JVM产生FullGC的原因有哪些?

JVM产生FullGC的原因有哪些?

在Java虚拟机(JVM)中,垃圾回收(Garbage Collection,简称GC)是一个非常重要的机制。GC的目的是自动管理内存,回收不再使用的对象,防止内存泄漏。在JVM中,Full GC是一种比较昂贵的操作,它会暂停应用程序的执行(Stop-the-World),对所有的堆内存进行垃圾回收。因此,了解产生Full GC的原因,对于优化Java应用的性能至关重要。本文将详细探讨JVM产生Full GC的几种主要原因。

内存分配失败

当JVM在堆内存中找不到足够的空间来分配新对象时,会触发Full GC。这个情况通常出现在老年代(Old Generation)已经接近满的时候,无法通过Minor GC(新生代垃圾回收)来释放足够的空间。

老年代空间不足

在JVM中,对象会从新生代(Young Generation)晋升到老年代。当老年代的可用空间不足以容纳这些晋升的对象时,JVM会触发Full GC。老年代空间不足的原因可能是:

  • 新生代对象晋升到老年代的速度过快。
  • 老年代中存在大量长期存活的对象,无法被回收。

永久代/元空间满

对于使用永久代(PermGen)的JVM来说,如果永久代空间满了,JVM也会触发Full GC。永久代主要存储类的元数据、常量池、静态变量等。在JDK 8及以后,永久代被元空间(Metaspace)取代,但元空间满了同样会触发Full GC。导致永久代或元空间满的原因包括:

  • 动态生成大量类,例如在大量使用反射、代理或运行时生成类的场景。
  • 类加载和卸载频繁,导致类元数据不断增加。

System.gc() 调用

显式调用System.gc()方法会建议JVM进行Full GC,尽管这只是一个建议,JVM可以选择忽略它。在某些应用中,开发者可能会认为调用System.gc()能及时回收内存,但实际上,这通常会导致性能下降。

GC调优参数设置不当

不当的GC参数配置也会导致频繁的Full GC。例如,新生代和老年代的大小设置不合理,堆内存过小,或使用了不合适的垃圾回收器。常见的GC调优参数包括:

  • -Xms-Xmx:设置初始和最大堆内存大小。
  • -XX:NewSize-XX:MaxNewSize:设置新生代内存大小。
  • -XX:PermSize-XX:MaxPermSize:设置永久代内存大小(适用于JDK 7及以前)。
  • -XX:MetaspaceSize-XX:MaxMetaspaceSize:设置元空间内存大小(适用于JDK 8及以后)。

大对象直接进入老年代

JVM在分配非常大的对象时,可能会直接将它们放入老年代,而不是新生代。这样做是为了避免新生代频繁的垃圾回收,但是如果老年代空间不足,就会触发Full GC。大对象的定义可以通过-XX:PretenureSizeThreshold参数进行配置。

代码逻辑问题

有些时候,代码中的内存泄漏或者对象持有时间过长,也会导致老年代内存压力增大,最终引发Full GC。例如:

  • 长生命周期的对象被意外地强引用,导致无法被GC回收。
  • 静态集合类(如HashMapArrayList)不断增长,没有及时清理无用的对象。

代码示例:长生命周期的对象被意外地强引用

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class FullGCDemo {// 静态列表,生命周期等同于整个应用private static List<Object> staticList = new ArrayList<>();public static void main(String[] args) {// 每次调用方法,都会向静态列表添加对象addToList();}private static void addToList() {for (int i = 0; i < 10000; i++) {staticList.add(new byte[1024 * 1024]); // 每个对象占用1MB}System.out.println("Added to list, size: " + staticList.size());}
}

上述代码中,staticList是一个静态列表,其生命周期等同于整个应用程序。当不断向该列表添加大对象时,这些对象无法被垃圾回收器回收,导致老年代内存不断增长,最终可能触发Full GC。

参考链接

  • Understanding Java Garbage Collection
  • Tuning Garbage Collection with the 5.0 Java Virtual Machine
  • The Garbage-First Garbage Collector

在这里插入图片描述

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.rhkb.cn/news/347525.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据合规怎么做?哪些机构可以做数据合规

企业将数据资源入表的工作是一项复杂而全面的任务 财务部门负责统计数据资源的成本、销售数据等信息,并确保数据资源的会计处理符合会计要求&#xff1b; 数据部门则负责统计数据成本来源、价值实现路径等信息&#xff1b; 法务部门需要确认数据的收集和使用遵循相关的合规要求…

UE5 Sequencer 使用指导 - 学习笔记

https://www.bilibili.com/video/BV1jG411L7r7/?spm_id_from333.337.search-card.all.click&vd_source707ec8983cc32e6e065d5496a7f79ee6 Sequencer 01 1.1 调整视口 调整窗口数量 调整视口类型为Cinematic视口 视口显示网格&#xff0c;或者条件参考线 1.2 关卡动画与…

Redis链表

Redis链表 C语言没有内置链表&#xff0c;Redis自己构建的链表 链表在redis中的实现 typedef struct list {//表头节点listNode *head;//表尾节点listNode *tail;//节点数量unsigned long len;//节点值复制函数void *(*dup) (void *ptr);//节点值释放函数void (*free) (void …

指定cuda版本的torch包安装

文章目录 1.查看自己电脑的cuda版本2.确定安装torch的conda指令2.1进入网站[cuda对应的torch版本](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/) 3.检验torch的cuda版本是否可用 1.查看自己电脑的cuda版本 winr输入cmd回车进行电脑终端界面 输入nvidia-smi指令 nvid…

【智能家居控制系统项目】一、项目系统镜像烧录与系统登录

前言 完成本章节将可以获得本项目的系统UI界面功能。本章节主要介绍如何烧录项目系统镜像以及进入系统。配套的视频介绍可以点击跳转到智能家居项目复刻配套视频 1.系统功能页面介绍 完成本章全部步骤&#xff0c;我们将可使用以下项目系统功能界面。 1.1 家居总览界面 主界面…

在自己的电脑上搭建我的世界Java版服务器

很多朋友&#xff0c;喜欢玩Minecraft&#xff0c;也希望搭建一个服务器&#xff0c;用于和小伙伴联机&#xff1b; 并且&#xff0c;拥有服务器后&#xff0c;即使所有玩家都下线&#xff0c;“世界”依旧在运行&#xff0c;玩家可以随时参与其中&#xff0c;说不定一上线&am…

加速下载,告别等待!揭秘IDM下载器的神奇力量!

下载速度慢、断网后重下……在网络资源丰富的今天&#xff0c;如何高效下载成为用户的一大痛点。 而随着互联网的快速发展&#xff0c;下载管理软件应运而生&#xff0c;成为用户高效下载网络资源的重要工具。其中&#xff0c;Internet Download Manager&#xff08;IDM&#x…

【全开源】B2B2C多商家短视频直播种草阶梯拼团电商系统

&#x1f4f1;直播短视频种草多用户电商系统&#xff1a;引领潮流购物新体验 一款基于 FastAdmin Uni-APP 开发的 多终端&#xff08;H5移动端、APP、微信小程序、微信公众号&#xff09;、多用户商城系统拥有多种运营模式B2B2C/B2C&#xff0c;内置独立商家后台、商城装修、…

RPG Maker MZ中被你忽略的干货操作——事件页优先级

文章目录 事件页优先级问题结论问题1答案 事件页优先级问题 结论 事件页2的优先级是大于事件页1的 问题1 事件页1没有条件、自动执行生成图片&#xff0c;效果如下 事件页2&#xff0c;没有条件&#xff0c;自动执行&#xff0c;效果如下 答案 只会执行事件页2&#…

关于LayUI弹出层请求一次其他网页后无法再次点击按钮问题

问题描述 使用layer弹出层去请求另一个页面&#xff0c;关闭弹窗后本页面按钮无法点击也不报错,如下面弹窗代码 layer.open({type: 1,area: [500px, 400px],title: 编辑信息,shade: 0.6,shadeClose: true,maxmin: false,anim: 0,success: function (layero, index) {$.ajax({u…

探索 doc 和 docx 文件格式的区别

人不走空 &#x1f308;个人主页&#xff1a;人不走空 &#x1f496;系列专栏&#xff1a;算法专题 ⏰诗词歌赋&#xff1a;斯是陋室&#xff0c;惟吾德馨 目录 &#x1f308;个人主页&#xff1a;人不走空 &#x1f496;系列专栏&#xff1a;算法专题 ⏰诗词歌…

Linux 防火墙 Firewall 和 Iptables 的使用

如果我们在Linux服务器的某个端口上运行了个服务&#xff0c;需要外网能访问到&#xff0c;就必须通过防火墙将服务运行端口给开启。Linux中有两种防火墙软件&#xff0c;CentOS7.0以上使用的是firewall&#xff0c;CentOS7.0以下使用的是iptables&#xff08;使用较少且不建议…

算法之分治

分而治之 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征&#xff1a; 1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2) 该问题可以分解为若干个规模较小的子问题&#xff0c;即该问题具有最优子结构性质 3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解 4) 该问题所分…

SpringBoot整合RabbitMQ (持续更新中)

RabbitMQ 官网地址&#xff1a;RabbitMQ: One broker to queue them all | RabbitMQ RabbitMQ 与 Erlang 版本兼容关系​ 3.13.0 26.0 26.2.x The 3.13 release series is compatible with Erlang 26. OpenSSL 3 support in Erlang is considered to be mature and ready for…

8-1RT-Thread消息队列

8-1RT-Thread消息队列 消息队列又称队列&#xff0c;是一种常用于线程间通信的数据结构。 消息队列控制块里有两个链表&#xff0c;空闲列表用来挂接空的小几块&#xff0c;另一个链表是用来挂接存有消息的消息框。其中消息链表头指向消息队列当中的第一个消息框&#xff0c;而…

揭秘!IDM下载器如何让你的下载速度翻倍?

“下载速度慢”和“下载过程中断”&#xff0c;是许多用户上网时的两大痛点。 随着网络内容的日益丰富&#xff0c;人们获取信息、娱乐资源的主要方式&#xff0c;已经从线下转向了线上。然而&#xff0c;无论是观看高清视频&#xff0c;还是下载大型游戏&#xff0c;都对网络传…

NOSQL -- ES

第三个我们比较常用的NOSQL类型的数据库 --- ES 介绍: ES的全称(Elasticsearch) ES是一个分布式全文搜索的引擎 也就是我们平常在购物, 搜索东西的时候常用的, 就是一个ES的类型, 分布式全文搜索引擎 查询原理: 1>分词: 在查询之前, 其会将一些数据拆分开, 按照词进行拆分…

c语言回顾-函数递归

1.递归的介绍 1.1什么是递归 递归是指在一个函数的定义中调用自身的过程。简单来说&#xff0c;递归是一种通过重复调用自身来解决问题的方法。 递归包括两个关键要素&#xff1a;基本情况和递归情况。基本情况是指当问题达到某个特定条件时&#xff0c;不再需要递归调用&am…

【0基础学爬虫】爬虫基础之自动化工具 DrissionPage 的使用

概述 前三期文章中已经介绍到了 Selenium 与 Playwright 、Pyppeteer 的使用方法&#xff0c;它们的功能都非常强大。而本期要讲的 DrissionPage 更为独特&#xff0c;强大&#xff0c;而且使用更为方便&#xff0c;目前检测少&#xff0c;强烈推荐&#xff01;&#xff01;&a…

自动求导实现与可视化

前言 micrograd为一个自动梯度引擎&#xff0c;其实现了反向传播算法&#xff0c;用于学习理解深度学习中的自动求导原理。自动求导无论再传统的机器学习中还是深度学习或是目前非常热门的大语言模型GPT中其都是非常重要基础部分。 反向传播算法可以高效计算出神经网络中损失…