JVM垃圾收集器

1.垃圾收集器
    1.串行垃圾收集器
            只有一个线程在进行垃圾回收,其他线程都要停止(STW),不适合用在交互性较高的应用当中
            通过设置VM Options参数制定我们采用串行垃圾收集器,并且打印垃圾收集信息
           

             -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m

      

 -XX:+UseSerialGC

        指定年轻代和老年代都是用串行垃圾收集器

 -XX:+PrintGCDetails

        打印垃圾回收的详细信息

 -Xms16m -Xmx16m

        将堆的初始和最大内存都设置为16M

效果如下:

 

             

    

GC日志信息解读:

      年轻代的内存GC前后的大小:

        DefNew:表示使用的是串行垃圾收集器

        4416K->512K(4928K):表示年轻代GC前,占有4416K内存,GC后,占有512K内存,总大小4928K

        0.0040300 secs:表示GC所用的时间,单位为毫秒

        9962K->7977K(15872K):表示GC前,堆内存占有9962K;GC后,占有7977K,总大小为15872K

        Full GC:表示,内存空间全部进行GC

       



2.并行垃圾收集器
         多个线程进行垃圾回收,导致STW,缩短垃圾清理时间

1.ParNew垃圾收集器
          工作在年轻代,通过-XX:UseParNewG

                   


2.ParallelGC垃圾收集器
          与ParNew垃圾收集器机制相同,都是通过多个线程同时进行垃圾收集,同样会导致应用程序STW,可以通过参数设置提高程序吞吐量设置程序VM Options参数制定年轻代和年老代都是用ParallelGC,并且设置垃圾收集停顿时间最大为100ms(年轻代和年老代默认使用该GC)
              -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m

        -XX:+UseParallelGC

          年轻代使用ParallelGC垃圾回收期,老年代使用串行回收器;

        -XX:+UseParallelOldGC

          年轻代使用ParallelGC垃圾回收期,老年代使用ParallelOldGC垃圾回收器;

        -XX:MaxGCPauseMillis

          设置最大的垃圾收集时的停顿时间,单位为毫秒;

                                 需要注意的是,ParallelGC为了达到设置的停顿时间,可能会调整堆大小或其他的参数,如果堆的大小设置的较小,就会导致GC工作变得很频繁,反而可能会影响性能;

          带参数使用需谨慎;

        -XX:GCTimeRatio

          设置垃圾回收时间啊占程序运行时间的百分比,公式为1/(1+n);

          它的值为0~100之间的数字,默认值为99,也就是垃圾回收时间不能超过1%;

        -XX:UseAdptiveSizePolicy

          自适应GC模式,垃圾回收器将自动调整年轻代,老年代等参数,达到吞吐量,堆大小,停顿时间之间的平衡;

          一般用于,手动调整参数比较困难的场景,让收集器自动进行调整;

    效果如下:

                   




3.CMS垃圾收集器
       串行和并行在进行垃圾收集时都会导致应用线程的停止,CMS可以同应用程序同步执行,该收集器是针对老年代,使用标记清除法进行垃圾回收
       只有标记阶段会导致应用程序停止,然后其他阶段都是与应用程序并行

 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m

                     初始化标记(CMS-inital-mark):标记root,会导致stw;

      并发标记(CMS-concurrent-mark):与用户线程同时运行;

      预清理(CMS-concurrent-preclean):与用户线程同时运行;

      重新标记(CMS-remark):会导致stw;

      并发清除(CMS-concurrent-sweep):与用户线程同时运行;

      调整堆大小:设置CMS在清理之后进行内存压缩,目的是清理内存中的碎片;

      并发重置状态等待下次CMS的触发(CMS-concurrent-reset):与用户线程同时运行;

     

优点及缺点:

    CMS主要优点:

            并发收集;

            低停顿;

    CMS主要缺点:

            对CPU资源敏感;

           无法处理浮动垃圾;

           它使用的回收算法“标记-清除”算法会导致收集结束时会有大量空间碎片产生;


4.G1垃圾收集器

            G1垃圾收集器是在jdk1.7中正式使用的全新的垃圾收集器,oracle官方计划在jdk9中将G1变成默认的垃圾收集器,以替代CMS。

          G1的设计原则就是简化JVM性能调优,开发人员只需要简单的三步即可完成调优:
                    1. 第一步,开启G1垃圾收集器
                    2. 第二步,设置堆的最大内存
                    3. 第三步,设置最大的停顿时间
 
          G1中提供了三种模式垃圾回收模式,Young GC、Mixed GC 和 Full GC,在不同的条件下被触发。

原理:

          G1垃圾收集器相对比其他收集器而言,最大的区别在于它取消了年轻代、老年代的物理划分,取而代之的是将堆划分为若干个区域(Region),这些区域中包含了有逻辑上的年轻代、老年代区域。
          这样做的好处就是,我们再也不用单独的空间对每个代进行设置了,不用担心每个代内存是否足够。

 

         将原有的内存模型划分成了每一个区域,包含Eden区,还包含S区,还包含O区,以及H区,其中H区存放短暂的占用空间50%以上的大对象
                

    在G1划分的区域中,年轻代的垃圾收集依然采用暂停所有应用线程的方式,将存活对象拷贝到老年代或者Survivor空间,
     G1收集器通过将对象从一个区域复制到另外一个区域,完成了清理工作。
     这就意味着,在正常的处理过程中,G1完成了堆的压缩(至少是部分堆的压缩),这样也就不会有cms内存碎片问题的存在了。



5.YoungGC回收:
   1.专门回收Eden区的数据,当Eden区内存满了的情况下,会进行垃圾回收,Eden区的数据存活的对象会转移到Survivor区域,如果Survivor区域内存太小,那么Eden区就会将这个数据提升到Old区当中

   2.当suvivor区域满了会将数据转移到Old区

   3.Rset:记录引用地址,方便于快速定位,节省资源在垃圾回收的时候,我们需要定位到根对象,找根对象的引用关系,之前没有G1时,我们进行内存对象的全部扫描,G1提供一个Rset,Rset专门存储引用的对象的位置,在哪一个区域,在哪一个Card当中,G1垃圾收集器会将每一块Region分为若干个Card,每一个Card默认大小为512KB
           



6.MixedGC:
         当越来越多的数据晋升到Old区域当中的情况下, 为了避免内存不足的情况,JVM虚拟机会启用MiexdGC,进行混合数据的回收,包含YongGC以及部分OldGC当老年代数据占用堆内存整体45%的时候会触发,可以通过 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=n进行设置

MixedGC回收的两个部分:
         1.全局标记
              初始化标记
              根节点扫描
              全局标记
              重新标记
              清除垃圾:并不是真正清除,而是恢复状态

2.对象拷贝阶段
              将要回收的区域的存活对象复制到另外一个Region当中,然后进行垃圾清理
              G1参数:设置启用G1 设置暂停时间 设置堆内存大小
              -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+PrintGCDetails -Xmx32m

                 

优化建议:
     1.不要设置年轻代内存大小
     2.暂停时间不要太苛刻

原文地址:https://www.cnblogs.com/liuying23/p/12442152.html