jvm(7) -- 如何回收垃圾对象、回收算法策

简介: jvm(7) -- 如何回收垃圾对象、回收算法策

①、标记 -清除算法


“标记-清除”(Mark-Sweep)算法,如它的名字一样,算法分为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收掉所有被标记的对象。之所以说它是最基础的收集算法,是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其缺点进行改进而得到的。


它的主要缺点有两个:


a.效率问题


标记和清除过程的效率都不高;


b.空间问题


标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致,当程序在以后的运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。

1dc618a0ed9580ce8bfa6facb208c08f.png


②.复制算法


“复制”(Copying)的收集算法,它将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了,就将还存活着的对象复制到另外一块上面,然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。


这样使得每次都是对其中的一块进行内存回收,内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况,只要移动堆顶指针,按顺序分配内存即可,实现简单,运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为原来的一半,降低了内存的利用率,持续复制长生存期的对象则导致效率降低,还有在分配对象较大时,该种算法也存在效率低下的问题。


5d4c6812c8535adbb050f4ddf2e1bce8.png


深入理解:堆内存使用的复制算法场景:新生代中


1dc618a0ed9580ce8bfa6facb208c08f.png



为什么新生代内存需要有两个Survivor区


③.标记-整理算法


复制收集算法在对象存活率较高时就要执行较多的复制操作,效率将会变低。更关键的是,如果不想浪费50%的空间,就需要有额外的空间进行分配担保,以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况,所以在老年代一般不能直接选用这种算法。


根据老年代的特点,有人提出了另外一种“标记-整理”(Mark-Compact)算法,标记过程仍然与“标记-清除”算法一样,但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理,而是让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。

5d4c6812c8535adbb050f4ddf2e1bce8.png


④分代收集算法


JVM对内存Heap的不同区域采用不同的算法。


主要是新生代和年老代,新生代比较适合复制算法,新生代有Eden/From/To,采用复制算法,速度非常快。Eden中存活的对象会被复制到To区域。


老年代的对象的生命周期比较长,不适合复制算法,在老年代中一般采用标记/整理(压缩)算法。首先标记出老年代中的垃圾对象,然后将存活对象移动到一个连续的区域。Full GC将没有用的垃圾对象清除,存活的对象是一块连续的空间。垃圾对象也有一个具体的地址,为下一次对象分配的指针,将新对象分配到空闲的位置。



相关文章
|
3月前
|
缓存 算法 Java
JVM知识体系学习六:JVM垃圾是什么、GC常用垃圾清除算法、堆内存逻辑分区、栈上分配、对象何时进入老年代、有关老年代新生代的两个问题、常见的垃圾回收器、CMS
这篇文章详细介绍了Java虚拟机(JVM)中的垃圾回收机制,包括垃圾的定义、垃圾回收算法、堆内存的逻辑分区、对象的内存分配和回收过程,以及不同垃圾回收器的工作原理和参数设置。
112 4
JVM知识体系学习六:JVM垃圾是什么、GC常用垃圾清除算法、堆内存逻辑分区、栈上分配、对象何时进入老年代、有关老年代新生代的两个问题、常见的垃圾回收器、CMS
|
2月前
|
算法 Java
JVM有哪些垃圾回收算法?
(1)标记清除算法: 标记不需要回收的对象,然后清除没有标记的对象,会造成许多内存碎片。 (2)复制算法: 将内存分为两块,只使用一块,进行垃圾回收时,先将存活的对象复制到另一块区域,然后清空之前的区域。用在新生代 (3)标记整理算法: 与标记清除算法类似,但是在标记之后,将存活对象向一端移动,然后清除边界外的垃圾对象。用在老年代
26 0
|
3月前
|
算法 Java
JVM进阶调优系列(4)年轻代和老年代采用什么GC算法回收?
本文详细介绍了JVM中的GC算法,包括年轻代的复制算法和老年代的标记-整理算法。复制算法适用于年轻代,因其高效且能避免内存碎片;标记-整理算法则用于老年代,虽然效率较低,但能有效解决内存碎片问题。文章还解释了这两种算法的具体过程及其优缺点,并简要提及了其他GC算法。
 JVM进阶调优系列(4)年轻代和老年代采用什么GC算法回收?
|
3月前
|
存储 算法 Java
【JVM】垃圾释放方式:标记-清除、复制算法、标记-整理、分代回收
【JVM】垃圾释放方式:标记-清除、复制算法、标记-整理、分代回收
78 2
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护
室内障碍物射线追踪算法matlab模拟仿真
### 简介 本项目展示了室内障碍物射线追踪算法在无线通信中的应用。通过Matlab 2022a实现,包含完整程序运行效果(无水印),支持增加发射点和室内墙壁设置。核心代码配有详细中文注释及操作视频。该算法基于几何光学原理,模拟信号在复杂室内环境中的传播路径与强度,涵盖场景建模、射线发射、传播及接收点场强计算等步骤,为无线网络规划提供重要依据。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
149 80
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频,运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数,最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
|
2天前
|
算法
基于龙格库塔算法的锅炉单相受热管建模与matlab数值仿真
本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真,简化为喷水减温器和末级过热器组合,考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行,展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理,适用于优化锅炉效率。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征,结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印,提供Matlab2022a版本代码,含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域,有效处理非线性数据,提高预测稳定性和效率。