Java 和 C++语言的区别,就在于垃圾收集技术和内存动态分配上,C++语言没有垃圾收集技术,需要程序员手动的收集。
垃圾收集,不是Java语言的伴生产物。早在1960年,第一门开始使用内存动态分配和垃圾收集技术的Lisp语言诞生。
关于垃圾收集有三个经典问题:
垃圾收集机制是Java的招牌能力,极大地提高了开发效率。如今,垃圾收集几乎成为现代语言的标配,即使经过如此长时间的发展,Java的垃圾收集机制仍然在不断的演进中,不同大小的设备、不同特征的应用场景,对垃圾收集提出了新的挑战,这当然也是面试的热点。
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十几年前磁盘碎片整理的日子
想要学习GC,首先需要理解为什么需要GC?
对于高级语言来说,一个基本认知是如果不进行垃圾回收,内存迟早都会被消耗完,因为不断地分配内存空间而不进行回收,就好像不停地生产生活垃圾而从来不打扫一样。
除了释放没用的对象,垃圾回收也可以清除内存里的记录碎片。碎片整理将所占用的堆内存移到堆的一端,以便JVM将整理出的内存分配给新的对象。
随着应用程序所应付的业务越来越庞大、复杂,用户越来越多,没有GC就不能保证应用程序的正常进行。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求,所以才会不断地尝试对GC进行优化。
MibBridge *pBridge= new cmBaseGroupBridge();
//如果注册失败,使用Delete释放该对象所占内存区域
if(pBridge->Register(kDestroy)!=NO ERROR)
delete pBridge;
这种方式可以灵活控制内存释放的时间,但是会给开发人员带来频繁申请和释放内存的管理负担。倘若有一处内存区间由于程序员编码的问题忘记被回收,那么就会产生内存泄漏,垃圾对象永远无法被清除,随着系统运行时间的不断增长,垃圾对象所耗内存可能持续上升,直到出现内存溢出并造成应用程序崩溃。
有了垃圾回收机制后,上述代码极有可能变成这样
MibBridge *pBridge=new cmBaseGroupBridge();
pBridge->Register(kDestroy);
官网介绍:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/vm/gctuning/toc.html
自动内存管理的优点
自动内存管理,无需开发人员手动参与内存的分配与回收,这样降低内存泄漏和内存溢出的风险
没有垃圾回收器,java也会和cpp一样,各种悬垂指针,野指针,泄露问题让你头疼不已。
自动内存管理机制,将程序员从繁重的内存管理中释放出来,可以更专心地专注于业务开发
关于自动内存管理的担忧
垃圾收集器可以对年轻代回收,也可以对老年代回收,甚至是全栈和方法区的回收,
其中,Java堆是垃圾收集器的工作重点
从次数上讲:
垃圾标记阶段:主要是为了判断对象是否存活
当p的指针断开的时候,内部的引用形成一个循环,计数器都还算1,无法被回收,这就是循环引用,从而造成内存泄漏。
可达性分析算法:也可以称为根搜索算法、追踪性垃圾收集
虚拟机栈中引用的对象
eg:各个线程被调用的方法中使用到的参数、局部变量等。
本地方法栈内JNI(通常说的本地方法)引用的对象
方法区中静态属性引用的对象
eg:Java类的引用类型静态变量
方法区中常量引用的对象
eg:字符串常量池(StringTable)里的引用
所有被同步锁synchronized持有的对象
Java虚拟机内部的引用
基本数据类型对应的Class对象,一些常驻的异常对象(如:NullPointerException、OutofMemoryError),系统类加载器。
反映java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。
总结一句话就是,除了堆空间的周边,比如:虚拟机栈、本地方法栈、方法区、字符串常量池等地方对堆空间进行引用的,都可以作为GC Roots进行可达性分析
除了这些固定的GC Roots集合以外,根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同,还可以有其他对象“临时性”地加入,共同构成完整GC Roots集合。比如:分代收集和局部回收(PartialGC)。
如果只针对Java堆中的某一块区域进行垃圾回收(比如:典型的只针对新生代),必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节,更不是孤立封闭的,这个区域的对象完全有可能被其他区域的对象所引用,这时候就需要一并将关联的区域对象也加入GC Roots集合中去考虑,才能保证可达性分析的准确性。
小技巧
由于Root采用栈方式存放变量和指针,所以如果一个指针,它保存了堆内存里面的对象,但是自己又不存放在堆内存里面,那它就是一个Root。
对象销毁前的回调函数:finalize()
Java语言提供了对象终止(finalization)机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑。
当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象,即:垃圾回收此对象之前,总会先调用这个对象的finalize()方法。
finalize() 方法允许在子类中被重写,用于在对象被回收时进行资源释放。通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作,比如关闭文件、套接字和数据库连接等。
Object 类中 finalize() 源码
// 等待被重写
protected void finalize() throws Throwable { }
由于finalize()方法的存在,虚拟机中的对象一般处于三种可能的状态。
判定一个对象objA是否可回收,至少要经历两次标记过程:
通过 JVisual VM 查看 Finalizer 线程
我们重写 CanReliveObj 类的 finalize()方法,在调用其 finalize()方法时,将 obj 指向当前类对象 this
/**
* 测试Object类中finalize()方法,即对象的finalization机制。
*
*/
public class CanReliveObj {
public static CanReliveObj obj;//类变量,属于 GC Root
//此方法只能被调用一次
@Override
protected void finalize() throws Throwable {
super.finalize();
System.out.println("调用当前类重写的finalize()方法");
obj = this;//当前待回收的对象在finalize()方法中与引用链上的一个对象obj建立了联系
}
public static void main(String[] args) {
try {
obj = new CanReliveObj();
// 对象第一次成功拯救自己
obj = null;
System.gc();//调用垃圾回收器
System.out.println("第1次 gc");
// 因为Finalizer线程优先级很低,暂停2秒,以等待它
Thread.sleep(2000);
if (obj == null) {
System.out.println("obj is dead");
} else {
System.out.println("obj is still alive");
}
System.out.println("第2次 gc");
// 下面这段代码与上面的完全相同,但是这次自救却失败了
obj = null;
System.gc();
// 因为Finalizer线程优先级很低,暂停2秒,以等待它
Thread.sleep(2000);
if (obj == null) {
System.out.println("obj is dead");
} else {
System.out.println("obj is still alive");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
如果注释掉finalize()方法
//此方法只能被调用一次
@Override
protected void finalize() throws Throwable {
super.finalize();
System.out.println("调用当前类重写的finalize()方法");
obj = this;//当前待回收的对象在finalize()方法中与引用链上的一个对象obj建立了联系
}
输出结果:
第1次 gc
obj is dead
第2次 gc
obj is dead
放开finalize()方法
输出结果:
第1次 gc
调用当前类重写的finalize()方法
obj is still alive
第2次 gc
obj is dead
第一次自救成功,但由于 finalize() 方法只会执行一次,所以第二次自救失败
1、虽然Jvisualvm很强大,但是在内存分析方面,还是MAT更好用一些
2、此小节主要是为了实时分析GC Roots是哪些东西,中间需要用到一个dump的文件
方式一:命令行使用 jmap
方式二:使用JVisualVM
使用JVisualVM捕捉 heap dump
代码:
public class GCRootsTest {
public static void main(String[] args) {
List<Object> numList = new ArrayList<>();
Date birth = new Date();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
numList.add(String.valueOf(i));
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println("数据添加完毕,请操作:");
new Scanner(System.in).next();
numList = null;
birth = null;
System.out.println("numList、birth已置空,请操作:");
new Scanner(System.in).next();
System.out.println("结束");
}
}
如何捕捉堆内存快照
1、先执行第一步,然后停下来,去生成此步骤dump文件
2、 点击【堆 Dump】
3、右键 --> 另存为即可
4、输入命令,继续执行程序
5、我们接着捕获第二张堆内存快照
使用 MAT 查看堆内存快照
1、打开 MAT ,选择File --> Open File,打开刚刚的两个dump文件,我们先打开第一个dump文件
点击Open Heap Dump也行
2、选择Java Basics --> GC Roots
3、第一次捕捉堆内存快照时,GC Roots 中包含我们定义的两个局部变量,类型分别为 ArrayList 和 Date,Total:21
4、打开第二个dump文件,第二次捕获内存快照时,由于两个局部变量引用的对象被释放,所以这两个局部变量不再作为 GC Roots ,从 Total Entries = 19 也可以看出(少了两个 GC Roots)
1、在实际开发中,我们很少会查看所有的GC Roots。一般都是查看某一个或几个对象的GC Root是哪个,这个过程叫GC Roots 溯源
2、下面我们使用使用 JProfiler 进行 GC Roots 溯源演示
依然用下面这个代码
public class GCRootsTest {
public static void main(String[] args) {
List<Object> numList = new ArrayList<>();
Date birth = new Date();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
numList.add(String.valueOf(i));
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println("数据添加完毕,请操作:");
new Scanner(System.in).next();
numList = null;
birth = null;
System.out.println("numList、birth已置空,请操作:");
new Scanner(System.in).next();
System.out.println("结束");
}
}
1、
2、
可以发现颜色变绿了,可以动态的看变化
3、右击对象,选择 Show Selection In Heap Walker,单独的查看某个对象
4、选择Incoming References,表示追寻 GC Roots 的源头
点击Show Paths To GC Roots,在弹出界面中选择默认设置即可
这里是简单的讲一下,后面篇章会详解
/**
* -Xms8m -Xmx8m
* -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 这个参数的意思是当程序出现OOM的时候就会在当前工程目录生成一个dump文件
*/
public class HeapOOM {
byte[] buffer = new byte[1 * 1024 * 1024];//1MB
public static void main(String[] args) {
ArrayList<HeapOOM> list = new ArrayList<>();
int count = 0;
try{
while(true){
list.add(new HeapOOM());
count++;
}
}catch (Throwable e){
System.out.println("count = " + count);
e.printStackTrace();
}
}
}
程序输出日志
com.atguigu.java.HeapOOM
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
Dumping heap to java_pid14608.hprof ...
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at com.atguigu.java.HeapOOM.<init>(HeapOOM.java:12)
at com.atguigu.java.HeapOOM.main(HeapOOM.java:20)
Heap dump file created [7797849 bytes in 0.010 secs]
count = 6
打开这个dump文件
1、看这个超大对象
2、揪出 main() 线程中出问题的代码
当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后,GC接下来的任务就是执行垃圾回收,释放掉无用对象所占用的内存空间,以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存。目前在JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是
垃圾清除阶段
背景
标记-清除算法(Mark-Sweep)是一种非常基础和常见的垃圾收集算法,该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并并应用于Lisp语言。
执行过程
当堆中的有效内存空间(available memory)被耗尽的时候,就会停止整个程序(也被称为stop the world),然后进行两项工作,第一项则是标记,第二项则是清除
标记:Collector从引用根节点开始遍历,标记所有被引用的对象。一般是在对象的Header中记录为可达对象。
注意:标记的是被引用 的对象,也就是可达对象,并非标记的是即将被清除的垃圾对象
清除:Collector对堆内存从头到尾进行线性的遍历,如果发现某个对象在其Header中没有标记为可达对象,则将其回收
缺点
注意:何为清除?
这里所谓的清除并不是真的置空,而是把需要清除的对象地址保存在空闲列表里。下次有新对象需要加载时,判断垃圾的位置空间是否够,如果够,就存放(也就是覆盖原有的地址)。
关于空闲列表是在为对象分配内存的时候提过:
- 如果内存规整
- 采用指针碰撞的方式进行内存分配
- 如果内存不规整
- 虚拟机需要维护一个空闲列表
- 采用空闲列表分配内存
背景
为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷,M.L.Minsky于1963年发表了著名的论文,“使用双存储区的Lisp语言垃圾收集器CA LISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage)”。M.L.Minsky在该论文中描述的算法被人们称为复制(Copying)算法,它也被M.L.Minsky本人成功地引入到了Lisp语言的一个实现版本中。
执行过程
将活着的内存空间分为两块,每次只使用其中一块,在垃圾回收时将正在使用的内存中的存活对象复制到未被使用的内存块中,之后清除正在使用的内存块中的所有对象,交换两个内存的角色,最后完成垃圾回收
新生代里面就用到了复制算法,Eden区和S0区存活对象整体复制到S1区
优点
缺点
复制算法的应用场景
标记-压缩(或标记-整理、Mark - Compact)算法
背景
复制算法的高效性是建立在存活对象少、垃圾对象多的前提下的。这种情况在新生代经常发生,但是在老年代,更常见的情况是大部分对象都是存活对象。如果依然使用复制算法,由于存活对象较多,复制的成本也将很高。因此,基于老年代垃圾回收的特性,需要使用其他的算法。
标记-清除算法的确可以应用在老年代中,但是该算法不仅执行效率低下,而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片,所以JVM的设计者需要在此基础之上进行改进。标记-压缩(Mark-Compact)算法由此诞生。
1970年前后,G.L.Steele、C.J.Chene和D.s.Wise等研究者发布标记-压缩算法。在许多现代的垃圾收集器中,人们都使用了标记-压缩算法或其改进版本。
执行过程
第一阶段和标记清除算法一样,从根节点开始标记所有被引用对象
第二阶段将所有的存活对象压缩到内存的一端,按顺序排放。用一个指针来指向空闲内存起始地址。
优点
缺点
标记-压缩算法与标记-清除算法的比较
标记-压缩算法的最终效果等同于标记-清除算法执行完成后,再进行一次内存碎片整理,因此,也可以把它称为标记-清除-压缩(Mark-Sweep-Compact)算法。
二者的本质差异在于标记-清除算法是一种非移动式的回收算法,标记-压缩是移动式的。是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策。
可以看到,标记的存活对象将会被整理,按照内存地址依次排列,而未被标记的内存会被清理掉。如此一来,当我们需要给新对象分配内存时,JVM只需要持有一个内存的起始地址即可,这比维护一个空闲列表显然少了许多开销。
对比三种清除阶段的算法
效率上来说,复制算法是当之无愧的老大,但是却浪费了太多内存。
而为了尽量兼顾上面提到的三个指标,标记-整理算法相对来说更平滑一些,但是效率上不尽如人意,它比复制算法多了一个标记的阶段,比标记-清除多了一个整理内存的阶段。
标记清除 | 标记整理 | 复制 | |
---|---|---|---|
速率 | 中等 | 最慢 | 最快 |
空间开销 | 少(但会堆积碎片) | 少(不堆积碎片) | 通常需要活对象的2倍空间(不堆积碎片) |
移动对象 | 否 | 是 | 是 |
为什么要使用分代收集算法
前面所有这些算法中,并没有一种算法可以完全替代其他算法,它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。
分代收集算法,是基于这样一个事实:**不同的对象的生命周期是不一样的。因此,不同生命周期的对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堆分为新生代和老年代,这样就可以根据各个年代的特点使用不同的回收算法,以提高垃圾回收的效率。
在Java程序运行的过程中,会产生大量的对象,其中有些对象是与业务信息相关:
目前几乎所有的GC都采用分代手机算法执行垃圾回收的
在HotSpot中,基于分代的概念,GC所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点。
年轻代(Young Gen)
老年代(Tenured Gen)
Mark阶段的开销与存活对象的数量成正比。
Sweep阶段的开销与所管理区域的大小成正相关。
Compact阶段的开销与存活对象的数据成正比。
以HotSpot中的CMS回收器为例,CMS是基于Mark-Sweep实现的,对于对象的回收效率很高。对于碎片问题,CMS采用基于Mark-Compact算法的Serial Old回收器作为补偿措施:当内存回收不佳(碎片导致的Concurrent Mode Failure时),将采用Serial Old执行Full GC以达到对老年代内存的整理。
分代的思想被现有的虚拟机广泛使用。几乎所有的垃圾回收器都区分新生代和老年代
上述现有的算法,在垃圾回收过程中,应用软件将处于一种Stop the World的状态。在Stop the World状态下,应用程序所有的线程都会挂起,暂停一切正常的工作,等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收时间过长,应用程序会被挂起很久,将严重影响用户体验或者系统的稳定性。为了解决这个问题,即对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集(Incremental Collecting)算法的诞生。
增量收集算法基本思想
增量收集算法的缺点
使用这种方式,由于在垃圾回收过程中,间断性地还执行了应用程序代码,所以能减少系统的停顿时间。但是,因为线程切换和上下文转换的消耗,会使得垃圾回收的总体成本上升,造成系统吞吐量的下降。
主要针对G1收集器来说的