# 深入了解JVM第三版 ## 二、自动内存管理 ### 2. Java内存区域与内存溢出异常 #### 2.1概述 **c,cpp的内存特点**： 开发人员即拥有每个对象的"所有权"，又负担着每个对象生命从开始到终结的维护责任。 ---- **Java的内存特点**： 在虚拟机自动内存管理机制的帮助下，不再需要为每一个`new`操作去写配对的`delete/free`代码 #### 2.2运行时内存区域 Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域有各自的用途，以及创建和销毁的时间，有的区域随着虚拟机进程的启动而一直存在，有些区域则是依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。  ##### 2.2.1 程序计数器 程序计数器是一块较小的内存空间，它可以看作时当前线程所执行的字节码的行号指示器。在Java虚拟机的概念中，字节解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令，它是程序控制流的指示器，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能依赖这个计数器来完成。 如果线程正在执行的是一个Java方法，这个计数器记录的是正在执行的虚拟机字节码指令的地址；如果正在执行的是本地（Native）方法，这个计数器值则应为空（Undefined）。此内存区域是唯一一个在《Java虚拟机规范》中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。 ##### 2.2.2 Java虚拟机栈 与程序计数器一样，Java虚拟机栈也是线程私有的，它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的线程内存模型：每个方法被执行的时候，Java虚拟机都会同步创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完毕的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中到出栈的过程。 局部变量表存放了编译期可知的各种Java虚拟机基本数据类型（boolean、byte、char、short、int、float、long、double）、对象引用（reference类型，它并不等同于对象本身，可能是一个指向对象起始地址的引用指针，也可能是指向一个代表对象的句柄或者其他与此对象相关的位置）和returnAddress类型（指向了一条字节码指令的地址）。 ==基本数据类型在局部变量表中的存储空间一局部变量槽(Slot)来表示，其中64位长度的long和double类型的数据会占用两个变量槽，其余的数据类型只占用一个。局部变量表的内存空间在编译期间完成分配。== **在《Java虚拟机规范》中，对这个内存区域规定了两类异常情况：如果线程请求的栈神对大于虚拟机所允许的深度，将抛出StackOverflowError*异常；如果Java虚拟机栈容量可以动态扩展，当栈扩展时无法申请到足够的内存会抛出OutOfMemoryError异常。** > HotSpot虚拟机的栈容量是不可以动态扩展的，以前的Classic虚拟机倒是可以。所以在HotSpot虚拟机上是不会出现由于虚拟机栈无法扩展而导致OutOfMemoryError异常的。 ##### 2.2.3 本地方法栈 本地方法栈（Native Method Stacks）与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的，其区别只是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则是为虚拟机使用到的本地（Native）方法服务。 甚至有的Java虚拟机（譬如Hot-Spot虚拟机）直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。与虚拟机栈一样，本地方法栈也会在栈深度溢出或者栈扩展失败时分别抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。 ##### 2.2.4 Java堆 对于Java应用程序来说，Java堆（Java Heap）是虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例，Java世界里“几乎”所有的对象实例都在这里分配内存。 随着Java语言的发展，现在已经能看到些许迹象表明日后可能出现值类型的支持，即使只考虑现在，由于即时编译技术的进步，尤其是逃逸分析技术的日渐强大，栈上分配、标量替换优化手段已经导致一些微妙的变化悄然发生，所以说Java对象实例都分配在堆上也渐渐变得不是那么绝对了。 如果从分配内存的角度看，所有线程共享的Java堆中可以划分出多个线程私有的分配缓冲区（Thread Local Allocation Buffer,TLAB），以提升对象分配时的效率。 ##### 2.2.5 方法区 方法区（Method Area）与Java堆一样，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类型信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码缓存等数据。虽然《Java虚拟机规范》中把方法区描述为堆的一个逻辑部分，但是它却有一个别名叫作“非堆”（Non-Heap），目的是与Java堆区分开来。 ##### 2.2.6 运行时常量池 运行时常量池（Runtime Constant Pool）是方法区的一部分。Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外，还有一项信息是常量池表（Constant Pool Table），用于存放编译期生成的各种字面量与符号引用，这部分内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池中。 Java虚拟机对于Class文件每一部分（自然也包括常量池）的格式都有严格规定，如每一个字节用于存储哪种数据都必须符合规范上的要求才会被虚拟机认可、加载和执行。 运行时常量池相对于Class文件常量池的另外一个重要特征是具备动态性，Java语言并不要求常量一定只有编译期才能产生，也就是说，并非预置入Class文件中常量池的内容才能进入方法区运行时常量池，运行期间也可以将新的常量放入池中，这种特性被开发人员利用得比较多的便是String类的intern()方法。 既然运行时常量池是方法区的一部分，自然受到方法区内存的限制，当常量池无法再申请到内存时会抛出OutOfMemoryError异常。 ##### 2.2.7 直接内存 直接内存（Direct Memory）并不是虚拟机运行时数据区的一部分，也不是《Java虚拟机规范》中定义的内存区域。但是这部分内存也被频繁地使用，而且也可能导致OutOfMemoryError异常出现。 在JDK 1.4中新加入了NIO（New Input/Output）类，引入了一种基于通道（Channel）与缓冲区（Buffer）的I/O方式，它可以使用Native函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在Java堆里面的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能，因为避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据。 显然，本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制，但是，既然是内存，则肯定还是会受到本机总内存（包括物理内存、SWAP分区或者分页文件）大小以及处理器寻址空间的限制，一般服务器管理员配置虚拟机参数时，会根据实际内存去设置-Xmx等参数信息，但经常忽略掉直接内存，使得各个内存区域总和大于物理内存限制（包括物理的和操作系统级的限制），从而导致动态扩展时出现OutOfMemoryError异常。 #### 2.3 HotSpot虚拟机对象探秘 ##### 2.3.1 对象的创建 在语言层面上，创建对象通常（例外：复制、反序列化）仅仅是一个new关键字而已，而在虚拟机中，对象（文中讨论的对象限于普通Java对象，不包括数组和Class对象等）的创建。 当Java虚拟机遇到一条字节码new指令时，首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过。如果没有，那必须先执行相应的类加载过程。 在类加载检查通过后，接下来虚拟机将为新生对象分配内存。对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定，为对象分配空间的任务实际上便等同于把一块确定大小的内存块从Java堆中划分出来。假设Java堆中内存是绝对规整的，所有被使用过的内存都被放在一边，空闲的内存被放在另一边，中间放着一个指针作为分界点的指示器，那所分配内存就仅仅是把那个指针向空闲空间方向挪动一段与对象大小相等的距离，这种分配方式称为“指针碰撞”（Bump ThePointer）。但如果Java堆中的内存并不是规整的，已被使用的内存和空闲的内存相互交错在一起，那就没有办法简单地进行指针碰撞了，虚拟机就必须维护一个列表，记录上哪些内存块是可用的，在分配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例，并更新列表上的记录，这种分配方式称为“空闲列表”（Free List）。选择哪种分配方式由Java堆是否规整决定，而Java堆是否规整又由所采用的垃圾收集器是否带有空间压缩整理（Compact）的能力决定。因此，当使用Serial、ParNew等带压缩整理过程的收集器时，系统采用的分配算法是指针碰撞，既简单又高效；而当使用CMS这种基于清除（Sweep）算法的收集器时，就只能采用较为复杂的空闲列表来分配内存。 对象创建在虚拟机中是非常频繁的行为，即使仅仅修改一个指针所指向的位置，在并发情况下也并不是线程安全的，可能出现正在给对象A分配内存，指针还没来得及修改，对象B又同时使用了原来的指针来分配内存的情况。解决这个问题有两种可选方案：一种是对分配内存空间的动作进行同步处理——实际上虚拟机是采用CAS配上失败 重试的方式保证更新操作的原子性；另外一种是把内存分配的动作按照线程划分在不同的空间之中进行，即每个线程在Java堆中预先分配一小块内存，称为本地线程分配缓冲（Thread Local AllocationBuffer，TLAB），哪个线程要分配内存，就在哪个线程的本地缓冲区中分配，只有本地缓冲区用完了，分配新的缓存区时才需要同步锁定。虚拟机是否使用TLAB，可以通过-XX：+/-UseTLAB参数来设定。 内存分配完成之后，虚拟机必须将分配到的内存空间（但不包括对象头）都初始化为零值，如果使用了TLAB的话，这一项工作也可以提前至TLAB分配时顺便进行。这步操作保证了对象的实例字段在Java代码中可以不赋初始值就直接使用，使程序能访问到这些字段的数据类型所对应的零值。 接下来，Java虚拟机还要对对象进行必要的设置，例如这个对象是哪个类的实例、如何才能找到类的元数据信息、对象的哈希码（实际上对象的哈希码会延后到真正调用Object::hashCode()方法时才计算）、对象的GC分代年龄等信息。这些信息存放在对象的对象头（Object Header）之中。根据虚拟机当前运行状态的不同，如是否启用偏向锁等，对象头会有不同的设置方式。关于对象头的具体内容，稍后会详细介绍。 从虚拟机的视角来看，一个新的对象已经产生了。但是从Java程序的视角看来，对象创建才刚刚开始——构造函数，即Class文件中的<init>()方法还没有执行，所有的字段都为默认的零值，对象需要的其他资源和状态信息也还没有按照预定的意图构造好。一般来说（由字节码流中new指令后面是否跟随invokespecial指令所决定，Java编译器会在遇到new关键字的地方同时生成这两条字节码指令，但如果直接通过其他方式产生的则不一定如此），new指令之后会接着执行<init>()方法，按照程序员的意愿对对象进行初始化，这样一个真正可用的对象才算完全被构造出来。 ##### 2.3.2 对象的内存布局 在HotSpot虚拟机里，对象在堆内存中的存储布局可以划分为三个部分：对象头（Header）、实例数据（Instance Data）和对齐填充（Padding）。 HotSpot虚拟机对象的对象头部分包括两类信息。第一类是用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码（HashCode）、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等，这部分数据的长度在32位和64位的虚拟机（未开启压缩指针）中分别为32个比特和64个比特，官方称它为“Mark Word”。对象需要存储的运行时数据很多，其实已经超出了32、64位Bitmap结构所能记录的最大限度，但对象头里的信息是与对象自身定义的数据无关的额外存储成本。  对象头的另外一部分是类型指针，即对象指向它的类型元数据的指针，Java虚拟机通过这个指针来确定该对象是哪个类的实例。并不是所有的虚拟机实现都必须在对象数据上保留类型指针，换句话说，查找对象的元数据信息并不一定要经过对象本身，这点我们会在下一节具体讨论。此外，如果对象是一个Java数组，那在对象头中还必须有一块用于记录数组长度的数据，因为虚拟机可以通过普通Java对象的元数据信息确定Java对象的大小，但是如果数组的长度是不确定的，将无法通过元数据中的信息推断出数组的大小。 ##### 2.3.3 对象的访问定位 创建对象自然是为了后续使用该对象，我能的Java程序会通过栈上的reference数据来操作堆上的具体对象。对象的访问方式也是有虚拟机实现而定的，主流的访问方式主要有使用句柄和直接指针两种： - 如果使用句柄访问时，Java堆中将可能会划分出一块内存来作为句柄池，reference中储存的就是对象的句柄地址，而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自具体的地址信息。 - 如果使用直接指针访问的话，Java堆中对象的内存布局就必须考虑如何放置访问类型数据的相关信息，reference中储存的直接指针就是对象地址，如果只是访问对象本身的话，就不需要多一次间接访问的开销。 - 这两种对象访问方式各有优势，使用句柄来访问的最大好处就是reference中储存的是稳定句柄地址，在对象被移动（垃圾收集时移动对象是非常普遍的行为）时只会改变句柄中的实例数据指针，而reference本身不需要被修改。   使用指针来访问最大的好处就是速度更快，他节省了一次指针定位的时间开销，由于对象访问在Java中非常频繁，因此这类开销积少成多也是一项极为可观的执行成本。 > 在JDK 8以后，永久代便完全退出了历史舞台，元空间作为其替代者登场。在默认设置下，前面列举的那些正常的动态创建新类型的测试用例已经很难再迫使虚拟机产生方法区的溢出异常了。 > > HotSpot还是提供了一些参数作为元空间的防御措施，主要包括： > > - -XX：MaxMetaspaceSize：设置元空间最大值，默认是-1，即不限制，或者说只受限于本地内存大小。 > > - -XX：MetaspaceSize：指定元空间的初始空间大小，以字节为单位，达到该值就会触发垃圾收集进行类型卸载，同时收集器会对该值进行调整：如果释放了大量的空间，就适当降低该值；如果释放了很少的空间，那么在不超过-XX：MaxMetaspaceSize（如果设置了的话）的情况下，适当提高该值。 > - -XX：MinMetaspaceFreeRatio：作用是在垃圾收集之后控制最小的元空间剩余容量的百分比，可减少因为元空间不足导致的垃圾收集的频率。类似的还有-XX：Max-MetaspaceFreeRatio，用于控制最 大的元空间剩余容量的百分比。 ----- ### 3. 垃圾收集器与内存分配策略 **为什么要学习垃圾回收？** > 当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时，当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就必须对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。 #### 3.2 对象已死？ ##### 3.2.1 引用计数算法 很多教科书判断对象是否存活的算法是这样的：在对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值就加一；当引用失效时，计数器值就减一；任何时刻计数器为零的对象就是不可能再被使用的。 ##### 3.2.2 可达性分析算法 当前主流的商用程序语言（Java、C#，上溯至前面提到的古老的Lisp）的内存管理子系统，都是通过可达性分析（Reachability Analysis）算法来判定对象是否存活的。这个算法的基本思路就是通过一系列称为“GC Roots”的根对象作为起始节点集，从这些节点开始，根据引用关系向下搜索，搜索过程所走过的路径称为“引用链”（Reference Chain），如果某个对象到GC Roots间没有任何引用链相连，或者用图论的话来说就是从GC Roots到这个对象不可达时，则证明此对象是不可能再被使用的。 对象object 5、object 6、object 7虽然互有关联，但是它们到GC Roots是不可达的，因此它们将会被判定为可回收的对象。  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。譬如后文将会提到的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。 ##### 3.2.3 再谈引用 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）4种，这4种引用强度依次逐渐减弱。 - 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。 - 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。在JDK 1.2版之后提供了SoftReference类来实现软引用。 - 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。在JDK 1.2版之后提供了WeakReference类来实现弱引用。 - 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。在JDK 1.2版之后提供了PhantomReference类来实现虚引用。 ##### 3.2.4 生存还是死亡 即使在可达性分析算法中判定为不可达的对象，也不是“非死不可”的，这时候它们暂时还处于“缓 刑”阶段，要真正宣告一个对象死亡，至少要经历两次标记过程：如果对象在进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连接的引用链，那它将会被第一次标记，随后进行一次筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。假如对象没有覆盖finalize()方法，或者finalize()方法已经被虚拟机调用过，那么虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”。 如果这个对象被判定为确有必要执行finalize()方法，那么该对象将会被放置在一个名为F-Queue的队列之中，并在稍后由一条由虚拟机自动建立的、低调度优先级的Finalizer线程去执行它们的finalize()方法。这里所说的“执行”是指虚拟机会触发这个方法开始运行，但并不承诺一定会等待它运行结束。这样做的原因是，如果某个对象的finalize()方法执行缓慢，或者更极端地发生了死循环，将很可能导致F-Queue队列中的其他对象永久处于等待，甚至导致整个内存回收子系统的崩溃。finalize()方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会，稍后收集器将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记，如果对象要在finalize()中成功拯救自己——只要重新与引用链上的任何一个对象建立关联即可，譬如把自己（this关键字）赋值给某个类变量或者对象的成员变量，那在第二次标记时它将被移出“即将回收”的集合；如果对象这时候还没有逃脱，那基本上它就真的要被回收了。 上面关于对象死亡时finalize()方法的描述可能带点悲情的艺术加工，笔者并不鼓励大家使用这个方法来拯救对象。相反，笔者建议大家尽量避免使用它，有些教材中描述它适合做“关闭外部资源”之类的清理性工作，这完全是对finalize()方法用途的一种自我安慰。finalize()能做的所有工作，使用try-finally或者其他方式都可以做得更好、更及时，所以笔者建议大家完全可以忘掉Java语言里面的这个方法。 ##### 3.2.5 回收方法区 方法区垃圾收集的“性价比”通常也是比较低的：在Java堆中，尤其是在新生代中，对常规应用进行一次垃圾收集通常可以回收70%至99%的内存空间，相比之下，方法区回收囿于苛刻的判定条件，其区域垃圾收集的回收成果往往远低于此。 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： - 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。 - 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。 - 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。 #### 3.3 垃圾收集算法 ##### 3.3.1 分代收集理论 当前商业虚拟机的垃圾收集器，大多数都遵循了“分代收集”（Generational Collection）的理论进行设计，分代收集名为理论，实质是一套符合大多数程序运行实际情况的经验法则，它建立在两个分代假说之上： 1. 弱分代假说（Weak Generational Hypothesis）：绝大多数对象都是朝生夕灭的。 2. 强分代假说（Strong Generational Hypothesis）：熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。 垃圾收集器的设计原则：收集器应该将Java堆划分出不同的区域，然后将回收对象依据其年龄（年龄即对象熬过垃圾收集过程的次数）分配到不同的区域之中存储。 把分代收集理论具体放到现在的商用Java虚拟机里，设计者一般至少会把Java堆划分为新生代（Young Generation）和老年代（Old Generation）两个区域。顾名思义，在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，而每次回收后存活的少量对象，将会逐步晋升到老年代中存放。 假如要现在进行一次只局限于新生代区域内的收集（Minor GC），但新生代中的对象是完全有可能被老年代所引用的，为了找出该区域中的存活对象，不得不在固定的GC Roots之外，再额外遍历整个老年代中所有对象来确保可达性分析结果的正确性，反过来也是一样。遍历整个老年代所有对象的方案虽然理论上可行，但无疑会为内存回收带来很大的性能负担。为了解决这个问题，就需要对分代收集理论添加第三条经验法则： 3. 跨代引用假说（Intergenerational Reference Hypothesis）：跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。 > 隐含推论：存在互相引用关系的两个对象，是应该倾向于同时生存或者同时消亡的。 ##### 3.3.2 标记-清除算法 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，如它的名字一样，算法分为“标记”和“清除”两个阶段：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。标记过程就是对象是否属于垃圾的判定过程，这在前一节讲述垃圾对象标记判定算法时其实已经介绍过了。 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。  ##### 3.3.3 标记-复制算法 标记-复制算法常被简称为复制算法。为了解决标记-清除算法面对大量可回收对象时执行效率低的问题，1969年Fenichel提出了一种称为“半区复制”（Semispace Copying）的垃圾收集算法，它将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。如果内存中多数对象都是存活的，这种算法将会产生大量的内存间复制的开销，但对于多数对象都是可回收的情况，算法需要复制的就是占少数的存活对象，而且每次都是针对整个半区进行内存回收，分配内存时也就不用考虑有空间碎片的复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配即可。这样实现简单，运行高效，不过其缺陷也显而易见，这种复制回收算法的代价是将可用内存缩小为了原来的一半，空间浪费未免太多了一点。  HotSpot虚拟机的Serial、ParNew等新生代收集器均采用了这种策略来设计新生代的内存布局。Appel式回收的具体做法是把新生代分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次分配内存只使用Eden和其中一块Survivor。发生垃圾搜集时，将Eden和Survivor中仍然存活的对象一次性复制到另外一块Survivor空间上，然后直接清理掉Eden和已用过的那块Survivor空间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8∶1，也即每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%（Eden的80%加上一个Survivor的10%），只有一个Survivor空间，即10%的新生代是会被“浪费”的。当然，98%的对象可被回收仅仅是“普通场景”下测得的数据，任何人都没有办法百分百保证每次回收都只有不多于10%的对象存活，因此Appel式回收还有一个充当罕见情况的“逃生门”的安全设计，当Survivor空间不足以容纳一次Minor GC之后存活的对象时，就需要依赖其他内存区域（实际上大多就是老年代）进行分配担保（Handle Promotion）。 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。 ##### 3.3.4 标记-整理算法 针对老年代对象的存亡特征，1974年Edward Lueders提出了另外一种有针对性的“标记-整 理”（Mark-Compact）算法，其中的标记过程仍然与“标记-清除”算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向内存空间一端移动，然后直接清理掉边界以外的内存。 标记-清除算法与标记-整理算法的本质差异在于前者是一种非移动式的回收算法，而后者是移动式的。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：  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，这就更加让使用者不得不小心翼翼地权衡其弊端了，像这样的停顿被最初的虚拟机设计者形象地描述为“Stop The World”。 但如果跟标记-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）。内存的访问是用户程序最频繁的操作，甚至都没有之一，假如在这个环节上增加了额外的负担，势必会直接影响应用程序的吞吐量。 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。此语境中，吞吐量的实质是赋值器（Mutator，可以理解为使用垃圾收集的用户程序，本书为便于理解，多数地方用“用户程序”或“用户线程”代替）与收集器的效率总和。即使不移动对象会使得收集器的效率提升一些，但因内存分配和访问相比垃圾收集频率要高得多，这部分的耗时增加，总吞吐量仍然是下降的。HotSpot虚拟机里面关注吞吐量的ParallelScavenge收集器是基于标记-整理算法的，而关注延迟的CMS收集器则是基于标记-清除算法的，这也从侧面印证这点。 另外，还有一种“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。前面提到的基于标记-清除算法的CMS收集器面临空间碎片过多时采用的就是这种处理办法。 #### 3.4 HotSpot的算法细节实现 ##### 3.4.1 根节点枚举 我们以可达性分析算法中从GC Roots集合找引用链这个操作作为介绍虚拟机高效实现的第一个例子。固定可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用（例如常量或类静态属性）与执行上下文（例如栈帧中的本地变量表）中，尽管目标明确，但查找过程要做到高效并非一件容易的事情，现在Java应用越做越庞大，光是方法区的大小就常有数百上千兆，里面的类、常量等更是恒河沙数，若要逐个检查以这里为起源的引用肯定得消耗不少时间。 迄今为止，所有收集器在根节点枚举这一步骤时都是必须暂停用户线程的，因此毫无疑问根节点枚举与之前提及的整理内存碎片一样会面临相似的“Stop The World”的困扰。现在可达性分析算法耗时最长的查找引用链的过程已经可以做到与用户线程一起并发，但根节点枚举始终还是必须在一个能保障一致性的快照中才得以进行——这里“一致性”的意思是整个枚举期间执行子系统看起来就像被冻结在某个时间点上，不会出现分析过程中，根节点集合的对象引用关系还在不断变化的情况，若这点不能满足的话，分析结果准确性也就无法保证。这是导致垃圾收集过程必须停顿所有用户线程的其中一个重要原因，即使是号称停顿时间可控，或者（几乎）不会发生停顿的CMS、G1、 ZGC等收集器，枚举根节点时也是必须要停顿的。 由于目前主流Java虚拟机使用的都是准确式垃圾收集，所以当用户线程停顿下来之后，其实并不需要一个不漏地检查完所有执行上下文和全局的引用位置，虚拟机应当是有办法直接得到哪些地方存放着对象引用的。在HotSpot的解决方案里，是使用一组称为OopMap的数据结构来达到这个目的。一旦类加载动作完成的时候，HotSpot就会把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来，在即时编译（见第11章）过程中，也会在特定的位置记录下栈里和寄存器里哪些位置是引用。这样收集器在扫描时就可以直接得知这些信息了，并不需要真正一个不漏地从方法区等GC Roots开始查找。 ##### 3.4.2 安全点 在OopMap的协助下，HotSpot可以快速准确地完成GC Roots枚举，但一个很现实的问题随之而来：可能导致引用关系变化，或者说导致OopMap内容变化的指令非常多，如果为每一条指令都生成对应的OopMap，那将会需要大量的额外存储空间，这样垃圾收集伴随而来的空间成本就会变得无法忍受的高昂。 实际上HotSpot也的确没有为每条指令都生成OopMap，前面已经提到，只是在“特定的位置”记录了这些信息，这些位置被称为安全点（Safepoint）。有了安全点的设定，也就决定了用户程序执行时并非在代码指令流的任意位置都能够停顿下来开始垃圾收集，而是强制要求必须执行到达安全点后才能够暂停。因此，安全点的选定既不能太少以至于让收集器等待时间过长，也不能太过频繁以至于过分增大运行时的内存负荷。安全点位置的选取基本上是以“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准进行选定的，因为每条指令执行的时间都非常短暂，程序不太可能因为指令流长度太长这样的原因而长时间执行，“长时间执行”的最明显特征就是指令序列的复用，例如*方法调用、循环跳转、异常跳转*等都属于指令序列复用，所以只有具有这些功能的指令才会产生安全点。 对于安全点，另外一个需要考虑的问题是，如何在垃圾收集发生时让所有线程（这里其实不包括执行JNI调用的线程）都跑到最近的安全点，然后停顿下来。这里有两种方案可供选择：抢先式中断（Preemptive Suspension）和主动式中断（Voluntary Suspension）， - 抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合，在垃圾收集发生时，系统首先把所有用户线程全部中断，如果发现有用户线程中断的地方不在安全点上，就恢复这条线程执行，让它一会再重新中断，直到跑到安全点上。现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程响应GC事件。 - 主动式中断的思想是当垃圾收集需要中断线程的时候，不直接对线程操作，仅仅简单地设置一个标志位，各个线程执行过程时会不停地主动去轮询这个标志，一旦发现中断标志为真时就自己在最近的安全点上主动中断挂起。轮询标志的地方和安全点是重合的，另外还要加上所有创建对象和其他需要在Java堆上分配内存的地方，这是为了检查是否即将要发生垃圾收集，避免没有足够内存分配新对象。 ##### 3.4.3 安全区域 使用安全点的设计似乎已经完美解决如何停顿用户线程，让虚拟机进入垃圾回收状态的问题了，但实际情况却并不一定。安全点机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入垃圾收集过程的安全点。但是，程序“不执行”的时候呢？所谓的程序不执行就是没有分配处理器时间，典型的场景便是用户线程处于Sleep状态或者Blocked状态，这时候线程无法响应虚拟机的中断请求，不能再走到安全的地方去中断挂起自己，虚拟机也显然不可能持续等待线程重新被激活分配处理器时间。对于这种情况，就必须引入安全区域（Safe Region）来解决。 安全区域是指能够确保在某一段代码片段之中，引用关系不会发生变化，因此，在这个区域中任意地方开始垃圾收集都是安全的。我们也可以把安全区域看作被扩展拉伸了的安全点。 当用户线程执行到安全区域里面的代码时，首先会标识自己已经进入了安全区域，那样当这段时间里虚拟机要发起垃圾收集时就不必去管这些已声明自己在安全区域内的线程了。当线程要离开安全区域时，它要检查虚拟机是否已经完成了根节点枚举（或者垃圾收集过程中其他需要暂停用户线程的阶段），如果完成了，那线程就当作没事发生过，继续执行；否则它就必须一直等待，直到收到可以离开安全区域的信号为止。 ##### 3.3.4 记忆集与卡表