前面我们讲了垃圾回收的算法,还需要有具体的实现,在jvm中,实现了多种垃圾收集 器,包括:串行垃圾收集器、并行垃圾收集器、CMS(并发)垃圾收集器、G1垃圾收集器,接下来,我们一个个的了解学习。
串行垃圾收集器,是指使用单线程进行垃圾回收,垃圾回收时,只有一个线程在工作, 并且java应用中的所有线程都要暂停,等待垃圾回收的完成。这种现象称之为STW(Stop-The-World)。
对于交互性较强的应用而言,这种垃圾收集器是不能够接受的。一般在Javaweb应用中是不会采用该收集器的。
在程序运行参数中添加2个参数,如下:
# 为了测试GC,将堆的初始和最大内存都设置为16M
‐XX:+UseSerialGC ‐XX:+PrintGCDetails ‐Xms16m ‐Xmx16m
启动程序,可以看到下面信息
GC日志信息解读 年轻代的内存GC前后的大小:
并行垃圾收集器在串行垃圾收集器的基础之上做了改进,将单线程改为了多线程进行垃 圾回收,这样可以缩短垃圾回收的时间。(这里是指,并行能力较强的机器)
当然了,并行垃圾收集器在收集的过程中也会暂停应用程序,这个和串行垃圾回收器是 一样的,只是并行执行,速度更快些,暂停的时间更短一些。
ParNew垃圾收集器是工作在年轻代上的,只是将串行的垃圾收集器改为了并行。
通过-XX:+UseParNewGC
参数设置年轻代使用ParNew回收器,老年代使用的依然是串行收集器。
测试:
由以上信息可以看出,ParNew使用的是ParNew收集器。其他信息和串行收集器一致
ParallelGC收集器工作机制和ParNewGC收集器一样,只是在此基础之上,新增了两个和 系统吞吐量相关的参数,使得其使用起来更加的灵活和高效。
相关参数如下:
测试:
有以上信息可以看出,年轻代和老年代都使用了ParallelGC垃圾回收器。
CMS全称 Concurrent Mark Sweep,是一款并发的、使用标记-清除算法的垃圾回收器, 该回收器是针对老年代垃圾回收的,通过参数-XX:+UseConcMarkSweepGC
进行设置。
CMS垃圾回收器的执行过程如下:
#设置启动参数
‐XX:+UseConcMarkSweepGC ‐XX:+PrintGCDetails ‐Xms16m ‐Xmx16m
#运行日志
[GC (Allocation Failure) [ParNew: 4926K‐>512K(4928K), 0.0041843 secs] 9424K‐>6736K(15872K), 0.0042168 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00,
real=0.00 secs]
#第一步,初始标记
[GC (CMS Initial Mark) [1 CMS‐initial‐mark: 6224K(10944K)] 6824K(15872K), 0.0004209 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
#第二步,并发标记
[CMS‐concurrent‐mark‐start]
[CMS‐concurrent‐mark: 0.002/0.002 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
#第三步,预处理
[CMS‐concurrent‐preclean‐start]
[CMS‐concurrent‐preclean: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
#第四步,重新标记
[GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 1657 K (4928 K)][Rescan (parallel)
, 0.0005811 secs][weak refs processing, 0.0000136 secs][class unloading, 0.0003671 secs][scrub symbol table, 0.0006813 secs][scrub string table, 0.0001216 secs][1 CMS‐remark: 6224K(10944K)] 7881K(15872K), 0.0018324
secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] #第五步,并发清理
[CMS‐concurrent‐sweep‐start]
[CMS‐concurrent‐sweep: 0.004/0.004 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
#第六步,重置
[CMS‐concurrent‐reset‐start]
[CMS‐concurrent‐reset: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
由以上日志信息,可以看出CMS执行的过程。
G1垃圾收集器是在jdk1.7中正式使用的全新的垃圾收集器,oracle官方计划在jdk9中将G1变成默认的垃圾收集器,以替代CMS。 G1的设计原则就是简化JVM性能调优,开发人员只需要简单的三步即可完成调优: 1.第一步,开启G1垃圾收集器 2.第二步,设置堆的最大内存 3.第三步,设置最大的停顿时间 G1中提供了三种模式垃圾回收模式,Young GC、Mixed GC 和 Full GC,在不同的条件下被触发。
G1垃圾收集器相对比其他收集器而言,最大的区别在于它取消了年轻代、老年代的物理划分,取而代之的是将堆划分为若干个区域(Region),这些区域中包含了有逻辑上的年轻代、老年代区域。
这样做的好处就是,我们再也不用单独的空间对每个代进行设置了,不用担心每个代内 存是否足够。
在G1划分的区域中,年轻代的垃圾收集依然采用暂停所有应用线程的方式,将存活对象拷贝到老年代或者Survivor空间,G1收集器通过将对象从一个区域复制到另外一个区 域,完成了清理工作。
这就意味着,在正常的处理过程中,G1完成了堆的压缩(至少是部分堆的压缩),这样也就不会有cms内存碎片问题的存在了。
在G1中,有一种特殊的区域,叫Humongous区域。
Young GC主要是对Eden区进行GC,它在Eden空间耗尽时会被触发。
在GC年轻代的对象时,我们如何找到年轻代中对象的根对象呢?
根对象可能是在年轻代中,也可以在老年代中,那么老年代中的所有对象都是根么? 如果全量扫描老年代,那么这样扫描下来会耗费大量的时间。
于是,G1引进了RSet的概念。它的全称是Remembered Set,其作用是跟踪指向某个堆内的对象引用。
每个Region初始化时,会初始化一个RSet,该集合用来记录并跟踪其它Region指向该Region中对象的引用,每个Region默认按照512Kb划分成多个Card,所以RSet需要记录的东西应该是 xx Region的 xx Card。
当越来越多的对象晋升到老年代old region时,为了避免堆内存被耗尽,虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器,即Mixed GC,该算法并不是一个Old GC,除了回收整个Young Region,还会回收一部分的Old Region,这里需要注意:是一部分老年代,而不是全部老年代,可以选择哪些old region进行收集,从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。也要注意的是Mixed GC 并不是 Full GC。
MixedGC什么时候触发? 由参数 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=n 决定。默认:45%,该参数的意思是:当老年代大小占整个堆大小百分比达到该阀值时触发。
它的GC步骤分2步:
全局并发标记,执行过程分为五个步骤:
Evacuation阶段是全暂停的。该阶段把一部分Region里的活对象拷贝到另一部分Region 中,从而实现垃圾的回收清理。
-XX:+UseG1GC
使用 G1 垃圾收集器-XX:MaxGCPauseMillis
设置期望达到的最大GC停顿时间指标(JVM会尽力实现,但不保证达到),默认值是 200 毫秒。-XX:G1HeapRegionSize=n
设置的 G1 区域的大小。值是 2 的幂,范围是 1 MB 到 32 MB 之间。目标是根据最小的 Java 堆大小划分出约 2048 个区域。
默认是堆内存的1/2000。-XX:ParallelGCThreads=n
设置 STW 工作线程数的值。将 n 的值设置为逻辑处理器的数量。n 的值与逻辑处理器的数量相同,最多为 8。-XX:ConcGCThreads=n
设置并行标记的线程数。将 n 设置为并行垃圾回收线程数 (ParallelGCThreads)的 1/4 左右。-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=n
设置触发标记周期的 Java 堆占用率阈值。默认占用率是整个 Java 堆的 45%。‐XX:+UseG1GC ‐XX:MaxGCPauseMillis=100 ‐XX:+PrintGCDetails ‐Xmx256m
#日志
[GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0044882 secs] [Parallel Time: 3.7 ms, GC Workers: 3]
[GC Worker Start (ms): Min: 14763.7, Avg: 14763.8, Max: 14763.8, Diff: 0.1]
#扫描根节点
[Ext Root Scanning (ms): Min: 0.2, Avg: 0.3, Max: 0.3, Diff: 0.1,
Sum: 0.8]
#更新RS区域所消耗的时间
[Update RS (ms): Min: 1.8, Avg: 1.9, Max: 1.9, Diff: 0.2, Sum: 5.6]
[Processed Buffers: Min: 1, Avg: 1.7, Max: 3, Diff: 2, Sum: 5]
[Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
[Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0,
Sum: 0.0]
#对象拷贝
[Object Copy (ms): Min: 1.1, Avg: 1.2, Max: 1.3, Diff: 0.2, Sum:
3.6]
0.2]
3]
[Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.2, Diff: 0.2, Sum:
[Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum:
[GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0,
Sum: 0.0]
[GC Worker Total (ms): Min: 3.4, Avg: 3.4, Max: 3.5, Diff: 0.1,
Sum: 10.3]
[GC Worker End (ms): Min: 14767.2, Avg: 14767.2, Max: 14767.3,
Diff: 0.1]
[Code Root Fixup: 0.0 ms] [Code Root Purge: 0.0 ms]
[Clear CT: 0.0 ms] #清空CardTable
[Other: 0.7 ms]
[Choose CSet: 0.0 ms] #选取CSet
[Ref Proc: 0.5 ms] #弱引用、软引用的处理耗时[Ref Enq: 0.0 ms] #弱引用、软引用的入队耗时[Redirty Cards: 0.0 ms]
[Humongous Register: 0.0 ms] #大对象区域注册耗时[Humongous Reclaim: 0.0 ms] #大对象区域回收耗时
[Free CSet: 0.0 ms]
[Eden: 7168.0K(7168.0K)‐>0.0B(13.0M) Survivors: 2048.0K‐>2048.0K Heap: 55.5M(192.0M)‐>48.5M(192.0M)] #年轻代的大小统计
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]