5.JVM垃圾收集算法

概述

本文主要是介紹幾種垃圾收集算法的基本思路,包括標(biāo)記-清除算法丈屹、復(fù)制算法、標(biāo)記整理算法伶棒、分代收集

標(biāo)記-清除算法

基本思路

分為“標(biāo)記”和“清除”兩個步驟旺垒,先標(biāo)記所有需要回收的對象,再統(tǒng)一進行清除被標(biāo)記的對象肤无。


標(biāo)記-清除算法(摘自《深入理解Java虛擬機》).png

評價

  • 效率低先蒋,無論是標(biāo)記過程還是清除過程。
  • 標(biāo)記后直接清除宛渐,沒有對內(nèi)存空間進行整理竞漾,會產(chǎn)生大量不連續(xù)的內(nèi)存碎片。當(dāng)程序運行需要分配較大對象時窥翩,會由于沒有足夠的連續(xù)內(nèi)存而提前觸發(fā)一次GC业岁。

復(fù)制算法

基本思路

將內(nèi)存分為兩塊大小相等的區(qū)域,每次只使用其中的一塊來分配內(nèi)存寇蚊,當(dāng)其中一塊內(nèi)存空間用完了笔时,觸發(fā)GC時,將仍然存活的對象復(fù)制到另一塊內(nèi)存上仗岸,再將使用過的內(nèi)存一次性清理掉允耿。

復(fù)制算法(摘自《深入理解Java虛擬機》).png

實際使用

現(xiàn)在的商業(yè)虛擬機都采用復(fù)制算法來回收新生代,由于新生代的對象存活率很低扒怖,所以將內(nèi)存空間劃分為Eden區(qū)和兩個Survivor區(qū)较锡,每次分配內(nèi)存都在Eden區(qū)和其中一個Survivor區(qū)進行。當(dāng)發(fā)生垃圾回收時盗痒,將Eden和Survivor區(qū)中存活的對象復(fù)制到另一個Survivor區(qū)蚂蕴,然后直接清空剛才兩個區(qū)。
hotspot虛擬機提供的Eden和Survivor空間的默認比例為8:1,即最多只會浪費10%的內(nèi)存空間掂墓。一般來說谦纱,新生代對象死亡率達到98%,但是不能保證特殊情況君编。所以跨嘉,如果另外一塊Survivor空間沒有足夠空間存放上一次新生代收集下來的存活對象時,對象將通過分配擔(dān)保機制進入老年代吃嘿。

評價

  • 復(fù)制算法不會產(chǎn)生內(nèi)存碎片祠乃,保證內(nèi)存空間規(guī)整。
  • 如果使用兩塊大小相等的內(nèi)存區(qū)域來做復(fù)制算法兑燥,內(nèi)存的資源利用率太小亮瓷,代價太大。商業(yè)虛擬機的內(nèi)存劃分將內(nèi)存利用率提升至90%,解決了內(nèi)存使用率的問題降瞳。
  • 當(dāng)對象存活率高時嘱支,復(fù)制操作的過程就會變得很頻繁,效率較低挣饥。并且由于需要劃分內(nèi)存除师,所以需要額外的空間來做分配擔(dān)保,防止空間不足的極端情況扔枫。所以復(fù)制算法適用新生代垃圾回收汛聚,而不適用于老年代。

標(biāo)記-整理算法

基本思路

標(biāo)記過程與“標(biāo)記-清除”算法相同短荐,然后讓所有的存活對象朝著一端進行移動倚舀,之后直接將存活對象之外的內(nèi)存空間進行清理。


標(biāo)記-整理算法(摘自《深入理解Java虛擬機》).png

評價

  • 當(dāng)對象過多時忍宋,標(biāo)記和整理兩個過程效率低
  • 不產(chǎn)生內(nèi)存碎片痕貌,保證內(nèi)存空間規(guī)整,方便分配內(nèi)存
  • 適用于老年代垃圾回收

分代收集算法

分代收集算法不算一種回收算法糠排,類似于多種算法的綜合使用芯侥。分代收集算法的思路主要是:按照對象存活時間,將內(nèi)存劃分為不同的區(qū)域乳讥,一般來說柱查,將java堆劃分為新生代和老年代,這樣可以根據(jù)不同區(qū)域的對象的特點來采用最適當(dāng)?shù)氖占惴ㄔ剖@缧律鷮ο笏劳雎矢甙ぃ瑒t采用復(fù)制算法;老年代對象存活率高汹忠,并且沒有多余內(nèi)存空間做分配擔(dān)保淋硝,則采用“標(biāo)記-清除”或“標(biāo)記-整理”進行算法收集雹熬。

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市谣膳,隨后出現(xiàn)的幾起案子竿报,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖继谚,帶你破解...
    沈念sama閱讀 217,907評論 6 506
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件烈菌,死亡現(xiàn)場離奇詭異,居然都是意外死亡花履,警方通過查閱死者的電腦和手機芽世,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 92,987評論 3 395
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來诡壁,“玉大人济瓢,你說我怎么就攤上這事∶们洌” “怎么了旺矾?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 164,298評論 0 354
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長夺克。 經(jīng)常有香客問我箕宙,道長,這世上最難降的妖魔是什么懊直? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,586評論 1 293
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮火鼻,結(jié)果婚禮上室囊,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己魁索,他們只是感情好融撞,可當(dāng)我...
    茶點故事閱讀 67,633評論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著粗蔚,像睡著了一般尝偎。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上鹏控,一...
    開封第一講書人閱讀 51,488評論 1 302
  • 那天致扯,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼当辐。 笑死抖僵,一個胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的缘揪。 我是一名探鬼主播耍群,決...
    沈念sama閱讀 40,275評論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼义桂,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了蹈垢?” 一聲冷哼從身側(cè)響起慷吊,我...
    開封第一講書人閱讀 39,176評論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎曹抬,沒想到半個月后溉瓶,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,619評論 1 314
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡沐祷,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 37,819評論 3 336
  • 正文 我和宋清朗相戀三年嚷闭,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片赖临。...
    茶點故事閱讀 39,932評論 1 348
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡胞锰,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出兢榨,到底是詐尸還是另有隱情嗅榕,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 35,655評論 5 346
  • 正文 年R本政府宣布吵聪,位于F島的核電站凌那,受9級特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏吟逝。R本人自食惡果不足惜帽蝶,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 41,265評論 3 329
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望块攒。 院中可真熱鬧励稳,春花似錦、人聲如沸囱井。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,871評論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽庞呕。三九已至新翎,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間住练,已是汗流浹背地啰。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,994評論 1 269
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留讲逛,地道東北人髓绽。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 48,095評論 3 370
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像妆绞,于是被迫代替她去往敵國和親顺呕。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子枫攀,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點故事閱讀 44,884評論 2 354

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容