java垃圾收集器和垃圾收集算法
1. Serial 垃圾收集器
- 特点：
- 单线程运行，只使用一个GC线程。
- 串行处理整个垃圾回收过程。
- 简单实现，适合小规模应用或单用户环境。
- 作用：
- 负责新生代（Young Generation）和老年代（Old Generation）的垃圾收集。
- 处理简单场景下的内存管理。
- 配置参数：
- -XX:+UseSerialGC：强制使用Serial垃圾收集器。如果不指定其他收集器，JVM默认情况下会根据环境选择是否使用Serial收集器。
2. Parallel 垃圾收集器
- 特点：
- 多线程并行执行，利用多个CPU核心提高垃圾回收效率。
- 主要用于新生代的垃圾收集，通过并行处理加快整体速度。
- 高吞吐量优先，适合需要快速处理大量对象的应用场景。
- 作用：
- 负责新生代和老年代的垃圾收集，提升整体应用性能。
- 配置参数：
- -XX:+UseParallelGC：启用Parallel垃圾收集器。
- -XX:ParallelGCThreads=
：设置并行线程的数量，默认值为逻辑处理器核心数。
3. CMS（Concurrent Mark Sweep）垃圾收集器
- 特点：
- 多线程并发标记与清除，减少停顿时间。
- 以低停顿时间为首要目标，适合对实时性要求较高的应用。
- 主要针对老年代的垃圾收集。
- 作用：
- 负责新生代和老年代的垃圾回收，特别适用于需要快速响应的应用场景，如GUI应用程序或Web服务器等。
- 配置参数：
- -XX:+UseConcMarkSweepGC：启用CMS垃圾收集器。
- -XX: CMSInitiatingHeapOccupancyPercent=
：设置触发CMS的堆占用百分比，默认为68%。 - -XX: CMSMax freetime percent=
：控制在低负载时CMS的最大空闲时间。
4. G1（Garbage First）垃圾收集器
- 特点：
- 分代收集，将内存划分为多个区域（Regions），每个区域大小固定。
- 支持大堆内存和高扩展性，适用于复杂的应用场景。
- 目标是实现低延迟、可预测的停顿时间。
- 作用：
- 负责所有内存区域（Eden, Survivor, Old）的垃圾收集，特别适合处理大规模数据和多线程环境。
- 配置参数：
- -XX:+UseG1GC：启用G1垃圾收集器。
- -XX: G1HeapRegionSize=
：设置每个区域的大小，默认为1MB。 - -XX: GCTimeRatio=
：设定垃圾回收时间占总时间的最大比例。 - -XX: ConcurrentGCThreads=
：设置并发标记阶段的线程数。
垃圾收集算法
主要的垃圾收集算法有：
1.标记-清除（Mark-and-Sweep）：算法分为两个步骤：标记和清除。标记阶段遍历所有对象，标记存活对象，未被标记的对象被视为垃圾。清除阶段回收未被标记的内存空间。
2.复制收集算法（Copying Algorithm）：将内存划分为两块相同的区域，每次只使用其中一块，当该块满时将存活对象复制到另一块。适用于新生代垃圾收集，因为新生代中的存活对象相对较少。
3.标记-整理（Mark-and-Waste）：主要用于老年代的垃圾收集。标记阶段与标记-清除相同，但在清除阶段不移动对象，而是直接清理内存末尾后的空间。
4.增量更新（Incremental Update）：通过记录和重映射堆中的存活对象引用关系来实现垃圾回收，避免了传统的标记-清除过程。
在JDK 1.8中：
- Serial 和 Parallel 垃圾收集器主要使用复制算法处理新生代，而老年代则使用标记-清除算法。
- CMS 垃圾收集器针对老年代采用标记-清除算法，而对于新生代仍然使用复制算法。
- G1 垃圾收集器采用了基于区域的垃圾回收策略，结合了多种算法的优势，包括标记、复制和整理等。
配置垃圾收集器时需要考虑的因素
选择合适的垃圾收集器和配置参数需要综合考虑以下几个方面：
- 应用的响应时间：如果应用程序对垃圾收集的停顿时间敏感，则应选择低延迟的收集器如CMS或G1。
- 系统的内存大小：对于大内存的应用，G1可能是一个更好的选择，因为它能更好地处理大规模数据和多线程环境。
- CPU核数：Parallel和G1等垃圾收集器能够利用多核优势提升性能，因此在多核系统上表现更佳。
- GC的停顿时间目标：根据具体需求设定垃圾回收的最大允许停顿时间，选择相应的参数进行配置。
- 应用程序的负载情况：不同的应用场景可能需要不同的垃圾收集策略。例如，Web应用可能更适合CMS或G1，而批处理任务可能更倾向于Parallel。
如何监控和调优垃圾收集器
为了确保垃圾收集器的有效性和性能，可以采取以下措施：
- 垃圾收集日志：通过JVM参数如-XX:+PrintGC, -XX:+PrintGCDateStamps, -XX:+PrintGCDetails等来启用垃圾收集的相关日志输出。
- 分析GC日志：使用工具如GCeasy在线分析平台，将GC日志上传并获取优化建议。
- 性能监控工具：利用JConsole、VisualVM或Eclipse MAT等工具实时监控内存和GC活动。
- 压力测试：在不同负载条件下测试应用程序，观察垃圾收集器的行为，并根据结果调整配置参数。
常见问题及解决方案
1.频繁的垃圾回收导致应用性能下降
可能的原因包括堆内存过大或过小、新生代存活率高、GC算法选择不当等。
解决方法：增加堆内存大小，调整新生代和老年代的比例，或者更换更适合的GC模式（如从Parallel切换到G1）。
2.GC停顿时间无法满足要求
可能的原因是选择了不适合低延迟场景的垃圾收集器。
解决方法：尝试使用CMS或G1垃圾收集器，并根据需要调整相关的参数，如设置适当的触发阈值和线程数。
3.内存泄漏导致堆内存持续增长
问题可能出在应用程序中存在未释放的对象引用或者GC未能正确回收某些对象。
解决方法：使用内存分析工具（如Eclipse MAT）定位内存泄漏的具体原因，并修复代码逻辑中的错误。