垃圾回收机制简称GC
GC主要用于Java堆的管理。Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间,主要用于存放各种类的实例对象。
程序在运行过程中,会产生大量的内存垃圾(一些没有引用指向的内存对象都属于内存垃圾,因为这些对象已经无法访问,程序用不了它们了,对程序而言它们已经死亡),为了确保程序运行时的性能,java虚拟机在程序运行的过程中不断地进行自动的垃圾回收(GC)。
GC是不定时去堆内存中清理不可达对象。不可达的对象并不会马上就会直接回收, 垃圾收集器在一个Java程序中的执行是自动的,不能强制执行清楚那个对象,即使程序员能明确地判断出有一块内存已经无用了,是应该回收的,程序员也不能强制垃圾收集器回收该内存块。程序员唯一能做的就是通过调用System.gc 方法来"建议"执行垃圾收集器,但是他是否执行,什么时候执行却都是不可知的。这也是垃圾收集器的最主要的缺点。当然相对于它给程序员带来的巨大方便性而言,这个缺点是瑕不掩瑜的。
手动执行GC:
System.gc(); // 手动回收垃圾
代码示例
package com.lijie;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Test test = new Test();
test = null;
System.gc(); // 手动回收垃圾
}
@Override
protected void finalize() throws Throwable {
// gc回收垃圾之前调用
System.out.println("gc回收垃圾之前调用的方法");
}
}
Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间,主要用于存放各种类的实例对象。
在 Java 中,堆被划分成两个不同的区域:新生代 ( Young )、老年代 ( Old )。
先不要管为什么要分代,后面有例子
老年代就一个区域。新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域:Eden、From Survivor、To Survivor。
这样划分的目的是为了使 JVM 能够更好的管理堆内存中的对象,包括内存的分配以及回收。
默认的,新生代 ( Young ) 与老年代 ( Old ) 的比例的值为 1:2 ( 该值可以通过参数 –XX:NewRatio 来指定 ),即:新生代 ( Young ) = 1/3 的堆空间大小。老年代 ( Old ) = 2/3 的堆空间大小。
其中,新生代 ( Young ) 被细分为 Eden 和 两个 Survivor 区域,这两个 Survivor 区域分别被命名为 From Survivor 和 ToSurvivor ,以示区分。
默认的,Edem : From Survivor : To Survivor = 8 : 1 : 1 ( 可以通过参数 –XX:SurvivorRatio 来设定 ),即: Eden = 8/10 的新生代空间大小,From Survivor = To Survivor = 1/10 的新生代空间大小。
JVM 每次只会使用 Eden 和其中的一块 Survivor 区域来为对象服务,所以无论什么时候,总是有一块 Survivor 区域是空闲着的。
因此,新生代实际可用的内存空间为 9/10 ( 即90% )的新生代空间。
永久代就是JVM的方法区。在这里都是放着一些被虚拟机加载的类信息,静态变量,常量等数据。这个区中的东西比老年代和新生代更不容易回收。
其实主要原因就是可以根据各个年代的特点进行对象分区存储,更便于回收,采用最适当的收集算法:
新生代中,每次垃圾收集时都发现大批对象死去,只有少量对象存活,便采用了复制算法,只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。
而老年代中因为对象存活率高、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。
新生代又分为Eden和Survivor (From与To,这里简称一个区)两个区。加上老年代就这三个区。数据会首先分配到Eden区当中(当然也有特殊情况,如果是大对象那么会直接放入到老年代(大对象是指需要大量连续内存空间的java对象)。当Eden没有足够空间的时候就会触发jvm发起一次Minor GC,。如果对象经过一次Minor-GC还存活,并且又能被Survivor空间接受,那么将被移动到Survivor空间当中。并将其年龄设为1,对象在Survivor每熬过一次Minor GC,年龄就加1,当年龄达到一定的程度(默认为15)时,就会被晋升到老年代中了,当然晋升老年代的年龄是可以设置的。
Minor GC是新生代GC,指的是发生在新生代的垃圾收集动作。由于java对象大都是朝生夕死的,所以Minor GC非常频繁,一般回收速度也比较快。
Major GC是老年代GC,指的是发生在老年代的GC,通常执行Major GC会连着Minor GC一起执行。Major GC的速度要比Minor GC慢的多。
Full GC是清理整个堆空间,包括年轻代和老年代
Minor GC 触发条件一般为:
Major GC和Full GC 触发条件一般为:
Major GC通常是跟full GC是等价的
引用计数法就是如果一个对象没有被任何引用指向,则可视之为垃圾。这种方法的缺点就是不能检测到环的存在。
首先需要声明,至少主流的Java虚拟机里面都没有选用引用计数算法来管理内存。
什么是引用计数法:每个对象在创建的时候,就给这个对象绑定一个计数器。每当有一个引用指向该对象时,计数器加一;每当有一个指向它的引用被删除时,计数器减一。这样,当没有引用指向该对象时,计数器为0就代表该对象死亡
引用计数法的优点:
引用计数法的缺点:
package com.lijie;
public class Test {
public Object object = null;
public static void main(String[] args) {
Test a = new Test();
Test b = new Test();
/**
* 循环引用,此时引用计数器法失效
*/
a.object = b;
b.object = a;
a = null;
b = null;
}
}
引用计数法的应用场景:
该种方法是从GC Roots开始向下搜索,搜索所走过的路径为引用链。当一个对象到GC Roots没用任何引用链时,则证明此对象是不可用的,表示可以回收。
上图上图中Object1、Object2、Object3、Object4、Object5到GC Roots是可达的,表示它们是有引用的对象,是存活的对象不可以进行回收
Object6、Object7、Object8虽然是互相关联的,但是它们到GC Roots是不可达的,所以他们是可以进行回收的对象。
那些可以作为GC Roots 的对象:
1、虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象;
2、方法区中类静态属于引用的对象;
3、方法区中常量引用的对象;
4、本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)引用的对象。
等
可达性算法的优点:
可达性算法的优点:
可达性算法的应用场景:
每个对象在创建的时候,就给这个对象绑定一个计数器。每当有一个引用指向该对象时,计数器加一;每当有一个指向它的引用被删除时,计数器减一。这样,当没有引用指向该对象时,计数器为0就代表该对象死亡,这时就应该对这个对象进行垃圾回收操作。
引用计数法的优点:
引用计数法的缺点:
package com.lijie;
public class Test {
public Object object = null;
public static void main(String[] args) {
Test a = new Test();
Test b = new Test();
/**
* 循环引用,此时引用计数器法失效
*/
a.object = b;
b.object = a;
a = null;
b = null;
}
}
引用计数法的应用场景:
为每个对象存储一个标记位,记录对象的状态(活着或是死亡)。
分为两个阶段,一个是标记阶段,这个阶段内,为每个对象更新标记位,检查对象是否死亡;第二个阶段是清除阶段,该阶段对死亡的对象进行清除,执行 GC 操作。
标记清除算法的优点:
标记清除算法的缺点:
标记清除算法的应用场景:
标记清除算法和标记压缩算法非常相同,但是标记压缩算法在标记清除算法之上解决内存碎片化(有些人叫"标记整理算法"为"标记压缩算法")
标记-整理法是标记-清除法的一个改进版。同样,在标记阶段,该算法也将所有对象标记为存活和死亡两种状态;不同的是,在第二个阶段,该算法并没有直接对死亡的对象进行清理,而是将所有存活的对象整理一下,放到另一处空间,然后把剩下的所有对象全部清除。这样就达到了标记-整理的目的。
标记–整理算法优点:
标记–整理算法缺点:
标记–整理算法应用场景:
该算法将内存平均分成两部分,然后每次只使用其中的一部分,当这部分内存满的时候,将内存中所有存活的对象复制到另一个内存中,然后将之前的内存清空,只使用这部分内存,循环下去。
这个算法与标记-整理算法的区别在于,该算法不是在同一个区域复制,而是将所有存活的对象复制到另一个区域内。
复制算法的优点:
复制算法的缺点::
复制算法的应用场景:
这种算法,根据对象的存活周期的不同将内存划分成几块,新生代和老年代,这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。可以用抓重点的思路来理解这个算法。
新生代对象朝生夕死,对象数量多,只要重点扫描这个区域,那么就可以大大提高垃圾收集的效率。另外老年代对象存储久,无需经常扫描老年代,避免扫描导致的开销。
新生代
老年代
图中展示了7种不同分代的收集器:
Serial、ParNew、Parallel Scavenge、CMS、Serial Old、Parallel Old、G1
而它们所处区域,则表明其是属于新生代还是老年代的收集器:
新生代收集器:Serial、ParNew、Parallel Scavenge
老年代收集器:CMS、Serial Old、Parallel Old
整堆收集器:G1
两个收集器间有连线,表明它们可以搭配使用:
Serial / Serial Old
Serial / CMS
ParNew / Serial Old
ParNew / CMS
Parallel Scavenge / Serial Old
Parallel Scavenge / Parallel Old
G1
垃圾回收器 | 工作区域 | 回收算法 | 工作线程 | 用户线程并行 | 描述 |
---|---|---|---|---|---|
Serial | 新生带 | 复制算法 | 单线程 | 否 | Client模式下默认新生代收集器。简单高效 |
ParNew | 新生带 | 复制算法 | 多线程 | 否 | Serial的多线程版本,Server模式下首选, 可搭配CMS的新生代收集器 |
Parallel Scavenge | 新生带 | 复制算法 | 多线程 | 否 | 目标是达到可控制的吞吐量 |
Serial Old | 老年带 | 标记-整理 | 单线程 | 否 | Serial老年代版本,给Client模式下的虚拟机使用 |
Parallel Old | 老年带 | 标记-整理 | 多线程 | 否 | Parallel Scavenge老年代版本,吞吐量优先 |
CMS | 老年带 | 标记-清楚 | 多线程 | 是 | 追求最短回收停顿时间 |
G1 | 新生带 + 老年带 | 标记-整理 + 复制算法 | 多线程 | 是 | JDK1.9默认垃圾收集器 |
特点:
使用方式:
//如何设置JVM参数底下会讲解:这里只是列举一部分参数:
设置垃圾收集器:"-XX:+UseSerialGC" --添加该参数来显式的使用改垃圾收集器;
特点:
使用方式:
//如何设置JVM参数底下会讲解:这里只是列举一部分参数:
设置垃圾收集器:"-XX:+UseParNewGC" --强制指定使用ParNew;
设置垃圾收集器: "-XX:+UseConcMarkSweepGC" --指定使用CMS后,会默认使用ParNew作为新生代收集器;
设置垃圾收集器参数:"-XX:ParallelGCThreads" --指定垃圾收集的线程数量,ParNew默认开启的收集线程与CPU的数量相同;
特点:
使用方式:
//如何设置JVM参数底下会讲解:这里只是列举一部分参数:
设置垃圾收集器:"-XX:+UseParallelGC" --添加该参数来显式的使用改垃圾收集器;
设置垃圾收集器参数:"-XX:MaxGCPauseMillis" --控制垃圾回收时最大的停顿时间(单位ms)
设置垃圾收集器参数:"-XX:GCTimeRatio" --控制程序运行的吞吐量大小吞吐量大小=代码执行时间/(代码执行时间+gc回收的时间)
设置垃圾收集器参数:"-XX:UseAdaptiveSizePolicy" --内存调优交给虚拟机管理
特点:
使用方式:
//如何设置JVM参数底下会讲解:这里只是列举一部分参数:
在JDK1.5及之前,与Parallel Scavenge收集器搭配使用,
在JDK1.6后有Parallel Old收集器可搭配。
现在的作为CMS收集器的后备预案,在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用
特点:
使用方式:
//如何设置JVM参数底下会讲解:这里只是列举一部分参数:
设置垃圾收集器:"-XX:+UseParallelOldGC":指定使用Parallel Old收集器;
特点:
使用方式:
//如何设置JVM参数底下会讲解:这里只是列举一部分参数:
设置垃圾收集器:"-XX:+UseConcMarkSweepGC":指定使用CMS收集器;
特点:
使用方式:
//如何设置JVM参数底下会讲解:这里只是列举一部分参数:
设置垃圾收集器:"-XX:+UseG1GC":指定使用G1收集器;
设置垃圾收集器参数:"-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent":当整个Java堆的占用率达到参数值时,开始并发标记阶段;默认为45;
设置垃圾收集器参数:"-XX:MaxGCPauseMillis":为G1设置暂停时间目标,默认值为200毫秒;
设置垃圾收集器参数:"-XX:G1HeapRegionSize":设置每个Region大小,范围1MB到32MB;目标是在最小Java堆时可以拥有约2048个Region
#常用的设置
-Xms:初始堆大小,JVM 启动的时候,给定堆空间大小。
-Xmx:最大堆大小,JVM 运行过程中,如果初始堆空间不足的时候,最大可以扩展到多少。
-Xmn:设置堆中年轻代大小。整个堆大小=年轻代大小+年老代大小+持久代大小。
-XX:NewSize=n 设置年轻代初始化大小大小
-XX:MaxNewSize=n 设置年轻代最大值
-XX:NewRatio=n 设置年轻代和年老代的比值。如: -XX:NewRatio=3,表示年轻代与年老代比值为 1:3,年轻代占整个年轻代+年老代和的 1/4
-XX:SurvivorRatio=n 年轻代中 Eden 区与两个 Survivor 区的比值。注意 Survivor 区有两个。8表示两个Survivor :eden=2:8 ,即一个Survivor占年轻代的1/10,默认就为8
-Xss:设置每个线程的堆栈大小。JDK5后每个线程 Java 栈大小为 1M,以前每个线程堆栈大小为 256K。
-XX:ThreadStackSize=n 线程堆栈大小
-XX:PermSize=n 设置持久代初始值
-XX:MaxPermSize=n 设置持久代大小
-XX:MaxTenuringThreshold=n 设置年轻带垃圾对象最大年龄。如果设置为 0 的话,则年轻代对象不经过 Survivor 区,直接进入年老代。
#下面是一些不常用的
-XX:LargePageSizeInBytes=n 设置堆内存的内存页大小
-XX:+UseFastAccessorMethods 优化原始类型的getter方法性能
-XX:+DisableExplicitGC 禁止在运行期显式地调用System.gc(),默认启用
-XX:+AggressiveOpts 是否启用JVM开发团队最新的调优成果。例如编译优化,偏向锁,并行年老代收集等,jdk6纸之后默认启动
-XX:+UseBiasedLocking 是否启用偏向锁,JDK6默认启用
-Xnoclassgc 是否禁用垃圾回收
-XX:+UseThreadPriorities 使用本地线程的优先级,默认启用
等等等......
-XX:+UseSerialGC:设置串行收集器,年轻带收集器
-XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并行收集。可与 CMS 收集同时使用。JDK5.0 以上,JVM 会根据系统配置自行设置,所以无需再设置此值。
-XX:+UseParallelGC:设置并行收集器,目标是目标是达到可控制的吞吐量
-XX:+UseParallelOldGC:设置并行年老代收集器,JDK6.0 支持对年老代并行收集。
-XX:+UseConcMarkSweepGC:设置年老代并发收集器
-XX:+UseG1GC:设置 G1 收集器,JDK1.9默认垃圾收集器
1、单个项目的应用
2、全局的配置
1、配置单个项目
点击绿色图标右边的小箭头
在点击:Run Configurations ->VM arguments
2、配置全局JVM参数
修改Eclipse的配置文件,在eclipse安装目录下的:eclipse.ini文件
war肯定是部署在Tomcat上的,那就是修改Tomcat的JVM参数
1、在Windows下就是在文件/bin/catalina.bat,
增加如下设置:JAVA_OPTS(JAVA_OPTS,就是用来设置 JVM 相关运行参数的变量)
set "JAVA_OPTS=-Xms512M -Xmx1024M ...等等等 JVM参数"
2、Linux要在tomcat 的bin 下的catalina.sh 文件里添加
注意:位置要在cygwin=false前
JAVA_OPTS="-Xms512M -Xmx1024M ...等等等 JVM参数"
Jar包简单,一般都是SpringBoot项目打成Jar包来运行
#运行时java -jar是直接插入JVM命令就好了
java -Xms1024m -Xmx1024m ...等等等 JVM参数 -jar springboot_app.jar &
注释:其实最主要的还是服务器要好,你硬件都跟不上,软件再好都没用
注释:老年代GC很慢,新生代没啥事
注释:默认的JVM堆大小好像是电脑实际内存的四分之一左右,
package com.lijie;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
System.out.print("最大内存");
System.out.println(Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024.0 / 1024 + "M");
}
}
我的电脑是8G的运行内存