图文详解JVM中的垃圾回收机制（GC）
文章目录
- 1. 什么是垃圾回收机制（GC）
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- 1.1 垃圾回收机制的优缺点
- 2. 哪些内存需要回收
- 3. 垃圾回收具体是如何回收的
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- 3.1 找垃圾/判定垃圾
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- 3.11 基于引用计数
- 3.12 引用计数的优缺
- 3.13 基于可达性分析
- 3.14 可达性分析的优缺点
- 3.2 回收垃圾（释放内存）
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- 3.21 回收垃圾（释放内存）三种基本策略
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- 标记 - 清除
- 复制算法
- 标记 - 整理
- 3.22 分代回收
- 4. 垃圾回收器
- ✨总结
1. 什么是垃圾回收机制（GC）
在早期的计算机语言，比如 C 和 C++，需要开发者手动的来跟踪内存，这种机制的优点是内存分配和释放的效率很高。但是它也有它的缺点，如果程序员不小心忘记释放内存，从而造成内存的泄露
内存泄露：申请内存之后，忘记释放了 导致 可用的内容越来越少，最终无内存可用
新的编程语言，比如 JAVA，Go，Python，PHP… 现在市面上的大部分主流编程语言，都采取了一个方案，那就是 “垃圾回收机制”，运行时自身会运行相应的垃圾回收机制。程序员只需要申请内存，而不需要关注内存的释放。垃圾回收器（GC）会在适当的时候将已经终止生命周期的变量的内存给释放掉。
1.1 垃圾回收机制的优缺点
GC的优点：
- 它大大简化了应用层开发的复杂度（不需要开发者再去手动跟踪内存）
- 降低了内存泄露的风险
GC的缺点：
- 消耗额外的开销（消耗的资源更多了）
- 会影响程序的流畅运行
2. 哪些内存需要回收
JVM的内存结构包括四大区域：1.程序计数器 2.栈 （虚拟机栈，本地方法栈）3.堆 4.方法区
举个例子，任何组织里，人都有三个派别，1.积极派 2.消极派 3.中间摇摆派，如图，对于上述三个派别，哪些是要进行回收释放内存的？
正在使用的内存中的对象 代表 积极派
不再使用，但是尚未回收的内存中的对象 代表消极派
中单部分为中间摇摆派
需要进行回收释放资源的：消极派
为什么中间摇摆派不回收释放内存呢？对于这种部分仍在使用，一部分不在使用的对象，整体来说是不释放的！等到这个对象彻底完全不使用，才真正的释放！！
注意：
垃圾回收的基本单位是“对象”，而不是“字节”
3. 垃圾回收具体是如何回收的
分为两个阶段：
- 找垃圾/判定垃圾
- 回收垃圾（释放内存）
3.1 找垃圾/判定垃圾
如何找 垃圾/判定垃圾呢？当下主流的思路，有两种方案：
- 基于引用计数（不是Java中采取的方案，这是别的语言，像Python采取的方案）
- 基于可达性分析（这个是Java采取的方案）
3.11 基于引用计数
什么是基于引用计数：简单来说，针对每个对象，都会额外引入一小块内存，保存这个对象有多少个引用指向他
举个例子
1.Test t = new Test();，此时 new 了一个对象，那么我们就会额外引入一小块内存，此时 t 指向这个对象的引用，因此 引用计数 加 1
2.Test t2 = t; 此时 t 和 t2 都是指向这个对象的引用，此时引用计数 从1 变为 2
3.
void func() {
Test t = new Test();
Test t2 = t;
}
func()//调用方法过程中，创建了对象（分配内存），在方法执行过程中，引入计数量是2，当方法执行结束，由于 t 和 t2 都是局部变量，跟着栈帧一起释放了，这一释放就导致引用计数为0了（没有引用指向这个对象了，也就没有代码能够访问到这个对象了），此时就认为这个对象是个垃圾！
注意：引用计数为0的时候，就不再使用了，这个内存不再使用，就释放了（为后面理解做铺垫）
3.12 引用计数的优缺
引用技术，简单可靠高效，但是有个两个致命缺陷！！
- 空间利用率比较低，每个 new 的对象都得搭配个 计数器,计数器假设 4个字节，如果对象本身很大（几百个字节），多出来4个字节，就不算什么，但是如果本身对象很小（自己才4个字节），多出4个字节，相当于空间被浪费了一半
- 会有循环引用的问题
循环引用问题：写个代码举例子便于理解
// 先创建一个类
class Test {
// 成员变量
Test t = null;
}
// 创建实例
Test t1 = new Test();
Test t2 = new Test();
画出内存布局：
t1.t = t2;//把 t2 赋值给了 t1里面的t属性,此时对象2有两个引用
引用计数加1，变为2
t2.t = t1// 把 t1 赋值给 t2 里面的 t 属性，此时对象1 有两个引用
引用计数加1，变为2
接下来，烧脑的环节：
t1 = null
t2 = null
此时此刻，两个对象的引用计数，不为0，所以无法释放，但是由于引用长在彼此的身上，外界的代码也无法访问到这两个对象,此时此刻，这俩对象，就不能使用，又不能释放，就出现了“内存泄露”的问题。
所以，像 Python，PHP里进行GC也不只靠引用计数，还依赖其他的机制配合，但是Java可以直接采用可达性分析，来判断垃圾
3.13 基于可达性分析
基于可达性分析：简单的来说，通过额外的线程，定期的针对整个内存空间的对象进行扫描，有一些起始位置（称为 GCRoots），会类似于 深度优先遍历一样，把可以访问到的对象都标记一遍（带有标记的对象就是可达对象），没有被标记的对象，就是不可达，也就是垃圾！
什么才算 GCRoots
- 栈上的局部变量
- 常量池中的引用指向的对象
- 方法区中的静态成员指向的对象
举个栗子吧，比如：写个代码，构造一个二叉树
如果我们在外面的代码中
Node root = a
代码中只要拿到 树 根节点，就可以掌握所有的节点，树上的任意节点，都可以通过 a 直接/间接的获取到
换句话说，GC在进行可达性分析的时候，当 GC 扫描到 a 的时候，就会把 a 能访问到的所有元素都去访问一遍，并且进行标记，所标记的节点 表示 都不是 垃圾
如果代码中，写了如下代码
c.right = null
则此时意味着，从 a 出发，访问不到 f，f 就是 不可达，f 就是垃圾，f 就应该被回收
如果代码中
a.right = null
此时从 a 出发，c 和 f 都是不可达了，也就都被标记成垃圾了！
从上面的这几点我们可以看出，可达性分析是去遍历每一个对象，如果内存中的对象特别多，这个遍历就会很慢，因此 GC 还是比较消耗时间和系统资源的！
3.14 可达性分析的优缺点
优点：
- 克服了引用计数的两个缺点：
- 空间利用率低
- 循环引用
缺点：
- 系统开销大，遍历一次可能比较慢
tips：
找垃圾，核心就是确认这个对象未来是否还会使用，什么算不使用了?没有引用，就不使用了
明确了谁是垃圾之后，接下来就要回收垃圾了！
3.2 回收垃圾（释放内存）
3.21 回收垃圾（释放内存）三种基本策略
标记 - 清除
如图：这是一块内存，上面被分成了很多小块，其中有些部分是垃圾（打钩的）
这里的 标记 ，就是可达性分析的过程
清除，就是直接释放内存 ，灰色区域代表释放内存
此时如果直接释放，虽然内存还是还给了系统，但是被释放的内存是离散的（不是连续的）
分散开带来的问题就是：“内存碎片”，这个问题其实非常影响程序的执行!
内存碎片：比如，空闲的内存，有很多，假设一共是 1G，如果要申请 500M 内存，也是可能申请失败的，因为要申请 500M 的内存 必须是连续的，每次申请，都是申请的连续的内存空间，而这里的 1G 可能是多个 碎片加在一起 才 1G，可用的并不多
为了解决内存碎片因此我们引入了复制算法！
复制算法
如图：一块内存，分成两半，左边一半有很多对象，打钩的标记为垃圾,右边为 左边不是垃圾的，拷贝过来
然后再将左边全部标记为垃圾（灰色），全部释放掉，我们就能保证，左右两侧空间都是整体连续的
此时内存碎片问题就迎刃而解了！
注意：复制算法的问题有如下几点
- 内存空间利用率低（只能用一般的空间）
- 如果要保留的的对象多，要释放的对象少，此时复制开销就很大
针对复制算法我们进行改进！–》 标记 - 整理
标记 - 整理
如图：还是一块内存，上面有一些对象，其中一些被标记为垃圾（打钩的）
如何进行标记 - 整理呢？
类似于顺序表删除中间元素，有一个搬运操作，我们将 3 搬运到 2 ，再将 5 搬运到 3 ，再把 7 搬运到 4 然后再把后面的部分整体的释放掉
这个方案空间利用率是高了，但是仍然没有解决复制/搬运元素开销大的问题~
3.22 分代回收
上述的三个方案，虽然能解决回收垃圾的问题，但是都有缺陷，实际 JVM 中的实现，会把多种方案结合起来一起使用，这个思路我们称为 “分代回收”
我们这个对象，他是怎样在这个区域里来回 轮转 的呢？
- 刚创建出来的对象，就放在伊甸区
- 如果伊甸区的对象熬过一轮 GC 扫描，就会被拷贝到 幸存区（伊甸区 到 幸存区 应用了复制算法）
- 在后续的几轮 GC 中，幸存区的对象就在两个幸存区之间来回拷贝（复制算法），每一轮都会淘汰一波幸存者
- 在持续若干轮之后，对象终于，进入老年代，老年代有个特点，里面的对象都是比较老的（年级大的），因此老年代的 GC 扫描频率大大低于新生代。老年代中使用标记整理的方式进行回收！
上述过程是面试中的经典问题！！！一定要重点掌握啊！
注意：
注意！！！
分代回收中，还有一个特殊情况，有一类对象可以直接进入老年代（大对象，占有内存多的对象），大对象拷贝开销比较大，不适合使用复制算法！
4. 垃圾回收器
上面说的找垃圾，和释放垃圾，说的都是算法思想，不是具体落地实现，在JVM里，真正实现上述算法的模块称为“垃圾回收器”
✨总结
“种一颗树最好的是十年前,其次就是现在”
所以,
“让我们一起努力吧,去奔赴更高更远的山海”
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以梦为马，不负韶华
