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这篇文章主要讲解了“如何理解JVM和垃圾回收”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“如何理解JVM和垃圾回收”吧!
就跟我们用三方库一样,同样的功能有不同的实现。JVM也是一样的,第一款JVM是Sun公司的Classic VM,JDK1.2之前JVM都是采用的Classic VM,而之后,逐渐被我们都知道的HotSpot给替代,直到JDK1.4,Classic VM才完全被弃用。
HotSpot应该是目前使用最广泛的虚拟机(自信点,把应该去掉),也是OpenJDK中所带的虚拟机。但是你可能不知道,HotSpot最开始并不是由Sun公司开发,而是由一家小公司设计并实现的,而且最初也不是为Java语言设计的。Sun公司看到了这个虚拟机在JIT上的优势,于是就收购了这家公司,从而获得了HotSpot VM。
可能你经历过被灵魂拷问是什么滋味,如果线上发生了OOM(Out Of Memory),该怎么排查?如果要你来对一个JVM的运行参数进行调优,你该怎么做?
不像C++可以自己来主宰内存,同时扮演上帝和最底层劳工的角色,Java里我们把内存管理交给了JVM,如果我们不能了解其中具体的运行时内存分布以及垃圾回收的原理,那等到问题真正出现了,很可能就无从查起。这也是要深入的了解JVM的必要性。
Java在运行时会将内存分成如下几个区域进行管理,堆、方法区、虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器。
堆(Java Heap)是JVM所管理的内存中最大的一块了。我们平常开发中使用new
关键字来进行实例化的对象几乎都会在堆中分配内存,所有线程都可以共享被分配在堆上的对象。
堆也是JVM垃圾回收的主要区域,正因为垃圾回收的分代机制,其实堆中还可以分为更细的新生代、老年代。GC这块后面会细讲。
那为什么是几乎呢?在JVM本身的规范中是规定了所有的对象都会在堆上分配内存的,但是随着JIT(Just In Time)编译器和逃逸分析技术的成熟,所有对象都在堆上分配内存就变得没有那么绝对了。
不知道你有没有听说过,二八定律在我们的程序中也同样适用,那就是20%的代码占用了系统运行中80%的资源。在我们写的代码中,就可能会存在一些热点代码,频繁的被调用。除了被频繁的调用的代码,还有被执行多次的循环体也算热点代码。
那此时JIT编译器就会对这部分的代码进行优化,将它们编译成Machine Code,并做一些对应的优化。不熟悉的同学可能会说,我们的代码不都已经被编译成了字节码了吗?怎么又被编译成了Machine Code?
因为字节码只是一个中间状态,真正的运行是JVM在运行的时候,就跟解释型语言一样将字节码逐条的翻译成了Machine Code,这个Machine Code才是操作系统能够识别直接运行的指令。而JIT就会把编译好的热点代码所对应的Machine Code保存下来, 下载再调用时就省去了从字节码编译到Machine Code的过程,效率自然也就提高了。
我们刚刚提到过,Java中几乎所有的对象都在堆上分配空间,堆中的内存空间是所有线程共享的,所以在多线程下才需要去考虑同步的相关问题。那如果这个变量是个局部变量,只会在某个函数中被访问到呢?
这种局部变量就是未逃逸的变量,而这个变量如果在其他的地方也能被访问到呢?这说明这个变量逃逸出了当前的作用域。通过逃逸分析我们可以知道哪些变量没有逃逸出当前作用域,那这个对象内存就可以在栈中分配,随着调用的结束,随着线程的继续执行完成,栈空间被回收,这个局部变量分配的内存也会一起被回收。
方法区存放了被加载的Class信息、常量、静态变量和JIT编译之后的结果等数据,与堆一样,方法区也是被所有线程共享的内存区域。但与堆不同,相对于堆的GC力度,这块的垃圾回收力度可以说是小了非常多,但是仍然有针对常量的GC。
虚拟机栈是线程私有的,所以在多线程下不需要做同步的操作,是线程安全的。当每个方法执行时,就会在当前线程中虚拟机栈中创建一个栈帧,每个方法从调用到结束的过程,就对应了栈帧在虚拟机栈中的入栈、出栈的过程。那自然而然,栈帧中应该存放的就是方法的局部变量、操作数栈、动态链接和对应的返回信息。
不知道你遇到过在方法内写递归时,由于退出条件一直没有达到,导致程序陷入了无限循环,然后就会看到程序抛出了一个StackOverflow
的错误。其所对应的栈就是上面提到的操作数栈。
当然这是在内存足够的情况下,如果内存不够,则会直接抛出OutOfMemory
,也就是常说的OOM。
本地方法栈的功能与虚拟机栈类似,区别在于虚拟机栈是服务于JVM中的Java方法,而本地方法栈则服务于Native的方法。
其实堆中的区域还可以划分为新生代和老年代,再分割的细一点,可以到Eden、From Survivor、To Survivor。首先分配的对象实例会到Eden区,在新生代这块区域一般是最大的,与From Survivor的比例是8:1,当然这个比例可以通过JVM参数来改变。而且当分配的对象实体很大的时候将会直接进入到老年代。
为什么要对堆进行更加细致的内存区域划分,其实是为了让垃圾回收更加的高效。
那JVM是如何判断哪些对象是“垃圾”需要被回收呢?我们就需要来了解一下JVM是如何来判断哪些内存需要进行回收的。
实现的思路是,给每个对象添加一个引用计数器,每当有其他的对象引用了这个对象,就把引用计数器的值+1,如果一个对象的引用计数为0则说明没有对象引用它。
乍一看是没有问题的,那为什么Java并没有采取这种呢?
想象一下这个场景,一个函数中定义了两个对象O1和O2,然后O1引用了O2,O1又引用了O1,这样一来,两个对象的引用计数器都不为0,但是实际上这两个对象再也不会被访问到了。
所以我们需要另外一种方案来解决这个问题。
可达性分析可以理解为一棵树的遍历,根节点是一个对象,而其子节点是引用了当前对象的对象。从根节点开始做遍历,如果发现从所有根节点出发的遍历都已经完成了,但是仍然有对象没有被访问到,那么说明这些对象是不可用的,需要将内存回收掉。
这些根节点有个名字叫做GC Roots,哪些资源可以被当作GC Roots呢?
栈帧中的局部变量所引用的对象
方法区中类静态属性所引用的对象
方法区中常量所引用的对象
本地方法栈所引用的对象
我们刚刚聊过,在引用计数中,如果其引用计数器的值为0,则占用的内存会被回收掉。而在可达性分析中,如果没有某个对象没有任何引用,它也不一定会被回收掉。
聊完了JVM如何判断一个对象是否需要回收,接下来我们再聊一下JVM是如何进行回收的。
顾名思义,其过程分为两个阶段,分别是标记和清除。首先标记出所有需要回收的对象,然后统一对标记的对象进行回收。这个算法的十分的局限,首先标记和清除的两个过程效率都不高,而且这样的清理方式会产生大量的内存碎片,什么意思呢?
就是虽然总体看起来还有足够的剩余内存空间,但是他们都是以一块很小的内存分散在各个地方。如果此时需要为一个大对象申请空间,即使总体上的内存空间足够,但是JVM无法找到一块这么大的连续内存空间,就会导致触发一次GC。
其大致的思路是,将现有的内存空间分为两半A和B,所有的新对象的内存都在A中分配,然后当A用完了之后,就开始对象存活判断,将A中还存活的对象复制到B去,然后一次性将A中的内存空间回收掉。
这样一来就不会出现使用标记-清除所造成的内存碎片的问题了。但是,它仍然有自己的不足。那就是以内存空间缩小了一半为代价,而在某些情况下,这种代价其实是很高的。
堆中新生代就是采用的复制算法。刚刚提到过,新生代被分为了Eden、From Survivor、To Survivor,由于几乎所有的新对象都会在这里分配内存,所以Eden区比Survivor区要大很多。因此Eden区和Survivor区就不需要按照复制算法默认的1:1的来分配内存。
在HotSpot中Eden和Survivor的比例默认是8:1,也就意味着只有10%的空间会被浪费掉。
看到这你可能会发现一个问题。
既然你的Eden区要比Survivor区大这么多,要是一次GC之后的存活对象的大小大于Survivor区的总大小该怎么处理?
的确,在新生代GC时,最坏的情况就是Eden区的所有对象都是存活的,那这个JVM会怎么处理呢?这里需要引入一个概念叫做内存分配担保。
当发生了上面这种情况,新生代需要老年代的内存空间来做担保,把Survivor存放不下的对象直接存进老年代中。
标记-整理其GC的过程与标记-清楚是一样的,只不过会让所有的存活对象往同一边移动,这样一来就不会像标记-整理那样留下大量的内存碎片。
这也是当前主流虚拟机所采用的算法,其实就是针对不同的内存区域的特性,使用上面提到过的不同的算法。
例如新生代的特性是大部分的对象都是需要被回收掉的,只有少量对象会存活下来。所以新生代一般都是采用复制算法。
而老年代属于对象存活率都很高的内存空间,则采用标记-清除和标记-整理算法来进行垃圾回收。
聊完了垃圾回收的算法,我们需要再了解一下GC具体是通过什么落地的, 也就是上面的算法的实际应用。
Serial采用的是复制算法的垃圾收集器,而且是单线程运作的。也就是说,当Serial进行垃圾收集时,必须要暂停其他所有线程的工作,直到垃圾收集完成,这个动作叫STW(Stop The World) 。Golang中的GC也会存在STW,在其标记阶段的准备过程中会暂停掉所有正在运行的Goroutine。
而且这个暂停动作对用户来说是不可见的,用户可能只会知道某个请求执行了很久,没有经验的话是很难跟GC挂上钩的。
但是从某些方面来看,如果你的系统就只有单核,那么Serial就不会存在线程之间的交互的开销,可以提高GC的效率。这也是为什么Serial仍然是Client模式下的默认新生代收集器。
ParNew与Serial只有一个区别,那就是ParNew是多线程的,而Serial是单线程的。除此之外,其使用的垃圾收集算法和收集行为完全一样。
该收集器如果在单核的环境下,其性能可能会比Serial更差一些,因为单核无法发挥多线程的优势。在多核环境下,其默认的线程与CPU数量相同。
Parallel Scavenge是一个多线程的收集器,也是在server模式下的默认垃圾收集器。上面的两种收集器关注的重点是如何减少STW的时间,而Parallel Scavenge则更加关注于系统的吞吐量。
例如JVM已经运行了100分钟,而GC了1分钟,那么此时系统的吞吐量为(100 - 1)/100 = 99%
。
吞吐量和短停顿时间其侧重的点不一样,需要根据自己的实际情况来判断。
GC的总时间越短,系统的吞吐量则越高。换句话说,高吞吐量则意味着,STW的时间可能会比正常的时间多一点,也就更加适合那种不存在太多交互的后台的系统,因为对实时性的要求不是很高,就可以高效率的完成任务。
STW的时间短,则说明对系统的响应速度要求很高,因为要跟用户频繁的交互。因为低响应时间会带来较高的用户体验。
Serial Old是Serial的老年代版本,使用的标记-整理算法, 其实从这看出来,新生代和老年代收集器的一个差别。
新生代:大部分的资源都是需要被回收
老年代:大部分的资源都不需要被回收
所以,新生代收集器基本都是用的复制算法,老年代收集器基本都是用的标记-整理算法。
Serial Old也是给Client模式下JVM使用的。
Parallel Old是Parallel Scavenge的老年代版本,也是一个多线程的、采用标记-整理算法的收集器,刚刚讨论过了系统吞吐量,那么在对CPU的资源十分敏感的情况下, 可以考虑Parallel Scavenge和Parallel Old这个新生代-老年代的垃圾收集器组合。
CMS全称(Concurrent Mark Sweep),使用的是标记-清除的收集算法。重点关注于最低的STW时间的收集器,如果你的应用非常注重与响应时间,那么就可以考虑使用CMS。
从图中可以看出其核心的步骤:
首先会进行初始标记,标记从GCRoots出发能够关联到的所有对象,此时需要STW,但是不需要很多时间
然后会进行并发标记,多线程对所有对象通过GC Roots Tracing进行可达性分析,这个过程较为耗时
完成之后会重新标记,由于在并发标记的过程中,程序还在正常运行,此时有些对象的状态可能已经发生了变化,所以需要STW,来进行重新标记,所用的时间大小关系为
初始标记 < 重新标记 < 并发标记
。标记阶段完成之后,开始执行并发清楚。
CMS是一个优点很明显的的垃圾收集器,例如可以多线程的进行GC,且拥有较低的STW的时间。但是同样的,CMS也有很多缺点。
我们开篇也提到过,使用标记-清除算法会造成不连续的内存空间,也就是内存碎片。如果此时需要给较大的对象分配空间,会发现内存不足,重新触发一次Full GC。
其次,由于CMS可能会比注重吞吐量的收集器占用更多的CPU资源,但是如果应用程序本身就已经对CPU资源很敏感了,就会导致GC时的可用CPU资源变少,GC的整个时间就会变长,那么就会导致系统的吞吐量降低。
G1全称Garbage First,业界目前对其评价很高,JDK9中甚至提议将其设置为默认的垃圾收集器。我们前面讲过,Parallel Scavenge更加关注于吞吐量,而CMS更加关注于更短的STW时间,那么G1就是在实现高吞吐的同时,尽可能的减少STW的时间。
我们知道,上面聊过的垃圾收集器都会把连续的堆内存空间分为新生代、老年代,新生代则被划分的更加的细,有Eden和两个较小的Survivor空间,而且都是连续的内存空间。而G1则与众不同,它引入了新的概念,叫Region。
Region是一堆大小相等但是不连续的内存空间,同样是采用了分代的思想,但是不存在其他的收集器的物理隔离,属于新生代和老年代的region分布在堆的各个地方。
上面H则代表大对象,也叫Humongous Object。为了防止大对象的频繁拷贝,会直接的将其放入老年代。G1相比于其他的垃圾收集器有什么特点呢?
从宏观上来看,其采用的是标记-整理算法, 而从region到region来看,其采用的是复制算法的,所以G1在运行期间不会像CMS一样产生内存碎片。
除此之外,G1还可以通过多个CPU,来缩短STW的时间,与用户线程并发的执行。并且可以建立可预测的停顿时间模型,让使用者知道在某个时间片内,消耗在GC上的时间不得超过多少毫秒。之所以G1能够做到这点,是因为没像其余的收集器一样收集整个新生代和老年代,而是在有计划的避免对整个堆进行全区域的垃圾收集。
这个图来自于参考中的博客,总结的很到位。
收集器 | 串行、并行or并发 | 新生代/老年代 | 算法 | 目标 | 适用场景 |
---|---|---|---|---|---|
Serial | 串行 | 新生代 | 复制算法 | 响应速度优先 | 单CPU环境下的Client模式 |
Serial Old | 串行 | 老年代 | 标记-整理 | 响应速度优先 | 单CPU环境下的Client模式、CMS的后备预案 |
ParNew | 并行 | 新生代 | 复制算法 | 响应速度优先 | 多CPU环境时在Server模式下与CMS配合 |
Parallel Scavenge | 并行 | 新生代 | 复制算法 | 吞吐量优先 | 在后台运算而不需要太多交互的任务 |
Parallel Old | 并行 | 老年代 | 标记-整理 | 吞吐量优先 | 在后台运算而不需要太多交互的任务 |
CMS | 并发 | 老年代 | 标记-清除 | 响应速度优先 | 集中在互联网站或B/S系统服务端上的Java应用 |
G1 | 并发 | both | 标记-整理+复制算法 | 响应速度优先 | 面向服务端应用,将来替换CMS |
感谢各位的阅读,以上就是“如何理解JVM和垃圾回收”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对如何理解JVM和垃圾回收这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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