目录

• 垃圾回收概述
• 什么是垃圾？
• 为什么需要GC?
• 垃圾回收相关算法
• 垃圾标记阶段，对象存活判断
• 引用计数算法
• 可达性分析(或根搜索算法、追踪性垃圾收集)
• GC Roots
• 对象的finalization机制
• 标记清除算法
• 复制算法
• 标记-压缩(整理)算法
• 对比三种算法
• 增量收集算法
• 分代收集算法

垃圾回收概述

什么是垃圾？

?垃圾是指在运行程序中没有任何指针指向的对象，这个对象就是需要被回收的垃圾。
● 如果不及时对内存中的垃圾进行清理，那么，这些垃圾对象所占的内存空间会一直保留到应用程序结束，被保留的空间无法被其他对象使用。甚至 可能导致内存溢出。

为什么需要GC?

• 对于高级语言来说，一个基本认知是如果不进行垃圾回收，内存迟早都会被消耗完,因为不断地分配内存空间而不进行回收，就好像不停地生产生活垃圾而从来不打扫一样。
• 除了释放没用的对象，垃圾回收也可以清除内存里的记录碎片。碎片整理将所占用的堆内存移到堆的一端，以便JVM将整理出的内存分配给新的对象。
• 随着应用程序所应付的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序的正常进行。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化。

垃圾回收相关算法

1、标记阶段:引用计数算法
2、 标记阶段:可达性分析算法
3、对象的finalization机制
4、MAT与JProfiler的GC Roots溯源
5、清除阶段:标记清除算法
6、清除阶段:复制算法
7、清除阶段:标记-压缩算法
8、小结
9、分代收集算法
X、增量收集算法、分区算法

垃圾标记阶段，对象存活判断

• 在堆里存放着几乎所有的Java对象实例，在GC执行垃圾回收之前，首先需要区分出内存中哪些是存活对象，哪些是已经死亡的对象。只有被标记为己经死亡的对象，GC才会在执行垃圾回收时，释放掉其所占用的内存空间，因此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段。

• 那么在JVM中究竟是如何标记一个死亡对象呢?简单来说，当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时，就可以宣判为已经死亡。

判断对象存活一般有两种方式，引用计数算法和可[达性分析算法。

引用计数算法

• 引用计数算法(Reference Counting)比较简单，对每个对象保存一 个整型的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。

• 对于一个对象A，只要有任何一个对象引用了A，则A的引用计数器就加1;当引用失效时，引用计数器就减1。只要对象A的引用计数器的值为0，即表示对象A不可能再被使用，可进行回收。

• 优点: 实现简单，垃圾对象便于辨识;判定效率高，回收没有延迟性。

• 缺点:
  ?它需要单独的字段存储计数器，这样的做法增加了存储空间的开销。
  ?每次赋值都需要更新计数器，伴随着加法和减法操作，这增加了时间开销。
  ?引用计数器有一个严重的问题，即无法处理循环引用的情况。这是一条致命缺陷,
  导致在Java的垃圾回收器中没有使用这类算法。
  

可达性分析(或根搜索算法、追踪性垃圾收集)

• 相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行效等特点，更重要的是该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用问题，防止内存泄漏的发生。
• 相较于引用计数算法，这里的可达性分析就是Java、C#选择的。这种类的垃圾收集通常也叫作追踪性垃圾收集(Tracing GarbageCollection)。
• 所谓"GC Roots"根集合就是一组必须活跃的引用。
• 基本思路:
  ?可达性分析算法是以根对象集合(GC Roots) 为起始点，按照从上至下的方式搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。
  ?使用可达性分析算法后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索所走过的路径称为引用链 ( Reference Chain )
  ?如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象己经死亡，可以标记为垃圾对象。
  ?在可达性分析算法中，只有能够被根对象集合直接或者间接连接的对象才是存活对象。

GC Roots

在Java语言中,GC Roots 包括以下几类元素:

• 虚拟机栈中引 用的对象
  ?比如:各个线程被调用的方法中使用到的参数、局部变量等。

• 本地方法栈内JNI (通常说的本地方法)引用的对象

• 方法区中类静态属性引用的对象!
  ?比如:Java类的引用类型静态变量

• 方法区中常量引用的对象
  ?比如:字符串常量池(String Table) 里的引用

• 所有被同步锁synchroni zed持有的对象

• Java虛拟机内部的引用对象
  ?基本数据类型对象，一.些常驻的异常对象(如:NullPointerException 、OutOfMemoryError)，系统类加载器。

• 反映j ava虛拟机内部情况JMXBean,JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。

对象的finalization机制

• Java语言提供了对象终止( finalization)机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑。

• 当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象，即:垃圾回收此对象之前，总会先调用这个对象的finalize()方法。

• finalize()方法允许在子类中被重写，用于在对象被回收时进行资源释放。

• 通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作，比如关闭文件、套接字和数据库连接等。

• 永远不要 主动调用某个对象的finalize()方法，应该交给垃圾回收机制调用。理由包括下面三点:
  ?在finalize() 时可能会导致对象复活。
  ?finalize() 方法的执行时间是没有保障的，它完全由Gc线程决定，极端情况下，若不发生GC，则finalize() 方法将没有执行机会。
  ?一个糟糕的finalize()会严重影响GC的性能。

• 从功能上来说，finalize ()方法与C+ +中的析构函数比较相似，但是Java采用的是基于垃圾回收器的自动内存管理机制，所以finalize ()方法在本质上不同于C+ +中的析构函数。

• 由于finalize()方法的存在，虚拟机中的对象一般处于三种可能的状态。

• 如果从所有的根节点都无法访问到某个对象，说明对象已经不再使用了。一般来说，此对象需要被回收。但事实上，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于“缓刑”阶段。一个无法触及的对象有可能在某-一个条件下“复活”自己，如果这样，那么对它的回收就是不合理的，为此，定义虚拟机中的对象可能的三种状态。如下:
  ?可触及的:从根节点开始，可以到达这个对象。
  ?可复活的:对象的所有引用都被释放，但是对象有可能在finalize()中复活。
  ?不可触及的:对象的finalize()被调用，并且没有复活，那么就会进入不可触及状态。不可 触及的对象不可能被复活，因为finalize()只会被调用一次。
• 以上3种状态中，是由于finalize ()方法的存在，进行的区分。只有在对象不可触及时才可以被回收。

标记清除算法

• 背景:
  标记-清除算法(Mark-Sweep)是一种非常基础和常见的垃圾收集算法，
  该算法被J. McCarthy等人在1960年提出并并应用于Lisp语言。

• 执行过程:
  当堆中的有效内存空间(available memory) 被耗尽的时候，就会停止整个程序(也被称为stop the world)，然后进行两项工作，第一项则是标记，第二项则是清除。
  标记: Collector 从引用根节点开始遍历，标记所有被引用的对象。一般是在对象的Header中记录为可达对象。
  清除: Collector对堆内存从头到尾进行线性的遍历，如果发现某个对象在其Header中没有标记为可达对象，则将其回收。
  

• 缺点
  ?效率不算高
  ?在进行GC的时候，需要停止整个应用程序，导致用户体验差
  ?这种方式清理出来的空闲内存是不连续的，产生内存碎片。需要维护一个空闲列表

• 注意:何为清除?
  ?这里所谓的清除并不是真的置空，而是把需要清除的对象地址保存在空闲的地址列表里。下次有新对象需要加载时，判断垃圾的位置空间是否够，如果够，就存放。

复制算法

• 背景:
  为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷，M.L.Minsky1963年发表了著名的论文，“ 使用双存储区的Lisp语言垃圾收集器CA9 LISP Garbage Collector Algorithm Using SerialSecondary storage )”。M. L.Minsky在该论文中描述的算法被人们称为复制(Copying)算法，它也被M. L. Minsky本人成功地引入到了Lisp语言的一个实现版本中。
• 核心思想:
  将活着的内存空间分为两块，每次只使用其中- -块，在垃圾回收时将正在使用的内存中的存活对象复制到未被使用的内存块中，之后清除正在使用的内存块中的所有对象，交换两个内存的角色，最后完成垃圾收。
  
• 优点:
  没有标记和清除过程，实现简单，运行高效
  复制过去以后保证空间的连续性，不会出现“碎片”问题。
• 缺点:
  此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍的内存空间。
  对于G1这种分拆成为大量region的GC，复制而不是移动，意味着GC需要维护region之间对象引用关系，不管是内存占用或者时间开销也不小。
• 特别的:
  如果系统中的垃圾对象很多，复制算法需要复制的存活对象数量并不会太大,或者说非常低才行。
• 应用场景:
  在新生代，对常规应用的垃圾回收，一 次通常可以回收70%-99%的内存空间。回收性价比很高。所以现在的商业虚拟机都是用这种收集算法回收新生代。
  

标记-压缩(整理)算法

• 背景
  复制算法的高效性是建立在存活对象少、垃圾对象多的前提下的。这种情况在新生代经常发生，但是在老年代，更常见的情况是大部分对象都是存活对象。如果依然使用复制算法,由于存活对象较多，复制的成本也将很高。因此，基于老年代垃圾回收的特性，需要使用其他的算法。
  标记-清除算法的确可以应用在老年代中，但是该算法不仅执行效率低下，而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片，所以JVM的设计者需要在此基础之上进行改进。标记-压缩(Mark - Compact) 算法由此诞生。1970年前后，G. L. Steele 、C. J. Chene和D.S. Wise等研究者发布标记-压缩算法。在许多现代的垃圾收集器中，人们都使用了标记-压缩算法或其改进版本。
• 执行过程

标记-压缩算法的最终效果等同于标记-清除算法执行完成后，再进行一次内存碎片整理，因此，也可以把它称为标记-清除-压缩(Mark- Sweep-Compact)算法。
二者的本质差异在于标记-清除算法是一种非移动式的回收算法，标记-压缩是移动式的。是否移动回收后的存活对象是一-项优缺点并存的风险决策。
可以看到，标记的存活对象将会被整理，按照内存地址依次排列，而未被标记的内存会被清理掉。如此一-来，当我们需要给新对象分配内存时，JVM只需要持有一个内存的起始地址即可，这比维护一个空闲列表显然少了许多开销。

• 优点:
  消除了标记-清除算法当中，内存区域分散的缺点，我们需要给新对象分配内存时，JVM只 需要持有一个内存的起始地址即可。消除了复制算法当中，内存减半的高额代价。
• 缺点:
  从效率上来说，标记-整理算法要低于复制算法。移动对象的同时，如果对象被其他对象引用，则还需要调整引用的地址。移动过程中，需要全程暂停用户应用程序。即: STW

对比三种算法

效率.上来说，复制算法是当之无愧的老大，但是却浪费了太多内存。而为了尽量兼顾上面提到的三个指标，标记-整理算法相对来说更平滑一些，但是效率上不尽如人意，它比复制算法多了一个标记的阶段，比标记-清除多了一个整理内存的阶段。

增量收集算法

上述现有的算法，在垃圾回收过程中，应用软件将处于一一种stop the world的状态。在Stop the World状态下，应用程序所有的线程都会挂起，暂停一切正常的工作，等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收时间过长，应用程序会被挂起很久，将严重影响用户体验或者系统的稳定性。为了解决这个问题，即对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集( Incremental Collecting) 算法的诞生。
基本思想
如果一次性将所有的垃圾进行处理，需要造成系统长时间的停顿，那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行。每次，垃圾收集线程只收集- -小片区域的内存空间，接着切换到应用程序线程。依次反复，直到垃圾收集完成。总的来说，增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对线程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。
缺点: .
使用这种方式，由于在垃圾回收过程中，间断性地还执行了应用程序代码，所以能减少系统的停顿时间。但是，因为线程切换和上下文转换的消耗，会使得垃圾回收的总体成本上升，造成系统吞吐量的下降。

分代收集算法

• 当前JVM垃圾收集都采用的是"分代收集(Generational Collection)"算法，这个算法并没有新思想，只是根据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。
• 新生代中98%的对象都是"朝生夕死"的，所以并不需要按照复制算法所要求1 : 1的比例来划分内存空间，而是将内存（新生代内存）分为一块较大的Eden（伊甸园）空间和两块较小的Survivor（幸存者）空间，每次使用Eden和其中一块Survivor（两个Survivor区域一个称为From
  区，另一个称为To区域）。HotSpot默认Eden与Survivor的大小比例是8 : 1，也就是说Eden :Survivor From : Survivor To = 8 : 1 : 1。所以每次新生代可用内存空间为整个新生代容量的90%，只有10%的内存会被”浪费“。
• 在新生代中，每次垃圾回收都有大批对象死去，只有少量存活，因此我们采用复制算法；而老年代
  中对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保，就必须采用"标记-清理"或者"标记-整理"算
  法。