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    引用计数算法

    给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1;当引用失效时,计数器值就减1;任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。

    引用计数算法(ReferenceCounting)的实现简单,判定效率也很高,但是在Java虚拟机里面没有选用引用计数算法来管理内存,其中最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。

    比如俩个对象objA和objB都有字段instance,赋值令objA.instance=objB及objB.instance=objA,除此之外,这两个对象再无任何引用,实际上这两个对象已经不可能再被访问,但是它们因为互相引用着对方,导致它们的引用计数都不为0,于是引用计数算法无法通知GC收集器回收它们。如下伪代码所示:

    objA = new Obj();
    objB = new Obj();
    
    objA.instance=objB;
    objB.instance=objA;

    可达性分析算法

    Java虚拟机通过可达性分析(ReachabilityAnalysis)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的称为“GCRoots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链(ReferenceChain),当一个对象到GCRoots没有任何引用链相连时,则证明此对象是不可用的。

    如图所示,对象object 5、object 6、object 7虽然互相有关联,但是它们到GCRoots是不可达的,所以它们将会被判定为是可回收的对象。可达性分析算法判定对象是否可回收在Java语言中,可作为GCRoots的对象包括下面几种:
            1、虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象。
            2、方法区中类静态属性引用的对象。
            3、方法区中常量引用的对象。
            4、本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)引用的对象。

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  • 引用计数算法

    千次阅读 2019-08-22 16:18:03
    相比于前面三种垃圾收集算法,引用计数算法算是实现最简单的了,它只需要一个简单的递归即可实现。现代编程语言比如Lisp,Python,Ruby等的垃圾收集算法采用的就是引用计数算法。现在就让我们来看下引用计数算法...

    前言

    相比于前面三种垃圾收集算法,引用计数算法算是实现最简单的了,它只需要一个简单的递归即可实现。现代编程语言比如Lisp,Python,Ruby等的垃圾收集算法采用的就是引用计数算法。现在就让我们来看下引用计数算法(reference counting)是如何工作的。

    算法原理

    引用计数算法很简单,它实际上是通过在对象头中分配一个空间来保存该对象被引用的次数。如果该对象被其它对象引用,则它的引用计数加一,如果删除对该对象的引用,那么它的引用计数就减一,当该对象的引用计数为0时,那么该对象就会被回收。

    比如说,当我们编写以下代码时,

    String p = new String("abc")
    

    abc这个字符串对象的引用计数值为1.

     

     

    而当我们去除abc字符串对象的引用时,则abc字符串对象的引用计数减1

    p = null
    

    由此可见,当对象的引用计数为0时,垃圾回收就发生了。这跟前面三种垃圾收集算法不同,前面三种垃圾收集都是在为新对象分配内存空间时由于内存空间不足而触发的,而且垃圾收集是针对整个堆中的所有对象进行的。而引用计数垃圾收集机制不一样,它只是在引用计数变化为0时即刻发生,而且只针对某一个对象以及它所依赖的其它对象。所以,我们一般也称呼引用计数垃圾收集为直接的垃圾收集机制,而前面三种都属于间接的垃圾收集机制。

    而采用引用计数的垃圾收集机制跟前面三种垃圾收集机制最大的不同在于,垃圾收集的开销被分摊到整个应用程序的运行当中了,而不是在进行垃圾收集时,要挂起整个应用的运行,直到对堆中所有对象的处理都结束。因此,采用引用计数的垃圾收集不属于严格意义上的"Stop-The-World"的垃圾收集机制。这个也可以从它的伪代码实现中看出:

    New(): //分配内存
        ref <- allocate()
        if ref == null
            error "Out of memory"
        rc(ref) <- 0  //将ref的引用计数(reference counting)设置为0
        return ref
    
    atomic Write(dest, ref) //更新对象的引用
        addReference(ref)
        deleteReference(dest)
        dest <- ref
    
    addReference(ref):
        if ref != null
            rc(ref) <- rc(ref)+1
            
    deleteReference(ref):
        if ref != null
            rc(ref) <- rc(ref) -1
            if rc(ref) == 0 //如果当前ref的引用计数为0,则表明其将要被回收
                for each fld in Pointers(ref)
                    deleteReference(*fld)
                free(ref) //释放ref指向的内存空间
    

    对于上面的伪代码,重点在于理解两点,第一个是当对象的引用发生变化时,比如说将对象重新赋值给新的变量等,对象的引用计数如何变化。假设我们有两个变量p和q,它们分别指向不同的对象,当我们将他们指向同一个对象时,下面的图展示了p和q变量指向的两个对象的引用计数的变化。

    String p = new String("abc")
    String q = new String("def")
    p = q
    

    当我们执行代码p=q时,实际上相当于调用了伪代码中的Write(p,q), 即对p原先指向的对象要进行deleteReference()操作 - 引用计数减一,因为p变量不再指向该对象了,而对q原先指向的对象要进行addReference()操作 - 引用计数加一。

    第二点需要理解的是,当某个对象的引用计数减为0时,collector需要递归遍历它所指向的所有域,将它所有域所指向的对象的引用计数都减一,然后才能回收当前对象。在递归过程中,引用计数为0的对象也都将被回收,比如说下图中的phone和address指向的对象。

    环形数据问题

    但是这种引用计数算法有一个比较大的问题,那就是它不能处理环形数据 - 即如果有两个对象相互引用,那么这两个对象就不能被回收,因为它们的引用计数始终为1。这也就是我们常说的“内存泄漏”问题。比如下图展示的将p变量赋值为null值后所出现的内存泄漏。

    后记

    到今天为止,四种基本的垃圾收集算法就都介绍完了。每种算法都有它自己的优点和缺点。同时每种基本算法还有它自己的优化算法,但是在这里我只专注于介绍基本的原理,让大家知道它们是怎么工作的,对于它们的优化算法,大家可以自己查阅资料进行学习。后面我们会来看下这几种基本垃圾收集算法怎么组合成更加高级的垃圾收集算法,比如说分代垃圾收集算法等。

     

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            很多教科书判断对象是否存活的算法是这样的:给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用他时,计数器值就加1;当引用失效时,计数器值就减1;任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。

            客观的说,引用计数算法(Reference Counting)的实现简单,判定效率也很高,在大部分情况下她都是一个不错的算法,也有一些比较著名的应用案例,例如微软公司的COM(Component Object Model)技术、使用ActionScript 3的FlashPlayer、Python语言和在游戏脚本领域被广泛应用的Squirrel中都使用了引用计数算法进行内存管理。但是,至少主流的Java虚拟机里面没有选用引用计数算法来管理内存,其中最主要的原因是他很难解决对象之间相互循环引用的问题。

            举个简单的例子,请看下面代码中的testGC()方法:对象objA和objB都有字段instance,赋值令objA.instance=objB及objB.instance=objA,除此之外,这两个对象再无任何引用,实际上这两个对象已经不可能再被访问,但是他们因为互相引用着对方,导致他们的引用计数都不为0,于是引用计数算法无法通知GC收集器回收他们。

    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,以便在能在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();
        }
    }
    

            运行结果:

             从运行结果中可以清除看到,GC日志中包含“4603K→210K”,意味着虚拟机并没有因为这两个对象互相引用就不回收他们,这也从侧面说明虚拟机并不是通过引用计数算法来判断对象是否存活的。

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  • 很多文章以及Java虚拟机相关的书籍,都会告诉你如果采用引用计数算法,上述代码中obj1和obj2指向的对象已经不可能再被访问,彼此互相引用对方导致引用计数都不为0,最终无法被GC回收,而可达性算法能解决这个问题。...

    在正式回答这个问题之前,先简单说说 Java运行时内存区,划分为线程私有区和线程共享区:

    (1)线程私有区
    程序计数器,记录正在执行的虚拟机字节码的地址;
    虚拟机栈:方法执行的内存区,每个方法执行时会在虚拟机栈中创建栈帧;
    本地方法栈:虚拟机的Native方法执行的内存区;
    (2)线程共享区
    Java堆:对象分配内存的区域,这是垃圾回收的主战场;
    方法区:存放类信息、常量、静态变量、编译器编译后的代码等数据,另外还有一个常量池。当然垃圾回收也会在这个区域工作。

    ———————————————分割线 进入正题—————————————————-

    目前虚拟机基本都是采用可达性算法,为什么不采用引用计数算法呢?下面就说说引用计数法是如何统计所有对象的引用计数的,再对比分析可达性算法是如何解决引用技术算法的不足。先简单说说这两个算法:

    引用计数算法(reference-counting) :每个对象有一个引用计数器,当对象被引用一次则计数器加1,当对象引用失效一次则计数器减1,对于计数器为0的对象意味着是垃圾对象,可以被GC回收。
    可达性算法(GC Roots Tracing):从GC Roots作为起点开始搜索,那么整个连通图中的对象便都是活对象,对于GC Roots无法到达的对象便成了垃圾回收的对象,随时可被GC回收。
    采用引用计数算法的系统只需在每个实例对象创建之初,通过计数器来记录所有的引用次数即可。而可达性算法,则需要再次GC时,遍历整个GC根节点来判断是否回收。

    下面通过一段代码来对比说明:
    public class GcDemo {

    public static void main(String[] args) {
        //分为6个步骤
        GcObject obj1 = new GcObject(); //Step 1
        GcObject obj2 = new GcObject(); //Step 2
    
        obj1.instance = obj2; //Step 3
        obj2.instance = obj1; //Step 4
    
        obj1 = null; //Step 5
        obj2 = null; //Step 6
    }
    

    }

    class GcObject{
    public Object instance = null;
    }

    很多文章以及Java虚拟机相关的书籍,都会告诉你如果采用引用计数算法,上述代码中obj1和obj2指向的对象已经不可能再被访问,彼此互相引用对方导致引用计数都不为0,最终无法被GC回收,而可达性算法能解决这个问题。

    但这些文章和书籍并没有真正从内存角度来阐述这个过程是如何统计的,很多时候大家都在相互借鉴、翻译,却也都没有明白。或者干脆装作讲明白,或者假定读者依然明白。 其实很多人并不明白为什么引用计数法不为0,引用计数到底是如何维护所有对象引用的,可达性是如何可达的? 接下来结合实例,从Java内存模型以及数学的图论知识角度来说明,希望能让大家彻底明白该过程。

    **

    情况(一):引用计数算法

    **
    如果采用的是引用计数算法:
    这里写图片描述
    再回到前面代码GcDemo的main方法共分为6个步骤:
    Step1:GcObject实例1的引用计数加1,实例1的引用计数=1;
    Step2:GcObject实例2的引用计数加1,实例2的引用计数=1;
    Step3:GcObject实例2的引用计数再加1,实例2的引用计数=2;
    Step4:GcObject实例1的引用计数再加1,实例1的引用计数=2;
    执行到Step 4,则GcObject实例1和实例2的引用计数都等于2。

    接下来继续结果图:
    这里写图片描述
    Step5:栈帧中obj1不再指向Java堆,GcObject实例1的引用计数减1,结果为1;
    Step6:栈帧中obj2不再指向Java堆,GcObject实例2的引用计数减1,结果为1。
    到此,发现GcObject实例1和实例2的计数引用都不为0,那么如果采用的引用计数算法的话,那么这两个实例所占的内存将得不到释放,这便产生了内存泄露。

    情况(二):可达性算法

    这是目前主流的虚拟机都是采用GC Roots Tracing算法,比如Sun的Hotspot虚拟机便是采用该算法。 该算法的核心算法是从GC Roots对象作为起始点,利用数学中图论知识,图中可达对象便是存活对象,而不可达对象则是需要回收的垃圾内存。这里涉及两个概念,一是GC Roots,一是可达性。

    下面详细介绍可达性算法:

    这个算法的基本思路就是通过一系列的称谓“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所有走过的路径为引用链,当一个对象到GC Roots没有任何引用链项链时,则证明此对象时不可用的,下面看一下例子:

    这里写图片描述

    上面的这张图,对象object5、object6、object7虽然互相没有关联,但是它们到GC Roots是不可达的,所以它们将会被判定为是可回收的对象
    注:Java语言中,可作为GC Roots的对象包括下面几种:
    1) 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象
    2) 方法区中类静态属性引用的对象
    3) 方法区中常量引用的对象
    4) 本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)引用的对象

    二、Java中的引用类型
    从JDK1.2之后,Java对引用的概念进行了扩充,将引用分为强引用,软引用,弱引用,虚引用,这四种引用的强度一次逐渐减弱
    1) 强引用就是指在程序代码之中普遍存在的,类似 “Object obj = new Object()” 这类的引用,只要强引用还存在,垃圾回收器永远不会回收掉被引用的对象。
    2) 软引用是用来描述一些还有用但并非需要的对象,对于软引用关联着的对象,在系统将要发生内存异常之前,将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,才会抛出内存异常
    3) 弱引用也是用来描述非必需对象的,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岛下一次垃圾收集发生之前,当垃圾收集器工作时,无论当前内存释放足够,都会回收掉只被弱引用关联的对象
    4) 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,对一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知

    java引用可以参考http://www.cnblogs.com/zedosu/p/6632249.html

    三、垃圾收集算法
    1) 标记-清除算法
    最基础的收集算法是“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,它的标记过程其实在前一节讲述对象标记判定时已经基本介绍过了。之所以说它是最基础的收集算法,是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其缺点进行改进而得到的。它的主要缺点有两个:一个是效率问题,标记和清除过程的效率都不高;另外一个是空间问题,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,当程序在以后的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。 标记-清除算法的执行过程如图

    这里写图片描述

    2) 复制算法
    为了解决效率问题,一种称为“复制”(Copying)的收集算法出现了,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。这样使得每次都是对其中的一块进行内存回收,内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况,只要移动堆顶指针,按顺序分配内存即可,实现简单,运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为原来的一半,未免太高了一点。复制算法的执行过程如图

    这里写图片描述

    3) 标记-整理算法
    复制收集算法在对象存活率较高时就要执行较多的复制操作,效率将会变低。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。
    根据老年代的特点,有人提出了另外一种“标记-整理”(Mark-Compact)算法,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一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存,“标记-整理”算法的示意图如图

    这里写图片描述

    4) 分代收集算法
    当前商业虚拟机的垃圾收集都采用“分代收集”(Generational Collection)算法,这种算法并没有什么新的思想,只是根据对象的存活周期的不同将内存划分为几块。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采用最适当的收集算法。在新生代中,每次垃圾收集时都发现有大批对象死去,只有少量存活,那就选用复制算法,只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。而老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保,就必须使用“标记-清理”或“标记-整理”算法来进行回收

    四、Java虚拟机对堆的内存细化的几个区域,并且这些区域都是采用哪些收集算法。

    这里写图片描述

    JVM内存模型中分两大块,一块是New Generation, 另一块是Old Generation. 在New Generation中,有一个叫Eden的空间,主要是用来存放新生的对象,还有两个Survivor Spaces(from,to), 它们用来存放每次垃圾回收后存活下来的对象。在Old Generation中,主要存放应用程序中生命周期长的内存对象,还有个Permanent Generation,主要用来放JVM自己的反射对象,比如类对象和方法对象等。
    1) 在New Generation块中,垃圾回收一般用复制算法,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Survivor Space, 当Survivor Space空间满了后, 剩下的live对象就被直接拷贝到Old Generation中去。因此,每次GC后,Eden内存块会被清空
    2) 在Old Generation块中,垃圾回收一般用标记整理的算法,速度慢些,但减少内存要求.

    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New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。

    Out Of Memory 只发生在jvm对old和perm generation 回收后还不能获足够内存的情况.
    当生成一个新对象时,内存申请过程如下:
    A. JVM会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域
    B. 当Eden空间足够时,内存申请结束。否则到下一步
    C. 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
    D. 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
    E. 当Old区空间不够时,JVM会在Old区进行完全的垃圾收集(0级)
    F. 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”

    造成full gc的原因
    new了很多对象,没有即时在主动释放掉->Eden内存不够用->不断把对象往old迁移->old满了->full gc
    总结:上面的内容就介绍了Java虚拟机如何管理对象的,我们也看到了上面主要就是收集算法和堆空间的从新划分,这样做的目的都是在于垃圾回收的高效执行,但是总归看来,如果对象交给系统来管理,在系统运行的过程效率肯定会有影响的,但是这有一点比较好,就是不需要手动管理,给程序猿带来方便。

    参考:https://www.zhihu.com/question/21539353/answer/18596488
    参考:http://blog.csdn.net/jiangwei0910410003/article/details/40709457

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