JVM垃圾回收原理該怎么解析

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概述

Java運行時區域中，程序計數器，虛擬機棧，本地方法棧三個區域隨著線程的而生，隨線程而死，這幾個區域的內存分配和回收都具備確定性，不需要過多考慮回收問題。而Java堆和方法區則不一樣，一個接口的多個實現類需要的內存不一樣，一個方法的多個分支需要的內存可能也不一眼，我們只有在運行期，才能知道會創建的對象，這部分的內存分配和回收，是垃圾回收器所關注的。垃圾回收器需要完成三個問題：那些內存需要回收；什么時候回收以及如何回收。

那些垃圾需要回收

垃圾回收的基本思想是考察一個對象的可達性，即從根節點開始是否可以訪問到這個對象，如果可以，則說明對象正在被使用，相反如果從根節點無法訪問到這個對象，說明對象已經不再使用了，一般來說此對象就是需要被回收的。這個算法為根搜索算法。

可達性分析

但是實際中，一個不可達的對象有可能在某種條件下“復活”自己，那么對它的回收就是不合理的。為此給出一個對象可達性狀態的定義，并規定了在什么狀態下可以安全的回收對象。可達性對象包含了以下三種狀態。

可達的：從根節點開始，按照引用節點，可以搜索到這個對象

可復活的：對象的所有引用都被釋放，但是對象可能在finalize()方法中復活自己。

不可達的：對象的finalize()方法被調用，并且沒有復活，那么就進入不可達狀態。不可達的對象不可能會被“復活”，因為finalize()方法只能調用一次。

/** *  * <p>Description: 1.對象被GC時，可以通過finalize拯救 2.finalize只被調用一次 </p>  * @date 2019年8月25日  * @version 1.0 */public class FinalizeTest {  private static FinalizeTest currentObj;  @Override  protected void finalize() throws Throwable {    super.finalize();    System.out.println("finalize invoke");    //重新引用    currentObj = this;  }  public void alive() {    System.out.println("live");  }  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {    currentObj = new FinalizeTest();    currentObj = null;    System.gc();    //finalize優先級地，先等待    Thread.sleep(500);    if(currentObj == null) {      System.out.println("dead");    }else {      currentObj.alive();    }    currentObj = null;    System.gc();    //finalize優先級地，先等待    Thread.sleep(500);    if(currentObj == null) {      System.out.println("dead");    }else {      currentObj.alive();    }  }}

上面代碼有一處一樣的斷碼片段，但是得到的結果卻并不相同，一次對象“拯救復活”成功，另一次失敗，那么就可以被正常回收。

可以作為GC Roots包括下面幾種：

虛擬機棧（棧幀中的本地表量表）中引用的對象  方法區中類靜態屬性引用的對象  方法區中常量引用的對象  本地方法棧中JNI引用（即一般Native的方法）的對象

四種引用類型

在JDK1.2之后對引用進行了擴充，分為強引用，軟引用，弱引用，虛引用4種，這四種強度一次減弱。通過對引用的擴充，可以依據內存的使用來描述這樣的對象：當內存足夠，則保留內存中；如果內存空間進行垃圾回收后還是很緊張，則可以拋棄這類對象。很多系統的緩存功能符合這樣的應用場景。

強引用

在Java中最常見的就是強引用， 把一個對象賦給一個引用變量，這個引用變量就是一個強引用。當一個對象被強引用變量引用時，它處于可達狀態，它是不可能被垃圾回收機制回收的，即使該對象以后永遠都不會被用到JVM也不會回收。因此強引用是造成Java內存泄漏的主要原因之一。

軟引用

軟引用需要用SoftReference類來實現，對于只有軟引用的對象來說，當系統內存足夠時它不會被回收，當系統內存空間不足時它會被回收。軟引用通常用在對內存敏感的程序中。

弱引用

弱引用需要用WeakReference類來實現，它比軟引用的生存期更短，對于只有弱引用的對象來說，只要垃圾回收機制一運行，不管 JVM 的內存空間是否足夠，總會回收該對象占用的內存。

虛引用

虛引用需要PhantomReference類來實現，它不能單獨使用，必須和引用隊列聯合使用。 虛引用的主要作用是跟蹤對象被垃圾回收的狀態。

什時候回收

按HotSpot VM的serial GC的實現來看觸發條件主要分為以下幾種：

young GC：當young gen中的eden區分配滿的時候觸發。注意young GC中有部分存活對象會晉升到old gen，所以young GC后old gen的占用量通常會有所升高。  full GC：當準備要觸發一次young GC時，如果發現統計數據說之前young GC的平均晉升大小比目前old gen剩余的空間大，則不會觸發young GC而是轉為觸發full GC（因為HotSpot VM的GC里，除了CMS的concurrent collection之外，其它能收集old gen的GC都會同時收集整個GC堆，包括young gen，所以不需要事先觸發一次單獨的young GC）；或者，如果有perm gen的話，要在perm gen分配空間但已經沒有足夠空間時，也要觸發一次full GC；或者System.gc()、heap dump帶GC，默認也是觸發full GC。

HotSpot VM里其它非并發GC的觸發條件復雜一些，不過大致的原理與上面說的其實一樣。并發GC的觸發條件就不太一樣。以CMS GC為例，它主要是定時去檢查old gen的使用量，當使用量超過了觸發比例就會啟動一次CMS GC，對old gen做并發收集。

如何回收

如何回收主要就涉及到垃圾回收的算法了。下面介紹幾種垃圾回收算法的思想。

標記清除法(Mark-Sweep)

標記清除算法是現代垃圾回收算法的思想基礎。它主要分為兩個階段：標記階段和清除階段。在標記階段，首先通過根節點，標記所有從根節點開始的可達隊對象，因此未被標記的對象就是未被引用的垃圾對象。然后在清除階段，清除所有的未被標記的對象。

標記清除算法的不足有：效率的問題和標記清除后產生的大量不連續的內存碎片。而內存碎片太多可能會導致在分配大對象時，無法找到連續的內存而不得不提前觸發另外一次垃圾回收。

復制算法(Coping)

復制算法的核心思想是：將原有的內存空間分為兩塊，每次只使用其中一塊，在垃圾回收時，將正在使用的內存中存活對象復制到未使用的內存塊中，之后清除正在使用的內存塊中的所有對象，交換兩個內存的角色，完成垃圾回收。

如果系統中的待回收的對象很多，復制算法需要復制的存活對象就會相對較少，真正的垃圾回收時刻，復制算法的效率就會很高。而且對象是在垃圾回收過程中的，統一復制到新的內存空間，再清除原來使用的內存，因此可以確保回收后的內存空間是沒有碎片的。但是另一方面，復制算法的代價是需要使用更多的內存空間。

復制算法比較適用于新生代。因為新生代垃圾對象通常多余存活對象，復制算法的效率會比較高。

標記整理算法(Mark Compact)

在老年代，大部分的對象都是存活對象。如果依然用復制算法，由于存活的對象多，復制的成本也將提高。因此基于老年代的垃圾回收特性，需要使用其他的算法。標記整理算法是一種老年代的回收算法。它在標記算法的基礎上做了一些優化。和標記清除算法一樣，它也是從更節點開始，但是并不是清除未標記的對象，而是將存活的對象壓縮到內存的一邊，之后清除邊界外所有空間。這種方法避免了碎片的產生，又不需要過多的內存空間，因此性價比比較高。

標記整理法的最終效果等同于標記清除算法執行完成后，再進行一次內存碎片的整理，因此也可以把它稱為標記清除整理(MarkSweepComact)。

分代算法(Generational Collecting)

分代算法是根據對象存活周期不同將內存化為幾塊。一般是把Java堆分為新生代和老年代，這樣就可以根據各個年代的特點采用最合適的收集算法。新生代中的特點是對象朝生夕死，大約90%的新建對象會被回收，因此新生代適合復制算法。當一個對象經過幾次回收后依然存活，對象就會被放入老年代的內存空間。在老年代中可以認為對象在一段時間內，甚至在程序的整個生命周期，是常駐內存的，可以對老年代使用標記清除和標記整理算法。

對于新生代和老年代來說，通常新生代的回收頻率很高，但是每次回收的耗時都很短，而老年代回收的頻率比較低，但是會消耗更多的時間。

分區算法(Region)

一般來說，相同條件下，堆空間越大，一次GC所需要的事件越長，從而產生的停頓也越長。為了更好的靠之停頓時間，將一塊大的內存區域分割成多個大小形同的小區域，依據目標的停頓時間，每次回收若干個小區間，而不是整個堆空間，從而減少一次GC所產生的停頓。分區算法是將整個堆空間劃分為連續的不同小區間。每個小區間獨立使用，獨立回收。

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