深入理解 Java 垃圾回收机制

本文详细介绍了Java垃圾回收机制的基本原理及其算法,包括引用计数法、标记-清除算法、标记-整理算法、复制算法及分代算法。此外还探讨了不同垃圾收集器的工作原理及其应用场景。

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一:垃圾回收机制的意义

java  语言中一个显著的特点就是引入了java回收机制,是c++程序员最头疼的内存管理的问题迎刃而解,它使得java程序员在编写程序的时候不在考虑内存管理。由于有个垃圾回收机制,java中的额对象不在有作用域的概念,只有对象的引用才有作用域。垃圾回收可以有效的防止内存泄露,有效的使用空闲的内存;

 内存泄露:指该内存空间使用完毕后未回收,在不涉及复杂数据结构的一般情况下,java的内存泄露表现为一个内存对象的生命周期超出了程序需要它的时间长度,我们有是也将其称为对象游离

二:垃圾回收机制的算法

java语言规范没有明确的说明JVM 使用哪种垃圾回收算法,但是任何一种垃圾回收算法一般要做两件基本事情:(1)发现无用的信息对象;(2)回收将无用对象占用的内存空间。使该空间可被程序再次使用。

1。引用计数法(Reference Counting Collector

     1.1:算法分析:

      引用计数算法是垃圾回收器中的早起策略,在这种方法中,堆中的每个对象实例都有一个引用计数器,点一个对象被创建时,且该对象实例分配给一个变量,该变量计数设置为1 ,当任何其他变量赋值为这个对象的引用时,计数加1 ,(a=b ,则b引用的对象实例计数器+1)但当一个对象实例的某个引用超过了生命周期或者被设置为一个新值时,对象实例的引用计数器减1,任何引用计数器为0 的对象实例可以当做垃圾收集。 当一个对象的实例被垃圾收集是,它引用的任何对象实例的引用计数器减1.

一、垃圾回收机制的意义

Java语言中一个显著的特点就是引入了垃圾回收机制,使c++程序员最头疼的内存管理的问题迎刃而解,它使得Java程序员在编写程序的时候不再需要考虑内存管理。由于有个垃圾回收机制,Java中的对象不再有作用域的概念,只有对象的引用才有作用域。垃圾回收可以有效的防止内存泄露,有效的使用空闲的内存。

ps:内存泄露是指该内存空间使用完毕之后未回收,在不涉及复杂数据结构的一般情况下,Java 的内存泄露表现为一个内存对象的生命周期超出了程序需要它的时间长度,我们有时也将其称为对象游离

二、垃圾回收机制中的算法

Java语言规范没有明确地说明JVM使用哪种垃圾回收算法,但是任何一种垃圾回收算法一般要做2件基本的事情:(1)发现无用信息对象;(2)回收被无用对象占用的内存空间,使该空间可被程序再次使用。

1.引用计数法(Reference Counting Collector)

1.1算法分析

引用计数是垃圾收集器中的早期策略。在这种方法中,堆中每个对象实例都有一个引用计数。当一个对象被创建时,且将该对象实例分配给一个变量,该变量计数设置为1。当任何其它变量被赋值为这个对象的引用时,计数加1a = b,b引用的对象实例的计数器+1),但当一个对象实例的某个引用超过了生命周期或者被设置为一个新值时,对象实例的引用计数器减1。任何引用计数器为0的对象实例可以被当作垃圾收集。当一个对象实例被垃圾收集时,它引用的任何对象实例的引用计数器减1

1.2优缺点

优点:

引用计数收集器可以很快的执行,交织在程序运行中。对程序需要不被长时间打断的实时环境比较有利。

缺点:

无法检测出循环引用。如父对象有一个对子对象的引用,子对象反过来引用父对象。这样,他们的引用计数永远不可能为0.

1.3引用计数算法无法解决循环引用问题,例如:

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public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        MyObject object1 = new MyObject();

        MyObject object2 = new MyObject();

          

        object1.object = object2;

        object2.object = object1;

          

        object1 = null;

        object2 = null;

    }

}

最后面两句将object1object2赋值为null,也就是说object1object2指向的对象已经不可能再被访问,但是由于它们互相引用对方,导致它们的引用计数器都不为0,那么垃圾收集器就永远不会回收它们。

2.tracing算法(Tracing Collector)  标记-清除算法(mark and sweep)

2.1根搜索算法

 

根搜索算法是从离散数学中的图论引入的,程序把所有的引用关系看作一张图,从一个节点GC ROOT开始,寻找对应的引用节点,找到这个节点以后,继续寻找这个节点的引用节点,当所有的引用节点寻找完毕之后,剩余的节点则被认为是没有被引用到的节点,即无用的节点。

java中可作为GC Root的对象有

1.虚拟机栈中引用的对象(本地变量表)

2.方法区中静态属性引用的对象

3. 方法区中常量引用的对象

4.本地方法栈中引用的对象(Native对象)

2.2tracing算法的示意图

 

2.3标记-清除算法分析

标记-清除算法采用从根集合进行扫描,对存活的对象对象标记,标记完毕后,再扫描整个空间中未被标记的对象,进行回收,如上图所示。标记-清除算法不需要进行对象的移动,并且仅对不存活的对象进行处理,在存活对象比较多的情况下极为高效,但由于标记-清除算法直接回收不存活的对象,因此会造成内存碎片。

3.compacting算法 或 标记-整理算法

 

标记-整理算法采用标记-清除算法一样的方式进行对象的标记,但在清除时不同,在回收不存活的对象占用的空间后,会将所有的存活对象往左端空闲空间移动,并更新对应的指针。标记-整理算法是在标记-清除算法的基础上,又进行了对象的移动,因此成本更高,但是却解决了内存碎片的问题。在基于Compacting算法的收集器的实现中,一般增加句柄和句柄表。

4.copying算法(Compacting Collector)

 

该算法的提出是为了克服句柄的开销和解决堆碎片的垃圾回收。它开始时把堆分成 一个对象 面和多个空闲面, 程序从对象面为对象分配空间,当对象满了,基于copying算法的垃圾 收集就从根集中扫描活动对象,并将每个 活动对象复制到空闲面(使得活动对象所占的内存之间没有空闲洞),这样空闲面变成了对象面,原来的对象面变成了空闲面,程序会在新的对象面中分配内存。一种典型的基于coping算法的垃圾回收是stop-and-copy算法,它将堆分成对象面和空闲区域面,在对象面与空闲区域面的切换过程中,程序暂停执行。

5.generation算法(Generational Collector)

 

分代的垃圾回收策略,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回收算法,以便提高回收效率。

年轻代(Young Generation

1.所有新生成的对象首先都是放在年轻代的。年轻代的目标就是尽可能快速的收集掉那些生命周期短的对象。

2.新生代内存按照8:1:1的比例分为一个eden区和两个survivor(survivor0,survivor1)区。一个Eden区,两个 Survivor(一般而言)。大部分对象在Eden区中生成。回收时先将eden区存活对象复制到一个survivor0区,然后清空eden区,当这个survivor0区也存放满了时,则将eden区和survivor0区存活对象复制到另一个survivor1区,然后清空eden和这个survivor0区,此时survivor0区是空的,然后将survivor0区和survivor1区交换,即保持survivor1区为空, 如此往复。

3.survivor1区不足以存放 edensurvivor0的存活对象时,就将存活对象直接存放到老年代。若是老年代也满了就会触发一次Full GC,也就是新生代、老年代都进行回收

4.新生代发生的GC也叫做Minor GCMinorGC发生频率比较高(不一定等Eden区满了才触发)

年老代(Old Generation

1.在年轻代中经历了N次垃圾回收后仍然存活的对象,就会被放到年老代中。因此,可以认为年老代中存放的都是一些生命周期较长的对象。

2.内存比新生代也大很多(大概比例是1:2),当老年代内存满时触发Major GCFull GCFull GC发生频率比较低,老年代对象存活时间比较长,存活率标记高。

持久代(Permanent Generation

用于存放静态文件,如Java类、方法等。持久代对垃圾回收没有显著影响,但是有些应用可能动态生成或者调用一些class,例如Hibernate 等,在这种时候需要设置一个比较大的持久代空间来存放这些运行过程中新增的类。

.GC(垃圾收集器)

新生代收集器使用的收集器:SerialPraNewParallel Scavenge

老年代收集器使用的收集器:Serial OldParallel OldCMS

 

Serial收集器(复制算法)

新生代单线程收集器,标记和清理都是单线程,优点是简单高效。

Serial Old收集器(标记-整理算法)

老年代单线程收集器,Serial收集器的老年代版本。

ParNew收集器(停止-复制算法)

新生代收集器,可以认为是Serial收集器的多线程版本,在多核CPU环境下有着比Serial更好的表现。

Parallel Scavenge收集器(停止-复制算法)

并行收集器,追求高吞吐量,高效利用CPU。吞吐量一般为99% 吞吐量用户线程时间/(用户线程时间+GC线程时间)。适合后台应用等对交互相应要求不高的场景。

Parallel Old收集器(停止-复制算法)

Parallel Scavenge收集器的老年代版本,并行收集器,吞吐量优先

CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器(标记-清理算法)

高并发、低停顿,追求最短GC回收停顿时间,cpu占用比较高,响应时间快,停顿时间短,多核cpu 追求高响应时间的选择

四、GC的执行机制

由于对象进行了分代处理,因此垃圾回收区域、时间也不一样。GC有两种类型:Scavenge GCFull GC

Scavenge GC

一般情况下,当新对象生成,并且在Eden申请空间失败时,就会触发Scavenge GC,对Eden区域进行GC,清除非存活对象,并且把尚且存活的对象移动到Survivor区。然后整理Survivor的两个区。这种方式的GC是对年轻代的Eden区进行,不会影响到年老代。因为大部分对象都是从Eden区开始的,同时Eden区不会分配的很大,所以Eden区的GC会频繁进行。因而,一般在这里需要使用速度快、效率高的算法,使Eden去能尽快空闲出来。

Full GC

对整个堆进行整理,包括YoungTenuredPermFull GC因为需要对整个堆进行回收,所以比Scavenge GC要慢,因此应该尽可能减少Full GC的次数。在对JVM调优的过程中,很大一部分工作就是对于FullGC的调节。有如下原因可能导致Full GC

1.年老代(Tenured)被写满

2.持久代(Perm)被写满

3.System.gc()被显示调用

4.上一次GC之后Heap的各域分配策略动态变化

五、Java有了GC同样会出现内存泄露问题

1.静态集合类像HashMapVector等的使用最容易出现内存泄露,这些静态变量的生命周期和应用程序一致,所有的对象Object也不能被释放,因为他们也将一直被Vector等应用着。

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Static Vector v = new Vector();

for (int i = 1; i<100; i++)

{

    Object o = new Object();

    v.add(o);

    o = null;

}

在这个例子中,代码栈中存在Vector 对象的引用 v  Object 对象的引用 o 。在 For 循环中,我们不断的生成新的对象,然后将其添加到 Vector 对象中,之后将 o 引用置空。问题是当 o 引用被置空后,如果发生 GC,我们创建的 Object 对象是否能够被 GC 回收呢?答案是否定的。因为, GC 在跟踪代码栈中的引用时,会发现 v 引用,而继续往下跟踪,就会发现 v 引用指向的内存空间中又存在指向 Object 对象的引用。也就是说尽管引用已经被置空,但是 Object 对象仍然存在其他的引用,是可以被访问到的,所以 GC 无法将其释放掉。如果在此循环之后, Object 对象对程序已经没有任何作用,那么我们就认为此 Java 程序发生了内存泄漏。

2.各种连接,数据库连接,网络连接,IO连接等没有显示调用close关闭,不被GC回收导致内存泄露。

3.监听器的使用,在释放对象的同时没有相应删除监听器的时候也可能导致内存泄露

 

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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