JVM(HotSpot) 垃圾收集器详解

本文详细介绍了HotSpot虚拟机中的各种垃圾回收器,包括Serial、ParNew、ParallelScavenge、SerialOld、ParallelOld、CMS和G1收集器的特点与应用场景。特别针对G1收集器的工作原理进行了深入解析。

HotSpot虚拟机所有的垃圾收集器如下图:

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上面有7种收集器,分为部分,上面为新生代收集器,下面是老年代收集器。如果两个收集器之间存在连线,就说明它们可以搭配使用。

新生代的收集器使用复制算法,
老年代使用并发标记清除(CMS)或标记-整理算法。

Stop The World

Java中Stop-The-World机制简称STW,是在执行垃圾收集算法时,Java应用程序的其他所有线程都被挂起(除了垃圾收集帮助器之外)。Java中一种全局暂停现象,全局停顿,所有Java代码停止,native代码可以执行,但不能与JVM交互。

垃圾收集器

序号收集器收集范围算法执行类型
1Serial新生代复制单线程
2ParNew新生代复制多线程并行
3Parallel新生代复制多线程并行
4Serial Old老年代标记整理单线程
5CMS老年代标记清除多线程并发
6Parallel Old老年代标记整理多线程
7G1全部复制算法,标记-整理多线程

解释:
并行(Parallel):多条垃圾收集线程并行工作,而用户线程仍处于等待状态
并发(Concurrent):垃圾收集线程与用户线程一段时间内同时工作(交替执行)

1、Serial(串行GC)收集器

Serial收集器是一个新生代收集器,单线程执行,使用复制算法。它在进行垃圾收集时,必 须暂停其他所有的工作线程(用户线程)。是Jvm client模式下默认的新生代收集器。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 线程收集效率。

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2、ParNew(并行GC)收集器

ParNew收集器其实就是serial收集器的多线程版本,除了使用多条线程进行垃圾收集之外,其余行为与Serial收集器一样。

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3、Parallel Scavenge(并行回收GC)收集器

Parallel Scavenge收集器也是一个新生代收集器,它也是使用复制算法的收集器,又是并行多线程收集器。parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量。吞吐量= 程序运行时间/(程序运行时间 + 垃圾收集时间),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%。

使用如下2个参数进行控制吞吐量

  1. -XX:MaxGCPauseMillis
    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设定值。
  2. -XX:GCTimeRatio
    GCTimeRatio参数的值应当是一个大于0小于100的整数,也就是垃圾收集时间占总时间的比率,相当于是吞吐量的倒数。如果把此参数设置为19,那允许的最大GC时间就占总时间的5%(即1 /(1+19)),默认值为99,就是允许最大1%(即1 /(1+99))的垃圾收集时间。

示意图和ParNew类似(参见图3-7)。

4、Serial Old(串行GC)收集器

Serial Old是Serial收集器的老年代版本,它同样使用一个单线程执行收集,使用“标记-整理”算法。主要使用在Client模式下的虚拟机。如果在Server模式下,它主要还有两大用途:一个是在JDK 1.5及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用,另外一个就是作为CMS收集器的后备预案。如果CMS收集器出现Concurrent Mode Failure,则Serial Old收集器将作为后备收集器。

详见图3-6 老年的收集

5、Parallel Old(并行GC)收集器

Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本,使用多线程和“标记-整理”算法。

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6、CMS(并发GC)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。CMS收集器是基于“标记-清除”算法实现的,整个收集过程大致分为4个步骤:

  1. 初始标记(CMS initial mark)
  2. 并发标记(CMS concurrenr mark)
  3. 重新标记(CMS remark)
  4. 并发清除(CMS concurrent sweep)

其中初始标记、重新标记这两个步骤任然需要停顿其他用户线程。初始标记仅仅只是标记出GC ROOTS能直接关联到的对象,速度很快,并发标记阶段是进行GC ROOTS 根搜索算法阶段,会判定对象是否存活。而重新标记阶段则是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,这个阶段的停顿时间会被初始标记阶段稍长,但比并发标记阶段要短。

由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程中,收集器线程都可以与用户线程一起工作,所以整体来说,CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。

CMS收集器的优点:并发收集、低停顿,但是CMS还远远达不到完美,器主要有三个显著缺点:

  1. CMS收集器对CPU资源非常敏感。
    在并发阶段,虽然不会导致用户线程停顿,但是会占用CPU资源而导致引用程序变慢,总吞吐量下降。CMS默认启动的回收线程数是:(CPU数量+3)/4。(建议CPU个数最少4个)。

  2. 无法处理浮动垃圾
    在做垃圾回收的过程中会产生新的垃圾(并行执行),所以需要预留一部分空间给用户线程使用。
    可以使用-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction(jdk1.6 默认为92%)参数来设置,预留多少空间开始做GC。如果在垃圾回收的过程中,剩余空间不足仍然满足不了用户线程生成对象所需要的空间,就会出现“Concurrent Mode Failure”失败,这时候虚拟机将启动后备预案:临时启用Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集,这样停顿时间就很长了。

  3. CMS是基于“标记-清除”算法实现的收集器,使用“标记-清除”算法收集后,会产生大量碎片。
    空间碎片太多时,将会给对象分配带来很多麻烦,比如说大对象,内存空间找不到连续的空间来分配不得不提前触发一次Full GC。为了解决这个问题,CMS收集器提供了一个-XX:UseCMSCompactAtFullCollection开关参数,用于在Full GC之后增加一个碎片整理过程,还可通过-XX:CMSFullGCBeforeCompaction参数设置执行多少次不压缩的Full GC之后,跟着来一次碎片整理过程。

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7、G1收集器
G1(Garbage First)垃圾回收器是用在heap memory很大的情况下,把heap划分为很多很多的region块,然后并行的对其进行垃圾回收。
G1垃圾回收器在清除实例所占用的内存空间后,还会做内存压缩。
G1垃圾回收器回收region的时候基本不会STW,而是基于 most garbage优先回收 的策略来对region进行垃圾回收的。

结果如下图:

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一个region有可能属于Eden,Survivor或者Tenured内存区域。图中的E表示该region属于Eden内存区域,S表示属于Survivor内存区域,T表示属于Tenured内存区域。图中空白的表示未使用的内存空间。G1垃圾收集器还增加了一种新的内存区域,叫做Humongous内存区域,如图中的H块。这种内存区域主要用于存储大对象-即大小超过一个region大小的50%的对象。

年轻代垃圾收集

在G1垃圾收集器中,年轻代的垃圾回收过程使用复制算法。把Eden区和Survivor区的对象复制到新的Survivor区域。
如下图:

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老年代垃收集

对于年老代上的垃圾收集,G1垃圾收集器也分为4个阶段,基本跟CMS垃圾收集器一样,但略有不同:

Initial Mark阶段 - 同CMS垃圾收集器的Initial Mark阶段一样,G1也需要暂停应用程序的执行,它会标记从根对象出发,在根对象的第一层孩子节点中标记所有可达的对象。但是G1的垃圾收集器的Initial Mark阶段是跟minor gc一同发生的。也就是说,在G1中,你不用像在CMS那样,单独暂停应用程序的执行来运行Initial Mark阶段,而是在G1触发minor gc的时候一并将年老代上的Initial Mark给做了。

Concurrent Mark阶段 - 在这个阶段G1做的事情跟CMS一样。但G1同时还多做了一件事情,就是如果在Concurrent Mark阶段中,发现哪些Tenured region中对象的存活率很小或者基本没有对象存活,那么G1就会在这个阶段将其回收掉,而不用等到后面的clean up阶段。这也是Garbage First名字的由来。同时,在该阶段,G1会计算每个 region的对象存活率,方便后面的clean up阶段使用 。

Remark阶段 - 在这个阶段G1做的事情跟CMS一样, 但是采用的算法不同,G1采用一种叫做SATB(snapshot-at-the-begining)的算法能够在Remark阶段更快的标记可达对象。

Clean up/Copy阶段 - 在G1中,没有CMS中对应的Sweep阶段。相反 它有一个Clean up/Copy阶段,在这个阶段中,G1会挑选出那些对象存活率低的region进行回收,这个阶段也是和minor gc一同发生的,如下图所示:

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转载于:https://my.oschina.net/u/2307589/blog/1830735

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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