摘要：對象存不進去，會又一次觸發(fā)垃圾回收。也就是說，它在進行垃圾回收時，必須暫停其他所有線程。我們來看一個名詞吞吐量。吞吐量運行用戶代碼時間運行用戶代碼時間垃圾收集時間。也就是說，收集器會嚴格控制吞吐量，至于這個吞吐量是多少，這個可以人為設置。

與其他語言相比，例如c/c++，我們都知道，java虛擬機對于程序中產(chǎn)生的垃圾，虛擬機是會自動幫我們進行清除管理的，而像c/c++這些語言平臺則需要程序員自己手動對內(nèi)存進行釋放。

雖然這種自動幫我們回收垃圾的策略少了一定的靈活性，但卻讓代碼編寫者省去了很多工作，同時也提高了很多安全性。(因為像C/C++假如你創(chuàng)建了大量的對象，但卻由于自己的疏忽忘了將他們進行釋放，可能會造成內(nèi)存溢出)。

剛才說了，虛擬機會自動幫助我們進行垃圾的清除，那什么樣的對象我們才可以稱為是垃圾對象呢？

假如你創(chuàng)建了一個對象

Man m = new Man();

你用一個變量指向了這個對象，顯然對于這個對象，你可以用變量m對這個對象進行利用，但過了一段時間，你執(zhí)行了

m = null;

并且也并沒有新的變量來指向剛才創(chuàng)建的對象。此時對于這個沒有任何變量指向的對象，你覺得它還有用處嗎？

顯然，對于這種沒有被變量指向的對象，它是一點卵用也沒有的，它只能在堆隨風漂流。

因此，對于這樣的對象，我們就可以把它稱為垃圾了，它早晚會被垃圾回收器給干掉。

假如代碼是你自己編寫的，你可能知道這個對象啥時候應該被拋棄，你可以隨時讓它成為垃圾對象。

但是，你畢竟是你，虛擬機則沒那么智能。那虛擬機是如何知道的呢？

上面已經(jīng)說了，沒有變量引用這個對象時，它就是垃圾對象了，基于這個原理，我們可以這樣做?。?/p>

我們可以為這個對象設置一個計數(shù)器，初始值為0，假如有一個變量指向它，那么計數(shù)器就加1，如果這個變量不在指向它了，計數(shù)器就減1。那么我們就可以判斷，如果這個計數(shù)器為0的話，那它就是垃圾對象了，否則就是有用的對象。

對于這種方法，我們稱之為引用計數(shù)法。

好吧，我們先來夸一夸引用計數(shù)法這種方法：

實現(xiàn)簡單。

效率高(一個if語句就能解決的問題想不高效都難)。

不好意思，接下來得說說它那個致命的缺點。

實際上，對于這種引用計數(shù)的方法，假如它遇到對象互相引用的話，是很難解決的。

先看一段代碼：

Man m1 = new Man();
Man m2 = new Man();
//互相引用
m1.instance = m2;//假設Man有instance這個屬性
m2.instance = m1;

m1 = null;
m2 = null;
System.gc();//按道理對象應該被回收

這段代碼m1和m2都指向null了，按道理兩個對象已經(jīng)是無用對象，應該被回收，但是，兩個對象之間彼此有一個instance的屬性互相牽引的對方，導致兩個對象并沒有被回收。

這個缺點夠致命吧？

所以，虛擬機并沒有采用這種引用計數(shù)的方法。

除了這種方法，我們還有其他的方法嗎？

答案是有的，必須得有啊。這種方法就是傳說中的可達性分析，(我靠，聽名字是真的高級啊)。它的工作原理是這樣的：

在程序開始時，會建立一個引用根節(jié)點(GC Roots)，并構建一個引用圖。當需要判斷誰是垃圾時，我們可以從這個根節(jié)點進行遍歷，如果沒有被遍歷到的節(jié)點則是垃圾對象，否則就是有用對象。如下圖:

這個方法可以解決循環(huán)相互引用的問題，但是這個方法并沒有引用計數(shù)法高效，畢竟要遍歷圖啊。

總結下判斷是否為垃圾對象的算法：

引用計數(shù)法。

可達性分析。

可能有人會覺得這個問題很奇怪，覺得看到垃圾就回收不是很好。對于這個我只能說：

看到房間有一點垃圾你會馬上掃？還是等到某個時間點或者當垃圾積累到一定的數(shù)量再掃？

虛擬機可沒那么智能可以馬上識別這個對象是垃圾對象，它還得遍歷所有對象才能知道有哪些是垃圾對象。

所以說，你總不能幾秒(我們假設幾秒是賊短的時間）就讓虛擬機遍歷一下所有對象吧？

這里先說明一下，當垃圾回收器在進行垃圾回收的時候，為了保證垃圾回收不受干擾，是會暫停所有線程的，此時程序無法對外部的請求進行響應。(因為你想啊，當你在可達性分析的時候，那些引用關系還在不斷著變化，那不很難受)。

而且頻繁的垃圾回收，對于有一些程序，是很影響用戶體驗的，例如你在玩游戲，系統(tǒng)動不動就停頓一下，怕你是要把這游戲給刪了。

所以說，垃圾回收是會等到內(nèi)存被使用了一定的比例的時候，才會觸發(fā)垃圾回收。至于這個比例是多少，這可能就是人為規(guī)定的了。

當我們標記好了哪些是垃圾，想要進行回收的時候，該怎么回收比較好呢？

可能有一些人就覺得奇怪，這還不簡單，看見它是垃圾，直接回收不就得了。

其實這也不無道理，簡單粗暴，直接回收。

是的，確實有這樣的算法，看哪些是被我們標記的垃圾，看見了就直接回收。這種算法我們稱之為標記--清除算法。

標記-清除算法工作原理：就是先標記出所有需要回收的對象，然后在統(tǒng)一回收所有被標記過的對象。

不過，那些人你可別得意啊，因為這種方法雖然簡單暴力，但它有個致命的缺點就是：

標記清除過后，會產(chǎn)生大量的不連續(xù)內(nèi)存碎片，如果不連續(xù)的碎片過多的話，，可能會導致有一些大的對象存不進去。這樣，會導致下面兩個問題：

有些內(nèi)存浪費了。

對象存不進去，會又一次觸發(fā)垃圾回收。

復制算法

為了解決這種問題，另外一種算法出現(xiàn)了---復制算法。就是說，它會將可用的內(nèi)存按容量劃分成兩塊。然后每次只使用其中的一塊，當這一塊快用完的時候，就會觸發(fā)垃圾回收，它會把還存活的對象全部復制到另外一塊內(nèi)存中去，然后把這塊內(nèi)存全部清理了。

這樣，就不會出現(xiàn)碎片問題了。

居然幫我們解決了我們必須夸一下它：不僅幫我們解決了問題，而且實現(xiàn)上也簡單、運行也高效。

但是(凡事都有個但是的)，它也是有缺點的，缺點很明顯，發(fā)現(xiàn)了沒有。假如每次存活的對象都很少很少，那另外一塊內(nèi)存不是幾乎沒有用到？所以說，這種方法有可能導致另外一半內(nèi)存幾乎沒用了。內(nèi)存那么寶貴，這可是很嚴重的問題。

優(yōu)化策略：可以告訴你，有研究顯示，其實有98%的對象都是朝生夕死的，也就是說，每次存活的對象確實很少很少。既然我們都知道存活的對象很少很少了，那我們干嘛還1：1的比例來分配？所以說，HotShot虛擬機是默認按8:1的比例來分配的。這樣，就不會出現(xiàn)很多內(nèi)存沒用到的問題了。

可能有人會說，萬一占比為1/9的內(nèi)存不夠用了怎么辦？不就沒地方存那些活的對象？實際上，當內(nèi)存不夠用時，可以向其他地方借些內(nèi)存來使用，例如老年代里的內(nèi)存。

這里說明一下新生代和老年代：說白了，新生代就是剛剛創(chuàng)建不久的對象，而老年代是已經(jīng)活了挺久的對象。也就是說，有一些對象是確實活的比較久的，對于這種對象，我們另外給它分配內(nèi)存來養(yǎng)老，而且垃圾回收時，我們不用每次都來這里查找有沒垃圾對象，因為這些對象是垃圾的幾率會比較小。

下面在簡單介紹另外兩種算法：

標記-整理算法：這種算法和標記-清除算法類似，不過它把垃圾清除了之后，會讓存活的對象往一個方向靠攏，以此來整理碎片。

分代收集算法：所謂分代就是把對象分成類似上面說的老年代和新生代，在新手代一般每次垃圾回收時死的對象一般都會比較多，而老年代會比較少，基于這種關系，我們就可以采取不同的算法來針對了。

總結下垃圾回收的幾種算法：

標記-清除算法。

復制算法。

標記-整理算法。

分代收集算法。

對于垃圾的回收，你是想一邊運行程序其他代碼一邊進行垃圾回收？還是想把垃圾全收好再來執(zhí)行程序的其他代碼？雖然說最終使用cpu的時間是一樣，但兩種方式還是有區(qū)別的。

下面簡單介紹幾種垃圾回收器，看看他們都使用哪種方。

(1).Serial收集器

serial(串行),看這個英文單詞就知道這是一個單線程收集器。也就是說，它在進行垃圾回收時，必須暫停其他所有線程。顯然，有時垃圾回收停頓的比較久的話，這對于用戶來說是很難受的。

(2).ParNew

這個收集器和Serial很類似，進行垃圾回收的時候，也是得暫停其他所有線程，不過，它可以多條線程工作進行垃圾回收。

(3).Parallel Scavenge收集器

parallel,并行的意思。也是可以多線程進行垃圾回收處理，但是它與ParNew不同。它會嚴格控制垃圾回收的時間與執(zhí)行其他代碼的時間之間的比例。我們來看一個名詞：吞吐量。

吞吐量 = 運行用戶代碼時間 / (運行用戶代碼時間 + 垃圾收集時間)。

也就是說，Parallet Scavenge收集器會嚴格控制吞吐量，至于這個吞吐量是多少，這個可以人為設置。

(4).CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器

CMS收集器是基于“標記-清除”算法實現(xiàn)的，它的運作過程相對于前面幾種收集器來說要更復雜一些，整個過程分為4個步驟，包括：

初始標記（CMS initial mark）

并發(fā)標記（CMS concurrent mark）

重新標記（CMS remark）

并發(fā)清除（CMS concurrent sweep）

其中初始標記、重新標記這兩個步驟仍然需要暫停其他線程。但另外兩個步驟可以和其他線程并發(fā)執(zhí)行。初始標記僅僅只是標記一下GCRoots能直接關聯(lián)到的對象，速度很快，并發(fā)標記階段就是進行GC Roots Tracing的過程 (說白了就是把整個圖都遍歷了，找出沒有的對象)，

而重新標記階段則是為了修正并發(fā)標記期間，因用戶程序繼續(xù)運作而導致標記產(chǎn)生變動的那一部分對象的標記記錄，這個階段的停頓時間一般會比初始標記階段稍長一些，但遠比并發(fā)標記的時間短。

由于整個過程中耗時最長的并發(fā)標記和并發(fā)清除過程中，收集器線程都可以與用戶線程一起工作，所以總體上來說，CMS收集器的內(nèi)存回收過程幾乎是與與用戶線程一起并發(fā)地執(zhí)行。

(5).G1收集器

這個估計是最牛的收集器了。該收集器具有如下特點：

并行與并發(fā)：G1能充分利用現(xiàn)代計算器多CPU,多核的硬件優(yōu)勢，可以使用并發(fā)或并行的方式來縮短讓其他線程暫停的優(yōu)勢。

分代收集：就是類似像分出新生代和老年代那樣處理。

空間整合：采用了復制算法+標記-整合算法的特點來回收垃圾。就是整體采用標記-整理算法，局部采用復制算法。

可預測停頓：這個就牛了，就是說，它能讓使用者明確指定在一個長度為M毫秒的時間片段內(nèi)，消耗在垃圾收集上的時間不超過N毫秒。

它的執(zhí)行過程大體如下：

初始標記。

并發(fā)標記。

最終標記。

篩選回收。

這個流程和CMS很相似，它也是在初始標記和最終標記需要暫停其他線程，但其他兩個過程就可以和其他線程并發(fā)執(zhí)行。

剛才我們說了G1收集器哪些優(yōu)點，例如可預測停頓，這也使得篩選回收，是可以預測停頓垃圾回收的時間的，也就是說，停頓的時間是用戶自己可以控制的，這也使得一般情況下，在篩選回收的時候，我們會暫停其他線程的執(zhí)行，把所有時間都用到篩選回收上。

本次講解到這里。

完

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