展開全部

Java的堆是一個運行時數據區，類的實例(對象)從中62616964757a686964616fe58685e5aeb931333339653664分配空間。Java虛擬機(JVM)的堆中儲存著正在運行的應用程序所建立的所有對象，這些對象通過new、newarray、anewarray和multianewarray等指令建立，但是它們不需要程序代碼來顯式地釋放。一般來說，堆的是由垃圾回收來負責的，盡管JVM規范并不要求特殊的垃圾回收技術，甚至根本就不需要垃圾回收，但是由于內存的有限性，JVM在實現的時候都有一個由垃圾回收所管理的堆。垃圾回收是一種動態存儲管理技術，它自動地釋放不再被程序引用的對象，按照特定的垃圾收集算法來實現資源自動回收的功能。

垃圾收集的意義

在C++中，對象所占的內存在程序結束運行之前一直被占用，在明確釋放之前不能分配給其它對象；而在Java中，當沒有對象引用指向原先分配給某個對象的內存時，該內存便成為垃圾。JVM的一個系統級線程會自動釋放該內存塊。垃圾收集意味著程序不再需要的對象是"無用信息"，這些信息將被丟棄。當一個對象不再被引用的時候，內存回收它占領的空間，以便空間被后來的新對象使用。事實上，除了釋放沒用的對象，垃圾收集也可以清除內存記錄碎片。由于創建對象和垃圾收集器釋放丟棄對象所占的內存空間，內存會出現碎片。碎片是分配給對象的內存塊之間的空閑內存洞。碎片整理將所占用的堆內存移到堆的一端，JVM將整理出的內存分配給新的對象。

垃圾收集能自動釋放內存空間，減輕編程的負擔。這使Java 虛擬機具有一些優點。首先，它能使編程效率提高。在沒有垃圾收集機制的時候，可能要花許多時間來解決一個難懂的存儲器問題。在用Java語言編程的時候，靠垃圾收集機制可大大縮短時間。其次是它保護程序的完整性， 垃圾收集是Java語言安全性策略的一個重要部份。

垃圾收集的一個潛在的缺點是它的開銷影響程序性能。Java虛擬機必須追蹤運行程序中有用的對象， 而且最終釋放沒用的對象。這一個過程需要花費處理器的時間。其次垃圾收集算法的不完備性，早先采用的某些垃圾收集算法就不能保證100%收集到所有的廢棄內存。當然隨著垃圾收集算法的不斷改進以及軟硬件運行效率的不斷提升，這些問題都可以迎刃而解。

垃圾收集的算法分析

Java語言規范沒有明確地說明JVM使用哪種垃圾回收算法，但是任何一種垃圾收集算法一般要做2件基本的事情：(1)發現無用信息對象；(2)回收被無用對象占用的內存空間，使該空間可被程序再次使用。

大多數垃圾回收算法使用了根集(root set)這個概念；所謂根集就量正在執行的Java程序可以訪問的引用變量的集合(包括局部變量、參數、類變量)，程序可以使用引用變量訪問對象的屬性和調用對象的方法。垃圾收集首選需要確定從根開始哪些是可達的和哪些是不可達的，從根集可達的對象都是活動對象，它們不能作為垃圾被回收，這也包括從根集間接可達的對象。而根集通過任意路徑不可達的對象符合垃圾收集的條件，應該被回收。下面介紹幾個常用的算法。

1、 引用計數法(Reference Counting Collector)

引用計數法是唯一沒有使用根集的垃圾回收的法，該算法使用引用計數器來區分存活對象和不再使用的對象。一般來說，堆中的每個對象對應一個引用計數器。當每一次創建一個對象并賦給一個變量時，引用計數器置為1。當對象被賦給任意變量時，引用計數器每次加1當對象出了作用域后(該對象丟棄不再使用)，引用計數器減1，一旦引用計數器為0，對象就滿足了垃圾收集的條件。

基于引用計數器的垃圾收集器運行較快，不會長時間中斷程序執行，適宜地必須 實時運行的程序。但引用計數器增加了程序執行的開銷，因為每次對象賦給新的變量，計數器加1，而每次現有對象出了作用域生，計數器減1。

2、tracing算法(Tracing Collector)

tracing算法是為了解決引用計數法的問題而提出，它使用了根集的概念。基于tracing算法的垃圾收集器從根集開始掃描，識別出哪些對象可達，哪些對象不可達，并用某種方式標記可達對象，例如對每個可達對象設置一個或多個位。在掃描識別過程中，基于tracing算法的垃圾收集也稱為標記和清除(mark-and-sweep)垃圾收集器.

3、compacting算法(Compacting Collector)

為了解決堆碎片問題，基于tracing的垃圾回收吸收了Compacting算法的思想，在清除的過程中，算法將所有的對象移到堆的一端，堆的另一端就變成了一個相鄰的空閑內存區，收集器會對它移動的所有對象的所有引用進行更新，使得這些引用在新的位置能識別原來 的對象。在基于Compacting算法的收集器的實現中，一般增加句柄和句柄表。

4、copying算法(Coping 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，當對象滿了，基于coping算法的垃圾 收集就從根集中掃描活動對象，并將每個 活動對象復制到空閑面(使得活動對象所占的內存之間沒有空閑洞)，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內存。

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域面，在對象面與空閑區域面的切換過程中，程序暫停執行。

5、generation算法(Generational Collector)

stop-and-copy垃圾收集器的一個缺陷是收集器必須復制所有的活動對象，這增加了程序等待時間，這是coping算法低效的原因。在程序設計中有這樣的規律：多數對象存在的時間比較短，少數的存在時間比較長。因此，generation算法將堆分成兩個或多個，每個子堆作為對象的一代(generation)。由于多數對象存在的時間比較短，隨著程序丟棄不使用的對象，垃圾收集器將從最年輕的子堆中收集這些對象。在分代式的垃圾收集器運行后，上次運行存活下來的對象移到下一最高代的子堆中，由于老一代的子堆不會經常被回收，因而節省了時間。

6、adaptive算法(Adaptive Collector)

在特定的情況下，一些垃圾收集算法會優于其它算法。基于Adaptive算法的垃圾收集器就是監控當前堆的使用情況，并將選擇適當算法的垃圾收集器。

透視Java垃圾回收

1、命令行參數透視垃圾收集器的運行

2、使用System.gc()可以不管JVM使用的是哪一種垃圾回收的算法，都可以請求Java的垃圾回收。

在命令行中有一個參數-verbosegc可以查看Java使用的堆內存的情況，它的格式如下：

Java代碼 java -verbosegc classfile java -verbosegc classfile

可以看個例子：

Java代碼 class TestGC { public static void main(String[] args) { new TestGC(); System.gc(); System.runFinalization(); } } class TestGC { public static void main(String[] args) { new TestGC(); System.gc(); System.runFinalization(); } }

在這個例子中，一個新的對象被創建，由于它沒有使用，所以該對象迅速地變為可達，程序編譯后，執行命令： java -verbosegc TestGC 后結果為：

Java代碼 [Full GC 168K->97K(1984K)， 0.0253873 secs] [Full GC 168K->97K(1984K)， 0.0253873 secs]

機器的環境為，Windows 2000 + JDK1.3.1，箭頭前后的數據168K和97K分別表示垃圾收集GC前后所有存活對象使用的內存容量，說明有168K-97K=71K的對象容量被回收，括號內的數據1984K為堆內存的總容量，收集所需要的時間是0.0253873秒(這個時間在每次執行的時候會有所不同)。

2、finalize方法透視垃圾收集器的運行

在JVM垃圾收集器收集一個對象之前 ，一般要求程序調用適當的方法釋放資源，但在沒有明確釋放資源的情況下，Java提供了缺省機制來終止化該對象心釋放資源，這個方法就是finalize()。它的原型為：

Java代碼 protected void finalize() throws Throwable protected void finalize() throws Throwable

在finalize()方法返回之后，對象消失，垃圾收集開始執行。原型中的throws Throwable表示它可以拋出任何類型的異常。

之所以要使用finalize()，是由于有時需要采取與Java的普通方法不同的一種方法，通過分配內存來做一些具有C風格的事情。這主要可以通過"固有方法"來進行，它是從Java里調用非Java方法的一種方式。C和C++是目前唯一獲得固有方法支持的語言。但由于它們能調用通過其他語言編寫的子程序，所以能夠有效地調用任何東西。在非Java代碼內部，也許能調用C的malloc()系列函數，用它分配存儲空間。而且除非調用了free()，否則存儲空間不會得到釋放，從而造成內存"漏洞"的出現。當然，free()是一個C和C++函數，所以我們需要在finalize()內部的一個固有方法中調用它。也就是說我們不能過多地使用finalize()，它并不是進行普通清除工作的理想場所。

在普通的清除工作中，為清除一個對象，那個對象的用戶必須在希望進行清除的地點調用一個清除方法。這與C++"破壞器"的概念稍有抵觸。在C++中，所有對象都會破壞(清除)。或者換句話說，所有對象都"應該"破壞。若將C++對象創建成一個本地對象，比如在堆棧中創建(在Java中是不可能的)，那么清除或破壞工作就會在"結束花括號"所代表的、創建這個對象的作用域的末尾進行。若對象是用new創建的(類似于Java)，那么當程序員調用C++的delete命令時(Java沒有這個命令)，就會調用相應的破壞器。若程序員忘記了，那么永遠不會調用破壞器，我們最終得到的將是一個內存"漏洞"，另外還包括對象的其他部分永遠不會得到清除。

相反，Java不允許我們創建本地(局部)對象--無論如何都要使用new。但在Java中，沒有"delete"命令來釋放對象，因為垃圾收集器會幫助我們自動釋放存儲空間。所以如果站在比較簡化的立場，我們可以說正是由于存在垃圾收集機制，所以Java沒有破壞器。然而，隨著以后學習的深入，就會知道垃圾收集器的存在并不能完全消除對破壞器的需要，或者說不能消除對破壞器代表的那種機制的需要(而且絕對不能直接調用finalize()，所以應盡量避免用它)。若希望執行除釋放存儲空間之外的其他某種形式的清除工作，仍然必須調用Java中的一個方法。它等價于C++的破壞器，只是沒后者方便。

關于垃圾收集的幾點補充

經過上述的說明，可以發現垃圾回收有以下的幾個特點：

(1)垃圾收集發生的不可預知性：由于實現了不同的垃圾收集算法和采用了不同的收集機制，所以它有可能是定時發生，有可能是當出現系統空閑CPU資源時發生，也有可能是和原始的垃圾收集一樣，等到內存消耗出現極限時發生，這與垃圾收集器的選擇和具體的設置都有關系。

(2)垃圾收集的精確性：主要包括2 個方面：(a)垃圾收集器能夠精確標記活著的對象；(b)垃圾收集器能夠精確地定位對象之間的引用關系。前者是完全地回收所有廢棄對象的前提，否則就可能造成內存泄漏。而后者則是實現歸并和復制等算法的必要條件。所有不可達對象都能夠可靠地得到回收，所有對象都能夠重新分配，允許對象的復制和對象內存的縮并，這樣就有效地防止內存的支離破碎。

(3)現在有許多種不同的垃圾收集器，每種有其算法且其表現各異，既有當垃圾收集開始時就停止應用程序的運行，又有當垃圾收集開始時也允許應用程序的線程運行，還有在同一時間垃圾收集多線程運行。

(4)垃圾收集的實現和具體的JVM 以及JVM的內存模型有非常緊密的關系。不同的JVM 可能采用不同的垃圾收集，而JVM 的內存模型決定著該JVM可以采用哪些類型垃圾收集。現在，HotSpot 系列JVM中的內存系統都采用先進的面向對象的框架設計，這使得該系列JVM都可以采用最先進的垃圾收集。

(5)隨著技術的發展，現代垃圾收集技術提供許多可選的垃圾收集器，而且在配置每種收集器的時候又可以設置不同的參數，這就使得根據不同的應用環境獲得最優的應用性能成為可能。

針對以上特點，我們在使用的時候要注意：

(1)不要試圖去假定垃圾收集發生的時間，這一切都是未知的。比如，方法中的一個臨時對象在方法調用完畢后就變成了無用對象，這個時候它的內存就可以被釋放。

(2)Java中提供了一些和垃圾收集打交道的類，而且提供了一種強行執行垃圾收集的方法--調用System.gc()，但這同樣是個不確定的方法。Java 中并不保證每次調用該方法就一定能夠啟動垃圾收集，它只不過會向JVM發出這樣一個申請，到底是否真正執行垃圾收集，一切都是個未知數。

(3)挑選適合自己的垃圾收集器。一般來說，如果系統沒有特殊和苛刻的性能要求，可以采用JVM的缺省選項。否則可以考慮使用有針對性的垃圾收集器，比如增量收集器就比較適合實時性要求較高的系統之中。系統具有較高的配置，有比較多的閑置資源，可以考慮使用并行標記/清除收集器。

(4)關鍵的也是難把握的問題是內存泄漏。良好的編程習慣和嚴謹的編程態度永遠是最重要的，不要讓自己的一個小錯誤導致內存出現大漏洞。

(5)盡早釋放無用對象的引用。大多數程序員在使用臨時變量的時候，都是讓引用變量在退出活動域(scope)后，自動設置為null，暗示垃圾收集器來收集該對象，還必須注意該引用的對象是否被監聽，如果有，則要去掉監聽器，然后再賦空值。

結束語

一般來說，Java開發人員可以不重視JVM中堆內存的分配和垃圾處理收集，但是，充分理解Java的這一特性可以讓我們更有效地利用資源。同時要注意finalize()方法是Java的缺省機制，有時為確保對象資源的明確釋放，可以編寫自己的finalize方法

已贊過

已踩過<

你對這個回答的評價是？

評論

收起

總結

以上是生活随笔為你收集整理的java垃圾回收根对象_Java垃圾回收怎么理解？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。