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收集算法

垃圾收集算法主要有：標記-清除、復制和標記-整理。

1、標記-清除算法

對待回收的對象進行標記。算法缺點：效率問題，標記和清除過程效率都很低；空間問題，收集之后會產生大量的內存碎片，不利于大對象的分配。

2、復制算法

復制算法將可用內存劃分成大小相等的兩塊A和B，每次只使用其中一塊，當A的內存用完了，就把存活的對象復制到B，并清空A的內存，不僅提高了標記的效率，因為只需要標記存活的對象，同時也避免了內存碎片的問題，代價是可用內存縮小為原來的一半。

3、標記-整理算法

在老年代中，對象存活率較高，復制算法的效率很低。在標記-整理算法中，標記出所有存活的對象，并移動到一端，然后直接清理邊界以外的內存。

對象標記過程

在可達性分析過程中，為了準確找出與GC Roots相關聯的對象，必須要求整個執行引擎看起來像是被凍結在某個時間點上，即暫停所有運行中的線程，不可以出現對象的引用關系還在不斷變化的情況。

如何快速枚舉GC Roots？

GC Roots主要在全局性的引用（常量或類靜態屬性）與執行上下文（本地變量表中的引用）中，很多應用僅僅方法區就上百兆，如果進行遍歷查找，效率會非常低下。

在HotSpot中，使用一組稱為OopMap的數據結構進行實現。類加載完成時，HotSpot把對象內什么偏移量上是什么類型的數據計算出來存儲到OopMap中，通過JIT編譯出來的本地代碼，也會記錄下棧和寄存器中哪些位置是引用。GC發生時，通過掃描OopMap的數據就可以快速標識出存活的對象。

如何安全的GC？

線程運行時，只有在到達安全點（Safe Point）才能停頓下來進行GC。

基于OopMap數據結構，HotSpot可以快速完成GC Roots的遍歷，不過HotSpot并不會為每條指令都生成對應的OopMap，只會在Safe Point處記錄這些信息。

所以Safe Point的選擇很重要，如果太少可能導致GC等待的時間太長，如果太頻繁可能導致運行時的性能問題。大部分指令的執行時間都非常短暫，通常會選擇一些執行時間較長的指令作為Safe Point，如方法調用、循環跳轉和異常跳轉等。

關于Safe Point更多的信息，可以看看這篇文章 JVM的Stop The World，安全點，黑暗的地底世界

發生GC時，如何讓所有線程跑到最近的Safe Point再暫停？

當發生GC時，不直接對線程進行中斷操作，而是簡單的設置一個中斷標志，每個線程運行到Safe Point的時候，主動去輪詢這個中斷標志，如果中斷標志為真，則將自己進行中斷掛起。

這里忽略了一個問題，當發生GC時，運行中的線程可以跑到Safe Point后進行掛起，而那些處于Sleep或Blocked狀態的線程在此時無法響應JVM的中斷請求，無法到Safe Point處進行掛起，針對這種情況，可以使用安全區域（Safe Region）進行解決。

Safe Region是指在一段代碼片段中，對象的引用關系不會發生變化，在這個區域中的任何位置開始GC都是安全的。1、當線程運行到Safe Region的代碼時，首先標識已經進入了Safe Region，如果這段時間內發生GC，JVM會忽略標識為Safe Region狀態的線程；2、當線程即將離開Safe Region時，會檢查JVM是否已經完成GC，如果完成了，則繼續運行，否則線程必須等待直到收到可以安全離開Safe Region的信號為止；

垃圾收集器

Java虛擬機規范并沒有規定垃圾收集器應該如何實現，用戶可以根據系統特點對各個區域所使用的收集器進行組合使用。

上圖展示了7種不同分代的收集器，如果兩兩之間存在連線，說明可以組合使用。

1、Serial收集器（串行GC）

Serial 是一個采用單個線程并基于復制算法工作在新生代的收集器，進行垃圾收集時，必須暫停其他所有的工作線程。對于單CPU環境來說，Serial由于沒有線程交互的開銷，可以很高效的進行垃圾收集動作，是Client模式下新生代默認的收集器。

2、ParNew收集器（并行GC）

ParNew其實是serial的多線程版本，除了使用多條線程進行垃圾收集之外，其余行為與Serial一樣。

3、Parallel Scavenge收集器（并行回收GC）

Parallel Scavenge是一個采用多線程基于復制算法并工作在新生代的收集器，其關注點在于達到一個可控的吞吐量，經常被稱為“吞吐量優先”的收集器。

吞吐量 = 用戶代碼運行時間 /（用戶代碼運行時間 + 垃圾收集時間）

Parallel Scavenge提供了兩個參數用于精確控制吞吐量：1、-XX：MaxGCPauseMillis 設置垃圾收集的最大停頓時間2、-XX：GCTimeRatio 設置吞吐量大小

4、Serial Old收集器（串行GC）

Serial Old 是一個采用單線程基于標記-整理算法并工作在老年代的收集器，是Client模式下老年代默認的收集器。

5、Parallel Old收集器（并行GC）

Parallel Old是一個采用多線程基于標記-整理算法并工作在老年代的收集器。在注重吞吐量以及CPU資源敏感的場合，可以優先考慮Parallel Scavenge和Parallel Old的收集器組合。

6、CMS收集器（并發GC）

CMS(Concurrent Mark Sweep)是一種以獲取最短回收停頓時間為目標的收集器，工作在老年代，基于“標記-清除”算法實現，整個過程分為以下4步：

1、初始標記：這個過程只是標記以下GC Roots能夠直接關聯的對象，但是仍然會Stop The World；2、并發標記：進行GC Roots Tracing的過程，可以和用戶線程一起工作。3、重新標記：用于修正并發標記期間由于用戶程序繼續運行而導致標記產生變動的那部分記錄，這個過程會暫停所有線程，但其停頓時間遠比并發標記的時間短；4、并發清理：可以和用戶線程一起工作。

CMS收集器的缺點：

1、對CPU資源比較敏感，在并發階段，雖然不會導致用戶線程停頓，但是會占用一部分線程資源，降低系統的總吞吐量。2、無法處理浮動垃圾，在并發清理階段，用戶線程的運行依然會產生新的垃圾對象，這部分垃圾只能在下一次GC時收集。3、CMS是基于標記-清除算法實現的，意味著收集結束后會造成大量的內存碎片，可能導致出現老年代剩余空間很大，卻無法找到足夠大的連續空間分配當前對象，不得不提前觸發一次Full GC。

JDK1.5實現中，當老年代空間使用率達到68%時，就會觸發CMS收集器，如果應用中老年代增長不是太快，可以通過-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction參數提高觸發百分比，從而降低內存回收次數提高系統性能。

JDK1.6實現中，觸發CMS收集器的閾值已經提升到92%，要是CMS運行期間預留的內存無法滿足用戶線程需要，會出現一次”Concurrent Mode Failure”失敗，這是虛擬機會啟動Serial Old收集器對老年代進行垃圾收集，當然，這樣應用的停頓時間就更長了，所以這個閾值也不能設置的太高，如果導致了”Concurrent Mode Failure”失敗，反而會降低性能，至于如何設置這個閾值，還得長時間的對老年代空間的使用情況進行監控。

7、G1收集器

G1（Garbage First）是JDK1.7提供的一個工作在新生代和老年代的收集器，基于“標記-整理”算法實現，在收集結束后可以避免內存碎片問題。

G1優點：

1、并行與并發：充分利用多CPU來縮短Stop The World的停頓時間；2、分代收集：不需要其他收集配合就可以管理整個Java堆，采用不同的方式處理新建的對象、已經存活一段時間和經歷過多次GC的對象獲取更好的收集效果;3、空間整合：與CMS的”標記-清除”算法不同，G1在運行期間不會產生內存空間碎片，有利于應用的長時間運行，且分配大對象時，不會導致由于無法申請到足夠大的連續內存而提前觸發一次Full GC;4、停頓預測：G1中可以建立可預測的停頓時間模型，能讓使用者明確指定在M毫秒的時間片段內，消耗在垃圾收集上的時間不得超過N毫秒。

使用G1收集器時，Java堆的內存布局與其他收集器有很大區別，整個Java堆會被劃分為多個大小相等的獨立區域Region，新生代和老年代不再是物理隔離了，都是一部分Region（不需要連續）的集合。G1會跟蹤各個Region的垃圾收集情況（回收空間大小和回收消耗的時間），維護一個優先列表，根據允許的收集時間，優先回收價值最大的Region，避免在整個Java堆上進行全區域的垃圾回收，確保了G1收集器可以在有限的時間內盡可能收集更多的垃圾。

不過問題來了：使用G1收集器，一個對象分配在某個Region中，可以和Java堆上任意的對象有引用關系，那么如何判定一個對象是否存活，是否需要掃描整個Java堆？其實這個問題在之前收集器中也存在，如果回收新生代的對象時，不得不同時掃描老年代的話，會大大降低Minor GC的效率。

針對這種情況，虛擬機提供了一個解決方案：G1收集器中Region之間的對象引用關系和其他收集器中新生代與老年代之間的對象引用關系被保存在Remenbered Set數據結構中，用來避免全堆掃描。G1中每個Region都有一個對應的Remenbered Set，當虛擬機發現程序對Reference類型的數據進行寫操作時，會產生一個Write Barrier暫時中斷寫操作，檢查Reference引用的對象是否處于相同的Region中，如果不是，則通過CardTable把相關引用信息記錄到被引用對象所屬Region的Remenbered Set中。

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