JVM垃圾收集器

JVM垃圾收器

JVM垃圾收集器收集器采用分代收集算法,堆被划分为新生代和老年代。新生代主要存储新创建的对象和尚未进入老年代的对象。老年代存储经过多次新生代GC(Minor GC)任然存活的对象。

新生代

程序新创建的对象都是从新生代分配内存,新生代由Eden Space和两块相同大小的Survivor Space(通常又称S0和S1或From和To)构成,可通过-Xmn参数来指定新生代的大小,也可以通过-XX:SurvivorRation来调整Eden Space及Survivor Space的大小。 

老年代 

用于存放经过多次新生代GC任然存活的对象,例如缓存对象,新建的对象也有可能直接进入老年代,主要有两种情况:①.大对象,可通过启动参数设置-XX:PretenureSizeThreshold=1024(单位为字节,默认为0)来代表超过多大时就不在新生代分配,而是直接在老年代分配。②.大的数组对象,切数组中无引用外部对象。 老年代所占的内存大小为-Xmx对应的值减去-Xmn对应的值。


Young Generation            Eden + From Space + To Space

Eden                                 存放新生的对象

Survivor Space (from to )  有两个,存放每次垃圾回收后存活的对象

Old Generation                  Old Space 生命周期长的存活对象

垃圾收集执行规则

对象内存一般在Eden区中分配,大对象(数组,长字符串)在老年代分配内存,当Eden内存不足时会发起MinorGC,发起前会检查老年代最大连续空间是否足够新生代对象空间(这也称为空间分配担保),因为是采用复制算法将不回收的对象复制到Survivor区,Survivor区如果无法容纳就会复制到老年代;如果Survivor区对象通过一次MinorGc,年龄计数器+1,年龄超过设置的阈值(-XX:MaxTenuringThreshold=15)后就会进入老年代。

垃圾收集器回收对象

    通俗讲,就是不可能再被任何途径使用的对象就会被垃圾收集器回收,现在常见的垃圾收集器采用的收集算法有:

            引用计数算法: 对象中添加引用计数器,有引用+1,引用失效-1,计数器为0表示未被引用可以回收

            可达性分析算法:通过成为GC Root对象作为起点,从根节点搜索到达子节点的路径称为引用链,若Gc Root 到对象不可达,则判 定对象为可回收。

    Java垃圾收集器采用可达性分析算法,标记为可回收对象至少经历两次标记过程:

     a.  判断Gc Root引用链是否可达,不可达情况下判断是否有必要对象的finalize(),若有,则将这个对象放置F-Queue队列,稍后由虚拟机自动建立的低优先级的Finalizer线程去触发finalize();
     b.  GC会对F-Queue中对象进行第二次小规模标记,对象可以通过finalize()拯救自己,否则就会被回收。

垃圾收集算法细节

标记清除算法:Mark-Sweep  标记出所有的需要回收的对象,统计回收所有回收的对象;缺点是效率不高,会产生大量的不连续内存碎片,导致分配大对象内存时无法获取连续的内存空间

复制算法:使用指针实现内存空间的复制清理,HotSpot使用此种算法,Java堆内存分为新生代和老年代, 新生代默认划分Eden&Survivor(8:1),GC触发时,会将活动对象复制到Survivor区,当Survivor空间不够时会进入老年代空间,比如长期存活对象(Survivor区对象通过一次MinorGc,年龄计数器+1,年龄超过进入老年代),大对象(长字符串、数组); 缺点:对象存活率较高时就会进行频繁的复制,效率会变低

标记整理算法:在标记清除算法基础上,将存活的对象移向一端,然后直接清理端边界以外的内存

分代收集算法:就是将以上几种算法择优分区使用,新生代(Minor GC)中使用复制算法,老年代(Major GC)使用标记  整理算法进行回收

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,189评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,577评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,857评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,703评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,705评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,620评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,995评论 3 396
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,656评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,898评论 1 298
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,639评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,720评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,395评论 4 319
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,982评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,953评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,195评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,907评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,472评论 2 342