如何选择JVM垃圾回收器?

明确垃圾回收器组合

-XX:+UseSerialGC 年轻代和老年代都用串行收集器
-XX:+UseParNewGC 年轻代使用ParNew,老年代使用 Serial Old
-XX:+UseParallelGC 年轻代使用Paraller Scavenge,老年代使用Serial Old
-XX:+UseParallelOldGC 新生代Paraller Scavenge,老年代使用Paraller Old
-XX:+UseConcMarkSweepGC,表示年轻代使用ParNew,老年代的用CMS + Serial Old
-XX:+UseG1GC 使用G1垃圾回收器
-XX:+UseZGC 使用ZGC垃圾回收器

垃圾收集器跟内存大小的大致关系(不精确,需要根据实际环境测试)

Serial:几十兆
PS:上百兆 ~ 4G
CMS:4G ~ 10G
G1:10G~上百G
ZGC: 4T - 16T(JDK13)

常见的垃圾回收器

JDK诞生 Serial追随 提高效率,诞生了PS,为了配合CMS,诞生了PN,CMS是1.4版本后期引入,CMS是里程碑式的GC,它开启了并发回收的过程,但是CMS毛病较多,因此目前任何一个JDK版本默认是CMS 并发垃圾回收是因为无法忍受STW

  • Serial 年轻代 串行回收
  • PS 年轻代 并行回收
  • ParNew 年轻代 配合CMS的并行回收
  • SerialOld
  • ParallelOld
  • ConcurrentMarkSweep 老年代并发的,垃圾回收和应用程序同时运行,降低STW(Stop the World)的时间(200ms)。CMS问题比较多,所以现在没有一个版本默认是CMS,只能手工指定 CMS既然是MarkSweep,就一定会有碎片化的问题,碎片到达一定程度,CMS的老年代分配对象分配不下的时候,使用SerialOld 进行老年代回收。
  • G1(10ms) 算法:三色标记 + SATB
  • ZGC (1ms) PK C++ 算法:ColoredPointers + LoadBarrier
  • Shenandoah 算法:ColoredPointers + WriteBarrier
  • Eplison

常见垃圾回收器组合参数设定:(1.8)

  • -XX:+UseSerialGC = Serial New (DefNew) + Serial Old
    小型程序。默认情况下不会是这种选项,HotSpot会根据计算及配置和JDK版本自动选择收集器
  • -XX:+UseParNewGC = ParNew + SerialOld这个组合已经很少用(在某些版本中已经废弃)
  • -XX:+UseConc(urrent)MarkSweepGC = ParNew + CMS + Serial Old
  • -XX:+UseParallelGC = Parallel Scavenge + Parallel Old (1.8默认) 【PS + SerialOld】
  • -XX:+UseParallelOldGC = Parallel Scavenge + Parallel Old
  • -XX:+UseG1GC = G1

默认GC的查看方法

  1. java -XX:+PrintCommandLineFlags -version
  2. 通过GC的日志来分辨

Linux下1.8版本默认的垃圾回收器到底是什么?
1.8.0_181 默认(看不出来)Copy MarkCompact
1.8.0_222 默认 PS + PO

面对如此众多的垃圾回收器,我们应该如何选择一款适合自己应用的收集器呢?这个问题的答案主要受以下三个因素影响:

  1. 应用程序的主要关注点是什么?
    a. 数据分析、科学计算类的任务,目标是能尽快算出结果,那吞吐量就是主要关注点;
    b. SLA 应用,那停顿时间直接影响服务质量,严重的甚至会导致事务超时,这样延迟就是主要关注点;
    c. 客户端应用或者嵌入式应用,那垃圾收集的内存占用则是不可忽视的。

  2. 运行应用的基础设施如何?
    譬如硬件规格,要涉及的系统架构是 x86-32/64、SPARC 还是ARM/Aarch64;处理器的数量多少,分配内存的大小;选择的操作系统是 Linux、Solaris 还是 Windows等。

  3. 使用 JDK 的发行商是什么?
    版本号是多少?是 ZingJDK/Zulu、OracleJDK、Open-JDK、OpenJ9 抑或是其他公司的发行版?该 JDK 对应了《Java 虚拟机规范》的哪个版本?

CMS存在的问题

  1. CMS收集器对处理器资源非常敏感
    CMS的在垃圾清除是使用并发清除的,如果处理器核数不高的情况下,垃圾回收会造成很高的负载。

  2. 并发回收造成的内存不足
    2.1 造成原因(浮动垃圾)
    在CMS的并发标记和并发清理阶段,用户线程是还在继续运行的,程序在运行自然就还会伴随有新的垃圾对象不断产生,而这部分的垃圾对象是出现在标记过程结束以后,CMS无法在当次收集中处理掉它们,只好留在下次垃圾收集时再清理掉。这样的垃圾就叫做浮动垃圾。由于垃圾收集和用户线程是并发执行的,因此CMS收集器不能像其他收集器那样几乎填满了再进行收集,需要预留一些空间用来保存用户新创建的对象。
    2.2. 如何处理
    在JDK1.5之前老年带使用了68%空间后就会激活CMS收集。
    如果实际应用中可以适当调整参数-XX:CMSInitiatingOccu-pancyFraction 的值来提高CMS的触发百分比,降低内存回收频率获得更好的性能。
    到了JDK6 CMS收集器的启动阀值就已经默认提升到92%。
    2.3 存在问题
    如果预留空间不够怎么办?
    首先要确定这是个小概率事件,其次JVM对着的情况处理如下:

CMS垃圾回收报错(Concurrent Model Failure) 并发失败。
启动后备预案:冻结用户线程的执行,临时启用Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集。(这样的话时间就会变得很长)

  1. 内存碎片问题
    由于CMS老年代使用标记-清除回收策略,因此会有内存碎片问题。当碎片过多时,将会给大对象分配带来麻烦,往往会出现老年代还有很多空间但就已经不能保存对象了。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-XX:UseCMSCompactAtFullCollection开关参数,用于在CMS收集器不得不进行Full GC时开启内存碎片的合并整理过程。 有参数可以配置有多少次Full GC会堆内存碎片进行整理(-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction)

G1

G1打破了以往将收集范围固定在新生代或老年代的模式,GI 将 Java 堆空间分割成了若干相同大小的 区域,即 region,包括 Eden、
Survivor、 Old、 Humongous 四种类型。其中, Humongous 是特殊的 Old 类型,专门 放置大型对象。这样的划分方式意昧着不需要一个连续的内存空间管理对象。 GI 将空间分为多个区域,优先回收垃圾最多的区域。 GI 采用的是好的空间整合能力’不会产生大量的空间碎片。

Region的数值是在1M到32M字节之间的一个2的幂值数,JVM会尽量划分2048个左右、同等大小的Region。

GI 的一大优势在于可预测的停顿时间, 能够尽可能快地在指定时间内完成垃圾回收任务。在 JDKl l 中,已经将 GI 设为默认 垃圾回收器。

ZGC

和G1类似,但ZGC的region的大小更加灵活和动态。zgc的region不会像G1那样在一开始就被划分为固定大小的region。

zgc的region核心亮点就是:动态

动态表现为:

  • 动态地创建和销毁。
  • 动态地决定region的大小。它的最小单位是2MB的一个块。然后每个region的大小就是是2MB*N就是。

而且他有个概念叫:size groups。有三种:

  1. Small:就是一个2MB的region。
  2. Medium:32mb。2MB*16。
  3. Large:N*2MB。
©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 216,193评论 6 498
  • 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 92,306评论 3 392
  • 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 162,130评论 0 353
  • 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 58,110评论 1 292
  • 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 67,118评论 6 388
  • 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 51,085评论 1 295
  • 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 40,007评论 3 417
  • 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 38,844评论 0 273
  • 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 45,283评论 1 310
  • 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 37,508评论 2 332
  • 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 39,667评论 1 348
  • 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 35,395评论 5 343
  • 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 40,985评论 3 325
  • 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 31,630评论 0 21
  • 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 32,797评论 1 268
  • 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 47,653评论 2 368
  • 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 44,553评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容