程序的运行必然需要申请内存资源,无效的对象资源如果不及时处理就会一直占有内存资源,最终将导致内存溢出,所以对内存资源的管理非常重要。
垃圾回收就是对这些无效资源的处理,是对内存资源的管理。
引用计数是历史最悠久的一种算法,最早George E. Collins在1960的时候首次提出,50年后的今天,该算法依然被很多编程语言使用。
假设有一个对象A,任何一个对象对A的引用,那么对象A的引用计数器+1,当引用失败时,对象A的引用计数器就-1,如果对象A的计数器的值为0,就说明对象A没有引用了,可以被回收。
优点:
实时性较高,无需等到内存不够的时候,才开始回收,
运行时根据对象的计数器是否为0,就可以直接回收。
在垃圾回收过程中,应用无需挂起。如果申请内存时,内存不足,则立刻报outofmember 内存溢出错误
区域性,更新对象的计数器时,只是影响到该对象,不会扫描全部对象。
缺点:
每次对象被引用时,都需要去更新计数器,有一点时间开销。
浪费CPU资源,即使内存够用,仍然在运行时进行计数器的统计,更新值浪费资源
无法解决循环引用问题。(最大的缺点)
可以看到,标记清除算法解决了引用计数算法中的循环引用的问题,没有从root节点引用的对象都会被回收。
效率较低,标记和清除两个动作都需要遍历所有的对象,并且在GC时,需要停止应用程序(有效内存耗尽时,JVM会停止应用程序的运行并开启GC线程,然后开始根据根搜索算法进行标记。标记需要遍历所有的对象,而对象一直动态变化,所以只能对某一个状态进行分析),对于交互性要求比较高的应用而言这个体验是非常差的。
通过标记清除算法清理出来的内存,碎片化较为严重,因为被回收的对象可能存在于内存的各个角落,所以清理出来的内存是不连贯的。
在垃圾对象多的情况下,效率较高(存活对象少,就复制的少,直接清空)
清理后,内存无碎片
在垃圾对象少的情况下,不适用,如:老年代内存
分配的2块内存空间,在同一个时刻,只能使用一半,内存使用率较低
垃圾收集器,就是垃圾回收算法的具体实现。Jvm中垃圾收集器有很多的种类。
public class TestGC { /** * 不断产生新的对象,并随机的销毁(产生垃圾) */ public static void main(String[] args) { List<Object> list = new ArrayList<Object>(); while (true) { int sleep = new Random().nextInt(100);//随机产生100以内的数字 if (System.currentTimeMillis() % 2 == 0) { //当前时间戳是偶数 list.clear();//list的clear就是遍历集合元素,将其指向null } else { //为奇数 for (int i = 0; i < 10000; i++) { Properties properties = new Properties(); properties.put("key_" + i, "value_" + System.currentTimeMillis() + i); list.add(properties); } } try { Thread.sleep(sleep); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } } |
java -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m cn.lky.gc.TestGC |
[GC (Allocation Failure) [DefNew: 4927K->511K(4928K), 0.0063194 secs] 11935K->9964K(15872K), 0.0065987 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs]
[GC (Allocation Failure) [DefNew: 4927K->4927K(4928K), 0.0001924 secs][Tenured: 9452K->6549K(10944K), 0.0146686 secs] 14380K->6549K(15872K), [Metaspace: 2786K->2786K(1056768K)], 0.0160833 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs]
[Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0210919 secs] 15871K->14689K(15872K), [Metaspace: 2793K->2793K(1056768K)], 0.0217457 secs] [Times : user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]
[GC(垃圾回收的原因,Allocation Failure分配失败)] |
GC日志信息解读:
年轻代的内存GC前后的大小:
java -XX:+UseParNewGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m cn.lky.gc.TestGC |
[GC (Allocation Failure) [ParNew: 4928K->512K(4928K), 0.0037657 secs] 11768K->9834K(15872K), 0.0041742 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
[GC (Allocation Failure) [ParNew: 4928K->4928K(4928K), 0.0001995 secs][Tenured: 9322K->6778K(10944K),0.0141677 secs] 14250K->6778K(15872K), [Metaspace: 2786K->2786K(1056768K)], 0.0153509 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs]
[Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0312995 secs] 15871K->14892K(15872K), [Metaspace: 2793K->2793K(1056768K)], 0.0321568 secs] [Times : user=0.03 sys=0.00, real=0.03 secs] |
ParNew: 使用的是ParNew收集器。其他信息和串行收集器一致。
java -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m cn.lky.gc.TestGC |
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 3456K->1440K(3584K)] 12369K->11697K(14848K), 0.0030692 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 1440K->0K(3584K)] [ParOldGen: 10257K->7438K(11264K)] 11697K->7438K(14848K), [Metaspace: 2792K->2792K(1056768K)], 0.0256233 secs] [Times: user=0.20 sys=0.00, real=0.03 secs] |
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
java -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m cn.lky.gc.TestGC |
#运行日志 [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4928K->512K(4928K), 0.0055245 secs] 9083K->7112K(15872K), 0.0060417 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
#第一步,初始标记 [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 6600K(10944K)] 7200K(15872K), 0.0017557 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: 0.001/0.001 secs] [Times: user=0.02 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] #同上,此阶段的目的是使cms gc更加可控一些,作用也是执行一些预清理,以减少下一个stw阶段(最终标记)造成应用暂停的时间 [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]
#当cms gc进行时,此时有新的对象要进入old代,但是old代空间不足造成的整个应用暂停(fullGC) (concurrent mode failure): 9081K->3100K(10944K), 0.0112849 secs] 14009K->3100K(15872K), [Metaspace: 2787K->2787K(1056768K)], 0.0128308 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs]
#第四步,最终标记 [GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 3428 K (4928 K)][Rescan (parallel) , 0.0007407 secs][weak refs processing, 0.0000387 secs][class unloading, 0.0002319 secs][scrub symbol table, 0.0004188 secs][scrub string table, 0.0001608 secs][1 CMS-remark: 6910K(10944K)] 10339K(15872K), 0.0042667 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] |
有2种情况会触发full gc,在full gc时,整个应用会暂停
|
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。(复制算法,完成垃圾回收同时还进行了内存压缩)
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。如果一个对象占用的空间超过了分区容量50%以上,G1收集器就认为这是一个巨型对象。
这些巨型对象,默认直接会被分配在老年代,但是如果它是一个短期存在的巨型对象,就会对垃圾收集器造成负面影响。为了解决这个问题,G1划分了一个Humongous区,它用来专门存放巨型对象。如果一个H区装不下一个巨型对象,那么G1会寻找连续的H分区来存储。为了能找到连续的H区,有时候不得不启动Full GC
1. 全局并发标记(global concurrent marking)
2. 拷贝存活对象(evacuation)
标记从根节点直接可达的对象,这个阶段会执行一次年轻代GC,会产生全局停顿。
G1 GC 在初始标记的存活区扫描对老年代的引用,并标记被引用的对象。
该阶段与应用程序(非 STW)同时运行,并且只有完成该阶段后,才能开始下一次 STW 年轻代垃圾回收。
G1 GC 在整个堆中查找可访问的(存活的)对象。该阶段与应用程序同时运行,可以被 STW 年轻代垃圾回收中断。
该阶段是 STW 回收,因为程序在运行,针对上一次的标记进行修正。
清点和重置标记状态,该阶段会STW,这个阶段并不会实际上去做垃圾的收集,等待evacuation阶段来回收。
java -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+PrintGCDetails -Xmx256m cn.lky.gc.TestGC |
#日志 [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0063506 secs]#youngGC还有mixedGC等 [Parallel Time: 4.7 ms, GC Workers: 8] [GC Worker Start (ms): Min: 170418.4, Avg: 170418.5, Max: 170418.6, Diff: 0.2]
#扫描根节点 [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.2, Diff: 0.2, Sum: 1.0]
#更新RS区域所消耗的时间(已记忆集合) [Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.3, Max: 1.9, Diff: 1.9, Sum: 2.5] [Processed Buffers: Min: 1, Avg: 1.3, Max: 2, Diff: 1, Sum: 10] [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.1] [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: 2.3, Avg: 3.9, Max: 4.1, Diff: 1.8, Sum: 30.9] [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.4, Max: 2, Diff: 1, Sum: 11] [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.2] [GC Worker Total (ms): Min: 4.2, Avg: 4.3, Max: 4.4, Diff: 0.2, Sum: 34.7] [GC Worker End (ms): Min: 170422.8, Avg: 170422.8, Max: 170422.8, Diff: 0.0] [Code Root Fixup: 0.0 ms] [Code Root Purge: 0.0 ms] [Clear CT: 0.6 ms]#清空CardTable [Other: 1.0 ms] [Choose CSet: 0.0 ms] #选取CSet [Ref Proc: 0.4 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: 0.4 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:67.0M(67.0M)->0.0B(63.0M)Survivors:4096.0K->7168.0KHeap:106.5M(126.0M)->42.3M(12 6.0M)] #年轻代的大小统计 [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.02 secs] |
java -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -Xmx256m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:D://WorkSpaces//IDEAworkspace//JVM_base//cnlkyjvm//src//main//log//lkygc.log TestGC |
然后,去http://gceasy.io/ 网站上传你的.log文件进行分析
堆的内存分析:
GC吞吐量(90%就达标了)
暂停时间
像fullGC GC原因都是很重要的部分,如下图内容就是大量对象拷贝(youngGC和mixedGC)导致的GC
原文:https://www.cnblogs.com/STK0210/p/11426131.html