总结之JVM调优（二）——垃圾的回收

JVM常见垃圾回收算法

摘取：

对象是否“已死”算法——引用计数器算法

对象中添加一个引用计数器，如果引用计数器为0则表示没有其它地方在引用它。如果有一个地方引用就+1，引用失效时就-1。看似搞笑且简单的一个算法，实际上在大部分Java虚拟机中并没有采用这种算法，因为它会带来一个致命的问题——对象循环引用。对象A指向B，对象B反过来指向A，此时它们的引用计数器都不为0，但它们俩实际上已经没有意义因为没有任何地方指向它们。所以又引出了下面的算法。
　　优点
①可即刻回收垃圾
在引用计数法中，每个对象始终都知道自己的被引用数(就是计数器的值)。当被引用数 的值为 0 时，对象马上就会把自己作为空闲空间连接到空闲链表。也就是说，各个对象在变成垃圾的同时就会立刻被回收。

另一方面，在其他的 GC 算法中，即使对象变成了垃圾，程序也无法立刻判别。只有当 分块用尽后 GC 开始执行时，才能知道哪个对象是垃圾，哪个对象不是垃圾。也就是说，直 到 GC 执行之前，都会有一部分内存空间被垃圾占用。

②最大暂停时间短
在引用计数法中，只有当通过 mutator 更新指针时程序才会执行垃圾回收。也就是说， 每次通过执行 mutator 生成垃圾时这部分垃圾都会被回收，因而大幅度地削减了 mutator 的最 大暂停时间。

③没有必要沿指针查找
引用计数法和 GC 标记 - 清除算法不一样，没必要由根沿指针查找。减少沿指针查找的次数。

缺点
①计数器值的增减处理繁重
在引用计数法中，每当指针更新时，计数器的值都会随之更新，因此值的增减处理必然会变得繁重。

②计数器需要占用很多位
用于引用计数的计数器最大必须能数完堆中所有对象的引用数。

③实现烦琐复杂
引用计数的算法本身很简单，但事实上实现起来却不容易。如果漏掉了某处，内存管理就无法正确 进行，就会产生 BUG。

④循环引用无法回收（最大缺点）
两个对象互相引用，所以各对象的计数器的值都是 1。但是这些对象 组并没有被其他任何对象引用。因此想一并回收这两个对象都不行，只要它们的计数器值都 是 1，就无法回收。

对象是否“已死”算法——可达性分析算法

这种算法可以有效地避免对象循环引用的情况，整个对象实例以一个树呈现，根节点是一个称为“GC Roots”的对象，从这个对象开始向下搜索并作标记，遍历完这棵树过后，未被标记的对象就会判断“已死”，即为可被回收的对象。

标记-清除算法

等待被回收对象的“标记”过程在上文已经提到过，如果在被标记后直接对对象进行清除，会带来另一个新的问题——内存碎片化。如果下次有比较大的对象实例需要在堆上分配较大的内存空间时，可能会出现无法找到足够的连续内存而不得不再次触发垃圾回收。

复制算法（Java堆中新生代的垃圾回收算法）

此GC算法实际上解决了标记-清除算法带来的“内存碎片化”问题。首先还是先标记处待回收内存和不用回收的内存，下一步将不用回收的内存复制到新的内存区域，这样旧的内存区域就可以全部回收，而新的内存区域则是连续的。它的缺点就是会损失掉部分系统内存，因为你总要腾出一部分内存用于复制。
新的对象实例被创建的时候通常在Eden空间，发生在Eden空间上的GC称为Minor GC，当在新生代发生一次GC后，会将Eden和其中一个Survivor空间的内存复制到另外一个Survivor中，如果反复几次有对象一直存活，此时内存对象将会被移至老年代。可以看到新生代中Eden占了大部分，而两个Survivor实际上占了很小一部分。这是因为大部分的对象被创建过后很快就会被GC（这里也许运用了是二八原则）

标记-压缩算法（或称为标记-整理算法，Java堆中老年代的垃圾回收算法）

对于新生代，大部分对象都不会存活，所以在新生代中使用复制算法较为高效，而对于老年代来讲，大部分对象可能会继续存活下去，如果此时还是利用复制算法，效率则会降低。标记-压缩算法首先还是“标记”，标记过后，将不用回收的内存对象压缩到内存一端，此时即可直接清除边界处的内存，这样就能避免复制算法带来的效率问题，同时也能避免内存碎片化的问题。老年代的垃圾回收称为“Major GC”。

垃圾收集器

Serial（串行）收集器

Serial（串行）收集器收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了（新生代采用复制算法，老生代采用标志整理算法）。大家看名字就知道这个收集器是一个单线程收集器了。

它的 “单线程” 的意义不仅仅意味着它只会使用一条垃圾收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是它在进行垃圾收集工作的时候必须暂停其他所有的工作线程（ “Stop The World” ：将用户正常工作的线程全部暂停掉），直到它收集结束。

新生代采用复制算法，Stop-The-World
老年代采用标记-整理算法，Stop-The-World
当它进行GC工作的时候，虽然会造成Stop-The-World，正如每种算法都有存在的原因，该串行收集器也有存在的原因：因为简单而高效（与其他收集器的单线程比），对于限定单个CPU的环境来说，没有线程交互的开销，专心做GC，自然可以获得最高的单线程效率。所以Serial收集器对于运行在client模式下的应用是一个很好的选择（到目前为止，它依然是虚拟机运行在client模式下的默认新生代收集器）
串行收集器的缺点很明显，虚拟机的开发者当然也是知道这个缺点的，所以一直都在缩减Stop The World的时间。
在后续的垃圾收集器设计中停顿时间在不断缩短（但是仍然还有停顿，寻找最优秀的垃圾收集器的过程仍然在继续）

特点

针对新生代的收集器；
采用复制算法；
单线程收集；
进行垃圾收集时，必须暂停所有工作线程，直到完成；
即会"Stop The World"；

应用场景

依然是HotSpot在Client模式下默认的新生代收集器；
也有优于其他收集器的地方：
简单高效（与其他收集器的单线程相比）；
对于限定单个CPU的环境来说，Serial收集器没有线程交互（切换）开销，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，可用内存一般不大（几十M至一两百M），可以在较短时间内完成垃圾收集（几十MS至一百多MS）,只要不频繁发生，这是可以接受的

设置参数

添加该参数来显式的使用串行垃圾收集器:
"-XX:+UseSerialGC"

ParNew（并行）收集器（Serial收集器的多线程版本-使用多条线程进行GC）

ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本，除了使用多线程进行垃圾收集外，其余行为（控制参数、收集算法、回收策略等等）和Serial收集器完全一样。
它是许多运行在Server模式下的虚拟机的首要选择，除了Serial收集器外，目前只有它能与CMS收集器配合工作。
CMS收集器是一个被认为具有划时代意义的并发收集器，因此如果有一个垃圾收集器能和它一起搭配使用让其更加完美，那这个收集器必然也是一个不可或缺的部分了。
收集器的运行过程如下图所示：

特点

除了多线程外，其余的行为、特点和Serial收集器一样；
如Serial收集器可用控制参数、收集算法、Stop The World、内存分配规则、回收策略等；
Serial收集器共用了不少代码；
设置参数

指定使用CMS后，会默认使用ParNew作为新生代收集:
"-XX:+UseConcMarkSweepGC"
强制指定使用ParNew:   
"-XX:+UseParNewGC"
指定垃圾收集的线程数量，ParNew默认开启的收集线程与CPU的数量相:
"-XX:ParallelGCThreads"

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。

Parallel Scavenge收集器关注点是吞吐量（如何高效率的利用CPU）。
CMS等垃圾收集器的关注点更多的是用户线程的停顿时间（提高用户体验）。
所谓吞吐量就是CPU中用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值。（吞吐量：CPU用于用户代码的时间/CPU总消耗时间的比值，即=运行用户代码的时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间)。比如，虚拟机总共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。）

特点

新生代收集器；
采用复制算法；
多线程收集；
CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间；而Parallel Scavenge收集器的目标则是达一个可控制的吞吐量（Throughput）；

应用场景

高吞吐量为目标，即减少垃圾收集时间，让用户代码获得更长的运行时间；
当应用程序运行在具有多个CPU上，对暂停时间没有特别高的要求时，即程序主要在后台进行计算，而不需要与用户进行太多交互；
例如，那些执行批量处理、订单处理（对账等）、工资支付、科学计算的应用程序；

设置参数

Parallel Scavenge收集器提供两个参数用于精确控制吞吐量：
控制最大垃圾收集停顿时间

"-XX:MaxGCPauseMillis"

控制最大垃圾收集停顿时间，大于0的毫秒数；
MaxGCPauseMillis设置得稍小，停顿时间可能会缩短，但也可能会使得吞吐量下降；因为可能导致垃圾收集发生得更频繁；
设置垃圾收集时间占总时间的比率

"-XX:GCTimeRatio"

设置垃圾收集时间占总时间的比率，0 < n < 100的整数；
GCTimeRatio相当于设置吞吐量大小；
垃圾收集执行时间占应用程序执行时间的比例的计算方法是： 1 / (1 + n) 。
例如，选项-XX:GCTimeRatio=19，设置了垃圾收集时间占总时间的5% = 1/(1+19)；默认值是1% = 1/(1+99)，即n=99；

垃圾收集所花费的时间是年轻一代和老年代收集的总时间；
如果没有满足吞吐量目标，则增加代的内存大小以尽量增加用户程序运行的时间；

CMS（Concurrent Mark Sweep）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。它非常适合在注重用户体验的应用上使用。

特点

针对老年代
基于"标记-清除"算法(不进行压缩操作，会产生内存碎片)
以获取最短回收停顿时间为目标
并发收集、低停顿
需要更多的内存
CMS是HotSpot在JDK1.5推出的第一款真正意义上的并发（Concurrent）收集器；
第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程（基本上）同时工作；

应用场景

与用户交互较多的场景；（如常见WEB、B/S-浏览器/服务器模式系统的服务器上的应用）
希望系统停顿时间最短，注重服务的响应速度；
以给用户带来较好的体验；

CMS收集器运作过程

从名字中的Mark Sweep这两个词可以看出，CMS收集器是一种 “标记-清除”算法实现的，它的运作过程相比于前面几种垃圾收集器来说更加复杂一些。整个过程可分为四个步骤：

初始标记： 暂停所有的其他线程，初始标记仅仅标记GC Roots能直接关联到的对象，速度很快；
并发标记：
并发标记就是进行GC Roots Tracing的过程；
同时开启GC和用户线程，用一个闭包结构去记录可达对象。但在这个阶段结束，这个闭包结构并不能保证包含当前所有的可达对象。因为用户线程可能会不断的更新引用域，所以GC线程无法保证可达性分析的实时性。所以这个算法里会跟踪记录这些发生引用更新的地方；
重新标记： 重新标记阶段就是为了修正并发标记期间因为用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录（采用多线程并行执行来提升效率）；需要"Stop The World"，且停顿时间比初始标记稍长，但远比并发标记短；
并发清除： 开启用户线程，同时GC线程开始对为标记的区域做清扫，回收所有的垃圾对象；
由于整个过程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。
所以总体来说，CMS的内存回收是与用户线程一起“并发”执行的。

设置参数

指定使用CMS收集器
"-XX:+UseConcMarkSweepGC"

G1收集器(重点)

能独立管理整个GC堆（新生代和老年代），而不需要与其他收集器搭配；
能够采用不同方式处理不同时期的对象；
虽然保留分代概念，但Java堆的内存布局有很大差别；
将整个堆划分为多个大小相等的独立区域（Region）
新生代和老年代不再是物理隔离，它们都是一部分Region（不需要连续）的集合；


yonth GC Remembered Set的操作

不计算维护Remembered Set的操作，可以分为4个步骤（与CMS较为相似）。

1.初始标记（Initial Marking）

仅标记一下GC Roots能直接关联到的对象；

且修改TAMS（Next Top at Mark Start）,让下一阶段并发运行时，用户程序能在正确可用的Region中创建新对象；

需要"Stop The World"，但速度很快；

2.并发标记（Concurrent Marking）

从GC Roots开始进行可达性分析，找出存活对象，耗时长，可与用户线程并发执行
并不能保证可以标记出所有的存活对象；（在分析过程中会产生新的存活对象）

3.最终标记（Final Marking）

修正并发标记阶段因用户线程继续运行而导致标记发生变化的那部分对象的标记记录。

上一阶段对象的变化记录在线程的Remembered Set Log；

这里把Remembered Set Log合并到Remembered Set中；

需要"Stop The World"，且停顿时间比初始标记稍长，但远比并发标记短；

G1采用多线程并行执行来提升效率；且采用了比CMS更快的初始快照算法:Snapshot-At-The-Beginning (SATB)。

4.筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）

首先排序各个Region的回收价值和成本；

然后根据用户期望的GC停顿时间来制定回收计划；

最后按计划回收一些价值高的Region中垃圾对象；

回收时采用"复制"算法，从一个或多个Region复制存活对象到堆上的另一个空的Region，并且在此过程中压缩和释放内存；

可以并发进行，降低停顿时间，并增加吞吐量；
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；从局部上来看是基于“复制”算法实现的。

可预测的停顿

这是G1相对于CMS的另一个大优势，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。可以明确指定M毫秒时间片内，垃圾收集消耗的时间不超过N毫秒。在低停顿的同时实现高吞吐量。

问题

为什么G1可以实现可预测停顿

可以有计划地避免在Java堆的进行全区域的垃圾收集；
G1收集器将内存分大小相等的独立区域（Region），新生代和老年代概念保留，但是已经不再物理隔离。
G1跟踪各个Region获得其收集价值大小，在后台维护一个优先列表；
每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region（名称Garbage-First的由来）；
这就保证了在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率；

相关参数

指定使用G1收集器：
"-XX:+UseG1GC"

当整个Java堆的占用率达到参数值时，开始并发标记阶段；默认为45：
"-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent"

为G1设置暂停时间目标，默认值为200毫秒：
"-XX:MaxGCPauseMillis"

设置每个Region大小，范围1MB到32MB；目标是在最小Java堆时可以拥有约2048个Region:
"-XX:G1HeapRegionSize"

新生代最小值，默认值5%:
"-XX:G1NewSizePercent"

新生代最大值，默认值60%:
"-XX:G1MaxNewSizePercent"

设置STW期间，并行GC线程数:
"-XX:ParallelGCThreads"

设置并发标记阶段，并行执行的线程数:
"-XX:ConcGCThreads"

触发mixed GC

对于G1垃圾收集器优化建议

JVM的GC日志的主要参数包括如下几个：

-XX:+PrintGC 输出GC日志

-XX:+PrintGCDetails 输出GC的详细日志

-XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳（以基准时间的形式）

-XX:+PrintGCDateStamps 输出GC的时间戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21:53:59.234+0800）

-XX:+PrintHeapAtGC 在进行GC的前后打印出堆的信息

-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime // 输出GC造成应用暂停的时间

-Xloggc:…/logs/gc.log 日志文件的输出路径

GC Easy 可视化工具

GC Easy是一款在线的可视化工具，易用、功能强大，网站：http://gceasy.io/
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