HotSpot虚拟机提供了多种垃圾收集器,每种收集器都有各自的特点,没有最好的垃圾收集器,只有最适合的垃圾收集器。我们可以根据自己实际的应用需求选择最适合的垃圾收集器。
根据新生代和老年代各自的特点,我们应该分别为它们选择不同的收集器,以提升垃圾回收效率。
新生代垃圾收集器
1. Serial垃圾收集器
单线程
只开启一条GC线程进行垃圾回收,并且在垃圾回收过程中停止一切用户线程,从而用户的请求或图形化界面会出现卡顿。适合客户端应用
一般客户端应用所需内存较小,不会创建太多的对象,而且堆内存不大,因此垃圾回收时间比较短,即使在这段时间停止一切用户线程,用户也不会感受到明显的停顿,因此本垃圾收集器适合客户端应用。简单高效
由于Serial收集器只有一条GC线程,因此避免了线程切换的开销,从而简单高效。采用“复制”算法
2. ParNew垃圾收集器
ParNew是Serial的多线程版本。
1. 多线程并行执行
ParNew由多条GC线程并行地进行垃圾清理。但清理过程仍然需要停止一切用户线程。但由于有多条GC线程同时清理,清理速度比Serial有一定的提升。
适合多CPU的服务器环境
由于使用了多线程,因此适合CPU较多的服务器环境。与Serial性能对比
ParNew和Serial唯一的区别就是使用了多线程进行垃圾回收,在多CPU的环境下性能比Serial会有一定程度的提升;但线程切换需要额外的开销,因此在单CPU环境中表现不如Serial。采用“复制”算法
- 追求“降低停顿时间”
和Serial相比,ParNew使用多线程的目的就是缩短垃圾收集时间,从而减少用户线程被停顿的时间。
3. Parallel Scavenge垃圾收集器
Parallel Scavenge和ParNew一样都是多线程、新生代收集器,都使用“复制”算法进行垃圾回收。但它们有个巨大的不同点:ParNew收集器追求降低用户线程的停顿时间,因此适合交互式应用;而Parallel Scavenge追求CPU吞吐量,能够在较短的时间内完成指定任务,因此适合没有交互的后台计算。
什么是“吞吐量”?
吞吐量是指用户线程运行时间占CPU总时间的比例。
CPU总时间包括:用户线程运行时间 和 GC线程运行的时间。
因此,吞吐量越高表示用户线程运行时间越长,从而用户线程能够被快速处理完。降低停顿时间的两种方式
1.在多CPU环境中使用多条GC线程,从而垃圾回收的时间减少,从而用户线程停顿的时间也减少;
2.实现GC线程与用户线程并发执行。所谓并发,就是用户线程与GC线程交替执行,从而每次停顿的时间会减少,用户感受到的停顿感降低,但线程之间不断切换意味着需要额外的开销,从而垃圾回收和用户线程的总时间将会延长。-
Parallel Scavenge提供的参数
设置“吞吐量”
通过参数-XX:GCTimeRadio设置垃圾回收时间占总CPU时间的百分比。设置“停顿时间”
通过参数-XX:MaxGCPauseMillis设置垃圾处理过程最久停顿时间。Parallel Scavenge会根据这个值的大小确定新生代的大小。如果这个值越小,新生代就会越小,从而收集器就能以较短的时间进行一次回收。但新生代变小后,回收的频率就会提高,因此要合理控制这个值。启用自适应调节策略
通过命令-XX:+UseAdaptiveSizePolicy就能开启自适应策略。我们只要设置好堆的大小和MaxGCPauseMillis或GCTimeRadio,收集器会自动调整新生代的大小、Eden和Survior的比例、对象进入老年代的年龄,以最大程度上接近我们设置的MaxGCPauseMillis或GCTimeRadio。
老年代垃圾收集器
1. Serial Old垃圾收集器
Serial Old收集器是Serial的老年代版本,它们都是单线程收集器,也就是垃圾收集时只启动一条GC线程,因此都适合客户端应用。
它们唯一的区别就是Serial Old工作在老年代,使用“标记-整理”算法;而Serial工作在新生代,使用“复制”算法。
2. Parallel Old垃圾收集器
Parallel Old收集器是Parallel Scavenge的老年代版本,一般它们搭配使用,追求CPU吞吐量。
它们在垃圾收集时都是由多条GC线程并行执行,并停止一切用户线程。因此,由于在垃圾清理过程中没有使垃圾收集和用户线程并行执行,因此它们是追求吞吐量的垃圾收集器。
3. CMS垃圾收集器
CMS收集器是一款追求停顿时间的老年代收集器,它在垃圾收集时使得用户线程和GC线程并行执行,因此在垃圾收集过程中用户也不会感受到明显的卡顿。但用户线程和GC线程之间不停地切换会有额外的开销,因此垃圾回收总时间就会被延长。
垃圾回收过程
- 初始标记
停止一切用户线程,仅使用一条初始标记线程对所有与GC ROOTS直接关联的对象进行标记。速度很快。 - 并发标记
使用多条并发标记线程并行执行,并与用户线程并发执行。此过程进行可达性分析,标记出所有废弃的对象。速度很慢。 - 重新标记
停止一切用户线程,并使用多条重新标记线程并行执行,将刚才并发标记过程中新出现的废弃对象标记出来。这个过程的运行时间介于初始标记和并发标记之间。 - 并发清除
只使用一条并发清除线程,和用户线程们并发执行,清除刚才标记的对象。这个过程非常耗时。
CMS的缺点
- 吞吐量低
由于CMS在垃圾收集过程使用用户线程和GC线程并行执行,从而线程切换会有额外开销,因此CPU吞吐量就不如在垃圾收集过程中停止一切用户线程的方式来的高。 - 无法处理浮动垃圾,导致频繁Full GC
由于垃圾清除过程中,用户线程和GC线程并发执行,也就是用户线程仍在执行,那么在执行过程中会产生垃圾,这些垃圾称为“浮动垃圾”。
如果CMS在垃圾清理过程中,用户线程需要在老年代中分配内存时发现空间不足时,就需要再次发起Full GC,而此时CMS正在进行清除工作,因此此时只能由Serial Old临时对老年代进行一次Full GC。 - 使用“标记-清除”算法产生碎片空间
由于CMS使用了“标记-清除”算法, 因此清除之后会产生大量的碎片空间,不利于空间利用率。不过CMS提供了应对策略:
- 开启-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
开启该参数后,每次FullGC完成后都会进行一次内存压缩整理,将零散在各处的对象整理到一块儿。但每次都整理效率不高,因此提供了以下参数。 - 设置参数-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction
本参数告诉CMS,经过了N次Full GC过后再进行一次内存整理。
- 开启-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
通用垃圾收集器——G1垃圾收集器
G1是目前最牛逼的垃圾收集器。
G1的特点
- 追求停顿时间
- 多线程GC
- 面向服务端应用
- 标记-整理和复制算法合并
不会产生碎片内存。 - 可对整个堆进行垃圾回收
- 可预测停顿时间
G1的内存模型
G1垃圾收集器没有新生代和老年代的概念了,而是将堆划分为一块块独立的Region。当要进行垃圾收集时,首先估计每个Region中的垃圾数量,每次都从垃圾回收价值最大的Region开始回收,因此可以获得最大的回收效率。
Remembered Set
一个对象和它内部所引用的对象可能不在同一个Region中,那么当垃圾回收时,是否需要扫描整个堆内存才能完整地进行一次可达性分析?
当然不是,每个Region都有一个Remembered Set,用于记录本区域中所有对象引用的对象所在的区域,从而在进行可达性分析时,只要在GC ROOTs中再加上Remembered Set即可防止对所有堆内存的遍历。
G1垃圾收集过程
- 初始标记
标记与GC ROOTS直接关联的对象,停止所有用户线程,只启动一条初始标记线程,这个过程很快。 - 并发标记
进行全面的可达性分析,开启一条并发标记线程与用户线程并行执行。这个过程比较长。 - 最终标记
标记出并发标记过程中用户线程新产生的垃圾。停止所有用户线程,并使用多条最终标记线程并行执行。 - 筛选回收
回收废弃的对象。此时也需要停止一切用户线程,并使用多条筛选回收线程并行执行。