Java垃圾回收机制

Java 高级篇:JVM 垃圾回收机制 然而,在清除阶段,标记-整理算法会将存活的对象压缩到内存的一端,从而避免内存碎片化。作为开发者,我们应该充分了解垃圾回收的原理和限制,避免产生内存泄漏等问题,并在需要时进行适当的优化。在标记阶段,垃圾收集器遍历堆中的对象,将不再使用的对象进行标记。通过深入了解 JVM 的垃圾回收机制,我们可以更好地优化 Java 程序的性能,降低内存占用,提高系统稳定性。分代收集算法充分利用了对象生命周期的特点,提高了垃圾回收的效率。选择合适的垃圾收集器:根据应用场景选择合适的垃圾收集器,以达到最佳的垃圾回收性能。 阅读详情

Java自动内存管理归结为内存分配和内存回收。内存回收有如下算法。

一、根搜索算法

原理:通过一系列名为“GC Roots的对象作为起点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链,当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时,则证明此对象时不可用的。

        上述不可达的对象,并非立即宣告死亡,至少需要经历两次标记过程:

  • 对象进行根搜索后发现没有与GC Roots相连接的引用链,则会被第一次标记并且进行一次筛选,筛选条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。如果对象没有执行finalize或者虚拟机已经调用过,则对象接下来会被回收。
  • 如果对象有必要执行finalize方法,则在finalize方法中,会进行第二次标记,如果将自身引用关联到引用链任意对象,则第二次标记时会被移除“即将回收”的集合,也就是逃脱被回收的命运。否则即将被回收了。

        Java中,可作为GC Roots的对象包括:虚拟机栈中引用的对象、本地方法栈中JNI的引用对象、方法区中类静态熟悉引用对象、方法区中常量引用对象。

二、标记-清除算法

原理: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掉被标记的对象,是最基础的收集算法。

该算法缺点:

  • 效率问题,标记和清除过程效率不高;
  • 空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致,当程序在后续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起触发另一次垃圾收集动作。

标记-清除算法执行过程如图:

三、复制算法

原理: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。当这一块的内存用完了,就将还存活的对象复制到另一块上,然后再把已经使用过的内存空间一次清理掉。

        这样使得每次都对其中一块进行内存回收,内存分配时就不用考虑内存碎片等辅助情况,只要移动堆顶指针,按顺序分配内存即可,实现简单,允许高效。

缺点:此算法代价是将内存缩小为原来的一半,太高了。

复制算法执行过程如图:

        现在的商业虚拟机都采用该算法来回收新生代,新生代中对象98%都是朝生夕死,所有不需要按1:1来划分内存空间,而是将内存划分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden和其中一块Survivor。当回收时,将Eden和Surivior中还存活的对象一次性copy到另一块Survivor空间上,最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor的空间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor大小比例是8:1。

四、标记-整理算法

原理:标记过程仍然与“标记-清除”算法一样,但后续不是直接对可回收对象进行清理,而是让存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。

标记-整理算法示意图:

五、分代收集算法

        当前虚拟墙垃圾收集都采用“分代收集”算法,根据对象存活周期不同将内存划分为几块。一般把Java堆分为新生代和老年代,这样就可以根据各个年代特点采用最适当的收集算法。

        新生代中,每次垃圾收集时发现有大批对象死去,只有少量存活,则选用复制算法,只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。

        老年代中,因为对象存活率高,没有额外空间对它进行分配担保,就必须使用“标记-清理”或“标记-整理”算法来进行回收。

 

扩展:内存管理还有一种引用计数算法:

引用计数算法

原理:给对象添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器加1,当失效时引用计数值减1,任何时刻计数器都为0的对象就是不可能再被使用的。

缺点:很难解决对象之间循环引用的问题。所以Java没有选用该方法。

内存分配策略:

一、对象优先在Eden分配

        大多数情况下,对象在新生代Eden区中分配。当Eden区没有足够的空间进行分配时,虚拟机将发起一次Minor GC。

二、大对象直接进入老年代

        所谓大对象是指,需要大量连续内存空间的Java对象,经常出现大对象容易导致内存还有不少空间时就提前触发垃圾收集,虚拟机提供对应参数,令大于这个设置值的对象直接在老年代中分配。这样做的目的是避免在Eden区及聊个Survivor区之间发生大量的内存copy。

三、长期存活的对象将进入老年代

        虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄计数器。如果对象在Eden出生并经过第一次Minor GC后仍然存活,并且能被Survivor容纳的话,将被移动到Survivor空间中,并将对象年龄设为1。对象在Survivor区中每熬过一次Minor GC,年龄就增加1岁,当它的年龄增加到一定程度(默认15岁),就被晋升到老年代中。

四、动态对象年龄判定

        为了更好地适应不同程序的内存状况,虚拟机并不总是要求对象的年龄必须达到阈值(MaxTenuringThreshold)才能晋升老年代,如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半,年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代。

五、空间分配担保

        在发生Minor GC时,虚拟机会检测之前每次晋升到老年代的平均大小是否大于老年代的剩余空间大小,如果大于,则改为直接进行一次Full GC。如果小于,则查看HandlePromotionFailure设置是否允许担保失败,如果允许,只会进行Minor GC,如果不允许,则进行一次Full GC。

参考:《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》

Java垃圾回收机制详解:从原理到实践 Java垃圾回收机制(GC)是JVM自动管理内存的核心功能,负责回收不再使用的对象内存。文章详解了GC基础概念(垃圾定义、四种引用类型)、堆内存结构(年轻代、老年代)和对象分配流程。重点介绍了四种经典算法:标记-清除、复制、标记-整理和分代收集。最后剖析了主流垃圾收集器(Serial、ParNew、Parallel Scavenge、CMS和G1)的特点和使用场景,并提供了JVM参数配置示例。理解GC机制有助于开发者优化内存管理和应用性能。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【JAVA】JAVA的垃圾回收机制详解

对于Java的垃圾回收机制,它是Java虚拟机(JVM)提供的一种自动内存管理机制,主要负责回收不再使用的对象以释放内存空间。需要注意的是,全局变量的生命周期与整个应用程序的生命周期相同,因此如果全局变量引用的对象一直存在于内存中而不被释放,可能会造成内存泄漏。因此,在使用全局变量时要合理管理其生命周期,确保不再需要时及时释放,以减少内存占用和提高系统性能。

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【Java】垃圾回收机制

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