常见垃圾回收算法、垃圾回收器及 JVM 调优_jvm垃圾回收机制以及调优-优快云博客

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常见垃圾回收算法、垃圾回收器及 JVM 调优

一、常见垃圾回收算法

1. 标记-清除算法（Mark-Sweep）

原理：
- 标记阶段：从 GC Roots 出发，标记所有可达对象。
- 清除阶段：回收未被标记的对象（即不可达对象）。
特点：
- 优点：简单直接，不需要移动对象。
- 缺点：
  - 产生大量内存碎片（影响大对象分配）。
  - 标记和清除过程停顿时间长（STW，Stop-The-World）。
适用场景：早期 JVM 或小型应用。

2. 复制算法（Copying）

原理：
- 将内存分为两块（Eden 和 Survivor），每次只使用一块。
- 存活对象复制到另一块内存，清空原内存。
特点：
- 优点：
  - 无内存碎片（对象连续存放）。
  - 分配内存只需移动指针（效率高）。
- 缺点：
  - 内存利用率低（仅使用一半内存）。
  - 复制过程需要 STW。
适用场景：新生代（Young Generation），对象存活率低。

3. 标记-整理算法（Mark-Compact）

原理：
- 标记阶段：标记所有可达对象。
- 整理阶段：将存活对象向内存一端移动，清理边界外空间。
特点：
- 优点：
  - 无内存碎片（对象连续存放）。
  - 适合老年代（对象存活率高）。
- 缺点：
  - 整理过程需要 STW，停顿时间较长。
适用场景：老年代（Old Generation）。

4. 分代收集算法（Generational Collection）

原理：
- 将堆内存分为新生代（Young Gen）、老年代（Old Gen）和元空间（Metaspace）。
- 不同区域采用不同回收算法：
  - 新生代：复制算法（对象存活率低）。
  - 老年代：标记-清除或标记-整理（对象存活率高）。
特点：
- 优点：结合不同算法优势，提高效率。
- 缺点：实现复杂。
适用场景：现代 JVM 的主流方案（如 HotSpot）。

二、常见垃圾回收器

1. Serial GC（串行垃圾回收器）

特点：
- 单线程执行 GC，STW 时间长。
- 适用于客户端应用或小型 JVM。
适用场景：单核 CPU 或小内存应用（如嵌入式系统）。

2. Parallel GC（并行垃圾回收器）

特点：
- 多线程执行 GC，提高吞吐量（适合 CPU 密集型应用）。
- 仍使用 STW，但停顿时间比 Serial GC 短。
适用场景：多核 CPU 的批处理任务（如大数据计算）。

3. CMS（Concurrent Mark-Sweep）

特点：
- 并发标记和清除：大部分阶段与用户线程并发执行，减少 STW 时间。
- 缺点：
  - 会产生内存碎片。
  - 可能出现“Concurrent Mode Failure”（并发失败时退化为 Serial Old）。
适用场景：低延迟应用（如 Web 服务）。
注意：JDK 9 后被废弃，推荐 G1。

4. G1（Garbage-First）

特点：
- 分代 + 区域化：将堆划分为多个 Region，灵活调整新生代和老年代大小。
- 并发 + 并行：部分阶段并发执行，减少 STW 时间。
- 可预测停顿：通过目标停顿时间（Pause Time Goal）控制 GC 行为。
适用场景：大内存、低延迟应用（如微服务、大数据）。
JDK 默认：JDK 9+ 默认使用 G1。

5. ZGC（Z Garbage Collector）

特点：
- 超低延迟：STW 时间通常 <10ms（适合金融、实时系统）。
- 可扩展性：支持 TB 级堆内存。
- 并发标记和整理：几乎全程并发执行。
适用场景：超低延迟应用（如交易系统、实时计算）。
JDK 支持：JDK 11+ 实验性支持，JDK 15+ 正式 GA。

6. Shenandoah GC

特点：
- 低延迟：STW 时间与堆大小无关（类似 ZGC）。
- 并发压缩：减少内存碎片。
适用场景：低延迟、大内存应用（如云原生服务）。
JDK 支持：JDK 12+ 实验性支持，JDK 17+ 正式 GA。

三、JVM 调优关键参数

1. 堆内存设置

-Xms<初始堆大小>    # 初始堆大小（如 -Xms2g）
-Xmx<最大堆大小>    # 最大堆大小（如 -Xmx4g）
-Xmn<新生代大小>    # 新生代大小（如 -Xmn1g）

建议：
- -Xms 和 -Xmx 设置为相同值，避免动态调整开销。
- 新生代占比通常为堆的 1/3~1/2（如 -Xmn1g 对应 -Xmx3g）。

2. GC 选择

-XX:+UseSerialGC          # 使用 Serial GC
-XX:+UseParallelGC        # 使用 Parallel GC
-XX:+UseConcMarkSweepGC   # 使用 CMS（JDK 9+ 已废弃）
-XX:+UseG1GC              # 使用 G1（JDK 9+ 默认）
-XX:+UseZGC               # 使用 ZGC（JDK 11+）
-XX:+UseShenandoahGC      # 使用 Shenandoah GC（JDK 12+）

3. G1 特定参数

-XX:MaxGCPauseMillis=<毫秒>  # 目标最大停顿时间（默认 200ms）
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=<百分比>  # 触发并发 GC 的堆占用率（默认 45%）

4. 元空间（Metaspace）设置

-XX:MetaspaceSize=<大小>    # 初始元空间大小（如 -XX:MetaspaceSize=256m）
-XX:MaxMetaspaceSize=<大小> # 最大元空间大小（如 -XX:MaxMetaspaceSize=512m）

5. 监控与诊断

-XX:+PrintGCDetails         # 打印 GC 详细日志
-XX:+PrintGCDateStamps      # 打印 GC 时间戳
-Xloggc:<文件路径>          # 将 GC 日志输出到文件
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError  # OOM 时生成堆转储文件
-XX:HeapDumpPath=<路径>     # 堆转储文件路径

四、JVM 调优策略

1. 新生代调优

对象存活率低：增大新生代（减少 Minor GC 频率）。
对象存活率高：减小新生代（避免频繁 Full GC）。

2. 老年代调优

老年代空间不足：
- 增大堆大小（-Xmx）。
- 调整 IHOP（-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent）提前触发并发 GC。
频繁 Full GC：
- 检查是否有内存泄漏（使用 MAT 或 VisualVM 分析堆转储）。
- 优化代码减少大对象分配。

3. 低延迟场景

使用 G1/ZGC/Shenandoah 替代 CMS/Parallel GC。
设置较小的 -XX:MaxGCPauseMillis（如 100ms）。

4. 高吞吐场景

使用 Parallel GC 或 G1（平衡吞吐与延迟）。
增大堆大小以减少 GC 频率。

5. 监控与分析

使用工具：
- JVisualVM / JConsole（实时监控）。
- MAT（Eclipse Memory Analyzer，分析堆转储）。
- GC 日志分析工具（如 GCViewer、GCEasy）。

五、总结

类别	关键点
垃圾回收算法	标记-清除、复制、标记-整理、分代收集（现代 JVM 主流）。
垃圾回收器	Serial（单线程）、Parallel（多线程）、CMS（已废弃）、G1（低延迟）、ZGC/Shenandoah（超低延迟）。
JVM 调优	堆大小设置、GC 选择、元空间调整、监控工具（GC 日志、MAT）。
调优策略	新生代/老年代优化、低延迟 vs 高吞吐、内存泄漏排查。

适用场景建议：

客户端应用：Serial GC 或 Parallel GC。
Web 服务：G1（默认）或 CMS（旧版 JDK）。
金融/实时系统：ZGC 或 Shenandoah。
大数据计算：Parallel GC（高吞吐）。

demo配置命令：

java -Xms2g -Xmx4g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -jar your_app.jar