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常用的GC算法

常用的GC算法

1)标记非活动对象
--何为非活动对象,通俗的讲,就是无引用的对象。

追踪root对象算法: 深度追踪root对象,将heap中所有被引用到的root做标志,所有未被标志的对象视为非活动对象,所占用的空间视为非活动内存。

2)清理非活动对象

Copy算法:          
方法:将内存分为两个区域(from space和to space)。所有的对象分配内存都分配到from space。在清理非活动对象阶段,把所有标志为活动的对象,copy到to space,之后清楚from space空间。然后互换from sapce和to space的身份。既原先的from space变成to sapce,原先的to space变成from space。每次清理,重复上述过程。

优点:copy算法不理会非活动对象,copy数量仅仅取决为活动对象的数量。并且在copy的同时,整理了heap空间,即,to space的空间使用始终是连续的,内存使用效率得到提高。

缺点:划分from space和to space,内存的使用率是1/2。
  Compaction算法:
方法:在清理非活动对象阶段,删除非活动对象占用内存,并且把活动对象向heap的底部移动,直到所有的活动对象被移到heap的一侧。
优点:无须划分from sapce和to space,提高内存的使用率。并且compaction后的内存空间也是连续分配的。
缺点:该算法相对比较复杂。
sun jdk gc介绍:
在减少gc之前,先来看看来自IBM的一组统计数据:
98%的java对象,在创建之后不久就变成了非活动对象;只有2%的对象,会在长时间一直处于活动状态。

如果能对这两种对象区分对象,那么会提交GC的效率。在sun jdk gc中(具体的说,是在jdk1.4之后的版本),提出了不同生命周期的GC策略。

young generation:
生命周期很短的对象,归为young generation。由于生命周期很短,这部分对象在gc的时候,很大部分的对象已经成为非活动对象。因此针对young  generation的对象,采用copy算法,只需要将少量的存活下来的对象copy到to space。存活的对象数量越少,那么copy算法的效率越高。
young generation的gc称为minor gc。经过数次minor gc,依旧存活的对象,将被移出young generation,移到tenured generation(下面将会介绍)


young generation分为:
eden:每当对象创建的时候,总是被分配在这个区域
survivor1:copy算法中的from space
survivor2:copy算法中的to sapce (备注:其中survivor1和survivor2的身份在每次minor gc后被互换)
minor gc的时候,会把eden+survivor1(2)的对象copy到survivor2(1)去。
tenured generation:
生命周期较常的对象,归入到tenured generation。一般是经过多次minor gc,还 依旧存活的对象,将移入到tenured generation。(当然,在minor gc中如果存活的对象的超过survivor的容量,放不下的对象会直接移入到tenured generation)
tenured generation的gc称为major gc,就是通常说的full gc。

采用compactiion算法。由于tenured generaion区域比较大,而且通常对象生命周期都比较常,compaction需要一定时间。所以这部分的gc时间比较长。
minor gc可能引发full gc。当eden+from space的空间大于tenured generation区的剩余空间时,会引发full gc。这是悲观算法,要确保eden+from space的对象如果都存活,必须有足够的tenured generation空间存放这些对象。
Permanet Generation:
该区域比较稳定,主要用于存放classloader信息,比如类信息和method信息。
对于spring hibernate这些需要动态类型支持的框架,这个区域需要足够的空间。

这部分内容相对比较理论,可以结合jstat,jmap等命令(当然也可以使用jconsole,jprofile,gciewer等工具),观察jdk gc的情况。

来自:http://www.blogjava.net/stone2083/archive/2008/03/15/186507.html
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