垃圾回收算法介绍

JVM垃圾回收算法包括标记-清除（碎片多）、复制（高效但耗空间）、标记-整理（碎片少）。分代理论将堆分为年轻代（复制算法）和老年代（标记清除/整理）。现代回收器如CMS（低延迟）、G1（平衡）、ZGC（亚毫秒停顿）针对不同场景优化，选型需考虑吞吐、延迟及堆大小。

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一、基础垃圾回收算法

1. 标记-清除（Mark-Sweep）

• 原理：

  0. 标记阶段：从 GC Roots 出发，遍历所有可达对象并标记。
  1. 清除阶段：扫描堆内存，回收未被标记的对象。

• 优点：实现简单，无需移动对象。

• 缺点：

  • 内存碎片：回收后内存不连续，可能导致大对象分配失败。
  • 两次遍历：效率较低，需两次全堆扫描。

• 适用场景：老年代（如 CMS 回收器的初始设计）。

2. 复制算法（Copying）

• 原理：

  0. 将内存分为两块（如 Eden 区和 Survivor 区）。
  1. 仅使用其中一块，存活对象复制到另一块，清空原内存。

• 优点：

  • 无内存碎片：复制后内存连续。
  • 高效回收：仅处理存活对象，适合短生命周期对象。

• 缺点：

  • 空间浪费：需预留 50% 空闲内存。
  • 复制开销：对象存活率高时效率下降。

• 适用场景：年轻代（如 Serial、ParNew 回收器）。

3. 标记-整理（Mark-Compact）

• 原理：

  0. 标记阶段：同标记-清除，标记所有可达对象。
  1. 整理阶段：将存活对象向内存一端移动，清理边界外内存。

• 优点：

  • 避免碎片：内存连续，适合长期存活对象。
  • 空间利用率高：无需预留额外内存。

• 缺点：

  • 移动开销：对象移动增加回收时间。
  • 两次遍历：标记和整理均需全堆扫描。

• 适用场景：老年代（如 Serial Old、Parallel Old 回收器）。

4. 引用计数（Reference Counting）

• 原理：

  • 每个对象维护一个引用计数器，引用增减时更新计数器。
  • 计数器为 0 时立即回收。

• 优点：

  • 实时回收：无需等待 GC 触发。

• 缺点：

  • 循环引用：无法回收相互引用的对象（如 A→B→A）。
  • 性能开销：频繁更新计数器影响效率。

• 适用场景：非 JVM 系统（如 Python、Objective-C）。

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二、分代收集算法

基于分代理论，将堆内存划分为年轻代和老年代，针对不同代使用不同算法：

1. 年轻代：复制算法

• 流程：

  0. 新对象分配至 Eden 区。
  1. Minor GC 触发时，将 Eden 和 Survivor 区存活对象复制到另一块 Survivor 区。
  2. 年龄计数器达到阈值（默认 15）的对象晋升至老年代。

• 优化：

  • Survivor 区设计：通过两个 Survivor 区（S0/S1）减少内存浪费。
  • 分配担保：当 Survivor 区空间不足时，直接晋升至老年代。

2. 老年代：标记-清除或标记-整理

• 标记-清除：用于 CMS 回收器，减少停顿但产生碎片。
• 标记-整理：用于 Parallel Old 回收器，避免碎片但增加停顿时间。

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三、现代高级回收算法

1. 并发标记清除（CMS, Concurrent Mark-Sweep）

• 目标：减少老年代回收的停顿时间。

• 流程：

  0. 初始标记（Stop-The-World）：标记 GC Roots 直接关联的对象。
  1. 并发标记：遍历对象图，标记所有可达对象。
  2. 重新标记（Stop-The-World）：修正并发标记期间变动的引用。
  3. 并发清除：回收不可达对象。

• 优点：并发执行，降低停顿时间。

• 缺点：

  • 内存碎片：需定期 Full GC 整理内存。
  • CPU 敏感：并发阶段占用 CPU 资源。

• 适用场景：对延迟敏感的 Web 服务。

2. G1（Garbage-First）

• 目标：平衡吞吐量和延迟，适合大堆内存。

• 核心思想：

  • 将堆划分为多个 Region（大小相同，1MB~32MB）。
  • 优先回收垃圾最多的 Region（Garbage-First）。

• 流程：

  0. 初始标记（Stop-The-World）：标记 GC Roots 直接关联的对象。
  1. 并发标记：遍历对象图，标记存活对象。
  2. 最终标记（Stop-The-World）：处理 SATB（Snapshot-At-The-Beginning）记录。
  3. 筛选回收（Stop-The-World）：选择垃圾比例高的 Region 回收。

• 优点：

  • 可预测停顿：通过设置 -XX:MaxGCPauseMillis 控制目标停顿时间。
  • 内存整理：部分 Region 回收时执行整理。

• 缺点：内存占用较高（维护 Region 元数据）。

• 适用场景：大内存、对延迟和吞吐均有要求的应用。

3. ZGC（Z Garbage Collector）

• 目标：亚毫秒级停顿，支持 TB 级堆内存。

• 核心技术：

  • 染色指针（Colored Pointers）：在指针中存储元数据（如标记、重定位信息）。
  • 读屏障（Read Barrier）：拦截指针访问，处理并发回收时的对象移动。

• 流程：

  0. 并发标记：遍历对象图，标记存活对象。
  1. 并发预备重分配：确定需回收的 Region。
  2. 并发重分配：移动对象并更新引用。
  3. 并发重映射：修正旧地址的引用。

• 优点：

  • 极低停顿：停顿时间不随堆大小增长。
  • 全堆并发：几乎所有阶段均可并发执行。

• 缺点：JDK 15+ 才正式生产可用，兼容性要求高。

• 适用场景：超大规模内存、严格低延迟的应用（如金融交易系统）。

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四、算法对比与选型建议

算法/回收器	优点	缺点	适用场景
Serial	简单，单线程低开销	停顿时间长	客户端应用、小内存
Parallel	高吞吐量	停顿时间较长	后端批处理、计算密集型
CMS	低延迟	内存碎片、CPU 敏感	Web 服务、响应优先
G1	平衡吞吐和延迟，大堆友好	内存占用较高	通用服务器应用
ZGC	亚毫秒级停顿，超大堆支持	需最新 JDK，兼容性限制	超低延迟、TB 级内存

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五、总结

0. 基础算法：

   • 标记-清除简单但碎片多，复制算法高效但浪费空间，标记-整理平衡碎片与效率。

1. 分代理论：

   • 年轻代用复制算法快速回收，老年代用标记-清除/整理处理长生命周期对象。

2. 现代回收器：

   • CMS 以低延迟为目标，G1 平衡吞吐与延迟，ZGC 追求极致低停顿。

3. 选型关键：

   • 根据应用场景（吞吐、延迟、堆大小）和 JDK 版本选择合适的回收器。