早有消息声称Java 9即将发布，但如今却一再推迟，其中比较值得关注的是G1（“Garbage-First”）垃圾收集器将成为HotSpot JVM的默认收集器。从串行收集器到CMS收集器，在整个生命周期中JVM已历经多代GC的实现和更新，而接下来，G1收集器将谱写新的篇章。
随着垃圾收集器的持续发展，每一代都会进行改善和提高。在串行收集器之后的并行收集器利用多核机器强大的计算能力，实现了垃圾收集多线程。而之后的CMS（Concurrent Mark-Sweep）收集器，将收集分为多个阶段执行，允许在应用线程运行同时进行大量的收集，大大降低了“stop-the-world”全局停顿的出现频率。而现在，G1在JVM上加入了大量堆和可预测的均匀停顿，有效地提升了性能。
尽管GC不断在完善，其致命弱点还是一样：多余的和不可预知的对象分配。但本文中提出了一些高效的长期实用的建议，不管你选择哪种垃圾收集器，都可以帮助你降低GC开销。
建议1：预测收集能力
所有的Java标准集合和大多数自定义的扩展实现（如Trove 和谷歌的Guava），都会使用底层数组（无论基于原始或基于对象）。数据的长度一旦分配后，数组就不可变了，所以在许多情况下，为集合增加项目可能会导致老的底层数组被删除，然后需要重新分配一个更大的数组来替代。
大多数的集合实现都尝试在集合没有被设置为预期大小时，还能对重分配过程进行优化，并降低其开销。但是，最好的结果还是在构造集合时就设置成预期大小。
让我们看一下下面这个简单的例子：
public static List reverse(List<? extends T> list) {
List result = new ArrayList();
for (int i = list.size() - 1; i >= 0; i--) {
result.add(list.get(i));
}
return result;
}
以上方法分配了一个新的数组，再将另一个列表的项目填充其中，但只能按倒序填充。
但是，难就难在如何优化增加项目到新列表这一步骤。每次添加后，该列表还需确保其底层数组有足够的空槽能装下新项目。如果能装下，它就会直接在下一个空槽中存储新项目；但如果空间不够，它就会重新分配一个底层数组，将旧数组的内容复制到新数组中，然后再添加新项目。这一过程会导致分配的多个数组都会占据内存，直到GC最后来回收。
所以，我们可以在构建时告知数组需容纳多少个项目，重构后的代码如下：
public static List reverse(List<? extends T> list) {
List result = new ArrayList(list.size());
for (int i = list.size() - 1; i >= 0; i--) {
result.add(list.get(i));
}
return result;
}
这样一来，可以保证ArrayList构造函数在最初配置时就能容纳下list.size()个项目，这意味着它不需要再在迭代中重新分配内存。
Guava的集合类则更加先进，允许我们用一个确切数量或估计值来初始化集合。
List result = Lists.newArrayListWithCapacity(list.size());
List result = Lists.newArrayListWithExpectedSize(list.size());
第一行代码是我们知道有多少项目需要存储的情况，第二行会分配一些多余填充以适应预估误差。
建议2：直接用处理流
当处理数据流时，如从文件中读取数据或从网上下载数据，例如，我们通常可以从数据流中有所发现：
byte[] fileData = readFileToByteArray(new File("myfile.txt"));
由此产生的字节数组可以被解析为XML文档、JSON对象或协议缓冲消息，来命名一些常用选项。
当处理大型或未知大小的文件时，这个想法则不适用了，因为当JVM无法分配文件大小的缓冲区时，则会出现OutOfMemoryErrors错误。
但是，即使数据大小看似能管理，当涉及到垃圾回收时，上述模式仍会造成大量开销，因为它在堆上分配了相当大的blob来容纳文件数据。
更好的处理方式是使用合适的InputStream（本例中是FileInputStream），并直接将其送到分析器，而不是提前将整个文件读到字节数组中。所有主要库会将API直接暴露给解析流，例如：
FileInputStream fis = new FileInputStream(fileName);
MyProtoBufMessage msg = MyProtoBufMessage.parseFrom(fis);
建议3：使用不可变对象
不变性有诸多优势，但有一个优势却极少被重视，那就是不变性对垃圾回收的影响。
不可变对象是指对象一旦创建后，其字段（本例中指非原始字段）将无法被修改。例如：
public class ObjectPair {
private final Object first;
private final Object second;
public ObjectPair(Object first, Object second) {
this.first = first;
this.second = second;
}
public Object getFirst() {
return first;
}
public Object getSecond() {
return second;
}
}
实例化上面类的结果为不可变对象——所有的字段一旦标记后则不能再被修改。
不变性意味着在构造容器完成之前，由不可变容器引用的所有对象都已经创建。在GC看来：容器会和其最新的新生代保持一致。这意味着当对新生代（young generations）执行垃圾回收周期时，GC可以跳过老年代（older generations）中的不可变对象，因为它知道不可变对象不能引用新生代的任何内容。
越少对象扫描意味着需扫描的内存页越少，而越少的内存页扫描意味着GC周期越短，同时也预示着更短的GC停顿和更好的整体吞吐量。
建议4：慎用字符串连接
字符串可能是任何基于JVM的应用中最普遍的非原始数据结构。但是，其隐含重量和使用便利性使得它们成为应用内存变大的罪魁祸首。
很明显，问题不在于被内联和拘留的文字字符串，而在于字符串在运行时被分配和构建。接下来看看构建动态字符串的简单示例：
public static String toString(T[] array) {
String result = "[";
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
result += (array[i] == array ? "this" : array[i]);
if (i < array.length - 1) {
result += ", ";
}
}
result += "]";
return result;
}
获取数组并返回它的字符串表示是一个很不错的方法，但这也正是对象分配的问题所在。
要看到其背后所有的语法糖并不容易，但真正的幕后场景应该是这样：
public static String toString(T[] array) {
StringBuilder sb = new StringBuilder("[");
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
sb.append(array[i] == array ? "this" : array[i]);
if (i < array.length - 1) {
sb.append(", ");
}
}
sb.append("]");
return sb.toString();
}
此时，在方法开始时我们只分配了StringBuilder。从这一点来看，所有的字符串和列表项都会被添加到唯一的StringBuilder中，最终只调用一次toString方法转换成字符串，然后返回结果。
建议5：使用专门的原始集合
Java的标准库非常方便且通用，支持使用集合绑定半静态类型。例如，如果要用一组字符串（Set<String>），或一对字符串映射到字符串列表（Map<Pair, List<String>>），直接利用标准库会非常方便。
事实上，问题之所以出现是因为我们想把double类型的值放在 int 类型的list集合或map映射中。由于泛型不能调用原始集合，则可以用包装类型代替，所以放弃List<int>而使用List<Integer>更好。
但其实这非常浪费，Integer本身就是一个完备对象，由12字节的对象头和内部4字节的整数字段组合而成，加起来每个Integer对象占16个字节，这是同样大小的基类int类型长度的4倍！然而，更大的问题是所有这些Integer实际上都是垃圾回收过程中的对象实例。
为了解决这个问题，我们在Takipi 中使用优秀Trove 集合库。Trove放弃了一些（但不是全部）支持专业高效内存的原始集合的泛型。例如，不用浪费的Map，而用专门的原始集合TintDoubleMap来替代更好：
TIntDoubleMap map = new TIntDoubleHashMap();
map.put(5, 7.0);
map.put(-1, 9.999);
...
Trove底层实现了原始数组的使用，所以在操作集合时没有装箱（int -> Integer）或拆箱（Integer -> int）发生，因此也不会将对象存储在基类中。
结语
随着垃圾收集器不断进步，以及实时优化和JIT编译器变得更加智能，作为开发者的我们，可以越来越少地操心代码的GC友好性。尽管如此，无论G1有多先进，在提高JVM方面，我们还有许多问题需要不断探索和实践，百尺竿头仍需更进一步。
