JVM学习笔记(八 - 垃圾回收算法)
垃圾回收算法
垃圾
引用计数算法
原理
每个对象都持有一个属于自己的引用计数器，用于记录该对象的引用情况。比如说一个对象a被另一个对象b所引用到，那么相应的，对象a的引用计数器的值就会+1，相反，当对象a不再被对象b所引用，也就是断开了联系，那么对象a的引用计数器的值就会-1，当引用计数器的值为0时，那么该对象就可以视为垃圾，随时都可以进行回收。
特点
实现原理十分简单，而且回收没有延迟，只要引用计数器的值为0，就可以随时回收，效率比较高。缺点是需要为引用计数器多开辟一份空间，而且对引用计数器的值的运算也会损耗相应的时间性能，但是这些缺点对于它的优点来说，都无伤大雅。不过，这个算法有一个比较大的缺点，也是导致java不采用这种算法的原因，那就是它没有办法解决循环引用的问题，也就是一旦出现循环引用的场景，那么就可能无法回收相应的垃圾，容易出现内存泄露的问题。python采用了这个算法，看重的是它实现简单，效率高，对于循环引用的问题，python支持程序员手动断开相应的循环链来达到回收的目的。
循环引用
如下图，图1中，a被指针指向，同时也被b引用，所以引用计数器的值为2，而b只被a引用，所以引用计数器的值为1，此时的a和b都不是垃圾，不应该被回收，但到了图2所示，指针指向c，而a不再被指针指向，引用计数器的值也减为1，b则不变。按理来说，a和b都应该被作为垃圾回收了，因为它们整体不再被需要引用，但是由于它们的引用计数器的值都不为0，所以无法进行回收。久而久之，这样的循环引用垃圾就会越来越多，但又无法被回收，因此是个比较严重的问题。python的做法是允许程序员手动的吧a和b之间的连接断开，那么引用计数器的值就为0，就能被回收。
可达性分析算法
原理
可达性分析算法又称为根搜索算法或追踪性垃圾收集算法。原理是判断一个对象是否能从GC Roots根集合向下遍历并最终到达，也就是判断一个对象是否与GC Roots有直接或间接的联系，如果有，那么就不应该被视为垃圾，如果没有，那么就可以被视为垃圾。遍历的路径称为引用链。它的实现比引用计数算法要复杂一些，而且需要遍历判断，因此性能上也相对差一些，但是它很好地解决了循环引用可能出现的问题，java采用的就是可达性分析算法。
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图示
如上图所示，对象a , b , c , d都是可以从GC Roots出发最终到达的，也就是有直接或间接的关系，而对象e，f，g则没有联系，所以可以被视为垃圾。
举个形象的例子，从水果篮中拿出一串葡萄，通过拎葡萄串根茎的方式去拿，那么我们拿到的葡萄都是直接或间接地连着这条根茎的，就好比被引用到的对象，而散落的葡萄就好比不再被引用的对象。再一个更生动的例子，古时候的罪犯，如果是直接或间接地与贵族扯上关系的，那么大概率可以免去处罚，这些罪犯就好比被引用的对象， 而对于一个平民，与贵族没有任何关系的，往往就要受到处罚，这些罪犯就好比不被引用到的对象。
特点
实现原理相对于引用计数算法来说要复杂一些，而且效率也差一些，回收有延迟，但回收的准确率较高，很好地应对了由循环引用所引起的内存泄露问题。
GC Roots
GC Roots是一些比较主要的，不应该被视为垃圾的对象，这些对象就组成了根集合，GC Roots一般可以是以下的这些对象
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虚拟机栈所引用到的对象
也就是栈帧中的局部变量表的一些引用变量所指向的对象。
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本地方法栈中本地方法所引用到的对象
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类静态变量所指向的对象
比如一些引用类型的静态变量的对象
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方法区中所引用到的对象
比如所运行时常量池中所引用到的对象
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被同步锁synchronized所持有的对象
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java虚拟机内部的引用
比如说基本类型的Class对象，一些常驻的异常对象(如：NullPointerException，OutOfMemoryError等等)，系统类加载器
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总结的说，可以成为Root的一般都是在非堆空间的区域，而且指向了堆空间的对象。
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在一些特殊的情况，比如说进行部分回收时，堆空间中的对象也会临时性地加入成为Root。比如说只针对新生代的垃圾回收，那么老年代中的对象就会临时地加入到根集合中，也就是在新生代中被老年代对象引用到的对象也不应该被视为垃圾。
对象的finalization机制
概述
- 回收一个对象前，都会进行至少两次标记，第一次标记是查看是否可达，第二次标记则是查看有没有必要调用对象的finalize()方法，如果有必要调用，就会把该对象插入到F-Queue队列中，由JVM自动创建的一个低优先级的线程Finalizer来调用该方法，否则就直接回收对象。
finalize方法
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什么是finalize()方法？
finalize()方法定义在Object类中，是一个protected修饰的空方法，也就意味着所有的对象都能够去重写finalize()方法。但实际开发时很少会需要去重写该方法，可能有时候需要在回收对象前关闭一些资源，比如流，套接字等会去重写finalize方法。如果对象没有选择重写finalize方法，那么在垃圾回收时就会认为没有必要去调用，直接就进行回收，因为该方法本来就是一个空方法。而且finalize方法只会调用一次，也就是说如果一个对象在第一次调用finalize方法时由于某些情况不予以回收，那么第二次回收时会忽略finalize方法，直接就进行回收。
注意
永远不要主动去调用finalize()方法，JVM会在适当的时机自动执行
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finalize方法的执行是由一个优先级很低的Finalizer线程完成的，因此它无法保证马上就能执行finalize()方法，如果此时主动调用的话，还可能会复活对象浪费空间。
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finalize方法会在一定程度上影响垃圾回收的性能，因为如果重写了该方法，那么回收前就会先调用该方法，如果finalize方法编写不当，比如说大量的循环等，会严重拉胯垃圾回收的性能。因此不建议主动去调用finalize方法。
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当在finalize()方法中使得该对象重新与GC Roots建立联系时，那么该对象就会被复活，不会被回收。
对象的三种状态
在JVM中，针对于垃圾回收，对象会有以下三种可能的状态
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可触及的
也就是与GC Roots有直接或间接联系的，不会被视为垃圾，因此不会被回收。
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可复活的
与GC Roots没有任何联系，但是重写了finalize()方法，而且还没有被调用过。
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不可触及的
与GC Roots没有任何联系，也没有重写finalize()方法，或者重写了该方法，调用后没有复活，又或者已经被调用复活过一次了。
标记-清除算法
基本思想
从根节点开始遍历所有的可达对象，给遍历到的可达对象的对象头中予以标记，注意，标记的是可达对象。标记完所有的可达对象后对整个需要垃圾回收的区域进行线性遍历，把没有标记的对象都予以“清除”，清除后的空闲空间时零散的，而且不是实际意义上的置空，而是在空闲列表上记录相应的地址，下一次需要分配空间时，就从空闲列表中找出合适的空间进行覆盖。回收过程也需要停止用户线程，来保证该算法是在一个前后一致的快照中执行。
图示
优点
- 实现原理简单，比较容易想到。
- 留下的对象都没有进行移动，保持同样的地址，不需要额外去修改相关的引用关系。
缺点
- 回收效率不算高，除了遍历可达对象外还要额外进行一次回收区域的遍历。
- 容易出现大量的内存碎片，回收后留下的空闲空间是零散的，需要额外维护一个空闲列表，而且出现比较大的对象时容易报OOM异常。
标记-压缩算法
基本思想
在标记-清除算法的基础上加上压缩空间的步骤，考虑到标记-清除算法会产生内存碎片的问题，在清除的同时把留存的对象移动到内存的一段，使得留存的对象一个挨一个地拼接摆放，留下连续的空闲空间，不再需要额外维护空闲列表。回收过程也需要停止用户线程，来保证该算法是在一个前后一致的快照中执行。
图示
优点
- 解决了内存碎片的问题，留下的是一片连续的空闲空间，无需维护空闲列表，分配内存时可采用指针碰撞。
缺点
- 多了压缩的步骤，回收的效率比标记-清除算法还要低。
- 回收后对象可能会发生移动，也就意味着还需要维护相关的引用信息。
复制算法
基本思想
多开辟一块与回收区域空间大小一致的空闲区域，在遍历可达对象的同时依次把可达对象完整地复制一份到空闲区域，而且是通过指针碰撞的方式去存放复制对象，其余的都进行回收，最后留下完全空闲的区域，用于下次回收复制，两区域交替复制，以此类推。回收过程也需要停止用户线程，来保证该算法是在一个前后一致的快照中执行。
图示
优点
- 回收效率高，免去额外的遍历和压缩流程，性能优良。
- 解决了内存碎片的问题，保证了空闲空间的连续性。
缺点
- 需要额外空出一倍的空间，增加了内存空间的开销，减少了空间的利用率。
- 存活对象的地址发生了变动，需要维护相关的引用关系。
- 当存活对象比较多时效率反而不理想，不理想的情况是所有的对象都存活，就意味着需要把所有的对象都复制一遍，而且此次的复制操作是毫无意义的。
分代收集算法
基本思想
没有最好的算法，只有更优的算法。到目前为止也没有哪种算法是绝对最优的，其他问题得具体分析，针对不同的区域特性使用不同的算法是比较明智的方案。比如说针对新生代，回收比较频繁，而且一般存活对象占的比例不大，那么就非常适合采用复制算法来进行垃圾回收，所以幸存者0区和幸存者1区总是会空出一个区去存放存活的对象，而且由于回收比较频繁，也匹配对算法时间性能的需求。而对于老年代，回收没那么频繁，而且一般回收的对象不多，那么复制算法的优点就难以凸显了，而且还需要空出一块区域，会极其浪费空间，所以不适合使用复制算法，反而标记-压缩算法比较适合。目前，所有的垃圾回收器都采用了分代收集算法，针对不同的区域采用不同的算法进行回收。
增量收集算法
基本思想
目前还没有哪种算法能保证没有延迟，也就是STW是必然会触发的，只是时间长短各不一样罢了。STW的时间比较长的话，会严重影响用户的体验，因此如今垃圾回收的算法正在不断地缩短STW的时长。增量收集的思想是不一次性地把整个区域的垃圾都回收，而是每次只回收一部分就切换回用户线程，这样交替并发地执行，一点点地回收，可以在一定程度上细分STW的时长，使得延迟不那么明显，确保用户体验不至太差。当然，这样来回切换也会损耗相应的性能，使得总体的垃圾回收成本上升，造成系统的吞吐量下降。
分区收集算法
基本思想
大致的想法也是分担STW的时长。主要的思想是把回收的区域划分成若干块区域，然后根据给定的时间段去回收，时间段短的就少回收几块区域，时间段长的就多回收几块区域，就这样与用户线程来回切换并发进行，直至全部区域都被回收，同样也会损耗相应的性能。