JVM深入学习(十九)-进入历史的三种垃圾回收器

简介: 学习了解Serial/ParNew/Parallel三种垃圾回收器的知识

1. Serial垃圾回收器

1.1 概述

上文中已经提到过Serial垃圾回收器是最早期的垃圾回收器,是单线程的

Serial垃圾回收器主要针对新生代的回收,回收算法使用复制算法,单线程就是串行回收,具有STW机制

同时Serial也提供了针对老年代的Serial Old垃圾回收器,同样是单线程的,回收算法使用标记-压缩算法,同样具有STW机制.

对于Serial Old

  1. 当jvm是client模式的时候,Serial Old是默认的老年代垃圾回收器.
  2. 当jvm是server模式的时候,Serial Old就主要起到一个后备作用,作为CMS回收失败时的后备方案使用; 同时也可以与Parallel Scavenge配合使用.

1.2 优点:

  1. 把所有垃圾回收器在单线程的表现拿出来对比的时候,Serial的表现是最好的,因为他本身就是在单线程运行的垃圾回收器,无需考虑线程交互的开销.
  2. 在内存不大的情况下,比如几百兆,使用Serial的效果也很好,因为内存不大,回收不是很频繁的情况下,垃圾回收效率也很高.

1.3 指定Serial垃圾回收器

当前高版本jdk默认垃圾回收器已经不是Serial回收器,如何设置使用Serial回收器呢

使用jvm参数

-xx:+UseSerialGC

使用此参数含义: 新生代使用Serial垃圾回收器,老年代使用Serial Old垃圾回收器

例:

看到结果,已经不是G1而是Serial了

使用jinfo验证:



2. ParNew垃圾回收器

2.1 概述

ParNew垃圾回收器是对Serial在多线程下的补充,只针对新生代的回收.

由于现在cpu基本都是多核的情况,所以基本上用不到Serial回收器,ParNew就是多线程版本的Serial,回收算法也与Serial一样使用复制算法,也存在STW.

ParNew可以并行执行垃圾回收线程,加快垃圾回收效率

注: 该垃圾回收器在jdk9中已经被移除.

2.2 优点

相较于Serial来说,多线程版本就是提高了垃圾回收效率,降低了延迟(STW)

当然也不是绝对的,也带分环境来说

在多核cpu环境下,当然是ParNew更加高效,但是在单核cpu下,并没有Serial表现好.

2.3 指定ParNew垃圾回收器

-XX:+UseParNewGC

使用此jvm参数启用ParNew垃圾回收器,注意:此垃圾回收器只针对新生代,不影响老年代垃圾回收器

例:

jdk9之后已经移除该垃圾回收器,因此我换为jdk8测试.

运行结果:

jinfo验证

此时的老年代回收器应该还是Serial Old,也可以切换为CMS

# 执行并发执行的线程数量

-XX:ParallelGCThreads

并发线程数默认为与cpu核数保持一致,也可以通过上述参数修改并发线程数,但是不要超过cpu核数,一般不用修改.

3. Parallel垃圾回收器

3.1 概述

Parallel Scavenge是jdk1.4出现的新的垃圾回收器,针对新生代回收,他的目的是基于吞吐量优先.

Parallel Old是jdk1.6出现的针对老年代回收的垃圾回收器

吞吐量优先就是尽可能的完成运算任务,而不是追求低延迟.

Parallel Scavenge针对新生代回收,基于复制算法,并行回收,STW机制

Parallel Old针对老年代回收,基于标记压缩算法,并行回收,STW机制,在Parallel Old出现之前(jdk1.4-jdk1.5),Parallel只能和Serial Old配合,即针对新生代并行回收,针对老年代只能串行回收,降低了垃圾回收的效率,也不符合Parallel基于吞吐量优先的思想

这么一看其实跟ParNew是一样的,都是基于复制算法,并行回收,那么区别在哪里?

区别:

  1. Parallel Scavenge基于吞吐量,ParNew 只关注并发回收.
  2. Parallel Scavenge 在1.6之后与Parallel old能够配合,Parallel old也是并行回收

同时,Parallel也是jdk1.8的默认垃圾回收器

在Server模式下,Parallel Scavenge+Parallel Old的性能表现非常不错.

3.2 优点

Parallel Scavenge+ Parallel Old都是并行进行垃圾处理的,提升了垃圾处理的效率

同时基于吞吐量优先(程序运行时间尽可能长)的思想能够保证后台尽可能的完成运算.

自适应调节策略: Parallel会自动调节堆空间的大小,新生代/老年代的比例等参数,以达到吞吐量/停顿时间/垃圾回收时间的平衡点.

3.3 Parallel垃圾回收器相关jvm参数

jdk1.8无需指定,默认就是Parallel回收器

3.3.1 指定使用Parallel垃圾回收器

如果在jdk9以后想使用parallel垃圾回收器怎么指定

使用jvm参数

# 启用新生代Parallel Scavenge

-XX:+UseParallelGC

# 启用老年代Parallel Old

-XX:+UseParallelOldGC

此两个参数任选一个都会使用Parallel Scavenge+ Parallel Old

因为根据gc的组合关系来看, jdk8之后Parallel的组合关系只有 Parallel Scavenge+ Parallel Old

3.3.2 指定Parallel线程数

# 指定线程数

-XX:ParallelThreads=[]

与ParNew类似的,默认与cpu核数保持一致

特殊的: 当cpu核数低于8时,默认与cpu核数保持一致,当cpu核数大于8时,不会保持一致,而是根据公式计算:

公式: 3+[5*cpu/8]

个人理解: 这样的原因是在jdk早期版本,cpu还没有这么多核,所以不用考虑核数过多的情况

而在当前的时代,cpu的核数过多其实并不会特别的提高jvm的性能,毕竟线程的切换也是需要开销的,所以能满足jvm的性能需求就可以,因此超过8核就通过公式计算

3.3.3 指定停顿时间和垃圾回收时间

# 指定最大停顿时间

-XX:MaxGCPauseMillis


# 指定垃圾回收时间(占比)

-XX:GCTimeRatio

这两个参数其实就是调整我们性能指标里的最大停顿时间和垃圾回收时间

注意: 这两个参数是成反比的,一个参数调小另外一个参数就会变大

例: 当停顿时间调小时,jvm为了完成停顿时间的指标,就会修改堆内存的分配大小,从底层说,当堆内存变小时,垃圾回收的频率变高,停顿时间就会变小,但是随着垃圾回收的频率变高,垃圾回收时间也会增加.

所以: 慎用-XX:MaxGCPauseMillis参数

3.3.4 开启/关闭自适应策略

Parallel默认开启自适应策略,会自动调节堆空间的大小,新生代老年代的比例,eden/s0/s1的比例等参数以达到吞吐量/停顿时间/垃圾回收时间的平衡点.

堆空间新生代的eden/s0/s1的占比应该是8:1:1,在自适应调节下变成了6:1:1

我们可以通过参数开启/关闭该参数

-XX:+UseAdaptiveSizePolicy

关闭后不会自动调节,需要手动调节

在确定可以手动调优的环境下,可以关闭该参数,使用自定义调优参数.

目录
相关文章
|
21天前
|
算法 Java
JVM垃圾回收机制
JVM垃圾回收机制
15 0
|
1月前
|
Java 程序员
探讨JVM垃圾回收机制与内存泄漏
探讨JVM垃圾回收机制与内存泄漏
|
2月前
|
算法 Java 关系型数据库
掌握这3个技巧,你也可以秒懂JAVA性能调优和jvm垃圾回收
JVM 是一个虚拟化的操作系统,类似于 Linux 和 Window,只是他被架构在了操作系统上进行接收 class 文件并把 class 翻译成系统识别的机器码进行执行,即 JVM 为我们屏蔽了不同操作系统在底层硬件和操作指令的不同。
22 0
|
2月前
|
存储 缓存 算法
JVM的垃圾回收机制
JVM的垃圾回收机制
|
3月前
|
算法 Java
JVM GC和常见垃圾回收算法
JVM GC和常见垃圾回收算法
48 0
|
3月前
|
存储 算法 Java
理解JVM的内存模型和垃圾回收算法
理解JVM的内存模型和垃圾回收算法
43 2
|
2月前
|
Oracle Java 编译器
基本概念【入门、 发展简史、核心优势、各版本的含义、特性和优势、JVM、JRE 和 JDK 】(二)-全面详解(学习总结---从入门到深化)
基本概念【入门、 发展简史、核心优势、各版本的含义、特性和优势、JVM、JRE 和 JDK 】(二)-全面详解(学习总结---从入门到深化)
47 1
|
11天前
|
存储 前端开发 安全
JVM内部世界(内存划分,类加载,垃圾回收)(上)
JVM内部世界(内存划分,类加载,垃圾回收)
44 0
|
15天前
|
存储 缓存 算法
深度解析JVM世界:垃圾判断和垃圾回收算法
深度解析JVM世界:垃圾判断和垃圾回收算法
|
30天前
|
Java Serverless 对象存储
Serverless 应用引擎常见问题之jvm在进行垃圾回收的时候会导致重启如何解决
Serverless 应用引擎(Serverless Application Engine, SAE)是一种完全托管的应用平台,它允许开发者无需管理服务器即可构建和部署应用。以下是Serverless 应用引擎使用过程中的一些常见问题及其答案的汇总:
21 0