概述

對于java程序員酝豪，在虛擬機自動內(nèi)存管理機制下园骆，不再需要為每一個new操作去寫配對的delete/free代碼，不容易出現(xiàn)內(nèi)存泄漏和內(nèi)存溢出的問題寓调。垃圾回收機制會自動管理jvm內(nèi)存空間，將不會被使用到的垃圾對象清理锄码，釋放空間被其他對象使用夺英。
垃圾收集(Garbage Collection,GC)需要完成3件事情：

• 哪些內(nèi)存需要回收
• 什么時候回收
• 如何回收

引用

判定對象是否存活都與引用有關(guān)，在jdk1.2之后滋捶，java對引用的概念進(jìn)行了擴充痛悯，將引用分為強引用(Strong Reference)、軟引用(Soft Reference)重窟、弱引用(Weak Reference)载萌、虛引用(Phantom Reference)，這4種引用強度依次減弱巡扇。

• 強引用：強引用在代碼種普遍存在扭仁，例如Object obj = new Object()這類代碼。只要強引用存在厅翔，垃圾收集器永遠(yuǎn)不會回收被引用的對象乖坠。
• 軟引用：描述一些還有用但非必需的對象。當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)存不足時刀闷，在發(fā)生內(nèi)存溢出之前熊泵，這類對象會被垃圾收集器回收。JDK提供SoftReference類實現(xiàn)軟引用甸昏。
• 弱引用：用于描述非必需對象顽分，強度比軟引用弱。只要發(fā)生GC施蜜，這類對象都會被垃圾收集器回收卒蘸，JDK提供WeakReference類實現(xiàn)弱引用。
• 虛引用：最弱的一種引用關(guān)系花墩。虛引用不會對象的生存時間構(gòu)成影響悬秉，也無法通過虛引用取得對象實例澄步，它唯一的目的是能在這個對象被垃圾收集器回收時收到一條系統(tǒng)通知。JDK提供PhantomReference類實現(xiàn)虛引用和泌。

如何判定對象是否存活

在堆種村缸，存放著java幾乎所有的對象實例，垃圾收集器對堆進(jìn)行回收前武氓，第一步就是確定哪些對象還“存活”梯皿，哪些對象已經(jīng)“死去”(即不可能再被任何途徑使用的對象)。

引用計數(shù)算法

每個對象有個引用計數(shù)器县恕，每當(dāng)有一個地方引用它時东羹，計數(shù)器值+1；引用失效時忠烛，計數(shù)器值-1属提；任何時刻計數(shù)器值為0的對象就是不可能再被使用的。
優(yōu)點：

• 實現(xiàn)簡單美尸，判定效率高

缺點：

• 很難解決對象之間相互循環(huán)引用的問題

/**
 * @Time : 2019/05/12 上午 10:42
 * @Author : xiuc_shi
 **/
public class ReferenceCountingGC {
    private ReferenceCountingGC instance;
    public static void main(String[] args) {
        ReferenceCountingGC a = new ReferenceCountingGC();
        ReferenceCountingGC b = new ReferenceCountingGC();
        a.instance = b;
        b.instance = a;
        a = null;
        b = null;
        System.gc();
    }
}

以上例子冤议，a對象引用了b對象，b對象引用了a對象师坎，但最后a和b都指向null了恕酸，實際上兩個對象不能再被訪問。如果使用引用計數(shù)算法胯陋，它們將不會被回收蕊温。

可達(dá)性分析算法

通過一系列“GC Roots”對象作為起始點，從這些節(jié)點開始向下搜索遏乔，搜索所走過的路徑稱為引用鏈(Reference Chain)义矛，當(dāng)一個對象到GC Roots沒有任何引用鏈時，則證明此對象不可用盟萨。

• 虛擬機棧(棧幀種本地變量表)種引用的對象
• 方法區(qū)種類靜態(tài)屬性引用的對象
• 方法區(qū)種常量引用的對象
• 本地方法棧種JNI(native 方法)引用的對象

即使被可達(dá)性分析算法標(biāo)記為不可達(dá)對象铺罢，對象也并非非死不可艇挨。要真正宣告一個對象死亡，至少要經(jīng)歷兩次標(biāo)記過程：

• 對象被可達(dá)性分析不可到達(dá)GC Roots時韭赘，它將會被第一次標(biāo)記并進(jìn)行一次篩選缩滨，篩選的條件是此對象是否有必要執(zhí)行finalize()方法。
• 當(dāng)對象沒有覆蓋finalize()方法，或者finalize()方法已經(jīng)被虛擬機調(diào)用過脉漏，則將這兩種情況視為“沒有必要執(zhí)行”苞冯。
• 如果對象被判定為有必要執(zhí)行finalize()方法，則對象會放置在一個叫做F-Queue的隊列中侧巨，并在稍后由虛擬機自動建立的舅锄、低優(yōu)先級的Finalizer線程執(zhí)行。
• finalize()方法是對象逃脫死亡命運的最后一次機會司忱，稍后GC將堆F-Queue隊列中的對象進(jìn)行第二次小規(guī)模標(biāo)記皇忿，如果對象在finalize()中重新與引用鏈上的任意一個對象建立關(guān)聯(lián)，那么第二次標(biāo)記時它會被移除出“即將回收”的集合坦仍。
• 這種自救的機會只有一次鳍烁，因為一個對象的finalize()方法最多只會被系統(tǒng)自動調(diào)用一次。

垃圾收集算法

標(biāo)記-清除算法

標(biāo)記-清除(Mark-Sweep)算法是最基礎(chǔ)得收集算法繁扎，算法分為“標(biāo)記”和“清除”兩個階段：首先標(biāo)記出所有需要回收得對象幔荒，標(biāo)記完成后統(tǒng)一回收所有被標(biāo)記得對象。
該算法主要有兩個不足：

• 效率問題：標(biāo)記和清除兩個過程效率都不高梳玫。

• 空間問題：標(biāo)記清除之后會產(chǎn)生大量不連續(xù)的內(nèi)存碎片铺峭，空間碎片太多可能會導(dǎo)致程序分配較大對象時，無法找到足夠的連續(xù)內(nèi)存而出發(fā)另一次收集動作汽纠。

  
  

復(fù)制算法

復(fù)制算法是為了解決標(biāo)記-清除算法的效率問題而出現(xiàn)的。它將可用的內(nèi)存容量劃分為大小相等的兩塊傀履，每次只使用其中的一塊虱朵。當(dāng)這塊內(nèi)存用完后，將還存活的對象復(fù)制到另一塊，然后把已使用過的內(nèi)存空間清理。這樣內(nèi)存分配時不用考慮內(nèi)存碎片的問題瘩绒，只需要按順序分配內(nèi)存癌压，實現(xiàn)簡單，運行高效泳梆。但是每次只能使用內(nèi)存空間的一半。

標(biāo)記-整理算法

復(fù)制算法在對象存活率較高時會進(jìn)行較多的復(fù)制操作斗塘，效率將會降低赢织，所以在老年代一般不能直接用復(fù)制算法。
根據(jù)老年代的特點馍盟，標(biāo)記-整理(Mark-Compact)算法被提出于置。它的標(biāo)記過程和標(biāo)記-清除算法一樣，但是后續(xù)不是直接對可回收對象進(jìn)行清理朽合，而是讓所有存活的對象都向一端移動俱两，然后直接清理端邊界以外的內(nèi)存。

分代收集算法

當(dāng)前商業(yè)虛擬機的垃圾收集都采用分代收集(Generational Collection)算法曹步，該算法沒有什么新思想宪彩，只是根據(jù)對象存活周期的不同將內(nèi)存劃分為幾塊。一般把java堆分為新生代和老年代讲婚，根據(jù)各個年代的特點采用適當(dāng)?shù)氖占惴ā?/p>

• 新生代中尿孔，每次垃圾收集時都會發(fā)現(xiàn)大量對象死去，選用復(fù)制算法筹麸，只需要將少量存活對象賦值到另一個空間活合。
• 老年代中，對象存活率高物赶，不適合使用復(fù)制算法白指，而使用“標(biāo)記-清理”或者“標(biāo)記-整理”算法來進(jìn)行回收。

垃圾收集器

如果說收集算法是垃圾回收的方法論酵紫，那么垃圾收集器就是內(nèi)存回收的具體實現(xiàn)告嘲。

Serial收集器

Serial收集器是最基本、發(fā)展歷史最悠久的收集器奖地，它只使用一個線程去回收內(nèi)存橄唬。新生代采用復(fù)制算法，老年代使用標(biāo)記-整理算法参歹，在內(nèi)存回收過程中會停掉其他所有的工作線程(Stop The World)仰楚，直到收集結(jié)束。

Serial收集器是運行在Client模式下的虛擬機最好垃圾回收器選擇犬庇。

ParNew收集器

ParNew收集器是Serial收集器的多線程版本僧界，除了使用多線程，其他的一些控制參數(shù)臭挽、收集算法捎泻、Stop The World、對象分配規(guī)則埋哟、回收策略等與Serial收集器一樣笆豁。

ParNew收集器是許多運行在Server模式下的虛擬機首選的新生代收集器郎汪。其次，它是除Serial收集器外闯狱，唯一能與CMS收集器配合工作的收集器煞赢。

Parallel Scavenge收集器

Parallel Scavenge收集器是一個新生代收集器，使用了復(fù)制算法哄孤。與其他垃圾收集器的關(guān)注點不同照筑，它的目標(biāo)是達(dá)到一個可控制的吞吐量(Throughput)。
吞吐量 = 運行用戶代碼時間 / (運行用戶代碼時間 + 垃圾收集時間)
Parallel Scavenge收集器提供了兩個參數(shù)用于精確控制吞吐量瘦陈，分別為控制最大垃圾收集停頓時間(-XX:MaxGCPauseMillis)和直接設(shè)置吞吐量大小(-XX:GCTimeRatio)凝危，通過動態(tài)調(diào)整這兩個參數(shù)以得到合適的停頓時間和吞吐量。

Serial Old收集器

Serial Old收集器是Serial收集器的老年代版本晨逝，單線程蛾默，使用標(biāo)記-整理算法。它有兩個用途：

• 和Parallel Scavenge收集器搭配使用
• 作為CMS收集器的備選方案

Parallel Old收集器

Parallel Old收集器是Parallel Scavenge收集器的老年代版本捉貌，多線程支鸡，使用標(biāo)記-整理算法。如果選擇了新生代Parallel Scavenge收集器趁窃，那么除了Serial Old收集器外別無選擇牧挣。但是這種組合，由于單線程的老年代收集無法充分發(fā)揮服務(wù)器多核的處理能力醒陆。直到Parallel Old的出現(xiàn)瀑构，在注重吞吐量以及CPU資源敏感的場合，會優(yōu)先考慮Parallel Scavenge+Parallel Old收集器組合刨摩。

CMS收集器

CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器是一種以獲取最短回收停頓時間為目標(biāo)的收集器寺晌。java應(yīng)用大多集中在網(wǎng)站或B/S系統(tǒng)的服務(wù)端上，尤其重視服務(wù)的響應(yīng)速度码邻，希望系統(tǒng)的停頓時間最短以提高用戶體驗。
CMS使用了標(biāo)記-清除算法另假，整個過程分為4個步驟：

• 初始標(biāo)記(CMS initial mark)
• 并發(fā)標(biāo)記(CMS concurrent mark)
• 重新標(biāo)記(CMS remark)
• 并發(fā)清除(CMS concurrent sweep)

初始標(biāo)記像屋、重新標(biāo)記仍然需要Stop The World。初始標(biāo)記僅僅標(biāo)記了一下GC Roots能直接關(guān)聯(lián)到的對象边篮，速度很快己莺；并發(fā)標(biāo)記則是進(jìn)行GC Roots Tracing的過程，重新標(biāo)記是為了修正并發(fā)標(biāo)記期間因用戶程序繼續(xù)運作而導(dǎo)致標(biāo)記產(chǎn)生變動的那部分對象的標(biāo)記記錄戈轿。

CMS收集器的優(yōu)點：

• 并發(fā)收集凌受，低停頓

CMS收集器的缺點：

• CMS收集器對CPU資源非常敏感。
• CMS收集器無法處理浮動垃圾思杯。
• 基于標(biāo)記-清除算法胜蛉，會產(chǎn)生大量空間碎片挠进。

G1收集器

G1(Garbage-First)收集器是當(dāng)今收集器技術(shù)發(fā)展的最前沿成果之一，它是面向服務(wù)器應(yīng)用的垃圾收集器誊册。
與其他GC收集器相比领突，G1具備的特點如下：

• 并行與并發(fā)：充分利用多CPU、多核環(huán)境案怯，縮短Stop The World時間君旦，而且可以并發(fā)執(zhí)行內(nèi)存回收。
• 分代收集：可以不與其他收集器配合獨立管理整個GC堆嘲碱，采用不同的方式處理新建對象和已存活一段時間金砍、熬過多個GC的舊對象。
• 空間整合：G1從整體上看基于標(biāo)記-整理算法實現(xiàn)麦锯，局部上看基于復(fù)制算法實現(xiàn)恕稠。因此，不會產(chǎn)生空間碎片离咐。
• 可預(yù)測的停頓：降低停頓時間是G1和CMS的共同關(guān)注點谱俭；建立了可預(yù)測的停頓時間模型，能讓使用者明確在一個長度為M的時間片內(nèi)宵蛀，消耗在垃圾回收上的時間不超過N昆著，幾乎是實時java(RTSJ)垃圾回收的特征了。

G1之前的收集器進(jìn)行回收的范圍是整個新生代或老年代术陶，而使用G1收集器時凑懂，java堆的內(nèi)存布局與其他收集器有很大的差別，它將整個java堆分為多個大小相等的獨立區(qū)域(Region)梧宫，雖然還保留新生代和老年代的概念接谨，但新生代和老年代不再是物理隔離，它們都是一部分Region(不一定連續(xù))的集合塘匣。

G1收集器可以有計劃地避免在整個java堆中進(jìn)行全區(qū)域的垃圾收集脓豪。G1跟蹤各個Region中的垃圾堆積的價值大小(回收所獲得空間大小以及回收所需時間的經(jīng)驗值)，在后臺維護(hù)一個優(yōu)先列表忌卤，每次根據(jù)允許的收集時間扫夜，優(yōu)先回收價值最大的Region。這種使用Region劃分內(nèi)存空間以及有優(yōu)先級的區(qū)域回收方式驰徊，保證了G1收集器在有限時間內(nèi)獲得盡可能高的收集效率笤闯。
G1收集器每個Region有一個與之對應(yīng)的Remembered Set，虛擬機發(fā)現(xiàn)程序在對Reference類型數(shù)據(jù)進(jìn)行寫操作時棍厂，會產(chǎn)生Write Barrier暫時中斷寫操作颗味，檢查Reference引用的對象是否處于不同的Region,如果是，則通過CardTable把相關(guān)信息記錄到被引用對象所屬Region的Remembered Set中牺弹。當(dāng)進(jìn)行內(nèi)存回收時浦马，在GC根節(jié)點的枚舉范圍內(nèi)加入Remembered Set即可保證不對全堆掃面时呀。

G1的運作大致劃分為以下步驟：

• 初始標(biāo)記(Initial Marking)：標(biāo)記GC Roots能直接關(guān)聯(lián)的對象，并修改TAMS(Next Top at Mark Start)的值捐韩，讓下一階段用戶程序并發(fā)運行時退唠，能在正確可用的Region中創(chuàng)建新對象。
• 并發(fā)標(biāo)記(Concurrent Marking)：對堆中對象進(jìn)行可達(dá)性分析荤胁，找到存活的對象瞧预。
• 最終標(biāo)記(Final Marking)：修正在并發(fā)標(biāo)記期間因用戶程序繼續(xù)運作而導(dǎo)致標(biāo)記產(chǎn)生變化的那一部分標(biāo)記記錄，虛擬機將這段時間對象變化記錄在Remembered Set Logs中仅政，最終標(biāo)記階段將Remembered Set Logs的數(shù)據(jù)合并到Remembered Set垢油。
• 篩選回收(Live Data Counting and Evacuation)：首先對各個Region的回收價值和成本進(jìn)行排序，根據(jù)用戶所期望的GC停頓時間指定回收計劃圆丹。