JVM垃圾回收机制

概述

GC需要完成的3件事情：

• 哪些内存需要回收/li>
• 什么时候回收/li>
• 如何回收/li>

经过半个多世纪的发展,目前内存的动态分配与内存回收技术已经相当成熟，一切看起来都进入了“自动化”时代，那为什么我们还要去了解GC和内存分配呢案很简单：当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时，当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就需要对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。

把时间从半个多世纪以前拨回到现在,回到我们熟悉的Java语言。第2章介绍了Java内存运行时区域的各个部分，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈3个区域随线程而生，随线程而灭；栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的(尽管在运行期会由JIT编译器进行一些优化，但在本章基于概念模型的讨论中，大体上可以认为是编译期可知的)，因此，这几个区域的内存分配和回收都具备确定性，在这几个区域内就不需要过多考虑回收的问题 ，因为方法结束或者线程结束时，内存自然就跟随着回收了。而Java堆和方法区则不一样 ，一个接口中的多个实现类需要的内存可能不一样，一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样，我们只有在程序处于运行期间时才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的，垃圾收集器所关注的是这部分内存，本章后续讨论中的“ 内存”分配与回收也仅指这一部分内存。

如何判断对象是否需要被回收

引用计数算法

给对象添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器的值就加1；当引用失效时，计数器的值就减1；任何时刻计数器为0的对象就是不可能被使用的。

引用计数法的实现简单，判定效率也很高，但是在主流的Java虚拟机里面并没有选用引用计数算法来管理内存，最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。看下面这个例子：

赋值令objA.instance = objB及objB.instance = objA，除此之外，这两个对象再无任何引用，实际上这两个对象已经不可能再被访问，但是它们因为互相引用着对方，导致它们的引用计数都不为0，于是引用计数算法无法通知GC收集器回收它们。

• 虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象；
• 方法区中类静态属性引用的对象；
• 方法区中常量引用的对象；
• 本地方法栈中JNI（Native方法）引用的对象；

再谈引用

无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量，还是通过可达性分析算法判断对象的引用链是否可达，判定对象是否存活都与“引用”有关。在JDK 1.2之前，Java中的引用的定义很传统：如果reference类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址，就称这块内存代表着一个引用。这种定义很纯粹，但是太过狭隘，一个对象在这种定义下只有被引用或者没有被引用两种状态，对于如何描述一些“食之无味，弃之可惜”的对象就显得无能为力。我们希望能描述这样一类对象：当内存空间还足够时，则能保留在内存之中；如果内存在进行垃圾收集后还是非常紧张，则可以抛弃这些对象。很多系统的缓存功能都符合这样的应用场景。

在JDK 1.2之后，Java对引用的概念进行了扩充，将引用分为强引用（Strong Reference）、软引用（Soft Reference）、弱引用（WeakReference）、虚引用（Phantom Reference）四种，这四种引用强度依次逐渐减弱。

• 强引用就是指在程序代码之中普遍存在的，类似“Object obj = new Object()”这类的引用，只要强引用还存在，垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。
• 软引用用来描述一些还有用，但并非必需的对象。对于软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常之前，将会把这些对象列进回收范围之中并进行第二次回收。如果这次回收还是没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。在JDK 1.2之后，提供了SoftReference类来实现软引用。
• 弱引用也是用来描述非必需对象的，但是它的强度比软引用更弱一些，被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。当垃圾收集器工作时，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象。在JDK1.2之后，提供了WeakReference类来实现弱引用。
• 虚引用也称为幽灵引用或者幻影引用，它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是希望能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。在JDK 1.2之后，提供了PhantomReference类来实现虚引用。

回收方法区

很多人认为方法区（或者HotSpot虚拟机中的永久代）是没有垃圾收集的，Java虚拟机规范中确实说过可以不要求虚拟机在方法区实现垃圾收集，而且在方法区进行垃圾收集的“性价比”一般比较低：在堆中，尤其是在新生代中，常规应用进行一次垃圾收集一般可以回收70%~95%的空间，而永久代的垃圾收集效率远低于此。
　　永久代的垃圾收集主要回收两部分内容：废弃常量和无用的类。回收废弃常量与回收Java堆中的对象非常类似。以常量池中字面量的回收为例，假如一个字符串“abc”已经进入了常量池中，但是当前系统没有任何一个String对象是叫做“abc”的，换句话说是没有任何String对象引用常量池中的“abc”常量，也没有其他地方引用了这个字面量，如果在这时候发生内存回收，而且必要的话，这个“abc”常量就会被系统清理出常量池。常量池中的其他类（接口）、方法、字段的符 引用也与此类似。 判定一个常量是否是“废弃常量”比较简单，而要判定一个类是否是“无用的类”的条件则相对苛刻许多。类需要同时满足下面3个条件才能算是“无用的类”：

• 该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中不存在该类的任何实例。
• 加载该类的ClassLoader已经被回收。
• 该类对应的java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。

虚拟机可以对满足上述3个条件的无用类进行回收，这里说的仅仅是“可以”，而不是和对象一样，不使用了就必然会回收。是否对类进行回收，HotSpot虚拟机提供了-Xnoclassgc参数进行控制，还可以使用-verbose:class及-XX:+TraceClassLoading、 -XX:+TraceClassUnLoading查看类的加载和卸载信息。

在大量使用反射、动态代理、CGLib等bytecode框架的场景，以及动态生成JSP和OSGi这类频繁自定义ClassLoader的场景都需要虚拟机具备类卸载的功能，以保证永久代不会溢出。

垃圾收集算法

标记-清除算法(Mark-Sweep)

最基础的收集算法是“标记-清除”（Mark-Sweep）算法，如它的名字一样，算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收掉所有被标记的对象，它的标记过程其实在前一节讲述对象标记判定时已经基本介绍过了。之所以说它是最基础的收集算法，是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其缺点进行改进而得到的。它的主要缺点有两个：一个是效率问题，标记和清除过程的效率都不高；另外一个是空间问题，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。标记-清除算法的执行过程如图3-2所示。
　

内存的分配担保就好比我们去银行借款，如果我们信誉很好，在98%的情况下都能按时偿还，于是银行可能会默认我们下一次也能按时按量地偿还贷款，只需要有一个担保人能保证如果我不能还款时，可以从他的账户扣钱，那银行就认为没有风险了。内存的分配担保也一样，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。关于对新生代进行分配担保的内容，本章稍后在讲解垃圾收集器执行规则时还会再详细讲解。

标记-整理算法（Mark-Compact）

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-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一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存，“标记-整理”算法的示意图如图3-4所示。
　　

Serial 收集器（复制算法，新生代单线程收集器)

Serial收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器，曾经(在JDK 1.3.1之前)是虚拟机新生代收集的唯一选择。大家看名字就会知道，这个收集器是一个单线程的收集器，但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作， 更重要的是在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有的工作线程，直到它收集结束。“Stop The World”这个名字也许听起来很酷，但这项工作实际上是由虚拟机在后台自动发起和自动完成的，在用户不可见的情况下把用户正常工作的线程全部停掉，这对很多应用来说都是难以接受的。不妨试想一下，要是你的计算机每运行一个小时就会暂停响应5分钟，你会有什么样的心情图示意了Serial/Serial Old收集器的运行过程。

ParNew收集器除了多线程收集之外，其他与Serial收集器相比并没有太多创新之处，但它却是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器，其中有一个与性能无关但很重要的原因是，除了Serial收集器外，目前只有它能与CMS收集器配合工作。在JDK 1.5时 期，HotSpot推出了一款在强交互应用中几乎可认为有划时代意义的垃圾收集器——CMS收集器（Concurrent Mark Sweep，稍后将详细介绍这款收集器），这款收集器是HotSpot虚拟机中第一款真正意义上的并发（Concurrent）收集器，它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程（基本上）同时工作，用前面那个例子的话来说，就是做到了在你的妈妈打扫房间的时候你还能一边往地上扔纸屑。

不幸的是，CMS作为老年代的收集器，却无法与JDK 1.4.0中已经存在的新生代收集器 Parallel Scavenge配合工作，所以在JDK 1.5中使用CMS来收集老年代的时候，新生代只能选择ParNew或者Serial收集器中的一个。ParNew收集器也是使用-XX：+UseConcMarkSweepGC 选项后的默认新生代收集器，也可以使用-XX：+UseParNewGC选项来强制指定它。

ParNew收集器在单CPU的环境中绝对不会有比Serial收集器更好的效果，甚至由于存在线程交互的开销，该收集器在通过超线程技术实现的两个CPU的环境中都不能百分之百地保证可以超越Serial收集器。当然，随着可以使用的CPU的数量的增加，它对于GC时系统资源 的有效利用还是很有好处的。它默认开启的收集线程数与CPU的数量相同，在CPU非常多 （譬如32个，现在CPU动辄就4核加超线程，服务器超过32个逻辑CPU的情况越来越多了）的环境下，可以使用-XX：ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。

注意:
从ParNew收集器开始，后面还会接触到几款并发和并行的收集器。在大家可能产生疑惑之前，有必要先解释两个名词：并发和并行。这两个名词都是并发编程中的概念，在谈论垃圾收集器的上下文语境中，它们可以解释如下。
并行（Parallel）：指多条垃圾收集线程并行工作，但此时用户线程仍然处于等待状态。
并发（Concurrent）：指用户线程与垃圾收集线程同时执行（但不一定是并行的，可能会交替执行），用户程序在继续运行，而垃圾收集程序运行于另一个CPU上。

总结：

ParNew收集器是新生代多线程收集器，是Serial收集器的多线程版本。
特点：多线程、ParNew收集器默认开启的收集线程数与CPU的数量相同，在CPU非常多的环境中，可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。
应用场景：ParNew收集器是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器，因为它是除了Serial收集器外，唯一一个能与CMS收集器配合工作的。

Parallel Scavenge 收集器（复制算法，新生代多线程收集器)

Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器，它也是使用复制算法的收集器，又是并行的多线程收集器，看上去和ParNew都一样，那它有什么特别之处呢/p>

Parallel Scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同，CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间，而Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量（Throughput）。所谓吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值，即吞吐量=运行用户代码时间/（运行用户代码时间+垃圾收集时间），虚拟机总共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。

停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序，良好的响应速度能提升用户体验，而高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。

Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分别是控制最大垃圾收集停顿时间的
-XX：MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX：GCTimeRatio参数。

MaxGCPauseMillis参数允许的值是一个大于0的毫秒数，收集器将尽可能地保证内存回收花费的时间不超过设定值。不过大家不要认为如果把这个参数的值设置得稍小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快，GC停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取 的：系统把新生代调小一些，收集300MB新生代肯定比收集500MB快吧，这也直接导致垃圾收集发生得更频繁一些，原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒，现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降，但吞吐量也降下来了。

GCTimeRatio参数的值应当是一个大于0且小于100的整数，也就是垃圾收集时间占总时间的比率，相当于是吞吐量的倒数。如果把此参数设置为19，那允许的最大GC时间就占总时间的5%（即1/（1+19）），默认值为99，就是允许最大1%（即1/（1+99））的垃圾收集 时间。

由于与吞吐量关系密切，Parallel Scavenge收集器也经常称为“吞吐量优先”收集器。除上述两个参数之外，Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX：+UseAdaptiveSizePolicy值得关注。这是一个开关参数，当这个参数打开之后，就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、 Eden与Survivor区的比例（-XX：SurvivorRatio）、晋升老年代对象年龄（-XX： PretenureSizeThreshold）等细节参数了，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量，这种调节方式称为GC 自适应的调节策略（GC Ergonomics）。如果读者对于收集器运作原来不太了解，手工优化存在困难的时候，使用Parallel Scavenge收集器配合自适应调节策略，把内存管理的调优任务交给虚拟机去完成将是一个不错的选择。只需要把基本的内存数据设置好（如-Xmx设置最大 堆），然后使用MaxGCPauseMillis参数（更关注最大停顿时间）或GCTimeRatio（更关注吞吐量）参数给虚拟机设立一个优化目标，那具体细节参数的调节工作就由虚拟机完成了。自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器与ParNew收集器的一个重要区别。

总结：

与吞吐量关系密切，故也称为吞吐量优先收集器。
特点：属于新生代收集器也是采用复制算法的收集器，又是并行的多线程收集器（与ParNew收集器类似）。

该收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量。还有一个值得关注的点是：GC自适应调节策略（与ParNew收集器最重要的一个区别）
GC自适应调节策略：Parallel Scavenge收集器可设置-XX:+UseAdptiveSizePolicy参数。当开关打开时不需要手动指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX:SurvivorRation）、晋升老年代的对象年龄（-XX:PretenureSizeThreshold）等，虚拟机会根据系统的运行状况收集性能监控信息，动态设置这些参数以提供最优的停顿时间和最高的吞吐量，这种调节方式称为GC的自适应调节策略。

Parallel Scavenge收集器使用两个参数控制吞吐量：

• XX:MaxGCPauseMillis 控制最大的垃圾收集停顿时间
• XX:GCRatio 直接设置吞吐量的大小。

Serial Old收集器（标记-整理算法，老年代单线程收集器）

Serial Old是Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器，使用“标记-整理”算法。这个收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。如果在Server模式下，那么它主要还有两大用途：一种用途是在JDK 1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge 收集器搭配使用，另一种用途就是作为CMS收集器的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。这两点都将在后面的内容中详细讲解。Serial Old收集器的工作过程如图所示。

总结：

Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本。
特点：多线程，采用标记-整理算法。
应用场景：注重高吞吐量以及CPU资源敏感的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge+Parallel Old 收集器。

CMS(Concurrent Mark Sweep) 收集器（标记-清除算法，老年代多线程并发收集器）

CMS收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。目前很大一部分的Java应用集中在互联 站或者B/S系统的服务端上，这类应用尤其重视服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。

从名字（包含“Mark Sweep”）上就可以看出，CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的，它的运作过程相对于前面几种收集器来说更复杂一些，整个过程分为4个步骤，包括：

• 初始标记（CMS initial mark）
• 并发标记（CMS concurrent mark）
• 重新标记（CMS remark）
• 并发清除（CMS concurrent sweep）

其中，初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，并发标记阶段就是进行GC RootsTracing 的过程，而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段稍长一些，但远比并发标记的时间短。

由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以，从总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。通过图3-10可以比较清楚地看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的时间。

Sun给出的Benchmark的执行硬件为Sun V880服务器（8×750MHz UltraSPARC III CPU、 32G内存、Solaris 10操作系统）。执行软件有两个，分别为SPECjbb（模拟商业数据库应 用，堆中存活对象约为165MB，结果反映吐量和最长事务处理时间）和telco（模拟电话应答服务应用，堆中存活对象约为100MB，结果反映系统能支持的最大吞吐量）。为了便于对比，还收集了一组使用ParNew+CMS收集器的测试数据。所有测试都配置为与CPU数量相同的8条GC线程。

在反应停顿时间的软实时目标（Soft Real-Time Goal）测试中，横向是两个测试软件的时间片段配置，单位是毫秒，以（X/Y）的形式表示，代表在Y毫秒内最大允许GC时间为X 毫秒（对于CMS收集器，无法直接指定这个目标，通过调整分代大小的方式大致模拟）。纵 向是两个软件在对应配置和不同的Java堆容量下的测试结果，V%、avgV%和wV%分别代表的含义如下。

V%：表示测试过程中，软实时目标失败的概率，软实时目标失败即某个时间片段中实际GC时间超过了允许的最大GC时间。

avgV%：表示在所有实际GC时间超标的时间片段里，实际GC时间超过最大GC时间的平均百分比（实际GC时间减去允许最大GC时间，再除以总时间片段）。

wV%：表示在测试结果最差的时间片段里，实际GC时间占用执行时间的百分比。

测试结果见表3-1。

总结：

G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器。

特点如下：

• 并行与并发：G1能充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个CPU来缩短Stop-The-World停顿时间。部分收集器原本需要停顿Java线程来执行GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续运行。
• 分代收集：G1能够独自管理整个Java堆，并且采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。
• 空间整合：G1运作期间不会产生空间碎片，收集后能提供规整的可用内存。
• 可预测的停顿：G1除了追求低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型。能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间段内，消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒。

G1为什么能建立可预测的停顿时间模型/strong>

因为它有计划的避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的大小，在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region。这样就保证了在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。

G1与其他收集器的区别：

其他收集器的工作范围是整个新生代或者老年代、G1收集器的工作范围是整个Java堆。在使用G1收集器时，它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region）。虽然也保留了新生代、老年代的概念，但新生代和老年代不再是相互隔离的，他们都是一部分Region（不需要连续）的集合。

G1收集器存在的问题：

Region不可能是孤立的，分配在Region中的对象可以与Java堆中的任意对象发生引用关系。在采用可达性分析算法来判断对象是否存活时，得扫描整个Java堆才能保证准确性。其他收集器也存在这种问题（G1更加突出而已）。会导致Minor GC效率下降。

G1收集器是如何解决上述问题的/strong>

采用Remembered Set来避免整堆扫描。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set，虚拟机发现程序在对Reference类型进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作，检查Reference引用对象是否处于多个Region中（即检查老年代中是否引用了新生代中的对象），如果是，便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set中。当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆进行扫描也不会有遗漏。

如果不计算维护 Remembered Set 的操作，G1收集器大致可分为如下步骤：

• 初始标记：仅标记GC Roots能直接到的对象，并且修改TAMS（Next Top at Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可用的Region中创建新对象。（需要线程停顿，但耗时很短。）
• 并发标记：从GC Roots开始对堆中对象进行可达性分析，找出存活对象。（耗时较长，但可与用户程序并发执行）
• 最终标记：为了修正在并发标记期间因用户程序执行而导致标记产生变化的那一部分标记记录。且对象的变化记录在线程Remembered Set Logs里面，把Remembered Set Logs里面的数据合并到Remembered Set中。（需要线程停顿，但可并行执行。）
• 筛选回收：对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划。（可与用户程序并发执行）

内存分配与回收策略

Java技术体系中所提倡的自动内存管理最终可以归结为自动化地解决了两个问题：给对象分配内存以及回收分配给对象的内存。关于回收内存这一点，我们已经使用了大量篇幅去介绍虚拟机中的垃圾收集器体系以及运作原理，现在我们来探讨下给对象分配内存。

对象的内存分配，大方向上讲，就是在堆上分配，对象主要分配在新生代的Eden区上，如果启动了本地线程分配缓冲，将按线程优先在TLAB上分配。少数情况下也可能会直接分配在老年代中，分配规则并不是百分百固定，其细节取决于当前使用的是哪一种垃圾收集器组合，还有虚拟机中与内存相关的参数的设置。

接下来我们将会讲解几条最普遍的内存分配规则，验证的是在使用Serial/Serial Old收集器下(ParNew/Serial Old 收集器组合的规则也基本一致)的内存分配和回收策略。

1.对象优先在Eden分配

大多数情况下，对象在新生代Eden区中分配。当Eden区没有足够的空间进行分配时，虚拟机将发起一次Minior GC。

2.大对象直接进入老年代

所谓的大对象是指，需要大量连续内存空间的Java对象，最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组。大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息（比遇到一个大对象更加坏的消息就是遇到一群“朝生夕灭”的“短命大对象”，写程序的时候应当避免），经常出现大对象容易导致内存还有不少空间时就提前触发垃圾收集以获取足够的连续空间来“安置”它们。

虚拟机提供了一个-XX:PretenureSizeThreshold参数，令大于这个设置值的对象直接在老年代分配。这样做的目的是避免在Eden区及两个Survivor区之间发生大量的内存复制（复习一下：新生代采用复制算法收集内存）。

3.长期存活的对象将进入老年代

既然虚拟机采用了分代收集的思想来管理内存，那么内存回收时就必须能够识别哪些对象应该放在新生代，哪些对象应该放在老年代中。于是虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）计数器。如果对象在Eden出生并经过第一次Minor GC后仍然存活，并且能被Survivor容纳的话，将被移动到Survivor空间中，并且对象年龄设为1。对象在Survivor区中每“熬过”一次Minor GC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为15岁），就将会被晋升到老年代中。对象晋升老年代的年龄阈值，可以通过参数-XX：MaxTenuringThreshold设置。

4.动态对象年龄判定

为了能更好的的适应不同程序的内存状况，虚拟机并不是永远得要求对象的年龄必须达到了MaxTenuringThreshold才能晋升老年代，如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代，无需等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。

5.空间分配担保

在发生Minor GC之前，虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间，如果这个条件成立，那么Minor GC可以确保是安全的。如果不成立，则虚拟机会查看HandlePromotionFailure设置值是否允许担保失败。如果允许，那么会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于，将尝试着进行一次Minor GC，尽管这次Minor GC是有风险的；如果小于，或者HandlePromotionFailure设置不允许冒险，那这时也要改为进行一次Full GC。

下面解释一下“冒险”是冒了什么风险，前面提到过，新生代使用复制收集算法，但为了内存利用率，只使用其中一个Survivor空间来作为轮换备份，因此当出现大量对象在Minor GC后仍然存活的情况（最极端的情况就是内存回收后新生代中所有对象都存活），就需要老年代进行分配担保，把Survivor无法容纳的对象直接进入老年代。与生活中的贷款担保类似，老年代要进行这样的担保，前提是老年代本身还有容纳这些对象的剩余空间，一共有多少对象会活下来在实际完成内存回收之前是无法明确知道的，所以只好取之前每一次回收晋升到老年代对象容量的平均大小值作为经验值，与老年代的剩余空间进行比较，决定是否进行Full GC来让老年代腾出更多空间。

取平均值进行比较其实仍然是一种动态概率的手段，也就是说，如果某次Minor GC存活后的对象突增，远远高于平均值的话，依然会导致担保失败（Handle Pr