当前位置：首页 > 编程日记 > 正文

java 全局变量内存不回收_Java的内存 - 内存回收

编程日记 2024-02-10 17:30:00

这篇承接上一篇《Java的内存 - 内存模型》，分析内存回收相关的知识点。垃圾回收包含两个步骤，①标记哪些内存是垃圾 ②回收内存。下面分别说这两个步骤有哪些算法：

1. 垃圾标记

1.1 引用计数算法

没有哪一种 JVM 是使用「引用计数」作为垃圾回收算法的，但这种算法又很经典，所以介绍一下。

工作方式： 堆中每一个对象都有一个引用计数器。创建并初始化赋值后，引用计数置为1，每多一次引用，引用计数+1，每有一个引用失效（出作用域或者被设置为其他值）时，引用计数-1。引用计数 == 0 的对象可以被回收。

优点： 判定对象是否需要回收的效率高，不需要额外的线程做 GC 的工作，也不会暂停应用。

缺点： 无法检测循环依赖。由于需要实时计数，增加了程序执行时的开销。

应用实例： Object-C 的 ARC 模式。

1.2 根搜索算法

根搜索算法是 Java 虚拟机主流的找垃圾算法。

首先要知道根集和finalize()相关的东西：

根集： 根集是肯定不需要回收的对象的引用。它包含： 1. Java栈和 Native栈的本地变量表中引用的对象； 2. 方法区中的常量和静态变量引用的对象； 3. 活跃的线程对象等。

关于 finalize() 方法： finalize() 方法最多只会被垃圾收集器执行一次（不包括开发者主动调用）。已经被垃圾收集器执行过一次后，不会再执行第二次。如果一个类没有重写 finalize() 方法，垃圾回收器不会执行其对象的 finalize() 方法。

根搜索算法会有两次标记，第一次标记将需要执行 finalize() 的对象放入 F-Queue 中，等待执行 finalize() 方法；第二次再判断执行完 finalize() 的对象是否依然不可达，并最终确定哪些对象是垃圾。 finalize() 方法是在一个低优先级的线程中执行的。

工作步骤如下：

第一步：获取不可达对象 1. 暂停整个应用（Stop The World）； 2. 生成根集（GC Roots）; 3. 从根集出发，找出根集中的对象引用的其他对象，并依次沿引用方向遍历，生成引用链； 4. 根据引用链获取所有不可达的对象；

第二步：垃圾的自我救赎 1. 判断这些不可达对象是否需要执行 finalize() 方法； 2. 如果不需要，直接标记为可回收对象，跳过后续步骤；如果需要，将对象加入到 F-Queue 中，等待执行 finalize() 方法； 3. 如果在 finalize() 方法中，其他对象又持有了该对象，那么该对象又变为可达对象了。

第三步：再次获取不可达对象 1. F-Queue队列执行完后，再次判断执行完 finalize() 方法的这些对象是否可达； 2. 如果仍然不可达，标记为可回收对象。

2.2 垃圾收集

关于垃圾回收，参考 Oracle 官网《HotSpot 虚拟机内存管理白皮书》。

垃圾回收确保回收的对象必然是不可达对象，但是不确保所有的不可达对象都会被回收。

垃圾收集算法主要有3种： 标记清除算法（Mark-Sweep）、标记压缩算法（Mark-Sweep-Compact）、复制算法（Copying）。在这3种的基础上派生出其它算法： 1. 分代回收：考虑算法和内存分配的特点，对堆上不同的分代使用不同的回收算法； 2. 并行回收（Parallel）和串行回收（Serial）：考虑在内存回收时，是一个线程在回收，还是多个线程同时回收； 3. 并发回收和 Stop-The-World：考虑在内存回收时，是否一边执行应用一边回收，还是完全暂停整个应用;

以下是这些算法的具体信息：

2.2.1 标记清除算法

工作方式： 1. 内部维护了一个空闲内存表，用来记录可分配内存的地址和大小； 2. 工作时，先将标记为可释放的对象的内存释放，然后在空闲内存表中更新可分配内存信息。

优点： 速度快。快的原因，相比后面的标记整理算法，是不需要移动内存。

缺点： 1. 会产生大量的内存碎片； 2. 维护一个空闲列表有一定的额外开销； 3. 分配新内存时，需要遍历空闲列表找到合适的内存块。

2.2.2 标记整理算法

工作方式： 1. 将所有活跃的对象，依次移动到内存的一端； 2. 移动完毕后，清理边界之外的内存。

优点： 1. 不会产生内存碎片； 2. 只需要记录内存末尾的指针，新内存分配时可以立即分配；

缺点： 1. 由于需要移动内存，暂停应用的时间会延长。

2.2.3 复制算法

工作方式： 1. 将堆内存分为两块相同的区域； 2. 内存分配时，只在其中一块内存分配； 3. 当内存不足以分配时，将所有活跃的对象依次复制到另一块区域； 4. 一次性清理掉旧的内存区域。

优点： 1. 标记和复制可以同时进行； 2. 效率高，清理内存时是对一整块内存进行操作； 3. 不会产生内存碎片。

缺点： 1. 可分配的堆内存减为一半了； 1. 由于需要移动内存，暂停应用的时间会延长。

特点： 该算法的耗时，只跟活跃对象的数量有关，和这个算法管理的堆空间总大小无关。

2.2.3 分代回收

由于不同对象的生命周期是不一样的，因此可以对不同生命周期的对象采取不同的收集方式，以提高回收效率。

不分区有什么缺点： 如果不分区，GC是对整个堆区进行可达性分析、内存移动等，回收会很耗时。

如何划分内存区域： 由于大部分对象的生命周期很短，只有少部分对象会存活较长时间。所以基于它们的生命周期分代是个合适的选择。HotSpot 等虚拟机都把堆区分为年轻代和老年代。

分代是如何减少可达性分析的： 对年轻代做可达性分析时，如果还要遍历老年代，那就没有减少可达性分析的时间。但是。如果不遍历其它分代，如何知道一个年轻代的对象是否被老年代持有呢？这就产生了跨代引用的问题。

为了解决问题，引入了「跨代引用是 GC Root」的解决办法：如果老年代的 Young 对象，引用了年轻代的 Old 对象，在对年轻代进行可达性分析时，Young 对象算作 GC Root。这样就不用遍历其它分代了。分代回收算法需要有一个表，用来记录所有的跨代引用，很耗内存。HotSpot 使用 CardTable 记录老年代对年轻代的引用。把老年代按照 4KB 的大小分块，每一块对应在 CardTable 中都是1 bit。当值为1时，表示这4KB 的内存中有对年轻代的引用，需要加入到 GC Roots 中。

这种解决办法也会有问题：如果A对象没有被其它对象引用，实际上A、B都应该被回收，但却把B当作GC Root了。也就是部分不可达对象没有被回收。

如何选择合适的算法： 1. 对于年轻代的对象，它们数量多、生命周期短，且大部分对象都是要回收的，所以需要速度更快的垃圾回收算法。Copying 算法的耗时，只跟堆内活跃对象的数量有关，跟堆的大小无关，所以特别适合用于年轻代的回收。 2. 对于老年代的对象，他们占用内存大，不能使用复制算法，并且需要避免内存碎片，所以使用标记整理算法。

在回收年轻代时，可达性分析只分析年轻代。在回收老年代时，是对整个堆区做可达性分析。

https://www.dkcj.cn/info/1519.html

java 全局变量内存不回收_Java的内存 - 内存回收

1. 垃圾标记

1.1 引用计数算法

1.2 根搜索算法

2.2 垃圾收集

2.2.1 标记清除算法

2.2.2 标记整理算法

2.2.3 复制算法

2.2.3 分代回收

相关文章：

题目1000：计算a+b

Mac下chrome的webapp hostadmin 快速切换host

PX4如何开启本地在环仿真？如何将仿真地点定位为本地位置？你进来就对了！

Blender从头到尾创建低多边形角色学习教程 Low Poly Characters – Blender Bitesize Course

20145101《Java程序设计》第4周学习总结

反编译使用yield关键字的方法

Android studio 启动自学模式

AutoCAD 2D与3D大师班学习教程 AutoCAD 2D and 3D Masterclass

威纶通宏开机后使用初始化宏指令_【操作系统】我们按下电脑开机键的背后发生了什么？...

Linux常用压缩与解压缩命令

【Kubernetes】如何使用Kubeadm部署K8S集群

解决ORA-28000: the account is locked

Android sudio Day01-1

学习用C#在Unity中创建一个2D Metroidvania游戏

3.27课·········悬浮动态分层导航与隐藏导航

.sh是什么语言_shell的重生历史：从sh到bash

【Docker】容器的几种网络模式

微信推送模板消息的PHP代码整理

Android studio Day01-23

Unity 3D学习视觉脚本无需编码即可创建高级游戏

树莓派siri homekit_利用树莓派Zero自制一款Homekit摄像头，看上去挺酷，手痒了吗？...

如何释放电脑被限制的20%网速？

【Docker】registry部署docker私有镜像仓库

JAVA 面向对象

Android studio Day02-1

Unity Pro builder创建模块化仓库建筑学习教程

C++拾遗（五）语句相关

github里的默认域_GitMAD 一款扫描Github上的敏感信息和数据泄漏工具

【Docker】Docker的三大核心组件

很高兴开始博客之旅