常见的几种垃圾回收算法

标记清除

1.标记清除算法分为标记清除两个阶段,首先通过可达性分析,标出所有需要回收的对象,然后回收统一需要回收的对象。
2.缺陷:一个是效率问题,标记和清除过程效率不高,另外一个是清除后会造成大量的碎片空间,有可能会造成在申请大块内存的时候没有足够的连续空间导致再次GC。

复制算法

1.为了解决碎片空间问题,出现了复制算法。复制算法的原理是将内存分为两块,每次申请内存时都使用其中的一块,当内存不够时将这一块内存所存活的对象复制到另一块上,然后将已使用的内存空间整个清除掉。
2.缺陷:复制算法解决了空间碎片问题,也带来了新的问题。因为每次在申请内存时,都只能使用其中的一半内存空间,内存利用率严重不足。
3.JVM中新生代采用的就是复制算法进行GC,针对内存利用率不足问题做了一些优化。IBM公司的专门研究表明,新生代中的对象 98% 是“朝生夕死”的,意思是说,在新生代中,经过一次 GC 之后能够存活下来的对象仅有 2% 左右。所以并不需要按照1:1的比例划分出两块内存空间,而是将内存分成三块,一块较大的Eden区,和两块较小的Survivor区。其中Eden区占80%内存,两块Survivor各占10%的内存。在创建新的对象时,只使用Eden区和其中的一块Survivor区,当进行GC时,把Eden区和Survivor区存活的对象全部复制到另一块Survivor区,然后清理掉Eden区和已使用的Survivor区。这种内存划分方式解决了内存利用率问题,在每次创建对象时,可用内存为90%(80%+10%)当前内存容量。

标记整理

1.复制算法在GC后存活对象较少的情况下效率比较高,但如果存活的对象比较多,会执行较多的复制操作,效率就会下降。而老年代的对象在GC之后存活率就比较高,所以就有了标记整理算法
2.标记整理算法标记过程与标记清除算法的标记过程一样,但标记之后不会进行直接清理,而是将所有存活的对象都移动到内存的一端,移动结束后直接清理掉剩余的部分。

分代收集

1.分代收集是将内存划分为新生代和老年代,分配的依据是对象的生存周期,或者说是经历过的GC次数。对象创建时,一般在新生代申请内存,当经历过一次GC之后如果对象还存活着,那么对象年龄+1,当年龄超过一定的值(默认值时15,可通过参数-XX:MaxTenuringThreshold来设定),如果对象还存活,那么该对象会进入老年代。

©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 219,539评论 6 508
  • 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 93,594评论 3 396
  • 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 165,871评论 0 356
  • 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 58,963评论 1 295
  • 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 67,984评论 6 393
  • 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 51,763评论 1 307
  • 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 40,468评论 3 420
  • 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 39,357评论 0 276
  • 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 45,850评论 1 317
  • 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 38,002评论 3 338
  • 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 40,144评论 1 351
  • 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 35,823评论 5 346
  • 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 41,483评论 3 331
  • 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 32,026评论 0 22
  • 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 33,150评论 1 272
  • 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 48,415评论 3 373
  • 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 45,092评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容