Java虚拟机04--垃圾收集器

垃圾收集器

如果说收集算法是内存回收的方法论,那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。


HotSpot虚拟机的垃圾收集器

如果两个收集器之间存在连线,就说明他们可以搭配使用.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.

到现在而言,没有最好的收集器,只有最适合应用场景的收集器

Serial收集器

Serial收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器,曾经(在JDK 1.3.1之前)是虚拟机新生代收集的唯一选择。

是一个单线程的收集器(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)

Serial/Serial Old收集器运行示意图

到现在为止,它依然是虚拟机运行在Client模式下的默认新生代收集器。它也有着优于其他收集器的地方:简单而高效(与其他收集器的单线程比),对于限定单个CPU的环境来说,Serial收集器由于没有线程交互的开销,专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率。在用户的桌面应用场景中,分配给虚拟机管理的内存一般来说不会很大,收集几十兆甚至一两百兆的新生代(仅仅是新生代使用的内存,桌面应用基本上不会再大了),停顿时间完全可以控制在几十毫秒最多一百多毫秒以内,只要不是频繁发生,这点停顿是可以接受的。所以,Serial收集器对于运行在Client模式下的虚拟机来说是一个很好的选择

ParNew收集器

ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本,除了使用多条线程进行垃圾收集之外,其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数(例如:-XX:SurvivorRatio、-XX:PretenureSizeThreshold、-XX:HandlePromotionFailure等)、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等都与Serial收集器完全一样,在实现上,这两种收集器也共用了相当多的代码。


ParNew/Serial Old收集器运行示意图

ParNew收集器除了多线程收集之外,其他与Serial收集器相比并没有太多创新之处,但它却是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器,其中有一个与性能无关但很重要的原因是,除了Serial收集器外,目前只有它能与CMS收集器配合工作。

ParNew收集器在单CPU的环境中绝对不会有比Serial收集器更好的效果,甚至由于存在线程交互的开销,该收集器在通过超线程技术实现的两个CPU的环境中都不能百分之百地保证可以超越Serial收集器。当然,随着可以使用的CPU的数量的增加,它对于GC时系统资源的有效利用还是很有好处的。它默认开启的收集线程数与CPU的数量相同,在CPU非常多(譬如32个,现在CPU动辄就4核加超线程,服务器超过32个逻辑CPU的情况越来越多了)的环境下,可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。

在并行和并发收集器中有以下两个名词:

  • 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。

Parallel Scavenge收集器

Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器,它也是使用复制算法的收集器,又是并行的多线程收集器

关注点:

  • CMS等收集器:尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间
  • Parallel Scavenge收集器:达到一个可控制的吞吐量(Throughput)
    • 吞吐量--CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值,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)

停顿时间(速度)越短就越适合需要与用户交互的程序,良好的响应速度能提升用户体验
高吞吐量(效率)则可以高效率地利用CPU时间,尽快完成程序的运算任务,主要适合在后台运算而不
需要太多交互的任务。

MaxGCPauseMillis参数允许的值是一个大于0的毫秒数,收集器将尽可能地保证内存回收花费的时间不超过设定值。不过大家不要认为如果把这个参数的值设置得稍小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快,GC停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的:系统把新生代调小一些,收集300MB新生代肯定比收集500MB快吧,这也直接导致垃圾收集发生得更频繁一些,原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒,现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降,但吞吐量也降下来了。

GCTimeRatio参数的值应当是一个大于0且小于100的整数,也就是垃圾收集时间占总时间的比率,相当于是吞吐量的倒数。如果把此参数设置为19,那允许的最大GC时间就占总时间的5%(即1/(1+19)),默认值为99,就是允许最大1%(即1/(1+99))的垃圾收集时间。

由于与吞吐量关系密切,Parallel Scavenge收集器也经常称为“吞吐量优先”收集器。除上述两个参数之外,Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX:+UseAdaptiveSizePolicy值得关注。这是一个开关参数,当这个参数打开之后,就不需要手工指定新生代的大小(-Xmn)、Eden与Survivor区的比例(-XX:SurvivorRatio)、晋升老年代对象年龄(-XXPretenureSizeThreshold)等细节参数了,虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息,动态调整这些参数供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量,这种调节方式称为GC自适应的调节策略(GC Ergonomics)[1]。如果读者对于收集器运作原来不太了解,手工优化存在困难的时候,使用Parallel Scavenge收集器配合自适应调节策略,把内存管理的调优任务交给虚拟机去完成将是一个不错的选择。只需要把基本的内存数据设置好(如-Xmx设置最大堆),然后使用MaxGCPauseMillis参数(更关注最大停顿时间)或GCTimeRatio(更关注吞吐量)参数给虚拟机设立一个优化目标,那具体细节参数的调节工作就由虚拟机完成了。自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器与ParNew收集器的一个重要区别。

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。这个收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。

在server模式下的两大用途:

  • 在JDK 1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用
  • CMS收集器的后备预案,在并发收集发生ConcurrentMode Failure时使用


    Serial/Serial Old收集器运行示意图

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。这个收集器是在JDK 1.6中才开始提供的

如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器,老年代除了Serial Old(PS MarkSweep)收集器外别无选择(还记得上面说过Parallel Scavenge收集器无法与CMS收集器配合工作吗?)。由于老年代Serial Old收集器在服务端应用性能上的“累”,使用了Parallel Scavenge收集器也未必能在整体应用上获得吞吐量最大化的效果,由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多CPU的处理能力,在老年代很大而且硬件比较高级的环境中,这种组合的吞吐量甚至还不一定有ParNew加CMS的组合“给力”。

直到Parallel Old收集器出现后,“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的应用组合,在注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合,都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器。


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

CMS收集器

CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。

目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上,这类应用尤其重视服务的响应速度,希望系统停顿时间最短,以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求

CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的,它的运作过程相对于前面几种收集器来说更复杂一些,整个过程分为4个步骤,包括:

  • 初始标记(CMS initial mark)
  • 并发标记(CMS concurrent mark)
  • 重新标记(CMS remark)
  • 并发清除(CMS concurrent sweep)

初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”.

  • 初始标记:只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象,速度很快,并发标记阶段就是进行GC RootsTracing
    的过程
  • 重新标记: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

整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作.从总体上来说,CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。


Concurrent Mark Sweep收集器运行示意图
CMS收集器的缺点:
  • CMS收集器对CPU资源非常敏感(不能太多也不能太少)

    • 面向并发设计的程序都对CPU资源比较敏感。
      在并发阶段,它虽然不会导致用户线程停顿,但是会因为占用了一部分线程(或者说CPU资
      源)而导致应用程序变慢,总吞吐量会降低。CMS默认启动的回收线程数是(CPU数量
      +3)/4,也就是当CPU在4个以上时,并发回收时垃圾收集线程不少于25%的CPU资源,并且
      随着CPU数量的增加而下降。但是当CPU不足4个(譬如2个)时,CMS对用户程序的影响就
      可能变得很大,如果本来CPU负载就比较大,还分出一半的运算能力去执行收集器线程,就
      可能导致用户程序的执行速度忽然降低了50%,其实也让人无法接受。为了应付这种情况,
      虚拟机提供了一种称为“增量式并发收集器”(Incremental Concurrent Mark Sweep/i-CMS)的
      CMS收集器变种,所做的事情和单CPU年代PC机操作系统使用抢占式来模拟多任务机制的思
      想一样,就是在并发标记、清理的时候让GC线程、用户线程交替运行,尽量减少GC线程的
      独占资源的时间
      ,这样整个垃圾收集的过程会更长,但对用户程序的影响就会显得少一些,
      也就是速度下降没有那么明显。实践证明,增量时的CMS收集器效果很一般,在目前版本
      中,i-CMS已经被声明为“deprecated”,即不再提倡用户使用。
  • CMS收集器无法处理浮动垃圾(Floating Garbage),可能出现“Concurrent Mode Failure”失败而导致另一次Full GC的产生

    • 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”。也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行,那也就还需要预留有足够的内存空间
      给用户线程使用,因此CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进
      行收集,需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。在JDK 1.5的默认设置
      下,CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活,这是一个偏保守的设置,如果在
      应用中老年代增长不是太快,可以适当调高参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction的值来
      提高触发百分比,以便降低内存回收次数从而获取更好的性能,在JDK 1.6中,CMS收集器
      的启动阈值已经提升至92%。要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要,就会出现一
      次“Concurrent Mode Failure”失败,这时虚拟机将启动后备预案:临时启用Serial Old收集器来
      重新进行老年代的垃圾收集,这样停顿时间就很长了。所以说参数-XX:CM
      SInitiatingOccupancyFraction设置得太高很容易导致大量“Concurrent Mode Failure”失败,性能
      反而降低。
  • CMS是一款基于“标记—清除”算法实现的收集器,这意味着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Full GC。为了解决这个问题,CMS收集器提供了一个-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection开
      关参数(默认就是开启的),用于在CMS收集器顶不住要进行FullGC时开启内存碎片的合并
      整理过程,内存整理的过程是无法并发的,空间碎片问题没有了,但停顿时间不得不变长。
      虚拟机设计者还提供了另外一个参数-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction,这个参数是用于
      设置执行多少次不压缩的Full GC后,跟着来一次带压缩的(默认值为0,表示每次进入Full
      GC时都进行碎片整理)。
收集器名称 线程 年代 算法 应用场景
Serial收集器 单线程 新生代 复制算法 限定单个CPU的环境
Serial Old收集器 单线程 老年代 标记-整理算法 Serial的老年代版本,在JDK 1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用;作为CMS收集器的后备预案,在并发收集发生ConcurrentMode Failure时使用。
ParNew收集器 多线程 新生代 复制算法 许多虚拟机Server模式的新生代收集器
Parallel Scavenge收集器 多线程 新生代 复制算法 后台运算而不需要太多交互的任务,特点是吞吐量大,效率高
Serial Old收集器 多线程 老年代 标记-整理算法 注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合,都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器
CMS收集器 多线程 老年代 标记-清除算法 目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上,这类应用尤其重视服务的响应速度,希望系统停顿时间最短,以给用户带来较好的体验
HotSpot虚拟机的垃圾收集器

G1收集器

一款面向服务端应用的垃圾收集器。HotSpot开发团队赋予它的使命是(在比较长期的)未来可以替换掉JDK 1.5中发布的CMS收集器。与其他GC收集器相比,G1具备如下特点

  • 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。

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)
  • 并发标记(Concurrent Marking)
  • 最终标记(Final Marking)
  • 筛选回收(Live Data Counting and Evacuation)
G1收集器运行示意图

垃圾收集器参数总结



内存分配和回收策略

对象优先在Eden分配

大多数情况下,对象在新生代Eden区中分配。当Eden区没有足够空间进行分配时,虚拟机将发起一次Minor GC。

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(例如byte[]数组就是大对象)

虚拟机提供了一个-XX:PretenureSizeThreshold参数,令大于这个设置值的对象直接在老年代分配。这样做的目的是避免在Eden区及两个Survivor区之间发生大量的内存复制(复习一下:新生代采用复制算法收集内存)。

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。对象晋升老年代的年龄阈值,可以通过参数-XX:MaxTenuringThreshold设置。

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