java垃圾收集器

 

1、活动对象

l  追踪root对象算法：深度追踪root对象，将heap中所有被引用到的root做标志，所有未被标志的对象视为非活动对象，所占用的空间视为非活动内存。

2、常用算法

l  Copy算法

1  方法：将内存分为两个区域（from space和to space）。所有的对象分配内存都分配到from space。在清理非活动对象阶段，把所有标志为活动的对象，copy到to space，之后清楚from space空间。然后互换from sapce和to space的身份。既原先的from space变成to sapce，原先的to space变成from space。每次清理，重复上述过程。

2  优点：copy算法不理会非活动对象，copy数量仅仅取决为活动对象的数量。并且在copy的同时，整理了heap空间，即，to space的空间使用始终是连续的，内存使用效率得到提高。

3  缺点：划分from space和to space，内存的使用率是1／2。一般在Young Generation中使用。

l  Compaction算法

1  方法：在清理非活动对象阶段，删除非活动对象占用内存，并且把活动对象向heap的底部移动，直到所有的活动对象被移到heap的一侧。

2  优点：无须划分from sapce和to space，提高内存的使用率。并且compaction后的内存空间也是连续分配的。

3  缺点：该算法相对比较复杂。一般在Tenured Generation中使用

 

1、  内存划分

l  Young Generation

1  生命周期很短的对象，归为young generation。由于生命周期很短，这部分对象在gc的时候，很大部分的对象已经成为非活动对象。因此针对young  generation的对象，采用copy算法，只需要将少量的存活下来的对象copy到to space。存活的对象数量越少，那么copy算法的效率越高。

2  young generation的gc称为minor gc。经过数次minor gc，依旧存活的对象，将被移出young generation，移到tenured generation

3  young generation分为：

1  eden：每当对象创建的时候，总是被分配在这个区域

2  survivor1：copy算法中的from space

3  survivor2：copy算法中的to sapce （备注：其中survivor1和survivor2的身份在每次minor gc后被互换）

4  minor gc的时候，会把eden+survivor1(2)的对象copy到survivor2(1)去。

l  Tenured Generation

1  生命周期较长的对象，归入到tenured generation。一般是经过多次minor gc，还依旧存活的对象，将移入到tenured generation。（当然，在minor gc中如果存活的对象的超过survivor的容量，放不下的对象会直接移入到tenured generation）

2  tenured generation的gc称为major gc，就是通常说的full gc。

3  采用compactiion算法。由于tenured generaion区域比较大，而且通常对象生命周期都比较常，compaction需要一定时间。所以这部分的gc时间比较长。

4  minor gc可能引发full gc。当eden＋from space的空间大于tenured generation区的剩余空间时，会引发full gc。这是悲观算法，要确保eden＋from space的对象如果都存活，必须有足够的tenured generation空间存放这些对象。

l  Permanet Generation

1  该区域比较稳定，主要用于存放classloader信息，比如类信息和method信息。

                    2 对于spring hibernate这些需要动态类型支持的框架，这个区域需要足够的空间。

 

算法补充：

 

基本回收算法

引用计数（Reference Counting）
比较古老的回收算法。原理是此对象有一个引用，即增加一个计数，删除一个引用则减少一个计数。垃圾回收时，只用收集计数为0的对象。此算法最致命的是无法处理循环引用的问题。

标记-清除（Mark-Sweep）
此算法执行分两阶段。第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象，第二阶段遍历整个堆，把未标记的对象清除。此算法需要暂停整个应用，同时，会产生内存碎片。 

复制（Copying）
此算法把内存空间划为两个相等的区域，每次只使用其中一个区域。垃圾回收时，遍历当前使用区域，把正在使用中的对象复制到另外一个区域中。次算法每次只处理正在使用中的对象，因此复制成本比较小，同时复制过去以后还能进行相应的内存整理，不过出现“碎片”问题。当然，此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍内存空间。 

标记-整理（Mark-Compact）
此算法结合了“标记-清除”和“复制”两个算法的优点。也是分两阶段，第一阶段从根节点开始标记所有被引用对象，第二阶段遍历整个堆，把清除未标记对象并且把存活对象“压缩”到堆的其中一块，按顺序排放。此算法避免了“标记-清除”的碎片问题，同时也避免了“复制”算法的空间问题。 增量收集（Incremental Collecting）
实施垃圾回收算法，即：在应用进行的同时进行垃圾回收。不知道什么原因JDK5.0中的收集器没有使用这种算法的。 分代（Generational Collecting）
基于对对象生命周期分析后得出的垃圾回收算法。把对象分为年青代、年老代、持久代，对不同生命周期的对象使用不同的算法（上述方式中的一个）进行回收。现在的垃圾回收器（从J2SE1.2开始）都是使用此算法的。

二、垃圾回收器

目前的收集器主要有三种：串行收集器、并行收集器、并发收集器 。

串行收集器

使用单线程处理所有垃圾回收工作，因为无需多线程交互，所以效率比较高。但是，也无法使用多处理器的优势，所以此收集器适合单处理器机器。当然，此收集器也可以用在小数据量（100M 左右）情况下的多处理器机器上。可以使用-XX:+UseSerialGC 打开。

并行收集器
对年轻代进行并行垃圾回收，因此可以减少垃圾回收时间。一般在多线程多处理器机器上使用。使用-XX:+UseParallelGC .打开。并行收集器在J2SE5.0第六6更新上引入，在Java SE6.0中进行了增强--可以堆年老代进行并行收集。如果年老代不使用并发收集的话，是使用单线程进行垃圾回收 ，因此会制约扩展能力。使用-XX:+UseParallelOldGC 打开。 使用-XX:ParallelGCThreads=<N> 设置并行垃圾回收的线程数。此值可以设置与机器处理器数量相等 。 此收集器可以进行如下配置： 最大垃圾回收暂停: 指定垃圾回收时的最长暂停时间，通过-XX:MaxGCPauseMillis=<N> 指定。<N>为毫秒.如果指定了此值的话，堆大小和垃圾回收相关参数会进行调整以达到指定值 。设定此值可能会减少应用的吞吐量。 吞吐量: 吞吐量为垃圾回收时间与非垃圾回收时间的比值 ，通过-XX:GCTimeRatio=<N> 来设定，公式为1/（1+N） 。例如，-XX:GCTimeRatio=19时，表示5%的时间用于垃圾回收。默认情况为99，即1%的时间用于垃圾回收。

 并发收集器
可以保证大部分工作都并发进行（应用不停止），垃圾回收只暂停很少的时间，此收集器适合对响应时间要求比较高的中、大规模应用。使用-XX:+UseConcMarkSweepGC 打开。
并发收集器主要减少年老代的暂停时间，他在应用不停止的情况下使用独立的垃圾回收线程，跟踪可达对象。在每个年老代垃圾回收周期中，在收集初期并发收集器会对整个应用进行简短的暂停，在收集中还会再暂停一次。第二次暂停会比第一次稍长，在此过程中多个线程同时进行垃圾回收工作。 并发收集器使用处理器换来短暂的停顿时间 。在一个N个处理器的系统上，并发收集部分使用K/N 个可用处理器进行回收，一般情况下1<=K<=N/4 。 在只有一个处理器的主机上使用并发收集器 ，设置为incremental mode 模式也可获得较短的停顿时间。 浮动垃圾 ：由于在应用运行的同时进行垃圾回收，所以有些垃圾可能在垃圾回收进行完成时产生，这样就造成了“Floating Garbage”，这些垃圾需要在下次垃圾回收周期时才能回收掉。所以，并发收集器一般需要20% 的预留空间用于这些浮动垃圾。 Concurrent Mode Failure ：并发收集器在应用运行时进行收集，所以需要保证堆在垃圾回收的这段时间有足够的空间供程序使用，否则，垃圾回收还未完成，堆空间先满了。这种情况下将会发生“并发模式失败”，此时整个应用将会暂停，进行垃圾回收。 启动并发收集器 ：因为并发收集在应用运行时进行收集，所以必须保证收集完成之前有足够的内存空间供程序使用，否则会出现“Concurrent Mode Failure”。通过设置-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=<N> 指定还有多少剩余堆时开始执行并发收集 小结串行处理器：

--适用情况：数据量比较小（100M左右）；单处理器下并且对响应时间无要求的应用。
--缺点：只能用于小型应用 并行处理器：
--适用情况：“对吞吐量有高要求”，多CPU、对应用响应时间无要求的中、大型应用。举例：后台处理、科学计算。
--缺点：应用响应时间可能较长 并发处理器：
--适用情况：“对响应时间有高要求”，多CPU、对应用响应时间有较高要求的中、大型应用。举例：Web服务器/应用服务器、电信交换、集成开发环境。