堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

【参考链接】

Java 垃圾收集机制http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-vm/garbage-collection-mechanism.html

划分

堆内存划分为新生代和老年代，新生代又分为eden和survivor（伊甸园和幸存者），survivor又分为大小相同的两块from和to。

识别垃圾对象

如何识别是垃圾对象？判断可触及性

即从根节点开始是否可以访问到这个对象，如果不可以说明已经不在使用了，需要被回收。这些根节点叫做GC Roots，在Java中的GC Roots包括如下几种：

1、方法区中的静态成员变量引用的对象

2、栈中的栈帧中的局部变量表中引用的对象

3、本地方法栈中的

分配策略和回收时机

结论

1、优先在eden上分配对象，不超出eden大小的对象，直接在eden上分配

2、优先在eden上分配对象，但是eden的剩余空间不够时，触发【MinorGC】清理空间后再分配。【MinorGC】会

1) 标记eden+from中的存活对象，将其放入到to中，清除eden+from

2) 如果from/to放不下存活对象，则将其放入到老年代中

3) from/to中存活的对象，每经历一次GC，它的年龄就会加1，当对象的年龄到达一定的大小，则将其移动到老年代中

3、优先在eden上分配对象，当对象大小超出eden大小时，直接分配到老年代上。

4、尝试去进行MinorGC，导致有存活对象进入老年代，当老年代的剩余空间也不够时，触发【FullGC】清理空间后再分配。【FullGC】会

标记新生代和老年代中的存活对象，清除垃圾，将存活对象整理到老年代中，清空新生代。（也会清理方法区）

MinorGC和FullGC

上面说了，GC分为两种，MinorGC和FullGC

1、处理的区域不同，MinorGC只处理新生代，FullGC处理新生代、老年代、还有方法区

2、 MinorGC回收的频率很高，但是每次回收的耗时都很短，而FullGC回收的频率比较低，但是会消耗更多的时间

3、 MinorGC采用复制方式

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

新生代空间分为eden和survivor，survivor又分为from、to两部分。其中from和to空间可以视为用于复制的两块大小相同、可进行角色互换的空间。

在垃圾回收时，eden空间中的存活对象会被复制到未使用的survivor空间（假设是to），正在使用的survivor空间（假设是from）中的年轻对象也会被复制到to空间中。

此时eden和from中的剩余对象就是垃圾对象，可以直接清空，to空间存放次次回收后的存活对象。

下次回收时，则复制eden和to中的存活对象到from，清空eden和to，依次类推。

FullGC采用压缩方式

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

将所有存活的对象压缩到内存的一端

4、 MinorGC的日志是

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

FullGC的日志是

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

实验

前面我们讲过了，基本类型的数组是在堆上分配的，下面我们就使用字节数组，配置不同的区域大小，通过日志来观察内存的分配和回收，分别验证上面的结论

1. 优先在eden上分配对象，不超出eden大小的对象，直接在eden上分配

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//-Xms20m -Xmx20m -Xmn8m -XX:SurvivorRatio=2 -XX:-UseTLAB -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails
//新生代8M //eden 4M //from/to 2M
//老年代12M

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("申请分配一个3M内存");
        byte[] a=new byte[3*1024*1024];
    }

}

可以看到3M都分配在了eden中（还有Class对象+String对象等占去(92%-75%)x4096K≈696K）

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

2.1. 优先在eden上分配对象，但是eden的剩余空间不够时，触发MinorGC，标记eden+from中的存活对象，将其放入到to中，清除eden+from，再分配

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//-Xms20m -Xmx20m -Xmn8m -XX:SurvivorRatio=2 -XX:-UseTLAB -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintHeapAtGC
//新生代8M //eden 4M //from/to 2M
//老年代12M
public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("申请分配一个1M内存");//不回收，一直保存到内存中
        byte[] a=new byte[1*1024*1024];

        System.out.println("申请分配一个2M内存");
        byte[] b=new byte[2*1024*1024];
        b=null;

        System.out.println("申请分配一个2M内存");
        byte[] c=new byte[2*1024*1024];//再申请时eden已经放不下了//需要先进行MinorGC，把存活的1M放入到to中，清空eden+from//这2M放到eden中
    }

}

分配c之前，会先进行MinorGC，将存活的1M保存到from/to中，清空eden+from/to

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

然后把c分配到eden上

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

2.2. 优先在eden上分配对象，但是eden的剩余空间不够时，触发MinorGC，标记eden+from中的存活对象，如果from/to放不下存活对象，则将其放入到老年代中，清除eden+from

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//-Xms12m -Xmx12m -Xmn6m -XX:SurvivorRatio=4 -XX:-UseTLAB -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintHeapAtGC
//新生代6M //eden 4M //from/to 1M
//老年代12M
public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("申请分配一个2M内存");//不回收，一直保存到内存中
        byte[] a=new byte[2*1024*1024];

        System.out.println("申请分配一个1M内存");
        byte[] b=new byte[1*1024*1024];
        b=null;

        System.out.println("申请分配一个2M内存");
        byte[] c=new byte[2*1024*1024];//再申请时eden已经放不下了//需要先进行MinorGC，把存活的2M放入到老年代中，清空eden+from//这2M放到eden中
    }

}

分配c之前，会先进行MinorGC，将存活的2M保存到老年代中，清空eden+from/to

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

然后把c分配到eden上

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

2.3. from/to中存活的对象，每经历一次GC，它的年龄就会加1，当对象的年龄到达一定的大小，则将其移动到老年代中

默认情况下，这个数值为15，可以使用-XX:MaxTenuringThreshold来设置这个年龄

不过它指的是最大晋升年龄，是晋升老年代的充分必要条件，即到达该年龄对象必然晋升，而未到达该年龄对象也可能晋升。

实际上对象的实际晋升年龄是由虚拟机在运行时动态判断的。

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//-Xms20m -Xmx20m -Xmn12m -XX:SurvivorRatio=1 -XX:-UseTLAB -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintHeapAtGC -XX:MaxTenuringThreshold=3
//新生代12M //eden 4M //from/to 4M
//老年代8M
public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("申请分配一个2M内存");//不回收，一直保存到内存中
        byte[] a=new byte[2*1024*1024];

        System.out.println("申请分配一个3M内存");
        byte[] b=new byte[3*1024*1024];//在分配前触发一次MinorGC
        b=null;

        System.out.println("申请分配一个3M内存");
        byte[] c=new byte[3*1024*1024];//在分配前触发一次MinorGC
        c=null;

        System.out.println("申请分配一个3M内存");
        byte[] d=new byte[3*1024*1024];//在分配前触发一次MinorGC//会把2M从from/to放入到老年代中//把3M放入eden中
    }

}

可以看到虽然设置了MaxTenuringThreshold=3，但是在第2次MinorGC的时候就会把a从新生代放入到老年代

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

3. 优先在eden上分配对象，当对象大小超出eden大小时，直接分配到老年代上

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//-Xms20m -Xmx20m -Xmn8m -XX:SurvivorRatio=2 -XX:-UseTLAB -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintHeapAtGC
//新生代8M //eden 4M //from/to 2M
//老年代12M
public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("申请分配一个1M内存");
        byte[] a=new byte[1*1024*1024];

        System.out.println("申请分配一个3M内存");
        byte[] b=new byte[3*1024*1024];//在分配前触发一次MinorGC

        System.out.println("申请分配一个6M内存");
        a=null;
        b=null;
        byte[] c=new byte[6*1024*1024];//在分配前触发一次MinorGC//把6M直接分配到老年代上
    }

}

要分配b时会先触发一次MinorGC，后续会把b分配到eden上

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

然后分配c时直接分配在了老年代上

堆内存：划分、识别垃圾对象、分配策略和回收时机

4. 尝试去进行MinorGC，导致有存活对象进入老年代，当老年代的剩余空间也不够时，触发FullGC，标记新生代和老年代中的存活对象，清除垃圾，将存活对象整理到老年代中，清空新生代，再分配。

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//-Xms16m -Xmx16m -Xmn8m -XX:SurvivorRatio=2 -XX:-UseTLAB -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintHeapAtGC
//新生代8M //eden 4M //from/to 2M
//老年代8M
public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("申请分配一个1M内存");
        byte[] aa=new byte[1*1024*1024];//分配前触发一次MinorGC

        System.out.println("申请分配一个3M内存");
        byte[] a=new byte[3*1024*1024];//分配前触发一次MinorGC

        System.out.println("申请分配一个3M内存");
        byte[] b=new byte[3*1024*1024];//在分配前触发一次MinorGC//a3M超出from/to放入老年代中//然后b3M分配在eden上

        a=null;//解除a的引用
        System.out.println("申请分配一个3M内存");
        byte[] c=new byte[3*1024*1024];//在分配前触发一次MinorGC//把b3M也放入到老年代中//!!!a3M虽然已经没有引用，但是MinorGC并不会回收老年代//然后c3M分配到eden上

        //此时eden中c3M，from/to中1M，老年代中6M（a3M可回收, b3M）
        System.out.println("申请分配一个3M内存");//在分配前触发一次MinorGC?//会导致c3M进入老年代，老年代不够，触发FullGC
        byte[] d=new byte[3*1024*1024];

    }

}