垃圾收集算法
2015-10-10 00:00
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摘要: 虚拟机垃圾收集算法
如果对象在进行根搜索后发现没有与GC Roots相连接的引用链,那它将会被第一次标记。
这是最基础的算法。
缺点:
效率问题,标记和清除过程的效率不高。
空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致,当程序在以后的运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。
现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代,IBM的专门研究表明,新生代中的对象98%是朝生夕死的,所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden其中的一块Survivor。当回收时,将Eden和Survivor 中还存活着的对象一次性地拷贝到另外一块Survivor空间上,最后清理掉 Eden和刚才用过的Survivor空间。HotSpot虚拟机默认的Eden和Survivor的大小比例是 8:1 ,也就是每次新生代中可用内存空间为整个
新生代容量的 90%,只有10%的内存是会被“浪费”的。如果另外一块Survivor空间没有足够的空间存放上一次新生代收集下来的存活对象,这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。
根据老年代的特点,有人提出了另外一种“标记一整理”(Mark-Compact) 算法,标记过程仍然与“标记-清除”算法一样,但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理,而是让所有存活的对象都向顶端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。
标记-清除算法
首先标记出所有需要回收的对象,标记完成后统一回收掉所有被标记的对象。标记过程:如果对象在进行根搜索后发现没有与GC Roots相连接的引用链,那它将会被第一次标记。
这是最基础的算法。
缺点:
效率问题,标记和清除过程的效率不高。
空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致,当程序在以后的运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。
复制算法
为了解决效率问题,该算法将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了,就将还存活着的对象复制到另外块上面,然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。这样使得每次都是对其中的一块进行内存回收,内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况,只要移动堆顶指针,按顺序分配内存即可,实现简单,运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为原来的一半。现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代,IBM的专门研究表明,新生代中的对象98%是朝生夕死的,所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden其中的一块Survivor。当回收时,将Eden和Survivor 中还存活着的对象一次性地拷贝到另外一块Survivor空间上,最后清理掉 Eden和刚才用过的Survivor空间。HotSpot虚拟机默认的Eden和Survivor的大小比例是 8:1 ,也就是每次新生代中可用内存空间为整个
新生代容量的 90%,只有10%的内存是会被“浪费”的。如果另外一块Survivor空间没有足够的空间存放上一次新生代收集下来的存活对象,这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。
标记-整理算法
复制收集算法在对象存活率较高时就要执行较多的复制操作,效率将会变低。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。根据老年代的特点,有人提出了另外一种“标记一整理”(Mark-Compact) 算法,标记过程仍然与“标记-清除”算法一样,但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理,而是让所有存活的对象都向顶端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。
分代收集算法
当前商业虚拟机的垃圾收集都采用“分代收集”(Generational Collection)算法,这种算法井没有什么新的思想,只是根据对象的存活周期的不同将内存划分为几块。一般把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采用最适当的收集算法。在新生代中,每次垃圾收集时都发现有大批对象死去,只有少量存活,那就选用复制算法,只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。而老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保,就必须使用“标记一清理”或“标记一整理”算法来进行回收。相关文章推荐
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