这里要讲的是JVNM的四种垃圾回收算法
1.标记-清除算法
2.复制算法(新生代回收算法)
3.标记-整理算法(老年代回收算法)
4.分代算法
为什么要进行垃圾回收?
回收无用的对象,清理无用的内存碎片,分配给新的内存,防止内存溢出或内存泄漏.
怎么对可回收的对象进行标记?
需要满足两个条件:
- 经过可达性分析算法后,不可达的对象
- 覆写了finalize()方法或者finalize()方法已经被JVM执行过一次
标记-清除算法
算法分为"标记"和"清除"两个阶段 :
- 首先标记出所有需要回收的对象,
- 在标记完成后统一回收所有被标记的对象
后续的收集算法都是基于这种思路并对其不足加以改进而已。
"标记-清除"算法有哪些不足?
- 效率问题 :
标记和清除这两个过程的效率都不高
会产生大量不连续的内存碎片
,空间碎片太多可能会导致以后在程序运行中需要分配较大对象时,无法找到足够连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集。
复制算法(新生代回收算法)
- "复制"算法是为了解决"标记-清理"的效率问题。
- 它将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次只使用其中的一块。
- 当这块内存需要进行垃圾回收时,会将此区域还存活着的对象复制到另一块上面,然后再把已经使用过的内存区域一次清理掉.
- 这样做的好处是每次都是对整个半区进行内存回收,内存分配时也就不需要考虑内存碎片等复杂情况,只需要移动堆顶指针,按顺序分配即可。
- 此算法实现简单,运行高效
HotSpot实现的复制算法流程如下:
- 当Eden区满的时候,会触发第一次Minor gc,把还活着的对象拷贝到Survivor From区;当Eden区再次触
发Minor gc的时候,会扫描Eden区和From区域,对两个区域进行垃圾回收,经过这次回收后还存活的对象,
则直接复制到To区域,并将Eden和From区域清空。 - 然后交换from区和to区,谁空谁是to
- 部分对象会在From和To区域中复制来复制去,如此交换15次(由JVM参数MaxTenuringThreshold决定,这
个参数默认是15),最终如果还是存活,就存入到老年代
- 新生代中98%的对象都是"朝生夕死"的,所以并不需要按照1 : 1的比例来划分内存空间,而是将内存(新生代内存)分为一块较大的Eden(伊甸园)空间和两块较小的Survivor(幸存者)空间,每次使用Eden和其中一块Survivor(两个Survivor区域一个称为From区,另一个称为To区域)。当回收时,将Eden和Survivor中还存活的对象一次性复制到另一块Survivor空间上,最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。
- 当Survivor空间不够用时,需要依赖其他内存(老年代)进行分配担保。
- HotSpot默认Eden与Survivor的大小比例是8 : 1,也就是说Eden:Survivor From : Survivor To = 8:1:1。所以每次新生代可用内存空间为整个新生代容量的90%,而剩下的10%用来存放回收后存活的对象。
标记-整理算法(老年代回收算法)
- 复制收集算法在对象存活率较高时会进行比较多的复制操作,效率会变低。
- 因此在老年代一般不能使用复制算法。针对老年代的特点,提出了一种称之为"标记-整理算法"。
- 标记过程仍与"标记-清除"过程一致,但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理,而是让所有存活对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存
分代收集算法
- 当前JVM垃圾收集都采用的是"分代收集(Generational Collection)"算法,这个算法并没有新思想,只是根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。
- 一般是把Java堆分为新生代和老年代。
- 在新生代中,每次垃圾回收都有大批对象死去,只有少量存活,因此我们采用复制算法;
- 而老年代中对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保,就必须采用"标记-清理"或者"标记-整理"算法。
请问了解Minor GC和Full GC么,这两种GC有什么不一样吗
- minor GC发生在新生代,大多数对象都是朝生夕死,因此Minor GC比较频繁,执行效率也较快
- Full GC又叫老年代GC或Major GC:发生在老年代的GC,
Full GC会出现所谓的STW(stop the world)现象,即所有的进程都挂起等待清理垃圾
,Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上 ,速度非常慢
如果出现 java.lang.OutOfMemoryError : Java heap space 异常,说明Java虚拟机的堆内存不够:由如下两种原因
- Java 虚拟机的堆内存设置不够,可以通过参数 -Xms 、Xmx 来调优
- 代码中创建了大量大对象,并且长时间不能被垃圾收集器收集(存在被引用)