JVM的垃圾回收
# 前言
垃圾的定义： 不再被引用的对象就是垃圾。 那如何判断一个对象是否被引用呢？
- 引用计数法 用一个标记记录引用次数，当引用次数为0时，就是垃圾
- 可达性分析法 从GC Roots开始，遍历所有对象，如果对象不可达，就是垃圾。
# 垃圾回收算法
- 标记-清除算法 先标记好回收的对象，然后统一回收
- 标记-压缩算法 标记好回收的对象，然后将存活的对象压缩到一端，然后回收另一端的空间
- 复制算法 将内存分为两块，每次只使用一块，当这一块满了，就将存活的对象复制到另一块，然后回收这一块
- 分代算法 根据对象的存活周期将内存分为不同的区域，然后根据不同的区域使用不同的算法
# 垃圾回收器
垃圾回收器是实现垃圾回收算法的具体实现，根据不同的算法和实现，可以分为以下几种 先看一张图，了解一下各个垃圾回收器的关系
# Serial收集器
在新生代使用复制算法，在老年代使用标记-清除算法
- 使用单线程进行回收
优点：简单高效，没有线程切换的开销 缺点：无法充分利用多核CPU
# ParNew收集器
使用复制算法，多线程进行回收，可以和CMS收集器配合使用
# Parallel Scavenge收集器
使用复制算法，多线程进行回收
# Serial Old收集器
用于老年代的收集器，使用标记-清除算法
# Parallel Old收集器
# 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. 使用标记-清除算法，分为以下几个阶段
- 初始标记 标记GC Roots能直接关联到的对象(STW)
- 并发标记 标记所有对象
- 重新标记 修正并发标记期间因用户程序继续运行导致标记产生变动的对象(STW)
- 并发清除 清除对象
- 并发清理 清理对象
# G1收集器
G1 (Garbage-First)收集器，最大的特点是可以设置期望停顿时间，然后在这个时间内尽可能多的进行垃圾回收。 不再区分新生代和老年代，而是将内存分为多个区域，每个区域都可以是新生代或者老年代。
region的类型有以下几种:
- Eden 堆内存默认占比 5%
- Survivor 新生代存货区
- Old 老年代区域
- Humongous 超过region50%大小的对象被确认为大对象，会被放到Humongous区域
# 垃圾回收过程
- 初始标记 标记GC Roots能直接关联到的对象(STW)
- 并发标记 标记所有对象
- 最终标记 修正并发标记期间因用户程序继续运行导致标记产生变动的对象(STW)
- 筛选回收 选择回收对象
# G1收集器的优点
- 并行与并发 G1在并行处理的同时，也能与应用程序并发执行，充分利用多核CPU
- 分代收集 G1不再区分新生代和老年代，而是将内存分为多个区域，每个区域都可以是新生代或者老年代
- 空间整合 G1收集器会进行空间整合，减少内存碎片
- 可预测的停顿 G1可以设置期望停顿时间，然后在这个时间内尽可能多的进行垃圾回收
# 垃圾收集分类
- Young GC 并不是Eden区满了马上出发Young GC，而是会去计算Eden去回收大概要多久时间，如果远远小于期望停顿时间，而是增加Eden区的使用，等到下一次Eden区满了,再计算一次，如果大于期望停顿时间，就会触发Young GC。
- Mixed GC 老年代的堆占有率达到设置的值(-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent)则触发Mixed GC，回收所有的Young和部分old（根据预期停顿时间）和大对象，一般会先做mixed GC，使用复制算法进行， 把region中的存活对象复制到其他region中，然后清理掉这个region，这样可以减少碎片，如果没有足够的内存存放这些对象则会触发Full GC。
- Full GC 使用单线程进行，系统会停止所有的应用线程，进行垃圾回收，这个过程会比较长，会导致系统停顿。使用标记-清除算法，然后进行空间整理。
# 核心参数
- -XX:+UseG1GC:使用G1收集器
- -XX:MaxGCPauseMillis 设置期望停顿时间
- -XX:G1HeapRegionSize 设置region的大小
- -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 设置老年代的堆占有率达到多少时触发Mixed GC
- -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 设置Mixed GC后存活对象占比多少时触发Full GC
# ZGC收集器
优点：
- GC时间能控制在10ms范围内
- GC时长只跟GC Roots有关，跟存活对象没有关系
关键技术：
- 着色指针
- 读屏障
# 设计目标
- 停顿时间不超过10ms
- 停顿时间不会随着堆内存的增加而增加
- 支持TB级别的堆内存（8MB~4TB）
# 参考
上次更新: 2024/04/22, 10:37:52