垃圾回收基础

1. 对象存活判定算法

在堆里存放着Java世界中几乎所有的对象实例，垃圾收集器在对堆进行回收前，首要的就是确定这些对象中哪些还“存活”着，哪些已经“死去”（即不可能再被任何途径使用的对象）。

1.1 引用计数算法

引用计数算法是在JVM中被摒弃的一种对象存活判定算法，不过它也有一些知名的应用场景（如Python、FlashPlayer），因此在这里也简单介绍一下。

用引用计数器判断对象是否存活的过程是这样的：给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器加1；当引用失效时，计数器减1；任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。

引用计数算法的实现简单，判定效率也很高，大部分情况下是一个不错的算法。它没有被JVM采用的原因是它很难解决对象之间循环引用的问题。例如以下例子：

/** * testGC()方法执行后，objA和objB会不会被GC呢？ */
public class ReferenceCountingGC {

    public Object instance = null;

    private static final int _1MB = 1024 * 1024;

    /** * 这个成员属性的唯一意义就是占点内存，以便在能在GC日志中看清楚是否有回收过 */
    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();
    }
}

在上面这段代码中，对象objA 和对象objB都有字段instance，赋值令objA.instance = objB;、objB.instance = objA;，除此之外，这两个对象再无引用。如果JVM采用引用计数算法来管理内存，这两个对象不可能再被访问，但是他们互相引用着对方，导致它们引用计数不为0，所以引用计数器无法通知GC收集器回收它们。

而事实上执行这段代码，objA和objB是可以被回收的，下面一节将介绍JVM实际使用的存活判定算法。

1.2 可达性分析算法

在主流商用程序语言的实现中，都是通过可达性分析（tracing GC）来判定对象是否存活的。此算法的基本思路是：通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起点，从这些节点向下搜索，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（用图论的话来说，就是GC Roots 到这个对象不可达）时，则证明此对象时不可用的。用下图来加以说明：

上图中，对象object 5、object 6、object 7虽然互有关联，但是它们到GC Roots是不可达的，所以它们将会被判定为是可回收的对象。

可以看到，GC Roots在对象图之外，是特别定义的**“起点”**，不可能被对象图内的对象所引用。

准确地说，GC Roots其实不是一组对象，而通常是一组特别管理的指向引用类型对象的指针，这些指针是tracing GC的trace的起点。它们不是对象图里的对象，对象也不可能引用到这些“外部”的指针，这也是tracing GC算法不会出现循环引用问题的基本保证。因此也容易得出，只有引用类型的变量才被认为是Roots，值类型的变量永远不被认为是Roots。只有深刻理解引用类型和值类型的内存分配和管理的不同，才能知道为什么root只能是引用类型。

在Java中，可作为GC Roots的对象包括以下几种：

  • **虚拟机栈（栈帧中的局部变量表，Local Variable Table）**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。

看到这里你可能要问，选择这些对象的依据是什么呢？

可以概括得出，可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用与执行上下文中。要明确的是，tracing gc必须以当前存活的对象集为Roots，因此必须选取确定存活的引用类型对象。GC管理的区域是Java堆，虚拟机栈、方法区和本地方法栈不被GC所管理，因此选用这些区域内引用的对象作为GC Roots，是不会被GC所回收的。其中虚拟机栈和本地方法栈都是线程私有的内存区域，只要线程没有终止，就能确保它们中引用的对象的存活。而方法区中类静态属性引用的对象是显然存活的。常量引用的对象在当前可能存活，因此，也可能是GC roots的一部分。

1.3 两次标记与 finalize()方法

即使在可达性分析算法中不可达的对象，也不是一定会死亡的，它们暂时都处于**“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finaliza()方法。当对象没有覆盖finaliza()方法，或者finaliza()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”。

如果这个对象被判定为有必要执行finaliza()方法，那么此对象将会放置在一个叫做 F-Queue 的队列中，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。这里所谓的“执行”是指虚拟机会触发此方法，但并不承诺会等待它运行结束，原因是：如果一个对象在finaliza()方法中执行缓慢，或者发生了死循环（更极端的情况），将很可能导致F-Queue 队列中的其它对象永久处于等待，甚至导致整个内存回收系统崩溃。

finaliza()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 队列中的对象进行第二次小规模的标记。如果对象想在finaliza()方法中成功拯救自己，只要重新与引用链上的任何一个对象建立关联即可，例如把自己（this关键字）赋值给某个类变量或者对象的成员变量，这样在第二次标记时它将被移出“即将回收”的集合；如果对象这时候还没有逃脱，基本上它就真的被回收了。

值得注意的是，如果代码中有两段一模一样的代码段，执行结果却是一次逃脱成功，一次失败。这是因为任何一个对象的finalize()方法都只会被系统调用一次，如果对象面临下一次回收，它的finalize()方法不会再被执行，因此第二次逃脱行动失败。

需要说明的是，使用finalize()方法来“拯救”对象是不值得提倡的，因为它不是C/C++中的析构函数，而是Java刚诞生时为了使C/C++程序员更容易接受它所做的一个妥协。它的运行代价高昂，不确定性大，无法保证各个对象的调用顺序。finalize() 能做的工作，使用try-finally或者其它方法都更适合、及时，所以笔者建议大家可以忘掉此方法存在。

1.4 回收方法区

很多人认为方法区没有垃圾回收，Java虚拟机规范中确实说过不要求，而且在方法区中进行垃圾收集的“性价比”较低：在堆中，尤其是新生代，常规应用进行一次垃圾收集可以回收70%~95%的空间，而方法区的效率远低于此。在JDK 1.8中，JVM摒弃了永久代，用元空间来作为方法区的实现，下面介绍的将是元空间的垃圾回收。

元空间的内存管理由元空间虚拟机来完成。先前，对于类的元数据我们需要不同的垃圾回收器进行处理，现在只需要执行元空间虚拟机的C++代码即可完成。在元空间中，类和其元数据的生命周期和其对应的类加载器是相同的。话句话说，只要类加载器存活，其加载的类的元数据也是存活的，因而不会被回收掉。

我们从行文到现在提到的元空间稍微有点不严谨。准确的来说，**每一个类加载器的存储区域都称作一个元空间，所有的元空间合在一起就是我们一直说的元空间。**当一个类加载器被垃圾回收器标记为不再存活，其对应的元空间会被回收。在元空间的回收过程中没有重定位和压缩等操作。但是元空间内的元数据会进行扫描来确定Java引用。

2. 引用类型

无论是通过引用计算算法判断对象的引用数量，还是通过可达性分析算法判断对象是否可达，判定对象是否可被回收都与引用有关。

Java 具有四种强度不同的引用类型。

2.1 强引用

被强引用关联的对象不会被回收。

使用 new 一个新对象的方式来创建强引用。

Object obj = new Object();

2.2 软引用

被软引用关联的对象只有在内存不够的情况下才会被回收。

使用 SoftReference 类来创建软引用。

Object obj = new Object();
SoftReference<Object> sf = new SoftReference<Object>(obj);
obj = null;  // 使对象只被软引用关联

2.3 弱引用

被弱引用关联的对象一定会被回收，也就是说它只能存活到下一次垃圾回收发生之前。

使用 WeakReference 类来实现弱引用。

Object obj = new Object();
WeakReference<Object> wf = new WeakReference<Object>(obj);
obj = null;

2.4 虚引用

又称为幽灵引用或者幻影引用。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，也无法通过虚引用取得一个对象。

为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被回收时收到一个系统通知。

使用 PhantomReference 来实现虚引用。

Object obj = new Object();
PhantomReference<Object> pf = new PhantomReference<Object>(obj);
obj = null;

3. 垃圾回收算法

本节将介绍几种垃圾收集算法的思想及其发展过程，具体的实现将在稍后介绍。

3.1 标记－清除（Mark-Sweep）算法

**标记－清除（Mark-Sweep）**算法是最基础的垃圾收集算法，后续的收集算法都是基于它的思路并对其不足进行改进而得到的。顾名思义，算法分成“标记”、“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，标记过程在前一节讲述对象标记判定时已经讲过了。

标记－清除算法的不足主要有以下两点：

  • 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触发另一次垃圾收集动作。

  • 效率问题，因为内存碎片的存在，操作会变得更加费时，因为查找下一个可用空闲块已不再是一个简单操作。

标记－清除算法的执行过程如下图所示：

3.2 复制（Copying）算法

为了解决标记-清除算法的效率问题，一种称为**“复制”（Copying）的收集算法出现了，思想为：它将可用内存按容量分成大小相等的两块**，每次只使用其中的一块。当这一块内存用完，就将还存活着的对象复制到另一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。

这样做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。只是这种算法的代价是将内存缩小为原来的一半，代价可能过高了。复制算法的执行过程如下图所示：

Minor GC与复制算法

现在的商业虚拟机都使用复制算法来回收新生代。新生代的GC又叫“Minor GC”，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Minor GC非常频繁，一般回收速度也比较快，同时“朝生夕死”**的特性也使得Minor GC使用复制算法时不需要按照1:1的比例来划分新生代内存空间。

Minor GC过程

事实上，新生代将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间（From Survivor和To Survivor），每次Minor GC都使用Eden和From Survivor，当回收时，将Eden和From Survivor中还存活着的对象都一次性地复制到另外一块To Survivor空间上，最后清理掉Eden和刚使用的Survivor空间。一次Minor GC结束的时候，Eden空间和From Survivor空间都是空的，而To Survivor空间里面存储着存活的对象。在下次MinorGC的时候，两个Survivor空间交换他们的标签，现在是空的**“From” Survivor标记成为“To”，“To” Survivor标记为“From”**。因此，在MinorGC结束的时候，Eden空间是空的，两个Survivor空间中的一个是空的，而另一个存储着存活的对象。

HotSpot虚拟机默认的Eden : Survivor的比例是8 : 1，由于一共有两块Survivor，所以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%的容量会被“浪费”。

分配担保

上文说的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，需要依赖老年代内存进行分配担保（Handle Promotion）。如果另外一块Survivor上没有足够空间存放上一次新生代收集下来的存活对象，这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。

3.3 标记－整理（Mark-Compact）算法

复制算法在对象存活率较高时要进行较多的复制操作，效率将会变低。更关键的是：如果不想浪费50%的空间，就需要有额外的空间进行分配担保，以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况，所以在老年代一般不能直接选用复制算法。

根据老年代的特点，标记－整理（Mark-Compact）算法被提出来，主要思想为：此算法的标记过程与标记－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，然后直接清理掉边界以外的内存。**具体示意图如下所示：

3.4 分代收集（Generational Collection）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，此算法相较于前几种没有什么新的特征，主要思想为：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合的收集算法：

  • 新生代 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。

  • 老年代 在老年代中，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-清除”或“标记-整理”**算法来进行回收。

4. 垃圾收集器

**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、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。接下来讨论的收集器基于JDK1.7 Update 14 之后的HotSpot虚拟机（在此版本中正式提供了商用的G1收集器，之前G1仍处于实验状态），该虚拟机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，就说明它们可以搭配使用。虚拟机所处的区域，则表示它是属于新生代收集器还是老年代收集器。Hotspot实现了如此多的收集器，正是因为目前并无完美的收集器出现，只是选择对具体应用最适合的收集器。

4.1 相关概念

4.1.1 并行和并发

  • 并行（Parallel）：指多条垃圾收集线程并行工作，但此时用户线程仍然处于等待状态。

  • 并发（Concurrent）：指用户线程与垃圾收集线程同时执行（但不一定是并行的，可能会交替执行），用户程序在继续运行。而垃圾收集程序运行在另一个CPU上。

4.1.2 吞吐量（Throughput）

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）。

假设虚拟机总共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。

4.1.3 Minor GC 和 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。具体原理见上一篇文章。

  • 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Parallel Scavenge收集器的收集策略里就有直接进行Major GC的策略选择过程）。Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。

4.2 新生代收集器

4.2.1 Serial收集器

Serial（串行）收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器，它是采用复制算法的新生代收集器，曾经（JDK 1.3.1之前）是虚拟机新生代收集的唯一选择。它是一个单线程收集器，只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是它在进行垃圾收集时，必须暂停其他所有的工作线程，直至Serial收集器收集结束为止（“Stop The World”）。这项工作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，这对很多应用来说是难以接收的。

下图展示了Serial 收集器（老年代采用Serial Old收集器）的运行过程：

为了消除或减少工作线程因内存回收而导致的停顿，HotSpot虚拟机开发团队在JDK 1.3之后的Java发展历程中研发出了各种其他的优秀收集器，这些将在稍后介绍。但是这些收集器的诞生并不意味着Serial收集器已经“老而无用”，实际上到现在为止，它依然是HotSpot虚拟机运行在Client模式下的默认的新生代收集器。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相比），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更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，桌面应用基本不会再大了），停顿时间完全可以控制在几十毫秒最多一百毫秒以内，只要不频繁发生，这点停顿时间可以接收。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。

4.2.2 ParNew 收集器

ParNew收集器就是Serial收集器的多线程版本，它也是一个新生代收集器。除了使用多线程进行垃圾收集外，其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数、收集算法（复制算法）、Stop The World、对象分配规则、回收策略等与Serial收集器完全相同，两者共用了相当多的代码。

ParNew收集器的工作过程如下图（老年代采用Serial Old收集器）：

ParNew收集器除了使用多线程收集外，其他与Serial收集器相比并无太多创新之处，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的重要原因是，除了Serial收集器外，目前只有它能和CMS收集器（Concurrent Mark Sweep）配合工作，CMS收集器是JDK 1.5推出的一个具有划时代意义的收集器，具体内容将在稍后进行介绍。

ParNew 收集器在单CPU的环境中绝对不会有比Serial收集器有更好的效果，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。在多CPU环境下，随着CPU的数量增加，它对于GC时系统资源的有效利用是很有好处的。它默认开启的收集线程数与CPU的数量相同，在CPU非常多的情况下可使用**-XX:ParallerGCThreads**参数设置。

4.2.3 Parallel Scavenge 收集器

Parallel Scavenge收集器也是一个并行的多线程新生代收集器，它也使用复制算法。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收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量（Throughput）。

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收集器除了会显而易见地提供可以精确控制吞吐量的参数，还提供了一个参数**-XX:+UseAdaptiveSizePolicy**，这是一个开关参数，打开参数后，就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden和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，这种方式称为GC自适应的调节策略（GC Ergonomics）。自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器与ParNew收集器的一个重要区别。

另外值得注意的一点是，Parallel Scavenge收集器无法与CMS收集器配合使用，所以在JDK 1.6推出Parallel Old之前，如果新生代选择Parallel Scavenge收集器，老年代只有Serial Old收集器能与之配合使用。

4.3 老年代收集器

4.3.1 Serial Old收集器

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”（Mark-Compact）**算法。

此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，它还有两大用途：

  • 在JDK1.5 以及之前版本（Parallel Old诞生以前）中与Parallel Scavenge收集器搭配使用。

  • 作为CMS收集器的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。

它的工作流程与Serial收集器相同，这里再次给出Serial/Serial Old配合使用的工作流程图：

4.3.2 Parallel Old收集器

Parallel Old收集器是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，使用多线程和**“标记-整理”算法。前面已经提到过，这个收集器是在JDK 1.6中才开始提供的，在此之前，如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器，老年代除了Serial Old以外别无选择，所以在Parallel Old诞生以后，“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。Parallel Old收集器的工作流程与Parallel Scavenge相同，这里给出Parallel Scavenge/Parallel Old收集器配合使用的流程图：

4.3.3 CMS收集器

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，它非常符合那些集中在互联网站或者B/S系统的服务端上的Java应用，这些应用都非常重视服务的响应速度。从名字上（“Mark Sweep”）就可以看出它是基于**“标记-清除”**算法实现的。

CMS收集器工作的整个流程分为以下4个步骤：

  • 初始标记（CMS initial mark）：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）：进行GC Roots Tracing的过程，在整个过程中耗时最长。

  • 重新标记（CMS remark）：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。此阶段也需要“Stop The World”。

  • 并发清除（CMS concurrent sweep）

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。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：

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，因此CMS收集器也被称为并发低停顿收集器（Concurrent Low Pause Collector）。

缺点

  • 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个时（比如2个），CMS对用户程序的影响就可能变得很大，如果本来CPU负载就比较大，还要分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然降低了50%，其实也让人无法接受。

  • 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无法再当次收集中处理掉它们，只好留待下一次GC时再清理掉。这一部分垃圾就被称为“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。

  • 标记-清除算法导致的空间碎片 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，往往出现老年代空间剩余，但无法找到足够大连续空间来分配当前对象。

4.4 G1收集器

G1（Garbage-First）收集器是当今收集器技术发展最前沿的成果之一，它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。与其他GC收集器相比，G1具备如下特点：

  • 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来缩短“Stop The World”停顿时间，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，但它能够采用不同方式去处理新创建的对象和已存活一段时间、熬过多次GC的旧对象来获取更好的收集效果。

  • 空间整合 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。这意味着G1运行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。此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 这是G1相对CMS的一大优势，降低停顿时间是G1和CMS共同的关注点，但G1除了降低停顿外，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GC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。

横跨整个堆内存

在G1之前的其他收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老生代，而G1不再是这样。G1在使用时，Java堆的内存布局与其他收集器有很大区别，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，而都是一部分Region（不需要连续）的集合。

建立可预测的时间模型

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。

避免全堆扫描——Remembered Set

G1把Java堆分为多个Region，就是“化整为零”。但是Region不可能是孤立的，一个对象分配在某个Region中，可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。在做可达性分析确定对象是否存活的时候，需要扫描整个Java堆才能保证准确性，这显然是对GC效率的极大伤害。

为了避免全堆扫描的发生，虚拟机为G1中每个Region维护了一个与之对应的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。

如果不计算维护Remembered Set的操作，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） 仅仅只是标记一下GC Roots 能直接关联到的对象，并且修改TAMS（Nest Top Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可以的Region中创建对象，此阶段需要停顿线程，但耗时很短。

  • 并发标记（Concurrent Marking） 从GC Root 开始对堆中对象进行可达性分析，找到存活对象，此阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。

  • 最终标记（Final Marking） 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的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。

  • 筛选回收（Live Data Counting and Evacuation） 首先对各个Region中的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC 停顿是时间来制定回收计划。此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度提高收集效率。

通过下图可以比较清楚地看到G1收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段（Safepoint处）：

4.5 总结

收集器
串行、并行or并发
新生代/老年代
算法
目标
适用场景

Serial

串行

新生代

复制算法

响应速度优先

单CPU环境下的Client模式

Serial Old

串行

老年代

标记-整理

响应速度优先

单CPU环境下的Client模式、CMS的后备预案

ParNew

并行

新生代

复制算法

响应速度优先

多CPU环境时在Server模式下与CMS配合

Parallel Scavenge

并行

新生代

复制算法

吞吐量优先

在后台运算而不需要太多交互的任务，垃圾自适应调节策略

Parallel Old

并行

老年代

标记-整理

吞吐量优先

在后台运算而不需要太多交互的任务

CMS

并发

老年代

标记-清除

响应速度优先

集中在互联网站或B/S系统服务端上的Java应用

G1

并发

both

标记-整理+复制算法

响应速度优先

面向服务端应用，将来替换CMS

5. 内存分配与回收策略

5.1 Minor GC 和 Full GC

  • Minor GC: 发生在新生代上，因为新生代对象存活时间很短，因此 Minor GC 会频繁执行，执行的速度一般也会比较快。

  • Full GC: 发生在老年代上，老年代对象其存活时间长，因此 Full GC 很少执行，执行速度会比 Minor GC 慢很多。

5.2 内存分配策略

ava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

  • 回收分配给对象的内存

对象的内存分配通常是在堆上分配（除此以外还有可能经过JIT编译后被拆散为标量类型并间接地栈上分配），对象主要分配在新生代的Eden区上，如果启动了本地线程分配缓冲，将按线程优先在TLAB上分配。少数情况下也可能会直接分配在老年代中，分配的规则并不是固定的，实际取决于垃圾收集器的具体组合以及虚拟机中与内存相关的参数的设置。至于内存回收策略，在上文已经描述得很详尽了。

下面以使用Serial/Serial Old收集器（将在下一篇文章中讲解）为例，介绍内存分配的策略。

5.2.1 对象优先在Eden区分配

大多数情况下，对象在新生代的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。

5.2.2 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很长的字符串以及数组。大对象对虚拟机的内存分配来说是一个坏消息（尤其是遇到朝生夕灭的“短命大对象”，写程序时应避免），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GC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**（新生代采用复制算法回收内存）。

5.2.3 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。

5.2.4 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。

5.2.5 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。

前面提到过，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Minor GC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。

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。

5.3 Full GC的触发条件

对于Minor GC，其触发条件非常简单，当Eden区空间满时，就将触发一次Minor GC。而Full GC则相对复杂，因此本节我们主要介绍Full GC的触发条件。

5.3.1 调用System.gc()

此方法的调用是建议JVM进行Full GC,虽然只是建议而非一定,但很多情况下它会触发 Full GC,从而增加Full GC的频率,也即增加了间歇性停顿的次数。因此强烈建议能不使用此方法就不要使用，让虚拟机自己去管理它的内存，可通过**-XX:+ DisableExplicitGC**来禁止RMI调用System.gc()。

5.3.2 老年代空间不足

老年代空间不足的常见场景为前文所讲的大对象直接进入老年代、长期存活的对象进入老年代等，当执行Full GC后空间仍然不足，则抛出如下错误： Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 为避免以上两种状况引起的Full GC，调优时应尽量做到让对象在Minor GC阶段被回收、让对象在新生代多存活一段时间及不要创建过大的对象及数组。

5.3.3 空间分配担保失败

前文介绍过，使用复制算法的Minor GC需要老年代的内存空间作担保，如果出现了HandlePromotionFailure担保失败，则会触发Full GC。

5.3.4 JDK 1.7及以前的永久代空间不足

在JDK 1.7及以前，HotSpot虚拟机中的方法区是用永久代实现的，永久代中存放的为一些class的信息、常量、静态变量等数据，当系统中要加载的类、反射的类和调用的方法较多时，Permanet Generation可能会被占满，在未配置为采用CMS GC的情况下也会执行Full GC。如果经过Full GC仍然回收不了，那么JVM会抛出如下错误信息： java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space为避免PermGen占满造成Full GC现象，可采用的方法为增大PermGen空间或转为使用CMS GC。

在JDK 1.8中用元空间替换了永久代作为方法区的实现，元空间是本地内存，因此减少了一种Full GC触发的可能性。

5.3.5 Concurrent Mode Failure

执行CMS GC的过程中同时有对象要放入老年代，而此时老年代空间不足（有时候“空间不足”是CMS GC时当前的浮动垃圾过多导致暂时性的空间不足触发Full GC），便会报Concurrent Mode Failure错误，并触发Full GC。

6. 参考

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