JVM 垃圾收集器-优快云博客

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如果说收集算法是内存回收的方法论，那垃圾收集器就是内存回收的实践者。《Java虚拟机规范》中对垃圾收集器应该如何实现并没有做出任何规定，因此不同的厂商、不同版本的虚拟机所包含的垃圾收集器都可能会有很大差别，不同的虚拟机一般也都会提供各种参数供用户根据自己的应用特点和要求组合出各个内存分代所使用的收集器。

经典垃圾收集器

这里讨论的是在JDK 7 Update 4之后（在这个版本中正式提供了商用的G1收集器，此前 G1 仍处于实验状态）、 JDK 11 正式发布之前，HotSpot 虚拟机所包含的全部可用的垃圾收集器。如下图所示：

上图展示了七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，就说明它们可以搭配使用，图中收集器所处的区域，则表示它是属于新生代收集器或老年代收集器。

Serial收集器

        Serial收集器是最基础、历史最悠久的收集器，它是 采用复制算法的新生代收集器，曾经（在JDK 1.3.1之前）是HotSpot虚拟机新生代收集器的唯一选择。

        Serial收集器是一个单线程工作的收集器，但它的“单线程”的意义并不仅仅是说明它只会使用一个处理器或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是强调在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有工作线程，直到它收集结束(Stop The World)。

        这项工作是由虚拟机在后台自动发起和自动完成的，在用户不可知、不可控的情况下把用户的正常工作的线程全部停掉，这对很多应用来说都是不能接受的。

下图展示Serial(新生代)/Serial Old(老年代) 收集器的运行过程：

从JDK 1.3开始，一直到现在最新的JDK 13，HotSpot虚拟机开发团队为消除或者降低用户线程因垃圾收集而导致停顿的努力一直持续进行着，从Serial收集器到Parallel收集器，再到Concurrent Mark Sweep（CMS）和Garbage First（G1）收集器，最终至现在垃圾收集器的最前沿成果Shenandoah和ZGC等，我们看到了一个个越来越构思精巧，越来越优秀，也越来越复杂的垃圾收集器不断涌现，用户线程的停顿时间在持续缩短，但是仍然没有办法彻底消除（这里不去讨论RTSJ中的收集器），探索更优秀垃圾收集器的工作仍在继续。

写到这里，似乎已经把Serial 收集器描述成一个最早出现，但目前已经老而无用，食之无味，弃之可惜的“ 鸡肋 ” 了。

但事实上，迄今为止。

        它依然是HotSpot虚拟机运行在客户端模式下的默认新生代收集器，有着优于其他收集器的地方，那就是简单而高效（与其他收集器的单线程相比）。

        对于内存资源受限的环境，它是所有收集器里额外内存消耗（Memory Footprint） 最小的；

        对于单核处理器或处理器核心数较少的环境来说，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收集效率。

        在用户桌面的应用场景以及近年来流行的部分微服务应用中，分配给虚拟机管理的内存一般来说并不会特别大，收集几十兆甚至一两百兆的新生代（仅仅是指新生代使用的内存，桌面应用甚少超过这个容量），垃圾收集的停顿时间完全可以控制在十几、几十毫秒，最多一百多毫秒以内，只要不是频繁发生收集，这点停顿时间对许多用户来说是完全可以接受的。

所以，Serial收集器对于运行在客户端模式下的虚拟机来说是一个很好的选择。

ParNew收集器

ParNew收集器实质上是 Serial 收集器的多线程并行版本，除了同时使用多条线程进行垃圾收集之外，其余的行为包括Serial 收集器可用的所有控制参数（例如： -XX ： SurvivorRatio 、 -XX ：PretenureSizeThreshold、 -XX ： HandlePromotionFailure等）、收集算法( 复制算法 )、Stop The World 、对象分配规则、回收策略等都与Serial 收集器完全一致，在实现上这两种收集器也共用了相当多的代码。

下图是 ParNew 收集器的工作过程：

ParNew收集器除了支持多线程并行收集之外，其他与Serial收集器相比并没有太多创新之处，但它却是不少运行在服务端模式下的HotSpot虚拟机，尤其是JDK 7之前的遗留系统中首选的新生代收集器，其中有一个与功能、性能无关但其实很重要的原因是：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JDK 1.5推出的一个具有划时代意义的收集器，具体内容将在稍后进行介绍。

ParNew收集器在单核心处理器的环境中绝对不会有比 Serial 收集器更好的效果，甚至由于存在线程交互的开销，该收集器在通过超线程（Hyper-Threading ）技术实现的伪双核处理器环境中都不能百分之百保证超越 Serial 收集器。当然，随着可以被使用的处理器核心数量的增加， ParNew 对于垃圾收集时系统资源的高效利用还是很有好处的。它默认开启的收集线程数与处理器核心数量相同，在处理器核心非常多（譬如32 个，现在 CPU 都是多核加超线程设计，服务器达到或超过 32 个逻辑核心的情况非常普遍）的环境中，可以使用-XX ：ParallelGCThreads 参数来限制垃圾收集的线程数。

从ParNew 收集器开始，后面还将会接触到若干款涉及 “ 并发 ” 和 “ 并行 ” 概念的收集器,并行和并发都是并发编程中的专业名词，它们可以理解为：

并行（Parallel）：并行描述的是多条垃圾收集器线程之间的关系，说明同一时间有多条这样的线程在协同工作，通常默认此时用户线程是处于等待状态。
并发（Concurrent）：并发描述的是垃圾收集器线程与用户线程之间的关系，说明同一时间垃圾收集器线程与用户线程都在运行。由于用户线程并未被冻结，所以程序仍然能响应服务请求，但由于垃圾收集器线程占用了一部分系统资源，此时应用程序的处理的吞吐量将受到一定影响。

Parallel Scavenge收集器

Parallel Scavenge收集器也是一个并行的多线程新生代收集器，它也是使用基于标记-复制算法。Parallel Scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同，CMS等收集器的关注点是尽可能缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间，而Parallel Scavenge收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量（Throughput）。

所谓吞吐量就是处理器用于运行用户代码的时间与处理器总消耗时间的比值，即：

如果虚拟机完成某个任务，用户代码加上垃圾收集总共耗费了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。

停顿时间越短就越适合需要与用户交互或需要保证服务响应质量的程序，良好的响应速度能提升用户体验；

而高吞吐量则可以最高效率地利用处理器资源，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的分析任务。

Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分别是控制最大垃圾收集停顿时间的-XX ： MaxGCPauseMillis 参数以及直接设置吞吐量大小的 -XX ： GCTimeRatio 参数。

-XX：MaxGCPauseMillis参数允许的值是一个大于0的毫秒数，收集器将尽力保证内存回收花费的时间不超过用户设定值。不过大家不要异想天开地认为如果把这个参数的值设置得更小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快，垃圾收集停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间为代价换取的：系统把新生代调得小一些，收集300MB新生代肯定比收集500MB快，但这也直接导致垃圾收集发生得更频繁，原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒，现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降，但吞吐量也降下来了。
-XX：GCTimeRatio参数的值则应当是一个大于0小于100的整数，也就是垃圾收集时间占总时间的比率，相当于吞吐量的倒数。譬如把此参数设置为19，那允许的最大垃圾收集时间就占总时间的5% （即1/(1+19)），默认值为99，即允许最大1%（即1/(1+99)）的垃圾收集时间。

由于与吞吐量关系密切，Parallel Scavenge收集器也经常被称作 “ 吞吐量优先收集器 ” 。

除上述两个参数之外，Parallel Scavenge收集器还有一个参数 -XX：+UseAdaptiveSizePolicy 值得我们关注。这是一个开关参数，当这个参数被激活之后，就不需要人工指定新生代的大小（-Xmn）、 Eden 与 Survivor 区的比例（-XX：SurvivorRatio ）、晋升老年代对象大小（-XX： PretenureSizeThreshold ）等细节参数了，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量。这种调节方式称为垃圾收集的自适应的调节策略（GC Ergonomics ）。

如果读者对于收集器运作不太了解，手工优化存在困难的话，使用 Parallel Scavenge 收集器配合自适应调节策略，把内存管理的调优任务交给虚拟机去完成也许是一个很不错的选择。只需要把基本的内存数据设置好（如-Xmx 设置最大堆），然后使用 -XX ： MaxGCPauseMillis 参数（更关注最大停顿时间）或 - XX： GCTimeRatio （更关注吞吐量）参数给虚拟机设立一个优化目标，那具体细节参数的调节工作就由虚拟机完成了。

自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器区别于ParNew收集器的一个重要特性。

Serial Old收集器

Serial Old是 Serial 收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器，使用 标记-整理算法 。这个收集器的主要意义也是供客户端模式下的HotSpot 虚拟机使用。

如果在服务端模式下，它也可能有两种用途：

在JDK 5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用。
作为CMS收集器发生失败时的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。

Serial Old 收集器的工作过程如下图所示：

Parallel Old收集器

Parallel Old是 Parallel Scavenge 收集器的老年代版本，支持多线程并发收集，基于 标记-整理算法 实现。这个收集器是直到JDK 6 时才开始提供的，在此之前，新生代的 Parallel Scavenge 收集器一直处于相当尴尬的状态，原因是如果新生代选择了Parallel Scavenge 收集器，老年代除了 Serial Old （PS MarkSweep）收集器以外别无选择，其他表现良好的老年代收集器，如 CMS 无法与它配合工作。

由于老年代Serial Old收集器在服务端应用性能上的“ 拖累 ” ，使用 Parallel Scavenge 收集器也未必能在整体上获得吞吐量最大化的效果。同样，由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多处理器的并行处理能力，在老年代内存空间很大而且硬件规格比较高级的运行环境中，这种组合的总吞吐量甚至不一定比ParNew 加 CMS 的组合来得优秀。

直到Parallel Old收集器出现后， “ 吞吐量优先 ” 收集器终于有了比较名副其实的搭配组合，在注重吞吐量或者处理器资源较为稀缺的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge 加 Parallel Old 收集器这个组合。

Parallel Old 收集器的工作过程如图下图所示：

CMS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，它非常符合那些集中在互联网站或者B/S系统的服务端上的Java应用，这些应用都非常重视服务的响应速度。从名字上（“Mark Sweep”）就可以看出它是基于“标记-清除”算法实现的。

CMS收集器工作的整个流程分为以下4个步骤：

初始标记（CMS initial mark）：仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，需要“Stop The World”。

并发标记（CMS concurrent mark）：进行GC Roots Tracing的过程，在整个过程中耗时最长。

重新标记（CMS remark）：为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段稍长一些，但远比并发标记的时间短。此阶段也需要“Stop The World”。

并发清除（CMS concurrent sweep）

由于在整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除阶段中，垃圾收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以从总体上来说，CMS 收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。

通过下图可以比较清楚地看到CMS 收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段：

优点：

CMS是一款优秀的收集器，它的主要优点：并发收集、低停顿，因此CMS收集器也被称为并发低停顿收集器（Concurrent Low Pause Collector）。

缺点：

缺点一：CMS收集器对处理器资源非常敏感。事实上，面向并发设计的程序都对处理器资源比较敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用户线程停顿，但却会因为占用了一部分线程（或者说处理器的计 算能力）而导致应用程序变慢，降低总吞吐量。 CMS 默认启动的回收线程数是（处理器核心数量 +3） /4 ，也就是说，如果处理器核心数在四个或以上，并发回收时垃圾收集线程只占用不超过 25% 的处理器运算资源，并且会随着处理器核心数量的增加而下降。但是当处理器核心数量不足四个时，CMS对用户程序的影响就可能变得很大。如果应用本来的处理器负载就很高，还要分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然大幅降低。为了缓解这种情况，虚拟机提供了一种称为“ 增量式并发收集器”（

Incremental Concurrent Mark Sweep/i-CMS）的CMS 收集器变种，所做的事情和以前单核处理器年代PC 机操作系统靠抢占式多任务来模拟多核并行多任务的思想一样，是在并发标记、清理的时候让收集器线程、用户线程交替运行，尽量减少垃圾收集线程的独占资源的时间，这样整个垃圾收集的过程会更长，但对用户程序的影响就会显得较少一些，直观感受是速度变慢的时间更多了，但速度下降幅度就没有那么明显。实践证明增量式的CMS 收集器效果很一般，从JDK 7开始， i-CMS 模式已经被声明为 “deprecated” ，即已过时不再提倡用户使用，到 JDK 9 发布后 i-

CMS 模式被完全废弃。

缺点二：由于CMS 收集器无法处理“浮动垃圾”（Floating Garbage），有可能出现“Con-current Mode Failure”失败进而导致另一次完全“Stop The World”的Full GC 的产生。在 CMS 的并发标记和并发清理阶段，用户线程是还在继续运行的，程序在运行自然就还会伴随有新的垃圾对象不断产生，但这一部分垃圾对象是出现在标记过程结束以后，CMS 无法在当次收集中处理掉它们，只好留待下一次垃圾收集时再清理掉。这一部分垃圾就称为“ 浮动垃圾 ” 。

同样也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要持续运行，那就还需要预留足够内存空间提供给用户线程使用，因此CMS收集器不能像其他收集器那样等待到老年代几乎完全被填满了再进行收集，必须预留一部分空间供并发收集时的程序运作使用。在JDK5的默认设置下， CMS 收集器当老年代使用了 68% 的空间后就会被激活，这是一个偏保守的设置，如果在实际应用中老年代增长并不是太快，可以适当调高参数-XX ： CMSInitiatingOccu-pancyFraction 的值来提高CMS 的触发百分比，降低内存回收频率，获取更好的性能。到了 JDK 6 时， CMS 收集器的启动阈值就已经默认提升至92% 。但这又会更容易面临另一种风险：要是 CMS 运行期间预留的内存无法满足程序分配新对象的需要，就会出现一次“ 并发失败 ” （ Concurrent Mode Failure ），这时候虚拟机将不得不启动后备预案：冻结用户线程的执行，临时启用Serial Old 收集器来重新进行老年代的垃圾收集，但这样停顿时间就很长了。所以参数-XX ： CMSInitiatingOccupancyFraction 设置得太高将会很容易导致大量的并发失败产生，性能反而降低，用户应在生产环境中根据实际应用情况来权衡设置。

缺点三：CMS是一款基于 “ 标记 - 清除 ” 算法实现的收集器，这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。空间碎片过多时，将会给大对象分配带来很大麻烦，往往会出现老年代还有很多剩余空间，但就是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象，而不得不提前触发一次Full GC 的情况。为了解决这个问题，CMS收集器提供了一个 -XX ： +UseCMS-CompactAtFullCollection 开关参数（默认是开启的，此参数从JDK 9开始废弃），用于在 CMS 收集器不得不进行 Full GC 时开启内存碎片的合并整理过程，由于这个内存整理必须移动存活对象，（在Shenandoah 和 ZGC 出现前）是无法并发的。这样空间碎片问题是解决了，但停顿时间又会变长，因此虚拟机设计者们还提供了另外一个参数-XX ： CMSFullGCsBefore- Compaction（此参数从 JDK 9 开始废弃），这个参数的作用是要求 CMS 收集器在执行过若干次（数量由参数值决定）不整理空间的Full GC 之后，下一次进入 Full GC 前会先进行碎片整理（默认值为 0 ，表示每次进入Full GC 时都进行碎片整理）。

Garbage First收集器

G1（Garbage-First）收集器是当今收集器技术发展最前沿的成果之一，它是一款面向服务端应用的垃圾收集器，HotSpot开发团队赋予它的使命是（在比较长期的）未来可以替换掉JDK 1.5中发布的CMS收集器。与其他GC收集器相比，G1具备如下特点：

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，部分其他收集器原本需要停顿Java线程执行的GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续执行。

分代收集与其他收集器一样，分代概念在G1中依然得以保留。虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆，但它能够采用不同方式去处理新创建的对象和已存活一段时间、熬过多次GC的旧对象来获取更好的收集效果。

空间整合 G1从整体来看是基于“标记-整理”算法实现的收集器，从局部（两个Region之间）上来看是基于“复制”算法实现的。这意味着G1运行期间不会产生内存空间碎片，收集后能提供规整的可用内存。此特性有利于程序长时间运行，分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。

可预测的停顿这是G1相对CMS的一大优势，降低停顿时间是G1和CMS共同的关注点，但G1除了降低停顿外，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毫秒的时间片段内，消耗在GC上的时间不得超过N毫秒，这几乎已经是实时Java（RTSJ）的垃圾收集器的特征了。

横跨整个堆内存

在G1之前的其他收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老生代，而G1不再是这样。

G1在使用时，Java堆的内存布局与其他收集器有很大区别，它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），虽然还保留新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔离的了，而都是一部分Region（不需要连续）的集合。

建立可预测的时间模型

G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），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（这也就是Garbage-First名称的来由）。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，保证了G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。

避免全堆扫描——Remembered Set

G1把Java堆分为多个Region，就是“化整为零”。但是Region不可能是孤立的，一个对象分配在某个Region中，可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。在做可达性分析确定对象是否存活的时候，需要扫描整个Java堆才能保证准确性，这显然是对GC效率的极大伤害。

为了避免全堆扫描的发生，虚拟机为G1中每个Region维护了一个与之对应的Remembered Set。虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作。

检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中（在分代的例子中就是检查是否老年代中的对象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之中。当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。

如果不计算维护Remembered Set的操作，G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤：

初始标记（Initial Marking） 仅仅只是标记一下GC Roots 能直接关联到的对象，并且修改TAMS（Nest Top Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可以的Region中创建对象，此阶段需要停顿线程，但耗时很短。

并发标记（Concurrent Marking） 从GC Root 开始对堆中对象进行可达性分析，找到存活对象，此阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。

最终标记（Final Marking） 为了修正在并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分标记记录，虚拟机将这段时间对象变化记录在线程的Remembered Set Logs里面，最终标记阶段需要把Remembered Set Logs的数据合并到Remembered Set中，这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。

筛选回收（Live Data Counting and Evacuation） 首先对各个Region中的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC 停顿是时间来制定回收计划。此阶段其实也可以做到与用户程序一起并发执行，但是因为只回收一部分Region，时间是用户可控制的，而且停顿用户线程将大幅度提高收集效率。

通过下图可以比较清楚地看到G1收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段（Safepoint处）：