JVM 垃圾回收
垃圾收集策略与算法
程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随线程而生，也随线程而灭；栈帧随着方法的开始而入栈，随着方法的结束而出栈。这几个区域的内存分配和回收都具有确定性，在这几个区域内不需要过多考虑回收的问题，因为方法结束或者线程结束时，内存自然就跟随着回收了。
而对于 Java 堆和方法区，我们只有在程序运行期间才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的，垃圾收集器所关注的正是这部分内存。
判定对象是否存活
若一个对象不被任何对象或变量引用，那么它就是无效对象，需要被回收。
引用计数法
在对象头维护着一个 counter 计数器，对象被引用一次则计数器 +1；若引用失效则计数器 -1。当计数器为 0 时，就认为该对象无效了。
引用计数算法的实现简单，判定效率也很高，在大部分情况下它都是一个不错的算法。但是主流的 Java 虚拟机里没有选用引用计数算法来管理内存，主要是因为它很难解决对象之间循环引用的问题。（虽然循环引用的问题可通过 Recycler 算法解决，但是在多线程环境下，引用计数变更也要进行昂贵的同步操作，性能较低，早期的编程语言会采用此算法。）
例如：对象
objA和objB都有字段instance，令objA.instance = objB并且objB.instance = objA，由于它们互相引用着对方，导致它们的引用计数都不为0，于是引用计数算法无法通知 GC 收集器回收它们。
可达性分析法
所有和 GC Roots 直接或间接关联的对象都是有效对象，和 GC Roots 没有关联的对象就是无效对象。
GC Roots 是指：
- Java 虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象
- 本地方法栈中引用的对象
- 方法区中常量引用的对象
- 方法区中类静态属性引用的对象
GC Roots 并不包括堆中对象所引用的对象，这样就不会有循环引用的问题。
引用的种类
不同的引用类型，主要体现的是对象不同的可达性状态 reachable 和垃圾收集的影响。
强引用（Strong Reference）
类似 “Object obj = new Object()” 这类的引用，就是强引用，只要强引用存在，垃圾收集器永远不会回收被引用的对象。但是，如果我们错误地保持了强引用，比如：赋值给了 static 变量，那么对象在很长一段时间内不会被回收，会产生内存泄漏。
软引用（Soft Reference）
软引用是一种相对强引用弱化一些的引用，可以让对象豁免一些垃圾收集，只有当 JVM 认为内存不足时，才会去试图回收软引用指向的对象。JVM 会确保在抛出 OutOfMemoryError 之前，清理软引用指向的对象。软引用通常用来实现内存敏感的缓存，如果还有空闲内存，就可以暂时保留缓存，当内存不足时清理掉，这样就保证了使用缓存的同时，不会耗尽内存。
弱引用（Weak Reference）
弱引用的强度比软引用更弱一些。当 JVM 进行垃圾回收时，无论内存是否充足，都会回收只被弱引用关联的对象。
虚引用（Phantom Reference）
虚引用也称幽灵引用或者幻影引用，它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响。它仅仅是提供了一种确保对象被 finalize 以后，做某些事情的机制，比如，通常用来做所谓的 Post-Mortem 清理机制。
回收堆中无效对象
对于可达性分析中不可达的对象，也并不是没有存活的可能。
判定 finalize() 是否有必要执行
JVM 会判断此对象是否有必要执行 finalize() 方法，如果对象没有覆盖 finalize() 方法，或者 finalize() 方法已经被虚拟机调用过，那么视为“没有必要执行”。那么对象基本上就真的被回收了。
如果对象被判定为有必要执行 finalize() 方法，那么对象会被放入一个 F-Queue 队列中，虚拟机会以较低的优先级执行这些 finalize() 方法，但不会确保所有的 finalize() 方法都会执行结束。如果 finalize() 方法出现耗时操作，虚拟机就直接停止指向该方法，将对象清除。
对象重生或死亡
如果在执行 finalize() 方法时，将 this 赋给了某一个引用，那么该对象就重生了。如果没有，那么就会被垃圾收集器清除。
任何一个对象的
finalize()方法只会被系统自动调用一次，如果对象面临下一次回收，它的finalize()方法不会被再次执行，想继续在finalize()中自救就失效了。
回收方法区内存
方法区中存放生命周期较长的类信息、常量、静态变量，每次垃圾收集只有少量的垃圾被清除。方法区中主要清除两种垃圾：
- 废弃常量
- 无用的类
判定废弃常量
只要常量池中的常量不被任何变量或对象引用，那么这些常量就会被清除掉。比如，一个字符串 "bingo" 进入了常量池，但是当前系统没有任何一个 String 对象引用常量池中的 "bingo" 常量，也没有其它地方引用这个字面量，必要的话，"bingo" 常量会被清理出常量池。
判定无用的类
判定一个类是否是“无用的类”，条件较为苛刻。
- 该类的所有对象都已经被清除
- 加载该类的
ClassLoader已经被回收 - 该类的
java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。
一个类被虚拟机加载进方法区，那么在堆中就会有一个代表该类的对象：
java.lang.Class。这个对象在类被加载进方法区时创建，在方法区该类被删除时清除。
垃圾收集算法
学会了如何判定无效对象、无用类、废弃常量之后，剩余工作就是回收这些垃圾。常见的垃圾收集算法有以下几个：
标记-清除算法
标记的过程是：遍历所有的 GC Roots，然后将所有 GC Roots 可达的对象标记为存活的对象。
清除的过程将遍历堆中所有的对象，将没有标记的对象全部清除掉。与此同时，清除那些被标记过的对象的标记，以便下次的垃圾回收。
这种方法有两个不足：
- 效率问题：标记和清除两个过程的效率都不高。
- 空间问题：标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片，碎片太多可能导致以后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。
复制算法（新生代）
为了解决效率问题，“复制”收集算法出现了。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。当这一块内存用完，需要进行垃圾收集时，就将存活者的对象复制到另一块上面，然后将第一块内存全部清除。这种算法有优有劣：
- 优点：不会有内存碎片的问题。
- 缺点：内存缩小为原来的一半，浪费空间。
为了解决空间利用率问题，可以将内存分为三块： Eden、From Survivor、To Survivor，比例是 8:1:1，每次使用 Eden 和其中一块 Survivor。回收时，将 Eden 和 Survivor 中还存活的对象一次性复制到另外一块 Survivor 空间上，最后清理掉 Eden 和刚才使用的 Survivor 空间。这样只有 10% 的内存被浪费。
但是我们无法保证每次回收都只有不多于 10% 的对象存活，当 Survivor 空间不够，需要依赖其他内存（指老年代）进行分配担保。
分配担保
为对象分配内存空间时，如果 Eden + Survivor 中空闲区域无法装下该对象，会触发 Minor GC 进行垃圾收集。但如果 Minor GC 过后依然有超过 10% 的对象存活，这样存活的对象直接通过分配担保机制进入老年代，然后再将新对象存入 Eden 区。
标记-整理算法（老年代）
标记：它的第一个阶段与标记-清除算法是一模一样的，均是遍历 GC Roots，然后将存活的对象标记。
整理：移动所有存活的对象，且按照内存地址次序依次排列，然后将末端内存地址以后的内存全部回收。因此，第二阶段才称为整理阶段。
这是一种老年代的垃圾收集算法。老年代的对象一般寿命比较长，因此每次垃圾回收会有大量对象存活，如果采用复制算法，每次需要复制大量存活的对象，效率很低。
分代收集算法
根据对象存活周期的不同，将内存划分为几块。一般是把 Java 堆分为新生代和老年代，针对各个年代的特点采用最适当的收集算法。
- 新生代：复制算法
- 老年代：标记-清除算法、标记-整理算法
HotSpot 垃圾收集器
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，虽然我们要对各个收集器进行比较，但并非为了挑选出一个最好的收集器。我们选择的只是对具体应用最合适的收集器。
新生代垃圾收集器
Serial 垃圾收集器（单线程）
只开启一条 GC 线程进行垃圾回收，并且在垃圾收集过程中停止一切用户线程，即 Stop The World。
一般客户端应用所需内存较小，不会创建太多对象，而且堆内存不大，因此垃圾收集器回收时间短，即使在这段时间停止一切用户线程，也不会感觉明显卡顿。因此 Serial 垃圾收集器适合客户端使用。
由于 Serial 收集器只使用一条 GC 线程，避免了线程切换的开销，从而简单高效。
ParNew 垃圾收集器（多线程）
ParNew 是 Serial 的多线程版本。由多条 GC 线程并行地进行垃圾清理。但清理过程依然需要 Stop The World。
ParNew 追求“低停顿时间”，与 Serial 唯一区别就是使用了多线程进行垃圾收集，在多 CPU 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。
Parallel Scavenge 垃圾收集器（多线程）
Parallel Scavenge 和 ParNew 一样，都是多线程、新生代垃圾收集器。但是两者有巨大的不同点：
- Parallel Scavenge：追求 CPU 吞吐量，能够在较短时间内完成指定任务，因此适合没有交互的后台计算。
- ParNew：追求降低用户停顿时间，适合交互式应用。
吞吐量 = 运行用户代码时间 / (运行用户代码时间 + 垃圾收集时间)
追求高吞吐量，可以通过减少 GC 执行实际工作的时间，然而，仅仅偶尔运行 GC 意味着每当 GC 运行时将有许多工作要做，因为在此期间积累在堆中的对象数量很高。单个 GC 需要花更多的时间来完成，从而导致更高的暂停时间。而考虑到低暂停时间，最好频繁运行 GC 以便更快速完成，反过来又导致吞吐量下降。
- 通过参数
-XX:GCTimeRadio设置垃圾回收时间占总 CPU 时间的百分比。 - 通过参数
-XX:MaxGCPauseMillis设置垃圾处理过程最久停顿时间。 - 通过命令
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy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Survivor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
Serial Old 垃圾收集器（单线程）
Serial Old 收集器是 Serial 的老年代版本，都是单线程收集器，只启用一条 GC 线程，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；Serial 工作在新生代，使用“复制”算法。
Parallel Old 垃圾收集器（多线程）
Parallel Old 收集器是 Parallel Scavenge 的老年代版本，追求 CPU 吞吐量。
CMS 垃圾收集器
CMS（Concurrent Mark Sweep，并发标记清除）收集器是以获取最短回收停顿时间为目标的收集器（追求低停顿），它在垃圾收集时使得用户线程和 GC 线程并发执行，因此在垃圾收集过程中用户也不会感到明显的卡顿。
- 初始标记：Stop The World，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。
- 并发标记：使用多条标记线程，与用户线程并发执行。此过程进行可达性分析，标记出所有废弃对象。速度很慢。
- 重新标记：Stop The World，使用多条标记线程并发执行，将刚才并发标记过程中新出现的废弃对象标记出来。
- 并发清除：只使用一条 GC 线程，与用户线程并发执行，清除刚才标记的对象。这个过程非常耗时。
并发标记与并发清除过程耗时最长，且可以与用户线程一起工作，因此，总体上说，CMS 收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。
CMS 的缺点：
- 吞吐量低
- 无法处理浮动垃圾
- 使用“标记-清除”算法产生碎片空间，导致频繁 Full GC
对于产生碎片空间的问题，可以通过开启 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection，在每次 Full GC 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。设置参数 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 告诉 CMS，经过了 N 次 Full GC 之后再进行一次内存整理。
G1 通用垃圾收集器
G1 是一款面向服务端应用的垃圾收集器，它没有新生代和老年代的概念，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 中垃圾的数量，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。
从整体上看， G1 是基于“标记-整理”算法实现的收集器，从局部（两个 Region 之间）上看是基于“复制”算法实现的，这意味着运行期间不会产生内存空间碎片。
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，进行可达性分析时，只要在 GC Roots 中再加上 Remembered Set 即可防止对整个堆内存进行遍历。
如果不计算维护 Remembered Set 的操作，G1 收集器的工作过程分为以下几个步骤：
- 初始标记：Stop The World，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。 - 并发标记：使用一条标记线程与用户线程并发执行。此过程进行可达性分析，速度很慢。
- 最终标记：Stop The World，使用多条标记线程并发执行。
- 筛选回收：回收废弃对象，此时也要 Stop The World，并使用多条筛选回收线程并发执行。