JVM优化（一）

1、 什么是垃圾回收？

程序的运行必然需要申请内存资源，无效的对象资源如果不及时处理就会一直占有内存资源，最终将导致内存溢出，所以对内存资源的管理是非常重要了。

1.1 Java语言的垃圾回收

为了让程序员更专注于代码的实现，而不用过多的考虑内存释放的问题，所以，在Java语
言中，有了自动的垃圾回收机制，也就是我们熟悉的GC。
有了垃圾回收机制后，程序员只需要关心内存的申请即可，内存的释放由系统自动识别
完成。
换句话说，自动的垃圾回收的算法就会变得非常重要了，如果因为算法的不合理，导致
内存资源一直没有释放，同样也可能会导致内存溢出的

2、垃圾回收的常见算法

常见的垃圾回收算法有：引用计数法、标记清除法、标记压缩法、复制算法、分代算法
等

2.1 引用计数法

引用计数是历史最悠久的一种算法，最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50
年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用

2.1.1原理

假设有一个对象A，任何一个对象对A的引用，那么对象A的引用计数器+1，当引用失败
时，对象A的引用计数器就-1，如果对象A的计数器的值为0，就说明对象A没有引用了，
可以被回收。

2.1.2、优缺点

优点：

• 实时性较高，无需等到内存不够的时候，才开始回收，运行时根据对象的计数器是否
  为0，就可以直接回收。
• 在垃圾回收过程中，应用无需挂起。如果申请内存时，内存不足，则立刻报
  outofmember 错误。
• 区域性，更新对象的计数器时，只是影响到该对象，不会扫描全部对象
  缺点：
• 每次对象被引用时，都需要去更新计数器，有一点时间开销。
• 浪费CPU资源，即使内存够用，仍然在运行时进行计数器的统计。
• 无法解决循环引用问题。（最大的缺点）
  什么是循环引用？

class TestA{
   public TestB b;
}
class TestB{
   public TestA a;
}
public class Main{
   public static void main(String[] args){
   	A a = new A();
   	B b = new B();
   	a.b=b;
   	b.a=a;
   	a = null;
   	b = null;
   }
}

虽然a和b都为null，但是由于a和b存在循环引用，这样a和b永远都不会被回收

2.2、标记清除法

标记清除算法，是将垃圾回收分为2个阶段，分别是标记和清除

• 标记：从根节点开始标记引用的对象
• 清除：未被标记引用的对象就是垃圾对象，可以被清理

2.2.1、原理

这张图代表的是程序运行期间所有对象的状态，它们的标志位全部是0（也就是未标记，
以下默认0就是未标记，1为已标记），假设这会儿有效内存空间耗尽了，JVM将会停止应
用程序的运行并开启GC线程，然后开始进行标记工作，按照根搜索算法，标记完以后，
对象的状态如下图。

可以看到，按照根搜索算法，所有从root对象可达的对象就被标记为了存活的对象，此
时已经完成了第一阶段标记。接下来，就要执行第二阶段清除了，那么清除完以后，剩
下的对象以及对象的状态如下图所示

可以看到，没有被标记的对象将会回收清除掉，而被标记的对象将会留下，并且会将标
记位重新归0。接下来就不用说了，唤醒停止的程序线程，让程序继续运行即可

2.2.2、优缺点

可以看到，标记清除算法解决了引用计数算法中的循环引用的问题，没有从root节点引
用的对象都会被回收。

同样，标记清除算法也是有缺点的：

• 效率较低，标记和清除两个动作都需要遍历所有的对象，并且在GC时，需要停止应
  用程序，对于交互性要求比较高的应用而言这个体验是非常差的。
• 通过标记清除算法清理出来的内存，碎片化较为严重，因为被回收的对象可能存在于
  内存的各个角落，所以清理出来的内存是不连贯的。

2.3、标记压缩算法

标记压缩算法是在标记清除算法的基础之上，做了优化改进的算法。和标记清除算法一
样，也是从根节点开始，对对象的引用进行标记，在清理阶段，并不是简单的清理未标
记的对象，而是将存活的对象压缩到内存的一端，然后清理边界以外的垃圾，从而解决
了碎片化的问题

2.3.1、原理

2.3.2、优缺点

优缺点同标记清除算法，解决了标记清除算法的碎片化的问题，同时，标记压缩算法多
了一步，对象移动内存位置的步骤，其效率也有有一定的影响。

2.4、复制算法

复制算法的核心就是，将原有的内存空间一分为二，每次只用其中的一块，在垃圾回收
时，将正在使用的对象复制到另一个内存空间中，然后将该内存空间清空，交换两个内
存的角色，完成垃圾的回收。
如果内存中的垃圾对象较多，需要复制的对象就较少，这种情况下适合使用该方式并且
效率比较高，反之，则不适合。