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Java核心篇之JVM--day3

發布時間:2025/3/12 java 31 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Java核心篇之JVM--day3 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

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?Java JVM詳解--通俗易懂教程

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JVM:Java虛擬機的簡稱。

談到JVM,通常會聊到三個問題:

1. 什么時候觸發Java GC?

2. 對什么東西進行Java GC?

3. 如何進行Java GC?

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首先解決第一個問題:

1. 什么時候觸發Java GC?

GC分為minor GC和Full GC。

Full GC:

  • 年老代被寫滿;
  • 持久代被寫滿
  • System.gc被顯示調用
  • 當有新對象生成的時候,如果申請eden空間失敗的話,就會觸發mino gc,對eden去進行gc處理,清除非存活的對象,并且把尚且存活的對象移到survival區里面。經過一定次數的對象進入老年代的時候,如果老年代的剩余空間放不下升到老年代的對象的時候,就會觸發full gc,利用標記清除算法,將不可達的對象清楚,或者小于的時候被handlepromotionFailure參數強制full gc。具體的gc時間是由系統決定的,無法預測。
  • 2. 對什么東西進行GC ?對GC root搜索不到,并且經過第一次標記,清除之后,仍然沒有復活的對象進行GC。

    3. 做了什么工作,怎么進行GC?

    主要做了清理對象,整理內存的工作,Java堆中主要是有新生代和年老代,他們采用不同的回收方式,例如新生代采用了標記復制的算法(因為其生存時間比較短),新生代進行gc的時候,會把eden區存活的對象放到另外一個survival區域里面,然后把eden區和另外一個survival區清除。而年老代采用了標記清除的算法,首先標記出存活的對象,然后移到另一端,這樣也能減少內存碎片化。

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    垃圾收集有哪些算法?

    標記清除算法:標記出需要回收的對象,標記完成后,統一回收所有被標記的對象。(兩個不足:效率不高:標記和清除都不高;空間問題:產生大量不連續的內存碎片,可能導致以后在分配較大對象的時候因無法找到連續的內存而觸發GC)

    復制算法:(新生代)比較適合對象存活率比較低的場景。應用于新生代,它主要是把內存分成兩個塊,每次只使用一塊,就像新生代一樣,有兩個區域:一個是eden區,一個是survival區。這樣也就解決了內存碎片化的問題。

    標記整理算法:(老年代)比較適合對象存活率比較高的場景,應用于老年代,將所有存活對象都移向另一端,然后直接清除掉端邊界外的內存。

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    如何判斷對象是否存活?

    引用計數法:每個對象都有一個引用計數器,當對象被引用一次的時候,計數器+1,當對象引用失效的時候,計數值-1,實時性,當對象的引用計數器的值為0,則立刻回收,不能解決循環引用的問題。

    可達性算法分析:從GC Root作為起點開始搜索,,那么整個連通圖的對象都是存活的對象,對于GC Root無法到達的對象便成了垃圾回收的對象。(解決循環引用的問題)

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    常用的引用:

    強引用>軟引用>弱引用>虛引用

    強引用:GC永遠都不會回收的對象。內存空間不足時,寧愿拋出OutOfMemoryError。

    軟引用:內存空間不足時會考慮回收它,空間足夠的時候不會

    弱引用:不管內存空間夠不夠,都會回收它

    虛引用:不會影響生存時間,目的是能在這個對象被收集器回收時收到一個系統通知

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  • 哪些對象可以作為GC Root對象
  • 虛擬機棧中的對象

    方法區的靜態變量

    方法區常量池的對象

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  • JVM垃圾收集器:
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    分為新生代收集器,老年代收集器:

    新生代收集器:

    在執行機制上JVM主要提供了串行GC(serial GC),并行GC(ParNew),并行回收GC(parallel scavenge)

    Serial GC:在整個GC的過程中采用單線程的方式來進行垃圾回收,在回收過程中,必須停止其他所有的工作線程。 適用于單CPU,是client模式下默認的GC方式。

    parNew :其實就是serialGC的多線程版本,除了使用多條線程來進行垃圾收集之外,其他行為跟serialGC差不多。,是server模式下默認使用的GC方式。能夠與CMS收集器配合工作。

    Parallel scavenge:它跟parNew差不多,也是一個并行的多線程收集器。不過他的關注點跟其他收集器不一樣。Cms等收集器的關注點是盡可能的縮短垃圾收集是用戶線程的停頓時間,而parallel scavenge的目的是為了達到一個可控制的吞吐量。(也就是CPU用于運行用戶代碼的時間與CPU總的消耗時間的比值)還有一個就是parallel scavenge有GC的自適應調節策略:我們可以通過一個參數,這個參數叫做userAdaptiveSizePolicy來讓虛擬機幫我們動態的調整這些參數以提供最合適的停頓時間或者最大的吞吐量。

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    老年代收集器:

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    串行GC(serial old):他是serial的老年代版本,也是一個單線程收集器,使用標記整理算法。

    并行GC(parallel old):是parallel scavenge 的老年代版本。使用多線程和“標記-整理”算法。

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    并發GC(CMS):獲取最短回收停頓時間為目標的收集器。

    優點是:并發收集,低停頓

    總結如下:

  • 初始標記:標記一下GC root能夠直接關聯到的對象,速度很快
  • 并發標記:進行GC root tracing的過程,耗時比較長,并發,
  • 重新標記:為了修正并發標記期間因為用戶程序繼續運行而導致標記產生變動的那一部分對象的的標記記錄。
  • 并發清除:耗時較長,并發。
  • 這四個過程中,耗時最長的并發標記和并發清除過程收集器線程都可以與用戶線程一起工作,所以,整體上說:cms收集器的回收過程時與用戶線程一起工作的。
  • 缺點有三:

  • 對cpu資源敏感,因為并發標記和并發清除過程中會占用cpu,公式是:
  • (cpu數量+3)/4,當cpu<4的時候,占用了不少于25%的cpu資源。(增量式并發收集器:讓他們交替執行)

  • 無法處理浮動垃圾:在第四個階段并發清理的時候,因為用戶線程還在運行,所以就會有新的垃圾產生,這些就是浮動垃圾,cms是無法在當次收集中處理掉他們的。(運行期間要預留內存給他們,不然會出現concurrent mode failure)
  • 因為他是基于標記-清除算法進行清除的,所以將會產生內存碎片化的問題,這將給大對象分配帶來麻煩。
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    成熟的收集器:

    G1:G1收集器是當今收集器技術發展最前沿的成果,他是一款面向服務端應用的收集器。

    過程如下:

    • 初始標記:標記一下GC root能直接關聯到的對象。,需要停頓線程,耗時短。
    • 并發標記:從gc root開始對堆中的對象進行分析,找出存活的對象,耗時長,但是可以和用戶線程并發執行。
    • 最終標記:為了修正在并發標記過程中因用戶程序繼續運作而導致標記產生變動的那一部分標記記錄。這個階段需要停頓用戶線程。
    • 篩選回收:首先對各個region的回收價值和成本進行排序,根據用戶所期望的停頓時間來指定回收計劃。

    優勢:

  • 并行與并發:G1能夠充分利用CPU,多核環境下硬件的優勢,使用多個CPU來縮短stop-the-world停頓時間。
  • 分代收集:與其他收集器一樣,分代概念在G1仍然保存。
  • 空間整合:與cms的“標記-清除算法”不同,G1整體上看來是基于“標記-整理的算法”來實現的收集器,這意味著在G1運行期間不會產生內存空間碎片。。
  • 可預測停頓:這是G1相對于CMS的一大優勢,降低低停頓時間是cms和G1共同的關注點,但是G1還能建立可預測的停頓時間模型,讓使用者明確指定在一個時間為M的時間片段內,消耗在垃圾收集的時間不得超過N毫秒。
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    垃圾收集器參數總結:

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    userSerialGC:虛擬機運行在client模式下的默認值,打開此開關之后,使用serial+serial old組合收集器。

    userParNewGC:打開此開關之后,使用parNew+serial Old組合收集器。

    userConcMarkSweepGC:打開此開關之后,使用parNew+CMS+serial Old組合垃圾收集器,serial old作為后備收集器使用。(concurrent mode failure)

    userParallelGC:server模式下的默認值,parallel Scavenge+serial old組合垃圾收集

    userParallelOldGC:parallel scavenge+parallel old收集器組合收集。

    SurvivalRadio:eden:survival= 8

    userAdaptiveSizePolicy:GC自適應調節策略,調整Java堆各區域的大小以及進入老年代的年齡。

    handlePromotionFailure:是否允許分配擔保失敗

    ParallelGCThreads:設置并行GC時進行內存回收的線程數。

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    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的Java核心篇之JVM--day3的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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