java遍历删除原理,Java 垃圾回收机制实现原理
一、垃圾回收機(jī)制的意義
Java語言中一個顯著的特點(diǎn)就是引入了垃圾回收機(jī)制,使c++程序員最頭疼的內(nèi)存管理的問題迎刃而解,它使得Java程序員在編寫程序的時候不再需要考慮內(nèi)存管理。由于有個垃圾回收機(jī)制,Java中的對象不再有“作用域”的概念,只有對象的引用才有“作用域”。垃圾回收可以有效的防止內(nèi)存泄露,有效的使用空閑的內(nèi)存。
ps:內(nèi)存泄露是指該內(nèi)存空間使用完畢之后未回收,在不涉及復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一般情況下,Java?的內(nèi)存泄露表現(xiàn)為一個內(nèi)存對象的生命周期超出了程序需要它的時間長度,我們有時也將其稱為“對象游離”。
二、垃圾回收機(jī)制中的算法
Java語言規(guī)范沒有明確地說明JVM使用哪種垃圾回收算法,但是任何一種垃圾回收算法一般要做2件基本的事情:
(1)發(fā)現(xiàn)無用信息對象;
(2)回收被無用對象占用的內(nèi)存空間,使該空間可被程序再次使用。
1.引用計(jì)數(shù)法(Reference Counting Collector)
1.1算法分析
引用計(jì)數(shù)是垃圾收集器中的早期策略。在這種方法中,堆中每個對象實(shí)例都有一個引用計(jì)數(shù)。當(dāng)一個對象被創(chuàng)建時,且將該對象實(shí)例分配給一個變量,該變量計(jì)數(shù)設(shè)置為1。當(dāng)任何其它變量被賦值為這個對象的引用時,計(jì)數(shù)加1(a?=?b,則b引用的對象實(shí)例的計(jì)數(shù)器+1),但當(dāng)一個對象實(shí)例的某個引用超過了生命周期或者被設(shè)置為一個新值時,對象實(shí)例的引用計(jì)數(shù)器減1。任何引用計(jì)數(shù)器為0的對象實(shí)例可以被當(dāng)作垃圾收集。當(dāng)一個對象實(shí)例被垃圾收集時,它引用的任何對象實(shí)例的引用計(jì)數(shù)器減1。
1.2優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):引用計(jì)數(shù)收集器可以很快的執(zhí)行,交織在程序運(yùn)行中。對程序需要不被長時間打斷的實(shí)時環(huán)境比較有利。
缺點(diǎn):無法檢測出循環(huán)引用。如父對象有一個對子對象的引用,子對象反過來引用父對象。這樣,他們的引用計(jì)數(shù)永遠(yuǎn)不可能為0.
1.3 引用計(jì)數(shù)算法無法解決循環(huán)引用問題,例如:public?class?Main?{
public?static?void?main(String[]?args)?{
MyObject?object1?=?new?MyObject();
MyObject?object2?=?new?MyObject();
object1.object?=?object2;
object2.object?=?object1;
object1?=?null;
object2?=?null;
}
}
最后面兩句將object1和object2賦值為null,也就是說object1和object2指向的對象已經(jīng)不可能再被訪問,但是由于它們互相引用對方,導(dǎo)致它們的引用計(jì)數(shù)器都不為0,那么垃圾收集器就永遠(yuǎn)不會回收它們。
2.tracing算法(Tracing Collector)或標(biāo)記-清除算法(mark and sweep)
2.1 根搜索算法
根搜索算法是從離散數(shù)學(xué)中的圖論引入的,程序把所有的引用關(guān)系看作一張圖,從一個節(jié)點(diǎn)GC ROOT開始,尋找對應(yīng)的引用節(jié)點(diǎn),找到這個節(jié)點(diǎn)以后,繼續(xù)尋找這個節(jié)點(diǎn)的引用節(jié)點(diǎn),當(dāng)所有的引用節(jié)點(diǎn)尋找完畢之后,剩余的節(jié)點(diǎn)則被認(rèn)為是沒有被引用到的節(jié)點(diǎn),即無用的節(jié)點(diǎn)。
java中可作為GC Root的對象有:
1、虛擬機(jī)棧中引用的對象(本地變量表)
2、方法區(qū)中靜態(tài)屬性引用的對象
3、方法區(qū)中常量引用的對象
4、本地方法棧中引用的對象(Native對象)
2.2 tracing算法的示意圖
2.3 標(biāo)記-清除算法分析
標(biāo)記-清除算法采用從根集合進(jìn)行掃描,對存活的對象對象標(biāo)記,標(biāo)記完畢后,再掃描整個空間中未被標(biāo)記的對象,進(jìn)行回收,如上圖所示。標(biāo)記-清除算法不需要進(jìn)行對象的移動,并且僅對不存活的對象進(jìn)行處理,在存活對象比較多的情況下極為高效,但由于標(biāo)記-清除算法直接回收不存活的對象,因此會造成內(nèi)存碎片。
3.compacting算法 或?標(biāo)記-整理算法
標(biāo)記-整理算法采用標(biāo)記-清除算法一樣的方式進(jìn)行對象的標(biāo)記,但在清除時不同,在回收不存活的對象占用的空間后,會將所有的存活對象往左端空閑空間移動,并更新對應(yīng)的指針。標(biāo)記-整理算法是在標(biāo)記-清除算法的基礎(chǔ)上,又進(jìn)行了對象的移動,因此成本更高,但是卻解決了內(nèi)存碎片的問題。在基于Compacting算法的收集器的實(shí)現(xiàn)中,一般增加句柄和句柄表。
4.copying算法(Compacting Collector)
該算法的提出是為了克服句柄的開銷和解決堆碎片的垃圾回收。它開始時把堆分成一個對象面和多個空閑面,程序從對象面為對象分配空間,當(dāng)對象滿了,基于copying算法的圾收集就從根集中掃描活動對象,并將每個活動對象復(fù)制到空閑面(使得活動對象所占的內(nèi)存之間沒有空閑洞),這樣空閑面變成了對象面,原來的對象面變成了空閑面,程序會在新的對象面中分配存。一種典型的基于coping算法的垃圾回收是stop-and-copy算法,它將堆分成對象面和空閑區(qū)域面,在對象面與空閑區(qū)域面的切換過程中,程序暫停執(zhí)行。
5.generation算法(Generational Collector)
分代的垃圾回收策略,是基于這樣一個事實(shí):不同的對象的生命周期是不一樣的。因此,不同生命周期的對象可以采取不同的回收算法,以便提高回收效率。
年輕代(Young Generation)
1、所有新生成的對象首先都是放在年輕代的。年輕代的目標(biāo)就是盡可能快速的收集掉那些生命周期短的對象。
2、新生代內(nèi)存按照8:1:1的比例分為一個eden區(qū)和兩個survivor(survivor0,survivor1)區(qū)。一個Eden區(qū),兩個 Survivor區(qū)(一般而言)。大部分對象在Eden區(qū)中生成?;厥諘r先將eden區(qū)存活對象復(fù)制到一個survivor0區(qū),然后清空eden區(qū),當(dāng)這個survivor0區(qū)也存放滿了時,則將eden區(qū)和survivor0區(qū)存活對象復(fù)制到另一個survivor1區(qū),然后清空eden和這個survivor0區(qū),此時survivor0區(qū)是空的,然后將survivor0區(qū)和survivor1區(qū)交換,即保持survivor1區(qū)為空,?如此往復(fù)。
3、當(dāng)survivor1區(qū)不足以存放 eden和survivor0的存活對象時,就將存活對象直接存放到老年代。若是老年代也滿了就會觸發(fā)一次Full GC,也就是新生代、老年代都進(jìn)行回收
4、新生代發(fā)生的GC也叫做Minor GC,MinorGC發(fā)生頻率比較高(不一定等Eden區(qū)滿了才觸發(fā))
年老代(Old Generation)
1、在年輕代中經(jīng)歷了N次垃圾回收后仍然存活的對象,就會被放到年老代中。因此,可以認(rèn)為年老代中存放的都是一些生命周期較長的對象。
2、內(nèi)存比新生代也大很多(大概比例是1:2),當(dāng)老年代內(nèi)存滿時觸發(fā)Major GC即Full GC,Full GC發(fā)生頻率比較低,老年代對象存活時間比較長,存活率標(biāo)記高。
持久代(Permanent Generation)
用于存放靜態(tài)文件,如Java類、方法等。持久代對垃圾回收沒有顯著影響,但是有些應(yīng)用可能動態(tài)生成或者調(diào)用一些class,例如Hibernate 等,在這種時候需要設(shè)置一個比較大的持久代空間來存放這些運(yùn)行過程中新增的類。
三.GC(垃圾收集器)
新生代收集器使用的收集器:Serial、PraNew、Parallel Scavenge
老年代收集器使用的收集器:Serial Old、Parallel Old、CMS
Serial收集器(復(fù)制算法)
新生代單線程收集器,標(biāo)記和清理都是單線程,優(yōu)點(diǎn)是簡單高效。
Serial Old收集器(標(biāo)記-整理算法)
老年代單線程收集器,Serial收集器的老年代版本。
ParNew收集器(停止-復(fù)制算法)
新生代收集器,可以認(rèn)為是Serial收集器的多線程版本,在多核CPU環(huán)境下有著比Serial更好的表現(xiàn)。
Parallel?Scavenge收集器(停止-復(fù)制算法)
并行收集器,追求高吞吐量,高效利用CPU。吞吐量一般為99%,?吞吐量=?用戶線程時間/(用戶線程時間+GC線程時間)。適合后臺應(yīng)用等對交互相應(yīng)要求不高的場景。
Parallel?Old收集器(停止-復(fù)制算法)
Parallel?Scavenge收集器的老年代版本,并行收集器,吞吐量優(yōu)先
CMS(Concurrent?Mark?Sweep)收集器(標(biāo)記-清理算法)
高并發(fā)、低停頓,追求最短GC回收停頓時間,cpu占用比較高,響應(yīng)時間快,停頓時間短,多核cpu?追求高響應(yīng)時間的選擇
四、GC的執(zhí)行機(jī)制
由于對象進(jìn)行了分代處理,因此垃圾回收區(qū)域、時間也不一樣。GC有兩種類型:Scavenge GC和Full GC。
Scavenge GC
一般情況下,當(dāng)新對象生成,并且在Eden申請空間失敗時,就會觸發(fā)Scavenge GC,對Eden區(qū)域進(jìn)行GC,清除非存活對象,并且把尚且存活的對象移動到Survivor區(qū)。然后整理Survivor的兩個區(qū)。這種方式的GC是對年輕代的Eden區(qū)進(jìn)行,不會影響到年老代。因?yàn)榇蟛糠謱ο蠖际菑腅den區(qū)開始的,同時Eden區(qū)不會分配的很大,所以Eden區(qū)的GC會頻繁進(jìn)行。因而,一般在這里需要使用速度快、效率高的算法,使Eden去能盡快空閑出來。
Full GC
對整個堆進(jìn)行整理,包括Young、Tenured和Perm。Full GC因?yàn)樾枰獙φ麄€堆進(jìn)行回收,所以比Scavenge GC要慢,因此應(yīng)該盡可能減少Full GC的次數(shù)。在對JVM調(diào)優(yōu)的過程中,很大一部分工作就是對于FullGC的調(diào)節(jié)。有如下原因可能導(dǎo)致Full GC:
1、年老代(Tenured)被寫滿
2、持久代(Perm)被寫滿
3、System.gc()被顯示調(diào)用
4、上一次GC之后Heap的各域分配策略動態(tài)變化
五、Java有了GC同樣會出現(xiàn)內(nèi)存泄露問題
1、靜態(tài)集合類像HashMap、Vector等的使用最容易出現(xiàn)內(nèi)存泄露,這些靜態(tài)變量的生命周期和應(yīng)用程序一致,所有的對象Object也不能被釋放,因?yàn)樗麄円矊⒁恢北籚ector等應(yīng)用著。Static?Vector?v?=?new?Vector();
for?(int?i?=?1;?i<100;?i++)
{
Object?o?=?new?Object();
v.add(o);
o?=?null;
}
在這個例子中,代碼棧中存在Vector對象的引用v和Object對象的引用o。在For循環(huán)中,我們不斷的生成新的對象,然后將其添加到Vector對象中,之后將o引用置空。問題是當(dāng)o引用被置空后,如果發(fā)生GC,我們創(chuàng)建的Object對象是否能夠被GC回收呢?答案是否定的。因?yàn)?#xff0c;GC在跟蹤代碼棧中的引用時,會發(fā)現(xiàn)v引用,而繼續(xù)往下跟蹤,就會發(fā)現(xiàn)v引用指向的內(nèi)存空間中又存在指向?Object對象的引用。也就是說盡管o引用已經(jīng)被置空,但是Object對象仍然存在其他的引用,是可以被訪問到的,所以GC無法將其釋放掉。如果在此循環(huán)之后,Object對象對程序已經(jīng)沒有任何作用,那么我們就認(rèn)為此Java程序發(fā)生了內(nèi)存泄漏。
2、各種連接,數(shù)據(jù)庫連接,網(wǎng)絡(luò)連接,IO連接等沒有顯示調(diào)用close關(guān)閉,不被GC回收導(dǎo)致內(nèi)存泄露。
3、監(jiān)聽器的使用,在釋放對象的同時沒有相應(yīng)刪除監(jiān)聽器的時候也可能導(dǎo)致內(nèi)存泄露。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的java遍历删除原理,Java 垃圾回收机制实现原理的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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