JVM垃圾回收的历史演进:从GC算法到垃圾回收器选择

简介: JVM垃圾回收的历史演进:从GC算法到垃圾回收器选择

1. 初始阶段:标记-清除算法

在Java语言最初发布时,垃圾回收功能相对简单,只提供了基本的标记-清除算法。这种算法会扫描堆中的对象,并标记出活跃对象,然后清除掉未被标记的对象,释放空间。标记-清除算法的主要优点是简单直接,但它存在两个主要问题:内存碎片化和停顿时间过长。

2. 分代收集:复制-清除算法和标记-整理算法

随着Java应用程序的发展,研究人员发现大部分对象的生命周期很短暂,而只有少部分对象会长时间存活。为了更好地处理这种情况,JVM引入了分代收集的概念。分代收集将堆内存划分为不同的代,如年轻代和老年代,每个代使用不同的垃圾回收算法进行回收。


2.1 年轻代使用复制-清除算法或标记-整理算法

复制-清除算法将年轻代划分为两个相等的区域,每次只使用其中一个区域,当这个区域满时,将存活的对象复制到另一个区域中,然后清除当前区域。标记-整理算法则会在复制过程之后,对存活的对象进行整理,使得他们连续排列,从而减少碎片化。


2.2 老年代使用标记-整理算法或标记-清除-整理算法

标记-整理算法与年轻代相似,但应用于更大的内存空间。标记-清除-整理算法首先标记出存活对象,然后清除未被标记的对象,并对存活对象进行整理。


分代收集的设计思想是根据对象的特性和生命周期来选择合适的垃圾回收算法,以提高效率。


2.3 分代收集存在的问题

分代收集中的复制-清除算法和标记-整理算法虽然在一定程度上改善了垃圾回收的效率和内存管理,但也存在一些问题:


1) 内存浪费: 复制-清除算法中,需要将存活对象从一个区域复制到另一个区域,这意味着需要有足够的额外空间来存放复制后的对象。如果对象的存活率较高,就会导致大量的内存浪费。


2) 内存碎片化: 复制-清除算法和标记-整理算法都会导致内存碎片化的问题。复制-清除算法中,存活对象会被复制到另一个区域,而原来的区域则会出现大量的空闲内存,形成碎片化。标记-整理算法中,存活对象会被移动到连续的位置,但也可能造成原本连续的内存空间变得不连续,导致碎片化。


3) 停顿时间过长: 复制-清除算法和标记-整理算法在回收垃圾对象时,需要停止应用程序的执行。尤其是在老年代进行垃圾回收时,会导致较长的停顿时间,影响应用程序的响应性能。


4) 对象迁移开销: 复制-清除算法中,存活对象需要被复制到另一个区域,这涉及到对象迁移的开销。大规模的对象迁移可能会导致较大的性能开销。


需要注意的是,虽然这些问题存在,但在实际应用中,复制-清除算法和标记-整理算法仍然是非常有效的垃圾回收算法,并且在一些场景下表现出色


3. 并发垃圾回收

随着多核处理器的普及和应用程序的复杂性增加,传统的垃圾回收算法开始面临性能瓶颈。为了提高垃圾回收的效率,JVM引入了并发垃圾回收技术。


并发垃圾回收可以在应用程序执行的同时进行垃圾回收操作,减少了停顿时间。例如,G1垃圾回收器使用分区算法,将堆内存划分成多个区域,并使用多线程并发地进行垃圾回收操作。这种技术可以显著减少长时间的停顿,提高系统的响应性能。


并发垃圾回收通过使用多线程和智能的算法,允许在应用程序执行时进行垃圾回收操作。它可以将垃圾回收任务与应用程序的工作任务并行执行,从而减少了停顿时间,提高了系统的响应性能。

并发垃圾回收的关键技术

  1. 分区算法:并发垃圾回收使用了分区算法,将堆内存划分为多个区域。每个区域可以独立地进行垃圾回收操作,以实现并发执行。这种分区算法可以有效地减少垃圾回收的停顿时间。
  2. 并发标记:并发垃圾回收首先进行对象的标记阶段。在这个阶段,可以使用多个线程对堆中的对象进行标记,标记出存活的对象。这个过程可以与应用程序的执行并发进行,减少了停顿时间。
  3. 并发清理:在并发标记完成后,垃圾回收器可以开始清理未被标记的垃圾对象。这个阶段也可以与应用程序并发执行,进一步减少停顿时间。
  4. 并发重置:在清理阶段完成后,需要对垃圾回收器进行一些状态的重置操作,以便下一次的垃圾回收。这个重置过程也可以并发进行,不会影响应用程序的执行。

并发垃圾回收技术的引入可以显著减少长时间的停顿,提高系统的响应性能。然而,并发垃圾回收也会带来一些额外的开销,例如线程同步和内存占用等。因此,在选择使用并发垃圾回收时,需要综合考虑应用程序的特点和硬件环境的限制,以确保获得最佳的性能和用户体验。

4. 低延迟垃圾回收

随着实时应用程序和云计算的兴起,对垃圾回收的延迟要求也越来越高。JVM开始关注低延迟垃圾回收技术,以减少对应用程序响应时间的影响。

一些新的垃圾回收器,如ZGC和Shenandoah,通过使用读屏障和写屏障等技术,实现了非常短暂的停顿时间,从而满足了实时应用程序的需求。这些垃圾回收器设计了更加智能的算法和数据结构,以最小化对应用程序的干扰。


低延迟垃圾回收是一种垃圾回收技术,旨在以最小的停顿时间来执行垃圾回收操作。传统的垃圾回收算法可能会引起较长的停顿时间,影响应用程序的实时性和响应性能。为了解决这个问题,低延迟垃圾回收技术被引入。

低延迟垃圾回收技术

分代回收:分代回收是一种常见的低延迟垃圾回收技术。它将堆内存划分为不同的代,通常是新生代和老年代。新生代中的对象生命周期较短,因此可以使用较短的停顿时间进行回收。而老年代中的对象生命周期较长,可以使用相对较长的停顿时间进行回收。通过这种方式,可以在保证系统性能的同时,最小化垃圾回收的停顿时间。


并发标记清除:并发标记清除是一种低延迟垃圾回收算法,它允许在应用程序执行的同时进行垃圾回收操作。在并发标记阶段,垃圾回收器通过多线程对存活对象进行标记,而不需要停止应用程序的执行。在并发清除阶段,未被标记的垃圾对象会被清理。通过并发执行垃圾回收操作,可以减少停顿时间,提高系统的响应性能。


增量式回收:增量式回收是一种将垃圾回收过程分解为多个小步骤的低延迟垃圾回收技术。它允许在应用程序执行的间隙中进行垃圾回收操作。例如,在每次垃圾回收时,只执行一小部分的标记或清理工作,然后让应用程序继续执行。通过将垃圾回收过程分散到多个小步骤中,可以减少每次停顿的时间,从而实现低延迟的垃圾回收。


低延迟垃圾回收技术的引入可以显著降低垃圾回收的停顿时间,提高应用程序的实时性和响应性能。然而,低延迟垃圾回收也可能带来一些额外的开销,如增加的线程同步和内存占用等。因此,在选择使用低延迟垃圾回收时,需要综合考虑应用程序的特点和硬件环境的限制,以平衡性能和资源消耗。


5. 垃圾回收器的选择

随着JVM的发展,出现了多种不同类型的垃圾回收器,每种垃圾回收器都有其适用的场景和优缺点。开发人员可以根据应用程序的需求和硬件环境的特点,选择合适的垃圾回收器进行使用。


常见的垃圾回收器有Serial、Parallel、CMS、G1、ZGC和Shenandoah等。这些垃圾回收器在算法、性能和停顿时间方面各有不同,开发人员需要根据具体情况进行选择。


选择适合的垃圾回收器对于应用程序的性能和响应性能至关重要。不同的垃圾回收器具有不同的特点和优势,因此需要根据应用程序的需求、硬件环境和性能目标来选择。

5.1常见的垃圾回收器及其特点

5.1.1 Serial 垃圾回收器:

Serial 回收器是一种单线程的垃圾回收器,它会暂停应用程序的执行来进行垃圾回收操作。它适用于较小的应用程序或单核处理器环境,因为它的停顿时间相对较长,但内存占用较低。

5.1.2 Parallel 垃圾回收器

Parallel 回收器是多线程的垃圾回收器,它可以利用多个处理器来并行执行垃圾回收操作。它适用于多核处理器环境,可以显著减少垃圾回收的停顿时间,提高系统的吞吐量。

5.1.3 CMS (Concurrent Mark Sweep) 垃圾回收器

CMS 回收器是一种并发垃圾回收器,它允许在应用程序执行的同时进行垃圾回收操作。它适用于对停顿时间有较高要求的应用程序,因为它的停顿时间相对较短。但是,CMS 回收器可能会导致一些额外的开销,如碎片化和处理器资源的抢占。

5.1.4 G1 (Garbage-First) 垃圾回收器

G1 回收器是一种基于分区的垃圾回收器,它可以以较低的停顿时间进行垃圾回收操作。它适用于大型内存和多核处理器环境,可以更好地管理堆内存,并减少停顿时间的波动。

5.1.5 ZGC

ZGC 是一种低延迟垃圾回收器,它的设计目标是在几毫秒的范围内最大程度地减少停顿时间。它使用了并发标记和并发整理的技术,允许在应用程序执行期间进行垃圾回收操作。ZGC 适用于需要高度可预测和短暂的停顿时间的应用程序,尤其是需要大堆内存的场景。

5.1.6 Shenandoah

Shenandoah 是另一种低延迟垃圾回收器,它通过采用并发标记、并发清理和并发压缩的方法来实现低延迟。Shenandoah 的目标是在不同的堆大小下都提供可接受的停顿时间,并尽量避免长时间的停顿。Shenandoah 适用于对停顿时间要求非常苛刻的应用程序。

5.2 选择垃圾回收器时考虑的因素

  1. 停顿时间:如果应用程序对停顿时间要求较高,可以选择并发或增量式回收器,如CMS或G1。
  2. 吞吐量:如果应用程序对吞吐量要求较高,可以选择多线程回收器,如Parallel 或 G1。
  3. 内存占用:如果应用程序对内存占用要求较低,可以选择单线程回收器,如Serial。
  4. 硬件环境:根据处理器的核数和内存大小来选择适合的垃圾回收器。

综上所述,选择合适的垃圾回收器需要综合考虑应用程序的需求、硬件环境和性能目标。通过评估不同垃圾回收器的特点和优势,可以选择最适合特定应用程序的垃圾回收器,以实现最佳的性能和用户体验。


6. 结语

JVM垃圾回收技术经历了从简单的标记-清除算法到分代收集、并发垃圾回收和低延迟垃圾回收的演进过程。这些技术的出现和发展,使得Java应用程序能够更高效地管理内存,提高性能,并满足不同类型应用程序的需求。在实际开发中,开发人员应根据应用程序的特点和需求,选择合适的垃圾回收器,以达到最佳的性能和用户体验

相关文章
|
1天前
|
算法 安全 Java
JVM垃圾回收算法详解
JVM垃圾回收算法详解
|
2天前
|
存储 算法 Java
技术笔记:JVM的垃圾回收机制总结(垃圾收集、回收算法、垃圾回收器)
技术笔记:JVM的垃圾回收机制总结(垃圾收集、回收算法、垃圾回收器)
|
2天前
|
算法 Java
《JVM由浅入深学习【八】 2024-01-12》JVM由简入深学习提升分(JVM的垃圾回收算法)
《JVM由浅入深学习【八】 2024-01-12》JVM由简入深学习提升分(JVM的垃圾回收算法)
5 0
|
4天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法
**摘要:** 升级版MATLAB仿真对比了深度学习与LS、MMSE、LMMSE的OFDM信道估计算法,新增自动样本生成、复杂度分析及抗频偏性能评估。深度学习在无线通信中,尤其在OFDM的信道估计问题上展现潜力,解决了传统方法的局限。程序涉及信道估计器设计,深度学习模型通过学习导频信息估计信道响应,适应频域变化。核心代码展示了信号处理流程,包括编码、调制、信道模拟、降噪、信道估计和解调。
26 8
|
6天前
|
算法
基于GA遗传优化的混合发电系统优化配置算法matlab仿真
**摘要:** 该研究利用遗传算法(GA)对混合发电系统进行优化配置,旨在最小化风能、太阳能及电池储能的成本并提升系统性能。MATLAB 2022a用于实现这一算法。仿真结果展示了一系列图表,包括总成本随代数变化、最佳适应度随代数变化,以及不同数据的分布情况,如负荷、风速、太阳辐射、弃电、缺电和电池状态等。此外,代码示例展示了如何运用GA求解,并绘制了发电单元的功率输出和年变化。该系统原理基于GA的自然选择和遗传原理,通过染色体编码、初始种群生成、适应度函数、选择、交叉和变异操作来寻找最优容量配置,以平衡成本、效率和可靠性。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真
**基于WOA的KNN特征选择算法摘要** 该研究提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)与K近邻(KNN)分类器的特征选择方法,旨在提升KNN的分类精度。在MATLAB2022a中实现,WOA负责优化特征子集,通过模拟鲸鱼捕食行为的螺旋式和包围策略搜索最佳特征。KNN则用于评估特征子集的性能。算法流程包括WOA参数初始化、特征二进制编码、适应度函数定义(以分类准确率为基准)、WOA迭代搜索及最优解输出。该方法有效地结合了启发式搜索与机器学习,优化特征选择,提高分类性能。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于SFLA算法的神经网络优化matlab仿真
**摘要:** 使用MATLAB2022a,基于SFLA算法优化神经网络,降低训练误差。程序创建12个神经元的前馈网络,训练后计算性能。SFLA算法寻找最优权重和偏置,更新网络并展示训练与测试集的预测效果,以及误差对比。SFLA融合蛙跳与遗传算法,通过迭代和局部全局搜索改善网络性能。通过调整算法参数和与其他优化算法结合,可进一步提升模型预测精度。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于BP神经网络的64QAM解调算法matlab性能仿真
**算法预览图省略** MATLAB 2022A版中,运用BP神经网络进行64QAM解调。64QAM通过6比特映射至64复数符号,提高数据速率。BP网络作为非线性解调器,学习失真信号到比特的映射,对抗信道噪声和多径效应。网络在处理非线性失真和复杂情况时展现高适应性和鲁棒性。核心代码部分未显示。
|
5天前
|
算法 计算机视觉
基于Chan-Vese算法的图像边缘提取matlab仿真
**算法预览展示了4幅图像,从边缘检测到最终分割,体现了在matlab2022a中应用的Chan-Vese水平集迭代过程。核心代码段用于更新水平集并显示迭代效果,最后生成分割结果及误差曲线。Chan-Vese模型(2001)是图像分割的经典方法,通过最小化能量函数自动检测平滑区域和清晰边界的图像分割,适用于复杂环境,广泛应用于医学影像和机器视觉。**
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中,应用PSO优化的LSTM模型提升了电力负荷预测效果。优化前预测波动大,优化后预测更稳定。PSO借鉴群体智能,寻找LSTM超参数(如学习率、隐藏层大小)的最优组合,以最小化误差。LSTM通过门控机制处理序列数据。代码显示了模型训练、预测及误差可视化过程。经过优化,模型性能得到改善。
28 6