[Java知识库]JVM之垃圾收集算法与垃圾收集器

以下文章内容来自周志明老师的深入理解Java虚拟机和看了尚硅谷康师傅的JVM教程之后的笔记。

1.垃圾收集的经典四连问

1.1. 什么是垃圾？

垃圾是指在运行的程序中没有任何指针指向的对象，这个对象就是要被回收的垃圾。

1.2.为什么要垃圾回收?

1. 如果不及时对内存中的垃圾进行清理，那么，这些垃圾对象所占的内存空间会一直保留到应用程序结束，被保留的空间无法被其他对象使用。甚至可能导致内存溢出。

2. 除了释放没用的对象，垃圾回收也可以清除内存里的记录碎片。碎片整理将所占用的堆内存移到堆的一端， 以便JVM将整理出的内存分配给新的对象。

3. 随着应用程序所应付的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序的正常进行。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化。

1.3. 垃圾什么时候回收？

如果某个对象已经不存在任何引用，那么它可以被回收。但是，具体到什么时刻执行，这个是由系统来进行决定，是无法预测的。

1.4.垃圾如何回收？

1. 首先需要知道，GC又分为 minor GC 和 Full GC (也称为 Major GC )。Java 堆内存分为新生代和老年代，新生代中又分为1个 Eden 区域 和两个 Survivor 区域。

2. 那么对于 Minor GC 的触发条件：大多数情况下，直接在 Eden 区中进行分配。如果 Eden区域没有足够的空间，那么就会发起一次 Minor GC；对于 Full GC（Major GC）的触发条件：也是如果老年代没有足够空间的话，那么就会进行一次 Full GC。

上面所说的只是一般情况下，实际上，需要考虑一个内存分配担保的问题：

在发生Minor GC之前，虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象的总空间。如果大于则进行Minor GC，如果小于则看HandlePromotionFailure设置是否允许担保失败（不允许则直接Full GC）。如果允许，那么会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于则尝试Minor GC（如果尝试失败也会触发Full GC），如果小于则进行Full GC。

何为内存分配担保？

内存的分配担保好比我们去银行借款，如果我们信誉很好，在98%的情况下都能按时偿还，于是银行可能会默认我们下一次也能按时按量地偿还贷款，只需要有一个担保人能保证如果我不能还款时，可以从他的账户扣钱，那银行就认为没有什么风险了。内存的分配担保也一样，如果另外一块Survivor空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来的存活对象，这些对象便将通过分配担保机制直接进入老年代，这对虚拟机来说就是安全的。

2. 垃圾回收的相关概念

2.1 System.gc ()的理解

在默认情况下，程序员可以通过System.gs ()或者Runtime. getRuntime() .gc()的调用，来显式触发FullGC,同时对老年代和新生代进行回收，尝试释放被丢弃对象占用的内存。而一般情况下，垃圾回收应该是自动进行的，无须手动触发，否则就太过于麻烦了。在一些特殊情况下，如我们正在编写一个性能基准，我们可以在运行之间调用System.gc()。

public class systemGCTest {
   public static void main(String[] args) {
      new SystemGCTest();
      
      //提醒jvm的垃圾回收器执行gc,但是不确定是否马上执gc
      System. gc();
      
       //与Runtime. getRuntime().gc();的作用一样。
      System.runFinalization();//强制调用使用引用的对象的finalize()方法
      
		@Override
		protected void finalize() throws Throwable {
		super.finalize();
		System. out . println("SystemGCTest重写了finalize()");
	}
}

2.2 内存溢出与内存泄漏

一.内存溢出 ：

javadoc中对outofMemoryError的解释是，没有空闲内存，并且垃圾收集器也无法提供更多内存。内存溢出是程序崩溃的罪魁祸首之一。

这个解释中我们可以从两个角度来看：

1.没有空闲内存：

首先说没有空闲内存的情况:说明Java虚拟机的堆内存不够。原因有二:

(1) Java虚拟机的堆内存设置不够。

比如:可能存在内存泄漏问题;也很有可能就是堆的大小不合理，比如我们要处理比较可观的数据量，但是没有显式指定JVM堆大小或者指定数值偏小。我们可以通过参数-Xms、-Xmx来调整堆内存大小。

(2)代码中创建了大量大对象，并且长时间不能被垃圾收集器收集(存在被引用)

对于老版本的Oracle JDK Java1.8之前， 因为永久代的大小是有限的，并且JVM对永久代垃圾回收(如，常量池回收、卸载不再需要的类型)非常不积极，所以当我们不断添加新类型的时候，永久代出现OutOfMemoryError也非常多见，尤其是在运行时存在大量动态类型生成的场合;类似intern字符串缓存占用太多空间，也会导致00M问题。对应的异常信息，会标记出来和永久代相关:“java. lang . OutOfMemoryError: PermGen space"。

随着java1.8中元数据区的引入，方法区内存已经不再那么窘迫，所以相应的OOM有所改观，出现OOM，异常信息则变成了
“java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace"。 直接内存不足，也会导致OOM。

2.垃圾收集器也无法提供更多内存：

这里面隐含着一层意思是，在抛出0utOfMemoryError之前，通常垃圾收集器
会被触发，尽其所能去清理出空间。

例如:在引用机制分析中，涉及到JVM会去尝试回收软引用指向的对象等。
在java. nio. BIts . reserveMemory( )方法中，我们能清楚的看到，System. gc()会被调用，以清理空间。

当然，也不是在任何情况下垃圾收集器都会被触发的。比如，我们去分配一个超大对象，类似一个超大数组超过堆的最大值，JVM可以判断出垃圾收集并不能解决这个问题，所以直接拋OutOfMemoryError。

二.内存泄漏：

1. 内存泄漏也称作“存储渗漏”。严格来说，只有对象不会再被程序用到了，但是GC又不能回收他们的情况，才叫内存泄漏。

2. 但实际情况很多时候–些不太好的实践(或疏忽)会导致对象的生命周期变得很长甚至导致OOM，也可以叫做宽泛意义上的“内存泄漏”。

尽管内存泄漏并不会立刻引起程序崩溃，但是一旦发生内存泄漏，程序中的可用内存就会被逐步蚕食，直至耗尽所有内存，最终出现0utOfMemory异常，导致程序崩溃。

注意：这里的存储空间并不是指物理内存，而是指虚拟内存大小，这个虚拟内存大小取决于磁盘交换区设定的大小。

2.3 Stop The World

1. stop- the-world，简称STW，指的是GC事件发生过程中，会产生应用程序的停顿。停顿产生时整个应用程序线程都会被暂停，没有任何响应，有点像卡死的感觉，这个停顿称为STW。

2. 被STW中断的应用程序线程会在完成GC之后恢复，频繁中断会让用户感觉像是网速不快造成电影卡带-样，所以我们需要减少STW的发生。

2.4 垃圾回收的并发和并行

并行(Parallel) :指多条垃圾收集线程并行工作，但此时用户线程仍处于等待状态。

串行(Serial): 相较于并行的概念，单线程执行。如果内存不够，则程序暂停，启动JVM垃圾回收器进行垃圾回收。回收完，再启动程序的线程。

并发Concurrent) :指用户线程与垃圾收集线程同时执行(但不一定是并行的，可能会交替执行)，垃圾回收线程在执行时不会停顿用户程序的运行。用户程序在继续运行，而垃圾收集程序线程运行于另一个CPU上;

2.5 安全点与安全区域

安全点(Safepoint ) ：程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始GC，只有在特定的位置才能停顿下来开始GC这些位置称为安全点。

Safe Point的选择很重要，如果太少可能导致GC等待的时间太长，如果太频繁可能导致运行时的性能问题。大部分指令的执行时间都非常短暂，通常会根据“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准。比如:选择一些执行时间较长的指令作为Safe Point， 如方法调用、循环跳转和异常跳转等。

问题来了如何在GC发生时，检查所有线程都跑到最近的安全点停顿下来呢?

第一种解决办法：抢先式中断:(目前没有虚拟机采用了)

首先中断所有线程。如果还有线程不在安全点，就恢复线程，让线程跑到安 全点。

第二种解决办法：主动式中断:

设置一个中断标志，各个线程运行到Safe Point的时候主动轮询这个标志， 如果中断标志为真，则将自己进行中断挂起。

Safepoint机制虽然保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入GC的Safepoint 。但是，程序“不执行”的时候呢?

例如线程处于Sleep 状态或Blocked状态，这时候线程无法响应JVM 的中断请求，“走” 到安全点去中断挂起，JVM也不太可能等待线程被唤醒。对于这种情况，就需要安全区域(Safe Region) 来解决。

安全区域：是指在一段代码片段中，对象的引用关系不会发生变化，在这个区域中的任何位置开始GC都是安全的。我们也可以把Safe Region看做是被扩展了的Safepoint。

2.6 五种引用

无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量，还是通过可达性分析算法判断对象是否引用链可达，判定对象是否存活都和“引用”离不开关系。

在JDK 1.2版之前，Java里面的引用是很传统的定义：

如果reference类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址，就称该reference数据是代表某块内存、某个对象的引用。这种定义并没有什么不对，只是现在看来有些过于狭隘了，一个对象在这种定义下只有“被引用”或者“未被引用”两种状态，对于描述一些“食之无味，弃之可惜”的对象就显 得无能为力。

譬如我们希望能描述一类对象：当内存空间还足够时，能保留在内存之中，如果内存空间在进行垃圾收集后仍然非常紧张，那就可以抛弃这些对象。

在JDK 1.2版之后，Java对引用的概念进行了扩充，将引用分为
强引用（Strongly Re-ference）、软引用（Soft Reference）、弱引用（Weak Reference）和虚引用（Phantom Reference）这4种引用强度依次逐渐减弱。

2.6.1 强引用介绍：

强引用：是最传统的“引用”的定义，是指在程序代码之中普遍存在的引用赋值，即类似“Object obj=new Object()”这种引用关系。无论任何情况下，只要强引用关系还存在，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。

在Java程序中，最常见的引用类型是强引用(普通系统99%以上都是强引用)，也就是我们最常见的普通对象引用，也是默认的引用类型。当在Java语言中使用new操作符创建一个新的对象， 并将其赋值给个变量的时候，这个变量就成为指向该对象的一个强引用。

强引用的对象是可触及的，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。

对于一个普通的对象，如果没有其他的引用关系，只要超过了引用的作用域或者显式地将相应(强)引用赋值为null，就是可以当做垃圾被收集了，当然具体回收时机还是要看垃圾收集策略。

相对的软引用、 弱引用和虚引用的对象是软可触及、弱可触及和虚可触及的，在一定条件下，都是可以被回收的。所以，强引用是造成Java内存泄漏的主要原因之一。

强引用特点：

1. 强引用可以直接访问目标对象。

2. 强引用所指向的对象在任何时候都不会被系统回收，虚拟机宁愿抛出OOM异常，也不会回收强引用所指向对象。

3. 强引用可能导致内存泄漏。

2.6.2 软引用介绍：

软引用：是用来描述一些还有用，但非必须的对象。只被软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常前，会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收，如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。

软引用作用： 软引用通常用来实现内存敏感的缓存。比如:高速缓存就有用到软引用。如果还有空闲内存，就可以暂时保留缓存，当内存不足时清理掉，这样就保证了使用缓存的同时，不会耗尽内存。

什么时候清理 ：垃圾回收器在某个时刻决定回收软可达的对象的时候，会清理软引用，并可选地把引用存放到一个引用队列( Reference Queue)。类似弱引用，只不过Java虛拟机会尽量让软引用的存活时间长一些，迫不得已才清理。

在JDK 1.2版之后提供了SoftReference类来实现软引用。

Object obj = new 0bject(); //声明强引用
SoftReference<Object> sf = new SoftReference<Object>(obj);
obj = null; //销毁强引用

2.6.3 弱引用介绍：

弱引用：也是用来描述那些非必须对象，但是它的强度比软引用更弱一些，被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生为止。当垃圾收集器开始工作，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象。

但是，由于垃圾回收器的线程通常优先级很低，因此，并不一定能很快地发现持有弱引用的对象。在这种情况下，弱引用对象可以存在较长的时间。

弱引用和软引用一样，在构造弱引用时，也可以指定一个引用队列，当弱引用对象被回收时，就会加入指定的引用队列，通过这个队列可以跟踪对象的回收情况。

软引用的作用：软引用、弱引用都非常适合来保存那些可有可无的缓存数据。如果这么做，当系统内存不足时，这些缓存数据会被回收，不会导致内存溢出。而当内存资源，充足时，这些缓存数据又可以存在相当长的时间，从而起到加速系统的作用。

在JDK 1.2版之后提供了WeakReference类来实现弱引用。

object obj = new Object(); / /声明强引用
 WeakReference<Object> wr = new WeakReference<Object>(obj );
obj = null; //销毁强引用

弱引用对象与软引用对象的区别：

弱引用对象与软引用对象的最大不同就在于，当GC在进行回收时，需要通过
算法检查是否回收软引用对象，而对于弱引用对象，GC总是进行回收。弱引
用对象更容易、更快被GC回收。

2.6.4 虚引用介绍：

虚引用：也称为“幽灵引用”或者“幻影引用”，它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的只是为了能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。

• 虚引用必须和引用队列一起使用。虚引用在创建时必须提供-一个引用队列作为参数。当垃圾回收器准备回收–个对象时，如果发现它还有虛引用，就会在回收对象后，将这个虚引用加入引用队列，以通知应用程序对象的回收情况。

• 由于虚引用可以跟踪对象的回收时间，因此，也可以将–些资源释放操作
  放置在虚引用中执行和记录。

在JDK 1.2版之后提供了PhantomReference类来实现虚引用。

object obj = new 0bject();
ReferenceQueue phantomQueue = new ReferenceQueue( );
PhantomReference<0bject> pf = new PhantomReference<object> (obj, phantomQueue);
obj = null;

2.6.5 终结器引用(Final reference)

• 它用以实现对象的finalize()方法，也可以称为终结器引用。
• 无需手动编码，其内部配合引用队列使用。
• 在GC时，终结器引用入队。由Finalizer线程通过终结器引用找到被引用
  对象并调用它的finalize()方法，第二次GC时才能回收被引用对象。

3. 垃圾回收相关算法

3.1 垃圾标记阶段算法

在堆里存放着几乎所有的Java对象实例，在GC执行垃圾回收之前，首先需
要区分出内存中哪些是存活对象，哪些是已经死亡的对象。只有被标记为己
经死亡的对象，GC才会在执行垃圾回收时，释放掉其所占用的内存空间，因
此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段。

那么在JVM中究竟是如何标记一个 死亡对象呢?简单来说，当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时，就可以宣判为已经死亡。

3.1.1引用计数算法

引用计数算法(Reference Counting) 比较简单，对每个对象保存一个 整型的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。

对于一个对象A，只要有任何一个对象引用了A，则A的引用计数器就加1;当引用失效时，引用计数器就减1。只要对象A的引用计数器的值为0，即表示对象A不可能再被使用，可进行回收。

优点：实现简单，垃圾对象便于辨识;判定效率高，回收没有延迟性。

缺点:

1. 它需要单独的字段存储计数器，这样的做法增加了存储空间的开销。
2. 每次赋值都需要更新计数器，伴随着加法和减法操作，这增加了时间开销。
3. 引用计数器有一个严重的问题，即无法处理循环引用的情况。这是一条致命 缺陷，导致在Java的垃圾回收器中没有使用这类算法。
   内存泄漏

public class ReferenceCountingGC {
    public Object instance = null;
    private static final int _1MB = 1024 * 1024;
    /**
     * 这个成员属性的唯一意义就是占点内存，以便能在GC日志中看清楚是否有回收过
     */
    private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB];
    public static void testGC() {
        ReferenceCountingGC objA = new ReferenceCountingGC();
        ReferenceCountingGC objB = new ReferenceCountingGC();
        objA.instance = objB;
        objB.instance = objA;
        objA = null;
        objB = null;
// 假设在这行发生GC，objA和objB是否能被回收？
        System.gc();
    }

    public static void main(String[] args) {
        testGC();
    }
}

 GC(0) Pause Full (System.gc()) 9M->0M(10M) 5.293ms

从运行结果中可以清楚看到内存回收日志中包含“ GC(0) Pause Full (System.gc()) 9M->0M(10M) 5.293ms”，意味着虚拟机并没有因为这两个对象互相引用就放弃回收它们，这也从侧面说明了Java虚拟机并不是通过引用计数算法来判断对象是否存活的

3.1.2可达性分析算法

基本思路:

1. 可达性分析算法是以根对象集合(GC Roots) 为起始点，按照从上至下
   的方式搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。
2. 使用可达性分析算法后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间
   接连接着，搜索所走过的路径称为引用链(Re ference Chain)
3. 如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象己
   经死亡，可以标记为垃圾对象。
4. 在可达性分析算法中，只有能够被根对象集合直接或者间接连接的对象
   才是存活对象。

所谓"GC Roots "根集合就是一组必须活跃的引用。

在Java技术体系里面，固定可作为GC Roots的对象包括以下几种：

• 在虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象，譬如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、局部变量、临时变量等。
• 在方法区中类静态属性引用的对象，譬如Java类的引用类型静态变量。
• 在方法区中常量引用的对象，譬如字符串常量池（String Table）里的引用。
• 在本地方法栈中JNI（即通常所说的Native方法）引用的对象。
• Java虚拟机内部的引用，如基本数据类型对应的Class对象，一些常驻的异常对象（比如NullPointExcepiton、OutOfMemoryError）等，还有系统类加载器。
• 所有被同步锁（synchronized关键字）持有的对象。
• 反映Java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。

除了这些固定的GC Roots集合以外，根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同，还可以有其他对象“临时性”地加入，共同构成完整GC Roots集合。

譬如分代收集和局部回收（Partial GC），如果只针对Java堆中某一块区域发起垃圾收集时（如最典型的只针对新生代的垃圾收集），必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节（在用户视角里任何内存区域都是不可见的），更不是孤立封闭的，所以某个区域里的对象完全有可能被位于堆中其他区域的对象所引用，这时候就需要将这些关联区域的对象也一并加入GC Roots集合中去，才能保证可达性分析的正确性。

由于Root采用栈方式存放变量和指针，所以如果一个指针，它保存了堆内存
里面的对象，但是自己又不存放在堆内存里面，那它就是一个Root

如果要使用可达性分析算法来判断内存是否可回收，那么分析工作必须在
一个能保障一致性的快照中进行。这点不满足的话分析结果的准确性就无
法保证。

3.2 对象的finalize机制

Java语言提供了对象终止(finalization) 机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑。

当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象，即:垃圾回收此对象之前，总会
先调用这个对象的finalize()方法。

finalize()方法允许在子类中被重写，用于在对象被回收时进行资源释放。通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作，比如关闭文件、套接字和数据库连接等。

永远不要主动调用某个对象的finalize()方法，应该交给垃圾回收机制调用。理由包括下面几点:

1. 在finalize() 时可能会导致对象复活。
2. finalize() 方法的执行时间是没有保障的，它完全由GC线程决定，极端情况下，若不发生GC，则finalize() 方法将没有执行机会。
3. 一个糟糕的finalize() 会严重影响GC的性能 。
4. 从Java9开始该方法已经被标识为过时方法了 @Deprecated(since="9") protected void finalize() throws Throwable { }

从功能上来说，finalize ()方法与C+ +中的析构函数比较相似，但是Java采用的是基于垃圾回收器的自动内存管理机制，所以finalize ()方法在本质上不同于C++中的析构函数。

由于finalize ()方法的存在，虚拟机中的对象一般处于三种可能的状态。

如果从所有的根节点都无法访问到某个对象，说明对象已经不再使用了。一般来说，此对象需要被回收。但事实上，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于“缓刑”阶段。一个无法触及的对象有可能在某-一个条件下“复活”自己，如果这样，那么对它的回收就是不合理的，为此，定义虚拟机中的对象可能的三种状态。如下:

可触及的: 从根节点开始，可以到达这个对象。

可复活的: 对象的所有引用都被释放，但是对象有可能在finalize()中复活。

不可触及的: 对象的finalize()被调用，并且没有复活，那么就会进入不可触及状态。 不可触及的对象不可能被复活，因为finalize() 只会被调用一次。

以上3种状态中，是由于finalize ()方法的存在，进行的区分。只有在对象不可触及时才可以被回收。

判定一个对象objA是否可回收，至少要经历两次标记过程:

1.如果对象objA到GC Roots没有引用链，则进行第一次标记。.
2.进行筛选，判断此对象是否有必要执行finalize()方法

①如果对象objA没有 重写finalize()方法，或者finalize() 方法已经被虚拟机调用过，则虚拟机视为“没有必要执行”，objA被判定为不可触及的。

②如果对象objA重写 了finalize()方法，且还未执行过，那么objA会 被插入到F-Queue队列中，由一个虛拟机自动创建的、低优先级的Finalizer线程触发其finalize()方法执行。

③finalize() 方法是对象逃脱死亡的最后机会，稍后Gc会对F-Queue队列中的对象进行第二次标记。如果objA在finalize()方法中与引用链上的任何一-个对象建立了联系，那么在第二次标记时，objA会被移出“即将回收”集合。之后，对象会再次出现没有引用存在的情况。在这个情况下，finalize方法不会被再次调用，对象会直接变成不可触及的状态，也就是说，一个对象的finalize方法只会被调用一次。

public class FinalizeEscapeGC {
    public static FinalizeEscapeGC SAVE_HOOK = null;
    public void isAlive() {
        System.out.println("yes, i am still alive :()");
    }
    @Override
    protected void finalize() throws Throwable {
        super.finalize();
        System.out.println("finalize method executed!");
        FinalizeEscapeGC.SAVE_HOOK = this;
    }
    public static void main(String[] args) throws Throwable {
        SAVE_HOOK = new FinalizeEscapeGC();
       //对象第一次成功拯救自己
        SAVE_HOOK = null;
        System.gc();
        // 因为Finalizer方法优先级很低，暂停0.5秒，以等待它
        Thread.sleep(500);
        if (SAVE_HOOK != null) {
            SAVE_HOOK.isAlive();
        } else {
            System.out.println("no, i am dead :()");
        }
        // 下面这段代码与上面的完全相同，但是这次自救却失败了
        SAVE_HOOK = null;
        System.gc();
       // 因为Finalizer方法优先级很低，暂停0.5秒，以等待它
        Thread.sleep(500);
        if (SAVE_HOOK != null) {
            SAVE_HOOK.isAlive();
        } else {
            System.out.println("no, i am dead :()");
        }
    }
}

finalize method executed!
yes, i am still alive :()
no, i am dead :()

从代码中我们可以看到一个对象的finalize()被执行，但是它仍然可以存活。
另外一个值得注意的地方就是，代码中有两段完全一样的代码片段，执行结果却是一次逃脱成功，一次失败了。这是因为任何一个对象的finalize()方法都只会被系统自动调用一次，如果对象面临下一次回收，它的finalize()方法不会被再次执行，因此第二段代码的自救行动失败了。

3.3 方法区的垃圾回收

方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：废弃的常量和不再使用的类型。

回收废弃常量与回收Java堆中的对象非常类似。举个常量池中字面量回收的例子，假如一个字符串“java”曾经进入常量池中，但是当前系统又没有任何一个字符串对象的值是“java”，换句话说，已经没有任何字符串对象引用常量池中的“java”常量，且虚拟机中也没有其他地方引用这个字面量。如果在这时发生内存回收，而且垃圾收集器判断确有必要的话，这个“java”常量就将会被系统清理出常量池。常量池中其他类（接口）、方法、字段的符号引用也与此类似。

判定一个常量是否“废弃”还是相对简单，而要判定一个类型是否属于“不再被使用的类”的条件就比较苛刻了。需要同时满足下面三个条件：

1. 该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中不存在该类及其任何派生子类的实例。
2. 加载该类的类加载器已经被回收，这个条件除非是经过精心设计的可替换类加载器的场景，如OSGi、JSP的重加载等，否则通常是很难达成的。
3. 该类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。

Java虚拟机被允许对满足上述三个条件的无用类进行回收，这里说的仅仅是“被允许”，而并不是和对象一样，没有引用了就必然会回收。关于是否要对类型进行回收，HotSpot虚拟机提供了-Xnoclassgc 参数进行控制，以下参数查看类加载和卸载信息：

-verbose：class
-XX：+TraceClass-Loading
-XX：+TraceClassUnLoading

在大量使用反射、动态代理、CGLib等字节码框架，动态生成JSP以及OSGi这类频繁自定义类加载器的场景中，通常都需要Java虚拟机具备类型卸载的能力，以保证不会对方法区造成过大的内存压力。

注意在JDK1.6之前和之后方法区进行了如下调整：

3.4 垃圾清除阶段算法

当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后，GC接下来的任务就是执行垃圾
回收，释放掉无用对象所占用的内存空间，以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存。

目前在JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是标记-清除算法( Mark-Sweep)、复制算法(Copying)、标记一压缩算法(Mark-Compact )。

3.4.1 标记-清除算法( Mark-Sweep)

最早出现也是最基础的垃圾收集算法是“标记-清除”（Mark-Sweep）算法，在1960年由Lisp之父John McCarthy所提出。如它的名字一样，算法分为“标记”和“清除”两个阶段：

标记: Collector从引用根 节点开始遍历，标记所有被引用的对象。一般是 在对象的Header中记录为可达对象。

清除: Collector对堆内存从头到尾进行线性的遍历，如果发现某个对象在其Header中没有标记为可达对象，则将其回收。

注意：这里深入理解java虚拟机这本书中清除阶段描述的是：

首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后，统一回收掉所有被标记的对象，也可以反过来，标记存活的对象，统一回收所有未被标记的对象。

标记-清除算法的执行过程如图所示：


它的主要缺点有两个：

第一个是执行效率不稳定，如果Java堆中包含大量对象，而且其中大部分是需要被回收的，这时必须进行大量标记和清除的动作，导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低；

第二个是内存空间的碎片化问题，标记、清除之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致当以后在程序运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。需要维护一个空闲列表。

所以这里所谓的清除并不是真的置空，而是把需要清除的对象地址保存在空闲的地址列表里。下次有新对象需要加载时，判断垃圾的位置空间是否够， 如果够，就存放。

3.4.2 复制算法(Copying)

核心思想:

将活着的内存空间分为两块，每次只使用其中一块，在垃圾回收时将正在
使用的内存中的存活对象复制到未被使用的内存块中，之后清除正在使用
的内存块中的所有对象，交换两个内存的角色，最后完成垃圾回收。


优点:

1. 没有标记和清除过程，实现简单，运行高效
2. 复制过去 以后保证空间的连续性，不会出现“碎片”问题。

缺点:

1. 此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍的内存空间。
2. 对于G1这种分拆成为大量region的GC，复制而不是移动，意味着GC需要维护region之间对象引用关系，不管是内存占用或者时间开销也不小。
3. 如果系统中的垃圾对象很多，复制算法需要复制的存活对象数量并不会太大，或者说非常低才行。

应用场景:

在新生代，对常规应用的垃圾回收，一次通常可以回收70号- 99号的内存空间。回收性价比很高。所以现在的商业虚拟机都是用这种收集算法回收新生代。

3.4.3 标记一压缩(整理)算法(Mark-Compact )

标记-复制算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作，效率将会降低。更关键的是，如果不想浪费50%的空间，就需要有额外的空间进行分配担保，以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况，所以在老年代一般不能直接选用这种算法，正是因为这个原因所以标记压缩算法诞生了。

标记一压缩算法执行过程:

第一阶段：和标记清除算法一样,从根节点开始标记所有被引用对象。

第二阶段：将所有的存活对象压缩到内存的一端，按顺序排放之后，清理边界外所有的空间。

标记-压缩算法的最终效果等同于标记-清除算法执行完成后，再进行一次
内存碎片整理，因此，也可以把它称为标记-清除-压缩(Mark- Sweep-
Compact)算法。

二者的本质差异在于标记-清除算法是一种非移动式的回收算法，标记-压
缩是移动式的。是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策。

为什么说是优缺点并存呢？原因有如下两点

1. 如果移动存活对象，尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域，移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方将会是一种极为负重的操作，而且这种对象移动操作必须全程暂停用户应用程序才能进行也就是必须stop-the-world。
2. 如果跟标记-清除算法那样完全不考虑移动和整理存活对象的话，弥散于堆中的存活对象导致的空间碎片化问题就只能依赖更为复杂的内存分配器和内存访问器来解决。譬如通过“分区空闲分配链表”来解决内存分配问题（计算机硬盘存储大文件就不要求物理连续的磁盘空间，能够在碎片化的硬盘上存储和访问就是通过硬盘分区表实现的）。

基于以上两点，是否移动对象都存在弊端，移动则内存回收时会更复杂，不移动则内存分配时会更复杂。从垃圾收集的停顿时间来看，不移动对象停顿时间会更短，甚至可以不需要停顿，但是从整个程序的吞吐量来看，移动对象会更划算。

有一种“和稀泥式”解决方案可以不在内存分配和访问上增加太大额外负担，做法是让虚拟机平时多数时间都采用标记-清除算法，暂时容忍内存碎片的存在，直到内存空间的碎片化程度已经大到影响对象分配时，再采用标记-整理算法收集一次，以获得规整的内存空间。其中CMS收集器面临空间碎片过多时采用的就是这种处理办法。

指针碰撞(Bump the Pointer)

如果内存空间以规整和有序的方式分布，即已用和未用的内存都各自一边，彼此之间维系着一个记录下一次分配起始点的标记指针，当为新对象分配内存时,只需要通过修改指针的偏移量将新对象分配在第一个空闲内存位置上，这种分配方式就叫做指针碰撞(Bump tHe Pointer) 。

优点:

• 消除了标记-清除算法当中，内存区域分散的缺点，我们需要给新对象分配内存时，JVM只需要持有一个内存的起始地址即可。
• 消除了复制算法当中，内存减半的高额代价。

缺点:

• 从效率上来说，标记- -整理算法要低于复制算法。
• 移动对象的同时，如果对象被其他对象引用，则还需要调整引用的地址。
• 移动过程中，需要全程暂停用户应用程序。即: STW

三种算法对比

3.5 分代收集算法

前面所有这些算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。

分代收集算法：是基于这样一个事实:不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。一 般是把Java堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点使用不同的回收算法，以提高垃圾回收的效率。

在Java程序运行的过程中，会产生大量的对象，其中有些对象是与业务信息相关，比如Http请求中的Session对象、线程、Socket连接，这类对象跟业务
直接挂钩，因此生命周期比较长。

但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期会比较短，比如: string对象， 由于其不变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收。

目前几乎所有的GC都是采用分代收集(Generational Collecting) 算法执行垃圾回收的。

在HotSpot中，基于分代的概念，GC所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点。

年轻代(Young Gen)

年轻代特点：区域相对老年代较小，对象生命周期短、存活率低，回收频 繁。

这种情况复制算法的回收整理，速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关，因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题，通过hotspot中 的两个survivor的设计得到缓解。

老年代(Tenured Gen)

老年代特点: 区域较大，对象生命周期长、存活率高，回收不及年轻代频繁。
这种情况存在大量存活率高的对象，复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者是标记-清除与标记-整理的混合实现。

1. Mark阶段的开销与存活对象的数量成正比。
2. sweep阶段的开销与所管理区域的大小成正相关。
3. Compact阶段的开销与存活对象的数据成正比。

3.6 增量收集算法，分区算法

增量收集算法

上述现有的算法，在垃圾回收过程中，应用软件将处于一种Stop the World
的状态。在Stop the World 状态下，应用程序所有的线程都会挂起，暂停一
切正常的工作，等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收时间过长，应用程序会被挂起很久，将严重影响用户体验或者系统的稳定性。为了解决这个问题，即对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集( Incremental Collecting) 算法的诞生。

基本思想

如果一次性将所有的垃圾进行处理，需要造成系统长时间的停顿，那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行。每次，垃圾收集线程只收集一小片区域的内存空间，接着切换到应用程序线程。依次反复，直到垃圾收集完成。总的来说，增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对线程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。

缺点:

使用这种方式，由于在垃圾回收过程中，间断性地还执行了应用程序代码,
所以能减少系统的停顿时间。但是，因为线程切换和上下文转换的消耗，会
使得垃圾回收的总体成本上升，造成系统吞吐量的下降。

分区算法

一般来说，在相同条件下，堆空间越大，一次GC时所需要的时间就越长，有关GC产生的停顿也越长。为了更好地控制Gc产生的停顿时间，将一块大的内存区域分割成多个小块，根据目标的停顿时间，每次合理地回收若干个小区间，而不是整个堆空间，从而减少一次GC所产生的停顿。

分代算法将按照对象的生命周期长短划分成两个部分，分区算法将整个堆空间划分成连续的不同小区间。每一个小区间都独立使用，独立回收。这种算法的好处是可以控制一次回收多少个小区间。

4. 经典的垃圾收集器

4.1 GC的分类与GC性能指标

4.1.1GC的分类

垃圾收集器没有在规范中进行过多的规定，可以由不同的厂商、不同版本
的JVM来实现。

由于JDK的版本处于高速迭代过程中，因此Java发展至今已经衍生了众多
的GC版本。从不同角度分析垃圾收集器，可以将GC分为以下不同的类型。

1. 按照线程数来分，可以分为串行垃圾收集器和并行垃圾收集器

串行回收：指的是在同一时间段内只允许有一个CPU用于执行垃圾回收操作，此时工作线程被暂停，直至垃圾收集工作结束。

在并发能力比较强的CPU上，并行回收器产生的停顿时间要短于串行回收器。

在诸如单CPU处理器或者较小的应用内存等硬件平台不是特别优越的场合，串行回收器的性能表现可以超过并行回收器和并发回收器。所以，串行回收默认被应用在客户端的Client模式下的JVM中

hotspot虚拟机中包括server和client两种模式：

1. Java HotSpot Client VM：为在客户端环境中减少启动时间而优化；比较适合桌面程序，它会做一些例如像快速初始化，懒加载这一类的事件来适应桌面程序的特点。

2. Java HotSpot Server VM：为在服务器环境中最大化程序执行速度而设计； 适合做服务器程序，一些针对服务器特点的事情，比如预加载，尤其在一些并发的处理上，是会做更多的优化。

不过，默认情况下32位的hotspot都是client模式；64位的的都是server模式。

并行回收：和串行回收相反，并行收集可以运用多个CPU同时执行垃圾回收，因此提升了应用的吞吐量，不过并行回收仍然与串行回收一样，采用独占式，使用了“ Stop-the-world”机制。

2.按照工作模式分为并发式和独占式

并发式：并发式垃圾回收器与应用程序线程交替工作，以尽可能减少应用程序的停顿时间。

独占式：独占式垃圾回收器(Stop the world)一 旦运行，就停止应用程序中的所有用户线程，直到垃圾回收过程完全结束。

3.按碎片处理方式分，可分为压缩式垃圾回收器和非压缩式垃圾回收器。

压缩式垃圾回收器会在回收完成后，对存活对象进行压缩整理，消除回收后的碎片。

非压缩式的垃圾回收器不进行这步操作。

4.按工作的内存区间分，又可分为年轻代垃圾回收器和老年代垃圾回收器。

4.1.2 GC的性能评估

吞吐量：运行用户代码的时间占总运行时间的比例
(总运行时间:程序的运行时间十内存回收的时间)

吞吐量=运行用户代码的时间/（程序的运行时间+内存回收的时间）

比如:虚拟机总共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。

高吞吐量的应用程序有更长的时间基准，应用程序能容忍较高的暂停时间，快速响应是不必考虑的。

吞吐量优先，意味着在单位时间内，STW的时间最短: 0.2 + 0.2 = 0.4

垃圾收集开销: 吞吐量的补数，垃圾收集所用时间与总运行时间的比例。

暂停时间: 执行垃圾收集时，程序的工作线程被暂停的时间。是指一个时间段内应用程序线程暂停，让GC线程执行的状态。

例如，GC期间100毫秒的暂停时间意味着在这100毫秒期间内没有应用 程序线程是活动的。

暂停时间优先，意味着尽可能让单次STW的时间最短:

0.1 + 0.1+ 0.1 +0.1+0.1=0.5

收集频率: 相对于应用程序的执行，收集操作发生的频率。

内存占用: Java堆区所占的内存大小。

快速: 一个对象从诞生到被回收所经历的时间。

上述的所有性能评估中吞吐量，暂停时间，和内存占用这三者共同构成一个“不可能三角”。

三者总体的表现会随着技术进步而越来越好。一款优秀的收集器通常最多同时满足其中的两项。

这三项里，暂停时间的重要性日益凸显。因为随着硬件发展，内存占用多些越来越能容忍，硬件性能的提升也有助于降低收集器运行时对应用程序的影响，即提高了吞吐量。而内存的扩大，对延迟反而带来负面效果，因为内存扩大了垃圾收集的内存就更多了。

总的来说，主要抓住吞吐量和暂停时间这两点既可。

高吞吐量 较好因为这会让应用程序的最终用户感觉只有应用程序线程在做“生产性”工作。直觉上，吞吐量越高程序运行越快。

低暂停时间 (低延迟)较好因为从最终用户的角度来看不管是GC还是其他原因导致一个应用被挂起始终是不好的。这取决于应用程序的类型，有时候甚至短暂的200毫秒暂停都可能打断终端用户体验。因此，具有低的较大暂停时间是非常重要的，特别是对于一个交互式应用程序。

不幸的是”高吞吐量”和”低暂停时间”是一对相互竞争的目标(矛盾)。

因为如果选择以吞吐量优先，那么必然需要降低内存回收的执行频率，但是这样会导致GC需要更长的暂停时间来执行内存回收。

相反的，如果选择以低延迟优先为原则，那么为了降低每次执行内存回收时的暂停时间，也只能频繁地执行内存回收，但这又引起了年轻代内存的缩减和导致程序吞吐量的下降。

在设计GC算法时保证在最大吞吐量优先的情况下，降低停顿时间。

4.2 不同垃圾收集器的概述

发展史

1999年随JDK1.3.1一起来的是串行方式的Serial GC，它是第一款GC。 ParNew垃圾收集器是Serial收集器的多线程版本。

2002年2月26日，Parallel GC和Concurrent Mark Sweep GC跟随JDK1.4.2一
起发布。

Parallel GC在JDK6之 后成为HotSpot默认GC。

2012年，在JDK1. 7u4版本中，G1可用。

2017年，JDK9中G1变成默认的垃圾收集器，以替代CMS。

2018年3月，JDK10中G1垃圾回收器的并行完整垃圾回收，实现并行性来改善最坏情况下的延迟。

2018年9月，JDK11发布。引入Epsilon垃圾回收器，又被称为"No-0p (无操作) "回收器。同时，引入ZGC:可伸缩的低延迟垃圾回收器(Experimental)。

2019年3月，JDK12发布。增强G1，自动返回未用堆内存给操作系统。同时，引入Shenandoah GC:低停顿时间的GC (Experimental)。

2019年9月，JDK13发布。增强ZGC，自动返回未用堆内存给操作系统。

2020年3月，JDK14发布。删除CMS垃圾回收器。扩展ZGC在macOS和Windows上的应用

七款经典垃圾收集器

七款经典垃圾收集器与垃圾分代之间的关系

垃圾收集器的组合关系

1. 两个收集器间有连线，表明它们可以搭配使用:
   Serial/Serial old、Seria1/CMS、 ParNew/Serial old、ParNew/CMS、Parallel Scavenge/Serial old、Parallel Scavenge/Parallel old、G1;

2. 其中Serial old作为CMS出现"Concurrent Mode Failure"失败的后 备预案。

3. (红色虚线)由于维护和兼容性测试的成本，在JDK 8时将Serial+CMS、
   ParNew+Serial old这两个组合声明为废弃，并在JDK 9中完全取消了这些组合的支持，即:移除。

4. (绿色虚线)JDK 14中:弃用Parallel Scavenge和Serialold GC组合

5. (青色虚线)JDK 14中:删除CMS垃圾回收器

因为Java的使用场景很多，移动端，服务器等。所以就需要针对不同的场景，提供不同的垃圾收集器，提高垃圾收集的性能。没有一种放之四海皆准、任何场景下都适用的完美收集器存在，更加没有万能的收集器。所以我们要选择的只是对具体应用最合适的收集器。

-xx:+PrintCommandLineFlags: 查看命令行相关参数(包含使用的垃圾收集器)
使用命令行指令: jinfo -flag   相关垃圾回收器参数进程ID

4.3 七款经典垃圾收集器介绍

4.3.1 Serial垃圾收集器：串行回收

Serial垃圾收集器介绍

Serial收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。JDK1.3之前回收新生代唯一的选择。

Serial收集器作为HotSpot中Client模式下的默认新生代垃圾收集器。

Serial收集器采用复制算法、串行回收和stop- the-World机制的方式执行内存回收。

除了年轻代之外，Serial收集器还提供用于执行老年代垃圾收集的Serial old收集器。
Serial Old收集器同样也采用了串行回收和"Stop the World"机制，只不过内存回收算法使用的是标记-压缩算法。

Serial old是运行在Client模式下默认的老年代的垃圾回收器

Serial old在Server模式下 主要有两个用途:

1. 与新生代的Parallel Scavenge配合使用
2. 作为老年代CMS收集器的后备垃圾收集方案

Serial收集器运行示意图

这个收集器是一个单线程的收集器，但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有的工作线程，直到它收集结束(Stop The World) 。

Serial的应用场景

优势:简单而高效(与其他收集器的单线程比)，对于限定单个CPU 的环境来说，Serial收集器由于没有线程交互的开销，专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率。运行在Client模式下的虚拟机是个不错的选择。

在用户的桌面应用场景中，可用内存一 般不大(几十MB至一两百MB)，
可以在较短时间内完成垃圾收集(几十ms至一百多ms) , 只要不频繁发生，使用串行回收器是可以接受的。

在HotSpot虛拟机中，使用-XX:+UseSeria1GC 参数可以指定年轻代和老年代都使用串行收集器。等价于新生代用Serial GC， 且老年代用Serial old GC

4.3.2 ParNew垃圾收集器:并行回收

ParNew介绍

Par是Parallel的缩写，New: 只能处理的是新生代

如果说Serial GC是年轻代中的单线程垃圾收集器，那么ParNew收集器则是Serial收集器的多线程版本。

ParNew收集器除了采用并行回收的方式执行内存回收外，两款垃圾收集器之间几乎没有任何区别。ParNew收集器在年轻代中同样也是采用复制算法、"Stop-the-World"机制 。

ParNew收集器运行示意图

对于新生代，回收次数频繁，使用并行方式高效。
对于老年代，回收次数少，使用串行方式节省资源。(CPU并 行需要切换线
程，串行可以省去切换线程的资源)

ParNew与Serial比较

ParNew收集器运行在多CPU的环境下，由于可以充分利用多CPU、多核心等物理硬件资源优势，可以更快速地完成垃圾收集，提升程序的吞吐量。

但是在单个CPU的环境下，ParNew收集 器不比Serial收集器更高效。虽然Serial收集器是基于串行回收，但是由于CPU不需要频繁地做任务切换，因此可以有效避免多线程交互过程中产生的一些额外开销。

-XX: +UseParNewGC" 手动指定使用ParNew收集器执行内存回收任务只影响年轻代。

-XX:ParallelGCThreads限制线程数量，默认开启和CPU数据相同的线程数。

4.3.3 Parallel回收器:吞吐量优先

Paralle介绍

Parallel Scavenge收集器同样也采用了复制算法、并行回收和”stop
the World"机制。

和ParNew收集器不同，Parallel Scavenge收集器的目标则是达至一个可控制的吞吐量(Throughput)，它也被称为吞吐量优先的垃圾收集器。

自适应调节策略也是Parallel Scavenge与ParNew一个重要区别。

Parallel收集器运行示意图

高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。因此，常见在服务器环境中使用。例如，那些执行批量处理、订单处理、工资支付、科学计算的应用程序。

Parallel收集器在JDK1.6时提供了用于执行老年代垃圾收集的Parallel old收集器，用来代替老年代的Serial old收集器。

Parallel old收集器采用了标记-压缩算法，但同样也是基于并行回收和"Stop-the-World"机制。

在程序吞吐量优先的应用场景中，Parallel 收集器和Parallel old收集器的组合，在Server模式下的内存回收性能很不错。

在Java8中，默认是此垃圾收集器。

参数配置

-XX:+UseParallel0ldGC手动指定 老年代都是使用并行回收收集器。
分别适用于新生代和老年代。默认jdk8是开启的。
上面两个参数，默认开启一个，另一个也会被开启。 (互相激活)

-XX: ParallelGCThreads设置年轻代并行收集器的线程数。
一般最好与CPU数量相等，以避免过多的线程数影响垃圾收集性能。

在默认情况下，当CPU数量小于8个，ParallelGCThreads 的值等于CPU数量。
当CPU数量大 于8个，ParallelGCThreads 的值等于
3+ [5*CPU_ Count]/8] 。

-XX:+UseParallelGC
手动指定年轻代使用Parallel并行收集器执行内存回收任务。

-XX: GCTimeRatio垃圾收集时间占总时间的比例(= 1 / (N + 1))。
用于衡量吞吐量的大小。
取值范围(0, 100)。默认值99，也就是垃圾回收时间不超过1%。
与前一个-XX:MaxGCPauseMillis参数有一定矛盾性。暂停时间越长，
Radio参数就容易超过设定的比例。

-XX: +UseAdaptiveSizePolilcy
设 置Parallel Scavenge收集器具有自适应调节策略
在这种模式下，年轻代的大小、Eden和Survivor的比例、 晋升老年代的对象年龄
等参数会被自动调整，已达到在堆大小、吞吐量和停顿时间之间的平衡点。
在手动调优比较困难的场合，可以直接使用这种自适应的方式，仅指定虚拟机的最大堆
目标的吞吐量(GCT imeRatio)和停顿时间(MaxGCPauseMills)，
让虚拟机自己完成调优工作。

-XX:MaxGCPauseMillis设置垃圾收集器最大停顿时间(即STW的时间)。单位是毫秒。
为了尽可能地把停顿时间控制在MaxGCPauseMills以内，收集器在，
工作时会调整Java堆大小或者其他一-些参数。
对于用户来讲，停顿时间越短体验越好。但是在服务器端，我们注重高并发，
整体的吞吐量。所以服务器端适合Parallel,进行控制。该参数使用需谨慎。

4.3.4 CMS回收器:低延迟

CMS介绍

在JDK1.5时期，HotSpot推出了一款在强交互应用中几乎可认为有划时代意义的垃圾收集器: CMS (Concurrent -Mark-Sweep )收集器，这款收集器是HotSpot虚拟机中第一款真正意义上的并发收集器，它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程同时工作。

CMS收集器的关注点是尽可能缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间。停顿时
间越短( 低延迟)就越适合与用户交互的程序，良好的响应速度能提升用户体验。

目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上，这类应用尤其重视服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。

CMS的垃圾收集算法采用标记-清除算法，并且也会"Stop- the-world"

CMS收集器工作示意图

CMS工作原理

CMS整个过程比之前的收集器要复杂,整个过程分为4个主要阶段，即初始标记阶段、并发标记阶段、重新标记阶段和并发清除阶段。

1. 初始标记(Initial-Mark)阶段 :在这个阶段中，程序中所有的工作线程都将会因为“Stop-the-World"机制而出现短暂的暂停，这个阶段的主要任务仅仅只是标记出GCRoots能直接关联到的对象。一旦标记完成之后就会恢复之前被暂停的所有应用线程。由于直接关联对象比较小，所以这里的速度非常快。
2. 并发标记(Concurrent-Mark)阶段 :从GC Roots的 直接关联对象开始遍历整个对象图的过程，这个过程耗时较长但是不需要停顿用户线程，可以与垃圾收集线程一起并发运行。
3. 重新标记(Remark) 阶段 :由于在并发标记阶段中，程序的工作线程会和垃圾收集线程同时运行或者交叉运行，因此为了修正并发标记期间，因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间通常会比初始标记阶段稍长一些，但也远比并发标记阶段的时间短。
4. 并发清除(Concurrent-Sweep)阶段 :此阶段清理删除掉标记阶段判断的已经死亡的对象，释放内存空间。由于不需要移动存活对象，所以这个阶段也是可以与用户线程同时并发的

尽管CMS收集器采用的是并发回收(非独占式)，但是在其初始化标记和再次标记这两个阶段中仍然需要执行“Stop-the-World"机制暂停程序中的工作线程，不过暂停时间并不会太长，因此可以说明目前所有的垃圾收集器都做不到完全不需要“Stop-the-world”，只是尽可能地缩短暂停时间。

由于最耗费时间的并发标记与并发清除阶段都不需要暂停工作，所以整体的回收是低停顿的。

另外，由于在垃圾收集阶段用户线程没有中断，所以在CMS回收过程中，还应该确保应用程序用户线程有足够的内存可用。因此，CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集，而是当堆内存使用率达到某一阈值时，便开始进行回收，以确保应用程序在CMS工作过程中依然有足够的空间支持应用程序运行。要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要，就会出现一次“Concurrent Mode Failure失败，这时虚拟机将启动后备预案:临时启用Serial old 收集器来重新进行老年代的垃圾收集，这样停顿时间就很长了。

CMS收集器的垃圾收集算法采用的是标记-清除算法，这意味着每次执行完内
存回收后，由于被执行内存回收的无用对象所占用的内存空间极有可能是不连续的一些内存块，不可避免地将会产生一些内存碎片。那么CMS在为新对象分配内存空间时，将无法使用指针碰撞(Bump the Pointer) 技术，而只能
够选择空闲列表(Free List) 执行内存分配。

问题分析：既然Mark Sweep 会造成内存碎片,那么为什么不把算法换成
Mark Compact呢?

答案其实很简答，因为当并发清除的时候，用Compact整理内存的话，原
来的用户线程使用的内存就不能用了，既然要保证用户线程能继续执行，前提条件是它的运行的资源不受影响。显然Mark Compact更适合“Stop the World"这种场景下使用。

CMS优缺点分析

CMS的优点:

1. 并发收集
2. 低延迟

CMS的缺点:

1. 会产生内存碎片，导致并发清除后，用户线程可用的空间不足。在无法分配大对象的情况下，不得不提前触发Full GC。

2. CMS收集器对CPU资源非常敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用户停顿，但是会因为占用了一部分线程而导致应用程序变慢，总吞吐量会降低。
3. CMS收集器无法处理浮动垃圾。可能出现“Concurrent Mode Failure" 失败而导致另一次FullGC的产生。在并发标记阶段由于程序的工作线程和垃圾收集线程是同时运行或者交叉运行的，那么在并发标记阶段如果产生新的垃圾对象，CMS将 无法对这些垃圾对象进行标记，最终会导致这些新产生的垃圾对象没有被及时回收，从而只能在下一次执行GC时释放这些之前未被回收的内存空间。

浮动垃圾

在CMS的并发标记和并发清理阶段，用户线程是还在继续运行的，程序在运行自然就还会伴随有新的垃圾对象不断产生，但这一部分垃圾对象是出现在标记过程结束以后，CMS无法在当次收集中处理掉它们，只好留待下一次垃圾收集时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。

CMS参数设置

-XX:+UseConcMarkSweepGC手动指定使用CMS收集器执行内存回收任务。

开启该参数后会自动将-XX: +UseParNewGC打开。即: ParNew (Young区用) +
CMS (old区用) +Serial old的组合。

-XX:CMSlnitiatingOccupanyFraction设置堆内存使用率的阈值, 
一旦达到该阈值，便开始进行回收。

JDK5及以前版本的默认值为68,即当老年代的空间使用率达到68%时，会执行
一次CMS回收。JDK6及以上版本默认值为92%

如果内存增长缓慢，则可以设置一个稍大的值，大的阈值可以有效降低CMS的触
发频率，减少老年代回收的次数可以较为明显地改善应用程序性能。反之，如
果应用程序内存使用率增长很快，则应该降低这个阈值，以避免频繁触发老年
代串行收集器。因此通过该选项便可以有效降低Full GC的执行次数。

-XX: +UseCMSCompactAtFullCollection用于指定在执行完Full
GC后对内存空间进行压缩整理，以此避免内存碎片的产生。不过由于内存
压缩整理过程无法并发执行，所带来的问题就是停顿时间变得更长了。

-XX: CMSFullGCsBeforeCompaction设置在执行多少次Full GC后对
内存空间进行压缩整理。

-XX: ParallelCMSThreads设置CMS的线程数量。
CMS默认启动的线程数是(ParallelGCThreads+3) /4,
ParallelGCThreads是年轻代并行收集器的线程数。当CPU资源比较紧张
时，受到CMs收集器线程的影响，应用程序的性能在垃圾回收阶段可能会非常糟糕

CMS后续版本中的变化

JDK9新特性: CMS 被标记为Deprecate了

如果对JDK9及以上版本的HotSpot虚拟机使用参数-XX:
+UseConcMarkSweepGC来开启CMS收集器的话，用户会收到一个警告信息，提示CMS未来将会被废弃。

JDK14新特性:删除CMS垃圾回收器

移除了CMS垃圾收集器，如果在JDK14中使用-
XX: +UseConcMarkSweepGC的话，JVM不会报错，只是给出一个warning信息，但是不会exit。JVM会自动回退以默认GC方式启动JVM

4.3.5 G1回收器:区域化分代式

为什么会出现G1？

因为应用程序所应对的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序正常进行，而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化。

G1 (Garbage-First)垃圾回收器是在Java7 update 4之后引入的一个新的垃圾回收器，是当今收集器技术发展的最前沿成果之一。

与此同时，为了适应现在不断扩大的内存和不断增加的处理器数量，进一步降低暂停时间(pause time) ，同时兼顾良好的吞吐量。

官方给G1设定的目标是在延迟可控的情况下获得尽可能高的吞吐量，所以才担当起“全功能收集器”的重任与期望。

为什么名字叫做Garbage First (G1)呢?

• 因为G1是一个并行回收器，它把堆内存分割为很多不相关的区域(Region) (物理上不连续的)。使用不同的Region来表示Eden、幸存者0区，幸存者1区，老年代等。
• G1 GC有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小(回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值)，在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region。
• 由于这种方式的侧重点在于回收垃圾最大量的区间(Region)，所以我们给G1一个名字:垃圾优先(Garbage First) 。

G1的特点

并行与并发

并行性: G1在回收期间，可以有多个GC线程同时工作，有效利用多核计算能力。此时用户线程STW

并发性: G1拥有与应用程序交替执行的能力，部分工作可以和应用程序同时执行，因此，一般来说，不会在整个回收阶段发生完全阻塞应用程序的情况分代收集

G1是怎么做到如此强大的呢？

G1收集器出现之前的所有其他收集器，包括CMS在内，垃圾收集的目标范围要么是整个新生代（Minor GC），要么就是整个老年代（Major GC），再要么就是整个Java堆（Full GC）。而G1跳出了这个樊笼，它可以面向堆内存任何部分来组成回收集（Collection Set，一般简称CSet）进行回收，衡量标准不再是它属于哪个分代，而是哪块内存中存放的垃圾数量最多，回收收益最大，这就是G1收集器的Mixed GC模式。

G1开创的基于Region的堆内存布局是它能够实现这个目标的关键。虽然G1也仍是遵循分代收集理论设计的，但其堆内存的布局与其他收集器有非常明显的差异：G1不再坚持固定大小以及固定数量的分代区域划分，而是把连续的Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），每一个Region都可以
根据需要，扮演新生代的Eden空间、Survivor空间，或者老年代空间。收集器能够对扮演不同角色的Region采用不同的策略去处理，这样无论是新创建的对象还是已经存活了一段时间、熬过多次收集的旧对象都能获取很好的收集效果。

G1的空间划分

从上诉划分中可以看出除了年轻代与老年代的划分之外，Region中有一类特殊的Humongous区域，该区域专门用来存储大对象。G1认为只要大小超过了一个Region容量一半的对象即可判定为大对象。每个Region的大小可以通过参数-XX：G1HeapRegionSize设定，取值范围为1MB～32MB，且应为2的N次幂。而对于那些超过了整个Region容量的超级大对象，将会被存放在N个连续的Humongous Region之中，G1的大多数行为都把Humongous Region作为老年代的一部分来进行看待。

分区Region:化整为零。

使用G1收集器时，它将整个Java堆划分成约2048个大小相同的独立Region
块，每个Region块大小根据堆空间的实际大小而定，整体被控制在1MB到32MB之间，且为2的N次幂， 即1MB, 2MB, 4MB, 8MB, 1 6MB, 32MB。可以通过-XX :G1HeapRegionSize设定。所有的Region大小相同，且在JVM生 命周期内不会被改变。

虽然还保留有新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔离的了，它们都是一部分Region (不需要连续)的集合。通过Region的动态分配方式实现逻辑上的连续。

如果设置了Region数量， 那么Region大小就不是固定的，但是大小肯定是2的幂次方，并且在1-32M之间;如果设置了Region大小，那么Region数量就不是固定的，但是肯定是2048附近;

一个region有可能属于Eden， Survivor 或者old/Tenured 内存区域。但是一
个region只可能属于一个角色。图中的E表示该region属于Eden内存区域，s表示属于Survivor内存区域，o表示属于old内存区域。图中空白的表示未使用的内存空间。G1垃圾收集器还增加了一种新的内存区域，叫做Humongous 内存区域，如图中的H块。主要用于存储大对象，如果超过1. 5个region,就放到H。

设置H的原因:

对于堆中的大对象，默认直接会被分配到老年代，但是如果它是一个短期存在的大对象就会对垃圾收集器造成负面影响。为了解决这个问题，G1划分了一个Humongous区，它用来专门存放大对象。如果一个H区装不下一个大对象，那么G1会寻找连续的H区来存储。为了能找到连续的H区，有时候不得不启动Full GC。 G1的大多数行为都把H区作为老年代的一部分来看待。

G1回收器垃圾回收过程

应用程序分配内存，当年轻代的Eden区用尽时开始年轻代回收过程; G1的年轻代收集阶段是一个并行的独占式收集器。在年轻代回收期，G1 GC暂停所有应用程序线程，启动多线程执行年轻代回收。然后从年轻代区间移动存活对象到Survivor区间或者老年区间，也有可能是两个区间都会涉及。

当堆内存使用达到一定值(默认45%)时，开始老年代并发标记过程。标记完成马上开始混合回收过程。对于一个混合回收期，G1 GC从老年区间移动存活对象到空闲区间，这些空闲区间也就成为了老年代的一部分。和年轻代不同，老年代的G1回收器和其他GC不同，G1的老年代回收器不需要整个老年代被回收，一次只需要扫描/回收一小部分老年代的Region就可以了。同时，这个老年代Region是和年轻代一起被回收的。

举个例子: 一个web服务器，Java进程最大堆内存为4G，每分钟响应1500个请求，每45秒钟会新分配大约2G的内存。G1会每45秒钟进行一次年轻代回收，每31个小时整个堆的使用率会达到45号，会开始老年代并发标记过程，标记完成后开始四到五次的混合回收。

G1工作示意图

G1 GC的垃圾回收过程的具体阶段分析:

1. 年轻代GC (Young GC )

具体过程如下：

JVM启动时，G1先准备好Eden区，程序在运行过程中不断创建对象到Eden
区，当Eden空间耗尽时，G1会启动一次年轻代垃圾回收过程。年轻代垃圾回收只会回收Eden区和Survivor区。

首先：G1停止应用程序的执行(Stop-The-World) ，G1创建回收集
(Collection Set) ，回收集是指需要被回收的内存分段的集合，年轻代回收过程的回收集包含年轻代Eden区和Survivor区所有的内存分段。

然后开始如下回收过程:

第一阶段，扫描根。可以体现Rset作用:避免全堆扫描

根是指static变量指向的对象，正在执行的方法调用链条上的局部变量等。根引用连同RSet记录的外部引用作为扫描存活对象的入口。

第二阶段，更新RSet。作用:保证Rset中的数据准确性

处理dirty card queue中的card，更新RSet。此阶段完成后，RSet可以准确的反映老年代对所在的内存分段中对象的引用。

dirty card queue（脏卡表队列）解释

对于应用程序的引用赋值语句object.field=object, JVM会在之前和之后执行特殊的操作以在dirty card queue中入队一个保存了对象引用信息的card。在年轻代回收的时候，G1会对Dirty Card Queue中所有的card进行处理，以更新RSet，保证RSet实时准确的反映引用关系。因为RSet的处理需要线程同步，开销会很大，使用队列性能会好很多。

其中objec.field=object中的第一个object代表老年代中的对象，而第二个object代表Eden区中的对象

脏卡表队列作用:

Reset更新需要线程同步，所以开销会很大，因此不能实时更新，因此我们需要把引用对象被其他对象引用的关系放在一个脏卡表队列中，当年轻代回收的时候会进行STW,所以我们也正好把脏卡表队列中的值更新到Rset中，这样不仅没有涉及到开销问题，还可以保证Rset中的数据是准确的

第三阶段，处理RSet。作用: 根可达性遍历的一部分

识别被老年代对象指向的Eden中的对象，这些被指向的Eden中的对象被认为是存活的对象。

第四阶段，复制对象。说明: 新生代使用复制算法

此阶段，对象树被遍历，Eden区内存段中存活的对象会被复制到Survivor区中空的内存分段，Survivor区内存段中存活的对象如果年龄未达阈值，年龄会加1，达到阀值会被会被复制到old区中空的内存分段。如果Survivor空间不够， Eden 空间的部分数据会直接晋升到老年代空间。

第五阶段，处理引用。

空Eden: Eden变成空的，那它就变成了无主Region,因此会被记录到空链表中，等待下一次被分配处理Soft，Weak， Phantom， Final， JNI Weak 等引用。最终Eden空间的数据为空，GC停止工作，而目标内存中的对象都是连续存储的，没有碎片，所以复制过程可以达到内存整理的效果，减少碎片。以上回收的都是强引用对象，下面回收软引用对象(不足回收)、弱引用对象(发现回收)、虚引用对象。

2. 老年代并发标记过程( Concurrent Marking )

1. 初始标记阶段:标记从根节点直接可达的对象。这个阶段是STW的，并且会触发一次年轻代GC。
2. 根区域扫描(Root Region Scanning) : G1 GC扫描Survivor区直接可达的老年代区域对象，并标记被引用的对象。这一过程必须在youngGC之前完成。主要扫描哪些老年代对象是可达的毕竟我们进行young GC的时候会移动Survivor区，移动之后就找不到哪些老年代对象是可达的了
3. 并发标记(Concurrent Marking): 在整个堆中进行并发标记(和应用程序并发执行)，此过程可能被youngGC中断。在并发标记阶段，若发现区域对象中的所有对象都是垃圾，那这个区域会被立即回收。同时，并发标记过程中，会计算每个区域的对象活性(区域中存活对象的比例)。
4. 再次标记(Remark):由 于应用程序持续进行，需要修正上一次的标记结果。是STW的。G1中采用了比CMS更快的初始快照算法: snapshot-at-the-beginning (SATB)。 原因:并发标记不准确
5. 独占清理(cleanup ,STW): 计算各个区域的存活对象和GC回收比例，并进行排序，识别可以混合回收的区域。为下阶段做铺垫。是STW的。 其实是一个统计计算过程，不会涉及垃圾清理，这个阶段并不会实际上去做垃圾的收集
6. 并发清理阶段:识别并清理完全空闲的区域。
   并发清理阶段任务:如果发现区域对象中的所有对象都是垃圾,那么这个区域会被立即回收

3. 混合回收(Mixed GC )

当越来越多的对象晋升到老年代old region时，为了避免堆内存被耗尽，虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器,即Mixed GC，该算法并不是一个old GC，除了回收整个Young Region，还会回收一部分的oldRegion。

注意：是一部分老年代，而不是全部老年代。是Mixed GC并不是Full GC。

4. 如果需要，单线程、独占式、高强度的Full GC还是继续存在的。它针对GC的评估失败提供了一种失败保护机制，即强力回收。

导致G1Full GC的原因:

1. Evacuation的时候没有足够的to-space来存放晋升的对象; 解决办法:加大堆空间
2. 并发处理过程完成之前空间耗尽。解决办法:调小触发并发GC周期的ava堆占用阈值(默认是45%)
3. 最大GC停顿时间太短，导致在规定的时间间隔内无法完成垃圾回收，也会导致Full GC 解决办法:加大最大GC停顿时间

G1收集过程遇到的问题

1. 一个对象被不同区域引用的问题：一个Region不可能是孤立的，一个Region中的对象可能被其他任意Region中对象引用。
2. 判断对象存活时，是否需要扫描整个Java堆才能保证准确?
3. 回收新生代也不得不同时扫描老年代?这样的话会降低Minor GC的效率;

解决方法:

无论G1还是其他分代收集器，JVM都是使用Remembered Set来避免全局扫描:

• 每个Region都有一个对应的Remembered Set;
• 每次Reference类型数据写操作时，都会产生一个Write Barrier暂时中断操作;
• 然后检查将要写入的引用指向的对象是否和该Reference类型数据在不同的Region (其他收集器:检查老年代对象是否引用了新生代对象) ;
• 如果不同，通过CardTable把相关引用信息记录到引用指向对象的所在Region对应的Remembered Set中;
• 当进行垃圾收集时，在GC根节点的枚举范围加入Remembered Set; 就可以保证不进行全局扫描，也不会有遗漏。

Remembered Set

Remebered Set就是图中的Reset，Reference类型就是引用类型，其中Reset的作用是记录当前Region中哪些对象被外部引用指向，比如old区中的对象会指向Eden区的对象，然后当我们要回收某个Region的时候，直接遍历遍历当前Region中的所有对象就可以了，然后针对性的去找到那些指向当前对象的其他对象，最终发现当前对象是否是根可达的，如果不是，那就应该被删除，其实之前的垃圾回收器都涉及到这个问题，当进行Minor GC的时候，通过GC Roots查找的时候还需要遍历old区的对象，毕竟oId区对象也可能会指向Eden区对象，但是G1通过Rset避免了全堆的扫描，当引用类型数据写操作时，先暂时中断，然后判断当前引用类型数据是否被其他对象所指向，如果不被指向,那就直接放在Region中就可以了;如果被其他对象指向，那么还要判断这个对象是在当前要插入的Region中，还是在其他Region中;如果在其他Region中，那就需要使用CardTable把当前引用类型数据的指向信息放在Rset中，也就是形成上面的虚线连线，如果在当前Region中，那就不需要指向了，毕竟到时候我们会进行遍历查找根可达对象，那肯定会找到的，所以这种情况也是直接放在Region中就可以了;

G1的优势

1）空间整合

G1将内存划分为一个个的region。 内存的回收是以region作为基本单位的。Region之间是复制算法，但整体上实际可看作是标记-压缩(Mark-Compact) 算法，两种算法都可以避免内存碎片。这种特性有利于程序长时间运行，分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。尤其是当Java堆非常大的时候，G1的优势更加明显。

2）可预测的停顿时间模型(即:软实时soft real-time)

这是G1相对于CMS的另一大优势，G1除了追求低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒。

• 由于分区的原因，G1可以只选取部分区域进行内存回收，这样缩小了回收的范围，因此对于全局停顿情况的发生也能得到较好的控制。
• G1跟踪各个Region 里面的垃圾堆积的价值大小(回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值)，在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region。保证了G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
• 相比于CMSGC，G1未必能做到CMS在最好情况下的延时停顿，但是最差情况要好很多。

G1相较于CMS的缺点

相较于CMS，G1还不具备全方位、压倒性优势。比如在用户程序运行过程中，G1无论是为了垃圾收集产生的内存占用(Footprint) 还是程序运行时的额
外执行负载(Overload)都要比CMS要高。

从经验上来说，在小内存应用上.CMS的表现大概率会优于G1，而G1在大内存应用上则发挥其优势。平衡点在6-8GB之间。

G1的常见参数设置

- XX: +UseG1GC
手动指定使用G1收集器执行内存回收任务。

- XX:G1HeapRegionSize设 置每个Region的大小。值是2的幂，范围是1MB
到32MB之间，目标是根据最小的Java堆大小划分出约2048个区域。
默认是堆内存的1/2000。

- XX: MaxGCPauseMillis
设置期望达到的最大GC停顿时间指标(JVM会尽力实现，但不保证达到)。
默认值是200ms

-XX: ParallelGCThread
设置STW时GC线程数的值。最多设置为8

- XX: ConcGCThreads
设置并发标记的线程数。
将n设置为并行垃圾回收线程数(ParallelGCThreads)的1/4左右。

-XX: InitiatingHeapoccupancyPercent
设置触发并发GC周期的Java堆占用率阈值。超过此值，就触发GC。
默认值是45。堆空间已用占比达到45%，老年代才会并发标记

G1回收器的常见操作步骤

G1的设计原则就是简化JVM性能调优，开发人员只需要简单的三步即可完成
调优:

第一步:开启G1垃圾收集器
第二步:设置堆的最大内存
第三步:设置最大的停顿时间

G1中提供了三种垃圾回收模式: YoungGC、 Mixed GC和Full GC，在不同的条件下被触发。

G1回收器的适用场景

1. 面向服务端应用，针对具有大内存、多处理器的机器。(在普通大小的堆里表现并不惊喜)

2. 最主要的应用是需要低GC延迟，并具有大堆的应用程序提供解决方案;
   如:在堆大小约6GB或更大时，可预测的暂停时间可以低于0.5秒; (G1通过每次只清理一部分而不是全部的Region的增量式清理来保证每次GC停顿时间不会过长)。

3. 用来替换掉JDK1.5中的CMS收集器;
   在下面的情况时，使用G1可能比CMS好:
   ①超过50%的Java堆被活动数据占用;
   ②对象分配频率或年代提升频率变化很大;
   ③GC停顿时间过长(长于0.5至1秒)。

4. HotSpot垃圾收集器里，除了G1以外，其他的垃圾收集器使用内置的JVM线程执行GC的多线程操作，而G1 GC可以采用应用线程承担后台运行的GC工作，即当JVM的GC线程处理速度慢时，系统会调用应用程序线程帮助加速垃圾回收过程。

4.4 七款经典垃圾收集器总结

怎么选择垃圾收集器?

1. 优先调整堆的大小让JVM自适应完成。
2. 如果内存小于100M，使用串行收集器
3. 如果是单核、单机程序，并且没有停顿时间的要求，串行收集器
4. 如果是多CPU、需要高吞吐量、允许停顿时间超过1秒，选择并行或者JVM自己选择
5. 如果是多CPU、追求低停顿时间，需快速响应(比如延迟不能超过1秒，如互联网应用)，使用并发收集器。
   官方推荐G1，性能高。现在互联网的项目，基本都是使用G1。