Jvm的垃圾回收算法详解+第三版PDF分享

Jvm中垃圾回收算法（结合深入理解jvm第二版，第三版整理）

深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践（第3版）PDF分享
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下面我们来详细说说这几种算法

1.标记-清除算法

它是最基础的收集算法， 是因为后续的收集算法大多都是以标记-清除算法为基础， 对其缺点进行改进而得到的。
过程：首先从GCROOT开始，向下扫描标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。
即 扫描—标记----清除
缺点：第一个是标记和清除两个过程的效率不稳定，堆中包含大量对象， 而且其中大部分是需要被回收的， 这时必须进行大量标记和清除的动作， 导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低；
第二个是内存空间的碎片化问题
还有就是标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片，这样在分配大对象的时候，无法找到足够的连续内存提前触发一次GC

2.复制算法

复制算法是为了解决标记-清除算法面对大量可回收对象时执行效率低
的问题
过程:复制算法将内存分为两个区域，一部分用来为新对象分配内存，另一部分用来在GC的时候将还在存活的对象复制过去，将对象复制过去后，直接将另一部分的区域清空；复制算法主要适用于存活对象少，大量短期对象的情况。(因为复制大量存活的对象很花费时间)，主要使用于新生代的垃圾回收。

现在的商用Java虚拟机大多都优先采用了这种收集算法去回收新生代， IBM公司曾有一项专门研究对新生代“朝生夕灭”的特点做了更量化的诠释——新生代中的对象有98%熬不过第一轮收集。 因此并不需要按照1∶ 1的比例来划分新生代的内存空间。

每次垃圾收集都发现有大批对象死去，只有少量存活，则使用复制算法；如果对堆内存有一定的了解的话，我们知道新生代内存被分为一个较大的Eden区和两个较小的Survivor区，每次只使用Eden区和一个Survivor区，当回收时将Eden区和Survivor还存活着的对象一次性的拷贝到另一个Survivor区上，最后清理掉Eden区和刚才使用过的Survivor区，Eden和Survivor的默认比例是8：1：1。当Survivor空间不足以容纳一次Minor GC之后存活的对象时， 就需要依赖其他内存区域（实际上大多就是老年代） 进行分配担保（Handle Promotion） 。

内存的分配担保也一样， 如果另外一块Survivor空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来的存活对象， 这些对象便将通过分配担保机制直接进入老年代， 这对虚拟机来说就是安全的。

标记-复制算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作， 效率将会降低。 更关键的是， 如果
不想浪费50%的空间， 就需要有额外的空间进行分配担保， 以应对被使用的内存中所有对象都100%存
活的极端情况， 所以在老年代一般不能直接选用这种算法。

3.标记—整理算法

标记—整理算法其实只是在优化后的标记清除算法，解决了标记—整理算法所带来的内存不规整，无法利用空闲区域来存放大对象，提前引起GC的问题。其实只是在标记—清除算法的基础上，多了一个整理内存的过程。
主要过程与标记-清除算法相同，都是先标记从GC Roots向下查询到的对象，然后对未标记的对象进行回收，但是不同的是标记-整理算法最后会将所有存活对象向到一端移动，减少了清除的过程带来的内存碎片。

4.可达性分析理论（算法）

在深入理解Jvm的第三版中对于可达性分析从算法上升到了理论层次，引入了三种假说
1） 弱分代假说（Weak Generational Hypothesis） ： 绝大多数对象都是朝生夕灭的。
2） 强分代假说（Strong Generational Hypothesis） ： 熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消
亡。

其实对于1和2 来说，我们常用的垃圾收集器，在设计原则中收集器都将Jvm根据对象的生命周期将堆内存按"代"分为新生代和老年代，所有jvm可以在对象的不同生命周期可以根据实际情况使用不同的回收算法，这样有利于提高回收效率和成本

-在新生代区域中，每次垃圾收集都发现有大批对象死去，只有少量存活，则使用复制算法；如果对堆内存有一定的了解的话，我们知道新生代内存被分为一个较大的Eden区和两个较小的Survivor区，每次只使用Eden区和一个Survivor区，当回收时将Eden区和Survivor还存活着的对象一次性的拷贝到另一个Survivor区上，最后清理掉Eden区和刚才使用过的Survivor区，Eden和Survivor的默认比例是8：1：1。

• 老年代中因为对象存活率高、没有足够大的额外空间对存活的对象进行复制，就必须使用“标记—清理”或者“标记—整理”算法来进行回收。

3） 跨代引用假说（ Intergenerational Reference Hypothesis） ： 跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。

但是如果现在只进行一次新生代区域内的收集（Minor GC） ， 但新生代中的对象是完全有可
能被老年代所引用的， 为了确认在老年代区域的引用对象是否存活， 就不得不在固定的GC Roots之外， 再额外遍历整个老年代中所有对象来，来确保可达性分析结果的正确性（ 反过来也是一样） 遍历整个老年代所有对象
的方案虽然理论上可行， 但无疑会为内存回收带来很大的性能负担。
其实根据前两条假说我们可以逻辑推理一个推论： 存在互相引用关系的两个对象， 是应该同时生存或者同时消亡的。
如果某个新生代对象存在跨代引用， 由于老年代对象难以消亡， 该引用会使得新生代对象在收集时同样得以存活， 进而在年龄增长之后晋升到老年代中， 这时跨代引用也随即被消除了。

依据这条假说， 我们就不应再为了少量的跨代引用去扫描整个老年代， 也不必浪费空间专门记录每一个对象是否存在及存在哪些跨代引用， 只需在新生代上建立一个全局的数据结构（ 该结构被称为“记忆集”， Remembered Set） ， 这个结构把老年代划分成若干小块， 标识出老年代的哪一块内存会存在跨代引用。 此后当发生Minor GC时， 只有包含了跨代引用的小块内存里的对象才会被加入到GCRoots进行扫描。 虽然这种方法需要在对象改变引用关系（ 如将自己或者某个属性赋值） 时维护记录数据的正确性， 会增加一些运行时的开销， 但比起收集时扫描整个老年代来说仍然是划算的。