JVM学习笔记(五)垃圾收集器

来源:互联网 发布:网络端口怎么看 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 09:21

Java堆内存被划分为新生代和年老代两部分,新生代主要使用复制和标记-清除垃圾回收算法,年老代主要使用标记-整理垃圾回收算法,因此java虚拟中针对新生代和年老代分别提供了多种不同的垃圾收集器,JDK1.6中Sun HotSpot虚拟机的垃圾收集器如下:

这里写图片描述

图中如果两个垃圾收集器直接有连线,则表明这两个垃圾收集器可以搭配使用。虚拟机所处的区域,则表示它是属于新生代收集器还是老年代收集器。


1、Serial垃圾收集器:

Serial是最基本、历史最悠久的垃圾收集器,使用复制算法,曾经是JDK1.3.1之前新生代唯一的垃圾收集器。

Serial是一个单线程的收集器,它不仅仅只会使用一个CPU或一条线程去完成垃圾收集工作,并且在进行垃圾收集的同时,必须暂停其他所有的工作线程,直到垃圾收集结束。

Serial垃圾收集器虽然在收集垃圾过程中需要暂停所有其他的工作线程,但是它简单高效,对于限定单个CPU环境来说,没有线程交互的开销,可以获得最高的单线程垃圾收集效率,因此Serial垃圾收集器依然是java虚拟机运行在Client模式下默认的新生代垃圾收集器。


2、ParNew垃圾收集器:

ParNew垃圾收集器其实是Serial收集器的多线程版本,也使用复制算法,除了使用多线程进行垃圾收集之外,其余的行为和Serial收集器完全一样,ParNew垃圾收集器在垃圾收集过程中同样也要暂停所有其他的工作线程。

ParNew收集器默认开启和CPU数目相同的线程数,可以通过-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集器的线程数。
ParNew虽然是除了多线程外和Serial收集器几乎完全一样,但是ParNew垃圾收集器是很多java虚拟机运行在Server模式下新生代的默认垃圾收集器。


3、Parallel Scavenge收集器:

Parallel Scavenge收集器也是一个新生代垃圾收集器,同样使用复制算法,也是一个多线程的垃圾收集器,它重点关注的是程序达到一个可控制的吞吐量(Thoughput,CPU用于运行用户代码的时间/CPU总消耗时间,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)),高吞吐量可以最高效率地利用CPU时间,尽快地完成程序的运算任务,主要适用于在后台运算而不需要太多交互的任务。

Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精准控制吞吐量:
a.-XX:MaxGCPauseMillis:控制最大垃圾收集停顿时间,是一个大于0的毫秒数。
b.-XX:GCTimeRation:直接设置吞吐量大小,是一个大于0小于100的整数,也就是程序运行时间占总时间的比率,默认值是99,即垃圾收集运行最大1%(1/(1+99))的垃圾收集时间。

Parallel Scavenge是吞吐量优先的垃圾收集器,它还提供一个参数:-XX:+UseAdaptiveSizePolicy,这是个开关参数,打开之后就不需要手动指定新生代大小(-Xmn)、Eden与Survivor区的比例(-XX:SurvivorRation)、新生代晋升年老代对象年龄(-XX:PretenureSizeThreshold)等细节参数,虚拟机会根据当前系统运行情况收集性能监控信息,动态调整这些参数以达到最大吞吐量,这种方式称为GC自适应调节策略,自适应调节策略也是ParallelScavenge收集器与ParNew收集器的一个重要区别。


4、Serial Old收集器:

Serial Old是Serial垃圾收集器年老代版本,它同样是个单线程的收集器,使用标记-整理算法,这个收集器也主要是运行在Client默认的java虚拟机默认的年老代垃圾收集器。
在Server模式下,主要有两个用途:
a.在JDK1.5之前版本中与新生代的Parallel Scavenge收集器搭配使用。
b.作为年老代中使用CMS收集器的后备垃圾收集方案。

新生代Serial与年老代Serial Old搭配垃圾收集过程图:

这里写图片描述

新生代Parallel Scavenge收集器与ParNew收集器工作原理类似,都是多线程的收集器,都使用的是复制算法,在垃圾收集过程中都需要暂停所有的工作线程。

新生代Parallel Scavenge/ParNew与年老代Serial Old搭配垃圾收集过程图:

这里写图片描述


5、Parallel Old收集器:

Parallel Old收集器是Parallel Scavenge的年老代版本,使用多线程的标记-整理算法,在JDK1.6才开始提供。

在JDK1.6之前,新生代使用ParallelScavenge收集器只能搭配年老代的Serial Old收集器,只能保证新生代的吞吐量优先,无法保证整体的吞吐量,Parallel Old正是为了在年老代同样提供吞吐量优先的垃圾收集器,如果系统对吞吐量要求比较高,可以优先考虑新生代Parallel Scavenge和年老代Parallel Old收集器的搭配策略。

新生代Parallel Scavenge和年老代Parallel Old收集器搭配运行过程图:

这里写图片描述


6、CMS收集器:

Concurrent mark sweep(CMS)收集器是一种年老代垃圾收集器,其最主要目标是获取最短垃圾回收停顿时间,和其他年老代使用标记-整理算法不同,它使用多线程的标记-清除算法。

最短的垃圾收集停顿时间可以为交互比较高的程序提高用户体验,CMS收集器是Sun HotSpot虚拟机中第一款真正意义上并发垃圾收集器,它第一次实现了让垃圾收集线程和用户线程同时工作。

CMS工作机制相比其他的垃圾收集器来说更复杂,整个过程分为以下4个阶段:
a.初始标记:只是标记一下GC Roots能直接关联的对象,速度很快,仍然需要暂停所有的工作线程。
b.并发标记:进行GC Roots跟踪的过程,和用户线程一起工作,不需要暂停工作线程。
c.重新标记:为了修正在并发标记期间,因用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录,仍然需要暂停所有的工作线程。
d.并发清除:清除GC Roots不可达对象,和用户线程一起工作,不需要暂停工作线程。

由于耗时最长的并发标记和并发清除过程中,垃圾收集线程可以和用户现在一起并发工作,所以总体上来看CMS收集器的内存回收和用户线程是一起并发地执行。

CMS收集器工作过程:

这里写图片描述

CMS收集器有以下三个不足:

a.CMS收集器对CPU资源非常敏感,其默认启动的收集线程数=(CPU数量+3)/4,在用户程序本来CPU负荷已经比较高的情况下,如果还要分出CPU资源用来运行垃圾收集器线程,会使得CPU负载加重。

b.CMS无法处理浮动垃圾(Floating Garbage),可能会导致Concurrent ModeFailure失败而导致另一次Full GC。由于CMS收集器和用户线程并发运行,因此在收集过程中不断有新的垃圾产生,这些垃圾出现在标记过程之后,CMS无法在本次收集中处理掉它们,只好等待下一次GC时再将其清理掉,这些垃圾就称为浮动垃圾。
CMS垃圾收集器不能像其他垃圾收集器那样等待年老代机会完全被填满之后再进行收集,需要预留一部分空间供并发收集时的使用,可以通过参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction来设置年老代空间达到多少的百分比时触发CMS进行垃圾收集,默认是68%。
如果在CMS运行期间,预留的内存无法满足程序需要,就会出现一次ConcurrentMode Failure失败,此时虚拟机将启动预备方案,使用Serial Old收集器重新进行年老代垃圾回收。

c.CMS收集器是基于标记-清除算法,因此不可避免会产生大量不连续的内存碎片,如果无法找到一块足够大的连续内存存放对象时,将会触发因此Full GC。CMS提供一个开关参数-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection,用于指定在Full GC之后进行内存整理,内存整理会使得垃圾收集停顿时间变长,CMS提供了另外一个参数-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction,用于设置在执行多少次不压缩的Full GC之后,跟着再来一次内存整理。


7、G1收集器:
Garbage first垃圾收集器是目前垃圾收集器理论发展的最前沿成果,
与其他GC收集器相比,G1具备如下特点:

a.并行与并发:G1能充分使用多个CPU(CPU或者CPU核心)来缩短stop-The-World停顿的时间,部分其他收集器原本需要停顿java线程执行的GC动作,G1收集器仍然可以通过并发的方式让java程序继续执行。

b.分代收集:虽然G1可以不需要其他收集器配合就能够独立管理整个GC堆,但是它能够采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获得更好的收集效果。

3.空间整合:与CMS的 “标记-清理” 算法不同,G1从整体来看是基于 “标记-整理” 算法实现的,从局部(两个Region之间)上来看是基于”复制”算法实现的,但无论如何,这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片,收集后能提供规整的可用内存。

4.可预测的停顿:降低停顿是G1和CMS共同的关注点,但G1除了追求停顿外,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M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,这几乎是实时java的垃圾收集器的特征了。

相比与CMS收集器,G1收集器两个最突出的改进是:
a.基于标记-整理算法,不产生内存碎片。
b.可以非常精确控制停顿时间,在不牺牲吞吐量前提下,实现低停顿垃圾回收。

在G1收集器之前的收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老年代,而G1不是这样。使用G1收集器时,java堆的内存布局就与其他收集器有很大差别,它将这个java堆划分为多个大小相等的独立区域(Region),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。

G1收集器之所以能够建立可预测的停顿时间模型,是因为它可以有计划地避免在整个java堆中进行全区域垃圾收集,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),同时在后台维护一个优先级列表,每次根据所允许的收集时间,优先回收价值最大的Region。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式,确保G1收集器可以在有限时间获得最高的垃圾收集效率。

在G1收集器中,Region之间的对象引用以及其他收集器中的新生代与老年代之间的对象引用,虚拟机都是使用Remembered Set来避免全堆扫描的,G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set,虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时,会产生一个Write Barrier暂时中断写操作,检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中(在分代的例子中就是检查是否老年代的对象引用了新生代中的对象),如果是,便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set之中。当进行内存回收时,在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。

如果不计算维护Remembered Set的操作,G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤:
(1)初始标记
(2)并发标记
(3)最终标记
(4)筛选回收

G1收集器运行示意图如下:

这里写图片描述


Java虚拟机常用的垃圾收集器相关参数如下:

参数 描述 UseSerialGC 虚拟机运行在Client模式的默认值,打开此开关参数后,使用Serial+Serial Old收集器组合进行垃圾收集。 UseParNewGC 打开此开关参数后,使用ParNew+Serial Old收集器组合进行垃圾收集。 UseConcMarkSweepGC 打开此开关参数后,使ParNew+CMS+Serial Old收集器组合进行垃圾收集。Serial Old作为CMS收集器出Concurrent Mode Failure的备用垃圾收集器。 UseParallelGC 虚拟机运行在Server模式的默认值,打开此开关参数后,使用Parallel Scavenge+Serial Old收集器组合进行垃圾收集。 UseParallelOldGC 打开此开关参数后,使用Parallel Scavenge+Parallel Old收集器组合进行垃圾收集。 SurvivorRation 新生代内存中Eden区域与Survivor区域容量比值,默认是8,即Eden:Survivor=8:1. PretenureSizeThreshold 直接晋升到年老代的对象大小,设置此参数后,超过该大小的对象直接在年老代中分配内存。 MaxTenuringThreshold 直接晋升到年老代的对象年龄,每个对象在一次Minor GC之后还存活,则年龄加1,当年龄超过该值时进入年老代。 UseAdaptiveSizePolicy java虚拟机动态自适应策略,动态调整年老代对象年龄和各个区域大小。 HandlePromotionFailure 是否允许担保分配内存失败,即整个年老代空间不足,而整个新生代中Eden和Survivor对象都存活的极端情况。 ParallelGCThreads 设置并行GC时进行内存回收的线程数。 GCTimeRation Parallel Scavenge收集器运行时间占总时间比率。 MaxGCPauseMillis Parallel Scavenge收集器最大GC停顿时间。 CMSInitiatingOccupancyFraction 设置CMS收集器在年老代空间被使用多少百分比之后触发垃圾收集,默认是68%。 UseCMSCompactAtFullCollection 设置CMS收集器在完成垃圾收集之后是否进行一次内存整理。 CMSFullGCsBeforeCompaction 设置CMS收集器在进行多少次垃圾收集之后才进行一次内存整理。

java虚拟机的-XX:+PrintGCDetails参数可以打印垃圾收集器的日志信息。
-verbose:gc可以查看Java虚拟机垃圾收集结果。

0 0
原创粉丝点击