来源：http://blog.csdn.net/ithomer/article/details/6252552

一个优秀Java程序员，必须了解Java内存模型、GC工作原理，以及如何优化GC的性能、与GC进行有限的交互，有一些应用程序对性能要求较高，例如嵌入式系统、实时系统等，只有全面提升内存的管理效率，才能提高整个应用程序的性能。

本文将从JVM内存模型、GC工作原理，以及GC的几个关键问题进行探讨，从GC角度提高Java程序的性能。

一、Java内存模型

按照官方的说法：Java 虚拟机具有一个堆，堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。

JVM主要管理两种类型内存：堆和非堆，堆内存（Heap Memory）是在 Java 虚拟机启动时创建，非堆内存(Non-heap Memory)是在JVM堆之外的内存。

简单来说，堆是Java代码可及的内存，留给开发人员使用的；非堆是JVM留给自己用的，包含方法区、JVM内部处理或优化所需的内存（如 JIT Compiler，Just-in-time Compiler，即时编译后的代码缓存）、每个类结构（如运行时常数池、字段和方法数据）以及方法和构造方法的代码。

JVM 内存包含如下几个部分：

• 堆内存（Heap Memory）： 存放Java对象
• 非堆内存（Non-Heap Memory）： 存放类加载信息和其它meta-data
• 其它（Other）： 存放JVM 自身代码等

在JVM启动时，就已经保留了固定的内存空间给Heap内存，这部分内存并不一定都会被JVM使用，但是可以确定的是这部分保留的内存不会被其他进程使用，这部分内存大小由-Xmx 参数指定。而另一部分内存在JVM启动时就分配给JVM，作为JVM的初始Heap内存使用，这部分内存是由 -Xms 参数指定。

详细配置文件目录：eclipse/eclipse.ini

默认空余堆内存小于40%时，JVM 就会增大堆直到-Xmx 的最大限制，可以由 -XX:MinHeapFreeRatio 指定。 

默认空余堆内存大于70%时，JVM 会减少堆直到-Xms的最小限制，可以由 -XX:MaxHeapFreeRatio 指定，详见

可以通过 -XX:MaxPermSize 设置Non-Heap大小，详细参见我的百度博客

二、Java内存分配

Java的内存管理实际上就是变量和对象的管理，其中包括对象的分配和释放。

JVM内存申请过程如下：

1. JVM 会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域
2. 当Eden空间足够时，内存申请结束；否则到下一步
3. JVM 试图释放在Eden中所有不活跃的对象（这属于1或更高级的垃圾回收）,释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象，则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区
4. Survivor区被用来作为Eden及OLD的中间交换区域，当OLD区空间足够时，Survivor区的对象会被移到Old区，否则会被保留在Survivor区
5. 当OLD区空间不够时，JVM 会在OLD区进行完全的垃圾收集（0级）
6. 完全垃圾收集后，若Survivor及OLD区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象，导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域，则出现”out of memory”错误

三、GC基本原理

GC（Garbage Collection)，是JAVA/.NET中的垃圾收集器。

Java是由C++发展来的，它摈弃了C++中一些繁琐容易出错的东西，引入了计数器的概念，其中有一条就是这个GC机制（C#借鉴了JAVA）

编程人员容易出现问题的地方，忘记或者错误的内存回收会导致程序或系统的不稳定甚至崩溃，Java提供的GC功能可以自动监测对象是否超过作用域从而达到自动回收内存的目的，Java语言没有提供释放已分配内存的显示操作方法。所以，Java的内存管理实际上就是对象的管理，其中包括对象的分配和释放。

对于程序员来说，分配对象使用new关键字；释放对象时，只要将对象所有引用赋值为null，让程序不能够再访问到这个对象，我们称该对象为"不可达的".GC将负责回收所有"不可达"对象的内存空间。

对于GC来说，当程序员创建对象时，GC就开始监控这个对象的地址、大小以及使用情况。通常，GC采用有向图的方式记录和管理堆（heap）中的所有对象。通过这种方式确定哪些对象是"可达的"，哪些对象是"不可达的".当GC确定一些对象为"不可达"时，GC就有责任回收这些内存空间。但是，为了保证 GC能够在不同平台实现的问题，Java规范对GC的很多行为都没有进行严格的规定。例如，对于采用什么类型的回收算法、什么时候进行回收等重要问题都没有明确的规定。因此，不同的JVM的实现者往往有不同的实现算法。这也给Java程序员的开发带来行多不确定性。本文研究了几个与GC工作相关的问题，努力减少这种不确定性给Java程序带来的负面影响。

四、GC分代划分

JVM内存模型中Heap区分两大块，一块是 Young Generation，另一块是Old Generation

1） 在Young Generation中，有一个叫Eden Space的空间，主要是用来存放新生的对象，还有两个Survivor Spaces（from、to），它们的大小总是一样，它们用来存放每次垃圾回收后存活下来的对象。

2） 在Old Generation中，主要存放应用程序中生命周期长的内存对象。

3） 在Young Generation块中，垃圾回收一般用Copying的算法，速度快。每次GC的时候，存活下来的对象首先由Eden拷贝到某个SurvivorSpace，当Survivor Space空间满了后，剩下的live对象就被直接拷贝到OldGeneration中去。因此，每次GC后，Eden内存块会被清空。

4） 在Old Generation块中，垃圾回收一般用mark-compact的算法，速度慢些，但减少内存要求。

5） 垃圾回收分多级，0级为全部(Full)的垃圾回收，会回收OLD段中的垃圾；1级或以上为部分垃圾回收，只会回收Young中的垃圾，内存溢出通常发生于OLD段或Perm段垃圾回收后，仍然无内存空间容纳新的Java对象的情况。

五、增量式GC

增量式GC（Incremental GC），是GC在JVM中通常是由一个或一组进程来实现的，它本身也和用户程序一样占用heap空间，运行时也占用CPU。

当 GC进程运行时，应用程序停止运行。因此，当GC运行时间较长时，用户能够感到Java程序的停顿，另外一方面，如果GC运行时间太短，则可能对象回收率太低，这意味着还有很多应该回收的对象没有被回收，仍然占用大量内存。因此，在设计GC的时候，就必须在停顿时间和回收率之间进行权衡。一个好的GC实现允许用户定义自己所需要的设置，例如有些内存有限的设备，对内存的使用量非常敏感，希望GC能够准确的回收内存，它并不在意程序速度的快慢。另外一些实时网络游戏，就不能够允许程序有长时间的中断。

增量式GC就是通过一定的回收算法，把一个长时间的中断，划分为很多个小的中断，通过这种方式减少GC对用户程序的影响。虽然，增量式GC在整体性能上可能不如普通GC的效率高，但是它能够减少程序的最长停顿时间。

Sun JDK提供的HotSpot JVM就能支持增量式GC。HotSpot JVM缺省GC方式为不使用增量GC，为了启动增量GC，我们必须在运行Java程序时增加-Xincgc的参数。

HotSpot JVM增量式GC的实现是采用Train GC算法，它的基本想法就是：将堆中的所有对象按照创建和使用情况进行分组（分层），将使用频繁高和具有相关性的对象放在一队中，随着程序的运行，不断对组进行调整。当GC运行时，它总是先回收最老的（最近很少访问的）的对象，如果整组都为可回收对象，GC将整组回收。这样，每次GC运行只回收一定比例的不可达对象，保证程序的顺畅运行。

六、详解函数finalize

finalize 是位于Object类的一个方法，详见我的开源项目：src-jdk1.7.0_02

protectedvoid finalize()throwsThrowable{}

该方法的访问修饰符为protected，由于所有类为Object的子类，因此用户类很容易访问到这个方法。

由于，finalize函数没有自动实现链式调用，我们必须手动的实现，因此finalize函数的最后一个语句通常是 super.finalize（）。通过这种方式，我们可以实现从下到上实现finalize的调用，即先释放自己的资源，然后再释放父类的资源。根据 Java语言规范，JVM保证调用finalize函数之前，这个对象是不可达的，但是JVM不保证这个函数一定会被调用。另外，规范还保证 finalize函数最多运行一次。

很多Java初学者会认为这个方法类似与C++中的析构函数，将很多对象、资源的释放都放在这一函数里面。其实，这不是一种很好的方式，原因有三：

其一、GC为了能够支持finalize函数，要对覆盖这个函数的对象作很多附加的工作。

其二、在finalize运行完成之后，该对象可能变成可达的，GC还要再检查一次该对象是否是可达的。因此，使用 finalize会降低GC的运行性能。

其三、由于GC调用finalize的时间是不确定的，因此通过这种方式释放资源也是不确定的。

通常，finalize用于一些不容易控制、并且非常重要资源的释放，例如一些I/O的操作，数据的连接。这些资源的释放对整个应用程序是非常关键的。在这种情况下，程序员应该以通过程序本身管理（包括释放）这些资源为主，以finalize函数释放资源方式为辅，形成一种双保险的管理机制，而不应该仅仅依靠finalize来释放资源。

下面给出一个例子说明，finalize函数被调用以后，仍然可能是可达的，同时也可说明一个对象的finalize只可能运行一次。

运行结果：

　　This is finalize

　　My Object还活着

此例子中需要注意，虽然MyObject对象在finalize中变成可达对象，但是下次回收时候，finalize却不再被调用，因为finalize函数最多只调用一次。

七、GC程序交互

程序如何与GC进行交互呢？ Java2增强了内存管理功能，增加了一个java.lang.ref包，详见我的开源项目：src-jdk1.7.0_02

其中定义了三种引用类。这三种引用类分别为：SoftReference、 WeakReference、 PhantomReference

通过使用这些引用类，程序员可以在一定程度与GC进行交互，以便改善GC的工作效率，这些引用类的引用强度介于可达对象和不可达对象之间。

创建一个引用对象也非常容易，例如：如果你需要创建一个Soft Reference对象，那么首先创建一个对象，并采用普通引用方式（可达对象）；然后再创建一个SoftReference引用该对象；最后将普通引用设置为null。通过这种方式，这个对象就只有一个Soft Reference引用。同时，我们称这个对象为Soft Reference 对象。

Soft Reference的主要特点是据有较强的引用功能。只有当内存不够的时候，才进行回收这类内存，因此在内存足够的时候，它们通常不被回收。另外，这些引用对象还能保证在Java抛出OutOfMemory 异常之前，被设置为null。它可以用于实现一些常用图片的缓存，实现Cache的功能，保证最大限度的使用内存而不引起OutOfMemory。以下给出这种引用类型的使用伪代码：

Weak 引用对象与Soft引用对象的最大不同就在于：GC在进行回收时，需要通过算法检查是否回收Soft引用对象，而对于Weak引用对象，GC总是进行回收。Weak引用对象更容易、更快被GC回收。虽然，GC在运行时一定回收Weak对象，但是复杂关系的Weak对象群常常需要好几次GC的运行才能完成。Weak引用对象常常用于Map结构中，引用数据量较大的对象，一旦该对象的强引用为null时，GC能够快速地回收该对象空间。

Phantom 引用的用途较少，主要用于辅助finalize函数的使用。Phantom对象指一些对象，它们执行完了finalize函数，并为不可达对象，但是它们还没有被GC回收。这种对象可以辅助finalize进行一些后期的回收工作，我们通过覆盖Reference的clear()方法，增强资源回收机制的灵活性。

八、Java编程建议

根据GC的工作原理，我们可以通过一些技巧和方式，让GC运行更加有效率，更加符合应用程序的要求。一些关于程序设计的几点建议：

1）最基本的建议就是尽早释放无用对象的引用。大多数程序员在使用临时变量的时候，都是让引用变量在退出活动域（scope）后，自动设置为 null.我们在使用这种方式时候，必须特别注意一些复杂的对象图，例如数组，队列，树，图等，这些对象之间有相互引用关系较为复杂。对于这类对象，GC 回收它们一般效率较低。如果程序允许，尽早将不用的引用对象赋为null，这样可以加速GC的工作。

2）尽量少用finalize函数。finalize函数是Java提供给程序员一个释放对象或资源的机会。但是，它会加大GC的工作量，因此尽量少采用finalize方式回收资源。

3）如果需要使用经常使用的图片，可以使用soft应用类型。它可以尽可能将图片保存在内存中，供程序调用，而不引起OutOfMemory.

4）注意集合数据类型，包括数组，树，图，链表等数据结构，这些数据结构对GC来说，回收更为复杂。另外，注意一些全局的变量，以及一些静态变量。这些变量往往容易引起悬挂对象（dangling reference），造成内存浪费。

5）当程序有一定的等待时间，程序员可以手动执行System.gc()，通知GC运行，但是Java语言规范并不保证GC一定会执行。使用增量式GC可以缩短Java程序的暂停时间。

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GC算法

前段时间在一个项目的性能测试中又发生了一次OOM（Out of swap sapce），情形和以前网店版的那次差不多，比上次更奇怪的是，此次搞了几天之后啥都没调整系统就自动好了，死活没法再重现之前的OOM了！问题虽然蹊跷，但也趁此机会再次对JVM堆模型、GC垃圾算法等进行了一次系统梳理；

基本概念

堆/Heap

JVM管理的内存叫堆；在32Bit操作系统上有4G的限制，一般来说Windows下为2G，而Linux下为3G；64Bit的就没有这个限制。
JVM初始分配的内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64但小于1G。
JVM最大分配的内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4但小于1G。
默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制，可以由-XX:MinHeapFreeRatio=指定。
默认空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制，可以由-XX:MaxHeapFreeRatio=指定。
服务器一般设置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC后调整堆的大小，所以上面的两个参数没啥用。

分代/堆模型

分代是Java垃圾收集的一大亮点，根据对象的生命周期长短，把堆分为3个代：Young，Old和Permanent，根据不同代的特点采用不同的收集算法，可以扬长避短。可参考如下的模型图：

Young(Nursery)：年轻代

研究表明大部分对象都是朝生暮死，随生随灭的。所以对于年轻代在GC时都采取复制收集算法，具体算法参考下面的描述；
Young的默认值为4M，随堆内存增大，约为1/15，JVM会根据情况动态管理其大小变化。
Young里面又分为3个区域，一个Eden，所有新建对象都会存在于该区，两个Survivor区，用来实施复制算法。
-XX:NewRatio= 参数可以设置Young与Old的大小比例，-server时默认为1:2，但实际上young启动时远低于这个比率？如果信不过JVM，也可以用-Xmn硬性规定其大小，有文档推荐设为Heap总大小的1/4。
-XX:SurvivorRatio= 参数可以设置Eden与Survivor的比例，默认为32。Survivio大了会浪费，小了的话，会使一些年轻对象潜逃到老人区，引起老人区的不安，但这个参数对性能并不太重要。

Old(Tenured)：年老代

年轻代的对象如果能够挺过数次收集，就会进入老人区。老人区使用标记整理算法。因为老人区的对象都没那么容易死的，采用复制算法就要反复的复制对象，很不合算，只好采用标记清理算法，但标记清理算法其实也不轻松，每次都要遍历区域内所有对象，所以还是没有免费的午餐啊。
-XX:MaxTenuringThreshold= 设置熬过年轻代多少次收集后移入老人区，CMS中默认为0，熬过第一次GC就转入，可以用-XX:+PrintTenuringDistribution查看。

Permanent：持久代

装载Class信息等基础数据，默认64M，如果是类很多很多的服务程序，需要加大其设置-XX:MaxPermSize=，否则它满了之后会引起fullgc()或Out of Memory。 注意Spring，Hibernate这类喜欢AOP动态生成类的框架需要更多的持久代内存。一般情况下，持久代是不会进行GC的，除非通过-XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+CMSPermGenSweepingEnabled进行强制设置。

GC的类型

当每个代满了之后都会自动促发collection，各收集器触发的条件不一样，当然也可以通过一些参数进行强制设定。主要分为两种类型：

• Minor Collection：GC用较高的频率对young进行扫描和回收，采用复制算法。
• Major Collection：同时对Young和Old进行内存收集，也叫Full GC；因为成本关系对Old的检查回收频率要比Young低很多，采用标记清除/标记整理算法。可以通过调用代码System.gc()引发major collection，使用-XX:+DisableExplicitGC禁止它，或设为CMS并发-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent。

更为具体的阐述如下：
由于年轻代进进出出的人多而频繁，所以年轻代的GC也就频繁一点，但涉及范围也就年轻代这点弹丸之地内的对象，其特点就是少量，多次，但快速，称之为Minor Collection。当年轻代的内存使用达到一定的阀值时，Minor Collection就被触发，Eden及某一Survior space（from space）之内存活的的对象被移到另一个空的Survior space（to space）中，然后from space和to space角色对调。当一个对象在两个survivor space之间移动过一定次数（达到预设的阀值）时，它就足够old了，够资格呆在年老代了。当然，如果survivor space比较小不足以容下所有live objects时，部分live objects也会直接晋升到年老代。
Survior spaces可以看作是Eden和年老代之间的缓冲，通过该缓冲可以检验一个对象生命周期是否足够的长，因为某些对象虽然逃过了一次Minor Collection，并不能说明其生命周期足够长，说不定在下一次Minor Collection之前就挂了。这样一定程度上确保了进入年老代的对象是货真价实的，减少了年老代空间使用的增长速度，也就降低年老代GC的频率。
当年老代或者永久代的内存使用达到一定阀值时，一次基于所有代的GC就触发了，其特定是涉及范围广（量大），耗费的时间相对较长（较慢），但是频率比较低（次数少），称之为Major Collection(Full Collection)。通常，首先使用针对年轻代的GC算法进行年轻代的GC，然后使用针对年老代的GC算法对年老代和永久代进行GC。

基本GC收集算法

• 复制(copying)：将堆内分成两个相同空间，从根(ThreadLocal的对象，静态对象）开始访问每一个关联的活跃对象，将空间A的活跃对象全部复制到空间B，然后一次性回收整个空间A。
  因为只访问活跃对象，将所有活动对象复制走之后就清空整个空间，不用去访问死对象，所以遍历空间的成本较小，但需要巨大的复制成本和较多的内存。可参考如下的示例图：
  
• 标记清除(mark-sweep)：收集器先从根开始访问所有活跃对象，标记为活跃对象。然后再遍历一次整个内存区域，把所有没有标记活跃的对象进行回收处理。该算法遍历整个空间的成本较大暂停时间随空间大小线性增大，而且整理后堆里的碎片很多。可参考如下的示例图：
  
• 标记整理(mark-sweep-compact)：综合了上述两者的做法和优点，先标记活跃对象，然后将其合并成较大的内存块。可参考如下的示例图：
  

GC收集器类型

1. 古老的串行收集器(Serial Collector)
   -XX:+UseSerialGC：策略为年轻代串行复制，年老代串行标记整理。可参考如下的示例图：
2. 吞吐量优先的并行收集器(Throughput Collector)
   -XX:+UseParallelGC：这是JDK5 -server的默认值。策略为：
   年轻代：暂停应用程序，多个垃圾收集线程并行的复制收集，线程数默认为CPU个数，CPU很多时，可用-XX:ParallelGCThreads= 设定线程数。
   年老代：暂停应用程序，与串行收集器一样，单垃圾收集线程标记整理。
   如上可知该收集器需要2+的CPU时才会优于串行收集器，适用于后台处理，科学计算。
   可以使用-XX:MaxGCPauseMillis= 和 -XX:GCTimeRatio 来调整GC的时间。可参考如下的示例图：
3. 暂停时间优先的并发收集器(Concurrent Low Pause Collector-CMS)
   -XX:+UseConcMarkSweepGC：这是以上两种策略的升级版，策略为：
   年轻代：同样是暂停应用程序，多个垃圾收集线程并行的复制收集。
   年老代：则只有两次短暂停，其他时间应用程序与收集线程并发的清除。
   若要采用标记整理算法，则可以通过设置参数实现；可参考如下的示例图：
4. 增量并发收集器(Incremental Concurrent-Mark-Sweep/i-CMS)：虽然CMS收集算法在最为耗时的内存区域遍历时采用多线程并发操作，但对于服务器CPU资源不够的情况下，其实对性能是没有提升的，反而会导致系统吞吐量的下降，为了尽量避免这种情况的出现，就有了增量CMS收集算法，就是在并发标记、清理的时候让GC线程、用户线程交叉运行，尽量减少GC线程的全程独占式执行；可参考如下的示例图：

对于以上的GC收集器的详细设置参数，可以参考JVM选项的超完整收集《A Collection of JVM Options》，这里就不一一详述了。

并行、并发的区别

并行(Parallel)与并发(Concurrent)仅一字之差，但体现的意思却完全不同，这可能也是很多同学非常困惑的地方，要想深刻体会这其中的差别，可以多揣摩下上面关于GC收集器的示例图；

• 并行：指多条垃圾收集线程并行，此时用户线程是没有运行的；
• 并发：指用户线程与垃圾收集线程并发执行，程序在继续运行，而垃圾收集程序运行于另一个个CPU上。

并发收集一开始会很短暂的停止一次所有线程来开始初始标记根对象，然后标记线程与应用线程一起并发运行，最后又很短的暂停一次，多线程并行的重新标记之前可能因为并发而漏掉的对象，然后就开始与应用程序并发的清除过程。可见，最长的两个遍历过程都是与应用程序并发执行的，比以前的串行算法改进太多太多了！！！
串行标记清除是等年老代满了再开始收集的，而并发收集因为要与应用程序一起运行，如果满了才收集，应用程序就无内存可用，所以系统默认68%满的时候就开始收集。内存已设得较大，吃内存又没有这么快的时候，可以用-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=恰当增大该比率。

年轻代的痛

由于对年轻代的复制收集，依然必须停止所有应用程序线程，原理如此，只能靠多CPU，多收集线程并发来提高收集速度，但除非你的Server独占整台服务器，否则如果服务器上本身还有很多其他线程时，切换起来速度就..... 所以，搞到最后，暂停时间的瓶颈就落在了年轻代的复制算法上。
因此Young的大小设置挺重要的，大点就不用频繁GC，而且增大GC的间隔后，可以让多点对象自己死掉而不用复制了。但Young增大时，GC造成的停顿时间攀升得非常恐怖，据某人的测试结果显示：默认8M的Young，只需要几毫秒的时间，64M就升到90毫秒，而升到256M时，就要到300毫秒了，峰值还会攀到恐怖的800ms。谁叫复制算法，要等Young满了才开始收集，开始收集就要停止所有线程呢。