前言

本文章部分引用自

• 知乎胖胖的回答
• 可文分身的简书

垃圾收集器及内存分配策略

判断对象存活

判断对象存活算法

两种：引用计数算法和可达性分析算法

引用计数算法

给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值就加1；当引用失效时，计数器值就减1；任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。

图1 引用计数算法示意图

可达性分析算法

通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain），当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连（用图论的话来说，就是从GC Roots到这个对象不可达）时，则证明此对象是不可用的。

• GC Roots对象

  • 虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象。

    • 这主要指main方法中产生的储存在JVM栈中的对对象的引用、GC会去找当前stack区里还留有的main方法产生的引用。

      
      
      图2 GC查找栈中留有main方法的引用

  • 方法区中类静态属性引用的对象。

    • 静态方法和变量不产生实例，直接由类引用。Java的类
      由java.lang.ClassLoader类加载器加载，类的数据都不在逻辑堆，而是存在Method Area方法区，现在叫Metaspace。类本身一旦被GC清除，他的所有静态变量也就跟着被释放了

  • 方法区中常量引用的对象。

  • 本地方法栈中JNI（即一般说的Native方法）引用的对象。

引用的分类

• 强引用
  • 类似“Object obj=new Object（）”这类的引用，只要强引用还存在，垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象
• 软引用
  • 描述一些还有用但并非必需的对象。 对于软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常之前，将会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收。 如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。
• 弱引用
  • 用来描述非必需对象的，但是它的强度比软引用更弱一些，被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。 当垃圾收集器工作时，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象。
• 虚引用
  • 也称为幽灵引用或者幻影引用，它是最弱的一种引用关系。 一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。

图3 引用的分类

宣告一个对象死亡的过程

要真正宣告一个对象死亡，至少要经历两次标记过程：

• 如果对象在进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连接的引用链，那它将会被第一次标记并且进行一次筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize（）方法。
  • 当对象没有覆盖finalize（）方法，或者finalize（）方法已经被虚拟机调用过，虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”。
  • 如果这个对象被判定为有必要执行finalize（）方法，那么这个对象将会放置在一个叫做F-Queue的队列之中，并在稍后由一个由虚拟机自动建立的、 低优先级的Finalizer线程去执行它。
    • 这里所谓的“执行”是指虚拟机会触发这个方法，但并不承诺会等待它运行结束，这样做的原因是，如果一个对象在finalize（）方法中执行缓慢，或者发生了死循环（更极端的情况），将很可能会导致F-Queue队列中其他对象永久处于等待，甚至导致整个内存回收系统崩溃。
• finalize（）方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会，稍后GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记
  • 如果对象要在finalize（）中成功拯救自己——只要重新与引用链
    上的任何一个对象建立关联即可，譬如把自己（this关键字）赋值给某个类变量或者对象的成员变量，那在第二次标记时它将被移除出“即将回收”的集合；
  • 如果对象这时候还没有逃脱，那基本上它就真的被回收了。

图4 宣告一个对象死亡的过程

回收方法区

永久代（方法区）的垃圾收集主要回收两部分内容：废弃常量和无用的类

• 废弃常量
  • 假如一个字符串“abc”已经进入了常量池中，但是当前系统没有任何一个String对象是叫做“abc”的，换句话说，就是没有任何String对象引用常量池中的“abc”常量，也没有其他地方引用了这个字面量，如果这时发生内存回收，而且必要的话，这个“abc”常量就会被系统清理出常量池。
• 无用的类：同时满足下面3个条件的类（实例、类加载器被回收，java.lang.Class对象没有被引用）
  • 该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中不存在该类的任何实例。
  • 加载该类的ClassLoader已经被回收。
  • 该类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。

垃圾收集算法

标记-清除算法

算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象（标记过程在上文宣告一个对象死亡过程中提及）

• 缺点
  • 效率问题，标记和清除两个过程的效率都不高（回收后空间碎片过多，再次回收（即可达性分析时）有时需要遍历整个内存区域）
  • 空间问题，标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致以后在程序运行过程中需要分配较大对象时，无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。

图5 标记-清除算法

复制算法（新生代算法）

将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。 当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。

• 优点
  • 每次都是对整个半区进行内存回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存即可，实现简单，运行高效
• 缺点
  • 代价是将内存缩小为了原来的一半，未免太高了一点。
  • 解决方法
    　　新生代中的对象98%是“朝生夕死”的，所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间，而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次使用Eden和其中一块Survivor。
    　　当回收时，将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间上，最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。
• 当Survivor空间不够用时，需要依赖其他内存（老年代）进行分配担保（Handle Promotion）
  
  图6 复制算法示意图1

图7 复制算法示意图2

标记-整理算法（老年代算法）

标记过程仍然与“标记-清除”算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存

图8 标记-整理算法示意图

分代收集算法

根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。 一般是把Java堆
分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。 在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，只有少量存活，那就选用复制算法，只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。 而老年代中因为对象存活率高、 没有额外空间对它进行分配担保，就必须使用“标记—清理”或者“标记—整理”算法来进行回收。

HotSpot的算法实现

枚举根节点

• 可达性分析的缺点
  • 从GC Roots节点找引用链这个操作为例，可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用（例如常量或类静态属性）与执行上下文（例如栈帧中的本地变量表）中，现在很多应用仅仅方法区就有数百兆，如果要逐个检查这里面的引用，那么必然会消耗很多时间。
  • 可达性分析对执行时间的敏感还体现在GC停顿上，因为这项分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行——这里“一致性”的意思是指在整个分析期间整个执行系统看起来就像被冻结在某个时间点上，不可以出现分析过程中对象引用关系还在不断变化的情况，该点不满足的话分析结果准确性就无法得到保证。 这点是导致GC进行时必须停顿所有Java执行线程（Sun将这件事情称为“Stop The World”）的其中一个重要原因，即使是在号称（几乎）不会发生停顿的CMS收集器中，枚举根节点时也是必须要停顿的。

由于目前的主流Java虚拟机使用的都是准确式GC，所以当执行系统停顿下来后，并不需要一个不漏地检查完所有执行上下文和全局的引用位置，虚拟机应当是有办法直接得知哪些地方存放着对象引用。 在HotSpot的实现中，是使用一组称为OopMap的数据结构来达到这个目的的，在类加载完成的时候，HotSpot就把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来，在JIT编译过程中，也会在特定的位置记录下栈和寄存器中哪些位置是引用。 这样，GC在扫描时就可以直接得知这些信息了。

• 判断对象引用
  • 类加载时，使用OopMap的数据结构
  • JIT编译时特定记录

安全点

在OopMap的协助下，HotSpot可以快速且准确地完成GC Roots枚举，但可能导致引用关系变化，或者说OopMap内容变化的指令非常多，如果为每一条指令都生成对应的OopMap，那将会需要大量的额外空间，这样GC的空间成本将会变得很高。（选取的安全点引用关系变化不大，且安全点的个数较为适宜）
实际上，HotSpot也的确没有为每条指令都生成OopMap，前面已经提到，只是在“特定的位置”记录了这些信息，这些位置称为安全点（Safepoint），即程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始GC，只有在到达安全点时才能暂停。

在GC发生时让所有线程（这里不包括执行JNI调用的线程）都“跑”到最近的安全点上再停顿下来，有两种方法：抢先式中断和主动式中断

• 抢先式中断
  • 不需要线程的执行代码主动去配合，在GC发生时，首先把所有线程全部中断，如果发现有线程中断的地方不在安全点上，就恢复线程，让它“跑”到安全点上。 现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程从而响应GC事件。
• 主动式中断
  • 当GC需要中断线程的时候，不直接对线程操作，仅仅简单地设置一个标志，各个线程执行时主动去轮询这个标志，发现中断标志为真时就自己中断挂起。轮询标志的地方和安全点是重合的，另外再加上创建对象需要分配内存的地方。
• 两者的区别在于，抢先式中断是无论如何都进行中断，而主动式中断则是线程执行轮询标志查看是否中断

安全区域

使用Safepoint似乎已经完美地解决了如何进入GC的问题，但实际情况却并不一定。Safepoint机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入GC的Safepoint。 但是，程序“不执行”的时候呢？所谓的程序不执行就是没有分配CPU时间，典型的例子就是线程处于Sleep状态或者Blocked状态，这时候线程无法响应JVM的中断请求，“走”到安全的地方去中断挂起，JVM也显然不太可能等待线程重新被分配CPU时间。 对于这种情况，就需要安全区域（Safe Region）来解决。

安全区域是指在一段代码片段之中，引用关系不会发生变化。 在这个区域中的任意地方开始GC都是安全的。

在线程执行到Safe Region中的代码时，首先标识自己已经进入了Safe Region，那样，当在这段时间里JVM要发起GC时，就不用管标识自己为Safe Region状态的线程了。 在线程要离开Safe Region时，它要检查系统是否已经完成了根节点枚举（或者是整个GC过程），如果完成了，那线程就继续执行，否则它就必须等待直到收到可以安全离开Safe Region的信号为止。

垃圾收集器

HotSpot虚拟机包含的垃圾收集器包括：Serial收集器、ParNew收集器、Parallel Scavenge收集器、Serial Old收集器、Parallel Old收集器、CMS收集器、G1收集器

图9 HotSpot虚拟机所包含的所有垃圾收集器

Serial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。

它依然是虚拟机运行在Client模式下的默认新生代收集器

图10 Serial/Serial Old收集器运行示意图

ParNew收集器

• ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本
• 是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器
• 除了Serial收集器外，目前只有它能与CMS收集器配合工作。
• 并发和并行
  • 并行（Parallel）：指多条垃圾收集线程并行工作，但此时用户线程仍然处于等待状态。
  • 并发（Concurrent）：指用户线程与垃圾收集线程同时执行（但不一定是并行的，可能会交替执行），用户程序在继续运行，而垃圾收集程序运行于另一个CPU上。

图11 ParNew/Serial Old收集器运行示意图

Parallel Scavenge收集器

Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量（Throughput）。

• 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），虚拟机总共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。

Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量

• 控制最大垃圾收集停顿时间的-XX：MaxGCPauseMillis参数
• 直接设置吞吐量大小的-XX：GCTimeRatio参数

Serial Old收集器

Serial Old是Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器，使用“标记-整理”算法。（可查看图10）

Parallel Old收集器

Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，使用多线程和“标记-整理”算法。

图11 Parallel Scavenge/Parallel Old收集器运行示意图

CMS收集器

是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。

CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的，分为四个步骤

• 初始标记（CMS initial mark）

  • 仍然需要“Stop The World”。
  • 仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快（第一层节点）

• 并发标记（CMS concurrent mark）

  • 进行GC RootsTracing的过程

• 重新标记（CMS remark）

  • 仍然需要“Stop The World”。
  • 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一般会比初始标记阶段稍长一些，但远比并发标记的时间短。

• 并发清除（CMS concurrent sweep）

• 缺点

  • CMS收集器对CPU资源非常敏感。
  • CMS收集器无法处理浮动垃圾（Floating Garbage）
    • 由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行着，伴随程序运行自然就还会有新的垃圾不断产生，这一部分垃圾出现在标记过程之后，CMS无法在当次收集中处理掉它们，只好留待下一次GC时再清理掉。 这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。
  • 收集结束时会有大量空间碎片产生。
    • 空间碎片过多时，将会给大对象分配带来很大麻烦，往往会出现老年代还有很大空间剩余，但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象，不得不提前触发一次FullGC。

图12 Concurrent Mark Sweep收集器运行示意图

G1收集器

是一款面向服务端应用的垃圾收集器。

• 特点
  • 并行与并发
    • G1能充分利用多CPU、 多核环境下的硬件优势，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。
  • 分代收集
    • 与其他收集器一样，分代概念在G1中依然得以保留。 虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆，但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的旧对象以获取更好的收集效果。
  • 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”算法实现的收集器，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。 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。
  • 可预测的停顿
    • 这是G1相对于CMS的另一大优势，降低停顿时间是G1和CMS共同的关注点，但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，这几乎已经是实时Java（RTSJ）的垃圾收集器的特征了

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，它将整个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（这也就是Garbage-First名称的来由）。 这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，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。

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中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：

• 初始标记（Initial Marking）
  • 仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，并且修改TAMS（Next Top at Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可用的Region中创建新对象，这阶段需要停顿线程，但耗时很短。
• 并发标记（Concurrent Marking）
  • 从GC Root开始对堆中对象进行可达性分析，找出存活的对象，这阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。
• 最终标记（Final Marking）
  • 为了修正在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标记记录，虚拟机将这段时间对象变化记录在线Remembered Set Logs里面，最终标记阶段需要把Remembered Set Logs的数据合并到Remembered Set中，这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。
• 筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）
  • 首先对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划

图12 G1收集器运行示意图

内存分配与回收策略

对象主要分配在新生代的Eden区上，如果启动了本地线程分配缓冲，将按线程优先在TLAB上分配。（预先在TLAB上为每个线程分配一定大小的内存），少数情况下也可能会直接分配在老年代中

• 对象优先在Eden分配

  • 当Eden区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次Minor GC。
    • 新生代GC（Minor GC）：指发生在新生代的垃圾收集动作，因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性，所以Minor GC非常频繁，一般回收速度也比较快。
    • 老年代GC（Major GC/Full GC）：指发生在老年代的GC，出现了Major GC，经常会伴随至少一次的Minor GC（但非绝对的，在Parallel Scavenge收集器的收集策略里就有直接进行Major GC的策略选择过程）。 Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。

• 大对象直接进入老年代
  所谓的大对象是指，需要大量连续内存空间的Java对象，最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组

• 长期存活的对象将进入老年代
  虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）计数器。 如果对象在Eden出生并经过第一次Minor GC后仍然存活，并且能被Survivor容纳的话，将被移动到Survivor空间中，并且对象年龄设为1。 对象在Survivor区中每“熬过”一次Minor GC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为15岁），就将会被晋升到老年代中。

动态对象年龄判定

如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代

空间分配担保

只要老年代的连续空间大于新生代对象总大小或者历次晋升的平均大小就会进行Minor GC，否则将进行Full GC。

问题

• 为什么程序要跑到安全点时停下来？
  • 不设置安全点，而让每一条指令都产生Oop(Ordinary Object Pointer)会需要大量的额外空间，增大GC的空间成本。设置了合适的安全点，有助于虚拟机得知对象引用所在的地方，因此有利于GC对“即将回收”的对象进行扫描。