java垃圾回收原理之GC算法基础

正文：

相关术语翻译说明:

mark,标记;

sweep,清除;

compact,整理; 也有人翻译为压缩,译者认为gc时不存在压缩这回事。

copy,复制; copy 用作名词时一般翻译为拷贝/副本,用作动词时翻译为复制。

注: 《》将 mark and sweep 翻译为: 标记-清扫算法; 译者认为 标记-清除 更容易理解。

本章简要介绍gc的基本原理和相关技术, 下一章节再详细讲解gc算法的具体实现。各种垃圾收集器的实现细节虽然并不相同,但总体而言,垃圾收集器都专注于两件事情:

• 查找所有存活对象
• 抛弃其他的部分,即死对象,不再使用的对象。

第一步, 记录(census)所有的存活对象, 在垃圾收集中有一个叫做 标记(marking) 的过程专门干这件事。

标记可达对象(marking reachable objects)

现代jvm中所有的gc算法,第一步都是找出所有存活的对象。下面的示意图对此做了最好的诠释:

首先,有一些特定的对象被指定为 garbage collection roots(gc根元素)。包括:

• 当前正在执行的方法里的局部变量和输入参数
• 活动线程(active threads)
• 内存中所有类的静态字段(static field)
• jni引用

其次, gc遍历(traverses)内存中整体的对象关系图(object graph),从gc根元素开始扫描, 到直接引用，以及其他对象(通过对象的属性域)。所有gc访问到的对象都被标记(marked)为存活对象。

存活对象在上图中用蓝色表示。标记阶段完成后, 所有存活对象都被标记了。而其他对象(上图中灰色的数据结构)就是从gc根元素不可达的, 也就是说程序不能再使用这些不可达的对象(unreachable object)。这样的对象被认为是垃圾, gc会在接下来的阶段中清除他们。

在标记阶段有几个需要注意的点:

在标记阶段,需要暂停所有应用线程, 以遍历所有对象的引用关系。因为不暂停就没法跟踪一直在变化的引用关系图。这种情景叫做 stop the world pause (全线停顿),而可以安全地暂停线程的点叫做安全点(safe point), 然后, jvm就可以专心执行清理工作。安全点可能有多种因素触发, 当前, gc是触发安全点最常见的原因。

此阶段暂停的时间, 与堆内存大小,对象的总数没有直接关系, 而是由存活对象(alive objects)的数量来决定。所以增加堆内存的大小并不会直接影响标记阶段占用的时间。

标记 阶段完成后, gc进行下一步操作, 删除不可达对象。

删除不可达对象(removing unused objects)

各种gc算法在删除不可达对象时略有不同, 但总体可分为三类: 清除(sweeping)、整理(compacting)和复制(copying)。下一章节将详细讲解这些算法。

sweep(清除)

mark and sweep(标记-清除) 算法的概念非常简单: 直接忽略所有的垃圾。也就是说在标记阶段完成后, 所有不可达对象占用的内存空间, 都被认为是空闲的, 因此可以用来分配新对象。

这种算法需要使用 空闲表(free-list),来记录所有的空闲区域, 以及每个区域的大小。维护空闲表增加了对象分配时的开销。此外还存在另一个弱点 —— 明明还有很多空闲内存, 却可能没有一个区域的大小能够存放需要分配的对象, 从而导致分配失败(在java 中就是 outofmemoryerror)。

compact(整理)

标记-清除-整理算法(mark-sweep-compact), 将所有被标记的对象(存活对象), 迁移到内存空间的起始处, 消除了标记-清除算法的缺点。 相应的缺点就是gc暂停时间会增加, 因为需要将所有对象复制到另一个地方, 然后修改指向这些对象的引用。此算法的优势也很明显, 碎片整理之后, 分配新对象就很简单, 只需要通过指针碰撞(pointer bumping)即可。使用这种算法, 内存空间剩余的容量一直是清楚的, 不会再导致内存碎片问题。

copy(复制)

标记-复制算法(mark and copy) 和 标记-整理算法(mark and compact) 十分相似: 两者都会移动所有存活的对象。区别在于, 标记-复制算法是将内存移动到另外一个空间: 存活区。标记-复制方法的优点在于: 标记和复制可以同时进行。缺点则是需要一个额外的内存区间, 来存放所有的存活对象。

以上就是java垃圾回收之gc算法基础原理详解的详细内容，更多关于java垃圾回收gc算法基础的资料请关注其它相关文章！

原文链接：https://plumbr.io/handbook/garbage-collection-algorithms#sweep