深入JVM虚拟机(三) Java GC垃圾收集

1 Java GC垃圾收集

1.1 GC的概念

Java GC（Garbage Collection，垃圾收集，垃圾回收）机制，是Java与C++/C的主要区别之一，作为Java开发者，一般不需要专门编写内存回收和垃圾清理代码，对内存泄露和溢出的问题，也不需要像C程序员那样战战兢兢。这是因为在Java虚拟机中，存在自动内存管理和垃圾清扫机制。概括地说，该机制对 JVM（Java Virtual Machine）中的内存进行标记，并确定哪些内存需要回收，根据一定的回收策略，自动的回收内存，永不停息（Nerver Stop）的保证JVM中的内存空间，放置出现内存泄露和溢出问题。

1.2 GC算法

1、引用计数法：

引用计数器的实现很简单，对于一个对象A，只要有任何一个对象引用了A，则A的引用计数器就加1，当引用失效时，引用计数器就减1。只要对象A的引用计数器的值为0，则对象A就不可能再被使用。

缺点：

–         引用和去引用伴随加法和减法，影响性能

–         很难处理循环引用

图中3个对象引用值都为1，它们都不可回收。

注：在JAVA中未使用引用计数法。

2、标记清除法：

标记清除算法将垃圾回收分为两个阶段：标记阶段和清除阶段。一种可行的实现是，在标记阶段，首先通过根节点，标记所有从根节点开始的可达对象。因此，未被标记的对象就是未被引用的垃圾对象。然后，在清除阶段，清除所有未被标记的对象。

标记出存活对象，将未标记的垃圾对象全部清降，或者标记出拉圾对象，将拉圾对象全部清除。

3、标记压缩法：

标记–压缩算法适合用于存活对象较多的场合，如老年代。它在标记–清除算法的基础上做了一些优化。和标记–清除算法一样，标记–压缩算法也首先需要从根节点开始，对所有可达对象做一次标记。但之后，它并不简单的清理未标记的对象，而是将所有的存活对象压缩到内存的一端。之后，清理边界外所有的空间。

4、复制算法：

优势：与标记–清除算法相比，复制算法是一种相对高效的回收方法。不适用于存活对象较多的场合如老年代。

原理：将原有的内存空间分为两块，每次只使用其中一块，在垃圾回收时，将正在使用的内存中的存活对象复制到未使用的内存块中，之后，清除正在使用的内存块中的所有对象，交换两个内存的角色，完成垃圾回收。

缺点：空间浪费

优化：整合标记清理思想：

–         将大对象复制到担保空间（保留空间）回收垃圾几次后，将大对象放到老年代。左侧的表格中将小对象复制到右侧表格中空闲空间。最后清空原来使用的空间。

5、分代思想：

依据对象的存活周期进行分类，短命对象归为新生代，长命对象归为老年代。根据不同代的特点，选取合适的收集算法：

–         少量对象存活，适合复制算法。

–         大量对象存活，适合标记清理或者标记压缩。

1.3 可触及性

1、可触及性：

可触及的：从根节点开始进行扫描，可以触及到这个对象，那么这个对象就是可触及的。

可复活的：一旦所有引用被释放，就是可复活状态，因为在finalize()中可能复活该对象。

不可触及的：在finalize()后，可能会进入不可触及状态，不可触及的对象不可能复活，可以回收。

JAVA代码：

public class CanReliveObj {
	public static CanReliveObj obj;

	@Override
	protected void finalize() throws Throwable {
		super.finalize();
		System.out.println("CanReliveObj finalize called");
		// GC垃圾回收器，只会调用一次finalize()，obj赋值当前对象，变成了可触及状态
		obj = this;
	}

	@Override
	public String toString() {
		return "I am CanReliveObj";
	}

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		// 声明对象
		obj = new CanReliveObj();
		// 将对象赋值给null，一般赋值为null，垃圾回收器，将回收值为null的对象
		obj = null; // 可复活

		// 调用gc()方法，调用对象的finalize()方法，此时obj赋值this
		System.gc();

		// 当前线程睡眠1秒
		Thread.sleep(1000);
		if (obj == null) {
			System.out.println("obj 是 null");
		} else {
			System.out.println("obj 可用");
		}

		/*
		 * 由于finalize()方法只会在调用gc()的时候调用一次，
		 * 调用gc()方法过后，不会再调用finalize()方法，此时对象为null。
		 */
		System.out.println("第二次gc");
		obj = null; // 不可复活
		System.gc();
		Thread.sleep(1000);
		if (obj == null) {
			System.out.println("obj 是 null");
		} else {
			System.out.println("obj 可用");
		}
	}
}

经验：

 避免使用finalize()，操作不慎可能导致错误。

 优先级低，何时被调用，不确定，何时发生GC不确定。

可以使用try-catch-finally来替代它。

2、根：

–         栈中引用的对象

–         方法区中静态成员或者常量引用的对象（全局对象）

–         JNI方法栈中引用对象

1.4 Stop-The-World

产生Stop The World的原因：

Java中一种全局暂停的现象，所有的线程全局停顿，所有Java代码停止，native代码可以执行，但不能和JVM交互，多半由于GC引起。

当GC开始工作时，将现在在进行的线程全部都停止，以保证不会再有先的垃圾产生。如果不能暂定正在进行线程，垃圾清理的清况就无法得到保证（Sun将这件事情称为“Stop The World”）。

影响：

  长时间服务停止，没有响应。

遇到HA系统，可能引起主备切换，严重危害生产环境。

Java代码：

	public class PrintThread extends Thread{
		public static final long starttime=System.currentTimeMillis();
		@Override
		public void run(){
			try{
				while(true){
					long t=System.currentTimeMillis()-starttime;
					System.out.println("time:"+t);
					Thread.sleep(100);
				}
			}catch(Exception e){
				e.printStackTrace();
			}
		}
		public static void main(String[] args) {
			PrintThread printThread = new PrintThread();
			printThread.start();
		}
	}

预期，应该是每秒中有10条输出：

       红色加粗的地方是GC引起的线程停顿（Stop The World）现象。垃圾回收的时间基本上是等于停顿的时间。

2 GC参数设置

2.1 简要GC信息

在Eclipse中设置eclipse.ini文件。

3、打开eclipse安装的根目录下%{Eclipse_HOME}\eclipse.ini，在文件的末尾添加参数：

-XX:+PrintGC

-verbose:gc

-Xloggc:../logs/jvm-gc/gc.log

4、PrintGC打印GC的简要信息

[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001606 secs]

[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001474 secs]

[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001563 secs]

[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001682 secs]

GC之前使用：4790K

GC之后使用：374K

整个堆的大小：15872K

2.2 详细GC信息

1、打开eclipse安装的根目录下%{Eclipse_HOME}\eclipse.ini，在文件的末尾添加参数：

-XX:+PrintHeapAtGC

-XX:+PrintGCDetails

-XX:+PrintGCTimeStamps

-verbose:gc

-Xloggc:../logs/jvm-gc/gc.log

2、PrintGCDetails打印详信息，PrintGCTimeStamps打印时间戳，如：

[GC[DefNew: 4416K->0K(4928K), 0.0001897secs] 4790K->374K(15872K), 0.0002232 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.00 secs]

GC之前使用：4416K

GC之后使用：0

整个堆的大小：4928K

3、PrintHeapAtGC打印详信息

程序运行结束后会将整个堆的运行状态，打进行印：

Heap

 def new generation   total13824K, used 11223K [0x27e80000,0x28d80000,0x28d80000)

  eden space12288K,  91% used [0x27e80000, 0x28975f20, 0x28a80000)

  from space1536K,   0% used [0x28a80000, 0x28a80000, 0x28c00000)

  to   space1536K,   0% used [0x28c00000,0x28c00000, 0x28d80000)

 tenured generation   total5120K, used 0K [0x28d80000, 0x29280000, 0x34680000)

   the space 5120K,   0%used [0x28d80000, 0x28d80000, 0x28d80200, 0x29280000)

 compacting perm gen  total 12288K,used 142K [0x34680000, 0x35280000, 0x38680000)

   the space 12288K,   1%used [0x34680000, 0x346a3a90, 0x346a3c00, 0x35280000)

    ro space 10240K,  44%used [0x38680000, 0x38af73f0, 0x38af7400, 0x39080000)

rw space 12288K,  52% used [0x39080000,0x396cdd28, 0x396cde00, 0x39c80000)

新生代def new generation空间共：total 13824K

已经使用：used 11223K

低边界：0x27e80000

当前边界：0x28d80000

最高边界：0x28d80000

新生代内存：(0x28d80000-0x27e80000)/1024/1024=15M

新生代总合：(12288K+1536K+1536K) /1024=15M

新生代可申请内存：13824K = 12288K + 1536K

生成对象eden空间：space12288K，使用量为91%

新生代from to两个值是相等的。

老年代tenured generation空间共：total 5120K

已经使用：used 0k

方法区compacting perm gen共total 12288K

已经使用：used 142K

2.3 指定最大堆和最小堆

-Xmx参数：最大堆

-Xms参数：最小堆

1、-Xmx1024 –Xms256m

运行代码：

        public static void main(String[] args) {
            System.out.print("Xmx=");
            System.out.println(Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024.0 / 1024 + "M");
    
            System.out.print("freemem=");
            System.out.println(Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024.0 / 1024 + "M");
    
            System.out.print("totalmem=");
            System.out.println(Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024.0 / 1024 + "M");
        }

        运行结果：

            Xmx=1811.5M

freemem=120.04971313476562M

total mem=122.0M

2、堆分配参数总结：

–  根据实际事情调整新生代和幸存代的大小。

–  官方推存新生代占堆的3/8

–  幸存代占新生代的1/10

3、内存参数总结：

4、辅助信息

                –以上为《深入JVM虚拟机(三) Java GC垃圾收集》，如有不当之处请指出，我后续逐步完善更正，大家共同提高。谢谢大家对我的关注。

                                                                                                                                                                                      ——厚积薄发(yuanxw)