当前位置: 首页 > news >正文

JVM—垃圾收集算法和HotSpot算法实现细节

Java虚拟机(JVM)的垃圾收集机制是Java应用程序性能和稳定性的关键组成部分。JVM通过多种垃圾收集算法和技术来管理内存,确保系统高效运行。本文将深入探讨JVM的垃圾收集算法及其在HotSpot虚拟机中的实现细节。

一、垃圾收集算法

1. 标记-清除算法(Mark-Sweep)

步骤

  • 标记阶段:遍历所有可达对象并标记。
  • 清除阶段:清除所有未标记的对象,释放内存。

优点

  • 简单实现。

缺点

  • 空间碎片化。
  • 清除阶段的性能开销较大。
2. 标记-整理算法(Mark-Compact)

步骤

  • 标记阶段:与标记-清除算法类似,标记所有可达对象。
  • 整理阶段:将所有存活对象移动到内存的一端,整理内存,释放边界外的空间。

优点

  • 避免空间碎片化。

缺点

  • 对象移动增加了额外的性能开销。
3. 复制算法(Copying)

步骤

  • 将内存分为两部分,每次只使用其中一部分。
  • 在垃圾收集时,将存活的对象复制到另一部分空间。

优点

  • 高效的内存分配和回收。
  • 无空间碎片化。

缺点

  • 需要额外的内存空间(两倍于实际需要)。
4. 分代收集算法(Generational Collection)

概念

  • 将堆内存分为年轻代(Young Generation)和老年代(Old Generation)。
  • 年轻代进一步分为Eden区和两个Survivor区(S0和S1)。

工作机制

  • 年轻代中的对象频繁垃圾收集,存活时间短。
  • 老年代中的对象存活时间长,较少进行垃圾收集。

二、HotSpot垃圾收集器

HotSpot虚拟机实现了多种垃圾收集器,每种收集器适用于不同的场景和需求。

1. Serial收集器

特点

  • 单线程工作。
  • 适用于单处理器环境。

命令

-XX:+UseSerialGC
2. Parallel收集器

特点

  • 多线程工作。
  • 注重吞吐量,适用于多处理器环境。

命令

-XX:+UseParallelGC
3. CMS收集器(Concurrent Mark-Sweep)

特点

  • 并发标记和清除。
  • 低停顿时间,适用于交互响应快的应用。

命令

-XX:+UseConcMarkSweepGC
4. G1收集器(Garbage-First)

特点

  • 面向服务端应用。
  • 低停顿时间和高吞吐量的平衡。

命令

-XX:+UseG1GC

三、垃圾收集器的工作流程

1. Serial收集器

年轻代收集

  • Eden区满:触发Minor GC,将存活对象复制到Survivor区。

老年代收集

  • 老年代满:触发Major GC或Full GC,进行标记-清除或标记-整理。
2. Parallel收集器

年轻代收集

  • 多线程并行执行Minor GC。

老年代收集

  • 多线程并行执行标记-整理。
3. CMS收集器

初始标记

  • 标记根对象,时间短。

并发标记

  • 并发标记所有可达对象。

重新标记

  • 重新标记遗漏的对象,时间短。

并发清除

  • 并发清除未标记的对象。
4. G1收集器

初始标记

  • 标记根对象,时间短。

并发标记

  • 并发标记所有可达对象。

最终标记

  • 重新标记遗漏的对象,时间短。

筛选回收

  • 根据回收收益,回收部分Region。

四、垃圾收集器的选择和调优

选择合适的垃圾收集器和调优参数,能够提高系统性能和稳定性。

1. 堆内存设置
-Xms<size> // 设置初始堆大小
-Xmx<size> // 设置最大堆大小
2. 年轻代和老年代比例
-XX:NewRatio=<ratio> // 设置年轻代与老年代的比例
-XX:SurvivorRatio=<ratio> // 设置Eden区与Survivor区的比例
3. GC日志输出
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log
http://www.lqws.cn/news/102313.html

相关文章:

  • 嵌入式开发学习日志(linux系统编程--系统编程之 进程间通信IPC)Day32
  • Java Lambda 表达式的缺点和替代方案
  • 为何选择Spring框架学习设计模式与编码技巧?
  • STM32F103C8T6:解锁无限可能的应用之旅
  • STM32单片机编程中标志变量的思想无处不在
  • 焊缝缺陷焊接缺陷识别分割数据集labelme格式5543张4类别
  • 人工智能在智能教育中的创新应用与未来趋势
  • MybatisPlus--核心功能--service接口
  • 登录vmware vcenter报vSphere Client service has stopped working错误
  • 悟饭游戏厅iOS版疑似流出:未测试版
  • 基于Halcon深度学习之分类
  • 历史记录隐藏的安全风险
  • 英语写作中“不少于(小于)”no less than替代no fewer than的用法
  • 工业智能网关保障冷冻仓储设备无人值守安全运行
  • Linux(线程概念)
  • 大模型、AI人工智能:核心技术与发展趋势
  • C++概率论算法详解:理论基础与实践应用
  • 【linux】VNC无头显示器启动方法
  • 2023-2025 时序大模型相关工作汇总
  • 第三十三天打卡复习
  • DPO 算法
  • 【Unity】减少模型内存占用
  • Unity Mac 笔记本操作入门
  • Unity UI 性能优化终极指南 — Image篇
  • Registry和docker有什么关系?
  • 如何构建自适应架构的镜像
  • 快速排序(Quick Sort)算法详解(递归与非递归)
  • 吃透 Golang 基础:数据结构之 Map
  • 【Kotlin】高阶函数Lambda内联函数
  • PyTorch 入门学习笔记(数字识别实战)