Java性能优化，内存回收策略是怎么样的

Java垃圾回收机制 其实Java垃圾回收主要做的是两件事：1）内存回收 2）碎片整理

3.1垃圾回收算法 1）串行回收（只用一个CPU）和并行回收（多个CPU才有用）：串行回收是不管系统有多少个CPU，始终只用一个CPU来执行垃圾回收操作，而并行回收就是把整个回收工作拆分成多个部分，每个部分由一个CPU负责，从而让多个CPU并行回收。并行回收的执行效率很高，但复杂度增加，另外也有一些副作用，如内存碎片增加。

2）并发执行和应用程序停止 ：应用程序停止（Stop-the-world）顾名思义，其垃圾回收方式在执行垃圾回收的同时会导致应用程序的暂停。并发执行的垃圾回收虽然不会导致应用程序的暂停，但由于并发执行垃圾需要解决和应用程序的执行冲突（应用程序可能在垃圾回收的过程修改对象），因此并发执行垃圾回收的系统开销比Stop-the-world高，而且执行时需要更多的堆内存。

3）压缩和不压缩和复制 ：

①支持压缩的垃圾回收器（标记-压缩 = 标记清除+压缩）会把所有的可达对象搬迁到一端，然后直接清理掉端边界以外的内存，减少了内存碎片。

②不压缩的垃圾回收器（标记-清除）要遍历两次，第一次先从跟开始访问所有可达对象，并将他们标记为可达状态，第二次便利整个内存区域，对未标记可达状态的对象进行回收处理。这种回收方式不压缩，不需要额外内存，但要两次遍历，会产生碎片

③复制式的垃圾回收器：将堆内存分成两个相同空间，从根（类似于前面的有向图起始顶点）开始访问每一个关联的可达对象，将空间A的全部可达对象复制到空间B，然后一次性回收空间A。对于该算法而言，因为只需访问所有的可达对象，将所有的可达对象复制走之后就直接回收整个空间，完全不用理会不可达对象，所以遍历空间的成本较小，但需要巨大的复制成本和较多的内存。

1. 降低 Minor GC 频率 通常情况下，由于新生代空间较小，Eden 区很快被填满，就会导致频繁 Minor GC，因此我们可以通过增大新生代空间来降低 Minor GC 的频率。 可能你会有这样的疑问，扩容 Eden 区虽然可以减少 Minor GC 的次数，但不会增加单次 Minor GC 的时间吗？如果单次 Minor GC 的时间增加，那也很难达到我们期待的优化效果呀。 我们知道，单次 Minor GC 时间是由两部分组成：T1（扫描新生代）和 T2（复制存活对象）。假设一个对象在 Eden 区的存活时间为 500ms，Minor GC 的时间间隔是 300ms，那么正常情况下，Minor GC 的时间为 ：T1+T2。 当我们增大新生代空间，Minor GC 的时间间隔可能会扩大到 600ms，此时一个存活 500ms 的对象就会在 Eden 区中被回收掉，此时就不存在复制存活对象了，所以再发生 Minor GC 的时间为：两次扫描新生代，即 2T1。 可见，扩容后，Minor GC 时增加了 T1，但省去了 T2 的时间。通常在虚拟机中，复制对象的成本要远高于扫描成本。 如果在堆内存中存在较多的长期存活的对象，此时增加年轻代空间，反而会增加 Minor GC 的时间。如果堆中的短期对象很多，那么扩容新生代，单次 Minor GC 时间不会显著增加。因此，单次 Minor GC 时间更多取决于 GC 后存活对象的数量，而非 Eden 区的大小。
2. 降低 Full GC 的频率 通常情况下，由于堆内存空间不足或老年代对象太多，会触发 Full GC，频繁的 Full GC 会带来上下文切换，增加系统的性能开销。减少创建大对象： 在平常的业务场景中，我们习惯一次性从数据库中查询出一个大对象用于web 端显示。例如，我之前碰到过一个一次性查询出 60 个字段的业务操作，这种大对象如果超过年轻代的最大对象阈值，会被直接创建在老年代；即使被创建在了年轻代，由于年轻代的内存空间有限，通过 Minor GC 之后也会进入到老年代。这种大对象很容易产生较多的 Full GC。

我们可以将这种大对象拆解出来，首次只查询一些比较重要的字段，如果还需要其它字段辅助查看，再通过第二次查询显示剩余的字段。

增大堆内存空间： 在堆内存不足的情况下，增大堆内存空间，且设置初始化堆内存为最大堆内存，也可以降低 Full GC 的频率。 3.选择合适的 GC 回收器 假设我们有这样一个需求，要求每次操作的响应时间必须在 500ms 以内。这个时候我们一般会选择响应速度较快的 GC 回收器，CMS（Concurrent Mark Sweep）回收器和 G1 回收器都是不错的选择。