Java虚拟机之垃圾收集器与内存分配策略

垃圾收集器与内存分配策略

Java技术体系中所提倡的自动内存管理最终可以归结为自动化地解决了两个问题：给对象分配内存以及回收分配给对象的内存。

​ Java内存运行时区域的各个部分，其中程序计数器、 虚拟机栈、 本地方法栈3个区域随线程而生，随线程而灭；栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。 每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的，因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性，在这几个区域内就不需要过多考虑回收的问题，因为方法结束或者线程结束时，内存自然就跟随着回收了。 而Java堆和方法区则不一样，一个接口中的多个实现类需要的内存可能不一样，一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样，我们只有在程序处于运行期间时才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的，垃圾收集器所关注的是这部分内存。

内存的回收部分

堆的回收策略

判断对象是否存活？

引用计数算法（误区）

​ 引用计数算法：给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值就加1；当引用失效时，计数器值就减1；任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。例如微软公司的COM（Component Object Model）技术、 使用ActionScript 3的FlashPlayer、 Python语言和在游戏脚本领域被广泛应用的Squirrel中都使用了引用计数算法进行内存管理。 但是，至少主流的Java虚拟机里面没有选用引用计数算法来管理内存，其中最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。

public class ReferenceCountingGC {
	public Object instance=null;
    private static final int _1MB=1024*1024;
    private byte[]bigSize=new byte[2*_1MB];
    public static void testGC(){
    	ReferenceCountingGC objA=new ReferenceCountingGC();
    	ReferenceCountingGC objB=new ReferenceCountingGC();
    	objA.instance=objB;
    	objB.instance=objA;
    	objA=null;
    	objB=null;
    	//假设在这行发生GC,objA和objB是否能被回收？
    	System.gc();
    	}
    public static void main(String[] args) {
    	ReferenceCountingGC.testGC();
	}
}
/*[GC (System.gc()) [PSYoungGen: 6758K->632K(38400K)] 6758K->640K(125952K), 0.0011725 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
[Full GC (System.gc()) [PSYoungGen: 632K->0K(38400K)] [ParOldGen: 8K->527K(87552K)] 640K->527K(125952K), [Metaspace: 2570K->2570K(1056768K)], 0.0039905 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
Heap
 PSYoungGen      total 38400K, used 333K [0x00000000d5f00000, 0x00000000d8980000, 0x0000000100000000)
  eden space 33280K, 1% used [0x00000000d5f00000,0x00000000d5f534a8,0x00000000d7f80000)
  from space 5120K, 0% used [0x00000000d7f80000,0x00000000d7f80000,0x00000000d8480000)
  to   space 5120K, 0% used [0x00000000d8480000,0x00000000d8480000,0x00000000d8980000)
 ParOldGen       total 87552K, used 527K [0x0000000081c00000, 0x0000000087180000, 0x00000000d5f00000)
  object space 87552K, 0% used [0x0000000081c00000,0x0000000081c83d88,0x0000000087180000)
 Metaspace       used 2577K, capacity 4486K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 286K, capacity 386K, committed 512K, reserved 1048576K*/

​ 由此可见虚拟机并不是通过引用计数算法来判断对象是否存活的。

可达性分析算法

​ 这个算法的基本思路就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain），当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明此对象是不可用的。在Java语言中，可作为GC Roots的对象包括下面4种：虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象；方法区中类静态属性引用的对象；方法区中常量引用的对象；本地方法栈中JNI（即一般说的Native方法）引用的对象；

​ 但是即使在可达性分析算法中不可达的对象，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于“缓刑”阶段，要真正宣告一个对象死亡，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（）方法已经被虚拟机调用过，虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”，那么很快被回收。如果这个对象被判定为有必要执行finalize（）方法，那么这个对象将会放置在一个叫做F-Queue的队列之中，并在稍后由一个由虚拟机自动建立的、 低优先级的Finalizer线程去执行它。 这里所谓的“执行”是指虚拟机会触发这个方法，但并不承诺会等待它运行结束，这样做的原因是，如果一个对象在finalize（）方法中执行缓慢，或者发生了死循环（更极端的情况），将很可能会导致F-Queue队列中其他对象永久处于等待，甚至导致整个内存回收系统崩溃。 finalize（）方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会，稍后GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记，如果对象要在finalize（）中成功拯救自己——只要重新与引用链上的任何一个对象建立关联即可，譬如把自己（this关键字）赋值给某个类变量或者对象的成员变量，那在第二次标记时它将被移除出“即将回收”的集合；如果对象这时候还没有逃脱，那基本上它就真的被回收了。

垃圾收集理论算法？

标记-清除算法

​ 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。它的主要不足有两个：一个是效率问题，标记和清除两个过程的效率都不高；另一个是空间问题，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以后在程序运行过程中需要分配较大对象时，无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。

复制算法

​ 为了解决上述算法的效率问题，一种称为“复制”（Copying）的收集算法出现了。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。 当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。 这样使得每次都是对整个半区进行内存回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存即可，实现简单，运行高效。 它的主要不足在于将内存缩小为了原来的一半，未免太高了一点。

​ 我们可以基于此思想回收新生代。IBM公司的专门研究表明，新生代中的对象98%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Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间上，最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。 HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8:1，也就是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%（80%+10%），只有10%的内存会被“浪费”。 当然，98%的对象可回收只是一般场景下的数据，我们没有办法保证每次回收都只有不多于10%的对象存活，当Survivor空间不够用时，需要依赖其他内存（这里指老年代）进行分配担保（Handle Promotion）。

标记-整理算法

​ 复制收集算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作，效率将会变低，比如就不适合老年代的回收。根据老年代的特点，有人提出了“标记-整理”（Mark-Compact）算法，它的标记过程仍然与“标记-清除”算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。

分代收集算法

​ 分代收集算法（当前商业虚拟机的垃圾收集都采用“分代收集”（Generational Collection）算法）主要是结合我们上述所讲的几种算法特点，首先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。这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。 在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，只有少量存活，那就选用复制算法，只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。 而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”或者“标记—整理”算法来进行回收。

如何触发GC回收垃圾？

​ 垃圾回收之前，需要判定哪些对象存活，判定对象存活，也就重在枚举“GC Roots”。我们知道可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用（例如常量或类静态属性）与执行上下文（例如栈帧中的本地变量表）中，但是现在很多应用仅仅方法区就有数百兆，如果要逐个检查这里面的引用，那么必然会消耗很多时间。同时可达性分析对执行时间的敏感还体现在GC停顿上，因为这项分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行——这里“一致性”的意思是指在整个分析期间整个执行系统看起来就像被冻结在某个时间点上，不可以出现分析过程中对象引用关系还在不断变化的情况，该点不满足的话分析结果准确性就无法得到保证。

​ 以上是枚举“GC Roots”遇到的问题。为了解决当执行系统停顿下来后，一个不漏地检查完所有执行上下文和全局的引用位置，虚拟机应当是有办法直接得知哪些地方存放着对象引用。 在HotSpot的实现中，是使用一组称为OopMap的数据结构来达到这个目的的，在类加载完成的时候，HotSpot就把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来，在JIT编译过程中，也会在特定的位置记录下栈和寄存器中哪些位置是引用。 这样，GC在扫描时就可以直接得知这些信息了。 在OopMap的协助下，HotSpot可以快速且准确地完成GC Roots枚举，但一个很现实的问题随之而来：可能导致引用关系变化，或者说OopMap内容变化的指令非常多，如果为每一条指令都生成对应的OopMap，那将会需要大量的额外空间，这样GC的空间成本将会变得很高。

​ 实际上，HotSpot也的确没有为每条指令都生成OopMap，只是在“特定的位置”( 循环的末尾， 方法临返回前 / 调用方法的call指令后 ，可能抛异常的位置 )记录了这些信息，这些位置称为安全点（Safepoint），即程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始GC，只有在到达安全点时才能暂停。 所谓的安全点(Safe Point)顾名思义是指一些特定的位置，当线程运行到这些位置时，线程的一些状态可以被确定(the thread’s representation of it’s Java machine state is well described)，比如记录OopMap的状态，从而确定GC Root的信息，使JVM可以安全的进行一些操作，比如开始GC。

​ 对于Sefepoint，另一个需要考虑的问题是如何在GC发生时让所有线程（这里不包括执行JNI调用的线程）都“跑”到最近的安全点上再停顿下来。 这里有两种方案可供选择：抢先式中断（Preemptive Suspension）和主动式中断（Voluntary Suspension），其中抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合，在GC发生时，首先把所有线程全部中断，如果发现有线程中断的地方不在安全点上，就恢复线程，让它“跑”到安全点上。 现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程从而响应GC事件。主动式中断的思想是当GC需要中断线程的时候，不直接对线程操作，仅仅简单地设置一个标志，各个线程执行时主动去轮询这个标志，发现中断标志为真时就自己中断挂起。轮询标志的地方在安全点和创建对象需要分配内存的地方。

​ 使用Safepoint似乎已经完美地解决了如何进入GC的问题，但实际情况却并不一定。Safepoint机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入GC的Safepoint。 但是程序“不执行”的时候呢？所谓的程序不执行就是没有分配CPU时间，典型的例子就是线程处于Sleep状态或者Blocked状态，这时候线程无法响应JVM的中断请求，“走”到安全的地方去中断挂起，JVM也显然不太可能等待线程重新被分配CPU时间。 对于这种情况，就需要安全区域（Safe Region）来解决。

​ 安全区域是指在一段代码片段之中，引用关系不会发生变化。 在这个区域中的任意地方开始GC都是安全的。 我们也可以把Safe Region看做是被扩展了的Safepoint。在线程执行到Safe Region中的代码时，首先标识自己已经进入了Safe Region，那样，当在这段时间里JVM要发起GC时，就不用管标识自己为Safe Region状态的线程了。 在线程要离开Safe Region时，它要检查系统是否已经完成了根节点枚举（或者是整个GC过程），如果完成了，那线程就继续执行，否则它就必须等待直到收到可以安全离开Safe Region的信号为止。

​ 总结：安全点保证了程序执行时，如何进入GC问题。安全域可以说是安全点的扩展，它解决的是“不执行”的程序的进入GC问题。

GC有以下几个区分：Minor GC，Major GC/Full GC 。

新生代 GC（Minor GC）：指发生在新生代的垃圾收集动作，因为 Java 对象大多都具备朝生夕灭的特性，所以 Minor GC 非常频繁，一般回收速度也比较快。

老年代 GC（Major GC / Full GC）：指发生在老年代的 GC，出现了 Major GC，经常会伴随至少一次的 Minor GC（但非绝对的，在 ParallelScavenge 收集器的收集策略里就有直接进行 Major GC 的策略选择过程） 。MajorGC 的速度一般会比 Minor GC 慢 10倍以上。

垃圾收集器如何实现？

​ 如果说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。 Java虚拟机规范中对垃圾收集器应该如何实现并没有任何规定，因此不同的厂商、 不同版本的虚拟机所提供的垃圾收集器都可能会有很大差别，并且一般都会提供参数供用户根据自己的应用特点和要求组合出各个年代所使用的收集器。

Serial收集器（复制算法）

​ Serial收集器是最基本、 发展历史最悠久的收集器。JDK 1.3.1之前，是虚拟机新生代收集的唯一选择。 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。“StopThe World”这个名字也许听起来很酷，但这项工作实际上是由虚拟机在后台自动发起和自动完成的，在用户不可见的情况下把用户正常工作的线程全部停掉，这对很多应用来说都是难以接受的。 我们试想一下要是你的计算机每运行一个小时就会暂停响应5分钟，你会有什么样的心情？但是到现在为止，它依然是虚拟机运行在Client模式下的默认新生代收集器。它也有着优于其他收集器的地方：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。 在用户的桌面应用场景中，分配给虚拟机管理的内存一般来说不会很大，收集几十兆甚至一两百兆的新生代（仅仅是新生代使用的内存，桌面应用基本上不会再大了），停顿时间完全可以控制在几十毫秒最多一百多毫秒以内，只要不是频繁发生，这点停顿是可以接受的。 所以，Serial收集器对于运行在Client模式下的虚拟机来说是一个很好的选择。

ParNew收集器（复制算法）

​ 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（例如：-XX：SurvivorRatio、 -XX：PretenureSizeThreshold、 -XX：HandlePromotionFailure等）、 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。

​ ParNew收集器除了多线程收集之外，其他与Serial收集器相比并没有太多创新之处，但它却是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器，其中有一个与性能无关但很重要的原因是，除了Serial收集器外，目前只有它能与CMS收集器配合工作。

​ 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。 当然，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。 它默认开启的收集线程数与CPU的数量相同，在CPU非常多（譬如32个，现在CPU动辄就4核加超线程，服务器超过32个逻辑CPU的情况越来越多了）的环境下，可以使用-XX：ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。

Parallel Scavenge收集器（复制算法）

​ 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）。 所谓吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值，即吞吐量=运行用户代码时间/（运行用户代码时间+垃圾收集时间），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%。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。

​ Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分别是控制最大垃圾收集停顿时间的-XX：MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX：GCTimeRatio参数。MaxGCPauseMillis参数允许的值是一个大于0的毫秒数，收集器将尽可能地保证内存回收花费的时间不超过设定值。不过不要认为如果把这个参数的值设置得稍小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快，GC停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的：系统把新生代调小一些，收集300MB新生代肯定比收集500MB快吧，这也直接导致垃圾收集发生得更频繁一些，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。 停顿时间的确在下降，但吞吐量也降下来了。

​ GCTimeRatio参数的值应当是一个大于0且小于100的整数，也就是垃圾收集时间占总时间的比率，相当于是吞吐量的倒数。 如果把此参数设置为19，那允许的最大GC时间就占总时间的5%（即1/（1+19）），默认值为99，就是允许最大1%（即1/（1+99））的垃圾收集时间。

​ 除上述两个参数之外，Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX：+UseAdaptiveSizePolicy值得关注。 这是一个开关参数，当这个参数打开之后，就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX：SurvivorRatio）、 晋升老年代对象年龄（-XX：PretenureSizeThreshold）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）。如果手工优化存在困难的时候，使用Parallel Scavenge收集器配合自适应调节策略，把内存管理的调优任务交给虚拟机去完成将是一个不错的选择。 只需要把基本的内存数据设置好（如-Xmx设置最大堆），然后使用MaxGCPauseMillis参数（更关注最大停顿时间）或GCTimeRatio（更关注吞吐量）参数给虚拟机设立一个优化目标，那具体细节参数的调节工作就由虚拟机完成了。

Serial Old收集器（标记-整理算法）

​ 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。这个收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。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。

Parallel Old收集器（标记-整理算法）

​ 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。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）。 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，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。

CMS收集器（标记-清除算法）

​ 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。从名字（包含“Mark Sweep”）上就可以看出，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，包括：

​ 初始标记（CMS initial mark）
​ 并发标记（CMS concurrent mark）
​ 重新标记（CMS remark）
​ 并发清除（CMS concurrent sweep）

​ 初始标记、 重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。 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，并发标记阶段就是进行GC RootsTracing的过程，而重新标记阶段则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。

​ 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，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。 通过下图可以比较清楚地看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的时间。

​ 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，Sun公司的一些官方文档中也称之为并发低停顿收集器（Concurrent Low Pause Collector）。 但是CMS还远达不到完美的程度，它有以下3个明显的缺点：

​ 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，占cpu的资源为（CPU数量+3）/（4 *CPU数量） = （25% + 3 /（4 *CPU数量））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CPU低于4（例如3）时候，并发回收时垃圾收集线程占了50 %。

​ CMS收集器无法处理浮动垃圾（Floating Garbage），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。在JDK 1.5的默认设置下，CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活，这是一个偏保守的设置，如果在应用中老年代增长不是太快，可以适当调高参数-XX：CMSInitiatingOccupancyFraction的值来提高触发百分比，以便降低内存回收次数从而获取更好的性能，在JDK 1.6中，CMS收集器的启动阈值已经提升至92%。 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。 所以说参数-XX：CMSInitiatingOccupancyFraction设置得太高很容易导致大量“Concurrent Mode Failure”失败，性能反而降低。

​ 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FullGC。 为了解决这个问题，CMS收集器提供了一个-XX：+UseCMSCompactAtFullCollection开关参数（默认就是开启的），用于在CMS收集器顶不住要进行FullGC时开启内存碎片的合并整理过程，内存整理的过程是无法并发的，空间碎片问题没有了，但停顿时间不得不变长。虚拟机设计者还提供了另外一个参数-XX：CMSFullGCsBeforeCompaction，这个参数是用于设置执行多少次不压缩的Full GC后，跟着来一次带压缩的（默认值为0，表示每次进入FullGC时都进行碎片整理）。

G1收集器

​ G1（Garbage-First）收集器是当今收集器技术发展的最前沿成果之一。G1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（在比较长期的）未来可以替换掉JDK 1.5中发布的CMS收集器。 它的特点如下：

​ 并行与并发：G1能充分利用多CPU、 多核环境下的硬件优势，使用多个CPU（CPU或者CPU核心）来缩短Stop-The-World停顿的时间，部分其他收集器原本需要停顿Java线程执行的GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续执行。

​ 分代收集：与其他收集器一样，分代概念在G1中依然得以保留。 虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆，但它能够采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、 熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。

​ 空间整合：与CMS的“标记—清理”算法不同，G1从整体来看是基于“标记—整理”算法实现的收集器，从局部（两个Region之间）上来看是基于“复制”算法实现的，但无论如何，这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片，收集后能提供规整的可用内存。 这种特性有利于程序长时间运行，分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。

​ 可预测的停顿：降低停顿时间是G1和CMS共同的关注点，但G1除了追求低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒，这几乎已经是实时Java（RTSJ）的垃圾收集器的特征了。

​ G1它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），虽然还保留有新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔离的了，它们都是一部分Region（不需要连续）的集合。G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。 G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region（这也就是Garbage-First名称的来由）。 这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，保证了G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。但是Region不可能是孤立的。 一个对象分配在某个Region中，它并非只能被本Region中的其他对象引用，而是可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。 那在做可达性判定确定对象是否存活的时候，岂不是还得扫描整个Java堆才能保证准确性？这个问题其实并非在G1中才有，只是在G1中更加突出而已。 在G1收集器中，Region之间的对象引用以及其他收集器中的新生代与老年代之间的对象引用，虚拟机都是使用Remembered Set来避免全堆扫描的。 G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set，虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作，检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中（在分代的例子中就是检查是否老年代中的对象引用了新生代中的对象），如果是，便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set之中。 当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。

G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤：

初始标记（Initial Marking）
并发标记（Concurrent Marking）
最终标记（Final Marking）
筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）

​ 初始标记阶段仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，并且修改TAMS（Next Top at Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可用的Region中创建新对象，这阶段需要停顿线程，但耗时很短。 并发标记阶段是从GC Root开始对堆中对象进行可达性分析，找出存活的对象，这阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。 而最终标记阶段则是为了修正在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标记记录，虚拟机将这段时间对象变化记录在线程Remembered Set Logs里面，最终标记阶段需要把Remembered Set Logs的数据合并到Remembered Set中，这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。 最后在筛选回收阶段首先对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划，从Sun公司透露出来的信息来看，这个阶段其实也可以做到与用户程序一起并发执行，但是因为只回收一部分Region，时间是用户可控制的，而且停顿用户线程将大幅提高收集效率。

理解GC日志?

33.125: [GC [DefNew: 3324K->152K(3712K), 0.0025925 secs] 3324K->152K(11904K), 0.0031680 secs]  
100.667: [Full GC [Tenured: 0K->210K(10240K), 0.0149142 secs] 4603K->210K(19456K), [Perm : 2999K->2999K(21248K)], 0.0150007 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs]

解释：

“33.125：”和“100.667：”代表了GC发生的时间，这个数字的含义是从Java虚拟机启动以来经过的秒数。

GC日志开头的“［GC”和“［Full GC”说明了这次垃圾收集的停顿类型，而不是用来区分新生代GC还是老年代GC的。如果有“Full”，说明这次GC是发生了Stop-The-World的。

“［DefNew”、“［Tenured”、“［Perm”表示GC发生的区域，这里显示的区域名称与使用的GC收集器是密切相关的，例如上面样例所使用的Serial收集器中的新生代名为“Default New Generation”，所以显示的是“［DefNew”。如果是ParNew收集器，新生代名称就会为“［ParNew”，意为“Parallel New Generation”。如果采用Parallel Scavenge收集器，那它配套的新生代称为“PSYoungGen”，老年代和永久代同理，名称也是由收集器决定的。

方括号内部的“3324K->152K(3712K)”含义是“GC前该内存区域已使用容量-> GC后该内存区域已使用容量 (该内存区域总容量)”。方括号之外的“3324K->152K(11904K)”表示“GC前Java堆已使用容量 -> GC后Java堆已使用容量 (Java堆总容量)”。

“0.0025925 secs”表示该内存区域GC所占用的时间，单位是秒。有的收集器会给出更具体的时间数据，如“［Times： user=0.01 sys=0.00， real=0.02 secs］”，这里面的user、sys和real与Linux的time命令所输出的时间含义一致，分别代表用户态消耗的CPU时间、内核态消耗的CPU事件和操作从开始到结束所经过的墙钟时间（Wall Clock Time）。

垃圾收集器参数调试？

堆大小设置

-Xms设置堆的最小空间大小。

-Xmx设置堆的最大空间大小。

-XX:NewSize设置新生代最小空间大小。

-XX:MaxNewSize设置新生代最大空间大小。

-XX:PermSize设置永久代最小空间大小。

-XX:MaxPermSize设置永久代最大空间大小。

-Xss设置每个线程的堆栈大小。

回收器相关配置

参数	描述
-XX:+UseSerialGC	Jvm运行在Client模式下的默认值，打开此开关后，使用Serial + Serial Old的收集器组合进行内存回收。（串行收集器）
-XX:+UseParNewGC	打开此开关后，使用ParNew + Serial Old的收集器进行垃圾回收 。（并行收集器）
-XX:+UseConcMarkSweepGC	使用ParNew + CMS + Serial Old的收集器组合进行内存回收，Serial Old作为CMS出现“Concurrent Mode Failure”失败后的后备收集器使用。（并发收集器）
-XX:+UseParallelGC	Jvm运行在Server模式下的默认值，打开此开关后，使用Parallel Scavenge + Serial Old的收集器组合进行回收
-XX:+UseParallelOldGC	使用Parallel Scavenge + Parallel Old的收集器组合进行回收 （并行年老代收集器）
-XX:SurvivorRatio	新生代中Eden区域与Survivor区域的容量比值，默认为8，代表Eden:Subrvivor = 8:1
-XX:PretenureSizeThreshold	直接晋升到老年代对象的大小，设置这个参数后，大于这个参数的对象将直接在老年代分配
-XX:MaxTenuringThreshold	晋升到老年代的对象年龄，每次Minor GC之后，年龄就加1，当超过这个参数的值时进入老年代
-XX:UseAdaptiveSizePolicy	动态调整java堆中各个区域的大小以及进入老年代的年龄
-XX:+HandlePromotionFailure	是否允许新生代收集担保，进行一次minor gc后, 另一块Survivor空间不足时，将直接会在老年代中保留
-XX:ParallelGCThreads	设置并行GC进行内存回收的线程数
-XX:GCTimeRatio	GC时间占总时间的比列，默认值为99，即允许1%的GC时间，仅在使用Parallel Scavenge 收集器时有效
-XX:MaxGCPauseMillis	设置GC的最大停顿时间，在Parallel Scavenge 收集器下有效
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction	设置CMS收集器在老年代空间被使用多少后出发垃圾收集，默认值为68%，仅在CMS收集器时有效，-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection	由于CMS收集器会产生碎片，此参数设置在垃圾收集器后是否需要一次内存碎片整理过程，仅在CMS收集器时有效
-XX:+CMSFullGCBeforeCompaction	设置CMS收集器在进行若干次垃圾收集后再进行一次内存碎片整理过程，通常与UseCMSCompactAtFullCollection参数一起使用
-XX:+UseFastAccessorMethods	原始类型优化
-XX:+DisableExplicitGC	是否关闭手动System.gc
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled	降低标记停顿
-XX:LargePageSizeInBytes	内存页的大小不可设置过大，会影响Perm的大小，-XX:LargePageSizeInBytes=128m

辅助信息

-XX:+PrintGC

输出形式：[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]
[Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]

-XX:+PrintGCDetails

输出形式：[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs]
[GC DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]

-XX:+PrintGCTimeStamps

-XX:+PrintGC：PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用
输出形式：11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]

-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime

打印每次垃圾回收前，程序未中断的执行时间。可与上面混合使用
输出形式：Application time: 0.5291524 seconds

-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime

打印垃圾回收期间程序暂停的时间。可与上面混合使用
输出形式：Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds

-XX:PrintHeapAtGC

打印GC前后的详细堆栈信息
输出形式：
34.702: [GC {Heap before gc invocations=7:
def new generation   total 55296K, used 52568K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
eden space 49152K,  99% used [0x1ebd0000, 0x21bce430, 0x21bd0000)
from space 6144K,  55% used [0x221d0000, 0x22527e10, 0x227d0000)
to   space 6144K,   0% used [0x21bd0000, 0x21bd0000, 0x221d0000)
tenured generation   total 69632K, used 2696K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
the space 69632K,   3% used [0x227d0000, 0x22a720f8, 0x22a72200, 0x26bd0000)
compacting perm gen  total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
the space 8192K,  35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
ro space 8192K,  66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
rw space 12288K,  46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
34.735: [DefNew: 52568K->3433K(55296K), 0.0072126 secs] 55264K->6615K(124928K)Heap after gc invocations=8:
def new generation   total 55296K, used 3433K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
eden space 49152K,   0% used [0x1ebd0000, 0x1ebd0000, 0x21bd0000)
from space 6144K,  55% used [0x21bd0000, 0x21f2a5e8, 0x221d0000)
to   space 6144K,   0% used [0x221d0000, 0x221d0000, 0x227d0000)
tenured generation   total 69632K, used 3182K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
the space 69632K,   4% used [0x227d0000, 0x22aeb958, 0x22aeba00, 0x26bd0000)
compacting perm gen  total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
the space 8192K,  35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
ro space 8192K,  66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
rw space 12288K,  46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
}, 0.0757599 secs]

-Xloggc:filename

与上面几个配合使用，把相关日志信息记录到文件以便分析

方法区的回收策略

​ 也称持久代（ permanent generation ）回收，虽然Java虚拟机规范中确实说过可以不要求虚拟机在方法区实现垃圾收集，而且在方法区中进行垃圾收集的“性价比”一般比较低：在堆中，尤其是在新生代中，常规应用进行一次垃圾收集一般可以回收70%～95%的空间，而永久代的垃圾收集效率远低于此。但是废弃常量和无用的类仍然是永久代的垃圾收集主要回收两部分内容。

​ 回收废弃常量与回收Java堆中的对象非常类似。 以常量池中字面量的回收为例，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对象是叫做“abc”的，换句话说，就是没有任何String对象引用常量池中的“abc”常量，也没有其他地方引用了这个字面量，如果这时发生内存回收，而且必要的话，这个“abc”常量就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。

​ 回收无用的类要比废弃常量麻烦，在于如何判断类是”无用的”。满足下面3个条件断定是无用的类：该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中不存在该类的任何实例；加载该类的ClassLoader已经被回收；该类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。这样虚拟机可以对满足上述3个条件的无用类进行回收，要特别注意的是这里说的仅仅是“可以”，而并不是和对象一样，不使用了就必然会回收。 是否对类进行回收，HotSpot虚拟机提供了-Xnoclassgc参数进行控制，还可以使用-verbose：class以及-XX：+TraceClassLoading、 -XX：+TraceClassUnLoading查看类加载和卸载信息，其中-verbose：class和-XX：+TraceClassLoading可以在Product版的虚拟机中使用，-XX：+TraceClassUnLoading参数需要FastDebug版的虚拟机支持。

内存的分配部分

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区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次Minor GC。

大对象直接进入老年代？

​ 所谓的大对象是指，需要大量连续内存空间的Java对象，最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组。大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息，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以获取足够的连续空间来“安置”它们。虚拟机提供了一个-XX：PretenureSizeThreshold参数，令大于这个设置值的对象直接在老年代分配。 这样做的目的是避免在Eden区及两个Survivor区之间发生大量的内存复制。

长期存活的对象将进入老年代？

· 既然虚拟机采用了分代收集的思想来管理内存，那么内存回收时就必须能识别哪些对象应放在新生代，哪些对象应放在老年代中。 为了做到这点，虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）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，并且对象年龄设为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（默认为15岁），就将会被晋升到老年代中。 对象晋升老年代的年龄阈值，可以通过参数-XX：MaxTenuringThreshold设置。

动态对象年龄判定？

​ 为了能更好地适应不同程序的内存状况，虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到了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，无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。

空间分配担保？

​ 在发生Minor GC之前，虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间，如果这个条件成立，那么Minor GC可以确保是安全的。 如果不成立，则虚拟机会查看HandlePromotionFailure设置值是否允许担保失败。 如果允许，那么会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于，将尝试着进行一次Minor GC，尽管这次Minor GC是有风险的；如果小于，或者HandlePromotionFailure设置不允许冒险，那这时也要改为进行一次Full GC。

​ 下面解释一下“冒险”是冒了什么风险。新生代使用复制收集算法，但为了内存利用率，只使用其中一个Survivor空间来作为轮换备份，因此当出现大量对象在MinorGC后仍然存活的情况（最极端的情况就是内存回收后新生代中所有对象都存活），就需要老年代进行分配担保，把Survivor无法容纳的对象直接进入老年代。 与生活中的贷款担保类似，老年代要进行这样的担保，前提是老年代本身还有容纳这些对象的剩余空间，一共有多少对象会活下来在实际完成内存回收之前是无法明确知道的，所以只好取之前每一次回收晋升到老年代对象容量的平均大小值作为经验值，与老年代的剩余空间进行比较，决定是否进行Full GC来让老年代腾出更多空间。这里取平均值进行比较其实仍然是一种动态概率的手段，也就是说，如果某次Minor GC存活后的对象突增，远远高于平均值的话，依然会导致担保失败（Handle Promotion Failure）。
如果出现了HandlePromotionFailure失败，那就只好在失败后重新发起一次Full GC。 虽然担保失败时绕的圈子是最大的，但大部分情况下都还是会将HandlePromotionFailure开关打开，避免Full GC过于频繁。对于HandlePromotionFailure开关虽然源码中还定义HandlePromotionFailure参数，但是在代码中已经不会再使用它。 JDK 6 Update 24之后的规则变为只要老年代的连续空间大于新生代对象总大小或者历次晋升的平均大小就会进行Minor GC，否则将进行Full GC。