垃圾回收器

一、GC分类与性能指标

1.垃圾回收器概述:

垃圾收集器没有在规范中进行过多的规定,可以由不同的厂商、不同版本的JVM来实现。

由于JDK的版本处于高速迭代过程中,因此Java发展至今已经衍生了众多的GC版本。

从不同角度分析垃圾收集器,可以将GC分为不同的类型:

按线程数分,可以分为串行垃圾回收器和并行垃圾回收器

串行回收指的是在同一时间段内只允许有一个CPU用于执行垃圾回收操作此时工作线程被暂停,直至垃圾收集工作结束:在诸如单CPU处理器或者较小的应用内存等硬件平台不是特别优越的场合,串行固收器的性能表现可以超过并行回收器和并发回收器。所以,串行回收默认被应用在客户端的client模式下的JVM中;在并发能力比较强的CPU上,并行回收器产生的停顿时间要短于串行回收器。

和串行回收相反,并行收集可以运用多个CPU同时执行垃圾回收,因此提升了应用的吞吐量,不过并行回收仍然与串行回收一样,采用独占式,使用了“Stop-the-world”机制。

按照工作模式分,可以分为并发式垃圾回收器和独占式垃圾回收器:

并发式垃圾回收器与应用程序线程交替工作,以尽可能减少应用程序的停顿时间

独占式垃圾回收器(stop the world)一旦运行,就停止应用程序中的所有用户线程,直到垃圾回收过程完全结束。

按碎片处理方式分,可分为压缩式垃圾回收器和非压缩式垃圾回收器:

压缩式垃圾回收器会在回收完成后,对存活对象进行压缩整理,消除回收后的碎片。

非压缩式的垃圾回收器不进行这步操作

按工作的内存区间分,又可分为年轻代垃圾回收器和老年代垃圾回收器

2.评估GC的性能指标:

吞吐量:运行用户代码的时间占总运行时间的比例

垃圾收集开销:吞吐量的补数,垃圾收集所用时间与总运行时间的比例

暂停时间:执行垃圾收集时,程序的工作线程被暂停的时间

收集频率:相对于应用程序的执行,收集操作发生的频率

内存占用:Java 堆区所占的内存大小

快速:一个对象从诞生到被回收所经历的时间

暂停时间的重要性日益凸显。因为随着硬件发展,内存占用多些越来越能容忍,硬件性能的提升也有助于降低收集器运行时对应用程序的影响,即提高了吞吐量。而内存的扩大,对延迟反而带来负面效果。

主要关注吞吐量和暂停时间

3.吞吐量:

吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值,即吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间)

这种情况下,应用程序能容忍较高的暂停时间,因此,高吞吐量的应用程序有更长的时间基准,快速响应是不必考虑的。

吞吐量优先,意味着在单位时间内,STW的时间最短

4.暂停时间:

"暂停时间”是指一个时间段内应用程序线程暂停,让GC线程执行的状态

暂停时间优先,意味着尽可能让单次STW的时间最短

高吞吐量较好因为这会让应用程序的最终用户感觉只有应用程序线程在做“生产性”工作。直觉上,吞吐量越高程序运行越快。

低暂停时间(低延迟)较好因为从最终用户的角度来看不管是GC还是其他原因导致一个应用被挂起始终是不好的。这取决于应用程序的类型,有时候甚至短暂的288毫秒暂停都可能打断终端用户体验。因此,具有低的较大暂停时间是非常重要的,特别是对于一个交互式应用程序。

不幸的是”高吞吐量”和”低暂停时间”是一对相互竞争的目标(矛盾):

因为如果选择以吞吐量优先,那么必然需要降低内存回收的执行频率,但是这样会导致GC需要更长的暂停时间来执行内存回收;

相反的,如果选择以低延迟优先为原则,那么为了降低每次执行内存回收时的暂停时间,也只能频繁地执行内存回收,但这又引起了年轻代内存的缩减和导致程序吞吐量的下降。

在设计(或使用)GC算法时,我们必须确定我们的目标:一个GC算法只可能针对两个目标之一(即只专注于较大吞吐量或最小暂停时间),或尝试找到一个二者的折衷;

现在标准:在最大吞吐量优先的情况下,降低停顿时间。

二、不同的垃圾回收器的概述:

串行回收器:Serial、Serial old

并行回收器:ParNew、Parallel Scavenge、Parallel old

并发回收器:CMS、G1

1.垃圾回收器和分代之间的关系:

新生代收集器:Serial、ParNew、Parallel Scavenge

老年代收集器:Serial Old、Parallel Old、CMS

整堆收集器:G1

组合关系:

2.如何查看默认的垃圾收集器:

-XX:+PrintCommandLineFlags:查看命令行相关参数(包括使用的垃圾回收器)

使用命令行指令:jinfo -flag 相关垃圾回收器参数 进程ID

3.Serial回收器:串行回收

Serial收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。JDK1.3之前回收新生代唯一的选择。

Serial收集器作为HotSpot中Client模式下的默认新生代垃圾收集器。

Serial收集器采用复制算法、串行回收和"stop-the-world"机制的方式执行内存回收。

除了年轻代之外,Serial收集器还提供用于执行老年代垃圾收集的Serial Old收集器。Serial Old收集器同样也采用了串行回收和"stop the world"机制,只不过内存回收算法使用的是标记-压缩算法。

Serial Old是运行在Client模式下默认的老年代的垃圾回收器

Serial Old在Server模式下主要有两个用途:与新生代的Parallel Scavenge配合使用;作为老年代CMS收集器的后备垃圾收集方案

这个收集器是一个单线程的收集器,但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是在它进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线程,直到它收集结束(Stop The World)

优势:简单而高效(与其他收集器的单线程比),对于限定单个CPU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。运行在Client模式下的虚拟机是个不错的选择。

在用户的桌面应用场景中,可用内存一般不大(几十MB至一两百MB)可以在较短时间内完成垃圾收集(几十ms至一百多ms),只要不频繁发生,使用串行回收器是可以接受的。

在HotSpot虚拟机中,使用-XX:+UseSerialGC参数可以指定年轻代和老年代都使用串行收集器。等价于新生代用Serial GC,且老年代用Serial Old GC

这种垃圾收集器大家了解,现在已经不用串行的了。而且在限定单核CPU才可以用。现在都不是单核的了。对于交互较强的应用而言,这种垃圾收集器是不能接受的。一般在Java Web应用程序中是不会采用串行垃圾收集器的。

4.ParNew回收器:并行回收

如果说Serial GC是年轻代中的单线程垃圾收集器,那么ParNew收集器则是Serial收集器的多线程版本;ParNew收集器除了采用并行回收的方式执行内存回收外,两款垃圾收集器之间几乎没有任何区别。ParNew收集器在年轻代中同样也是采用复制算法、"stop-the-world"机制。ParNew是很多JVM运行在Server模式下新生代的默认垃圾收集器;

对于新生代,回收次数频繁,使用并行方式高效。

对于老年代,回收次数少,使用串行方式节省资源。(CPU并行需要切换线程,串行可以省去切换线程的资源);

ParNew收集器运行在多CPU的环境下,由于可以充分利用多CPU、多核心等物理硬件资源优势,可以更快速地完成垃圾收集,提升程序的吞吐量。但是在单个CPU的环境下,ParNew收集器不比Serial收集器更高效。虽然Serial收集器是基于串行回收,但是由于CPU不需要频繁地做任务切换,因此可以有效避免多线程交互过程中产生的一些额外开销。

在程序中,开发人员可以通过选项"-XX:+UseParNewGC"手动指定使用ParNew收集器执行内存回收任务。它表示年轻代使用并行收集器,不影响老年代。-XX:ParallelGCThreads限制线程数量,默认开启和CPU数据相同的线程数;

5.Parallel Scavenge回收器:吞吐量优先

HotSpot的年轻代中除了拥有ParNew收集器是基于并行回收的以外,Parallel Scavenge收集器同样也采用了复制算法、并行回收和"stop the world"机制。

和ParNew收集器不同,Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量(Throughput),它也被称为吞吐量优先的垃圾收集器。自适应调节策略也是Parallel Scavenge与ParNew一个重要区别。

高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间,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任务。因此,常见在服务器环境中使用。例如,那些执行批量处理、订单处理、工资支付、科学计算的应用程序。

Parallel收集器在JDK1.6时提供了用于执行老年代垃圾收集的Parallel Old收集器,用来代替老年代的Serial Old收集器。Parallel old收集器采用了标记-压缩算法,但同样也是基于并行回收和"stop-the-world"机制。

在程序吞吐量优先的应用场景中,Parallel收集器和Parallel Old收集器的组合,在Server模式下的内存回收性能不错;在JAVA8中默认是此垃圾回收器

参数设置:

(1).-XX:+UseParallelGC:手动指定年轻代使用Parallel并行收集器执行内存回收任务。

(2).-XX:+UseParallelOldGC:手动指定老年代都是使用并行回收收集器;分别适用于新生代和老年代。默认idk8是开启的;上面两个参数,默认开启一个,另一个也会被开启。(互相激活)

(3).-XX:ParallelGCThreads:设置年轻代并行收集器的线程数。一般地,最好与CPU数量相等,以避免过多的线程数影响垃圾收集性能。在默认情况下,当CPU数量小于8个,ParallelGCThreads的值等于CPU数量;当CPU数量大于8个,ParallelGCThreads的值等于3+[5*CPU Count]/8]

(4).-XX:MaxGCPauseMillis:设置垃圾收集器最大停顿时间(即STW的时间)。单位是毫秒。为了尽可能地把停顿时间控制在MaxGCPauseMills以内,收集器在工作时会调整Java堆大小或者其他一些参数。对于用户来讲,停顿时间越短体验越好。但是在服务器端,我们注重高并发,整体的吞吐量。所以服务器端适合Parallel,进行控制;该参数使用需谨慎

(5).-XX:GCTimeRatio:垃圾收集时间占总时间的比例(=1/(N+1))用于衡量吞吐量的大小。取值范围(0,100)。默认值99,也就是垃圾回收时间不超过1%。与前一个-XX:MaxGCPauseMillis参数有一定矛盾性。暂停时间越长,Radio参数就容易超过设定的比例

(6).-XX:+UseAdaptiveSizePolicy:设置Parallel Scavenge收集器具有自适应调节策略;在这种模式下,年轻代的大小、Eden和Survivor的比例、晋升老年代的对象年龄等参数会被自动调整,已达到在堆大小、吞吐量和停顿时间之间的平衡点;

在手动调优比较困难的场合,可以直接使用这种自适应的方式,仅指定虚拟机的最大堆、目标的吞吐量(GCTimeRatio)和停顿时间(MaxGCPauseMills),让虚拟机自己完成调优工作

6.CMS回收器:低延迟

CMS收集器的关注点是尽可能缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间。停顿时间越短(低延迟)就越适合与用户交互的程序,良好的响应速度能提升用户体验。目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上,这类应用尤其重视服务的响应速度,希望系统停顿时间最短,以给用户带来较好的体验CMS收集器就非常符合这类应用的需求。

CMS的垃圾收集算法采用标记-清除算法,并且也会"stop-the-world"

初始标记(Initial-Mark)阶段:在这个阶段中,程序中所有的工作线程都将会因为“stop-the-world”机制而出现短暂的暂停,这个阶段的主要任务仅仅只是标记出GC Roots能直接关联到的对象。一旦标记完成之后就会恢复之前被暂停的所有应用线程。由于直接关联对象比较小,所以这里的速度非常快。

并发标记(Concurrent-Mark)阶段: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。

重新标记(Remark)阶段:由于在并发标记阶段中,程序的工作线程会和垃圾收集线程同时运行或者交叉运行,因此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。

并发清除(Concurrent-Sweep)阶段:此阶段清理删除掉标记阶段判断的已经死亡的对象,释放内存空间。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

尽管CMS收集器采用的是并发回收(非独占式),但是在其初始化标记和再次标记这两个阶段中仍然需要执行“stop-the-world”机制暂停程序中的工作线程,不过暂停时间并不会太长,因此可以说明目前所有的垃圾收集器都做不到完全不需要“stop-the-World”,只是尽可能地缩短暂停时间。由于最耗费时间的并发标记与并发清除阶段都不需要暂停工作,所以整体的回收是低停顿的。

另外,由于在垃圾收集阶段用户线程没有中断,所以在CMS回收过程中,还应该确保应用程序用户线程有足够的内存可用。因此,CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集,而是当堆内存使用率达到某一值时,便开始进行回收,以确保应用程序在CMS工作过程中依然有足够的空间支持应用程序运行。要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要,就会出现一次“Concurrent Mode Failure”失败,这时虚拟机将启动后备预案:临时启用SerialOld收集器来重新进行老年代的垃圾收集,这样停顿时间就很长了。

CMS收集器的垃圾收集算法采用的是标记一清除算法,这意味着每次执行完内存回收后,由于被执行内存回收的无用对象所占用的内存空间极有可能是不连续的一些内存块,不可避免地将会产生一些内存碎片。那么CMS在为新对象分配内存空间时,将无法使用指针碰撞(Bump the Pointer)技术,而只能够选择空闲列表(Free List)执行内存分配。

CMS的优点:并发收集、低延迟

CMS的弊端:

(1).会产生内存碎片,导致并发清除后,用户线程可用的空间不足。在无法分配大对象的情况下,不得不提前触发Full GC。

(2).CMs收集器对CPU资源非常敏感:在并发阶段,它虽然不会导致用户停顿,但是会因为占用了一部分线程而导致应用程序变慢,总吞吐量会降低

(3).CMS收集器无法处理浮动垃圾:可能出现“Concurrent Mode Failure"失败而导致另一次Full GC的产生。在并发标记阶段由于程序的工作线程和垃圾收集线程是同时运行或者交叉运行的,那么在并发标记阶段如果产生新的垃圾对象,CMS将无法对这些垃圾对象进行标记,最终会导致这些新产生的垃圾对象没有被及时回收,从而只能在下一次执行GC时释放这些之前未被回收的内存空间。

CMS垃圾回收器可以设置的参数:

(1).-XX:+UseConcMarkSweepGC:手动指定使用CMS收集器执行内存回收任务;开启该参数后会自动将-XX:+UseParNewGC打开。即:ParNew(Young区用)+CMS(Old区用)+Serial old的组合

(2).-XX:CMSlnitiatingOccupanyFraction:设置堆内存使用率的阈值,一旦达到该阈值,便开始进行回收。JDK5及以前版本的默认值为68,即当老年代的空间使用率达到68%时,会执行一次CMS 回收。JDK6及以上版本默认值为92%;如果内存增长缓慢,则可以设置一个稍大的值,大的值可以有效降低CMS的触发频率,减少老年代回收的次数可以较为明显地改善应用程序性能。反之,如果应用程序内存使用率增长很快,则应该降低这个值,以避免频繁触发老年代串行收集器。因此通过该选项便可以有效降低Full GC的执行次数。

(3).-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:用于指定在执行完Full GC后对内存空间进行压缩整理,以此避免内存碎片的产生。不过由于内存压缩整理过程无法并发执行,所带来的问题就是停顿时间变得更长了。

(4).-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction:设置在执行多少次Full GC后对内存空间进行压缩整理。

(5).-XX:ParallelCMSThreads:设置CMS的线程数量;CMS 默认启动的线程数是(Parallel GCThreads+3)/4,ParallelGCThreads是年轻代并行收集器的线程数。当CPU资源比较紧张时,受到CMS收集器线程的影响,应用程序的性能在垃圾回收阶段可能会非常糟糕。

总结:

如果你想要最小化地使用内存和并行开销,请选Serial GC;

如果你想要最大化应用程序的吞吐量,请选Parallel GC;

如果你想要最小化GC的中断或停顿时间,请选CMS GC

JDK9新特性:CMS被标记为Deprecate了(JEP291);如果对JDK 9及以上版本的HotSpot虚拟机使用参数-XX:+UseConcMarkSweepGC来开启CMS收集器的话,用户会收到一个警告信息,提示CMS未来将会被废弃。

JDK14新特性:删除CMS垃圾回收器(JEP363);移除了CMS垃圾收集器,如果在JDK14中使用-XX:+UseConcMarkSweepGC的话,JVM不会报错,只是给出一个warning信息,但是不会exit。JVM会自动回退以默认GC方式启动JVM

7.G1回收器:区域化分代式

G1是一个并行回收器,它把堆内存分割为很多不相关的区域(Region)(物理上不连续的)。使用不同的Region来表示Eden、幸存者0区,幸存者1区,老年代等。

G1 GC有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小(回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值),在后台维护一个优先列表,每次根据允许的收集时间,优先回收价值最大的Region。

由于这种方式的侧重点在于回收垃圾最大量的区间(Region),所以我们给G1一个名字:垃圾优先(Garbage First)。

G1(Garbage-First)是一款面向服务端应用的垃圾收集器,主要针对配备多核CPU及大容量内存的机器,以极高概率满足GC停顿时间的同时,还兼具高吞吐量的性能特征。

在JDK1.7版本正式启用,移除了Experimental的标识,是JDK9以后的默认垃圾回收器,取代了CMS 回收器以及Parallel+Parallel old组合。被oracle官方称为“全功能的垃圾收集器”。

与此同时,CMS已经在JDK 9中被标记为废弃(deprecated)。在jdk8中还不是默认的垃圾回收器;需要使用-XX:+UseG1GC来启用

G1回收器的特点:

(1).并行与并发:

并行性:G1在回收期间,可以有多个GC线程同时工作,有效利用多核计算能力。此时用户线程STW

并发性:G1拥有与应用程序交替执行的能力,部分工作可以和应用程序同时执行因此,一般来说,不会在整个回收阶段发生完全阻塞应用程序的情况

(2).分代收集:

从分代上看,G1依然属于分代型垃圾回收器,它会区分年轻代和老年代,年轻代依然有Eden区和survivor区。但从堆的结构上看,它不要求整个Eden区、年轻代或者老年代都是连续的,也不再坚持固定大小和固定数量。

将堆空间分为若干个区域(Region),这些区域中包含了逻辑上的年轻代和老年代

和之前的各类回收器不同,它同时兼顾年轻代和老年代。对比其他回收器,或者工作在年轻代,或者工作在老年代;

(3).空间整合:

CMS:“标记-清除”算法、内存碎片、若干次GC后进行一次碎片整理

G1将内存划分为一个个的region。内存的回收是以region作为基本单位的。Region之间是复制算法,但整体上实际可看作是标记-压缩(Mark-Compact)算法,两种算法都可以避免内存碎片。这种特性有利于程序长时间运行,分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。尤其是当Java堆非常大的时候,G1的优势更加明显。

(4).可预测的停顿时间模型(即:软实时softreal-time):

G1除了追求低停顿外,还能建立可预测的停顿时间模型,能让使用者明确指定在一个长度为毫秒的时间片段内,消耗在垃圾收集上的时间不得超过 N毫秒。

由于分区的原因,G1可以只选取部分区域进行内存回收,这样缩小了回收的范围,因此对于全局停顿情况的发生也能得到较好的控制。

G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小(回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值),在后台维护一个优先列表,每次根据允许的收集时间,优先回收价值最大的Region。保证了G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。

相比于CMSGC,G1未必能做到CMS在最好情况下的延时停顿,但是最差情况要好很多。

(5).缺点:

相较于CMS,G1还不具备全方位、压倒性优势。比如在用户程序运行过程中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。从经验上来说,在小内存应用上CMS的表现大概率会优于G1,而G1在大内存应用上则发挥其优势。平衡点在6-8GB之间。

G1回收器的参数设置:

-XX:+UseG1GC:手动指定使用G1收集器执行内存回收任务

-XX:G1HeapRegionsize:设置每个Region的大小。值是2的幂,范围是1MB到32MB之间,目标是根据最小的Java堆大小划分出约2048个区域。默认是堆内存的1/2000

-XX:MaxGCPauseMillis:设置期望达到的最大GC停顿时间指标(JVM会尽力实现,但不保证达到)。默认值是200ms

-XX:ParallelGCThread:设置STW工作线程数的值。最多设置为8

-XX:ConcGCThreads:设置并发标记的线程数。将n设置为并行垃圾回收线程数(Parallel GCThreads)的1/4左右

-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent:设置触发并发GC周期的Java堆占用率阈值。超过此值,就触发GC。默认值是45。

G1的设计原则就是简化JVM性能调优,开发人员只需要简单的三步即可完成调优:

第一步:开启G1垃圾收集器

第二步:设置堆的最大内存

第三步:设置最大的停顿时间

G1中提供了三种垃圾回收模式:YoungGC、MixedGC和Full GC,在不同的条件下被触发

8.分区Region:化整为零

使用G1收集器时,它将整个Java堆划分成约2048个大小相同的独立Region块,每个Region块大小根据堆空间的实际大小而定,整体被控制在1MB到32MB之间,且为2的N次幂,即1MB,2MB,4MB,8MB,16MB,32MB。可以通过-XX:G1HeapRegionSize设定。所有的Region大小相同,且在JVM生命周期内不会被改变。

虽然还保留有新生代和老年代的概念,但新生代和老年代不再是物理隔离的了它们都是一部分Region(不需要连续)的集合。通过Region的动态分配方式实现逻辑上的连续。

一个region有可能属于Eden,Survivor或者Old/Tenured内存区域。但是一个Region只可能属于一个角色。图中的E表示该region属于Eden内存区域,s表示属于survivor内存区域,O表示属于Old内存区域。图中空白的表示未使用的内存空间

G1垃圾收集器还增加了一种新的内存区域,叫做Humongous内存区域,如图中的W块。主要用于存储大对象,如果超过1.5个region,就放到H。

设置H的原因:

对于堆中的大对象,默认直接会被分配到老年代,但是如果它是一个短期存在的大对象就会对垃圾收集器造成负面影响。为了解决这个问题,G1划分了一个Humongous区,它用来专门存放大对象。如果一个H区装不下一个大对象,那么G1会寻找连续的日区来存储。为了能找到连续的H区,有时候不得不启动FullGC。G1的大多数行为都把H区作为老年代的一部分来看待。

G1垃圾回收器的回收过程:

G1 GC的垃圾回收过程主要包括如下三个环节:

年轻代GC(Young GC)

老年代并发标记过程(Concurrent Marking)

混合回收(Mixed GC)

(如果需要,单线程、独占式、高强度的Full GC还是继续存在的。它针对GC的评估失败提供了一种失败保护机制,即强力回收)

应用程序分配内存,当年轻代的Eden区用尽时开始年轻代回收过程;G1的年轻代收集阶段是一个并行的独占式收集器。在年轻代回收期,G1GC暂停所有应用程序线程,启动多线程执行年轻代回收。然后从年轻代区间移动存活对象到Survivor区间或者老年区间,也有可能是两个区间都会涉及。

当堆内存使用达到一定值(默认45%)时,开始老年代并发标记过程

标记完成马上开始混合回收过程。对于一个混合回收期,G1 GC从老年区间移动存活对象到空闲区间,这些空闲区间也就成为了老年代的一部分。和年轻代不同,老年代的G1回收器和其他GC不同,G1的老年代回收器不需要整个老年代被回收,一次只需要扫描/回收小部分老年代的Region就可以了。同时,这个老年代Region是和年轻代一起被回收的。

记忆集(RememberSet):

年轻代GC:

JVM启动时,G1先准备好Eden区,程序在运行过程中不断创建对象到Eden区,当Eden空间耗尽时,G1会启动一次年轻代垃圾回收过程。年轻代垃圾回收只会回收Eden区和Survivor区。

YGC时,首先G1停止应用程序的执行(Stop-The-World),G1创建回收集(collection set),回收集是指需要被回收的内存分段的集合,年轻代回收过程的回收集包含年轻代Eden区和Survivor区所有的内存分段。

然后开始如下回收过程:

第一阶段,扫描根:根是指static变量指向的对象,正在执行的方法调用链条上的局部变量等。根引用连同RSet记录的外部引用作为扫描存活对象的入口。

第二阶段,更新Rset:处理dirty card queue(见备注)中的card,更新RSet。此阶段完成后,RSet可以准确的反映老年代对所在的内存分段中对象的引用

第三阶段,处理Rset:识别被老年代对象指向的Eden中的对象,这些被指向的Eden中的对象被认为是存活的对象

第四阶段,复制对象:此阶段,对象树被遍历,Eden区内存段中存活的对象会被复制到Survivor区中空的内存分段。Survivor区内存段中存活的对象如果年龄未达阈值,年龄会加1,达到阈值会被会被复制到Old区中空的内存分段。如果Survivor空间不够,Eden空间的部分数据会直接晋升到老年代空间。

第五阶段,处理引用:处理Soft,Weak,Phantom,Final,JNI Weak等引用。最终Eden空间的数据为空,GC停止工作,而目标内存中的对象都是连续存储的,没有碎片,所以复制过程可以达到内存整理的效果,减少碎片

并发标记过程:

(1).初始标记阶段:标记从根节点直接可达的对象。这个阶段是STW的,并且会触发一次年轻代GC

(2).根区域扫描(Root Region Scanning):G1 GC扫描Survivor区直接可达的老年代区域对象,并标记被引用的对象。这一过程必须在Young GC之前完成。

(3).并发标记(Concurrent Marking):在整个堆中进行并发标记(和应用程序并发执行)此过程可能被Young GC中断。在并发标记阶段,若发现区域对象中的所有对象都是垃圾那这个区域会被立即回收。同时,并发标记过程中,会计算每个区域的对象活性(区域中存活对象的比例)。

(4).再次标记(Remark):由于应用程序持续进行,需要修正上一次的标记结果。是STW的。G1中采用了比CMS更快的初始快照算法:snapshot-at-the-beginning(SATB)

(5).独占清理(cleanup,STW):计算各个区域的存活对象和GC回收比例,并进行排序识别可以混合回收的区域。为下阶段做铺垫。是STW的;这个阶段并不会实际上去做垃圾的收集

(6).并发清理阶段:识别并清理完全空闲的区域

混合回收:

当越来越多的对象晋升到老年代OldRegion时,为了避免堆内存被耗尽,虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器即Mixed GC,该算法并不是一个OldGC,除了回收整个Young Region,还会回收一部分的Old Region。这里需要注意:是一部分老年代,而不是全部老年代。可以选择哪些OldRegion进行收集,从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。也要注意的是Mixed Gc并不是Full GC。

并发标记结束以后,老年代中百分百为垃圾的内存分段被回收了,部分为垃圾的内存分段被计算了出来。默认情况下,这些老年代的内存分段会分8次(可以通过-XX:G1MixedGCCountTarget设置)被回收。

混合回收的回收集(collection set)包括八分之一的老年代内存分段,Eden区内存分段,survivor区内存分段。混合回收的算法和年轻代回收的算法完全一样,只是回收集多了老年代的内存分段。具体过程请参考上面的年轻代回收过程。

由于老年代中的内存分段默认分8次回收,G1会优先回收垃圾多的内存分段。垃圾占内存分段比例越高的,越会被先回收。并且有一个值会决定内存分段是否被回收,-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent,默认为65%,意思是垃圾占内存分段比例要达到65%才会被回收。如果垃圾占比太低,意味着存活的对象占比高,在复制的时候会花费更多的时间。

混合回收并不一定要进行8次。有一个值-XX:G1HeapWastePercent,默认值为18%意思是允许整个堆内存中有10%的空间被浪费,意味着如果发现可以回收的垃圾占堆内存的比例低于18%,则不再进行混合回收。因为GC会花费很多的时间但是回收到的内存却很少。

Full GC阶段:

G1的初衷就是要避免Full GC的出现。但是如果上述方式不能正常工作,G1会停止应用程序的执行(stop-The-world),使用单线程的内存回收算法进行垃圾回收,性能会非常差,应用程序停顿时间会很长。

导致G1 Full GC的原因可能有两个:

Evacuation的时候没有足够的to-space来存放晋升的对象;

并发处理过程完成之前空间耗尽

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重装了Ubuntu系统之后,由20.04改为22.04,再用vscode远程,就出现了以上报错。 亲测有效的办法 gedit ~/.ssh/known_hosts 打开这个配置文件 删掉与之匹配的那一行,不知道删哪一行的话,就打开第一行这个 /.ssh/confi…

多个 JDK 版本(Java 8、Java 17、Java 21)下载和切换

文章目录 多个 JDK 版本(Java 8、Java 17、Java 21)下载和切换1. 下载 JDK2. 配置环境变量3. JDK 版本切换4. 测试5. 在 IDEA 中切换 JDK注意: 多个 JDK 版本(Java 8、Java 17、Java 21)下载和切换 随着 Spring Boot …

深度解析:使用 Headless 模式 ChromeDriver 进行无界面浏览器操作

一、问题背景(传统爬虫的痛点) 数据采集是现代网络爬虫技术的核心任务之一。然而,传统爬虫面临多重挑战,主要包括: 反爬机制:许多网站通过检测请求头、IP地址、Cookie等信息识别爬虫,进而限制…

【Vue+python】Vue调用python-fastApi接口实现数据(数值、列表类型数据)渲染

前言:之前做的一直都是SpringBootVue的应用,但现在需要实现一个能将python实现的算法应用展示在前端的界面。想法是直接Vue调用python-fastApi接口实现数据渲染~ 文章目录 1. 变量定义2. axios调用python3. 跨域问题解决4. 数据渲染4.1 数值数据渲染4.2 …

SOME/IP--协议英文原文讲解8

前言 SOME/IP协议越来越多的用于汽车电子行业中,关于协议详细完全的中文资料却没有,所以我将结合工作经验并对照英文原版协议做一系列的文章。基本分三大块: 1. SOME/IP协议讲解 2. SOME/IP-SD协议讲解 3. python/C举例调试讲解 4.2 Speci…

禁止WPS强制打开PDF文件

原文网址:禁止WPS强制打开PDF文件_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客 简介 本文介绍如何避免WPS强制打开PDF文件。 方法 1.删除注册表里.pdf的WPS绑定 WinR,输入:regedit,回车。找到:HKEY_CLASSES_ROOT\.pdf删除KWPS.PDF…

Pytorch深度学习教程_3_初识pytorch

欢迎来到《PyTorch深度学习教程》系列的第三篇!在前面的两篇中,我们已经介绍了Python及numpy的基本使用。今天,我们将深入探索PyTorch的核心功能,帮助你更好地理解和使用这个强大的深度学习框架。 欢迎订阅专栏: 深度…

Windows桌面系统管理5:Windows 10操作系统注册表

Windows桌面系统管理0:总目录-CSDN博客 Windows桌面系统管理1:计算机硬件组成及组装-CSDN博客 Windows桌面系统管理2:VMware Workstation使用和管理-CSDN博客 Windows桌面系统管理3:Windows 10操作系统部署与使用-CSDN博客 Wi…

web入侵实战分析-常见web攻击类应急处置实验1

场景说明: 某天运维人员发现在/opt/tomcat8/webapps/test/目录下,多出了一个index_bak.jsp这个文件, 并告诉你如下信息 操作系统:ubuntu-16.04业务:测试站点中间件:tomcat开放端口:22&#x…

Bio-ORACLE数据分享[decade 2010-2020] [Surface layers]

Bio-ORACLE数据分享[decade 2010-2020] [Surface layers] 文章目录 Bio-ORACLE数据分享[decade 2010-2020] [Surface layers]前言一、文件分享(主要)二、相关代码(选看)总结 Bio-ORACLE数据分享[decade 2010-2020] [Surface layer…

换服务器需要做的工作(记录一下)

1.Nginx开启OCSP 加快Let’s Encrypt免费证书 HTTPS网站访问速度 https://blog.csdn.net/wx23986/article/details/141722669 2.添加伪静态规则 location / {rewrite ^([^\.]*)/topic-(.)\.html$ $1/portal.php?modtopic&topic$2 last;rewrite ^([^\.]*)/article-([0-9…

c++作业

练习题&#xff1a; #include <iostream> #include <cstring> using namespace std;class mystring {char* p;int len; public:mystring();mystring(const char* p);~mystring();void copy(const mystring& str);void append(const mystring& str);void sh…

网络爬虫学习:借助DeepSeek完善爬虫软件,实现模拟鼠标右键点击,将链接另存为本地文件

一、前言 最近几个月里&#xff0c;我一直在学习网络爬虫方面的知识&#xff0c;每有收获都会将所得整理成文发布&#xff0c;不知不觉已经发了7篇日志了&#xff1a; 网络爬虫学习&#xff1a;从百度搜索结果抓取标题、链接、内容&#xff0c;并保存到xlsx文件中 网络爬虫学…

leetcode203.移除链表元素

目录 问题描述示例提示 具体思路思路一思路二 代码实现 问题描述 给你一个链表的头节点 head 和一个整数 val &#xff0c;请你删除链表中所有满足 Node.val val 的节点&#xff0c;并返回 新的头节点 。 题目链接&#xff1a;移除链表元素 示例 提示 列表中的节点数目在范围…