JVM調優總結（二）-基本垃圾回收算法（轉載）

能夠從不一樣的的角度去劃分垃圾回收算法：

按照基本回收策略分

引用計數（Reference Counting）:

比較古老的回收算法。原理是此對象有一個引用，即增長一個計數，刪除一個引用則減小一個計數。垃圾回收時，只用收集計數爲0的對象。此算法最致命的是沒法處理循環引用的問題。

 

標記-清除（Mark-Sweep）:

 

 

此算法執行分兩階段。第一階段從引用根節點開始標記全部被引用的對象，第二階段遍歷整個堆，把未標記的對象清除。此算法須要暫停整個應用，同時，會產生內存碎片。

 

複製（Copying）:

 

 

此算法把內存空間劃爲兩個相等的區域，每次只使用其中一個區域。垃圾回收時，遍歷當前使用區域，把正在使用中的對象複製到另一個區域中。次算法每次只處理正在使用中的對象，所以複製成本比較小，同時複製過去之後還能進行相應的內存整理，不會出現「碎片」問題。固然，此算法的缺點也是很明顯的，就是須要兩倍內存空間。

 

標記-整理（Mark-Compact）:

 

 

此算法結合了「標記-清除」和「複製」兩個算法的優勢。也是分兩階段，第一階段從根節點開始標記全部被引用對象，第二階段遍歷整個堆，把清除未標記對象而且把存活對象「壓縮」到堆的其中一塊，按順序排放。此算法避免了「標記-清除」的碎片問題，同時也避免了「複製」算法的空間問題。

按分區對待的方式分

增量收集（Incremental Collecting）:實時垃圾回收算法，即：在應用進行的同時進行垃圾回收。不知道什麼緣由JDK5.0中的收集器沒有使用這種算法的。

 

分代收集（Generational Collecting）:基於對對象生命週期分析後得出的垃圾回收算法。把對象分爲年青代、年老代、持久代，對不一樣生命週期的對象使用不一樣的算法（上述方式中的一個）進行回收。如今的垃圾回收器（從J2SE1.2開始）都是使用此算法的。

 

按系統線程分

串行收集:串行收集使用單線程處理全部垃圾回收工做，由於無需多線程交互，實現容易，並且效率比較高。可是，其侷限性也比較明顯，即沒法使用多處理器的優點，因此此收集適合單處理器機器。固然，此收集器也能夠用在小數據量（100M左右）狀況下的多處理器機器上。

 

並行收集:並行收集使用多線程處理垃圾回收工做，於是速度快，效率高。並且理論上CPU數目越多，越能體現出並行收集器的優點。

 

併發收集:相對於串行收集和並行收集而言，前面兩個在進行垃圾回收工做時，須要暫停整個運行環境，而只有垃圾回收程序在運行，所以，系統在垃圾回收時會有明顯的暫停，並且暫停時間會由於堆越大而越長。

 

 

 

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如何區分垃圾

 

    上面說到的「引用計數」法，經過統計控制生成對象和刪除對象時的引用數來判斷。垃圾回收程序收集計數爲0的對象便可。可是這種方法沒法解決循環引用。因此，後來實現的垃圾判斷算法中，都是從程序運行的根節點出發，遍歷整個對象引用，查找存活的對象。那麼在這種方式的實現中，垃圾回收從哪兒開始的呢？即，從哪兒開始查找哪些對象是正在被當前系統使用的。上面分析的堆和棧的區別，其中棧是真正進行程序執行地方，因此要獲取哪些對象正在被使用，則須要從Java棧開始。同時，一個棧是與一個線程對應的，所以，若是有多個線程的話，則必須對這些線程對應的全部的棧進行檢查。

    同時，除了棧外，還有系統運行時的寄存器等，也是存儲程序運行數據的。這樣，以棧或寄存器中的引用爲起點，咱們能夠找到堆中的對象，又從這些對象找到對堆中其餘對象的引用，這種引用逐步擴展，最終以null引用或者基本類型結束，這樣就造成了一顆以Java棧中引用所對應的對象爲根節點的一顆對象樹，若是棧中有多個引用，則最終會造成多顆對象樹。在這些對象樹上的對象，都是當前系統運行所須要的對象，不能被垃圾回收。而其餘剩餘對象，則能夠視爲沒法被引用到的對象，能夠被當作垃圾進行回收。

所以，垃圾回收的起點是一些根對象（java棧, 靜態變量, 寄存器...）。而最簡單的Java棧就是Java程序執行的main函數。這種回收方式，也是上面提到的「標記-清除」的回收方式

 

 

如何處理碎片

   因爲不一樣Java對象存活時間是不必定的，所以，在程序運行一段時間之後，若是不進行內存整理，就會出現零散的內存碎片。碎片最直接的問題就是會致使沒法分配大塊的內存空間，以及程序運行效率下降。因此，在上面提到的基本垃圾回收算法中，「複製」方式和「標記-整理」方式，均可以解決碎片的問題。

 

 

如何解決同時存在的對象建立和對象回收問題

    垃圾回收線程是回收內存的，而程序運行線程則是消耗（或分配）內存的，一個回收內存，一個分配內存，從這點看，二者是矛盾的。所以，在現有的垃圾回收方式中，要進行垃圾回收前，通常都須要暫停整個應用（即：暫停內存的分配），而後進行垃圾回收，回收完成後再繼續應用。這種實現方式是最直接，並且最有效的解決兩者矛盾的方式。

可是這種方式有一個很明顯的弊端，就是當堆空間持續增大時，垃圾回收的時間也將會相應的持續增大，對應應用暫停的時間也會相應的增大。一些對相應時間要求很高的應用，好比最大暫停時間要求是幾百毫秒，那麼當堆空間大於幾個G時，就頗有可能超過這個限制，在這種狀況下，垃圾回收將會成爲系統運行的一個瓶頸。爲解決這種矛盾，有了併發垃圾回收算法，使用這種算法，垃圾回收線程與程序運行線程同時運行。在這種方式下，解決了暫停的問題，可是由於須要在新生成對象的同時又要回收對象，算法複雜性會大大增長，系統的處理能力也會相應下降，同時，「碎片」問題將會比較難解決。