景：
- 用于基准测试，了解没有GC干预时程序的行为。
限制：
- 不适合生产环境，因为它不会释放不再使用的内存。
配置选项：
- -XX:+UseEpsilonGC：启用Epsilon GC。

1.7 ParNew 收集器

工作机制：
- 多线程版本：主要用于新生代垃圾回收，常与CMS收集器配合使用。
适用场景：
- 适合需要快速处理新生代垃圾的应用。
配置选项：
- -XX:+UseParNewGC：启用ParNew收集器用于年轻代。

1.8 Zing (Azul Systems)

工作机制：
- 商业级高性能GC：专为Azul JVM优化，提供非常低的停顿时间和高效的内存管理。
适用场景：
- 特定于Azul JVM的高性能应用场景。
配置选项：
- 依赖于Azul提供的特定工具和配置。

2. 优化垃圾收集器的选择和配置

选择合适的垃圾收集器和配置是提升Java应用性能的关键。以下是一些具体的优化策略和技术：

选择合适的GC收集器：
- 如果需要低延迟，则考虑G1、ZGC或Shenandoah。
- 如果追求高吞吐量，则可以选择Parallel GC。
调整堆大小和代区比例：
- -Xms 和 -Xmx：分别设置JVM最小和最大堆内存大小，确保它们足够大以容纳所有对象，但也不要过大浪费资源。
- -XX:NewRatio 或 -XX:NewSize：调整新生代与老年代的比例，更大新生代可以减少Minor GC频率，但增加每次GC时间；相反则加快Minor GC速度，可能频繁触发。
- -XX:MaxTenuringThreshold：设置对象晋升到老年代之前的存活次数阈值，根据应用的对象生命周期调整。
减少不必要的对象创建：
- 尽量重用对象，避免频繁创建临时对象，尤其是短生命周期的对象。
- 使用对象池来管理常用对象，如数据库连接、线程等。
利用弱引用、软引用和虚引用来控制对象的生命周期：
- 弱引用（WeakReference）允许对象在下一次GC时被回收。
- 软引用（SoftReference）允许对象在内存不足时被回收，常用于缓存机制。
- 虚引用（PhantomReference）用于跟踪对象的终结过程。
监控和调优：
- 使用工具如jstat, jmap, VisualVM等监控GC行为，分析GC日志和heap dump，找出潜在问题点并进行相应的参数调整。
- 开启详细的GC日志记录功能，分析日志中关于GC事件的信息，如GC类型、持续时间和频率等。
应用程序设计上的优化：
- 包括批处理操作、异步处理、预分配内存等，以减少动态扩展带来的额外开销。
- 减少不必要的同步块，优化锁机制，避免长时间持有锁导致的性能瓶颈。