今天小编分享的是GC垃圾回收的相关知识点,可能大家对GC并不陌生,或者从来没有了解过GC。但是不用担心,今天小编会以最简单的描述来讲解GC垃圾回收的原理。一起来看看吧。
一、 判断回收条件
1、 可达性分析法:
通过一系列“GC Roots”对象作为起点进行搜索,如果在“GC Roots”和一个对象之间没有可达路径,则称该对象是不可达的。不可达对象不一定会成为可回收对象。进入DEAD状态的线程还可以恢复,GC不会回收它的内存。(把一些对象当做root对象,JVM认为root对象是不可回收的,并且root对象引用的对象也是不可回收的)
2、 以下对象会被认为是root对象:
(1) 虚拟机栈(栈帧中本地变量表)中引用的对象
(2) 方法区中静态属性引用的对象
(3) 方法区中常量引用的对象
(4) 本地方法栈中Native方法引用的对象
3、 对象被判定可被回收,需要经历两个阶段:
(1) 第一个阶段是可达性分析,分析该对象是否可达
(2) 第二个阶段是当对象没有重写finalize()方法或者finalize()方法已经被调用过,虚拟机认为该对象不可以被救活,因此回收该对象。(finalize()方法在垃圾回收中的作用是,给该对象一次救活的机会)
4、 方法区中的垃圾回收:
(1) 常量池中一些常量、符号引用没有被引用,则会被清理出常量池
(2) 无用的类:被判定为无用的类,会被清理出方法区。判定方法如下:
A、 该类的所有实例被回收
B、 加载该类的ClassLoader被回收
C、 该类的Class对象没有被引用
5、 finalize():
(1) GC垃圾回收要回收一个对象的时候,调用该对象的finalize()方法。然后在下一次垃圾回收的时候,才去回收这个对象的内存。
(2) 可以在该方法里面,指定一些对象在释放前必须执行的操作。
二、 虚拟机频繁full GC的解决对策
(1) 首先用命令查看触发GC的原因是什么 jstat –gccause 进程id
(2) 如果是System.gc(),则看下代码哪里调用了这个方法
(3) 如果是heap inspection(内存检查),可能是哪里执行jmap –histo[:live]命令
(4) 如果是GC locker,可能是程序依赖的JNI库的原因
三、经典的垃圾回收算法
1、Mark-Sweep(标记-清除算法):
(1)思想:标记清除算法分为两个阶段,标记阶段和清除阶段。标记阶段任务是标记出所有需要回收的对象,清除阶段就是清除被标记对象的空间。
(2)优缺点:实现简单,容易产生内存碎片
2、Copying(复制清除算法):
(1)思想:将可用内存划分为大小相等的两块,每次只使用其中的一块。当进行垃圾回收的时候了,把其中存活对象全部复制到另外一块中,然后把已使用的内存空间一次清空掉。
(2)优缺点:不容易产生内存碎片;可用内存空间少;存活对象多的话,效率低下。
3、Mark-Compact(标记-整理算法):
(1)思想:先标记存活对象,然后把存活对象向一边移动,然后清理掉端边界以外的内存。
(2)优缺点:不容易产生内存碎片;内存利用率高;存活对象多并且分散的时候,移动次数多,效率低下
4、分代收集算法
思想:把堆分成新生代和老年代。
(1) 因为新生代每次垃圾回收都要回收大部分对象,所以新生代采用Copying算法。新生代里面分成一份较大的Eden空间和两份较小的Survivor空间。每次只使用Eden和其中一块Survivor空间,然后垃圾回收的时候,把存活对象放到未使用的Survivor(划分出from、to)空间中,清空Eden和刚才使用过的Survivor空间。
(2) 由于老年代每次只回收少量的对象,因此采用mark-compact算法。
(3) 在堆区外有一个永久代。对永久代的回收主要是无效的类和常量
5、GC使用时对程序的影响?垃圾回收会影响程序的性能,Java虚拟机必须要追踪运行程序中的有用对象,然后释放没用对象,这个过程消耗处理器时间
6、几种不同的垃圾回收类型:
(1)Minor GC:从年轻代(包括Eden、Survivor区)回收内存。
A、当JVM无法为一个新的对象分配内存的时候,越容易触发Minor GC。所以分配率越高,内存越来越少,越频繁执行Minor GC
B、执行Minor GC操作的时候,不会影响到永久代(Tenured)。从永久代到年轻代的引用,被当成GC Roots,从年轻代到老年代的引用在标记阶段直接被忽略掉。
(2)Major GC:清理整个老年代,当eden区内存不足时触发。
(3)Full GC:清理整个堆空间,包括年轻代和老年代。当老年代内存不足时触发
关于GC垃圾回收的相关知识点就分享到这里了,当然并不止以上和大家分析的办法,不过小编可以保证其准确性是绝对没问题的。希望以上内容可以对大家有一定的参考价值,可以学以致用。如果喜欢本篇文章,不妨把它分享出去让更多的人看到。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。