垃圾回收机制

Java 的垃圾回收机制（Garbage Collection, GC）是 Java 虚拟机（JVM）的核心功能之一，旨在自动管理内存，减少开发人员手动管理内存的工作，同时避免内存泄漏和内存溢出等问题。

一、垃圾回收的目标

• 回收无用对象：释放被废弃对象占用的堆内存。
• 提高内存利用率：通过整理内存碎片，使内存分配更加高效。
• 简化开发：开发者无需手动管理内存，专注于业务逻辑。

二、垃圾回收的基本流程

垃圾回收的主要任务是识别并回收不再使用的对象。其基本流程包括以下几个步骤：

1. 判断对象是否存活
   为了确定哪些对象可以被回收，JVM 使用以下两种算法来判断对象是否仍然存活：

   • 引用计数法（Reference Counting）：
     • 每个对象维护一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器加 1；当引用失效时，计数器减 1。
     • 缺点：无法处理循环引用（两个对象互相引用，但它们都无法被外部访问）。
     • JVM 并未采用引用计数法。
   • 可达性分析（Reachability Analysis）：
     • JVM 通过 GC Roots 作为起点，从这些根节点出发，沿着引用链向下搜索，所有能够被访问到的对象都被认为是存活的。
     • GC Roots 通常包括：
       • 虚拟机栈中引用的对象（局部变量表中的引用）。
       • 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 JNI（Native 方法）引用的对象。

2. 标记与清除
   在确定了哪些对象是存活的之后，垃圾回收器会执行以下操作：

   • 标记阶段：遍历堆内存，标记所有存活的对象。
   • 清除阶段：回收未被标记的对象所占用的空间。

3. 垃圾回收的算法
   JVM 提供了多种垃圾回收算法，不同的算法适用于不同的场景：

   • 标记-清除算法（Mark-Sweep）
     • 过程：
       • 首先标记所有需要回收的对象。
       • 然后直接清除这些对象。
     • 优点：实现简单。
     • 缺点：
       • 效率较低，标记和清除过程都需要遍历整个堆。
       • 容易产生内存碎片，导致后续大对象分配失败。
   • 复制算法（Copying）
     • 过程：
       • 将堆内存划分为两个相等的区域（From 空间和 To 空间）。
       • 每次只使用其中一个区域，当这个区域满了时，将存活的对象复制到另一个区域，并清空原区域。
     • 优点：
       • 解决了内存碎片问题。
       • 回收效率高，适合对象存活率低的场景。
     • 缺点：浪费一半的内存空间。
   • 标记-整理算法（Mark-Compact）
     • 过程：
       • 标记阶段与标记-清除算法相同。
       • 清除阶段不同：将所有存活的对象向一端移动，然后清理掉边界之外的内存。
     • 优点：
       • 解决了内存碎片问题。
       • 不需要额外的空间。
     • 缺点：整理阶段需要移动对象，效率低于复制算法。
   • 分代收集算法（Generational Collection）
     这是现代 JVM 中最常用的垃圾回收算法，基于“对象的生命周期”进行优化：
     • 新生代（Young Generation）
       • 大部分对象都在这里分配。
       • 使用复制算法，因为大部分对象很快就会成为垃圾（朝生夕死）。
       • 新生代进一步分为三个部分：
         • Eden 区：新创建的对象首先分配在这里。
         • Survivor 区（S0 和 S1）：每次 Minor GC 后，存活的对象会被移动到 Survivor 区。
       • 当 Survivor 区不足以容纳存活对象时，对象会被晋升到老年代。
     • 老年代（Old Generation）
       • 存放生命周期较长的对象。
       • 使用标记-清除或标记-整理算法，因为对象存活率较高。
     • 永久代/元空间（Permanent Generation/Metaspace）
       • 存储类信息、常量池、静态变量等。
       • 在 JDK 8 之前称为永久代，JDK 8 及以后改名为元空间，并存储在本地内存中。

三、垃圾回收器

JVM 提供了多种垃圾回收器，每种回收器都有其特点和适用场景：

1. Serial 收集器

   • 特点：单线程串行工作、适合单核 CPU 环境。
   • 应用场景：客户端模式下的小型应用。

2. Parallel 收集器（吞吐量优先）

   • 特点：
     • 多线程并行工作，充分利用多核 CPU。
     • 关注吞吐量（Throughput），即运行用户代码的时间占总时间的比例。
   • 应用场景：后台计算服务。

3. CMS 收集器（响应时间优先）

   • 特点：以最短的停顿时间为目标。基于标记-清除算法。
   • 优点：适合对响应时间要求较高的应用（如 Web 服务器）。
   • 缺点：容易产生内存碎片，且对 CPU 资源敏感。

4. G1 收集器

   • 特点：
     • 将堆划分为多个大小相等的 Region，按需回收。
     • 同时兼顾吞吐量和停顿时间。
   • 优点：适合大规模应用，尤其在大堆内存场景下表现优异。
   • 应用场景：企业级应用。

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