上篇文章:JVM学习笔记(四)StringTable
概述
什么是垃圾/p>
垃圾收集。不是Java语言的作生产物。早在1960年。第一门开始使用内存动态分配和拉圾收集技术的Lisp语言诞生。
关于垃圾收集有三个经典问题:
- 哪些内存需要回收/li>
- 什么时候同收/li>
- 如何回收/li>
什么是垃圾(Garbage)呢br> 垃圾是指在运行程序中没有任何指针指向的对象。这个对象就是需要被回收的垃圾
如果不及时对内存中的垃圾进行清理。那么这些垃圾对象所占的内存空间会一直保留到应用程序结束。被保留的空向无法被其他对象使用。甚至可能导致内存溢出。
Java垃圾回收机制
自动内存管理,无需开发人员手动参与内存的分配与回收，这样降低内存淮漏和内存溢出的风险
自动内存管理机制。将程序员从繁重的内存管理中释放出来，可以更专心地专注于业务开发
垃圾收集主要是 针对堆和方法区 进行；程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈这三个区域属于线程私有的，只存在于线程的生命周期内，线程结束之后也会消失，因此不需要对这三个区域进行垃圾回收。
垃圾回收算法
标记阶段
在堆里存放着几乎所有的Java对象实例，在GC执行垃圾回收之前，首先需要区分出内存中哪些是存活对象，哪些是已经死亡的对象。只有被标记为己经死亡的对象，GC才会在执行垃圾回收时，释放掉其所占用的内存空间，因此这个过程我们可以称为 垃圾标记阶段。
那么在JVM中究竟是如何标记一个死亡对象呢/p>
简单来说，当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时，就可以宣判为已经死亡。
判断对象存活一般有两种方式: 引用计数算法 和 可达性分析算法。
引用计数算法
引用计数算法(Reference Counting)比较简单，对每个对象保存一个整型的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。
优点:
- 实现简单，垃圾对象便于辨识;
- 判定效率高，回收没有延迟性。
缺点:
- 它需要单独的字段存储计数器,这样的做法增加了 存储空间的开销。
- 每次赋值都需要更新计数器，伴随着加法和减法操作，这增加了 时间开销。
- 引用计数器有一个严重的问题，即 无法处理循环引用的情况。这是一条致命缺陷,导致在Java的垃圾回收器中没有使用这类算法。
小结:
引用计数算法，是很多语言的资源回收选择，例如因人工智能而更加火热的Python.它更是同时支持引用计数和垃圾收集机制。
具体哪种最优是要看场景的，业界有大规模实践中仅保留引用计数机制，以提高吞吐量的尝试。
Java并没有选择引用计数，是因为其存在一个基本的难题，也就是很难处理循环引用关系。
Python如何解决循环引用/p>
- 手动解除:很好理解，就是在合适的时机，解除引用关系。
- 使用弱引用weakref， weakref是Python提供的标准库，旨在解决循环引用。
可达性分析算法
相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效地 解决在引用计数算法中循环引用的问题，防止内存泄漏的发生。
相较于引用计数第法，这里的可达性分析就是Java、c#选择的。这种类型的垃圾收集通常也叫作 追踪性垃圾收集（Tracing Garbage
collection) 。
基木思路:
- 可达性分析算法是以根对象集合(GC Roots)为起始点，按照从上至下的方式 搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。
- 使用可达性分析第法后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索所走过的路径称为 引用链(Reference Chain)
- 如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象己经死亡，可以标记为垃圾对象。
- 在时可能会导致对象复活。
- 方法的执行时间是没有保障的，它完全由GC线程决定，极端情况下，若不发生GC。则方法将没有执行机会。
- 一个精糕的会严重影明GC的性能。
- 对象到GC Roots没有引用链,则进行标记一次
- 对象的被调用,并达到不可触及状态(finalize被重写过才会被调用,如果没被重写,直接进入不可触及状态)
- 标记: collector从引用根节点开始遍历，标记所有被引用的对象。一般是在对象的Header中记录为 可达对象(非垃圾对象)。
- 清除: collector对堆内存从头到尾进行线性的遍历，如果发现某个对象在其Header中没有标记为可达对象。则将其回收。
- 没有标记和清除过程。实现简单,运行高效
- 复制过去以后保证空间的连续性,不会出现“碎片”问题。
- 此算法的缺点也是很明显的。就是需要两倍的内存空间。
- 对于G1这种分拆成为大量region的GC，复制而不是移动，意味着GC需要维护region之间对象引用关系，不管是内存占用或者时间开销也不小。(维护栈到堆的指针开销大)
- 如果系统中的垃圾对象很多，复制算法不是太理想. 因为复制算法需要复制的存活对象数量并不会太大
或者说非常低才行。 - 消除了标记-清除算法当中，内存区域分散的缺点，我们需要给新对象分配内存时，JVM只需要持有一个内存的起始地址即可。
- 消除了复制算法当中，内存减半的高额代价。
- 从效率上来说，标记-整理算法要低于复制算法。
- 移动对象的同时，如果对象被其他对象引用，则还需要调整引用的地址。·移动过程中，需要全程暂停用户应用程序。即:STW
小技巧:
由于Root采用栈方式存放变量和指针，所以如果一个指针，它保存了堆内存里面的对象，但是自己又不存放在堆内存里面，那它就是一个Roots。
注意:
如果要使用可达性分析算法来判断内存是否可回收，那么分析工作 必须在一个能保障一致性的快照中进行。这点不满足的话分析结果的准确性就无法保证。(不能刚标记可回收,又被其他地方引用了,所以分析工作必须保证一致性)
这点也是导致GC进行时必须”stop The world”(停顿)的一个重要原因。
即使是 称（几乎）不会发生停顿的CMS收集器中，枚举根节点时也是必须要停顿的。
finalize()方法
Java语言提供了对象终止（finalization）机制来允许开发人员提供 对象被销毁之前的自定义处理逻辑。
当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象，即:垃圾回收此对象之前，总会先调用这个对象的 finalize() 方法。
finalize () 方法允许在子类中被重写，用于在对象被回收时进行资源释放。通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作，比如关闭文件、套接字和数据库连接等。
注意:
永远不要主动调用某个对象的finalize ()方法，应该交给垃圾回收机制调用。理由包括下面三点:
虚拟机对象的三种状态
由于的存在,虚拟机对象一般处于三种状态:
如果从所有的根节点都无法访问到某个对象，说明对象己经不再使用了。一般来说，此对象需要被回收。但事实上，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于“缓刑”阶段。一个无法触及的对象有可能在某一个条件下“复活”自己，如果这样，那么对它的回收就是不合理的,为此。定义虚拟机中的对象可能的三种状态。
可触及的: 从根节点开始，可以到达这个对象。
可复活的: 对象的所有引用都被释放，但是对象有可能在中复活。
不可触及的: 对象的被调用，并且没有复活，那么就会进入不可触及状态。不可触及的对象不可能被复活，因为只会被调用一次。
只有对象在不可触及状态才可以被回收
具体过程
判断一个对象是否可被回收至少经历 两次标记过程
清除阶段
当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后，GC接下来的任务就是执行垃圾回收，释放掉无用对象所占用的内存空间，以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存。
目前在JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是 :
1.标记一清除算法( Mark-Sweep ) 2.复制算法( copying ) 3.标记–压缩算法（Mark-Compact )
标记-清除算法
背景:
标记–清除算法（ Mark-Sweep)是一种非常基础和常见的垃圾收集算法。该算法被J.Mccarthy等人在1960年提出并并应用于Lisp语言。
执行过程:
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，第一项则是标记，第二项则是清除。
缺点:
特别的:
标记–压缩算法
背景:
复制算法的高效性是建立在存活对象少、垃圾对象多的前提下的。这种情况在新生代经常发生，但是在老年代，更常见的情况是大部分对象都是存活对象。如果依然使用复制算法.由于存活对象较多，复制的成本也将很高。因此，基于老年代垃圾回收的特性，需要使用其他的算法。
标记一清除算法的确可以应用在老年代中，但是该算法不仅执行效率低下，而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片，所以JVM 的设计者需要在此基础之上进行改进。标记–压缩(Mark – Compact)算法由此诞生。
执行过程:
第一阶段和标记-清除算法一样,从根节点开始标记所有被引用对象
第二阶段将所有的存活对象压缩到内存的一端，按顺序排放。
之后,清理边界外所有的空间。
优点:
缺点:
对比三种算法
| 标记-清除 | 复制 | 标记-压缩 | |
|---|---|---|---|
| 速度 | 中等 | 最快 | 最慢 |
| 空间开销 | 少(会积累碎片) | 需要活对象两倍空间大小(不积累碎片) | 少(不积累碎片) |
| 移动对象 | 否 | 是 | 是 |
效率上来说，复制算法是当之无愧的老大，但是却浪费了太多内存。
而为了尽量兼顾上面提到的三个指标，标记-整理算法相对来说更平滑一些，但是效率上不尽如人意，它比复制算法多了一个标记的阶段，比标记-清除多了一个整理内存的阶段。
分代收集算法
难道就没有一种最优算法吗br> 回答:无，没有最好的算法，只有最合适的算法。
前面所有这些算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法 应运而生。
分代收集算法，是基于这样一个事实:不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。一般是把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使用不同的回收算法,以提高垃圾回收的效率。
目前几乎所有的GC都是采用分代收集（Generational collecting）算法执行垃圾回收的。在Hotspot中，基于分代的概念，GC所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点。
增量收集算法
上述现有的算法，在垃圾回收过程中，应用软件将处于一种stop the world的状态。在Stop the world 状态下，应用程序所有的线程都会挂起，暂停一切正常的工作，等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收时间过长，应用程序会被挂起很久，将严重影响用户体验或者系统的稳定性。为了解决这个问题，即对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集(Incremental collecting）算法的诞生。
基本思想:
如果一次性将所有的垃圾进行处理，需要造成系统长时间的停顿,那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行。每次，垃圾收集线程只收集一小片区域,的内存空间，按着切换到应用程序线程。依次反复，直到垃圾收集完成。
总的来说，增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对线程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。
缺点:
使用这种方式，由于在垃圾回收过程中，间断性地还执行了应用程序代码，所以能减少系统的停顿时间。但是，因为线程切换和上下文转换的消耗，会使得垃圾回收的总体成本上升，造成系统吞吐量的下降。
分区算法
一般来说，在相同条件下，堆空间越大，一次GC时所需要的时间就越长，有关GC产生的停顿也越长。为了更好地控制GC产生的停顿时间，将一块大的内存区域分割成多个小块，根据目标的停顿时间，每次合理地回收若干个小区间，而不是整个堆空间，从面减少一次GC所产生的停顿。
分代算法将按照对象的生命周期长短划分成两个部分，分区算法将整个堆空间划分成连续的不同小区间。
每一个小区间都独立使用，独立回收。这种算法的好处是可以控制一次回收多少个小区间。
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