文章目录
- 学习资料
- 垃圾回收相关算法
- 垃圾清除阶段
- 标记-清除(Mark - Sweep)算法
- 复制算法
- 标记-压缩(或标记-整理、Mark - Compact)算法
- 分代收集算法
- 增量收集算法
- 分区算法
学习资料
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垃圾回收相关算法
垃圾清除阶段
当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后,GC接下来的任务就是执行垃圾回收,释放掉无用对象所占用的内存空间,以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存。
目前JVM比例常见的三种垃圾收集算法是标记 - 清除算法(Mark-Sweep)、复制算法(Copying)、标记 - 压缩算法(Mark-Compact)。
标记-清除(Mark - Sweep)算法
背景:标记 - 清除算法(Mark-Sweep)是一种非常基础和常见的垃圾收集算法,该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并应用于Lisp语言。
执行过程:当堆中的有效内存空间(available memory)被耗尽的时候,就会停止整个程序(也被称为stop the world),然后进行两项工作,第一项则是标记,第二项则是清除。
标记:
Collector从引用根节点开始遍历,标记所有被引用的对象。一般是在对象的Header中记录为可达对象。
清除:
Collector对堆内存从头到尾进行线性的遍历,如果发现某个对象在其Header中没有标记为可达对象,则将其回收。
缺点:
1、效率不算高。
2、在进行GC的时候,需要停止整个应用程序,导致用户体验差。
3、这种方式清理出来的空闲内存是不连续的,产生内存碎片。需要维护一个空闲列表。
注意:何为清除?
这里所谓的清除并不是真的置空,而是把需要清除的对象地址保存在空闲的地址列表里。下次有新对象需要加载时,判断垃圾的位置空间是否够,如果够,就存放。
复制算法
背景:
为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷,M.L.Minsky于1963年发表了著名的论文,“使用双存储区的Lisp语言垃圾收集器CALISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage”。M.L.Minsky在该论文中描述的算法被人们称为复制(Copying)算法,它也被M.L.Minsky本人成功地引入到了Lisp语言的一个实现版本中。
核心思想:
将活着的内存空间分为两块,每次只使用其中一块,在垃圾回收时将正在使用的内存中的存活对象复制到未被使用的内存块中,之后清除正在使用的内存块中的所有对象,交换两个内存的角色,最后完成垃圾回收。
优点:
1、没有标记和清除的过程,实现简单,运行高效。
2、复制过去以后保证空间的连续性,不会出现“碎片”问题。
缺点:
1、此算法的缺点也是很明显的,就是需要两倍的内存空间。
2、对于G1这种分拆成为大量region的GC,复制而不是移动,意味着GC需要维护region之间对象引用关系,不管是内存占用或者时间开销也不小。
特别的:
如果系统中的垃圾对象很多,复制算法需要复制的存活对象数量太大,导致性能非常低。
标记-压缩(或标记-整理、Mark - Compact)算法
背景
复制算法的高效性是建立在存活对象少、垃圾对象多的前提下的。这种情况是在新生代经常发生,但是在老年代,更常见的情况是大部分对象都是存活对象。如果依然使用复制算法,由于存活对象较多,复制的成本也将很高。因此,
基于老年代垃圾回收的特性,需要使用其他的算法。
标记-清除算法的确可以应用在老年代中,但是该算法不仅执行效率底下,而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片,所以JVM的设计者需要在此基础之上进行改进。标记-压缩(Mark-Compact)算法由此诞生。
1970年前后,G.L.Steele、G.J.Chene和D.S.Wise等研究者发布标记-压缩算法。在许多现代的垃圾收集器中,人们都使用了标记-压缩算法或改进版本。
标记-压缩算法的最终效果等同于标记-清除算法执行完成后,再进行一次内存碎片整理,因此,也可以把它称为
标记-清除-压缩(Mark-Sweep-Compact)算法。
二者的本质差异在于标记-清除算法是一种
非移动式的回收算法
,标记-压缩是移动式的
。是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策。
可以看到,标记的存活对象将会被整理,按照内存地址依次排列,而未被标记的内存会被清理掉。如此一来,当我们需要给新对象分配内存时,JVM只需要持有一个内存的起始地址即可,这比维护一个空闲列表显然少了许多开销。
优点
消除了标记-清除算法当中,内存区域分散的缺点,我们需要给新对象分配内存时,JVM只需要持有一个内存的起始地址即可。
消除了复制算法当中,内存减半的高额代价。
缺点
从效率上来说,标记-整理算法要低于复制算法。
移动对象的同时,如果对象被其他对象引用,则还需要调整引用的地址。
移动过程中,需要全程暂停用户应用程序。即STW
分代收集算法
前面所有这些算法中,并没有一种算法可以完全替代其他算法,它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。
分代收集算法,是基于这样一个事实:不同的对象的生命周期是不一样的。因此,
不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式,以便提高回收效率。
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使用不同的回收算法,以提高垃圾回收的效率。
在Java程序运行的过程中,会产生大量的对象,其中有些对象是与业务信息相关,比如
Http请求中的Session对象、线程、Socket连接
,这类对象跟业务直接挂钩,因此生命周期比较长。但是还有一些对象,主要是程序运行过程中生成的临时变量,这些对象生命周期会比较短,比如:String对象
,由于其不变类的特性,系统会产生大量的这些对象,有些对象甚至只用一次即可回收。
目前几乎所有的GC都是采用分代收集(Generation Collecting)算法执行垃圾回收的。
在HotSpot中,基于分代的概念,GC所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点。
年轻代(Young Gen)
年轻特点:区域相对老年代较少,对象生命周期短、存活率低,回收频繁。
这种情况复制算法的回收整理,速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关,因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题,通过hotspot中的两个survivor的设计得到缓解。
老年代(Tenured Gen)
老年代特点:区域较大,对象生命周期长、存活率高,回收不及年轻代频繁。
这种情况存在大量存活率高的对象,复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者是标记-清除与标记-整理的混合实现。
1、Mark阶段的开销与存活对象的数量成正比。
2、Sweep阶段的开销与所管理区域的大小成正相关。
3、Compact阶段的开销与存活对象的数据成正比。
以HotSpot中的CMS回收器为例,CMS是基于Mark-Sweep实现的,对于对象的回收效率很高。而对于碎片问题,CMS采用基于Mark-Compact算法的Serial Old回收器作为补偿措施:当内存回收不佳(碎片导致的Concurrent Mode Failure时),将采用Serial Old执行Full GC已达到对老年代内存的整理。
分代思想被现有的虚拟机广泛使用。几乎所有的垃圾回收器都区分新生代和老年代。
增量收集算法
上述现有的算法,在垃圾回收过程中,应用软件将处于一种Stop the World的状态。在
Stop the World
状态下,应用程序所有的线程都会挂起,暂停一切正常的工作,等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收的时间过长,引用程序会被挂起很久,将严重影响用户体验或者系统的稳定性。
为了解决这个问题,即对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集(Incremental Collecting)算法的诞生。
基本思想
如果一次性将所有的垃圾进行处理,需要造成系统长时间的停顿,那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行。每次,
垃圾收集线程只收集一小片区域的内存空间,接着切换到应用程序线程。依次反复,直到垃圾收集完成。
总的来说,增量收集算法的基础仍然是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过
对线程间冲突的妥善处理,允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。
缺点
使用这种方式,由于在垃圾回收过程中,间断性地还执行了应用程序代码,所以能减少系统的停顿时间。但是,因为线程切换和上下文转换的消耗,会使得垃圾回收的总体成本上升,
造成系统吞吐量的下降
。
分区算法
一般来说,在相同条件下,堆空间越大,一次GC时所需要的时间久越长,有关GC产生的停顿也越长。为了更好地控制GC产生的停顿时间,将一块大的内存区域分割成多个小块,根据目标的停顿时间,每次合理地回收若干个小区间,而不是整个堆空间,从而减少一次GC所产生的停顿。
分代算法将按照对象的生命周期长短划分成两个部分,分区算法将整个堆空间划分成连续的不同小区间。
每一个小区间都独立使用,独立回收。这种算法的好处是可以控制一次回收多少个小区间。
注意:
这些只是基本的算法思路,实际GC实现过程要复杂的多,目前还在发展中的前沿GC都是复合算法,并且并行和并发兼备。