JVM的記憶體區域劃分以及垃圾回收機制詳解
在我們寫Java程式碼時,大部分情況下是不用關心你New的物件是否被釋放掉,或者什麼時候被釋放掉。因為JVM中有垃圾自動回收機制。在之前的部落格中我們聊過Objective-C中的MRC(手動引用計數)以及ARC(自動引用計數)的記憶體管理方式,下方會對其進行回顧。而目前的JVM的記憶體回收機制則不是使用的引用計數,而是主要使用的“複製式回收”和“自適應回收”。
當然除了上面是這兩種演算法外,還有其他是演算法,下方也將會對其進行介紹。本篇部落格,我們先簡單聊一下JVM的區域劃分,然後在此基礎上介紹一下JVM的垃圾回收機制。
一、JVM記憶體區域劃分簡述
當然本部分簡單的聊一下JVM的記憶體區域的劃分,為下方垃圾回收機制內容的展開進行鋪墊。當然對JVM記憶體區域劃分的內容網上有好多詳細的內容,請自行Google。
根據JVM記憶體區域的劃分,簡單的畫了下方的這個示意圖。區域主要分為兩大塊,一塊是堆區(Heap),我們所New出的物件都會在堆區進行分配,在C語言中的malloc所分配的方法就是從Heap區獲取的。而垃圾回收器主要是對堆區的記憶體進行回收的。
而另一部分則是非堆區,非堆區主要包括用於編譯和儲存原生代碼的“程式碼快取區(Code Cache)”、儲存JVM自己的靜態資料的“永生代(Perm Gen)”、存放方法引數區域性變數等引用以及記錄方法呼叫順序的“Java虛擬機器棧(JVM Stack)”和“本地方法棧(Local Method Stack)”。
垃圾回收器主要回收的是堆區中未使用的記憶體區域,並對相應的區域進行整理。在堆區中,又根據物件記憶體的存活時間或者物件大小,分為“年輕代
二、常見的記憶體回收演算法簡介
上面我們簡單的瞭解的JVM中記憶體區域的劃分,接下來我們就來看一下幾種常見的記憶體回收演算法。當然,下方所介紹的記憶體回收的演算法不僅僅是JVM中所使用到的,我們還會回顧一下OC中的記憶體回收方式。下方主要包括“引用計數式回收”、“複製式回收”、“標記整理式回收”、“分代式回收”。
1、引用計數式記憶體回收
引用計數(Reference Count
在Objective-C的引用計數中迴圈引用而造成記憶體洩露的問題,可以將變數宣告成weak或者strong型別。也就是說我們可以將引用定義為“強引用”或者“弱引用”。當出現“強引用迴圈”時,我們將其中的一個引用設定為weak型別即可,然後這種強引用迴圈就被打破了,也就不會造成“記憶體洩露”的問題。關於“引用計數式記憶體回收”的更多以及更詳細的內容,請參考之前釋出的關於OC內容的相關部落格。
為了更清晰的瞭解引用計數的工作方式,就簡單的畫了下方這個圖。在左邊的棧中的a、b、c三個引用分別指向堆中的不同區域塊。在堆中的記憶體區域塊中,該區域有一個強引用時,其retainCount就會加1。而在弱引用時,就retainCount就不會加1。
我們先來看看a引用的第1塊記憶體區域,因為該記憶體塊只有a在強引用,所以retainCount=1,當a不在引用該記憶體區域時,retainCount=0,該記憶體會理解被回收的。這種情況下是不會造成記憶體洩露的。
我們再來看看b指向的記憶體區域2。b和記憶體塊3都強引用了記憶體塊2,所以2的retainCount=2。而記憶體塊2也強引用了記憶體塊3,所以3的retainCount=1。所以b指向的這塊記憶體區域就存在“強引用迴圈”,因為當b不再指向這塊記憶體區域時,rc=2就會變為rc=1。因為retainCount不為零,所以這2塊記憶體區域是不會被釋放的,2不會被釋放,那麼自然而然的3塊記憶體區域也不會被釋放,但是這塊記憶體區域有不會再被使用到了,所以就會造成“記憶體洩露”的情況。如果這兩塊記憶體區域特別大,那麼我們可想而知,後果是比較嚴重的。
像c引用的這塊情況,就不會引起“強引用迴圈”,因為其中的一個引用鏈是是弱引用的。當c不在引用第4塊記憶體時,rc由1變為零,那麼該塊區域就會被立即釋放。而記憶體塊4被釋放後,記憶體塊5的rc由1變為0,記憶體塊5也會被釋放掉。這種情況下是不會引起記憶體洩露的。而在Objective-C中正是採用的這種方式來回收記憶體的,當然了,在OC中除了“強引用”和“弱引用”外,還有自動釋放池。也就是說,Autorealease型別的引用,讓retainCount = 0時,不會被立即釋放掉,而是在出自動釋放池時才會被釋放掉,在此就不做過多贅述了。
2、複製式記憶體回收
聊完引用計數回收,我們知道引用計數容易引起“迴圈引用”的問題,為了解決“迴圈引用”引起的記憶體洩露問題,OC中引入和“強引用”和“弱引用”的概念。接下來我們在看看複製式記憶體回收機制,在該機制中是不需要關心“迴圈引用”的問題的。簡單的說,複製式回收其核心就是“複製”,但前提是有條件複製。在垃圾回收時,將“活物件”複製到另一塊空白的堆區,然後將之前的區域一併清除。“活物件”就是指沿著物件的引用鏈可以到“棧”上的物件。當然在將活物件複製到新的“堆區”後,也要將棧區的引用進行修改。
下方就是我們畫的複製式回收的簡圖,主要將堆分為兩大部分,在進行垃圾回收時,會將一個堆上的活物件複製到另一個堆上。下方堆1區是目前正在使用的區塊,堆2區則是空閒區。而在堆1區中未被標記的那些記憶體塊,也就是2、3是要被回收的垃圾物件。而1、4、5是要被複制的“活物件”。因為沿著棧上的a可到達區塊1、沿著c可到達區塊4、5。而區塊2和3雖然有引用,但是不是來自非堆區,也就是2和3的引用都是來自堆區的引用,所以是要被回收的物件。
找到了活物件後,接下來要做的就是將活物件進行復制,將其複製到堆2區。當然,複製到堆2區的物件間的記憶體地址是連續的,如果要分配新的記憶體空間的話,直接從堆空閒的一段分配即可。這樣在分配記憶體空間時的效率是比較高的。物件複製後,要修改來自“非堆區”的引用地址。如下所示。
複製完畢後,我們直接將堆2區的中的所有記憶體空間進行回收即可,下方就是複製回收後的最終結果。下方的堆1區清空後,可以接收復制過來的物件了。當對堆2區進行垃圾回收時,會把堆2區的活物件拷貝到堆1區上。
從該例項中我們可以看出當記憶體垃圾特別多的時候“複製式”垃圾回收的效率還是比較高的,因為複製的物件比較少,清除時直接將舊的堆空間進行清理即可。但是,當垃圾比較少的時候,這種方式會複製大量的活物件,效率還是比較低的。這種方式也會將堆的儲存空間進行分半。也就是說,總有一半是空閒的,堆空間的利用率不高。
3、標記-壓縮回收演算法
從上述“複製式”垃圾回收過程中,我們知道,垃圾多時其效率比較高,而垃圾少時,其工作方式效率是比較低的。那麼,接下來,我們來介紹另一種標記-壓縮回收演算法,這種演算法在垃圾少時的工作效率比較高,而垃圾多的情況下,工作效率反而不高,這就與“複製式”形成了互補。下方我們將會對標記-壓縮回收演算法進行介紹。
標記-壓縮的第一部就是標記,需要將堆區中的“活物件”進行標記。上面的內容我們已經聊了什麼是“活物件”,在此就不做過多贅述了。由“活物件”的特徵我們可以看出,下方的活物件是記憶體區域1和3,所以我們將其進行標記。
標記完成後,我們就開始進行壓縮了,將活物件壓縮到“堆區”的一段,然後將剩餘的部分進行清除。下方就是將1和3這兩個活物件進行了壓縮。壓縮後,將下方的空間進行Clean。也就是說Clean的部分,就可以分配新的物件了。
下方截圖是標記-壓縮清理後的狀態。標記-壓縮式垃圾回收可充分利用堆區的空間,當垃圾比較少時,這種處理方式效率還是比較高的,如果垃圾太多碎片化嚴重時,移動的“活物件”較多,效率比較低。這種方式可以與“複製式”結合使用,根據當前堆區的垃圾狀態來選擇哪種回收方式。正好與“複製式”形成優勢互補。將“複製式”、“標記-壓縮式”的回收方式進行整合的演算法,就是“分代式”垃圾回收機制,下方會詳細介紹到。
4、分代式垃圾回收
“分代”即根據物件易產生垃圾的狀態或者物件的大小將其分為不同的代,可分為“年輕代”、“年老代”和“永久代”。“永久代”不在堆中,再次先不做討論。根據分代垃圾回收的特點,畫了下方的簡圖。
在堆中,主要把區域分為“年輕代”、“年老代”。位於“年輕代”的物件記憶體建立的時間不長,更新比較快,易產生“記憶體垃圾”,所以“年輕代”的垃圾回收使用“複製式”回收方式效率比較高。“年輕代”又可分為兩個區,一個是Eden Space(伊甸園)和Survivor Sprace(倖存者區)。Eden Space去主要存放那些初次被建立的物件,而Survivor Sprace存放的是從Eden Space倖存下來的“活物件”。在Survivor Sprace(倖存者區)中又分為form和to兩塊,用於相互複製物件來進行垃圾清理。
而“年老代”中存放的是一些“大物件”以及從Survivor Sprace中存活下來的“物件”,一般到“年老代”的物件比較穩定,產生垃圾較少,針對這種情況,使用“標記-壓縮”式回收效率比較高。“分代垃圾回收”主要是分而治之,根據不同物件的特點將其分類,根據分類的特點來具體選擇合適的垃圾回收方案。
三、分代式垃圾回收的具體工作原理
當然在JVM具體的垃圾回收時,根據執行緒分可分為使用單個執行緒回收的“序列垃圾回收”,使用多個執行緒回收的“並行垃圾回收”。根據程式的掛起狀態,又可分為“獨佔式回收”和“併發式回收”。當然之前也多次聊過“並行”與“併發”絕對不是一個概念,切不可將其混淆。本篇部落格就不對上述這些方式進行詳述了,感興趣的,請自行Google。
下面我們來看一下“分代式垃圾回收”的具體工作原理的完整步驟,來直觀的感受一下“分代式”的垃圾回收的執行方式。
1、垃圾回收前
下圖是等待“分代垃圾回收”的簡圖,從下圖中,我們可以看出在堆中有些已分配的物件記憶體並沒有被棧上引用,這些就是要被回收的物件。我們可以看出,下方的堆,整體上分為“年輕代”和“年老代”,而年輕代,有可細分為Eden Space, From以及To三個區域。關於每個區域的作用,在上面介紹“分代垃圾回收”時,我們已經介紹過了,所以在此部分我們不做詳細介紹了。
2、分代垃圾回收
下圖是對上述堆控制元件的垃圾回收過程。因為我們有上圖可以看出,To區域是空白區,可以接受被複制的物件。由於“年輕代”易產生記憶體垃圾,所以採用“複製式”記憶體回收的方式。我們將Eden Space和From兩個堆區塊中的“活物件”拷貝到To區。拷貝的同時,我們也要修改被拷貝記憶體的棧引用地址。而對From或者Eden區域的“大物件”儲存空間直接將其複製到“年老代”。因為“大物件”在From與To區多次複製的效率比較低,直接將其加入到“年老代”中以提高回收效率。
對於“年老代”的垃圾回收,就採用“標記-壓縮”式垃圾回收。首先,先將活物件進行“標記”。
3、垃圾回收後的結果
下方就是“分代”垃圾回收後的具體結果。從下方簡圖中,我們可以看出,Eden Space和From中的活物件都被複制到了To區,而“年老代”的堆區的儲存空間也變化不少。而且在“年老代”中多出了從From區複製過來的大物件。具體如下所示。
四、Eclipse的GC日誌配置與分析
上面聊這麼多,接下來我們來直觀的感受一下在Eclipse如何檢視垃圾回收的過程以及分析垃圾回收的日誌資訊。預設情況下,是不顯示垃圾回收的過程以及列印日誌的,需要在執行配置中新增相關的配置項來將垃圾回收的日誌進行列印。本部分我們來看一下Eclipse中的垃圾回收日誌記錄的配置,然後我們來分析一下這些日誌記錄。當然我們本篇部落格中使用的是Java8,如果你用其他版本的Java打印出來的日誌資訊會略有不同,好開始本部分的內容。
1、配置Eclipse的執行設定
在Eclipse中的執行設定中新增相應的配置項,垃圾回收時才會列印相應的日誌資訊。選擇我們的工程,然後找到Run Configurations…選項,進行執行時的配置。
下方就是上述選項開啟的對話方塊,然後找到(x)=Arguments這個標籤欄,在VM arguments中新增相應的虛擬機器引數,這些引數都會作為工程在執行時的引數。下方我們添加了-XX:+PrintGCTimeStamps和-XX:+PrintGCDetails兩個引數。由這兩個引數名我們不難看出相應引數所對應的功能,一個是列印垃圾回收時的時間戳,另一個是列印垃圾回收時的細節。當然還有好多其他的引數,比如選擇“垃圾回收”時的具體演算法的引數,以及選擇是“序列”還是“並行”的引數,還有一些選擇是“獨佔式”還是“併發式”垃圾回收的引數。在此就不做過多贅述了,請自行Google。
2、回收日誌的列印與解析
配置完上述引數後,當我們使用System.gc(); 來進行強制垃圾回收時,會打印出相應的引數資訊。首先我們得建立測試用的程式碼,下方就是我們所建立的測試類,當然測試類中的程式碼比較簡單。主要就是new了以字串,然後將引用置為null, 最後呼叫System.gc()進行回收。具體程式碼如下所示:
package com.zeluli.gclog; public class GCLogTest { public static void main(String[] args) { String s = new String("Value"); s = null; System.gc(); } }
下方就是上述程式碼所執行的效果,接下來我們將對下方日誌資訊的主要內容進行介紹。
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[PSYoungGen: 1997K->416K(38400K)] 1997K->424K(125952K), 0.0010277 secs]
- PSYoungGen表示,並行對“年輕代”進行回收,1997K->416K表示年輕代相應區域中“回收前->回收後”的大小,而(38400K)表示“年輕代”堆的總大小。而後方的1997K->424K(125952K)資料是以整個堆的角度來看待的問題。1997K(堆回收前使用的記憶體) -> 424K(堆回收後使用的記憶體)(125952K-堆的總記憶體空間)。
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[ParOldGen: 8K->328K(87552K)]
- ParOldGen並行回收“年老代”,後邊的引數與上述並行回收年輕代的引數類似,就不多說了。
- [Metaspace: 2669K->2669K(1056768K)]
- 則表示“元資料區”的回收情況,Metaspace及“永久代”區,用於存放靜態資料或者系統方法的區域。
上述就是簡單的垃圾回收的日誌,本篇部落格的內容就先到這兒吧,關於JVM中的垃圾回收的內容還有好多,以後結合著具體情況,再陸陸續續的進行介紹。今天部落格就先到這兒。