GC垃圾回收器【入门笔记】

news2024/11/24 1:05:38

GC:Garbage Collectors 垃圾回收器

C/C++,手动回收内存;难调试、门槛高。忘记回收、多次回收等问题

Java、Golang等,有垃圾回收器:自动回收,技术门槛降低

一、如何定位垃圾?

https://www.infoq.cn/article/3wyretkqrhivtw4frmr3

https://juejin.cn/post/7123853933801373733

1、引用计数法

无法解决循环调用的问题

2、根可达分析算法

一般需要STW(stop-the-world)

img

img

二、哪些内存需要回收?

运行期间动态创建的、内存分配和回收具有不确定性的:堆、常量池(方法区)

img

三、常见的GC算法

标记清除算法、标记复制法、标记压缩法、分代收集算法

1、mark-sweep 标记清除法(三色标记法)

位置不连续 产生碎片 效率偏低(两遍扫描)

黑色区域表示待清理的垃圾对象,标记出来后直接清空。该方法简单快速,但是缺点也很明显,会产生很多内存碎片。

在这里插入图片描述

img

2、mark-copy 标记复制法

没有碎片,但浪费空间(只能使用50%的内存)

将内存对半分,总是保留一块空着(上图中的右侧),将左侧存活的对象(浅灰色区域)复制到右侧,然后左侧全部清空。避免了内存碎片问题,但是内存浪费很严重,相当于只能使用 50%的内存。

img

3、mark-compact 标记压缩法

没有碎片,效率偏低(两遍扫描,指针需要调整)

在这里插入图片描述

避免了上述两种算法的缺点,将垃圾对象清理掉后,同时将剩下的存活对象进行整理挪动(类似于 windows 的磁盘碎片整理),保证它们占用的空间连续,这样就避免了内存碎片问题,但是整理过程也会降低 GC 的效率。

img

4、generation-collect 分代收集算法

综合使用了标记清除、标记复制、标记压缩算法。堆内存逻辑分区:新生代(Young Generation)、老年代(Old Generation),Young Genaration 更是又细为分 eden,S0,S1 三个区。

YGC/FGC过程:

  1. 产生的新对象,放eden区
  2. 当 eden 区放不下时,就会发生 minor GC(也被称为 young GC):标记不可达对象,然后将可达对象移动到S0区,清空eden区(综合运用了“【标记-清理 eden】 + 【标记-复制 eden->s0】”算法)
  3. eden 如果又满了,再次触发 minor GC:先做标记,s0 区和 eden 区的存活对象,将直接搬到 s1 区。然后将 eden 和 s0 区的垃圾清理掉
  4. 对象在年青代的 3 个区(edge,s0,s1)之间,每次从 1 个区移到另 1 区,年龄+1,在 young 区达到一定的年龄阈值后,将晋升到老年代
  5. 如果老年代,最终也放满了,就会发生 major GC(即 Full GC),由于老年代的的对象通常会比较多,因为【标记-清理-整理(压缩)】的耗时通常会比较长,会让应用出现卡顿的现象,这也是为什么很多应用要优化,尽量避免或减少 Full GC 的原因。

堆内存逻辑分区

JVM调优:参数指定内存大小

jdk8 开始,用 MetaSpace 区取代了 Perm 区(永久代),所以相应的 jvm 参数变成-XX:MetaspaceSize 及 -XX:MaxMetaspaceSize。

img

四、常见的GC

1、GC的演变过程(内存不断扩大)

常见组合:Serial+Serial Old【单线程】、PS+PO【多线程】 、ParNew+CMS

垃圾回收器使用的GC算法说明
Serial标记-复制【Y】单线程、会发生STW。早期单核
Serial Old“标记-整理”【O】单线程、STW。耗时长
Parallel Scavenge标记-复制【Y】ParNew 的升级版本(吞吐量优先的收集器,吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间)),区别在于提供了两个参数:-XX:MaxGCPauseMillis 最大垃圾回收停顿时间;-XX:GCTimeRatio 垃圾回收时间与总时间占比
Parallel Old“标记-整理”【O】Serial Old的多线程版本,STW
ParNew标记-复制【Y】Serial 的多线程版本,会 STW,多核机器
CMS标记清理,三色标记【O】并发多线程,STW有所缩短。最大问题是会产生漏标
G1标记-整理不分代。并发多线程,解决了CMS的缺陷
ZGC不分代。目前最好用的GC。
Epsilon不执行任何垃圾回收工作。一旦java的堆被耗尽,jvm就直接关闭。特殊场景:1.开发JVM的人debug使用;2.程序运行完都用不完内存,等程序运行完直接清理所有内存。
shenandoah开源,成熟度也比较高。

![image-20230714092649450](D:\Users\helen.zeng\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230714092649450.png

在这里插入图片描述

2、Serial

蓝色是业务线程、黄色是GC线程(暂停所有业务线程来做垃圾回收处理)

在这里插入图片描述

3、ParNew

多线程,有STW。

在这里插入图片描述

4、CMS

CMS采用了多种方式尽可能降低GC的暂停时间,减少用户程序停顿。
停顿时间降低的同时牺牲了CPU吞吐量 。因为并发情况占用大量cpu资源
这是在停顿时间和性能间做出的取舍,可以简单理解为"空间(性能)"换时间

三色标记算法:黑色、灰色、白色

在这里插入图片描述

CMS:Concurrent Mark Sweep

1)Inital Mark 初始标记:主要是标记 GC Root 开始的下级(注:仅下一级)对象,这个过程会 STW,但是跟 GC Root 直接关联的下级对象不会很多,因此这个过程其实很快。

2)Concurrent Mark 并发标记:根据上一步的结果,继续向下标识所有关联的对象,直到这条链上的最尽头。这个过程是多线程的,虽然耗时理论上会比较长,但是其它工作线程并不会阻塞,没有 STW。

3)Remark 再标志:这是修正过程。为啥还要再标记一次?因为第 2 步并没有阻塞其它工作线程,其它线程在标识过程中,很有可能会产生新的垃圾。

4)Concurrent Sweep:并行清理,这里使用多线程以“Mark Sweep-标记清理”算法,把垃圾清掉,其它工作线程仍然能继续支行,不会造成卡顿。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

5、G1:Garbage-First

G1最大的特点是引入分区的思路,弱化了分代的概念。物理不分代、逻辑分代。G1也不需要跟别的收集器一起配合使用,自己就可以搞定所有内存区域。

毛病:一次回收要把年轻代全回收完。

在这里插入图片描述

6、ZGC:

分页算法,完全不分代了,而且分区非常灵活。LoadBarrier(读屏障)。把比较满的分区做回收

G1算法通过只回收部分Region,避免了全堆扫描,改善了大堆下的停顿时间

7、Shenandoah

ColoredPointers + LoadBarrier(颜色指针算法+读屏障)

程序中最难调试的bug

  • 野指针(不再指向任何对象的指针):同一个对象有两个指针,一个释放了,另一个不知道(还在使用),NPE
  • 并发问题:多线程访问同一块内存空间

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/828344.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

<C++>二、 类和对象

1.面向对象和面向过程 C语言是面向过程的,关注的是过程,分析出求解问题的步骤, 通过函数调用逐步解决问题。 C是基于面向对象的,关注的是对象,将一件事情拆分成不同的对象,靠对象之间的交互完成。 2. C类 C…

直击运维痛点,大数据计算引擎 EasyMR 的监控告警设计优化之路

当企业的业务发展到一定的阶段时,在系统中引入监控告警系统来对系统/业务进行监控是必备的流程。没有监控或者没有一个好的监控,会导致开发人员无法快速判断系统是否健康;告警的实质则是“把人当服务用”,用告警通知人的方式去干预…

小研究 - 微服务系统服务依赖发现技术综述(二)

微服务架构得到了广泛的部署与应用, 提升了软件系统开发的效率, 降低了系统更新与维护的成本, 提高了系统的可扩展性. 但微服务变更频繁、异构融合等特点使得微服务故障频发、其故障传播快且影响大, 同时微服务间复杂的调用依赖关系或逻辑依赖关系又使得其故障难以被及时、准确…

SVN代码迁移到Git方法

1.在SVN上新增一个项目 一、点击新建项目 二、创建空白项目 三、填入项目信息 四、myProject项目模板创建成功 2.将代码提交到Git 一、新建一个文件夹myProject,将从SVN下载过来的代码复制一份拷贝到该文件夹下,注意:不要把.SVN文件拷…

兴达易控Profinet转Modbus RTU主站模式的配置流程

兴达易控Profinet转Modbus RTU主站网关,能够实现不同协议之间的设备数据传输。这种设备具有高度的可靠性和稳定性,能够满足工业领域对通信设备的严格要求。同时,兴达易控Profinet转Modbus RTU主站还具备简单易用的特点,使用现场能…

安防视频监控平台EasyCVR修改参数提示database or disk is full的原因排查

EasyDarwin开源流媒体视频EasyCVR安防监控平台可提供视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、云台控制、语音对讲、智能分析等能力。视频监控综合管理平台EasyCVR具备视频汇聚融合能力,平台基于云边端一体化架构,具有强大…

查看内存类型和频率 - Win系统

查看内存类型和频率 - Win系统 问题方法1(推荐):使用命令行方法2:使用CPU-Z方法3:使用AIDA64 问题 我们在为电脑扩充内存时需要提前了解电脑内存的类型和频率,防止内存不兼容,但在设备管理器和…

从零实现深度学习框架——Transformer从菜鸟到高手(一)

引言 💡本文为🔗[从零实现深度学习框架]系列文章内部限免文章,更多限免文章见 🔗专栏目录。 本着“凡我不能创造的,我就不能理解”的思想,系列文章会基于纯Python和NumPy从零创建自己的类PyTorch深度学习框…

Node版本的切换之Window

步骤一:按健winR窗口,键盘输入cmd,然后回车。 步骤二: 输入where node,显示 步骤三:进入node.exe目录,并且删除父目录文件夹即:nodejs文件夹 步骤四:从官网下载版本管理并安装&#…

亚马逊店铺的回款周期是多久?

现如今,开亚马逊店铺可是一个技术活,一旦有一个环节,或者是一件事情没有做好,对整个亚马逊店铺过程中影响都是十分巨大的,不少亚马逊卖家就吃过这方面的亏。 很多亚马逊卖家就是吃亏在这些方面,现在要想开…

线程数突增!领导:谁再这么写就滚蛋!

今天给大家分享一个线上问题引出的一次思考,过程比较长,但是挺有意思。 今天上班把需求写完,出于学习(摸鱼)的心理上skywalking看看,突然发现我们的一个应用,应用内线程数超过900条&#xff0c…

高忆管理:散户可以做空股票吗?散户如何做空?

在美国股市上,投资者能够进行做多操作,也能够进行做空操作,那么,在a股上,散户能够做空股票吗?散户如何做空?下面高忆管理为我们预备了相关内容,以供参考。 在a股市场上,散…

2023年最适合您业务的免费CRM——SaleSmartl

使用免费的CRM软件,例如SaleSmartly,可以协助您更好地发展您的业务,是提高生产力、减少错误、自动化重复性任务和享受交易机会的宝贵工具。您可以将多个渠道的客户信息集中在一个平台上,并允许员工访问,以便给他们分配…

VS+QT+VTK treeView树型结构模型加载隐藏实例

程序示例精选 VSQTVTK treeView树型结构模型加载隐藏实例 如需安装运行环境或远程调试&#xff0c;见文章底部个人QQ名片&#xff0c;由专业技术人员远程协助&#xff01; 前言 这篇博客针对<<VSQTVTK treeView树型结构模型加载隐藏实例>>编写代码&#xff0c;代码…

gateway过滤器没生效,特殊原因

看这边文章的前提&#xff0c;你要会gateway&#xff0c;知道过滤器怎么配置&#xff1f; 直接来看过滤器&#xff0c;局部过滤器 再来看配置 请求路径 http://127.0.0.1:8080/appframework/services/catalog/catalogSpecials.json?pageindex1&pagesize10&pkidd98…

DAY56:单调栈(二)下一个最大元素Ⅱ(环形数组处理思路)

文章目录 思路写法1完整版环形数组处理&#xff1a;i取模&#xff0c;遍历两遍写法2完整版&#xff08;环形数组推荐写法&#xff09;debug测试&#xff1a;逻辑运算符短路特性result数组在栈口取元素&#xff0c;是否会覆盖原有数值&#xff1f; 给定一个循环数组 nums &#…

spring boot+thymeleaf+semantic ui 分页

参考&#xff1a; https://my.oschina.net/ayyao/blog/898041 后端 springboot 使用&#xff1a; com.github.pagehelper.PageInfo&#xff0c;作为分页对象 <!--引入分页插件--> <dependency><groupId>com.github.pagehelper</groupId><artifa…

[玩转AIGC]如何训练LLaMA2(模型训练、推理、代码讲解,并附可直接运行的kaggle连接)

目录 一、clone仓库二、数据集下载与处理1、数据集下载2、数据集标记化&#xff08;耗时较长&#xff09; 三、修改配置四、开始训练五、模型推理六、train.py训练代码讲解1、导包2、定义模型训练参数与相关设置3、加载模型配置4、迭代生成数据5、模型初始化6、设置自动混合精度…

Bug的严重等级和优先级别与分类

一、 Bug的严重等级定义&#xff1a; 1、 Blocker 即系统无法执行、崩溃或严重资源不足、应用模块无法启动或异常退出、无法测试、造成系统不稳定。 严重花屏内存泄漏 用户数据丢失或破坏系统崩溃/死机/冻结模块无法启动或异常退出严重的数值计算错误功能设计与需求严重不符其…

游戏发烧友、直播、视频创作者推荐,性能怪兽NUC12SNKI7 蝰蛇峡谷

在学校上课的时候一般习惯带着电脑去教室&#xff0c;选用轻薄的办公本或者 Mac整天带着到处跑。但从校园跨入社会后突然发现办公场景慢慢从移动办公转为固定场所的办公&#xff0c;公司因为保密等原因不能带私人电脑进公司&#xff0c;在家用办公本性能又不够用&#xff0c;甚…