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JVM內存管理------垃圾搜集器簡介

2019-11-11 04:38:16
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來源:轉載
供稿:網友

 

        上一章我們已經探討過GC的各個算法,那么垃圾搜集器是什么呢?

        通俗的講,使用編程語言將算法實現出來,產生的程序就是垃圾搜集器了。既然談到了編程語言的實現,那么在討論垃圾搜集器的時候,就已經涉及到具體的虛擬機實現了。

        或許有不少做java開發的猿友還不知道,我們平時使用的JDK中,默認的JVM是hotspot,換句話說,我們大部分時候使用的JVM都是hotspot的實現版本,因此,本次LZ討論垃圾搜集器都是基于hotspot版JVM來進行的,請各位猿友要知曉這一點。

        更直觀的,我們可以在我們平時開發的機子上,輸入java -version來查看JVM的版本,相信大部分猿友對這個命令都不陌生吧,LZ的機子截圖如下。

         

 

垃圾搜集器的分類

 

        上面我們已經提到,垃圾搜集器實際就是算法的編程語言實現。既然牽扯到編程語言,那么必然離不開線程,而且我們在前面講解算法的時候也一直假設是一條GC線程在做著GC的事情。

        因此,垃圾搜集器大致分為以下三類。

        串行搜集器(serial collector):它只有一條GC線程,且就像前面說的,它在運行的時候需要暫停用戶程序(stop the world)。

        并行搜集器(parallel collector):它有多條GC線程,且它也需要暫停用戶程序(stop the world)。

        并發搜集器(concurrent collector):它有一條或多條GC線程,且它需要在部分階段暫停用戶程序(stop the world),部分階段與用戶程序并發執行。

        

并發(concurrent)與并行(parallel)

        

       看完上面的定義,相信有一部分猿友已經蒙了,一會單線程,一會多線程,一會串行,一會并行,一會并發,這都神馬玩意?

       單線程和多線程就不必多說了,這個很好理解,串行與并行也比較好理解,難于分辨的就是并行(parallel)與并發(concurrent)。

       對于很多有關并發的解釋,LZ覺得有一個最貼切。它是這么解釋的,并發就是兩個任務A和B需要相互獨立的運行,并且A任務先開始后,B任務在A任務結束之前開始了

       并發本身是比較好理解的,那么它與并行的關系與區別是什么呢?

       事實上,并行是并發的一種實現方式。LZ覺得這么說各位可能會更好理解,當然,并行并不是并發的唯一實現方式,還有一種就是我們所熟悉的時間片切換。也就是A任務執行一會,B任務執行一會,交替執行。

       并行必須在多核多處理器或者分布式系統(本質還是多核多處理器)的前提下才能發生,而交替執行或者說時間片切換是在單核的處理器上發生的。

 

hotspot中的垃圾搜集器

 

       我們上面已經簡單探討了垃圾搜集器的分類,在hotspotJVM中,每一個種類的垃圾搜集器都有對應的實現,如下。

       串行搜集器的實現:serial(用于新生代,采用復制算法)、serial old(用于年老代,采用標記/整理算法)

       并行搜集器的實現:ParNew(用于新生代,采用復制算法)、Parallel Scavenge(用于新生代,采用復制算法)、Parallel old(用于年老代,采用標記/整理算法)

       并發搜集器的實現:concurrent mark sweep[CMS](用于年老代,采用標記/清除算法)

       可以看到,上面每一種垃圾搜集器都是針對不同內存區域所設計的,因為它們采用的算法不同,凡是用于新生代的都是使用的復制算法,而用于年老代的都是使用的標記/清除或者標記/整理算法。

       在實際應用中,我們需要給JVM的新生代和年老代分別選擇垃圾搜集器,可以看到無論是新生代還是年老代都分別有三種實現,換句話說,我們應該有3*3=9種選擇。但是,事實并非如此。

       事實上,這六種垃圾搜集器只有六種選擇,因為有的垃圾搜集器由于具體實現的方式等一系列原因無法在一起工作,如下圖。

         針對上圖,紅的就是串行搜集器,綠的是并行搜集器,唯一一個黃的是并發搜集器。上面三個是新生代的搜集器,下面三個是年老代的搜集器。兩者之間有連線,則表示兩者可以配合工作。

         這六種組合并沒有說哪個組合最強,哪個組合最弱,還是那句話,只有最合適的,沒有最好的。因此這就需要我們對每一種組合有一定的認識,才能在使用的時候選擇更適合的垃圾搜集器。


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