之前上学的时候有这个一个梗,说在食堂里吃饭,吃完把餐盘端走清理的,是 C++ 程序员,吃完直接就走的,是 Java 程序员。?
确实,在 Java 的世界里,似乎我们不用对垃圾回收那么的专注,很多初学者不懂 GC,也依然能写出一个能用甚至还不错的程序或系统。但其实这并不代表 Java 的 GC 就不重要。相反,它是那么的重要和复杂,以至于出了问题,那些初学者除了打开 GC 日志,看着一堆0101的天文,啥也做不了。?
今天我们就从头到尾完整地聊一聊 Java 的垃圾回收。
什么是垃圾回收
垃圾回收(Garbage Collection,GC),顾名思义就是释放垃圾占用的空间,防止内存泄露。有效的使用可以使用的内存,对内存堆中已经死亡的或者长时间没有使用的对象进行清除和回收。
Java 语言出来之前,大家都在拼命的写 C 或者 C++ 的程序,而此时存在一个很大的矛盾,C++ 等语言创建对象要不断的去开辟空间,不用的时候又需要不断的去释放控件,既要写构造函数,又要写析构函数,很多时候都在重复的 allocated,然后不停的析构。于是,有人就提出,能不能写一段程序实现这块功能,每次创建,释放控件的时候复用这段代码,而无需重复的书写呢?
1960年,基于 MIT 的 Lisp 首先提出了垃圾回收的概念,而这时 Java 还没有出世呢!所以实际上 GC 并不是Java的专利,GC 的历史远远大于 Java 的历史!
怎么定义垃圾
既然我们要做垃圾回收,首先我们得搞清楚垃圾的定义是什么,哪些内存是需要回收的。
引用计数算法(Reachability Counting)是通过在对象头中分配一个空间来保存该对象被引用的次数(Reference Count)。如果该对象被其它对象引用,则它的引用计数加1,如果删除对该对象的引用,那么它的引用计数就减1,当该对象的引用计数为0时,那么该对象就会被回收。
String m = new String("jack");
先创建一个字符串,这时候"jack"有一个引用,就是 m。
然后将 m 设置为 null,这时候"jack"的引用次数就等于0了,在引用计数算法中,意味着这块内容就需要被回收了。
m = null;
引用计数算法是将垃圾回收分摊到整个应用程序的运行当中了,而不是在进行垃圾收集时,要挂起整个应用的运行,直到对堆中所有对象的处理都结束。因此,采用引用计数的垃圾收集不属于严格意义上的"Stop-The-World"的垃圾收集机制。
看似很美好,但我们知道JVM的垃圾回收就是"Stop-The-World"的,那是什么原因导致我们最终放弃了引用计数算法呢?看下面的例子。
public class ReferenceCountingGC {
public Object instance;
public ReferenceCountingGC(String name){}
}
public static void testGC(){
ReferenceCountingGC a = new ReferenceCountingGC("objA");
ReferenceCountingGC b = new ReferenceCountingGC("objB");
a.instance = b;
b.instance = a;
a = null;
b = null;
}
1. 定义2个对象
2. 相互引用 3. 置空各自的声明引用
我们可以看到,最后这2个对象已经不可能再被访问了,但由于他们相互引用着对方,导致它们的引用计数永远都不会为0,通过引用计数算法,也就永远无法通知GC收集器回收它们。
可达性分析算法
可达性分析算法(Reachability Analysis)的基本思路是,通过一些被称为引用链(GC Roots)的对象作为起点,从这些节点开始向下搜索,搜索走过的路径被称为(Reference Chain),当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连时(即从 GC Roots 节点到该节点不可达),则证明该对象是不可用的。
通过可达性算法,成功解决了引用计数所无法解决的问题-“循环依赖”,只要你无法与 GC Root 建立直接或间接的连接,系统就会判定你为可回收对象。那这样就引申出了另一个问题,哪些属于 GC Root。
Java 内存区域
在 Java 语言中,可作为 GC Root 的对象包括以下4种:
虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象 此时的 s,即为 GC Root,当s置空时,localParameter 对象也断掉了与 GC Root 的引用链,将被回收。
public class StackLocalParameter {
public StackLocalParameter(String name){}
}
public static void testGC(){
StackLocalParameter s = new StackLocalParameter("localParameter");
s = null;
}
方法区中类静态属性引用的对象 s 为 GC Root,s 置为 null,经过 GC 后,s 所指向的 properties 对象由于无法与 GC Root 建立关系被回收。
而 m 作为类的静态属性,也属于 GC Root,parameter 对象依然与 GC root 建立着连接,所以此时 parameter 对象并不会被回收。
public class MethodAreaStaicProperties {
public static MethodAreaStaicProperties m;
public MethodAreaStaicProperties(String name){}
}
public static void testGC(){
MethodAreaStaicProperties s = new MethodAreaStaicProperties("properties");
s.m = new MethodAreaStaicProperties("parameter");
s = null;
}
方法区中常量引用的对象 m 即为方法区中的常量引用,也为 GC Root,s 置为 null 后,final 对象也不会因没有与 GC Root 建立联系而被回收。
public class MethodAreaStaicProperties {
public static final MethodAreaStaicProperties m = MethodAreaStaicProperties("final");
public MethodAreaStaicProperties(String name){}
}
public static void testGC(){
MethodAreaStaicProperties s = new MethodAreaStaicProperties("staticProperties");
s = null;
}
本地方法栈中引用的对象 任何 Native 接口都会使用某种本地方法栈,实现的本地方法接口是使用 C 连接模型的话,那么它的本地方法栈就是 C 栈。当线程调用 Java 方法时,虚拟机会创建一个新的栈帧并压入 Java 栈。然而当它调用的是本地方法时,虚拟机会保持 Java 栈不变,不再在线程的 Java 栈中压入新的帧,虚拟机只是简单地动态连接并直接调用指定的本地方法。
怎么回收垃圾
复制算法(Copying)是在标记清除算法上演化而来,解决标记清除算法的内存碎片问题。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。保证了内存的连续可用,内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况,逻辑清晰,运行高效。
上面的图很清楚,也很明显的暴露了另一个问题,合着我这140平的大三房,只能当70平米的小两房来使?代价实在太高。
标记整理算法
标记整理算法(Mark-Compact)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,再清理掉端边界以外的内存区域。
标记整理算法一方面在标记-清除算法上做了升级,解决了内存碎片的问题,也规避了复制算法只能利用一半内存区域的弊端。看起来很美好,但从上图可以看到,它对内存变动更频繁,需要整理所有存活对象的引用地址,在效率上比复制算法要差很多。
分代收集算法分代收集算法(Generational Collection)严格来说并不是一种思想或理论,而是融合上述3种基础的算法思想,而产生的针对不同情况所采用不同算法的一套组合拳。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。so,另一个问题来了,那内存区域到底被分为哪几块,每一块又有什么特别适合什么算法呢?
内存模型与回收策略
Java 堆(Java Heap)是JVM所管理的内存中最大的一块,堆又是垃圾收集器管理的主要区域,这里我们主要分析一下 Java 堆的结构。
Java 堆主要分为2个区域-年轻代与老年代,其中年轻代又分 Eden 区和 Survivor 区,其中 Survivor 区又分 From 和 To 2个区。可能这时候大家会有疑问,为什么需要 Survivor 区,为什么Survivor 还要分2个区。不着急,我们从头到尾,看看对象到底是怎么来的,而它又是怎么没的。
Eden 区
IBM 公司的专业研究表明,有将近98%的对象是朝生夕死,所以针对这一现状,大多数情况下,对象会在新生代 Eden 区中进行分配,当 Eden 区没有足够空间进行分配时,虚拟机会发起一次 Minor GC,Minor GC 相比 Major GC 更频繁,回收速度也更快。
通过 Minor GC 之后,Eden 会被清空,Eden 区中绝大部分对象会被回收,而那些无需回收的存活对象,将会进到 Survivor 的 From 区(若 From 区不够,则直接进入 Old 区)。
Survivor 区
Survivor 区相当于是 Eden 区和 Old 区的一个缓冲,类似于我们交通灯中的黄灯。Survivor 又分为2个区,一个是 From 区,一个是 To 区。每次执行 Minor GC,会将 Eden 区和 From 存活的对象放到 Survivor 的 To 区(如果 To 区不够,则直接进入 Old 区)。
为啥需要?
不就是新生代到老年代么,直接 Eden 到 Old 不好了吗,为啥要这么复杂。想想如果没有 Survivor 区,Eden 区每进行一次 Minor GC,存活的对象就会被送到老年代,老年代很快就会被填满。而有很多对象虽然一次 Minor GC 没有消灭,但其实也并不会蹦跶多久,或许第二次,第三次就需要被清除。这时候移入老年区,很明显不是一个明智的决定。
所以,Survivor 的存在意义就是减少被送到老年代的对象,进而减少 Major GC 的发生。Survivor 的预筛选保证,只有经历16次 Minor GC 还能在新生代中存活的对象,才会被送到老年代。
为啥需要俩?
设置两个 Survivor 区最大的好处就是解决内存碎片化。
我们先假设一下,Survivor 如果只有一个区域会怎样。Minor GC 执行后,Eden 区被清空了,存活的对象放到了 Survivor 区,而之前 Survivor 区中的对象,可能也有一些是需要被清除的。问题来了,这时候我们怎么清除它们?在这种场景下,我们只能标记清除,而我们知道标记清除最大的问题就是内存碎片,在新生代这种经常会消亡的区域,采用标记清除必然会让内存产生严重的碎片化。因为 Survivor 有2个区域,所以每次 Minor GC,会将之前 Eden 区和 From 区中的存活对象复制到 To 区域。第二次 Minor GC 时,From 与 To 职责兑换,这时候会将 Eden 区和 To 区中的存活对象再复制到 From 区域,以此反复。
这种机制最大的好处就是,整个过程中,永远有一个 Survivor space 是空的,另一个非空的 Survivor space 是无碎片的。那么,Survivor 为什么不分更多块呢?比方说分成三个、四个、五个?显然,如果 Survivor 区再细分下去,每一块的空间就会比较小,容易导致 Survivor 区满,两块 Survivor 区可能是经过权衡之后的最佳方案。
Old 区
老年代占据着2/3的堆内存空间,只有在 Major GC 的时候才会进行清理,每次 GC 都会触发“Stop-The-World”。内存越大,STW 的时间也越长,所以内存也不仅仅是越大就越好。由于复制算法在对象存活率较高的老年代会进行很多次的复制操作,效率很低,所以老年代这里采用的是标记 --- 整理算法。
除了上述所说,在内存担保机制下,无法安置的对象会直接进到老年代,以下几种情况也会进入老年代。
大对象
大对象指需要大量连续内存空间的对象,这部分对象不管是不是“朝生夕死”,都会直接进到老年代。这样做主要是为了避免在 Eden 区及2个 Survivor 区之间发生大量的内存复制。当你的系统有非常多“朝生夕死”的大对象时,得注意了。
长期存活对象
虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄(Age)计数器。正常情况下对象会不断的在 Survivor 的 From 区与 To 区之间移动,对象在 Survivor 区中每经历一次 Minor GC,年龄就增加1岁。当年龄增加到15岁时,这时候就会被转移到老年代。当然,这里的15,JVM 也支持进行特殊设置。
动态对象年龄
虚拟机并不重视要求对象年龄必须到15岁,才会放入老年区,如果 Survivor 空间中相同年龄所有对象大小的总合大于 Survivor 空间的一半,年龄大于等于该年龄的对象就可以直接进去老年区,无需等你“成年”。
这其实有点类似于负载均衡,轮询是负载均衡的一种,保证每台机器都分得同样的请求。看似很均衡,但每台机的硬件不通,健康状况不同,我们还可以基于每台机接受的请求数,或每台机的响应时间等,来调整我们的负载均衡算法。
本文部分内容参考自书籍:《深入理解Java虚拟机》。
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