程序的运行必然需要申请内存资源,无效的对象资源如果不及时处理就会一直占有内存资源,最终将导致内存溢出,所以对内存资源的管理是非常重要了。
引用计数是历史最悠久的一种算法,最早George E. Collins在1960的时候首次提出,50年后的今天,该算法依然被很多编程语言使用。
假设有一个对象A,任何一个对象对A的引用,那么对象A的引用计数器+1,当引用失效时,对象A的引用计数器
就-1,如果对象A的计数器的值为0,就说明对象A没有引用了,可以被回收。
优点:
缺点:
class TestA{ public TestB b;}class TestB{ public TestA a;}//虽然a和b都为null,但是由于a和b存在循环引用,这样a和b永远都不会被回收。public class Main{ public static void main(String[] args){ A a = new A(); B b = new B(); a.b=b; b.a=a; a = null; //释放资源 b = null; //释放资源 }}
通过一系列称为“GC Roots”的根对象作为起始节点集,从这些节点开始,根据引用关系向下搜索,搜索过程所走过的路径称为“引用链”(Reference Chain),如果某个对象到GC Roots间没有任何引用链相连,就说明从GC Roots到这个对象不可达时,则证明此对象是不可能再被使用的,就是可以回收的对象。
在JVM虚拟机中,可作为GC Roots的对象包括以下几种:
在java中,对象的引用分为:强引用(Strongly Re-ference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Weak Reference)和虚引用(Phantom Reference)4种。
自动化的管理内存资源,垃圾回收机制必须要有一套算法来进行计算,哪些是有效的对象,哪些是无效的对象,对于无效的对象就要进行回收处理。
常见的垃圾回收算法有:标记清除法、标记压缩法、复制算法、分代算法等。
标记清除算法,是将垃圾回收分为2个阶段,分别是标记和清除。
标记:从根节点开始标记引用的对象。
清除:未被标记引用的对象就是垃圾对象,可以被清理。
标记清除法可以说是最基础的收集算法,因为后续的收集算法大多都是以标记-清除算法为基础,对其缺点进行改进而得到的。
可以看到,标记清除算法解决了引用计数算法中的循环引用的问题,没有从root节点引用的对象都会被回收。
同样,标记清除算法也是有缺点的:
效率较低,标记和清除两个动作都需要遍历所有的对象,并且在GC时,需要停止应用程序,对于交互性要求比较高的应用而言这个体验是非常差的。
通过标记清除算法清理出来的内存,碎片化较为严重,因为被回收的对象可能存在于内存的各个角落,所以清理出来的内存是不连贯的。
标记压缩算法是在标记清除算法的基础之上,做了优化改进的算法。和标记清除算法一样,也是从根节点开始,对对象的引用进行标记,在清理阶段,并不是简单的清理未标记的对象,而是将存活的对象压缩到内存的一端,然后清理边界以外的垃圾,从而解决了碎片化的问题。
优缺点同标记清除算法,解决了标记清除算法的碎片化的问题,同时,标记压缩算法多了一步,对象移动内存位置的步骤,其效率也有有一定的影响。
复制算法的核心就是,将原有的内存空间一分为二,每次只用其中的一块,在垃圾回收时,将正在使用的对象复制
到另一个内存空间中,然后将该内存空间清空,交换两个内存的角色,完成垃圾的回收。
如果内存中的垃圾对象较多,需要复制的对象就较少,这种情况下适合使用该方式并且效率比较高,反之,则不适合。
优点:
在垃圾对象多的情况下,效率较高
清理后,内存无碎片
缺点:
在垃圾对象少的情况下,不适用,如:老年代内存
分配的2块内存空间,在同一个时刻,只能使用一半,内存使用率较低
在堆内存中,有些对象短暂存活有些则是长久存活,所以需要将堆内存进行分代,将短暂存活的对象放到一起,进行高频率的回收,长久存活的对象集中放到一起,进行低频率的回收,这样才能够更加合理的利系统资源。分代算法其实就是这样的,根据回收对象的特点进行选择,在jvm中,年轻代适合使用复制算法,老年代适合使用标记清除或标记压缩算法。
垃圾回收的相关概念:
部分收集(Partial GC)
新生代收集(Minor GC/Young GC):指目标只是新生代的垃圾收集。
老年代收集(Major GC/Old GC):指目标只是老年代的垃圾收集。
混合收集(Mixed GC):指目标是收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。
整堆收集(Full GC)
前面我们讲了垃圾回收的算法,还需要有具体的实现,在jvm中,实现了多种垃圾收集器,包括:串行垃圾收集
器、并行垃圾收集器、CMS(并发)垃圾收集器、G1垃圾收集器和JDK11中的ZGC(超牛逼)接下来,我们一个个的了解学习。
串行垃圾收集器,是指使用单线程进行垃圾回收,垃圾回收时,只有一个线程在工作,并且java应用中的所有线程都要暂停,等待垃圾回收的完成。这种现象称之为STW(Stop-The-World)。
对于交互性较强的应用而言,这种垃圾收集器是不能够接受的。一般在Javaweb应用中是不会采用该收集器的。
并行垃圾收集器在串行垃圾收集器的基础之上做了改进,将单线程改为了多线程进行垃圾回收,这样可以缩短垃圾回收的时间。(这里是指,并行能力较强的机器)
当然了,并行垃圾收集器在收集的过程中也会暂停应用程序,这个和串行垃圾回收器是一样的,只是并行执行,速度更快些,暂停的时间更短一些。
ParNew垃圾收集器是工作在年轻代上的,只是将串行的垃圾收集器改为了并行。
通过-XX:+UseParNewGC参数设置年轻代使用ParNew回收器,老年代使用的依然是串行收集器。
测试
#参数-XX:+UseParNewGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m#打印出的信息[GC (Allocation Failure) [ParNew: 4416K->512K(4928K), 0.0032106 secs] 4416K->1988K(15872K), 0.0032697 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
由以上信息可以看出, ParNew: 使用的是ParNew收集器。其他信息和串行收集器一致。
ParallelGC收集器工作机制和ParNewGC收集器一样,只是在此基础之上,新增了两个和系统吞吐量相关的参数,使得其使用起来更加的灵活和高效。
相关参数如下:
-XX:+UseParallelGC
年轻代使用ParallelGC垃圾回收器,老年代使用串行回收器。
-XX:+UseParallelOldGC
年轻代使用ParallelGC垃圾回收器,老年代使用ParallelOldGC垃圾回收器。
-XX:MaxGCPauseMillis
设置最大的垃圾收集时的停顿时间,单位为毫秒
需要注意的时,ParallelGC为了达到设置的停顿时间,可能会调整堆大小或其他的参数,如果堆的大小
设置的较小,就会导致GC工作变得很频繁,反而可能会影响到性能。
该参数使用需谨慎。
-XX:GCTimeRatio
设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比,公式为1/(1+n)。
它的值为0~100之间的数字,默认值为99,也就是垃圾回收时间不能超过1%
-XX:UseAdaptiveSizePolicy
自适应GC模式,垃圾回收器将自动调整年轻代、老年代等参数,达到吞吐量、堆大小、停顿时间之间的平衡。
一般用于,手动调整参数比较困难的场景,让收集器自动进行调整。
测试:
#参数-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m#打印的信息[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 4096K->480K(4608K)] 4096K->1840K(15872K),0.0034307 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs][Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 505K->0K(4608K)] [ParOldGen: 10332K->10751K(11264K)]10837K->10751K(15872K), [Metaspace: 3491K->3491K(1056768K)], 0.0793622 secs] [Times:user=0.13 sys=0.00, real=0.08 secs]
由以上信息可以看出,年轻代和老年代都使用了ParallelGC垃圾回收器。
CMS全称Concurrent Mark Sweep,是一款并发的、使用标记-清除算法的垃圾回收器,该回收器是针对老年代垃圾回收的,通过参数-XX:+UseConcMarkSweepGC进行设置
#设置启动参数-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m#运行日志[GC (Allocation Failure) [ParNew: 4926K->512K(4928K), 0.0041843 secs] 9424K->6736K(15872K), 0.0042168 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]#第一步,初始标记[GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 6224K(10944K)] 6824K(15872K), 0.0004209secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]#第二步,并发标记[CMS-concurrent-mark-start][CMS-concurrent-mark: 0.002/0.002 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]#第三步,预处理[CMS-concurrent-preclean-start][CMS-concurrent-preclean: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]#第四步,重新标记[GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 1657 K (4928 K)][Rescan (parallel) , 0.0005811secs][weak refs processing, 0.0000136 secs][class unloading, 0.0003671 secs][scrubsymbol table, 0.0006813 secs][scrub string table, 0.0001216 secs][1 CMS-remark:6224K(10944K)] 7881K(15872K), 0.0018324 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00secs]#第五步,并发清理[CMS-concurrent-sweep-start][CMS-concurrent-sweep: 0.004/0.004 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]#第六步,重置[CMS-concurrent-reset-start][CMS-concurrent-reset: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
由以上日志信息,可以看出CMS执行的过程。
G1垃圾收集器是在jdk1.7中正式使用的全新的垃圾收集器,oracle官方计划在jdk9中将G1变成默认的垃圾收集器,
以替代CMS。
G1的设计原则就是简化JVM性能调优,开发人员只需要简单的三步即可完成调优:
G1中提供了三种模式垃圾回收模式,Young GC、Mixed GC 和Full GC,在不同的条件下被触发。
G1垃圾收集器相对比其他收集器而言,最大的区别在于它取消了年轻代、老年代的物理划分,取而代之的是将堆划分为若干个区域(Region),这些区域中包含了有逻辑上的年轻代、老年代区域。
这样做的好处就是,我们再也不用单独的空间对每个代进行设置了,不用担心每个代内存是否足够。
在G1划分的区域中,年轻代的垃圾收集依然采用暂停所有应用线程的方式,将存活对象拷贝到老年代或者Survivor空间,G1收集器通过将对象从一个区域复制到另外一个区域,完成了清理工作。
这就意味着,在正常的处理过程中,G1完成了堆的压缩(至少是部分堆的压缩),这样也就不会有cms内存碎片问题的存在了。
在G1中,有一种特殊的区域,叫Humongous区域。
Young GC主要是对Eden区进行GC,它在Eden空间耗尽时会被触发。
Eden空间的数据移动到Survivor空间中,如果Survivor空间不够,Eden空间的部分数据会直接晋升到年老代空间。
Survivor区的数据移动到新的Survivor区中,也有部分数据晋升到老年代空间中。最终Eden空间的数据为空,GC停止工作,应用线程继续执行。
在GC年轻代的对象时,我们如何找到年轻代中对象的根对象呢?
根对象可能是在年轻代中,也可以在老年代中,那么老年代中的所有对象都是根么?
如果全量扫描老年代,那么这样扫描下来会耗费大量的时间。
于是,G1引进了RSet的概念。它的全称是Remembered Set,其作用是跟踪指向某个堆内的对象引用。
每个Region初始化时,会初始化一个RSet,该集合用来记录并跟踪其它Region指向该Region中对象的引用,每个Region默认按照512Kb划分成多个Card,所以RSet需要记录的东西应该是xx Region的xx Card。
当越来越多的对象晋升到老年代old region时,为了避免堆内存被耗尽,虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器,即Mixed GC,该算法并不是一个Old GC,除了回收整个Young Region,还会回收一部分的Old Region,这里需要注意:是一部分老年代,而不是全部老年代,可以选择哪些old region进行收集,从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。也要注意的是Mixed GC 并不是Full GC。
MixedGC什么时候触发? 由参数
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=n 决定。默认:45%,该参数的意思是:当老年代大小占整个堆大小百分比达到该阀值时触发。
它的GC步骤分2步:
全局并发标记,执行过程分为五个步骤:
初始标记(initial mark,STW)
标记从根节点直接可达的对象,这个阶段会执行一次年轻代GC,会产生全局停顿。
根区域扫描(root region scan)
G1 GC 在初始标记的存活区扫描对老年代的引用,并标记被引用的对象。
该阶段与应用程序(非STW)同时运行,并且只有完成该阶段后,才能开始下一次STW 年轻代垃圾回收。
并发标记(Concurrent Marking)
G1 GC 在整个堆中查找可访问的(存活的)对象。该阶段与应用程序同时运行,可以被STW 年轻代垃圾回收中断。
重新标记(Remark,STW)
该阶段是STW 回收,因为程序在运行,针对上一次的标记进行修正。
清除垃圾(Cleanup,STW)
清点和重置标记状态,该阶段会STW,这个阶段并不会实际上去做垃圾的收集,等待evacuation阶段来回收。
Evacuation阶段是全暂停的。该阶段把一部分Region里的活对象拷贝到另一部分Region中,从而实现垃圾的回收清理。
-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+PrintGCDetails -Xmx256m#日志[GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0044882 secs] [Parallel Time: 3.7 ms, GC Workers: 3] [GC Worker Start (ms): Min: 14763.7, Avg: 14763.8, Max: 14763.8, Diff: 0.1] #扫描根节点 [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.2, Avg: 0.3, Max: 0.3, Diff: 0.1, Sum: 0.8] #更新RS区域所消耗的时间 [Update RS (ms): Min: 1.8, Avg: 1.9, Max: 1.9, Diff: 0.2, Sum: 5.6] [Processed Buffers: Min: 1, Avg: 1.7, Max: 3, Diff: 2, Sum: 5] [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] #对象拷贝 [Object Copy (ms): Min: 1.1, Avg: 1.2, Max: 1.3, Diff: 0.2, Sum: 3.6] [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.2, Diff: 0.2, Sum: 0.2] [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum: 3] [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] [GC Worker Total (ms): Min: 3.4, Avg: 3.4, Max: 3.5, Diff: 0.1, Sum: 10.3] [GC Worker End (ms): Min: 14767.2, Avg: 14767.2, Max: 14767.3, Diff: 0.1] [Code Root Fixup: 0.0 ms] [Code Root Purge: 0.0 ms] [Clear CT: 0.0 ms] #清空CardTable [Other: 0.7 ms] [Choose CSet: 0.0 ms] #选取CSet [Ref Proc: 0.5 ms] #弱引用、软引用的处理耗时 [Ref Enq: 0.0 ms] #弱引用、软引用的入队耗时 [Redirty Cards: 0.0 ms] [Humongous Register: 0.0 ms] #大对象区域注册耗时 [Humongous Reclaim: 0.0 ms] #大对象区域回收耗时 [Free CSet: 0.0 ms] [Eden: 7168.0K(7168.0K)->0.0B(13.0M) Survivors: 2048.0K->2048.0K Heap:55.5M(192.0M)->48.5M(192.0M)] #年轻代的大小统计[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
ZGC是一款在JDK 11中新加入的具有实验性质的低延迟垃圾收集器,是由Oracle公司研发的。ZGC的目标是希望在尽可能对吞吐量影响不太大的前提下,实现在任意堆内存大小下都可以把垃圾收集的停顿时间限制在10毫秒以内的低延迟。
ZGC的内存布局与G1一样,也采用基于Region的堆内存布局,但不同的是,ZGC的Page(ZGC中称之为页面,道理和Region一样)具有动态性——动态创建和销毁,以及动态的区域容量大小。在x64硬件平台下,ZGC的Pag可以具有大、中、小三类容量:
在性能方面,尽管目前还处于实验状态,还没有完成所有特性,稳定性打磨和性能调优也仍在进行,但即使是这种状态下的ZGC,其性能表现已经相当亮眼,从官方给出的测试结果来看,用“令人震惊的、革命性的ZGC”来形容都不为过。
ZGC与Parallel Scavenge、G1三款收集器通过SPECjbb 2015(java服务器业务测试工具)的测试结果。在ZGC的“弱项”吞吐量方面,以低延迟为首要目标的ZGC已经达到了以高吞吐量为目标Parallel Scavenge的99%,直接超越了G1。如果将吞吐量测试设定为面向SLA(Service Level Agreements)应用的“Critical Throughput” (要求最大延迟不超过某个设置值(10毫秒到100毫秒)下测得的吞吐量)的话,ZGC的表现甚至还反超ParallelScavenge收集器。
ZGC的强项停顿时间测试上,它就毫不留情地与Parallel Scavenge、G1拉开了两个数量级的差距。不论是平均停顿,还是95%停顿、99%停顿、99.9%停顿,抑或是最大停顿时间,ZGC均能毫不费劲地控制在十毫秒之内,以至于把它和另外两款停顿数百近千毫秒的收集器放到一起对比,就几乎显示不了ZGC的柱状条(图a),必须把结果的纵坐标从线性尺度调整成对数尺度(图b,纵坐标轴的尺度是对数增长的)才能观察到ZGC的测试结果。
在jdk11下,只能在linux 64位的平台上使用ZGC,如果想要在Windows下使用ZGC就需要升级jdk到14了。
cd /usr/local/src/#上传jdk-11.0.7_linux-x64_bin.tar.gztar -xvf jdk-11.0.7_linux-x64_bin.tar.gz#如果本身已经安装openjdk的话,先删除java –versionrpm -qa | grep javarpm -e --nodeps java-xxxx-openjdk-xxxx.x86_64vim /etc/profile#写入如下内容#set java environmentJAVA_HOME=/usr/local/src/jdk-11.0.7CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib.tools.jarPATH=$JAVA_HOME/bin:$PATHexport JAVA_HOME CLASSPATH PATH#生效source /etc/profile#执行命令java -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC -Xmx256m -Xlog:gc*=info TestGC#参数说明-XX:+UnlockExperimentalVMOptions 解锁实验参数-XX:+UseZGC 启用ZGC垃圾收集器-Xmx256m 设置最大内存-Xlog:gc*=info 设置打印gc日志信息#设置并行的线程数,一般默认即可-XX:ConcGCThreads #执行日志[1.141s][info][gc,start ] GC(2) Garbage Collection (Warmup)[1.141s][info][gc,phases ] GC(2) Pause Mark Start 0.190ms[1.143s][info][gc,phases ] GC(2) Concurrent Mark 1.837ms[1.143s][info][gc,phases ] GC(2) Pause Mark End 0.136ms[1.144s][info][gc,phases ] GC(2) Concurrent Process Non-Strong References 0.308ms[1.144s][info][gc,phases ] GC(2) Concurrent Reset Relocation Set 0.001ms[1.144s][info][gc,phases ] GC(2) Concurrent Destroy Detached Pages 0.000ms[1.145s][info][gc,phases ] GC(2) Concurrent Select Relocation Set 1.219ms[1.145s][info][gc,phases ] GC(2) Concurrent Prepare Relocation Set 0.009ms[1.145s][info][gc,phases ] GC(2) Pause Relocate Start 0.230ms[1.146s][info][gc,phases ] GC(2) Concurrent Relocate 0.853ms[1.146s][info][gc,load ] GC(2) Load: 0.00/0.02/0.05[1.146s][info][gc,mmu ] GC(2) MMU: 2ms/78.1%, 5ms/88.9%, 10ms/93.4%, 20ms/96.7%,50ms/98.7%, 100ms/99.0%[1.146s][info][gc,marking ] GC(2) Mark: 1 stripe(s), 1 proactive flush(es), 1terminate flush(es), 0 completion(s), 0 continuation(s)[1.146s][info][gc,reloc ] GC(2) Relocation: Successful, 1M relocated[1.146s][info][gc,nmethod ] GC(2) NMethods: 59 registered, 0 unregistered[1.146s][info][gc,metaspace] GC(2) Metaspace: 4M used, 4M capacity, 5M committed, 8Mreserved[1.146s][info][gc,ref ] GC(2) Soft: 131 encountered, 0 discovered, 0 enqueued[1.146s][info][gc,ref ] GC(2) Weak: 222 encountered, 215 discovered, 0 enqueued[1.146s][info][gc,ref ] GC(2) Final: 0 encountered, 0 discovered, 0 enqueued[1.146s][info][gc,ref ] GC(2) Phantom: 1 encountered, 1 discovered, 0 enqueued[1.146s][info][gc,heap ] GC(2) Mark Start Mark End Relocate Start Relocate End High Low[1.146s][info][gc,heap ] GC(2) Capacity: 114M (45%) 114M (45%) 114M (45%) 114M (45%) 114M (45%) 114M (45%)[1.146s][info][gc,heap ] GC(2) Reserve: 36M (14%) 36M (14%) 36M (14%) 36M (14%) 36M (14%) 36M (14%)[1.146s][info][gc,heap ] GC(2) Free: 142M (55%) 142M (55%) 184M (72%) 184M (72%) 184M (72%) 142M (55%)[1.146s][info][gc,heap ] GC(2) Used: 78M (30%) 78M (30%) 36M (14%) 36M (14%) 78M (30%) 36M (14%)[1.146s][info][gc,heap ] GC(2) Live: - 1M (1%) 1M (1%) 1M (1%) - -[1.146s][info][gc,heap ] GC(2) Allocated: - 0M (0%) 0M (0%) 4M (2%) - -[1.146s][info][gc,heap ] GC(2) Garbage: - 76M (30%) 34M (14%) 34M (14%) - -[1.146s][info][gc,heap ] GC(2) Reclaimed: - - 42M (16%) 42M (16%) - -[1.146s][info][gc ] GC(2) Garbage Collection (Warmup) 78M(30%)->36M(14%)染色指针技术
ZGC为了实现目标,新增了染色指针技术。
染色指针是一种直接将少量额外的信息存储在指针上的技术,在64位系统中,理论可以访问的内存高达16EB(2的64次幂)字节。实际上,64位的Linux则分别支持47位(128TB)的进程虚拟地址空间和46位(64TB)的物理地址空间,64位的Windows系统甚至只支持44位(16TB)的物理地址空间。
Linux下64位指针的高18位不能用来寻址,但剩余的46位指针所能支持的64TB内存在今天仍然能够充分满足大型服务器的需要。
ZGC的染色指针技术使用上了这剩下的46位指针宽度,将其高4位提取出来存储四个标志信息。通过这些标志位,虚拟机可以直接从指针中看到其引用对象的三色标记状态、是否进入了重分配集(即被移动过)、是否只能通过finalize()方法才能被访问到。
由于这些标志位进一步压缩了原本就只有46位的地址空间,也直接导致ZGC能够管理的内存不可以超过4TB(2的42次幂)。
ZGC的运作过程大致可划分为四个大的阶段,这四个阶段都是可以并发执行的。仅在Mark Start、Initial Mark 阶段中会存在短暂的STW。