深入理解JVM——垃圾回收与内存分配机制详细讲解

所谓垃圾回收,也就是要回收已经“死了”的对象。

那我们如何判断哪些对象“存活”,哪些已经“死去”呢?

一、判断对象已死

1、引用计数算法

给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器就加一;当引用失效时,计数器就减1;任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。

但是在Java虚拟机里面没有选用引用计数算法来管理内存。

优点:实现简单,效率高。

缺点:很难解决对象之间相互循环引用的问题。

2、可达性分析算法

通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索走过的路径称为引用链(Reference Chain),当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连(用图论的话来说,就是从GC Roots到这个对象不可达)时,则证明此对象是不可用的。

如图,object5、object6、object7 为可回收对象

主流的Java虚拟机使用可达性分析算法

关于GC Roots:

在Java语言中,GC Roots包括以下几种:

  • 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象
  • 方法区中类静态属性引用的对象
  • 方法区中常量引用的对象
  • 本地方法栈中Native方法引用的对象

无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量,还是通过可达性分析算法判断对象是否引用链可 达,判定对象是否存活都和“引用”离不开关系。

引用分为四种:

  • 强引用:代码中普遍存在,垃圾收集器不会回收强引用的对象。比如new Object()
  • 软引用:有用但非必需,在系统将要发生内存溢出异常OOM之前,会把这些对象列入回收范围,进行回收。
  • 弱引用:非必需,无论当前内存是否足够,下次垃圾回收都会回收掉这些对象。
  • 虚引用:最弱的引用关系,是否有虚引用不对其生存时间构成影响。相当于什么时候回收都没问题,也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的只是为了能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知

二、三种垃圾回收算法

1、标记-清除算法

最基础的收集算法——“标记-清除”(Mark-Sweep)算法。一般用于老年代

算法分为“标记”和“清除”两个阶段:

  1. 标记出需要回收的对象
  2. 清除被标记的对象

缺点:

  • 当有大量对象等待被回收,此时就需要大量的标记和清除操作,导致两个过程的效率随对象数量增长而降低,执行效率不稳定
  • 标记,清除后会产生大量不连续的内存碎片,导致空间碎片化问题

2、标记-复制算法

为了解决效率问题,标记-复制算法出现了。他将内存分为两块,每次只使用其中一块,当一块内存用完了,就将还存活的对象复制到另一块上面,然后把已经使用过的内存空间一次性清理掉。

缺点:内存缩小为原来的一半。

但是在新生代的内存划分中,研究表明,有98%的对象熬不过第一轮收集,因此没必要采用1:1的内存划分。针对这种情况,产生了半区分代策略。是把新生代分为一块较大的Eden空间和两块较小的 Survivor空间,每次分配内存只使用Eden和其中一块Survivor。发生垃圾搜集时,将Eden和Survivor中仍 然存活的对象一次性复制到另外一块Survivor空间上,然后直接清理掉Eden和已用过的那块Survivor空 间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8∶1 。如果另外一块 Survivor空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来的存活对象,这些对象便将通过分配担保机制直 接进入老年代,这对虚拟机来说就是安全的。

3、标记-整理算法

在Mark-Sweep算法的基础上做了改良,用于解决空间碎片化问题。标记-整理(Mark-Compact)算法在标记后不是简单做清除,而是让所有存活的对象都向一端移动,然后清理掉端边界以外的内存。一般用于老年代。

优点:解决了空间碎片化问题,为后续内存分配和访问提高效率

缺点:使内存回收的过程更加复杂。如果移动存活对象,尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域,移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方必须全程暂停用户应用程序才能进行。

三、安全点和安全区域

安全点

在做可达性分析时,需要保持分析期间整个系统不会发生变化,这就导致GC进行时必须停顿所有Java执行线程(Stop The World),即使是在号称(几乎)不会发生停顿的CMS收集器中,枚举根节点时也必须要停顿。

程序执行时并非在所有地方都能停下来开始GC,只有在到达安全点(Safepoint)时才能暂停。Safepoint 的选定既不能太少以致于让GC等待时间太长,也不能过于频繁以致于过分增大运行时的负荷。所以,安全点的选定基本上是以程序“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准进行选定的,例如方法调用,循环跳转,异常跳转等。

如何在GC发生时让线程都跑到最近的安全点再停顿下来?

  • 抢先试中断:先把所有线程中断,发现不在安全点的线程恢复线程,让它跑到安全点。
  • 主动式中断:设置一个不可读的内存位置作为中断标志,标志与安全点重合,当线程执行到这个标志时自己中断挂起。

安全区域

安全区域(Safe Region)是指在一段代码片段中,引用关系不会发生变化。在这个区域的任何地方开始GC都是安全的。典型的安全区域比如线程处于Sleep状态或者Blocked状态。

在线程执行到Safe Region中的代码时,首先标识自己已经进入了Safe Region。当要发起GC时,就不用管标识为Safe Region状态的线程了。当线程要离开Safe Region时,要检查是否处于GC状态,如果是,就要继续等待,直到收到可以安全离开Safe Region的信号为止。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/80731.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

探索无限创造力的星辰大道,画出想象的浩瀚宇宙!-turtle

介绍 视频教程地址在此:https://www.bilibili.com/video/BV1Pm4y1H7Tb/ 大家好,欢迎来到本视频!今天,我们将一同探索Python编程世界中的一个有趣而创意的库——Turtle库。无需专业绘画技能,你就可以轻松地用代码绘制…

人工智能在网络安全中的作用:当前的局限性和未来的可能性

人工智能 (AI) 激发了网络安全行业的想象力,有可能彻底改变安全和 IT 团队处理网络危机、漏洞和勒索软件攻击的方式。 然而,对人工智能的能力和局限性的现实理解至关重要,并且存在许多挑战阻碍人工智能对网络安全产生直接的变革性影响。 在…

概述、搭建Redis服务器、部署LNP+Redis、创建Redis集群、连接集群、集群工作原理

Top NSD DBA DAY09 案例1:搭建redis服务器案例2:常用命令限案例3:部署LNPRedis案例4:创建redis集群 1 案例1:搭建redis服务器 1.1 具体要求如下 在主机redis64运行redis服务修改服务运行参数 ip 地址192.168.88.6…

在 ubuntu 18.04 上使用源码升级 OpenSSH_7.6p1到 OpenSSH_9.3p1

1、检查系统已安装的当前 SSH 版本 使用命令 ssh -V 查看当前 ssh 版本,输出如下: OpenSSH_7.6p1 Ubuntu-4ubuntu0.7, OpenSSL 1.0.2n 7 Dec 20172、安装依赖,依次执行以下命令 sudo apt update sudo apt install build-essential zlib1g…

[论文笔记]Glancing Transformer for Non-Autoregressive Neural Machine Translation

引言 这是论文Glancing Transformer for Non-Autoregressive Neural Machine Translation的笔记。 传统的非自回归文本生成速度较慢,因为需要给定之前的token来预测下一个token。但自回归模型虽然效率高,但性能没那么好。 这篇论文提出了Glancing Transformer,可以只需要一…

6.RocketMQ之索引文件ConsumeQueue

本文着重分析为consumequeue/topic/queueId目录下的索引文件。 1.ConsumeQueueStore public class ConsumeQueueStore {protected final ConcurrentMap<String>, ConcurrentMap<Integer>, ConsumeQueueInterface>> consumeQueueTable;public boolean load(…

Selenium 测试用例编写

编写Selenium测试用例就是模拟用户在浏览器上的一系列操作&#xff0c;通过脚本来完成自动化测试。 编写测试用例的优势&#xff1a; 开源&#xff0c;免费。 支持多种浏览器 IE&#xff0c;Firefox&#xff0c;Chrome&#xff0c;Safari。 支持多平台 Windows&#xff0c;Li…

Xxl-job安装部署以及SpringBoot集成Xxl-job使用

1、安装Xxl-job&#xff1a; 可以使用docker拉取镜像部署和源码编译两种方式&#xff0c;这里选择源码编译安装。 代码拉取地址&#xff1a; https://github.com/xuxueli/xxl-job/tree/2.1.2 官方开发文档&#xff1a; https://www.xuxueli.com/xxl-job/#%E3%80%8A%E5%88%…

Android5:活动生命周期

创建项目Stopwatch activity_main.xml <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <LinearLayoutxmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"xmlns:tools"http://schemas.android.com/tools"android:layout_w…

ROS-PyQt小案例

前言&#xff1a;目前还在学习ROS无人机框架中&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c; 更多更新文章详见我的个人博客主页【前往】 ROS与PyQt5结合的小demo&#xff0c;用于学习如何设计一个界面&#xff0c;并与ROS中的Service和Topic结合&#xff0c;从而控制多个小乌龟的运动…

设计HTML5表单

HTML5基于Web Forms 2.0标准对HTML4表单进行全面升级&#xff0c;在保持简便、易用的基础上&#xff0c;新增了很多控件和属性&#xff0c;从而减轻了开发人员的负担。表单为访问者提供了与网站进行互动的途径&#xff0c;完整的表单一般由控件和脚本两部分组成。 1、认识HTML…

ansible的playbook剧本

playbook剧本 PlayBook1.playbooks 本身由以下各部分组成2.示例&#xff1a;3.运行playbook补充参数&#xff1a; 4.定义、引用变量5.指定远程主机sudo切换用户6.when条件判断7.迭代8.Templates 模块1.先准备一个以 .j2 为后缀的 template 模板文件&#xff0c;设置引用的变量2…

记录--webpack和vite原理

这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识&#xff0c;希望对大家有所帮助 前言 每次用vite创建项目秒建好&#xff0c;前几天用vue-cli创建了一个项目&#xff0c;足足等了我一分钟&#xff0c;那为什么用 vite 比 webpack 要快呢&#xff0c;这篇文章带你梳理清楚它们的原理…

Linux命令200例:clock的具体应用,设置系统的时钟时间、硬件时钟和定时器等相关信息

&#x1f3c6;作者简介&#xff0c;黑夜开发者&#xff0c;全栈领域新星创作者✌。CSDN专家博主&#xff0c;阿里云社区专家博主&#xff0c;2023年6月csdn上海赛道top4。 &#x1f3c6;数年电商行业从业经验&#xff0c;历任核心研发工程师&#xff0c;项目技术负责人。 &…

Atlas 元数据管理

Atlas 元数据管理 1.Atlas入门 1.1概述 元数据原理和治理功能&#xff0c;用以构建数据资产的目录。对这个资产进行分类和管理&#xff0c;形成数据字典。 提供围绕数据资产的协作功能。 表和表之间的血缘依赖 字段和字段之间的血缘依赖 1.2架构图 导入和导出&#xff1…

Educational Codeforces Round 62 (Rated for Div. 2) C. Playlist

一开始肯定要排个序&#xff0c;b相同时t大的在前边&#xff0c;不同时b大的在前面。 然后想最多只能选k个的限制&#xff0c;可以这样想&#xff0c;每次用到的b只能用已选到的最小的值&#xff0c;那可以把每个b都枚举一遍&#xff0c;然后每一次选时长最长的&#xff0c;且…

CCF C³ 走进百度:大模型与可持续生态发展

2023年8月10日&#xff0c;由CCF CTO Club发起的第22期C活动在百度北京总部进行&#xff0c;以“AI大语言模型技术与生态发展”主题&#xff0c;50余位企业界、学界专家、研究人员就此进行深入探讨。 CCF C走进百度 本次活动&#xff0c;CCF秘书长唐卫清与百度集团副总裁、深…

DeepSort:基于检测的目标跟踪的经典

本文来自公众号“AI大道理” DeepSORT在SORT的基础上引入了深度学习的特征表示和更强大的目标关联方式&#xff0c;有效地减少了身份切换的数量&#xff0c;缓解了重识别问题。 ​ 1、DeepSORT简介 DeepSORT的主要思想是将目标检测和目标跟踪两个任务相结合。 首先使用目标检…

Docker环境安装elasticsearch和kibana

一、安装elasticsearch 创建es-network&#xff0c;让es、kibana在同一个网段&#xff1a; docker network create --driverbridge --subnet192.168.1.10/24 es-network运行elasticsearch docker run -d \ --name elasticsearch \ # 容器名 --hostname elasticsearch # 主机…

综述:计算机视觉中的图像分割

一、说明 这篇文章是关于图像分割的探索&#xff0c;这是解决计算机视觉问题&#xff08;如对象检测、对象识别、图像编辑、医学图像分析、自动驾驶汽车等&#xff09;的重要步骤之一。让我们从介绍开始。 二、图像分割介绍 图像分割是计算机视觉中的一项基本任务&#xff0c;涉…