在堆里存放着几乎所有的Java对象实例,在GC执行垃圾回收之前,首先需要区分出内存中哪些是存活对象,哪些是已经死亡的对象。只有被标记为己经死亡的对象,GC才会在执行垃圾回收时,释放掉其所占用的内存空间,因此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段。
那么在JVM中究竟是如何标记一个死亡对象呢?简单来说,当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时,就可以宣判为已经死亡。
判断对象存活一般有两种方式:引用计数算法和可达性分析算法。
Java使用可达性分析算法,而不使用引用计数器算法。
使用引用计数器的代表性语言:Python
引用计数算法(Reference Counting)比较简单,对每个对象保存一个整型的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。
对于一个对象A,只要有任何一个对象引用了A,则A的引用计数器就加1;当引用失效时,引用计数器就减1。只要对象A的引用计数器的值为0,即表示对象A不可能再被使用,可进行回收。
优点:实现简单,垃圾对象便于辨识;判定效率高,回收没有延迟性。
缺点:
它需要单独的字段存储计数器,这样的做法增加了存储空间的开销。
每次赋值都需要更新计数器,伴随着加法和减法操作,这增加了时间开销。
引用计数器有一个严重的问题,即无法处理循环引用的情况。这是一条致命缺陷,导致在Java的垃圾回收器中没有使用这类算法。
相对于引用计数算法而言,可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点,更重要的是该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用的问题,防止内存泄漏的发生。通常也叫作追踪性垃圾收集(Tracing Garbage Collection)。
可达性分析算法是以根对象集合(GCRoots)为起始点,按照从上至下的方式搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。
使用可达性分析算法后,内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着,搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain)
如果目标对象没有任何引用链相连,则是不可达的,就意味着该对象己经死亡,可以标记为垃圾对象。
在可达性分析算法中,只有能够被根对象集合直接或者间接连接的对象才是存活对象。
在Java语言中,GC Roots包括以下几类元素:
虚拟机栈中引用的对象
本地方法栈内本地方法引用的对象
方法区中类静态属性引用的对象
方法区中常量引用的对象
所有被同步锁synchronized持有的对象
Java虚拟机内部的引用。
反映java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。
除了这些固定的GC Roots集合以外,根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同,还可以有其他对象“临时性”地加入,共同构成完整GC Roots集合。比如:分代收集和局部回收(PartialGC)。
如果只针对Java堆中的某一块区域进行垃圾回收(比如:典型的只针对新生代),必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节,更不是孤立封闭的,这个区域的对象完全有可能被其他区域的对象所引用,这时候就需要一并将关联的区域对象也加入GCRoots集合中去考虑,才能保证可达性分析的准确性。
Java语言提供了对象终止(finalization)机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑。
当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象,即:垃圾回收此对象之前,总会先调用这个对象的finalize()方法。
finalize() 方法允许在子类中被重写,用于在对象被回收时进行资源释放。通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作,比如关闭文件、套接字和数据库连接等。finalize()只会被调用一次。finalize()只会被调用一次。finalize()只会被调用一次。
永远不要主动调用某个对象的finalize()方法I应该交给垃圾回收机制调用。理由包括下面三点:
在finalize()时可能会导致对象复活。
finalize()方法的执行时间是没有保障的,它完全由GC线程决定,极端情况下,若不发生GC,则finalize()方法将没有执行机会。
一个糟糕的finalize()会严重影响GC的性能。
由于finalize()方法的存在,虚拟机中的对象一般处于三种可能的状态:
具体过程
判定一个对象objA是否可回收,至少要经历两次标记过程:
如果对象objA到GC Roots没有引用链,则进行一次标记。JVM可以标记可达对象,也可以标记不可达对象,这里是标记不可达对象。
进行筛选,判断此对象是否有必要执行finalize()方法
如果对象objA没有重写finalize()方法,或者finalize()方法已经被虚拟机调用过,则虚拟机视为“没有必要执行”,objA被判定为不可触及的。
如果对象objA重写了finalize()方法,且还未执行过,那么objA会被插入到F-Queue队列中,由一个虚拟机自动创建的、低优先级的Finalizer线程触发其finalize()方法执行。
finalize()方法是对象逃脱死亡的最后机会,稍后GC会对F-Queue队列中的对象进行二次标记。如果objA在finalize()方法中与引用链上的任何一个对象建立了联系,objA会被移出“即将回收”集合。之后,对象会再次出现没有引用存在的情况,但finalize方法不会被再次调用,对象会直接变成不可触及的状态,将会被当作垃圾被清理。
个人理解:我感觉有点矛盾,如果要判断是否执行过finalize(),则没必要再出F-Queue时进行标记吧,这个时候标记没有意义啊。我觉得这两次标记都是在判定没有引用的时候进行的不可达标记,只是第二次标记过后判定finalize方法已被执行,然后被清理掉了。
当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后,GC接下来的任务就是执行垃圾回收,释放掉无用对象所占用的内存空间,以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存。
目前在JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是标记-清除算法(Mark-Sweep)、复制算法(copying)、标记-压缩算法(Mark-Compact)。
当堆中的有效内存空间被耗尽的时候,就会停止整个程序(STW),然后进行两项工作,第一项则是标记,第二项则是清除:
标记:Collector从引用根节点开始遍历,标记所有被引用的对象。一般是在对象的Header中记录为可达对象。 (疑问:可达对象变为不可达了,如何判定?肯定要进行不可达标记吧!)
清除:Collector对堆内存从头到尾进行线性的遍历,如果发现某个对象在其Header中没有标记为可达对象,则将其回收
优点:
缺点:
标记清除算法的效率不算高
在进行GC的时候,需要停止整个应用程序,用户体验较差
这种方式清理出来的空闲内存是不连续的,产生内碎片,需要维护一个空闲列表
何为清除
这里所谓的清除并不是真的置空,而是把需要清除的对象地址保存在空闲的地址列表里。下次有新对象需要加载时,判断垃圾的位置空间是否够,如果够,就存放覆盖原有的地址。
将活着的内存空间分为两块,每次只使用其中一块,在垃圾回收时将正在使用的内存中的存活对象复制到未被使用的内存块中,之后清除正在使用的内存块中的所有对象,交换两个内存的角色,最后完成垃圾回收。
没有标记和清除过程,实现简单,运行高效
复制过去以后保证空间的连续性,不会出现“碎片”问题。
此算法的缺点也是很明显的,就是需要两倍的内存空间。
复制算法适用于垃圾对象多,存活对象少的场景,新生代即是如此
复制算法的高效性是建立在存活对象少、垃圾对象多的前提下的。这种情况在新生代经常发生,但是在老年代,更常见的情况是大部分对象都是存活对象。如果依然使用复制算法,由于存活对象较多,复制的成本也将很高。因此,基于老年代垃圾回收的特性,需要使用其他的算法。
标记一清除算法的确可以应用在老年代中,但是该算法不仅执行效率低下,而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片,所以JVM的设计者需要在此基础之上进行改进。标记-压缩(Mark-Compact)算法由此诞生。
标记-压缩算法的最终效果等同于标记-清除算法执行完成后,再进行一次内存碎片整理,因此,也可以把它称为标记-清除-压缩(Mark-Sweep-Compact)算法
消除了标记-清除算法当中,内存区域分散的缺点,我们需要给新对象分配内存时,JVM只需要持有一个内存的起始地址即可。
消除了复制算法当中,内存减半的高额代价。
从效率上来说,标记-整理算法要低于复制算法。
移动对象的同时,如果对象被其他对象引用,则还需要调整引用的地址
移动过程中,需要全程暂停用户应用程序。即:STW
Mark-Sweep | Mark-Compact | Copying | |
---|---|---|---|
速率 | 中等 | 最慢 | 最快 |
空间开销 | 少(但会堆积碎片) | 少(不堆积碎片) | 通常需要活对象的2倍空间(不堆积碎片) |
移动对象 | 否 | 是 | 是 |
没有最好的算法,只有最合适的算法
前面所有这些算法中,并没有一种算法可以完全替代其他算法,它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。
分代收集算法,是基于这样一个事实:不同的对象的生命周期是不一样的。因此,不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式,以便提高回收效率。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使用不同的回收算法,以提高垃圾回收的效率。
目前几乎所有的GC都采用分代手机算法执行垃圾回收的。
在HotSpot中,基于分代的概念,GC所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点。
年轻代(Young Gen)
年轻代特点:区域相对老年代较小,对象生命周期短、存活率低,回收频繁。
这种情况复制算法的回收整理,速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关,因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题,通过hotspot中的两个survivor的设计得到缓解。
老年代(Tenured Gen)
老年代特点:区域较大,对象生命周期长、存活率高,回收不及年轻代频繁。
这种情况存在大量存活率高的对象,复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者是标记-清除与标记-整理的混合实现。
上述现有的算法,在垃圾回收过程中,应用软件将处于一种Stop the World的状态。在Stop the World状态下,应用程序所有的线程都会挂起,暂停一切正常的工作,等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收时间过长,应用程序会被挂起很久,将严重影响用户体验或者系统的稳定性。为了解决这个问题,即对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集(Incremental Collecting)算法的诞生。
如果一次性将所有的垃圾进行处理,需要造成系统长时间的停顿,那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行(并行)。每次,垃圾收集线程只收集一小片区域的内存空间,接着切换到应用程序线程。依次反复,直到垃圾收集完成。
总的来说,增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对线程间冲突的妥善处理,允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作
使用这种方式,由于在垃圾回收过程中,间断性地还执行了应用程序代码,所以能减少系统的停顿时间。但是,因为线程切换和上下文转换的消耗,会使得垃圾回收的总体成本上升,造成系统吞吐量的下降。
一般来说,在相同条件下,堆空间越大,一次Gc时所需要的时间就越长,有关GC产生的停顿也越长。为了更好地控制GC产生的停顿时间,将一块大的内存区域分割成多个小块,根据目标的停顿时间,每次合理地回收若干个小区间,而不是整个堆空间,从而减少一次GC所产生的停顿。每一个小区间都独立使用,独立回收。这种算法的好处是可以控制一次回收多少个小区间。G1 GC就是使用此算法。