目錄

一、開始

垃圾標(biāo)記階段：對象存活判斷

垃圾清除階段

二、垃圾標(biāo)記階段算法——引用計(jì)數(shù)法

循環(huán)引用

證明java未使用引用計(jì)數(shù)算法

小結(jié)

三、垃圾標(biāo)記階段算法——可達(dá)性分析算法（根搜索算法、追蹤性垃圾收集）

基本思路

GC?Roots有哪些

小技巧

注意

四、對象的finalization機(jī)制

對象——生存還是死亡？

具體過程

證明finalize()方法只能被調(diào)用一次，以及對象“復(fù)活”

五、垃圾清除階段算法——標(biāo)記-清除算法

背景

執(zhí)行過程

缺點(diǎn)

注意：何為清除？

六、垃圾清除階段算法之復(fù)制算法

背景

核心思想

優(yōu)點(diǎn)

缺點(diǎn)

特別的

應(yīng)用場景

?七、垃圾清除階段算法——標(biāo)記-壓縮（標(biāo)記-整理、Mark-Compact）算法

背景

執(zhí)行過程

優(yōu)點(diǎn)

缺點(diǎn)

總結(jié)

八、垃圾清除階段算法小結(jié)

九、分代收集算法

有沒有最優(yōu)算法？

十、增量收集算法

增量收集算法

基本思想

缺點(diǎn)

十一、分區(qū)算法（G1）

十二、寫在最后

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一、開始

垃圾標(biāo)記階段：對象存活判斷

1.在堆里存放著幾乎所有的java對象實(shí)例，在GC執(zhí)行垃圾回收之前，首先需要區(qū)分出內(nèi)存中哪些是存活的對象，哪些是已經(jīng)死亡的對象。只有被標(biāo)記為已經(jīng)死亡的對象，GC才會在執(zhí)行垃圾回收時，釋放掉其所占用的內(nèi)存空間，因此這個過程我們可以成為垃圾標(biāo)記階段。

2.那么在JVM中究竟是如何標(biāo)記一個死亡對象呢？簡單來說，當(dāng)一個對象已經(jīng)不再被任何的存活對象繼續(xù)引用時，就可以宣判為已經(jīng)死亡。

3.判斷對象存活一般有兩種方式：引用計(jì)數(shù)算法和可達(dá)性分析算法。

?

垃圾清除階段

? ? 當(dāng)成功區(qū)分出內(nèi)存中存活對象和死亡對象后，GC接下來的任務(wù)就是執(zhí)行垃圾回收，釋放掉無用對象所占用的內(nèi)存空間，以便有足夠的可用內(nèi)存空間為新對象分配內(nèi)存。

? ? 目前在JVM中比較常見的三種垃圾收集算法是標(biāo)記-清除算法（Mark-Sweep）、復(fù)制算法（Copying）、標(biāo)記-壓縮算法（Mark-Compact）。

?

二、垃圾標(biāo)記階段算法——引用計(jì)數(shù)法

? ? 引用計(jì)數(shù)算法（Reference?Counting）比較簡單，對每個對象保存一個整形的引用計(jì)數(shù)器屬性。用于記錄對象被引用的情況。

? ? 對于一個對象A，只要有任何一個對象引用了A，則A的引用計(jì)數(shù)器就加1；當(dāng)引用失效時，引用計(jì)數(shù)器就減1.只要對象A的引用計(jì)數(shù)器的值為0，即表示對象A不可能在被使用，可進(jìn)行回收。

優(yōu)點(diǎn)：

?? ?實(shí)現(xiàn)簡單，垃圾對象便于辨識；

?? ?判定效率高，回收沒有延遲性。

缺點(diǎn)：

? ? 它需要單獨(dú)的字段存儲計(jì)數(shù)器，這樣的做法增加了存儲空間的開銷。

? ? 每次賦值都需要更新計(jì)數(shù)器，伴隨著加法和減法操作，這增加了時間開銷。

? ? 引用計(jì)數(shù)器有一個嚴(yán)重的問題，即無法處理循環(huán)引用的情況。這是一條致命缺陷，導(dǎo)致在Java的垃圾回收器中沒有使用這類算法。

循環(huán)引用

?

證明java未使用引用計(jì)數(shù)算法

使用參數(shù)-XX:+PrintGCDetails來打印GC信息。

?

?從結(jié)果可以看出來，即使發(fā)生了循環(huán)引用，jvm還是將這兩個對象回收了。

小結(jié)

1.引用計(jì)數(shù)算法，是很多語言的資源回收選擇，例如因人工智能而火熱的Python，它更是同時支持引用計(jì)數(shù)和垃圾收集機(jī)制。

2.具體哪種最優(yōu)是要看場景的，業(yè)界有大規(guī)模實(shí)踐中僅保留引用計(jì)數(shù)機(jī)制，以提高吞吐量的嘗試。

3.java并沒有選擇引用計(jì)數(shù)，是因?yàn)槠浯嬖谝粋€基本的難題，也就是很難處理循環(huán)引用關(guān)系。

4.Python如何解決循環(huán)引用？

? ? （1）手動解除：很好理解，就是在合適的時機(jī)，解除引用關(guān)系。

? ? （2）使用弱引用weakref，weakref是Python提供的標(biāo)準(zhǔn)庫，旨在解決循環(huán)引用。

三、垃圾標(biāo)記階段算法——可達(dá)性分析算法（根搜索算法、追蹤性垃圾收集）

? ? 相對于引用計(jì)數(shù)算法而言，可達(dá)性分析算法不僅同樣具備實(shí)現(xiàn)簡單和執(zhí)行高效等特點(diǎn)，更重要的是該算法可以有效地解決在引用計(jì)數(shù)算法中循環(huán)引用的問題，防止內(nèi)存泄漏的發(fā)生。

? ? 相較于引用計(jì)數(shù)算法，這里的可達(dá)性分析就是Java、C#選擇的。這種類型的垃圾收集通常也叫做追蹤性垃圾收集（Tracing?Garbage?Collection）。

? ? 所謂“GC?Roots”根集合就是一組必須活躍的引用。

基本思路

? ? 可達(dá)性分析算法是以根對象集合（GC?Roots）為起始點(diǎn)，按照從上至下的方式搜索被根對象集合所連接的目標(biāo)對象是否可達(dá)。

? ? 使用可達(dá)性分析算法后，內(nèi)存中的存活對象都會被根對象集合直接或間接連接著，搜索所走過的路徑成為引用鏈（Reference?Chain）。

? ? 如果目標(biāo)對象沒有任何引用鏈相連，則是不可達(dá)的，就意味著該對象已經(jīng)死亡，可以標(biāo)記為垃圾對象。

? ? 在可達(dá)性分析算法中，只有能夠被根對象集合直接或者間接連接的對象才是存活對象。

?

GC?Roots有哪些

在java語言中，GC?Roots包括以下幾類元素：

1.虛擬機(jī)棧中引用的對象。

? ? 比如：各個線程被調(diào)用的方法中使用到的參數(shù)、局部變量等。

2.本地方法棧內(nèi)JNI（通常說的本地方法）引用的對象。

3.方法區(qū)中類靜態(tài)屬性引用的對象。

? ? 比如：Java類的引用類型靜態(tài)變量。

4.方法區(qū)中常量引用的對象。

? ? 比如：字符串常量池（String?Table）里的引用。

5.所有被同步鎖synchronized持有的對象。

6.Java虛擬機(jī)內(nèi)部的引用。

? ? 基本數(shù)據(jù)類型對應(yīng)的Class對象，一些常駐的異常對象（如：NullPointerException、OutOfMemoryError），系統(tǒng)類加載器。

7.反映java虛擬機(jī)內(nèi)部情況的JMXBean、JVMTI中注冊的回調(diào)、本地代碼緩存等。

?

? ? 除了這些固定的GC?Roots集合以外，根據(jù)用戶所選用的垃圾收集器以及當(dāng)前回收的內(nèi)存區(qū)域不同，還可以有其他對象“臨時性”地加入，共同構(gòu)成完整GC?Roots集合。比如：分代收集和局部回收（Partial?GC）。

? ? 如果只針對Java堆中的某一塊區(qū)域進(jìn)行垃圾回收（比如：典型的只針對新生代），必須考慮到內(nèi)存區(qū)域是虛擬機(jī)自己的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，更不是孤立封閉的，這個區(qū)域的對象完全有可能被其他區(qū)域的對象所引用，這時候就需要一并將關(guān)聯(lián)的區(qū)域?qū)ο笠布尤隚C?Roots集合中去考慮，才能保證可達(dá)性分析的準(zhǔn)確性。

小技巧

? ? 由于Root采用棧方式存放變量和指針，所以如果一個指針，它保存了堆內(nèi)存里面的對象，但是自己又不存放在堆內(nèi)存里面，那它就是一個Root。

注意

? ? 如果要使用可達(dá)性分析算法來判斷內(nèi)存是否可回收，那么分析工作必須在一個能保障一致性的快照中進(jìn)行。這點(diǎn)不滿足的話分析結(jié)果的準(zhǔn)確性就無法保證。

? ? 這也是導(dǎo)致GC進(jìn)行時必須“Stop?The?World”的一個重要原因。

? ? 即使是號稱（幾乎）不會發(fā)生停頓的CMS收集器中，枚舉根節(jié)點(diǎn)時也是必須要停頓的。

四、對象的finalization機(jī)制

1.java語言提供了對象終止（finalization）機(jī)制來允許開發(fā)人員提供對象被銷毀之前的自定義處理邏輯。

2.當(dāng)垃圾回收器發(fā)現(xiàn)沒有引用指向一個對象，即：垃圾回收此對象之前，總會先調(diào)用這個對象的finalize()方法。

3.finalize()方法允許在子類中被重寫，用于在對象被回收時進(jìn)行資源釋放。通常在這個方法中進(jìn)行一些資源釋放和清理的工作，比如關(guān)閉文件、套接字和數(shù)據(jù)庫連接等。

4.永遠(yuǎn)不要主動調(diào)用某個對象的finalize()方法，應(yīng)該交給垃圾回收機(jī)制調(diào)用。理由包括下面三點(diǎn)：

? ? 在finalize()時可能會導(dǎo)致對象復(fù)活。

? ? finalize()方法的執(zhí)行時間是沒有保障的，它完全由GC線程決定，極端情況下，若不發(fā)生GC，則finalize()方法將沒有執(zhí)行機(jī)會。

? ? 一個糟糕的finalize()會嚴(yán)重影響GC的性能。

5.從功能上來說，finalize()方法與C++中的析構(gòu)函數(shù)比較相似，但是java采用的是基于垃圾回收器的自動內(nèi)存管理機(jī)制，所以finalize()方法在本質(zhì)上不同于C++中的析構(gòu)函數(shù)。

6.由于finalize()方法的存在，虛擬機(jī)中的對象一般處于三種可能的狀態(tài)。

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對象——生存還是死亡？

? ? 如果從所有的根節(jié)點(diǎn)都無法訪問到某個對象，說明這個對象已經(jīng)不再使用了。一般來說，此對象需要被回收。但事實(shí)上，也并非是“非死不可”的，這時候它們暫時處于“緩刑”階段。一個無法觸及的對象有可能在某一個條件下“復(fù)活”自己，如果這樣，那么對它的回收就是不合理的，為此，定義虛擬機(jī)中的對象可能的三種狀態(tài)。如下：

? ? （1）可觸及的：從根節(jié)點(diǎn)開始，可以到達(dá)這個對象。

? ? （2）可復(fù)活的：對象的所有引用都被釋放，但是對象有可能在finalize()中復(fù)活。

? ? （3）不可觸及的：對象的finalize()被調(diào)用，并且沒有復(fù)活，那么就會進(jìn)入不可觸及狀態(tài)。不可觸及的對象不可能被復(fù)活，因?yàn)閒inalize()只會被調(diào)用一次（即使對象復(fù)活了，下次在回收也不會調(diào)用finalize()了）。

? ? 以上3種狀態(tài)中，是由于finalize()方法的存在，進(jìn)行的區(qū)分。只有在對象不可觸及時才可以被回收。

具體過程

判定一個對象objA是否可回收，至少要經(jīng)歷兩次標(biāo)記過程：

1.如果對象objA到GC?Roots沒有引用鏈，則進(jìn)行第一次標(biāo)記。

2.進(jìn)行篩選，判斷此對象是否有必要執(zhí)行finalize()方法。

? ? （1）如果對象objA沒有重寫finalize()方法，或者finalize()方法已經(jīng)被虛擬機(jī)調(diào)用過，則虛擬機(jī)視為“沒有必要執(zhí)行”，objA被判定為不可觸及的。

? ? （2）如果對象objA重寫了finalize()方法，且還未執(zhí)行過，那么objA會被插入到F-Queue隊(duì)列中，由一個虛擬機(jī)自動創(chuàng)建的、低優(yōu)先級的Finalizer線程觸發(fā)其finalize()方法執(zhí)行。

? ? （3）finalize()方法是對象逃脫死亡的最后機(jī)會，稍后GC會對F-Queue隊(duì)列中的對象進(jìn)行第二次標(biāo)記。如果objA在finalize()方法中與引用鏈上的任何一個對象建立了聯(lián)系，那么在第二次標(biāo)記時，objA會被移除“即將回收”集合。之后，對象會再次出現(xiàn)沒有引用存在的情況。在這個情況下，finalize方法不會再次調(diào)用，對象會直接變成不可觸及的狀態(tài)，也就是說，一個對象的finalize方法只會被調(diào)用一次。

證明finalize()方法只能被調(diào)用一次，以及對象“復(fù)活”

?

五、垃圾清除階段算法——標(biāo)記-清除算法

背景

? ? 標(biāo)記-清除算法（Mark-Sweep）是一種非常基礎(chǔ)和常見的垃圾收集算法，該算法被J.McCarthy等人在1960年提出并應(yīng)用于Lisp語言。

執(zhí)行過程

? ? 當(dāng)堆中的有效內(nèi)存空間（avaliable?memory）被耗盡的時候，就會停止整個程序（也被稱為stop?the?world），然后進(jìn)行兩項(xiàng)工作，第一項(xiàng)是標(biāo)記，第二項(xiàng)則是清除。

? ? 標(biāo)記：Collector從引用根節(jié)點(diǎn)開始遍歷，標(biāo)記所有被引用的對象。一般是在對象的Header中記錄為可達(dá)對象。

? ? 清除：Collector對堆內(nèi)存從頭到尾進(jìn)行線性的遍歷，如果發(fā)現(xiàn)某個對象在其Header中沒有標(biāo)記為可達(dá)對象，則將其回收。

?

?

缺點(diǎn)

1.效率不算高。

2.在進(jìn)行GC的時候，需要停止整個應(yīng)用程序，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)差。

3.這種方式清理出來的空閑內(nèi)存是不連續(xù)的，產(chǎn)生內(nèi)存碎片。需要維護(hù)一個空閑列表（大對象有可能放不下導(dǎo)致OOM）。

注意：何為清除？

? ? 這里所謂的清除并不是真的置空，而是把需要清除地對象地址保存在空閑的地址列表里。下次有新對象需要加載時，判斷垃圾的位置空間是否足夠，如果夠，就存放。

六、垃圾清除階段算法之復(fù)制算法

背景

? ? 為了解決標(biāo)記-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷，M.L.Minsky于1963年發(fā)表了著名的論文，“使用雙存儲區(qū)的Lisp語言垃圾收集器CA?LISP?Garbage?Collector?Algorithm?Using?Serial?Secondary?Storage”。M.L.Minsky在該論文中描述的算法被人們稱為復(fù)制（Copying）算法，它也被M.L.Minsky本人成功地引入到了Lisp語言的一個實(shí)現(xiàn)版本中。

核心思想

? ? 將活著的內(nèi)存空間分為兩塊，每次只使用其中一塊，在垃圾回收時將正在使用的內(nèi)存中的存活對象復(fù)制到未被使用的內(nèi)存塊中，之后清除正在使用的內(nèi)存塊中的所有對象，交換兩個內(nèi)存的角色，最后完成垃圾回收。

?

優(yōu)點(diǎn)

1.沒有標(biāo)記和清除過程，實(shí)現(xiàn)簡單，運(yùn)行高效。

2.復(fù)制過去以后保證空間的連續(xù)性，不會出現(xiàn)“碎片”問題。

缺點(diǎn)

1.此算法的缺點(diǎn)也是很明顯的，就是需要兩倍的內(nèi)存空間。

2.對于G1這種分拆成為大量region的GC，復(fù)制而不是移動，意味著GC需要維護(hù)region之間對象引用關(guān)系，不管是內(nèi)存占用或者時間開銷也不小。

特別的

1.如果系統(tǒng)中的垃圾對象很少，復(fù)制算法就不會很理想。復(fù)制算法需要復(fù)制的存活對象數(shù)量不能太多，或者說非常低才理想。

應(yīng)用場景

? ? 在新生代，對常規(guī)應(yīng)用的垃圾回收，一次通常可以回收70%-99%的內(nèi)存空間。回收性價比很高。所以現(xiàn)在的商業(yè)虛擬機(jī)都是用這種收集算法回收新生代。（執(zhí)行速度快、對象朝生夕死）

?七、垃圾清除階段算法——標(biāo)記-壓縮（標(biāo)記-整理、Mark-Compact）算法

背景

? ? 復(fù)制算法的高效性是建立在存活對象少、垃圾對象多的前提下的。這種情況在新生代經(jīng)常發(fā)生，但是在老年代，更常見的情況是大部分對象都是存活對象。如果依然使用復(fù)制算法，由于存活對象較多，復(fù)制的成本也將很高。因此，基于老年代垃圾回收的特性，需要使用其他的算法。

? ? 標(biāo)記-清除算法的確可以應(yīng)用在老年代中，但是該算法不僅執(zhí)行效率低下，而且在執(zhí)行完內(nèi)存回收后還會產(chǎn)生內(nèi)存碎片，所以JVM的設(shè)計(jì)者需要在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行改進(jìn)。標(biāo)記-壓縮（Mark-Compact）算法由此誕生。

? ? 1970年前后，G.L.Steele、C.J.Chene和D.S.Wise等研究者發(fā)布標(biāo)記-壓縮算法。在許多現(xiàn)代的垃圾收集器中，人們都使用了標(biāo)記-壓縮算法或其改進(jìn)版本。

執(zhí)行過程

? ? 第一階段和標(biāo)記清除算法一樣，從根節(jié)點(diǎn)開始標(biāo)記所有被引用的對象。

? ? 第二階段將所有的存活對象壓縮到內(nèi)存的一端，按順序排放。

? ? 之后，清理邊界外所有的空間。

?

優(yōu)點(diǎn)

1.消除了標(biāo)記-清除算法當(dāng)中，內(nèi)存區(qū)域分散的缺點(diǎn)，我們需要給新對象分配內(nèi)存時，JVM只需要持有一個內(nèi)存的起始地址即可。

2.消除了復(fù)制算法當(dāng)中，內(nèi)存減半的高額代價。

缺點(diǎn)

1.從效率上來說，標(biāo)記-整理算法要低于復(fù)制算法。

2.移動對象的同時，如果對象被其他對象引用，則還需要調(diào)整引用的地址。

3.移動過程中，需要全程暫停用戶引用程序。即：STW。

總結(jié)

1.標(biāo)記-壓縮算法的最終效果等同于標(biāo)記-清除算法執(zhí)行完成后，再進(jìn)行一次內(nèi)存碎片整理，因此，也可以把它稱為標(biāo)記-清除-壓縮（Mark-Sweep-Compact）算法。

2.二者的本質(zhì)差異在于標(biāo)記-清除算法是一種非移動式的回收算法，標(biāo)記-壓縮是移動式的。是否移動回收后的存活對象是一項(xiàng)優(yōu)缺點(diǎn)并存的風(fēng)險決策。

3.可以看到，標(biāo)記的存活對象將會被整理，按照內(nèi)存地址依次排列，而未被標(biāo)記的內(nèi)存會被清理掉。如此一來，當(dāng)我們需要給新對象分配內(nèi)存時，JVM只需要持有一個內(nèi)存的起始地址即可，這比維護(hù)一個空閑列表顯然少了許多開銷。

八、垃圾清除階段算法小結(jié)

	Mark-Sweep	Mark-Compact	Copying
速度	中等	最慢	最快
空間開銷	少（但會堆積碎片）	少（不堆積碎片）	通常需要活對象的2倍大小（不堆積碎片）
移動對象	否	是	是

? ? 效率上來說，復(fù)制算法是當(dāng)之無愧的老大，但是卻浪費(fèi)了太多內(nèi)存。

? ? 而為了盡量兼顧上面提到的三個指標(biāo)，標(biāo)記-整理算法相對來說更平滑一些，但是效率上不盡如人意，它比復(fù)制算法多了一個標(biāo)記的階段，比標(biāo)記-清除多了一個整理內(nèi)存的階段。

九、分代收集算法

有沒有最優(yōu)算法？

? ? 沒有。具體問題具體分析——分代收集算法。

? ? 前面所有這些算法中，并沒有一種算法可以完全替代其他算法，它們都具有自己獨(dú)特的優(yōu)勢和特點(diǎn)。分代收集算法應(yīng)運(yùn)而生。

? ? 分代收集算法，是基于這樣一個事實(shí)：不同的對象的生命周期是不一樣的。因此，不同生命周期的對象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。一般是把Java堆分為新生代和老年代，這樣就可以根據(jù)各個年代的特點(diǎn)使用不同的回收算法，以提高垃圾回收的效率。

? ? 在Java程序運(yùn)行的過程中，會產(chǎn)生大量的對象，其中有些對象是與業(yè)務(wù)信息相關(guān)，比如Http請求中的Session對象、線程、Socket連接，這類對象跟業(yè)務(wù)直接掛鉤，因此生命周期比較長。但是還有一些對象，主要是程序運(yùn)行過程中生成的臨時變量，這些對象生命周期比較短，比如：String對象，由于其不變類的特性，系統(tǒng)會產(chǎn)生大量的這些對象，有些對象甚至只用一次即可回收。

? ? 目前幾乎所有的GC都是采用分代收集（Generational?Collecting）算法執(zhí)行垃圾回收的。

? ? 在HotSpot中，基于分代的概念，GC所使用的內(nèi)存回收算法必須結(jié)合年輕代和老年代各自的特點(diǎn)。

1.年輕代（Young?Gen）

? ? 年輕代特點(diǎn)：區(qū)域相對老年代較小，對象生命周期短、存活率低，回收頻繁。

? ? 這種情況復(fù)制算法的回收整理，速度是最快的。復(fù)制算法的效率只和當(dāng)前存活對象大小有關(guān)，因此很適用于年輕代的回收。而復(fù)制算法內(nèi)存利用率不高的問題，通過hotspot中的兩個survivor的設(shè)計(jì)得到緩解。

2.老年代（Tenured?Gen）

? ? 老年代特點(diǎn)：區(qū)域較大，對象生命周期長、存活率高，回收不及年輕代頻繁。

? ? 這種情況存在大量存活率高的對象，復(fù)制算法明顯變得不合適。一般是由標(biāo)記-清除或者是標(biāo)記-清除與標(biāo)記-整理的混合實(shí)現(xiàn)。

?? ?? ? Mark（標(biāo)記）階段的開銷與存活對象的數(shù)量成正比。

?? ?? ? Sweep（清除）階段的開銷與所管理區(qū)域的大小成正相關(guān)。

?? ?? ? Compact（壓縮）階段的開銷與存活對象的數(shù)據(jù)成正比。

? ? 以HotSpot中的CMS回收器為例，CMS是基于Mark-Sweep實(shí)現(xiàn)的，對于對象的回收效率很高。而對于碎片問題，CMS采用基于Mark-Compact算法的Serial?Old回收器作為補(bǔ)償措施：當(dāng)內(nèi)存回收不佳（碎片導(dǎo)致的Concurrent?Mode?Failure時），將采用Serial?Old執(zhí)行Full?GC以達(dá)到對老年代內(nèi)存的整理。

? ? 分代的思想被現(xiàn)有的虛擬機(jī)廣泛使用。幾乎所有的垃圾回收器都區(qū)分新生代和老年代。

十、增量收集算法

增量收集算法

? ? 上述現(xiàn)有的算法，在垃圾回收過程中，應(yīng)用軟件將處于一種Stop?the?World的狀態(tài)。在Stop?the?World狀態(tài)下，應(yīng)用程序所有的線程都會掛起，暫停一切正常的工作，等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收時間過長，應(yīng)用程序會被掛起很久，將嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)或者系統(tǒng)的穩(wěn)定性。為了解決這個問題，即對實(shí)時垃圾收集算法的研究直接導(dǎo)致了增量收集（Incremental?Collecting）算法的誕生。

基本思想

? ? 如果一次性將所有的垃圾進(jìn)行處理，需要造成系統(tǒng)長時間的停頓，那么就可以讓垃圾收集線程和應(yīng)用程序線程交替執(zhí)行。每次，垃圾收集線程只收集一小片區(qū)域的內(nèi)存空間，接著切換到應(yīng)用程序線程。依次反復(fù)，直到垃圾收集完成。

? ? 總的來說，增量收集算法的基礎(chǔ)仍是傳統(tǒng)的標(biāo)記-清除和復(fù)制算法。增量收集算法通過對線程間沖突的妥善處理，允許垃圾收集線程以分階段的方式完成標(biāo)記、清理或復(fù)制工作。

缺點(diǎn)

? ? 使用這種方式，由于在垃圾回收過程中，間斷性地還執(zhí)行了應(yīng)用程序代碼，所以能減少系統(tǒng)的停頓時間。但是，因?yàn)榫€程切換和上下文轉(zhuǎn)換的消耗，會使得垃圾回收的總成本上升，造成系統(tǒng)吞吐量的下降。

十一、分區(qū)算法（G1）

? ? 一般來說，在相同條件下，堆空間越大，一次GC時所需要的時間就越長，有關(guān)GC產(chǎn)生的停頓也越長。為了更好地控制GC產(chǎn)生的停頓時間，將一塊大的內(nèi)存區(qū)域分割成多個小塊，根據(jù)目標(biāo)的停頓時間，每次合理地回收若干個小區(qū)間，而不是整個堆空間，從而減少一次GC所產(chǎn)生的停頓。

? ? 分代算法將按照對象的生命周期長短劃分為兩個部分，分區(qū)算法將整個堆空間劃分成連續(xù)的不同小區(qū)間region。

? ? 每一個小區(qū)間都獨(dú)立使用，獨(dú)立回收。這種算法的好處是可以控制一次回收多少個小區(qū)間。

十二、寫在最后

? ? 注意，這些知識基本的算法思路，實(shí)際GC實(shí)現(xiàn)過程要復(fù)雜的多，目前還在發(fā)展中的前沿GC都是復(fù)合算法，并且并行和并發(fā)兼?zhèn)洹?/p>

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的java垃圾回收算法超详细全解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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