【基础篇】十四、GC算法

心已赠人 2024-04-23 15:49 84阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  1、实现思路
 *  2、SWT
 *  3、GC算法
 *  4、标记清除算法Mark Sweep GC
 *  5、复制算法Copying GC
 *  5、标记整理算法Mark Compact GC
 *  6、分代算法Generational GC
 *  7、分代的整体流程
 *  8、为什么分代GC把堆内存分为年轻代和老年代？?

## 1、实现思路 ##

Java实现垃圾回收的步骤：

*  根据GC Root对象可达性分析，将内存中对象标记为存活的、可回收的
 *  处理可回收的对象，释放空间![在这里插入图片描述][71a3b38b583d4053b8425625fbeec679.png]

## 2、SWT ##

GC是在一个单独的线程，但不管JVM用哪种算法，都会存在一个阶段需要停止所有的用户线程，称Stop The World（STW），SWT大，用户用起来自然卡。

![在这里插入图片描述][eff2c8f069ce4a64a425469ff41a1433.png]

感受下SWT：

public class StopTheWorld {
        
    
        public static void main(String[] args) {
        
            /**
             * 启动用户线程和GC线程
             * 查看不同阶段用户线程的执行时间
             */
            new PrintTimeThread().start();
            new ClearThread().start();
        }
    }
    
    /**
     * 模拟用户代码，这里直接打印这段代码的执行耗时
     */
    class PrintTimeThread extends Thread {
        
        @SneakyThrows  //lombok的try..catch
        @Override
        public void run() {
        
            long begin = System.currentTimeMillis();
            while (true) {
        
                long now = System.currentTimeMillis();
                System.out.println(now - begin);
                begin = now;
                Thread.sleep(100);
            }
        }
    }
    
    /**
     * 模拟GC线程
     */
    class ClearThread extends Thread {
        
        @SneakyThrows
        @Override
        public void run() {
        
            List<byte[]> list = new LinkedList<>();
            while (true) {
        
                //存80个100M后就删除里面byte对象的强引用，垃圾回收释放
                if(list.size() >= 80){
        
                    list.clear();
                }
                list.add(new byte[1024 * 1024 * 100]);
                Thread.sleep(100);
            }
        }
    }

添加JVM参数，使用分代回收的垃圾回收器，输出GC详细信息，并限制堆最大10G：

-XX:+UseSerialGC -Xmx10g -verbose:gc

运行发现用户线程本来100ms左右的事儿，有时候会被拖到2000ms以上：

![在这里插入图片描述][e54df06aba56422ba663d91f8bf597cc.png]

## 3、GC算法 ##

对象回收算法的评价标准：

*  吞吐量 = **执行用户代码时间 /（执行用户代码时间 + GC时间）**，值越大，性能越高
 *  最大暂停时间：**SWT的最大值**

![在这里插入图片描述][39e20e9a9e5742638bc4964d7a542e2d.png]

*  堆的使用效率：如复制算法只用一半空间

![在这里插入图片描述][d660d4c2d054471eb5e950966f5abfe1.png]

以上三个指标，不可兼得。各个算法各有长处，对应着不同的适用场景。

## 4、标记清除算法Mark Sweep GC ##

**实现：**

*  从GC Root List开始，遍历引用链，找到可达对象，并标记
 *  清除没标记的对象

![在这里插入图片描述][66425b4baed0470481f0a80d9a221afc.png]

**优点：**

*  实现简单，只需给对象维护个标记位

**缺点：**

*  **导致内存碎片化**：从原本连续的内存空间，摘掉一些被回收的，得到一些碎片。如下回收了4+3+2，却连个5字节的对象都创建不了

![在这里插入图片描述][d22d8bae422b43fdad0d11d630c0161e.png]

*  **分配速度慢**：由于内存碎片化，需要维护一个空闲链表记录可用空间，新对象来了每次都得往后遍历，找出一块合适大小的地儿安置

![在这里插入图片描述][dfb9a57713474823b5493205da7c7b81.png]

## 5、复制算法Copying GC ##

**实现：**

*  堆内存一分为二，一半叫From，一半叫To
 *  新对象来了往From安置
 *  GC时，把From的存活对象Copy到To

![在这里插入图片描述][e762257eeebe4414a0ec31c8b2ad7949.png]

*  清掉From，From和To名字互换，原来的To做为新的From安置新new的对象

> 完整例子：

*  开始状态：

![在这里插入图片描述][ccb3ea2b474b413e9a1c0a370fa5a31e.png]

*  GC开始，把GC Root对象和可达的对象搬到To空间  
    ![在这里插入图片描述][b0408fce2689439883f56caba6a05d76.png]
 *  清掉From空间，并把原来的To改为From空间  
    ![在这里插入图片描述][5fc2a4fe0eb342fb84306936f6b7ffab.png]

> 一句话：将存活的对象搬运到另一块空间，清理掉当前空间，互换名字

**优点：**

*  解决了内存碎片化：往To搬的时候，按连续地址往过码
 *  吞吐相比下面的标记整理算法要高：只需遍历一次存活对象。但不如标记-清除算法，因为后者不用给对象搬家

**缺点：**

*  堆内存使用率低：安置新对象只能用50%的堆空间，另一半得留着To

## 5、标记整理算法Mark Compact GC ##

也称标记压缩，用来解决标记清除算法的内存碎片化缺点。

**实现：**

*  从GC Root开始，遍历标记可达对象
 *  将可达的存活对象移动到堆的一端，清掉非存活的

![在这里插入图片描述][7b92d3b255fc4b18a158a912c82b2b88.png]  
**优点：**

*  无内存碎片化问题：比标记清除多了一步整理
 *  堆内存利用率比复制算法高

**缺点：**

*  理解阶段性能不高，得看整理阶段的实现算法

## 6、分代算法Generational GC ##

组合使用了上面的几种算法，被主流使用。分代即把内存分为年轻代和老年代：

![在这里插入图片描述][a4502f2883fd42a89de19a896f6551f0.png]

关于这几块空间的大小设置：

![在这里插入图片描述][74e5a7b35abe4bd781e8b63755b6d756.png]

Demo：

public class Gc {
        
        @SneakyThrows
        public static void main(String[] args) {
        
            List<Object> list = new ArrayList<>();
            int count = 0;
            while (true) {
        
                System.in.read();
                System.out.println(++count);
                list.add(new Byte[1024 * 1024]);
            }
        }
    }

对应JVM的参数：

-XX:+UseSerialGC -Xms60m -Xmn20m -Xmx60m -XX:SurvivorRatio=3 -XX:+PrintGDetails

粗略计算：老年代60m - 20m = 40m，Eden除以随便一块s区 = 3，则Eden：s0：s1 = 12：4：4，使用阿尔萨斯执行memory验证：

![在这里插入图片描述][d2d58f05c1b5470598364c3044ba025c.png]

## 7、分代的整体流程 ##

*  新new的对象，安置到堆的年轻代的伊甸园区

![在这里插入图片描述][240d1ef472a84ed1bc24e826b248b7c9.png]

*  伊甸园区满了以后，触发GC，仅是年轻代的GC（**Minor GC**、Young GC）
 *  把Eden的存活对象放入S1（To），Eden区被清空（复制算法）

![在这里插入图片描述][6e55e19c528c49e0b9a8821a6f4d5067.png]

*  互换名，S0做为To，S1做为From，再安置新对象，直到Eden和From满

![在这里插入图片描述][3f21d4a3a6e34a2da244f52b5fcee531.png]

*  再次触发Minor GC，Eden和From存活对象放入S0，其余清掉回收（每次GC能活下来的，记录年龄，+1）

![在这里插入图片描述][c7d5c75815004daa847a238606d13f7b.png]

*  对象GC年龄到达阈值（最大15，对象头里放着，默认值和垃圾回收器有关），晋升到老年代。（一直活着就别在From和To之间来回搬了）

![在这里插入图片描述][4d0bda6f1a5a438aae7058b1da72e3f9.png]

*  老年代最后也满了，新new的对象进来，先Minor GC，还是不足，再**Full GC**，对整个堆进行垃圾回收，此时的STW时间就比Minor GC时的SWT长一些了

![在这里插入图片描述][4fb085ef52244a45882036013c8e039b.png]

*  Full GC后，无法回收老年代对象，再往老年代放，就OOM

![在这里插入图片描述][f85430e89dc7452ea6c8fe9a8d084491.png]  
补充：如果现在新生代已经满了，Minor GC还是满，再来对象，尽管新生代有的对象没到达年龄阈值，也会被搬到老年代

## 8、为什么分代GC把堆内存分为年轻代和老年代？? ##

![在这里插入图片描述][be5e7b996ace4bdc9f0a38b7d9b1f074.png]  
从上面的GC分代流程就可以看到一个最核心的点：只给年轻代GC，STW时间更短了，这是明摆着的好处。

> 答案：

*  分代GC下，可以只进行Minor GC，不用每次Full GC，STW时间短
 *  开发者可以通过调整年轻代和老年代的比例来适应不同的服务场景，提高性能（对象用完即丢的，生命短的多，可以调大年轻代，目的就是少STW，非STW的，也能Minor就别Full）
 *  年轻代和老年代可以选择使用不同的算法，年轻代通常用复制算法、老年代则用标记清除或者标记整理

![在这里插入图片描述][4243c6d529f745aaa7111d9eca234320.png]

补充：

*  很多对象都是new完很快就可以回收，比如一个个Vo
 *  老年代存放一直用的对象，比如Spring容器里的一些Bean
 *  JVM默认设置下，新生代空间远小于老年代

![在这里插入图片描述][7ed9b5b44c084b4f9cea9c0c28e0d30f.png]

[71a3b38b583d4053b8425625fbeec679.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/23/bb6f889be9dc4c8fb3c194cd4cb58a94.png
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[be5e7b996ace4bdc9f0a38b7d9b1f074.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/23/4a24f83a63584bd1b5378cb8a1638354.png
[4243c6d529f745aaa7111d9eca234320.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/23/b43c8cd7b3964adfaf76f283def36eaa.png
[7ed9b5b44c084b4f9cea9c0c28e0d30f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/23/2f38ff7692d649bd9cd50f4a8e1ee141.png