垃圾回收算法

学习的作用

• 在高并发的情况下的代码优化就需要垃圾回收、并且需要了解何时回收

如何判断对象为垃圾对象

• 引用计数法
  • 在对象中添加一个引用计数器，当有地方引用这个对象的时候，引用计数器的值就+1，当引用失效的时候，引用计数器的值就-1。当引用计数器的值为0的时候，就会被回收。
  • 引用计数法很少被使用，因为如果对象A在堆内存中被另一个对象B所引用，对象B又被对象A所引用，那么对象A和对象B的引用计数器的值都是1，但是对象A和对象B都是垃圾对象。
• 可达性分析法
  • 该算法的基本思路就是通过一些被称为引用链(GC Roots)的对象作为起点，从这些节点开始向下搜索，搜索走过的路径被称为(Reference Chain)，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时(即从GC Roots节点到该节点不可达)，则证明该对象不可用的。
  • OOPMap 用于枚举GC Roots
    • OOPMap记录了栈上本地变量到堆上的引用关系。
    • 作用：
      • 垃圾收集时，收集线程会对栈上的内存进行扫描，看看哪些位置存储了 Reference 类型。如果发现某个位置确实存的是 Reference 类型，就意味着它所引用的对象这一次不能被回收。但问题是，栈上的本地变量表里面只有一部分数据是 Reference 类型的（它们是我们所需要的），那些非 Reference 类型的数据对我们而言毫无用处，但我们还是不得不对整个栈全部扫描一遍，这是对时间和资源的一种浪费。
      • 一个很自然的想法是，能不能用空间换时间，在某个时候把栈上代表引用的位置全部记录下来，这样到真正 gc 的时候就可以直接读取，而不用再一点一点的扫描了。事实上，大部分主流的虚拟机也正是这么做的，比如 HotSpot ，它使用一种叫做 OopMap 的数据结构来记录这类信息。
      • 我们知道，一个线程意味着一个栈，一个栈由多个栈帧组成，一个栈帧对应着一个方法，一个方法里面可能有多个安全点。 gc 发生时，程序首先运行到最近的一个安全点停下来，然后更新自己的 OopMap ，记下栈上哪些位置代表着引用。枚举根节点时，递归遍历每个栈帧的 OopMap ，通过栈中记录的被引用对象的内存地址，即可找到这些对象（ GC Roots ）。
      • 通过上面的解释，我们可以很清楚的看到使用 OopMap 可以避免全栈扫描，加快枚举根节点的速度。但这并不是它的全部用意。它的另外一个更根本的作用是，可以帮助 HotSpot 实现准确式 GC （个人感觉这才是 OopMap 被设计出来的根本原因，提高 GC Roots Enumeration 速度更像是一个“意外的惊喜”
  • RememberedSet 用于可达性分析算法

如上图所示，Object1~Object4对GC Roots都是可达的，说明不可被回收，Object5和Object6对GC Roots节点不可达，说明可被回收

• 作为GC Roots的对象
  • 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象
  • 本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)引用的对象
  • 方法区的常量所引用的对象
  • 方法区的类属性所引用的对象

如何回收

• 回收策略
  • 为何需要回收策略
    • 可达性分析法可以解决我们应该回收哪些对象的问题，但是它显然不能承担垃圾搜集的作用。因为我们在程序(程序也就是指我们运行在JVM上的Java程序)运行期间如果想进行垃圾回收，就必须让GC线程与程序当中的线程相互配合，才能在不影响程序运行的前提下，顺利将垃圾回收。
  • 标记-清除算法
    • 概述
      • 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：标记，第二项：清除。
        • 标记：遍历所有的GC Roots，然后将所有GC Roots可达的对象标记为存活的对象。
        • 清除：将遍历堆中所有的对象，将没有标记的对象全部清除掉。
      • 总的来说就是当程序运行期间，若可以使用的内存被耗尽的时候，GC线程就会被触发并将程序暂停，然后将依旧存活的对象标记一遍，最终将堆中没有标记的对象全部清除，接下来让程序重新运行。
      • 为什么需要停止程序
        • 假设我们的程序与GC线程是一起运行的，假设我们刚标记完一个对象A，结果此时程序中又new了一个新的对象B，且对象A可以到达对象B，但是对象B错过了标记阶段，所以对象B没有被标记，那么轮到清除阶段的时候，对象B就会被清除掉，如果一来，不难想象结果，GC线程将会导致程序无法正常工作。
    • 缺点
      • 效率问题
        • 需要递归与全堆对象遍历
        • 在进行GC的时候，需要停止应用程序，会造成用户体验非常差劲
      • 空间问题
        • 这种算法清理出来的内存是不连续的，非常难用。
  • 复制算法
    • 概述
      • 第一步：就是将内存划为两个区间，在任意时间点 ，所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间)，而另外一个区间(即空闲区间)则是空闲的。
      • 第二步：当有效内存空间耗尽时，JVM将暂停程序运行，开启复制算法GC线程。接下来GC线程会将活动区间内的存活对象，全部复制到空闲区间，并且严格按照内存地址依次排列，于此同时，GC线程将更新存活对象的内存引用地址指向新的内存地址。
      • 第三步：此时空闲区间已经与活动区间交换，而垃圾对象现在全部留在了原来的活动区间，也就是现在的空闲区间。事实上，在活动区间转为空闲区间的同时，垃圾对象已经被一次性全部回收。
    • 缺点
      • 浪费了一半的内存
      • 如果对象存活率很高，复制这一项工作所费的时间就会变得不可忽视。
    • 所以复制算法想要使用的话，最起码对象的存活率要非常低才行，而且最重要的是，我们必须要克服50%的内存浪费。
    • 现在的商业的虚拟机大多采用这种算法来回收新生代，但不需要讲内存按照1:1来划分，而是将新生代分为一块较大的Eden区域和两块较小的Survivor区域。
  • 标记-整理-清除算法
    • 概述
      • 和标记-清除算法类似，也是分为两个阶段：标记和整理。
        • 标记：与标记清除算法的标记阶段一模一样，均是遍历GC Roots，然后将存活的对象标记。
        • 整理：移动所有存活对象，且按照内存地址次序一次排列，然后将末端内存地址以后的内存全部回收。因此，第二阶段才成为整理阶段。
    • 缺点
      • 效率不高：不仅要标记所有存活对象，还要整理 虽有存活对象的引用地址。从效率上来说，标记/整理算法要低于复制算法。
    • 主要针对老年代
  • 前三种算法总结
    • 共同点
      • 三个算法都是基于根搜索算法(可达性分析法)去判断一个对象是否应该被回收，而支撑根搜索算法可以正常工作的理论依据，就是算法中变量作用域的相关内容。因此，要想防止内存泄漏，最根本的办法就是掌握好变量作用域。
      • 在GC线程开启时，或者说GC过程开始时，它们都要暂停应用程序(stop the world)
    • 效率比较
      • 复制算法>标记/整理算法>标记/清除算法（此处的效率只是简单的对比时间复杂度，实际情况不一定如此）。
    • 内存整齐度
      • 复制算法=标记/整理算法>标记/清除算法。
    • 内存利用率
      • 标记/整理算法=标记/清除算法>复制算法。