Jvm垃圾回收器(终结篇)

本文是JVM垃圾回收器系列的终结篇。回顾了前两篇关于判断对象生死算法和垃圾回收算法的内容,重点介绍了7种JVM垃圾收集器,包括Serial、ParNew、Parallel Scavenge等,阐述了它们的特点、应用场景及工作过程,还提及了相关概念如并行收集、并发收集和吞吐量。

Jvm垃圾回收器(终结篇)

Jvm垃圾回收目前就准备了这三篇博文进行整理,在写博文的过程中我也是边看边记载的,我觉得这种学习方式更容易让人记住,不会轻易忘记。以前的学习模式都是看PDF文档、看书等,但是有个缺点就是当时记住了过段时间就会忘记,因此想把学习过程中重要的部分做个笔记总结,以便于后期复习回顾(学习技巧仅个人观点)同时也希望lz的博客能帮助到广大园友一丢丢。在此立个Flag!以后我会坚持写博客的。哈哈--好了 接下来言归正传。

知识回顾:

第一篇《Jvm垃圾回收器(基础篇)》主要讲述了判断对象的生死?两种基础判断对象生死的算法、引用计数法、可达性分析算法,方法区的回收。在第二篇《Jvm垃圾回收器(算法篇)》中主要介绍了垃圾回收的几种常用算法:标记-清除、复制算法、标记-整理算法、分代收集算法。那么接下来我们重点研究Jvm的垃圾收集器(serial收集器、parnew收集器、parallel scavenge收集器、serial  old 收集器、parallel old收集器、cms收集器、g1收集器)。前面说了那么多就是为它做铺垫的。

正式进入前先看下图解HotSpot虚拟机所包含的收集器:

在这里插入图片描述

图中展示了7种作用于不同分代的收集器,如果两个收集器之间存在连线,则说明它们可以搭配使用。虚拟机所处的区域则表示它是属于新生代还是老年代收集器。

新生代收集器:Serial、ParNew、Parallel Scavenge

老年代收集器:CMS、Serial Old、Parallel Old

整堆收集器: G1

几个相关概念:

并行收集:指多条垃圾收集线程并行工作,但此时用户线程仍处于等待状态。

并发收集:指用户线程与垃圾收集线程同时工作(不一定是并行的可能会交替执行)。用户程序在继续运行,而垃圾收集程序运行在另一个CPU上。

吞吐量:即CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值(吞吐量 = 运行用户代码时间 / ( 运行用户代码时间 + 垃圾收集时间 ))。例如:虚拟机共运行100分钟,垃圾收集器花掉1分钟,那么吞吐量就是99%

一:Serial 收集器

Serial收集器是最基本的、发展历史最悠久的收集器。

特点:单线程、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收集器由于没有线程交互的开销,专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程手机效率。收集器进行垃圾回收时,必须暂停其他所有的工作线程,直到它结束(Stop The World)。

应用场景:适用于Client模式下的虚拟机。

Serial / Serial Old收集器运行示意图

Serial / Serial Old收集器运行示意图

二:ParNew收集器

ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本。

除了使用多线程外其余行为均和Serial收集器一模一样(参数控制、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等)。

特点:多线程、ParNew收集器默认开启的收集线程数与CPU的数量相同,在CPU非常多的环境中,可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。

   和Serial收集器一样存在Stop The World问题

应用场景:ParNew收集器是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器,因为它是除了Serial收集器外,唯一一个能与CMS收集器配合工作的。

ParNew/Serial Old组合收集器运行示意图如下:

ParNew/Serial Old组合收集器运行示意图

三:Parallel Scavenge 收集器

与吞吐量关系密切,故也称为吞吐量优先收集器。

特点:属于新生代收集器也是采用复制算法的收集器,又是并行的多线程收集器(与ParNew收集器类似)。

该收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量。还有一个值得关注的点是:GC自适应调节策略(与ParNew收集器最重要的一个区别)

GC自适应调节策略:Parallel Scavenge收集器可设置-XX:+UseAdptiveSizePolicy参数。当开关打开时不需要手动指定新生代的大小(-Xmn)、Eden与Survivor区的比例(-XX:SurvivorRation)、晋升老年代的对象年龄(-XX:PretenureSizeThreshold)等,虚拟机会根据系统的运行状况收集性能监控信息,动态设置这些参数以提供最优的停顿时间和最高的吞吐量,这种调节方式称为GC的自适应调节策略。

Parallel Scavenge收集器使用两个参数控制吞吐量:

  • XX:MaxGCPauseMillis 控制最大的垃圾收集停顿时间

  • XX:GCRatio 直接设置吞吐量的大小。

四:Serial Old 收集器

Serial Old是Serial收集器的老年代版本。

特点:同样是单线程收集器,采用标记-整理算法。

应用场景:主要也是使用在Client模式下的虚拟机中。也可在Server模式下使用。

Server模式下主要的两大用途(在后续中详细讲解···):

  1. 在JDK1.5以及以前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用。
  2. 作为CMS收集器的后备方案,在并发收集Concurent Mode Failure时使用。

Serial / Serial Old收集器工作过程图(Serial收集器图示相同):

Serial Old收集器工作过程图

五:Parallel Old 收集器

是Parallel Scavenge收集器的老年代版本。

特点:多线程,采用标记-整理算法。

应用场景:注重高吞吐量以及CPU资源敏感的场合,都可以优先考虑Parallel Scavenge+Parallel Old 收集器。

Parallel Scavenge/Parallel Old收集器工作过程图:

Parallel Old收集器工作过程图

六:CMS收集器

一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。

特点:基于标记-清除算法实现。并发收集、低停顿。

应用场景:适用于注重服务的响应速度,希望系统停顿时间最短,给用户带来更好的体验等场景下。如web程序、b/s服务。

CMS收集器的运行过程分为下列4步:

初始标记:标记GC Roots能直接到的对象。速度很快但是仍存在Stop The World问题。

并发标记:进行GC Roots Tracing 的过程,找出存活对象且用户线程可并发执行。

重新标记:为了修正并发标记期间因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。仍然存在Stop The World问题。

并发清除:对标记的对象进行清除回收。

 CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。

 CMS收集器的工作过程图:

CMS收集器的工作过程图

CMS收集器的缺点:

  • 对CPU资源非常敏感。
  • 无法处理浮动垃圾,可能出现Concurrent Model Failure失败而导致另一次Full GC的产生。
  • 因为采用标记-清除算法所以会存在空间碎片的问题,导致大对象无法分配空间,不得不提前触发一次Full GC。

七:G1收集器

一款面向服务端应用的垃圾收集器。

特点如下:

并行与并发:G1能充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势,使用多个CPU来缩短Stop-The-World停顿时间。部分收集器原本需要停顿Java线程来执行GC动作,G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续运行。

分代收集:G1能够独自管理整个Java堆,并且采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。

空间整合:G1运作期间不会产生空间碎片,收集后能提供规整的可用内存。

可预测的停顿:G1除了追求低停顿外,还能建立可预测的停顿时间模型。能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间段内,消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒。

G1为什么能建立可预测的停顿时间模型?

因为它有计划的避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的大小,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。这样就保证了在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。

G1与其他收集器的区别

其他收集器的工作范围是整个新生代或者老年代、G1收集器的工作范围是整个Java堆。在使用G1收集器时,它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域(Region)。虽然也保留了新生代、老年代的概念,但新生代和老年代不再是相互隔离的,他们都是一部分Region(不需要连续)的集合。

G1收集器存在的问题:

Region不可能是孤立的,分配在Region中的对象可以与Java堆中的任意对象发生引用关系。在采用可达性分析算法来判断对象是否存活时,得扫描整个Java堆才能保证准确性。其他收集器也存在这种问题(G1更加突出而已)。会导致Minor GC效率下降。

G1收集器是如何解决上述问题的?

采用Remembered Set来避免整堆扫描。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set,虚拟机发现程序在对Reference类型进行写操作时,会产生一个Write Barrier暂时中断写操作,检查Reference引用对象是否处于多个Region中(即检查老年代中是否引用了新生代中的对象),如果是,便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set中。当进行内存回收时,在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆进行扫描也不会有遗漏。

如果不计算维护 Remembered Set 的操作,G1收集器大致可分为如下步骤:

初始标记:仅标记GC Roots能直接到的对象,并且修改TAMS(Next Top at Mark Start)的值,让下一阶段用户程序并发运行时,能在正确可用的Region中创建新对象。(需要线程停顿,但耗时很短。)

并发标记:从GC Roots开始对堆中对象进行可达性分析,找出存活对象。(耗时较长,但可与用户程序并发执行)

最终标记:为了修正在并发标记期间因用户程序执行而导致标记产生变化的那一部分标记记录。且对象的变化记录在线程Remembered Set  Logs里面,把Remembered Set  Logs里面的数据合并到Remembered Set中。(需要线程停顿,但可并行执行。)

筛选回收:对各个Region的回收价值和成本进行排序,根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划。(可并发执行)

G1收集器运行示意图:

G1收集器运行示意图

 

-- 结束-- JVM垃圾收集暂告一段落。

 

作者: 不二尘
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最新发布
10-02
<think>我们正在为一位计算机专业研一学生设计JVM学习方案,该学生研究方向是边缘计算安全(差分隐私、隐私路径等),有408和软件工程基础,目前正在学习JVM。需要评估是否需要全看JVM视频集,补充缺失内容,并提供学习汇总、刷题和实例验证建议。 分析需求: 1. 判断视频全集必要性:基于研究生背景和边缘计算安全方向,不需要全看基础视频,应侧重与安全、资源受限环境相关的JVM特性。 2. 补充缺失内容:边缘设备特有的JVM问题(内存管理、轻量级GC、安全机制)。 3. 学习汇总:结构化知识框架,突出重点。 4. 刷题建议:结合边缘安全场景的实战题目。 5. 小实例验证:通过代码实验加深理解。 参考信息: [^1]: 强调现代程序需兼顾灵活性和安全性。 [^2]: 提到JVM监控工具(如JConsole、VisualVM)对分析GC性能的重要性。 [^3]: 警示微小的不一致会导致严重问题(类比JVM调优需谨慎)。 解决方案: 一、视频学习策略(不全看) - 跳过:基础内存结构、类加载流程等已掌握内容。 - 重点观看: 1. 堆外内存管理(DirectByteBuffer与网络安全缓冲区) 2. 适用于嵌入式设备的GC算法(ZGC/Shenandoah低延迟特性) 3. 字节码验证与安全沙箱(关联边缘设备防恶意代码) 4. JNI安全实践(预防本地代码漏洞) 二、缺失内容补充(边缘计算关联点) - 内存安全:垃圾回收停顿对实时性影响(边缘设备需<10ms停顿) - 轻量化:GraalVM Native Image构建无JVM运行时 - 可信执行:Intel SGX Enclave与JVM的集成 - 资源监控:Linux cgroups限制JVM内存/CPU 三、学习汇总(核心模块) ``` 1. 内存模型进阶 - 堆外内存:ByteBuffer.allocateDirect VS malloc - 内存屏障:VarHandle保证边缘设备数据一致性 2. 垃圾回收调优 - ZGC着色指针技术(适应边缘设备异构内存) - 最大停顿时间预测:`-XX:MaxGCPauseMillis`实战 3. 安全机制 - 类加载隔离:自定义类加载器实现隐私计算引擎隔离 - 字节码加密:Transformer保护边缘节点代码 4. 原生交互 - JNI临界区:GetPrimitiveArrayCritical优化数据传输 - 安全退出:确保本地代码释放资源 ``` 四、刷题建议 - LeetCode题目:不需要传统算法题,改成JVM场景题: 1. 手写安全内存分配器(防止堆外内存泄漏) 2. 模拟ZGC并发处理(并发标记算法实现) - 大厂面试题改造: - 如何诊断边缘设备Full GC?→ 添加资源限制条件(仅512MB RAM) 五、小实例验证 ```java // 边缘设备GC停顿模拟 public class GCPauseSimulator { static final int _1MB = 1024 * 1024; public static void main(String[] args) { // 创建短生命周期对象模拟传感器数据 new Thread(() -> { while (true) { byte[] sensorData = new byte[2 * _1MB]; // 诱发Young GC Thread.sleep(10); } }).start(); // 监控线程(边缘设备需低延迟) new Thread(() -> { long lastTime = System.nanoTime(); while (true) { long now = System.nanoTime(); if (now - lastTime > 20_000_000) { // 20ms停顿警报 System.err.println("GC pause detected: " + (now - lastTime)/1000000 + "ms"); } lastTime = now; } }).start(); } } ``` 运行参数:`-XX:+UseZGC -Xmx256m -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintGC` 六、监控工具实践(参考引用[^2]) - JConsole:观察堆外内存(Direct Memory)波动 - VisualVM:分析GC日志中停顿时间分布 - 添加安全监控:`-Djava.security.debug=access`跟踪权限检查 相关问题: 1. 如何在512MB内存的边缘设备配置ZGC参数? 2. 自定义类加载器如何防止差分隐私算法被篡改? 3. 边缘设备部署时,如何验证JVM运行时完整性? 4. JNI代码导致的内存泄漏如何诊断? </think>### 针对边缘计算安全方向的JVM学习优化方案 #### 一、视频学习策略(不必全看) 1. **可跳过的基础内容** - 类加载流程、内存区域划分等基础概念(408已覆盖) - GC基础算法(标记清除/复制算法等) *理由:你已具备扎实的计算机基础,重复学习效率低* 2. **必须重点学习的内容** - 堆外内存管理(`DirectByteBuffer`) ```java // 边缘设备内存敏感场景示例 ByteBuffer directBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024); // 绕过堆内存GC ``` - 低延迟GC原理(**ZGC/Shenandoah**) - 关键参数:`-XX:MaxGCPauseMillis=10`(边缘设备要求<20ms停顿) - 安全沙箱机制 - `SecurityManager`在隐私计算中的应用 - 字节码验证流程(结合差分隐私算法保护) - JNI本地调用安全 - 预防本地代码的内存泄漏攻击 #### 二、缺失关键内容补充(边缘场景特需) | **知识点** | **边缘计算关联性** | **学习资源** | |----------------------|-----------------------------------|----------------------------------| | **GraalVM Native** | 构建无JVM的轻量级安全容器 | [GraalVM官方文档](https://www.graalvm.org/) | | **内存屏障硬件实现** | NUMA架构下边缘节点数据一致性 | 《深入理解计算机系统》第6章 | | **TEE集成** | Intel SGX Enclave隐私计算保护 | [OpenEnclave SDK](https://openenclave.io/) | | **eBPF监控** | 内核级JVM行为审计(安全框架基础) | 《BPF Performance Tools》第11章 | #### 三、学习汇总与优先级建议 ```mermaid graph TD A[JVM核心] --> B[内存模型] A --> C[GC机制] A --> D[执行引擎] B --> B1(堆外内存管理) B --> B2(内存屏障) C --> C1(ZGC/Shenandoah) C --> C2(GC调优实战) D --> D1(字节码验证) D --> D2(JNI安全) style B1 stroke:#f66,stroke-width:2px style C1 stroke:#f66,stroke-width:2px style D2 stroke:#f66,stroke-width:2px ``` #### 四、刷题与实例验证方案 1. **刷题建议(LeetCode改造)** - 传统题:`Java内存泄漏排查` → **改造为** *"在512MB内存的边缘设备上,优化DirectByteBuffer缓存策略"* - 参考[^2]的GC监控方法,增加**资源约束条件**: ```bash # 限制容器资源 docker run -it --cpus=1 --memory=512m openjdk:17 ``` 2. **小实例设计** **边缘设备安全内存分配验证** ```java public class EdgeMemoryValidator { // 模拟边缘设备内存压力 static final int MAX_DIRECT_MEM = 100 * 1024 * 1024; // 100MB public static void main(String[] args) { List<ByteBuffer> buffers = new ArrayList<>(); try { while (true) { buffers.add(ByteBuffer.allocateDirect(2 * 1024 * 1024)); // 每次2MB System.out.println("已分配: " + (buffers.size() * 2) + "MB"); Thread.sleep(100); } } catch (OutOfMemoryError e) { System.err.println("堆外内存溢出! 最大分配: " + (buffers.size() * 2) + "MB"); } catch (InterruptedException ignored) {} } } ``` **运行参数**: `-XX:MaxDirectMemorySize=100m -Xmx50m` **观测点**: - 使用`jcmd <PID> VM.native_memory`监控堆外内存 - 通过[^2]提到的JConsole观察GC行为 #### 五、安全场景验证建议 1. **差分隐私保护实验** - 在JNI层实现拉普拉斯噪声注入: ```c // JNI 代码片段 JNIEXPORT jdouble JNICALL Java_PrivacyEngine_addNoise(JNIEnv *env, jobject obj, jdouble value) { double noise = laplace_noise(0.0, 1.0); // ϵ=1.0的拉普拉斯噪声 return value + noise; } ``` 2. **安全监控实践** - 部署**Prometheus+JMX Exporter**: ```yaml # prometheus.yml 配置片段 - job_name: 'edge_jvm' static_configs: - targets: ['edge-device-ip:9091'] # 边缘设备暴露的JMX端口 ``` --- ### 相关问题 1. 如何在资源受限的边缘设备实现JVM安全热升级? 2. ZGC的`-XX:SoftMaxHeapSize`参数对边缘计算有何特殊价值? 3. 如何通过JVM沙箱防止差分隐私算法被恶意篡改? 4. 在可信执行环境(TEE)中部署JVM需要考虑哪些安全因素? 5. 如何利用eBPF跟踪JVM堆外内存泄漏? > **关键提醒**:边缘计算场景下,JVM学习需重点关注**内存精确控制**、**确定式延迟**和**可信执行**三要素。建议结合[OpenJDK Panama项目](https://openjdk.org/projects/panama/)探索硬件原生交互,这将直接支撑你的隐私路径研究[^1]。
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