Java面试题:解释垃圾回收中的标记-清除、复制、标记-压缩算法的工作原理

简介: Java面试题:解释垃圾回收中的标记-清除、复制、标记-压缩算法的工作原理

垃圾回收(Garbage Collection, GC)是自动内存管理的关键部分,它负责识别并清除程序中不再使用的对象,从而避免内存泄漏和浪费。以下是垃圾回收中常见的几种算法的工作原理:

标记-清除(Mark-Sweep)

标记阶段

  1. 从根集合(GC Roots)开始,遍历所有可达对象。根集合通常是栈中的局部变量、全局变量、静态变量等。
  2. 所有被引用的对象被标记为“存活”。

清除阶段

  1. 完成标记后,GC将遍历整个堆内存,找出未被标记的对象。
  2. 未被标记的对象被认为是“垃圾”,GC将这些对象占用的内存清除,以便再次使用。

缺点

  • 标记和清除过程可能会造成应用程序的暂停。
  • 清除后,内存会呈现碎片化,可能导致大对象无法找到足够连续的内存空间而被提前回收。

复制(Copying)

工作原理

  1. 将堆内存分为两个相等的区域,称为“from”区和“to”区。
  2. 当“from”区的内存使用完时,GC开始工作,首先标记所有存活的对象。
  3. 然后,GC将“from”区的存活对象复制到“to”区,同时更新所有引用,使其指向“to”区中的对象副本。
  4. “from”区被清空,现在可以视为空闲内存,而“to”区则成为新的活动区,等待下一次GC。

优点

  • 简化了内存分配,因为只需要在一半的堆空间中分配新对象。
  • 避免了内存碎片问题。

缺点

  • 需要两倍的内存空间,因为必须保留一个相同大小的内存区域用于复制。
  • 复制过程可能造成应用程序的暂停。

标记-压缩(Mark-Compact)

标记阶段

  1. 与标记-清除算法的标记阶段相同。

压缩阶段

  1. 清除未标记的对象后,GC将所有存活的对象向一端移动,压缩它们,以减少内存碎片。
  2. 更新所有引用,确保它们指向新的位置。

优点

  • 减少了内存碎片,为大对象的分配提供了连续的空间。

缺点

  • 压缩过程可能会造成应用程序的暂停。
  • 压缩过程可能需要额外的CPU计算资源。

这些算法各有优缺点,适用于不同的场景。例如,复制算法适合新生代GC,因为新生代的对象大多数都是朝生夕死的。而标记-清除和标记-压缩算法适合老年代GC,因为老年代的对象生命周期较长,需要更有效地减少内存碎片。在实际的JVM实现中,通常会根据对象的生命周期和特点,结合使用这些算法。

相关文章
|
Java
Java如何标记异步方法
【8月更文挑战第13天】Java如何标记异步方法
176 1
|
存储 监控 算法
美团面试:说说 G1垃圾回收 底层原理?说说你 JVM 调优的过程 ?
尼恩提示: G1垃圾回收 原理非常重要, 是面试的重点, 大家一定要好好掌握
美团面试:说说 G1垃圾回收 底层原理?说说你 JVM 调优的过程  ?
|
存储 算法 安全
JVM常见面试题(四):垃圾回收
堆区域划分,对象什么时候可以被垃圾器回收,如何定位垃圾——引用计数法、可达性分析算法,JVM垃圾回收算法——标记清除算法、标记整理算法、复制算法、分代回收算法;JVM垃圾回收器——串行、并行、CMS垃圾回收器、G1垃圾回收器;强引用、软引用、弱引用、虚引用
|
缓存 监控 Java
(十)深入理解Java并发编程之线程池、工作原理、复用原理及源码分析
深入理解Java并发编程之线程池、工作原理、复用原理及源码分析
219 0
|
SQL Java Unix
Android经典面试题之Java中获取时间戳的方式有哪些?有什么区别?
在Java中获取时间戳有多种方式,包括`System.currentTimeMillis()`(毫秒级,适用于日志和计时)、`System.nanoTime()`(纳秒级,高精度计时)、`Instant.now().toEpochMilli()`(毫秒级,ISO-8601标准)和`Instant.now().getEpochSecond()`(秒级)。`Timestamp.valueOf(LocalDateTime.now()).getTime()`适用于数据库操作。选择方法取决于精度、用途和时间起点的需求。
326 3
|
NoSQL Java 应用服务中间件
Java高级面试题
Java高级面试题
448 1
|
网络协议 安全 前端开发
java面试题
java面试题
|
算法 Java
Java演进问题之标记-复制算法导致更多的内存占用如何解决
Java演进问题之标记-复制算法导致更多的内存占用如何解决
122 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
224 0
|
2月前
|
数据采集 分布式计算 并行计算
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
170 2

热门文章

最新文章