常见的垃圾收集器有3类:

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1.新生代的收集器包括:
  • Serial
  • PraNew
  • Parallel Scavenge

2.老年代的收集器包括:

  • Serial Old
  • Parallel Old
  • CMS

3.回收整个Java堆(新生代和老年代)

  • G1收集器

今天我们详细谈谈以上7种垃圾收集器的优劣势和使用场景。

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新生代垃圾收集器

1.Serial串行收集器-复制算法

Serial收集器是新生代单线程收集器,优点是简单高效,算是最基本、发展历史最悠久的收集器。它在进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线程,直到它收集完成。

Serial收集器依然是虚拟机运行在Client模式下默认新生代收集器,对于运行在Client模式下的虚拟机来说是一个很好的选择。

2.ParNew收集器-复制算法

ParNew收集器是新生代并行收集器,其实就是Serial收集器的多线程版本。

除了使用多线程进行垃圾收集之外,其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数、收集算法、Stop The Worl、对象分配规则、回收策略等都与Serial 收集器完全一样。

3.Parallel Scavenge(并行回收)收集器-复制算法

Parallel Scavenge收集器是新生代并行收集器,追求高吞吐量,高效利用 CPU。

该收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量(Throughput)。所谓吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值,即 吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间)

停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序,良好的响应速度能提升用户体验,而高吞吐量则可用高效率地利用CPU时间,尽快完成程序的运算任务,主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。

老年代垃圾收集器

1.Serial Old 收集器-标记整理算法

Serial Old是Serial收集器的老年代版本,它同样是一个单线程(串行)收集器,使用标记整理算法。这个收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。

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如果在Server模式下,主要两大用途:

(1)在JDK1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用

(2)作为CMS收集器的后备预案,在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用

2.Parallel Old 收集器-标记整理算法

Parallel Old 是Parallel Scavenge收集器的老年代版本,使用多线程和“标记-整理”算法。这个收集器在1.6中才开始提供。

3.CMS收集器-标记整理算法

CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。

目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上,这类应用尤其重视服务器的响应速度,希望系统停顿时间最短,以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。

CMS收集器是基于“标记-清除”算法实现的,它的运作过程相对前面几种收集器来说更复杂一些,整个过程分为4个步骤:

(1)初始标记

(2)并发标记

(3)重新标记

(4)并发清除

其中,初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”

CMS收集器主要优点:

并发收集
低停顿
CMS三个明显的缺点:

(1)CMS收集器对CPU资源非常敏感。CPU个数少于4个时,CMS对于用户程序的影响就可能变得很大,为了应付这种情况,虚拟机提供了一种称为“增量式并发收集器”的CMS收集器变种。

(2)CMS收集器无法处理浮动垃圾,可能出现“Concurrent Mode Failure”失败而导致另一次Full GC的产生。在JDK1.5的默认设置下,CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活。

(3)CMS是基于“标记-清除”算法实现的收集器,手机结束时会有大量空间碎片产生。空间碎片过多,可能会出现老年代还有很大空间剩余,但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象,不得不提前出发FullGC。

新生代和老年代垃圾收集器

1.G1收集器-标记整理算法

JDK1.7后全新的回收器, 用于取代CMS收集器。

G1收集器的优势:

  • 独特的分代垃圾回收器,分代GC: 分代收集器, 同时兼顾年轻代和老年代
  • 使用分区算法, 不要求eden, 年轻代或老年代的空间都连续
  • 并行性: 回收期间, 可由多个线程同时工作, 有效利用多核cpu资源
  • 空间整理: 回收过程中, 会进行适当对象移动, 减少空间碎片
  • 可预见性: G1可选取部分区域进行回收, 可以缩小回收范围, 减少全局停顿

G1收集器的运作大致可划分为一下步骤:

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