Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的高墙，墙外面的人想进去，墙里面的人却想出来。

运行时数据区域

• Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域
  Java虚拟机所管理的内存将会包括以下几个运行时数据区域，如图:
  

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程序计数器

程序计数器（Program Counter）是一块内存区域，它是线程私有的，用于存储当前线程执行的字节码指令的地址或索引。程序计数器在JVM的多线程环境中起着非常重要的作用，它记录了当前线程所执行的字节码指令位置，即下一条将要执行的指令。

在Java虚拟机的概念模型里，字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令，它是程序控制流的指示器，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。

另外，如果线程正在执行的是一个Java方法，这个计数器记录的是正在执行的虚拟机字节码指令的地址；如果正在执行的是本地（Native）方法，这个计数器值则应为空

程序计数器是唯一一个在JVM规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。这是因为程序计数器只是一个指示器，它并不会执行业务逻辑或进行对象分配等操作，因此它不会占用过多的内存空间

Java虚拟机栈

Java虚拟机栈（Java Virtual Machine Stack）也是线程私有的，它的生命周期与线程相同。

栈帧

栈帧（Stack Frame），也被称为活动记录（Activation Record）、执行帧（Execution Frame）或者方法栈帧，是在程序执行过程中用来支持方法调用和返回的一种数据结构
栈帧包含了方法的局部变量表（Local Variable Array）、操作数栈（Operand Stack）、动态链接（Dynamic Linking）和方法返回地址（Return Address）等信息。
局部变量表存放了编译期可知的各种Java虚拟机基本数据类型、对象引用和returnAddress类型（指向了一条字节码指令的地址）,存储空间以局部变量槽（Slot）来表示

（reference类型，它并不等同于对象本身，可能是一个指向对象起始地址的引用指针，也可能是指向一个代表对象的句柄或者其他与此对象相关的位置）

局部变量表的空间分配在编译器进行静态分析时完成，每个局部变量在方法的生命周期内会占用一个槽位，并且槽位的存储空间是固定的,方法运行期间，不会进行更改

如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，将抛出StackOverflowError异常；如果Java虚拟机栈容量可以动态扩展，当栈扩展时无法申请到足够的内存会抛出OutOfMemoryError异常。

Java堆

仅用于存储Java对象实例。它是Java程序运行时动态分配内存的区域。Java堆是所有线程共享的内存区域，在JVM启动时就被创建，并且一直存在于JVM的整个生命周期中。

Java堆的主要作用是存放各种对象实例，包括类的实例和数组。在Java中，对象的创建和销毁都是在Java堆中进行的。当我们使用关键字new创建一个对象时，Java堆会为该对象分配内存空间。而当对象不再被引用或者引用被置为null时，Java堆的垃圾回收机制会自动回收对象所占用的内存空间。

Java堆的大小是可调整的，可以通过JVM参数来设置。当Java堆中的内存空间不足时，会触发垃圾回收机制来回收无效的对象，以释放内存空间。如果垃圾回收后仍然无法满足内存需求，就会抛出OutOfMemoryError异常，表示内存溢出。

• 从回收内存的角度看，由于现代垃圾收集器大部分都是基于分代收集理论设计的,所以在Java堆中，主要可以分为新生代和老年代两个区域。新生代主要用于存放新分配的对象，它又可以分为Eden空间、Survivor From空间和Survivor To空间。老年代主要存放存活时间较长的对象。
• 如果从分配内存的角度看，所有线程共享的Java堆中可以划分出多个线程私有的分配缓冲区，以提升对象分配时的效率
  无论是哪个区域，存储的都只能是对象的实例，将Java堆细分的目的只是为了更好地回收内存

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方法区

是各个线程共享的内存区域，用于存储已被虚拟机加载的类型信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码缓存等数据。
JVM 内存布局规定了 Java 在运行过程中内存申请,分配,管理的策略

运行时常量池

运行时常量池是方法区的一部分。Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外，还有一项信息是常量池表，用于存放编译期生成的各种字面量与符号引用，这部分内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池中。

• 运行时常量池是方法区的一部分，自然受到方法区内存的限制，当常量池无法再申请到内存时会抛出OutOfMemoryError异常。

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直接内存

直接内存并不是虚拟机运行时数据区的一部分，也不是《Java虚拟机规范》中定义的内存区域。但是这部分内存也被频繁地使用，也可能导致OutOfMemoryError异常出现

揭秘对象

从虚拟机的视角来看，一个新的对象已经产生了。但是从Java程序的视角看来，对象创建才刚刚开始——构造函数，即Class文件中的<init>()方法还没有执行，所有的字段都为默认的零值，对象需要的其他资源和状态信息也还没有按照预定的意图构造好。

一般来说（由字节码流中new指令后面是否跟随invokespecial指令所决定，Java编译器会在遇到new关键字的地方同时生成这两条字节码指令，但如果直接通过其他方式产生的则不一定如此），new指令之后会接着执行()方法，按照程序员的意愿对对象进行初始化，这样一个真正可用的对象才算完全被构造出来。

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对象的内存布局

对象在堆内存中的存储布局可以划分为三个部分：对象头、实例数据和对齐填充

对象头

包括两类信息。第一类是用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码（HashCode）、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等，称为“Mark Word”。但对象头里的信息是与对象自身定义的数据无关的额外存储成本,Mark Word被设计成一个有着动态定义的数据结构，以便在极小的空间内存储尽量多的数据，根据对象的状态复用自己的存储空间。例如在32位的HotSpot虚拟机中，如对象未被同步锁锁定的状态下，Mark Word的32个比特存储空间中的25个比特用于存储对象哈希码，4个比特用于存储对象分代年龄，2个比特用于存储锁标志位，1个比特固定为0，在其他状态（轻量级锁定、重量级锁定、GC标记、可偏向）:

对象头的另外一部分是类型指针，即对象指向它的类型元数据的指针，Java虚拟机通过这个指针来确定该对象是哪个类的实例。并不是所有的虚拟机实现都必须在对象数据上保留类型指针,即：查找对象的元数据信息并不一定要经过对象本身

实例数据

该部分是对象真正存储的有效信息，即我们在程序代码里面所定义的各种类型的字段内容，无论是从父类继承下来的，还是在子类中定义的字段都必须记录起来。这部分的存储顺序会受到虚拟机分配策略参数和字段在Java源码中定义顺序的影响。HotSpot虚拟机默认的分配顺序为longs/doubles、ints、shorts/chars、bytes/booleans、oops（OrdinaryObject Pointers，OOPs），从以上默认的分配策略中可以看到，相同宽度的字段总是被分配到一起存放，且在父类中定义的变量会出现在子类之前

对齐填充

这并不是必然存在的，也没有特别的含义，它仅仅起着占位符的作用。由于HotSpot虚拟机的自动内存管理系统要求对象起始地址必须是8字节的整数倍，换句话说就是任何对象的大小都必须是8字节的整数倍。对象头部分已经被精心设计成正好是8字节的倍数（1倍或者2倍），因此，如果对象实例数据部分没有对齐的话，就需要通过对齐填充来补全。

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对象的访问定位

Java程序会通过栈上的reference数据来操作堆上的具体对象。对象访问方式也是由虚拟机实现而定的，主流的访问方式主要有使用句柄和直接指针两种：

• 句柄访问，Java堆中将可能会划分出一块内存来作为句柄池，reference中存储的就是对象的句柄地址，而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自具体的地址信息，其结构：
  
• 直接指针访问，Java堆中对象的内存布局就必须考虑如何放置访问类型数据的相关信息，reference中存储的直接就是对象地址，如果只是访问对象本身的话，就不需要多一次间接访问的开销，使用直接指针来访问最大的好处就是速度更快，如图：

OutOfMemoryError异常

Java堆溢出

随着对象数量的增加，总容量触及最大堆的容量限制后就会产生内存溢出异常。

虚拟机栈和本地方法栈溢出

• 如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度，将抛出StackOverflowError异常。
• 如果虚拟机的栈内存允许动态扩展，当扩展栈容量无法申请到足够的内存时，将抛出OutOfMemoryError异常。

方法区和运行时常量池溢出

本机直接内存溢出

对象已死？

堆里面存放着Java世界中几乎所有的对象实例，垃圾收集器在对堆进行回收前，第一件事情就是要确定这些对象之中哪些还“存活”着，哪些已经“死去”（“死去”即不可能再被任何途径使用的对象）了

引用计数算法

在对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值就加一；当引用失效时，计数器值就减一；任何时刻计数器为零的对象就是不可能再被使用的

缺陷：对象objA和objB都有字段instance，赋值令objA.instance=objB及objB.instance=objA，除此之外，这两个对象再无任何引用，实际上这两个对象已经不可能再被访问，但是它们因为互相引用着对方，导致它们的引用计数都不为零，引用计数算法也就无法回收它们。

Java虚拟机并不是通过引用计数算法来判断对象是否存活的

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可达性分析算法

通过一系列称为“GC Roots”的根对象作为起始节点集，从这些节点开始，根据引用关系向下搜索，搜索过程所走过的路径称为“引用链”->如果某个对象到GC Roots间没有任何引用链相连，或者用图论的话来说就是从GC Roots到这个对象不可达时，则证明此对象是不可能再被使用的。

固定可作为GC Roots的对象包括:

• 在虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象，譬如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、局部变量、临时变量等。
• 在方法区中类静态属性引用的对象，譬如Java类的引用类型静态变量。
• ·在方法区中常量引用的对象，譬如字符串常量池里的引用。
• 在本地方法栈中JNI（即通常所说的Native方法）引用的对象。
• Java虚拟机内部的引用，如基本数据类型对应的Class对象，一些常驻的异常对象（比如NullPointExcepiton、OutOfMemoryError）等，还有系统类加载器。
• 所有被同步锁（synchronized关键字）持有的对象。
• 反映Java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。

根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同，还可以有其他对象“临时性”地加入，共同构成完整GC Roots集合

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细谈引用

如果reference类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址，就称该reference数据是代表某块内存、某个对象的引用。

Java对引用的概念进行了扩充，将引用分为强引用（Strongly Re-ference）、软引用（Soft Reference）、弱引用（Weak Reference）和虚引用（Phantom Reference）4种，这4种引用强度依次逐渐减弱。

• 强引用是最传统的“引用”的定义，是指在程序代码之中普遍存在的引用赋值，即类似“Objectobj=new Object()”这种引用关系。无论任何情况下，只要强引用关系还存在，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。
• 软引用是用来描述一些还有用，但非必须的对象。只被软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常前，会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收，如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。在JDK 1.2版之后提供了SoftReference类来实现软引用。
• 弱引用也是用来描述那些非必须对象，但是它的强度比软引用更弱一些，被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生为止。**当垃圾收集器开始工作，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象。**在JDK 1.2版之后提供了WeakReference类来实现弱引用。
• 虚引用也称为“幽灵引用”或者“幻影引用”，它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的只是为了能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。在JDK 1.2版之后提供了PhantomReference类来实现虚引用。

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生存还是死亡？

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，随后进行一次筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。

如果这个对象被判定为确有必要执行finalize()方法，那么该对象将会被放置在一个名为F-Queue的队列之中，并在稍后由一条由虚拟机自动建立的、低调度优先级的Finalizer线程去执行它们的finalize()方法

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回收方法区

方法区垃圾收集的“性价比”比较低，主要回收两部分内容：废弃的常量和不再使用的类型。
判定一个类型是否属于“不再被使用的类”的条件，需要同时满足：

• 该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中不存在该类及其任何派生子类的实例。
• 加载该类的类加载器已经被回收，这个条件除非是经过精心设计的可替换类加载器的场景，如OSGi、JSP的重加载等，否则通常是很难达成的。
• 该类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。

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垃圾收集算法

从如何判定对象消亡的角度出发，垃圾收集算法可以划分为“引用计数式垃圾收集”(直接垃圾收集)和“追踪式垃圾收集”(间接垃圾收集)两大类

分代收集理论

分带收集理论建立在两个分代假说之上：

• 弱分代假说：绝大多数对象都是朝生夕灭的。
• 强分代假说：熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。

这奠定了多款常用的垃圾收集器的一致的设计原则：收集器应该将Java堆划分出不同的区域，然后将回收对象依据其年龄（年龄即对象熬过垃圾收集过程的次数）分配到不同的区域之中存储。

但是存在一个明显的困难：对象不是孤立的，对象之间会存在跨代引用。出现第三个假说：

• 跨代引用假说：跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。

我们就不应再为了少量的跨代引用去扫描整个老年代，也不必浪费空间专门记录每一个对象是否存在及存在哪些跨代引用，只需在新生代上建立一个全局的数据结构（记忆集），这个结构把老年代划分成若干小块，标识出老年代的哪一块内存会存在跨代引用在进行扫描时，仅仅需要扫描这一小块内存即可。这是一种思想，具体实现有卡表等。

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标记-清除算法

算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后，统一回收掉所有被标记的对象，也可以反过来，标记存活的对象，统一回收所有未被标记的对象。标记过程就是对象是否属于垃圾的判定过程。

之所以说它是最基础的收集算法，是因为后续的收集算法大多都是以标记-清除算法为基础，对其缺点进行改进而得到的

主要缺点有两个：

• 执行效率不稳定，如果Java堆中包含大量对象，而且其中大部分是需要被回收的，这时必须进行大量标记和清除的动作，导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低
• 内存空间的碎片化问题，标记、清除之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致当以后在程序运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作

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标记-复制算法

它将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。

如果内存中多数对象都是存活的，这种算法将会产生大量的内存间复制的开销，但对于多数对象都是可回收的情况，算法需要复制的就是占少数的存活对象，而且每次都是针对整个半区进行内存回收，分配内存时也就不用考虑有空间碎片的复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配即可。
有利有弊，实现简单，运行高效，但是空间浪费太多。(新生代常用，98%活不过去)

标记-整理算法

该算法的标记过程和第一个一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向内存空间一端移动，然后直接清理掉边界以外的内存
标记-清除算法与标记-整理算法的本质差异在于前者是一种非移动式的回收算法，而后者是移动

还有一种“和稀泥式”解决方案：让虚拟机平时多数时间都采用标记-清除算法，暂时容忍内存碎片的存在，直到内存空间的碎片化程度已经大到影响对象分配时，再采用标记-整理算法收集一次，以获得规整的内存空间。

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HotSpot的算法细节实现

根节点枚举

所有收集器在根节点枚举时都必须暂停用户线程。

现在可达性分析算法耗时最长的查找引用链的过程已经可以做到与用户线程一起并发，但根节点枚举始终还是必须在一个能保障一致性的快照中才得以进行。

“一致性”的意思是整个枚举期间执行子系统看起来就像被冻结在某个时间点上
当分析过程中，根节点集合的对象引用关系还在不断变化，分析结果准确性也就无法保证。

目前主流Java虚拟机使用的都是准确式垃圾收集，当用户线程停顿下来之后，其实并不需要一个不漏地检查完所有执行上下文和全局的引用位置，虚拟机应当是有办法直接得到哪些地方存放着对象引用的。

• HotSpot解决方案中：当类加载动作完成时，将类型数据计算出来，并且在即时编译过程中，在特定的位置记录下栈里和寄存器里哪些位置是引用，那么在收集器扫描时就可以直接知道对应的信息，并不需要全盘不漏的根节点枚举。

在HotSpot的解决方案里，是使用一组称为OopMap的数据结构

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安全点

还有一个问题：可能导致引用关系变化，或者说导致OopMap内容变化的指令非常多，如果为每一条指令都生成对应的OopMap，那将会需要大量的额外存储空间

实际上HotSpot也的确没有为每条指令都生成OopMap，前面已经提到，只是在“特定的位置”记录了这些信息，这些位置被称为安全点（Safepoint）。

这就决定了用户程序执行时并非在代码指令流的任意位置都能够停顿下来开始垃圾收集，而是强制要求必须执行到达安全点后才能够暂停。

因此，安全点的选定既不能太少以至于让收集器等待时间过长，也不能太过频繁以至于过分增大运行时的内存负荷。安全点位置的选取基本上是以“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准进行选定：因为每条指令执行的时间都非常短暂，所以“长时间执行”的最明显特征就是指令序列的复用，例如方法调用、循环跳转、异常跳转等都属于指令序列复用，所以只有具有这些功能的指令才会产生安全点。

安全点，另外一个需要考虑的问题是，如何在垃圾收集发生时让所有线程（这里其实不包括执行JNI调用的线程）都跑到最近的安全点，然后停顿下来：

• 抢先式中断：不需要线程的执行代码主动去配合，在垃圾收集发生时，系统首先把所有用户线程全部中断，如果发现有用户线程中断的地方不在安全点上，就恢复这条线程执行，让它一会再重新中断，直到跑到安全点上。几乎没有虚拟机用。
• 主动式中断：当垃圾收集需要中断线程的时候，不直接对线程操作，仅仅简单地设置一个标志位，各个线程执行过程时会不停地主动去轮询这个标志，一旦发现中断标志为true时就自己在最近的安全点上线程自己主动中断挂起。轮询标志的地方和安全点是重合的，另外还要加上所有创建对象和其他需要在Java堆上分配内存的地方，这是为了检查是否即将要发生垃圾收集，避免没有足够内存分配新对象。

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安全区域

安全点机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入垃圾收集过程的安全点。但是，当程序“不执行”的时候呢？即程序没有分配处理器时间，典型的场景便是用户线程处于Sleep状态或者Blocked状态，这时候线程无法响应虚拟机的中断请求，不能再走到安全的地方去中断挂起自己，虚拟机也显然不可能持续等待线程重新被激活分配处理器时间，这种情况下引入了安全区域：
安全区域是指能够确保在某一段代码片段之中，引用关系不会发生变化，因此，在这个区域中任意地方开始垃圾收集都是安全的。我们也可以把安全区域看作被扩展拉伸了的安全点。

• 用户线程执行到安全区域里面的代码时，首先会标识自己已经进入了安全区域，那样当这段时间里虚拟机要发起垃圾收集时就不必去管这些已声明自己在安全区域内的线程了。
• 当线程要离开安全区域时，它要检查虚拟机是否已经完成了根节点枚举（或者垃圾收集过程中其他需要暂停用户线程的阶段），如果完成了，那线程就当作没事发生过，继续执行；否则它就必须一直等待，直到收到可以离开安全区域的信号为止。

记忆集与卡表

为解决对象跨代引用所带来的问题，垃圾收集器在新生代中建立了名为记忆集的数据结构，用以避免把整个老年代加进GC Roots扫描范围。记忆集是一种用于记录从非收集区域指向收集区域的指针集合的抽象数据结构。

在垃圾收集的场景中，收集器只需要通过记忆集判断出某一块非收集区域是否存在有指向了收集区域的指针就可以了，并不需要了解这些跨代指针的全部细节。
在实现记忆集的时候，便可以选择更为粗犷的记录粒度来节省记忆集的存储和维护成本，下面列举了一些可供选择（当然也可以选择这个范围以外的）的记录精度：

• 字长精度：每个记录精确到一个机器字长（就是处理器的寻址位数，如常见的32位或64位，这个精度决定了机器访问物理内存地址的指针长度），该字包含跨代指针。
• 对象精度：每个记录精确到一个对象，该对象里有字段含有跨代指针。
• 卡精度：每个记录精确到一块内存区域，该区域内有对象含有跨代指针。

“卡精度”所指的是用一种称为“卡表”（Card Table）的方式去实现记忆集，也是最常用的，最简单的形式可以只是一个字节数组，每一个元素都对应着其标识的内存区域中一块特定大小的内存块，这个内存块被称作“卡页”（Card Page）。一般来说，卡页大小都是以2的N次幂的字节数

记忆集其实是一种“抽象”的数据结构，抽象的意思是只定义了记忆集的行为意图，并没有定义其行为的具体实现。卡表就是记忆集的一种具体实现，它定义了记忆集的记录精度、与堆内存的映射关系等。

一个卡页的内存中通常包含不止一个对象，只要卡页内有一个（或更多）对象的字段存在着跨代指针，那就将对应卡表的数组元素的值标识为1，称为这个元素变脏（Dirty），没有则标识为0。在垃圾收集发生时，只要筛选出卡表中变脏的元素，就能轻易得出哪些卡页内存块中包含跨代指针，把它们加入GC Roots中一并扫描。

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写屏障

那么如何解决卡表元素如何维护的问题，例如它们何时变脏、谁来把它们变脏等

• 卡表元素何时变脏：其他分代区域中对象引用了本区域对象时，其对应的卡表元素就应该变脏，变脏时间点原则上应该发生在引用类型字段赋值的那一刻。
• 那么如何变脏，即如何在对象赋值的那一刻去更新维护卡表呢？

HotSpot虚拟机里是通过写屏障技术维护卡表状态的。

写屏障可以看作在虚拟机层面对“引用类型字段赋值”这个动作的AOP切面，在引用对象赋值时会产生一个环形通知，供程序执行额外的动作，也就是说赋值的前后都在写屏障的覆盖范畴内。在赋值前的部分的写屏障叫作写前屏障，在赋值后的则叫作写后屏障

应用写屏障后，虚拟机就会为所有赋值操作生成相应的指令，就可以让收集器在写屏障中增加更新卡表的操作。

除了写屏障的开销外，卡表在高并发场景下还面临着“伪共享”（False Sharing）问题。
伪共享是处理并发底层细节时一种经常需要考虑的问题，现代中央处理器的缓存系统中是以缓存行（Cache Line）为单位存储的，当多线程修改互相独立的变量时，如果这些变量恰好共享同一个缓存行，就会彼此影响（写回、无效化或者同步）而导致性能降低

为了避免伪共享问题，一种简单的解决方案是不采用无条件的写屏障，而是先检查卡表标记，只有当该卡表元素未被标记过时才将其标记为变脏。这样，即使多个线程同时访问同一个缓存行，它们只会修改自己负责的卡表元素，并不会触发缓存行的无效化和更新操作。

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并发的可达性分析

从GC Roots再继续往下遍历对象图，这一步骤的停顿时间必定会与Java堆容量直接成正比例关系：堆越大，存储的对象越多，对象图结构越复杂，要标记更多对象而产生的停顿时间自然就更长

想解决或者降低用户线程的停顿，就要先搞清楚为什么必须在一个能保障一致性的快照上才能进行对象图的遍历？

并发出现“对象消失”问题：

即原本应该是黑色的对象被误标为白色：

• 赋值器插入了一条或多条从黑色对象到白色对象的新引用；
• 赋值器删除了全部从灰色对象到该白色对象的直接或间接引用。

因此，我们要解决并发扫描时的对象消失问题，只需破坏这两个条件的任意一个即可。由此分别产生了两种解决方案：增量更新和原始快照

增量更新要破坏的是第一个条件，当黑色对象插入新的指向白色对象的引用关系时，就将这个新插入的引用记录下来，等并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的黑色对象为根，重新扫描一次。这可以简化理解为，黑色对象一旦新插入了指向白色对象的引用之后，它就变回灰色对象了。

原始快照要破坏的是第二个条件，当灰色对象要删除指向白色对象的引用关系时，就将这个要删除的引用记录下来，在并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的灰色对象为根，重新扫描一次。这也可以简化理解为，无论引用关系删除与否，都会按照刚刚开始扫描那一刻的对象图快照来进行搜索。

以上无论是对引用关系记录的插入还是删除，虚拟机的记录操作都是通过写屏障实现的。

经典垃圾收集器

收集算法是内存回收的方法论，垃圾收集器是内存回收的实践者

如果两个收集器之间存在连线，就说明它们可以搭配使用[3]，图中收集器所处的区域，则表示它是属于新生代收集器抑或是老年代收集器。

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Serial收集器

Serial收集器是最基础、历史最悠久的收集器，曾经（在JDK 1.3.1之前）是HotSpot虚拟机新生代收集器的唯一选择。是一个单线程工作的收集器，但它的“单线程”的意义并不仅仅是说明它只会使用一个处理器或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是强调在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有工作线程，直到它收集结束。

但事实上，迄今为止，它依然是HotSpot虚拟机运行在客户端模式下的默认新生代收集器，有着优于其他收集器的地方，那就是简单而高效（与其他收集器的单线程相比），对于内存资源受限的环境，它是所有收集器里额外内存消耗最小的；对于单核处理器或处理器核心数较少的环境来说，Serial收集器由于没有线程交互的开销，专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率。

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ParNew收集器

ParNew收集器实质上是Serial收集器的多线程并行版本，除了同时使用多条线程进行垃圾收集之外，其余的行为包括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收集器完全一致。还有个优点是：除了Serial收集器外，目前只有它能与CMS收集器配合工作。CMS作为老年代的收集器，无法与JDK 1.4.0中已经存在的新生代收集器ParallelScavenge配合工作，但更先进的G1收集器带着CMS继承者和替代者的光环登场。G1是一个面向全堆的收集器，不再需要其他新生代收集器的配合工作。

ParNew收集器在单核心处理器的环境中绝对不会有比Serial收集器更好的效果，甚至由于存在线程交互的开销，该收集器在通过超线程（Hyper-Threading）技术实现的伪双核处理器环境中都不能百分之百保证超越Serial收集器。当然，随着可以被使用的处理器核心数量的增加，ParNew对于垃圾收集时系统资源的高效利用还是很有好处的。
从ParNew收集器开始，后面还将会接触到若干款涉及“并发”和“并行”概念的收集器。在大家可能产生疑惑之前，有必要先解释清楚这两个名词。并行和并发都是并发编程中的专业名词，

在谈论垃圾收集器的上下文语境中，它们可以理解为：

• 并行（Parallel）：并行描述的是多条垃圾收集器线程之间的关系，说明同一时间有多条这样的线程在协同工作，通常默认此时用户线程是处于等待状态。
• 并发（Concurrent）：并发描述的是垃圾收集器线程与用户线程之间的关系，说明同一时间垃圾收集器线程与用户线程都在运行。由于用户线程并未被冻结，所以程序仍然能响应服务请求，但由于垃圾收集器线程占用了一部分系统资源，此时应用程序的处理的吞吐量将受到一定影响。

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Parallel Scavenge收集器

Parallel Scavenge收集器也是一款新生代收集器，它同样是基于标记-复制算法实现的收集器，也是能够并行收集的多线程收集器……Parallel Scavenge的诸多特性从表面上看和ParNew非常相似

特点是它的关注点与其他收集器不同，CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间，而Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量。
所谓吞吐量就是处理器用于运行用户代码的时间与处理器总消耗时间的比值，即：

高吞吐量则可以最高效率地利用处理器资源，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的分析任务。

Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分别是控制最大垃圾收集停顿时间的-XX：MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX：GCTimeRatio参数。-XX：MaxGCPauseMillis参数允许的值是一个大于0的毫秒数，收集器将尽力保证内存回收花费的时间不超过用户设定值。但是：

不要认为如果把内存回收花费的时间的值设置得更小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快，垃圾收集停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间为代价换取的：系统把新生代调得小一些，收集300MB新生代肯定比收集500MB快，但这也直接导致垃圾收集发生得更频繁，原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒，现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降，但吞吐量也降下来了。

Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX：+UseAdaptiveSizePolicy值得关注。这是一个开关参数，当这个参数被激活之后，就不需要人工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX：SurvivorRatio）、晋升老年代对象大小（-XX：PretenureSizeThreshold）等细节参数了，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量，即：自适应的调节策略。自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器区别于ParNew收集器的一个重要特性。

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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。

主要供客户端模式下的HotSpot虚拟机使用，在服务端模式下，它也可能有两种用途：一种是在JDK 5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用，另外一种就是作为CMS收集器发生失败时的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用
工作过程如图：

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Parallel Old收集器

Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，支持多线程并发收集，基于标记-整理算法实现。
该收集器是直到JDK 6时才开始提供的，在此之前，新生代的Parallel Scavenge收集器一直处于相当尴尬的状态，原因是如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器，老年代除了Serial Old（PSMarkSweep）收集器以外别无选择，其他表现良好的老年代收集器，如CMS无法与它配合工作。

由于老年代Serial Old收集器在服务端应用性能上的“拖累”，使用Parallel Scavenge收集器也未必能在整体上获得吞吐量最大化的效果。同样，由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多处理器的并行处理能力，在老年代内存空间很大而且硬件规格比较高级的运行环境中，这种组合的总吞吐量甚至不一定比ParNew加CMS的组合来得优秀。直到Parallel Old收集器出现后，“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的搭配组合：Parallel Scavenge加Parallel Old收集器这个组合

工作流程：

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CMS收集器
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应用集中在互联网网站或者基于浏览器的B/S系统的服务端上，这类应用通常都会较为关注服务的响应速度，希望系统停顿时间尽可能短，以给用户带来良好的交互体验。

CMS收集器就非常符合这类应用的需求。从名字（包含“Mark Sweep”）上就可以看出CMS收集器是基于标记-清除算法实现的，它的运作过程相对于前面几种收集器来说要更复杂一些，整个过程分为四个步骤，包括：

1. 初始标记（CMS initial mark）
2. 并发标记（CMS concurrent mark）
3. 重新标记（CMS remark）
4. 并发清除（CMS concurrent sweep）

其中初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。

• 初始标记仅仅只是标记一下GCRoots能直接关联到的对象，速度很快；
• 并发标记阶段就是从GC Roots的直接关联对象开始遍历整个对象图的过程，这个过程耗时较长但是不需要停顿用户线程，可以与垃圾收集线程一起并发运行；
• 而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间，因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间通常会比初始标记阶段稍长一些，但也远比并发标记阶段的时间短；
• 最后并发清除阶段，清理删除掉标记阶段判断的已经死亡的对象，由于不需要移动存活对象，所以这个阶段也是可以与用户线程同时并发的。

在整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除阶段中，垃圾收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以从总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的

CMS收集器是HotSpot虚拟机追求低停顿的第一次成功尝试，但是它还远达不到完美的程度，至少有以下三个明显的缺点：

• 首先，CMS收集器对处理器资源非常敏感。事实上，面向并发设计的程序都对处理器资源比较敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用户线程停顿，但却会因为占用了一部分线程（或者说处理器的计算能力）而导致应用程序变慢，降低总吞吐量。CMS默认启动的回收线程数是（处理器核心数量+3）/4，也就是说，如果处理器核心数在四个或以上，并发回收时垃圾收集线程只占用不超过25%的处理器运算资源，并且会随着处理器核心数量的增加而下降。但是当处理器核心数量不足四个时，CMS对用户程序的影响就可能变得很大。如果应用本来的处理器负载就很高，还要分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然大幅降低。

因此虚拟机提供了一种称为“增量式并发收集器”（Incremental Concurrent Mark Sweep/i-CMS）的CMS收集器变种，是在并发标记、清理的时候让收集器线程、用户线程交替运行，尽量减少垃圾收集线程的独占资源的时间，这样整个垃圾收集的过程会更长，但对用户程序的影响就会显得较少一些，直观感受是速度变慢的时间更多了，但速度下降幅度就没有那么明显。实践证明增量式的CMS收集器效果很一般，从JDK 7开始，i-CMS模式已经被声明为“deprecated”，即已过时不再提倡用户使用，到JDK 9发布后i-CMS模式被完全废弃。

• 由于CMS收集器无法处理“浮动垃圾”（Floating Garbage），有可能出现“Con-current ModeFailure”失败进而导致另一次完全“Stop The World”的Full GC的产生。由于在垃圾收集阶段用户线程还需要持续运行，那就还需要预留足够内存空间提供给用户线程使用，要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序分配新对象的需要，就会出现一次“并发失败”（Concurrent Mode Failure），这时候虚拟机将不得不启动后备预案：冻结用户线程的执行，临时启用Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集，但这样停顿时间就很长了。

在CMS的并发标记和并发清理阶段，用户线程是还在继续运行的，程序在运行自然就还会伴随有新的垃圾对象不断产生，但这一部分垃圾对象是出现在标记过程结束以后，CMS无法在当次收集中处理掉它们，只好留待下一次垃圾收集时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”

• 因为CMS是一款基于“标记-清除”算法实现的收集器，这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。空间碎片过多时，将会给大对象分配带来很大麻烦，往往会出现老年代还有很多剩余空间，但就是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象，而不得不提前触发一次Full GC的情况。

Garbage First收集器

Garbage First（简称G1）收集器是垃圾收集器技术发展历史上的里程碑式的成果，它开创了收集器面向局部收集的设计思路和基于Region的内存布局形式。

G1是一款主要面向服务端应用的垃圾收集器。JDK 9发布之日，G1宣告取代Parallel Scavenge加Parallel Old组合，成为服务端模式下的默认垃圾收集器，而CMS则沦落至被声明为不推荐使用，作为CMS收集器的替代者和继承人，设计者们希望做出一款能够建立起“停顿时间模型”（PausePrediction Model）的收集器，停顿时间模型的意思是能够支持指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在垃圾收集上的时间大概率不超过N毫秒这样的目标，这几乎已经是实时Java（RTSJ）的中软实时垃圾收集器特征了。

• 在G1收集器出现之前的所有其他收集器，包括CMS在内，垃圾收集的目标范围要么是整个新生代（Minor GC），要么就是整个老年代（Major GC），再要么就是整个Java堆（Full GC）。而G1跳出了这个樊笼，它可以面向堆内存任何部分来组成回收集（Collection Set，一般简称CSet）进行回收，衡量标准不再是它属于哪个分代，而是哪块内存中存放的垃圾数量最多，回收收益最大，这就是G1收集器的Mixed GC模式。
• G1开创的基于Region的堆内存布局是它能够实现这个目标的关键。虽然G1也仍是遵循分代收集理论设计的，但其堆内存的布局与其他收集器有非常明显的差异：G1不再坚持固定大小以及固定数量的分代区域划分，而是把连续的Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），每一个Region都可以根据需要，扮演新生代的Eden空间、Survivor空间，或者老年代空间。收集器能够对扮演不同角色的 Region采用不同的策略去处理，这样无论是新创建的对象还是已经存活了一段时间、熬过多次收集的旧对象都能获取很好的收集效果。
• Region中还有一类特殊的Humongous区域，专门用来存储大对象。G1认为只要大小超过了一个Region容量一半的对象即可判定为大对象。
• 虽然G1仍然保留新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是固定的了，它们都是一系列区域（不需要连续）的动态集合。G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它将Region作为单次回收的最小单元，即每次收集到的内存空间都是Region大小的整数倍，这样可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。
• 更具体的处理思路是让G1收集器去跟踪各个Region里面的垃圾堆积的“价值”大小，价值即回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值，然后在后台维护一个优先级列表，每次根据用户设定允许的收集停顿时间（使用参数-XX：MaxGCPauseMillis指定，默认值是200毫秒），优先处理回收价值收益最大的那些Region，这种使用Region划分内存空间，以及具有优先级的区域回收方式，保证了G1收集器在有限的时间内获取尽可能高的收集效率。

• 将Java堆分成多个独立Region后，Region里面存在的跨Region引用对象如何解决：使用记忆集避免全堆作为GC Roots扫描，但在G1收集器上记忆集的应用其实要复杂很多，它的每个Region都维护有自己的记忆集，这些记忆集会记录下别的Region指向自己的指针，并标记这些指针分别在哪些卡页的范围之内。G1的记忆集在存储结构的本质上是一种哈希表，Key是别的Region的起始地址，Value是一个集合，里面存储的元素是卡表的索引号。这种“双向”的卡表结构（卡表是“我指向谁”，这种结构还记录了“谁指向我”）比原来的卡表实现起来更复杂，同时由于Region数量比传统收集器的分代数量明显要多得多，因此G1收集器要比其他的传统垃圾收集器有着更高的内存占用负担
• 在并发标记阶段如何保证收集线程与用户线程互不干扰地运行？这里首先要解决的是用户线程改变对象引用关系时，必须保证其不能打破原本的对象图结构，导致标记结果出现错误，CMS收集器采用增量更新算法实现，而G1收集器则是通过原始快照（SATB）算法来实现的。此外，垃圾收集对用户线程的影响还体现在回收过程中新创建对象的内存分配上，程序要继续运行就肯定会持续有新对象被创建，G1为每一个Region设计了两个名为TAMS（Top at Mark Start）的指针，把Region中的一部分空间划分出来用于并发回收过程中的新对象分配，并发回收时新分配的对象地址都必须要在这两个指针位置以上。G1收集器默认在这个地址以上的对象是被隐式标记过的，即默认它们是存活的，不纳入回收范围。与CMS中的“Concurrent Mode Failure”失败会导致Full GC类似，如果内存回收的速度赶不上内存分配的速度，G1收集器也要被迫冻结用户线程执行，导致Full GC而产生长时间“Stop The World”。
• 怎样建立起可靠的停顿预测模型？用户通过-XX：MaxGCPauseMillis参数指定的停顿时间只意味着垃圾收集发生之前的期望值，但G1收集器要怎么做才能满足用户的期望呢？G1收集器的停顿预测模型是以衰减均值（Decaying Average）为理论基础来实现的，在垃圾收集过程中，G1收集器会记录每个Region的回收耗时、每个Region记忆集里的脏卡数量等各个可测量的步骤花费的成本，并分析得出平均值、标准偏差、置信度等统计信息。这里强调的“衰减平均值”是指它会比普通的平均值更容易受到新数据的影响，平均值代表整体平均状态，但衰减平均值更准确地代表“最近的”平均状态。换句话说，Region的统计状态越新越能决定其回收的价值。然后通过这些信息预测现在开始回收的话，由哪些Region组成回收集才可以在不超过期望停顿时间的约束下获得最高的收益。

如果我们不去计算用户线程运行过程中的动作（如使用写屏障维护记忆集的操作），G1收集器的运作过程大致可划分为以下四个步骤：

• 初始标记（Initial Marking）：仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，并且修改TAMS指针的值，让下一阶段用户线程并发运行时，能正确地在可用的Region中分配新对象。这个阶段需要停顿线程，但耗时很短，而且是借用进行Minor GC的时候同步完成的，所以G1收集器在这个阶段实际并没有额外的停顿。
• 并发标记（Concurrent Marking）：从GC Root开始对堆中对象进行可达性分析，递归扫描整个堆里的对象图，找出要回收的对象，这阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。当对象图扫描完成以后，还要重新处理SATB记录下的在并发时有引用变动的对象。
• 最终标记（Final Marking）：对用户线程做另一个短暂的暂停，用于处理并发阶段结束后仍遗留下来的最后那少量的SATB记录。
• 筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）：负责更新Region的统计数据，对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的停顿时间来制定回收计划，可以自由选择任意多个Region构成回收集，然后把决定回收的那一部分Region的存活对象复制到空的Region中，再清理掉整个旧Region的全部空间。这里的操作涉及存活对象的移动，是必须暂停用户线程，由多条收集器线程并行完成的。

G1收集器除了并发标记外，其余阶段也是要完全暂停用户线程的，换言之，它并非纯粹地追求低延迟，官方给它设定的目标是在延迟可控的情况下获得尽可能高的吞吐量，所以才能作为“全功能收集器”

从G1开始，最先进的垃圾收集器的设计导向都不约而同地变为追求能够应付应用的内存分配速率（Allocation Rate），而不追求一次把整个Java堆全部清理干净。这样，应用在分配，同时收集器在收集，只要收集的速度能跟得上对象分配的速度，那一切就能运作得很完美。

G1无论是为了垃圾收集产生的内存占用（Footprint）还是程序运行时的额外执行负载（Overload）都要比CMS要高。

执行负载的角度上，同样由于两个收集器各自的细节实现特点导致了用户程序运行时的负载会有不同，譬如它们都使用到写屏障，CMS用写后屏障来更新维护卡表；而G1除了使用写后屏障来进行同样的（由于G1的卡表结构复杂，其实是更烦琐的）卡表维护操作外，为了实现原始快照搜索（SATB）算法，还需要使用写前屏障来跟踪并发时的指针变化情况。