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字节跳动二面面试官问:JVM垃圾回收器和回收算法,我全靠这个逆天改命!

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垃圾回收器与内存分配策略

垃圾回收器与垃圾回收算法



前言

4月份面试字节跳动实习生,因为提前看了JVM垃圾回收器和回收算法而且就这个回答上来了,哈哈,面试官直接告诉我,可以准备三面,今天我要在回顾回顾,分享给大家。


java运行时内存的各个区域。对于程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈这三部分区域而言, 其生命周期与相关线程有关,随线程而生,随线程而灭。并且这三个区域的内存分配与回收具有确定 性,因为当方法结束或者线程结束时,内存就自然跟着线程回收了。内存分 配和回收关注的为Java堆与方法区这两个区域。

一、如何判断对象已"死"(重点)

1.1 引用计数法

引用计数描述的算法为: 给对象增加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器就+1;当引用失效时,计数器就-1;任 何时刻计数器为0的对象就是不能再被使用的,即对象已"死"。引用计数法实现简单,判定效率也比较高,在大部分情况下都是一个不错的算法。比如Python语言就采 用引用计数法进行内存管理。 但是,在主流的JVM中没有选用引用计数法来管理内存,最主要的原因就是引用计数法无法解决对象的 循环引用问题
范例:观察循环引用问题

public class Test {
   
public Object instance = null; private static int _1MB = 1024 * 1024;
private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB]; public static void testGC() {
   
Test test1 = new Test(); Test test2 = new Test(); test1.instance = test2; test2.instance = test1; test1 = null;
test2 = null;
// 强制jvm进行垃圾回收
System.gc(); 19
}
public static void main(String[] args) {
    testGC(); 22
}
}

结果如下:

[GC	(System.gc())	6092K->856K(125952K),	0.0007504	secs]

从结果可以看出,GC日志包含" 6092K->856K(125952K)",意味着虚拟机并没有因为这两个对象互相引用就不回收他们。即JVM并不使用引用计数法来判断对象是否存活。

1.2可达性分析算法

在上面我们讲了,Java并不采用引用计数法来判断对象是否已"死",而采用"可达性分析"来判断对象是否存活(同样采用此法的还有C#、Lisp-最早的一门采用动态内存分配的语言)。
此算法的核心思想为 : 通过一系列称为"GC Roots"的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索走过的路径称之为"引用链",当一个对象到GC Roots没有任何的引用链相连时(从GC Roots到这个对象不可达)时,证明此对象是不可用的。
以下图为例:

对象Object5-Object7之间虽然彼此还有关联,但是它们到GC Roots是不可达的,因此他们会被判定为可回收对象。
在Java语言中,可作为GC Roots的对象包含下面几种:
1.虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象
2.方法区中类静态属性引用的对象
3.方法区中常量引用的对象
4.本地方法栈中JNI(Native方法)引用的对象
在JDK1.2以前,Java中引用的定义很传统 : 如果引用类型的数据中存储的数值代表的是另一块内存的起始地址,就称这块内存代表着一个引用。这种定义有些狭隘,一个对象在这种定义下只有被引用或者没有被引用两种状态。
我们希望能描述这一类对象 : 当内存空间还足够时,则能保存在内存中;如果内存空间在进行垃圾回收后还是非常紧张,则可以抛弃这些对象。很多系统中的缓存对象都符合这样的场景。
在JDK1.2之后,Java对引用的概念做了扩充,将引用分为强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Weak Reference)和虚引用(Phantom Reference)四种,这四种引用的强度依次递减。
1.强引用 : 强引用指的是在程序代码之中普遍存在的,类似于"Object obj = new Object()"这类的引用,只要强引用还存在,垃圾回收器永远不会回收掉被引用的对象实例。
2.软引用 : 软引用是用来描述一些还有用但是不是必须的对象。对于软引用关联着的对象,在系统将要发生内存溢出之前,会把这些对象列入回收范围之中进行第二次回收。如果这次回 收还是没有足够的内存,才会抛出内存溢出异常。在JDK1.2之后,提供了SoftReference类来实现软引用。
3.弱引用 : 弱引用也是用来描述非必需对象的。但是它的强度要弱于软引用。被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾回收发生之前。当垃圾回收器开始进行工作时,无论当前内容是 否够用,都会回收掉只被弱引用关联的对象。在JDK1.2之后提供了WeakReference类来实现 弱引用。
4.虚引用 : 虚引用也被称为幽灵引用或者幻影引用,它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在,完全不会对其生存时间构成影响,也无法通过虚引用来取得一个对象实
例。为一个对象设置虚引用的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。在JDK1.2之后,提供了PhantomReference类来实现虚引用。

生存还是死亡?
即使在可达性分析算法中不可达的对象,也并非"非死不可"的,这时候他们暂时处在"缓刑"阶段。要宣告一个对象的真正死亡,至少要经历两次标记过程 : 如果对象在进行可达性分析之后发现没有与GC Roots 相连接的引用链,那它将会被第一次标记并且进行一次筛选,筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。当对象没有覆盖finalize()方法或者finalize()方法已经被JVM调用过,虚拟机会将这两种情 况都视为"没有必要执行",此时的对象才是真正"死"的对象。
如果这个对象被判定为有必要执行finalize()方法,那么这个对象将会被放置在一个叫做F-Queue的队列之中,并在稍后由一个虚拟机自动建立的、低优先级的Finalizer线程去执行它(这里所说的执行指的是虚拟机会触发finalize()方法)。finalize()方法是对象逃脱死亡的最后一次机会,稍后GC将对F-Queue中 的对象进行第二次小规模标记,如果对象在finalize()中成功拯救自己(只需要重新与引用链上的任何一个对象建立起关联关系即可),那在第二次标记时它将会被移除出"即将回收"的集合;如果对象这时候还是没有逃脱,那基本上它就是真的被回收了。
范例:对象自我拯救

public class Test {
   
public static Test test; public void isAlive() {
   
System.out.println("I am alive :)"); 5
}
@Override
protected void finalize() throws Throwable {
    super.finalize();
System.out.println("finalize method executed!"); test = this; 11
}
public static void main(String[] args)throws Exception {
    test = new Test();
test = null; System.gc(); Thread.sleep(500); if (test != null) {
   
test.isAlive();
}else {
   
System.out.println("no,I am dead :("); 21
}
// 下面代码与上面完全一致,但是此次自救失败
test = null; System.gc(); Thread.sleep(500); if (test != null) {
   
test.isAlive();
}else {
   
System.out.println("no,I am dead :("); 30
}
}
}

从上面代码示例我们发现,finalize方法确实被JVM触发,并且对象在被收集前成功逃脱。
但是从结果上我们发现,两个完全一样的代码片段,结果是一次逃脱成功,一次失败。这是因为,任何一个对象的finalize()方法都只会被系统自动调用一次,如果相同的对象在逃脱一次后又面临一次回收, 它的finalize()方法不会被再次执行,因此第二段代码的自救行动失败。

二.回收方法区(重点)

方法区(永久代)的垃圾回收主要收集两部分内容 : 废弃常量和无用的类。
回收废弃常量和回收Java堆中的对象十分类似。以常量池中字面量(直接量)的回收为例,假如一个字符串"abc"已经进入了常量池中,但是当前系统没有任何一个String对象引用常量池的"abc"常量,也没有 在其他地方引用这个字面量,如果此时发生GC并且有必要的话,这个"abc"常量会被系统清理出常量
池。常量池中的其他类(接口)、方法、字段的符号引用也与此类似。
判定一个类是否是"无用类"则相对复杂很多。类需要同时满足下面三个条件才会被算是"无用的类" :
1.该类所有实例都已经被回收(即在Java堆中不存在任何该类的实例)
2.加载该类的ClassLoader已经被回收
3.该类对应的Class对象没有在任何其他地方被引用,无法在任何地方通过反射访问该类的方法
JVM可以对同时满足上述3个条件的无用类进行回收,也仅仅是"可以"而不是必然。在大量使用反射、动态代理等场景都需要JVM具备类卸载的功能来防止永久代的溢出。

三.垃圾回收算法(重点)

3.1 标记-清除算法

"标记-清除"算法是最基础的收集算法。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(标记过程见3.1.2章节)。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"算法的不足主要有两个 :
1.效率问题 : 标记和清除这两个过程的效率都不高
2.空间问题 : 标记清除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。

3.2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。算法的执行流程如下图 :


现在的商用虚拟机(包括HotSpot都是采用这种收集算法来回收新生代)
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。
HotSpot实现的复制算法流程如下:
1.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。
2.当后续Eden又发生Minor gc的时候,会对Eden和To区域进行垃圾回收,存活的对象复制到From区域,并将Eden和To区域清空。
3.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

3.3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。
流程图如下:

3.4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。
面试题 : 请问了解Minor GC和Full GC么,这两种GC有什么不一样吗
1.Minor GC又称为新生代GC :指的是发生在新生代的垃圾收集。因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性,因此Minor GC(采用复制算法)非常频繁,一般回收速度也比较快。
2.Full GC又称为老年代GC或者Major GC :指发生在老年代的垃圾收集。出现了Major GC,经常会伴随至少一次的Minor GC(并非绝对,在Parallel Scavenge收集器中就有直接进行Full GC的策略选择过程)。Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。

四.垃圾收集器

如果说上面我们讲的收集算法是内存回收的方法论,那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。以下讲的收集器基于JDK1.7的G1收集器之后的HotSpot虚拟机,这个JVM包含的所有收集器如下图所示:

上图展示了7种作用于不同分代的收集器,如果两个收集器之间存在连线,就说明他们之间可以搭配使用。所处的区域,表示它是属于新生代收集器还是老年代收集器。在讲具体的收集器之前我们先来明确三个概念:
并行(Parallel) : 指多条垃圾收集线程并行工作,用户线程仍处于等待状态
并发(Concurrent) : 指用户线程与垃圾收集线程同时执行(不一定并行,可能会交替执行),用户程序继续运行,而垃圾收集程序在另外一个CPU上。
吞吐量:就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值。
吞吐量 运行用户代码时间 运行用户代码时间 垃圾收集时 间

例如: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%。

4.1Serial收集器(新生代收集器,串行GC)

Serial收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器,曾经(在JDK 1.3.1之前)是虚拟机新生代收集的唯一选择。
特性:
这个收集器是一个单线程的收集器,但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是在它进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线 程,直到它收集结束(Stop The World).
应用场景:
Serial收集器是虚拟机运行在Client模式下的默认新生代收集器。
优势:
简单而高效(与其他收集器的单线程比),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。 实际上到现在为止 : 它依然是虚拟机运行在Client模式下的默认新生代收集器

4.2ParNew收集器(新生代收集器,并行GC)

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,其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等都与Serial收集器完全一样,在实现上,这两种收集器也共用了相当多的代码。
特性 :
Serial收集器的多线程版本
应用场景 :
ParNew收集器是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器。
作为Server的首选收集器之中有一个与性能无关的很重要的原因是:除了Serial收集器外,目前只有它能与CMS收集器配合工作。
在JDK 1.5时期,HotSpot推出了一款在强交互应用中几乎可认为有划时代意义的垃圾收集器——CMS收集器,这款收集器是HotSpot虚拟机中第一款真正意义上的并发收集器,它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程同时工作。
不幸的是,CMS作为老年代的收集器,却无法与JDK 1.4.0中已经存在的新生代收集器Parallel Scavenge 配合工作,所以在JDK 1.5中使用CMS来收集老年代的时候,新生代只能选择ParNew或者Serial收集器中的一个。
对比分析:
与Serial收集器对比:
ParNew收集器在单CPU的环境中绝对不会有比Serial收集器更好的效果,甚至由于存在线程交互的开销,该收集器在通过超线程技术实现的两个CPU的环境中都不能百分之百地保证可以超越Serial收集器。
然而,随着可以使用的CPU的数量的增加,它对于GC时系统资源的有效利用还是很有好处的。

4.3Parallel Scavenge收集器(新生代收集器,并行GC)

特性:
Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器,它也是使用复制算法的收集器,又是并行的多线程收集器。
Parallel Scavenge收集器使用两个参数控制吞吐量:

XX:MaxGCPauseMillis控制最大的垃圾收集停顿时间
XX:GCRatio 直接设置吞吐量的大小

直观上,只要最大的垃圾收集停顿时间越小,吞吐量是越高的,但是GC停顿时间的缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间作为代价的。比如原来10秒收集一次,每次停顿100毫秒,现在变成5秒收集一次,每次停顿70毫秒。停顿时间下降的同时,吞吐量也下降了。
应用场景:
停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序,良好的响应速度能提升用户体验,而高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间,尽快完成程序的运算任务,主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。
对比分析:
Parallel Scavenge收集器 VS CMS等收集器:
Parallel Scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同,CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间,而Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量(Throughput)。
由于与吞吐量关系密切,Parallel Scavenge收集器也经常称为“吞吐量优先”收集器。
Parallel Scavenge收集器 VS ParNew收集器:
Parallel Scavenge收集器与ParNew收集器的一个重要区别是它具有自适应调节策略。
GC自适应的调节策略:
Parallel Scavenge收集器有一个参数- XX:+UseAdaptiveSizePolicy 。当这个参数打开之后,就不需要手工指定新生代的大小、Eden与Survivor区的比例、晋升老年代对象年龄等细节参数了,虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息,动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或 者最大的吞吐量,这种调节方式称为GC自适应的调节策略(GC Ergonomics)。
注:工作流程图同ParNew

4.4Serial Old收集器(老年代收集器,串行GC)

特性:
Serial Old是Serial收集器的老年代版本,它同样是一个单线程收集器,使用标记-整理算法。
应用场景:
Client模式
Serial Old收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。
Server模式
如果在Server模式下,那么它主要还有两大用途:一种用途是在JDK 1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用,另一种用途就是作为CMS收集器的后备预案,在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。

4.5Parallel Old收集器(老年代收集器,并行GC)

特性:
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。
应用场景:
在注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合,都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器。
这个收集器是在JDK 1.6中才开始提供的,在此之前,新生代的Parallel Scavenge收集器一直处于比较尴尬的状态。原因是,如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器,老年代除了Serial Old收集器外别无选择
(Parallel Scavenge收集器无法与CMS收集器配合工作)。由于老年代Serial Old收集器在服务端应 用性能上的“拖累”,使用了Parallel Scavenge收集器也未必能在整体应用上获得吞吐量最大化的效果, 由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多CPU的处理能力,在老年代很大而且硬件比较高级的 环境中,这种组合的吞吐量甚至还不一定有ParNew加CMS的组合“给力”。直到Parallel Old收集器出现后,
“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的应用组合。

4.6CMS收集器(老年代收集器,并发GC)

特性:
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。目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上,这类应用尤其重视服务的响应速度,希望系统停顿时间最短,以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。

CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的,它的运作过程相对于前面几种收集器来说更复杂一些,整个过程分为4个步骤:
初始标记(CMS initial mark)
初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象,速度很快,需要“Stop The World”。
并发标记(CMS concurrent mark)
并发标记阶段就是进行GC Roots Tracing的过程。重新标记(CMS remark)
重新标记阶段是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作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一般会比初始标记阶段稍长一些,但远比并发标记的 时间短,仍然需要“Stop The World”。
并发清除(CMS concurrent sweep) 并发清除阶段会清除对象。
由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作,所以,从总体上来说,CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。
优点:
CMS是一款优秀的收集器,它的主要优点在名字上已经体现出来了:并发收集、低停顿。缺点:
CMS收集器对CPU资源非常敏感
其实,面向并发设计的程序都对CPU资源比较敏感。在并发阶段,它虽然不会导致用户线程停顿,但是会因为占用了一部分线程(或者说CPU资源)而导致应用程序变慢,总吞吐量会降低。
CMS默认启动的回收线程数是(CPU数量+3)/ 4,也就是当CPU在4个以上时,并发回收时垃圾收集线程不少于25%的CPU资源,并且随着CPU数量的增加而下降。但是当CPU不足4个
(譬如2个)时,CMS对用户程序的影响就可能变得很大。
CMS收集器无法处理浮动垃圾
CMS收集器无法处理浮动垃圾,可能出现“Concurrent Mode Failure”失败而导致另一次Full GC的产生。由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行着,伴随程序运行自然就还会有新的垃圾不断产生,这一部分垃圾出现在标记过程之后,CMS无法在当次收集中处理掉它们,只好留待下一次GC时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行,那也就还需要预留有足够的内存空间给用户线程使用,因此CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集,需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要,就会出现一次“Concurrent Mode Failure”失败,这时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。
CMS收集器会产生大量空间碎片
CMS是一款基于“标记—清除”算法实现的收集器,这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。空间碎片过多时,将会给大对象分配带来很大麻烦,往往会出现老年代还有很大空间剩余,但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象,不得不提前触发一次Full GC。

3.7 G1收集器(唯一一款全区域的垃圾回收器)

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(整体来看是基于"标记-整理"算法,从局部(两个region之间)基于"复制"算法) 的策略来对region进行垃圾回收的。无论如何,G1收集器采用的算法都意味着
结果如下图:

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:

老年代垃收集

对于老年代上的垃圾收集,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:
初始标记(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。
并发标记(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 。
最终标记(CMS中的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。
筛选回收(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:

G1(Garbage-First)是一款面向服务端应用的垃圾收集器。HotSpot开发团队赋予它的使命是未来可以替换掉JDK 1.5中发布的CMS收集器。 如果你的应用追求低停顿,G1可以作为选择;如果你的应用追求吞吐量,G1并不带来特别明显的好处。


转载:https://blog.csdn.net/ILOVEMYDEAR/article/details/117399152
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