（因為最近寫個小工具，在手機平臺上需要用到，所以整理了大部分相關文件，希望對讀者有用，若有筆誤請來信告訴謝謝：[email protected]）

1.Java垃圾回收器概述

　　Java2平臺裡面引入了java.lang.ref包，這個包中的類可以讓我們引用物件，而是的這些物件不用停留在記憶體中。不僅僅如此，這些類和Java本身的垃圾回收器還存在一定的互動。我們平時開發的時候有時候會用到System.gc()方法，而Java裡面GC的基本工作原理又是如何呢？當然使用Java引用類主要目的是為了和Java垃圾回收器進行有限的互動，從而全面提升記憶體的管理效率，這種情況在嵌入式系統和實時系統以及一些對記憶體要求嚴格的系統裡面比較湊效。

1）GC的基本原理

　　Java的記憶體管理主要指的是對記憶體中的物件的管理，包括針對這些物件進行記憶體的分配和釋放等各種操作，學過Java的人都瞭解Java本身的記憶體模型，對於一個Java的物件而言，儲存主要分為兩種，一種是記憶體堆(Heap)，記憶體堆是無序的，主要用來存放建立的Java物件；一種是記憶體棧(Stack)，主要用來存放Java引用，然後在管理過程使用Java引用指向Java物件。而GC就是負責在物件“不可達”的時候將物件回收，常見的語句例如：

Object o = null;

　　而CG本身是如何工作的呢？當系統在建立物件的時候，即當我們使用new關鍵字建立一個物件的時候，GC就開始監控物件的地址、大小以及使用狀態。一般情況下，Java的GC機制都有特定的回收演算法，GC通常會使用有向圖的方式來記錄隊中的所有物件，通過此種方式確定哪些物件是“可達的”，而哪些是“不可達的”。當GC判斷一些物件不可達的時候，GC就有責任回收相關記憶體空間。但是，因為平臺的不同，往往在呼叫System.gc()的時候，存在太多不確定性，可以這樣認為，當程式呼叫了System.gc()過後，僅僅是程式向JVM傳送了請求，至於JVM究竟在什麼時候進行垃圾回收，不同的平臺不一樣。（*：需要解決的誤區是不要覺得System.gc()呼叫了過後，垃圾回收器一定會對系統記憶體進行回收，系統回收相關記憶體取決於平臺和系統。）

2）增量方式GC（IncrementalGC）

　　GC在JVM中通常是啟動了一個新的程序或者一組新的程序，它本身和Java使用者程式一樣需要佔用heap空間，執行時也佔用CPU。設計GC的時候，必須要在停頓時間和回收率之間進行權衡，原因在於它本身佔用了Heap，如果GC執行時間太長，使用者就會感覺到Java程式本身會有一定的停頓，如果執行時間太短，則有很多記憶體沒有回收，使得程式裡面建立的Java物件佔用了大量的記憶體。增量方式的GC就是通過一定的回收演算法，把一個長時間的中斷，分成很多小的中斷，通過這種方式減少GC對程式本身的影響。其實增量方式整體效能比不上普通的高，但是能夠減少停頓時間，改善使用者的使用者體驗。當然除了這樣的方式，GC整體的方式為：

　　引用計數法(Reference Counting Collector) ；

　　Tracing演算法(Tracing Collector)；

　　Compacting演算法(Compacting Collector) ；

　　Copying演算法(Coping Collector) ；

　　Generation演算法(Generational Collector) ；

　　Adaptive演算法(Adaptive Collector) ；

　　至於相關的演算法可以去查閱相關的文件

2.Java中的物件引用分類

　　Java中的物件引用主要有以下幾種型別：

　　1）強可及物件（strongly reachable）：

可以通過強引用訪問的物件，一般來說，我們平時寫程式碼的方式都是使用的強引用物件，比如下邊的程式碼段：

　　StringBuilder builder= new StringBuilder()；

　　上邊程式碼部分引用obj這個引用將引用記憶體堆中的一個物件，這種情況下，只要obj的引用存在，垃圾回收器就永遠不會釋放該物件的儲存空間。這種物件我們又成為強引用（Strong references），這種強引用方式就是Java語言的原生的Java引用，我們幾乎每天程式設計的時候都用到。上邊程式碼JVM儲存了一個StringBuilder型別的物件的強引用在變數builder呢。強引用和GC的互動是這樣的，如果一個物件通過強引用可達或者通過強引用鏈可達的話這種物件就成為強可及物件，這種情況下的物件垃圾回收器不予理睬。如果我們開發過程不需要垃圾回器回收該物件，就直接將該物件賦為前引用。

　　2）軟可及物件（softly reachable）：

　　不通過強引用訪問的物件，即不是強可及物件，但是可以通過軟引用訪問的物件就成為軟可及物件，軟可及物件就需要使用類SoftReference（java.lang.ref.SoftReference）。此種類型的引用主要用於記憶體比較敏感的快取記憶體，而且此種引用還是具有較強的引用功能，當記憶體不夠的時候GC會回收這類記憶體，因此如果記憶體充足的時候，這種引用通常不會被回收的。不僅僅如此，這種引用物件在JVM裡面保證在丟擲OutOfMemory異常之前，設定成為null。通俗地講，這種型別的引用保證在JVM記憶體不足的時候全部被清楚，但是有個關鍵在於：垃圾收集器在執行時是否釋放軟可及物件是不確定的，而且使用垃圾回收演算法並不能保證一次性尋找到所有的軟可及物件。當垃圾回收器每次執行的時候都可以隨意釋放不是強可及物件佔用的記憶體，如果垃圾回收器找到了軟可及物件過後，可能會進行以下操作：

【1】將SoftReference物件的referent域設定成為null，從而使該物件不再引用heap物件。

【2】SoftReference引用過的記憶體堆上的物件一律被生命為finalizable。

【3】當記憶體堆上的物件finalize()方法被執行而且該物件佔用的記憶體被釋放，SoftReference物件就會被新增到它的ReferenceQueue，前提條件是ReferenceQueue本身是存在的。

　　既然Java裡面存在這樣的物件，那麼我們在編寫程式碼的時候如何建立這樣的物件呢？建立步驟如下：

　　先建立一個物件，並使用普通引用方式【強引用】，然後再建立一個SoftReference來引用該物件，最後將普通引用設定為null，通過這樣的方式，這個物件就僅僅保留了一個SoftReference引用，同時這種情況我們所建立的物件就是SoftReference物件。一般情況下，我們可以使用該引用來完成Cache功能，就是前邊說的用於快取記憶體，保證最大限度使用記憶體而不會引起記憶體洩漏的情況。下邊的程式碼段：

public static void main(String args[])

{

　　//建立一個強可及物件

　　A a = new A();

　　//建立這個物件的軟引用SoftReference

SoftReference sr = new SoftReference(a);

　　//將強引用設定為空，以遍垃圾回收器回收強引用

a = null;

　　//下次使用該物件的操作

if( sr != null ){

　　　　a = (A)sr.get();

　　}else{

　　　　//這種情況就是由於記憶體過低，已經將軟引用釋放了，因此需要重新裝載一次

　　　　a = new A();

　　　　sr = new SoftReference(a);

　　}

}

　　軟引用技術使得Java系統可以更好地管理記憶體，保持系統穩定，防止記憶體洩漏，避免系統崩潰，因此在處理一些記憶體佔用大而且生命週期長使用不頻繁的物件可以使用該技術。

　　3)弱可及物件（weakly reachable）：

　　不是強可及物件同樣也不是軟可及物件，僅僅通過弱引用WeakReference（java.lang.ref.WeakReference）訪問的物件，這種物件的用途在於規範化對映（canonicalized mapping），對於生存週期相對比較長而且重新建立的時候開銷少的物件，弱引用也比較有用，和軟引用物件不同的是，垃圾回收器如果碰到了弱可及物件，將釋放WeakReference物件的記憶體，但是垃圾回收器需要執行很多次才能夠找到弱可及物件。弱引用物件在使用的時候，可以配合ReferenceQueue類使用，如果弱引用被回收，JVM就會把這個弱引用加入到相關的引用佇列中去。最簡單的弱引用方法如以下程式碼：

　　WeakReference weakWidget = newWeakReference(classA);

　　在上邊程式碼裡面，當我們使用weakWidget.get()來獲取classA的時候，由於弱引用本身是無法阻止垃圾回收的，所以我們也許會拿到一個null為返回。【*：這裡提供一個小技巧，如果我們希望取得某個物件的資訊，但是又不影響該物件的垃圾回收過程，我們就可以使用WeakReference來記住該物件，一般我們在開發偵錯程式和優化器的時候使用這個是很好的一個手段。】

　　如果上邊的程式碼部分，我們通過weakWidget.get()返回的是null就證明該物件已經被垃圾回收器回收了，而這種情況下弱引用物件就失去了使用價值，GC就會定義為需要進行清除工作。這種情況下弱引用無法引用任何物件，所以在JVM裡面就成為了一個死引用，這就是為什麼我們有時候需要通過ReferenceQueue類來配合使用的原因，使用了

相關推薦