上篇我們知道垃圾回識訓制，接下來，我們具體到垃圾回收器，看看JVM到底有哪些垃圾回收器，
一.GC性能指標
不可能三角
- 吞吐量：運行用戶代碼的時間占總運行時間的比例
- 暫停時間：進行GC時，用戶執行緒被暫停的時間(STW)
- 記憶體占用：JAVA堆所占記憶體的大小，這一點隨著硬體的發展，越來越容易實作
主要矛盾：你要暫停時間短，你就需要頻繁GC，但是多次GC，會導致吞吐量低，現在標準：在保證最大吞吐量的前提下，降低暫停的時間
二.七款垃圾回收器
- 串行回收器：Serial，Serial Old
- 并行回收器：ParNew，Parallel Scavenge，Parallel Old
- 并發回收器：CMS，G1
接下來看它們幾個的關系圖：
說明：
- 紅色虛線：jdk8廢棄它們2組的組合
- 綠色虛線：jdk14棄用Parallel Scavenge和Serial Old組合
- 青色虛線：jdk14洗掉CMS回收器
接下來我們分別進行討論
Serial/Serial Old
- 最基本，最歷史悠久的回收器
- 串行回收器，Serial使用在新生代，Serial Old使用在老年代， 新生代采用復制演算法，老年代使用標記壓縮演算法，
- 這種回收器只有在限定單核cpu才使用，現在已經很少使用了
ParNew
- 并行回收器，多核情況下比Serial的要高，單核下沒有Serial高，
- 用在新生代，采用復制演算法，老年代使用Serial Old
Parallel/Parallel Old
- 吞吐量優先，java8默認的垃圾收集器
- Parallel采用復制演算法，Parallel Old采用標記壓縮演算法
- Parallel與ParNew不同的是，Parallel目的為了達到一個可控的吞吐量，具有自適應調解策略
- -XX:+UseAdaptiveSizePolicy: 開啟自適應調節策略，年輕代的大小，eden，s的比例,，晉升老年代等引數會自動調節，在手動調優比較困難的情況下,可以開啟這種模式
- -XX:+UseAdaptiveSizePolicy: 開啟自適應調節策略，年輕代的大小，eden，s的比例,，晉升老年代等引數會自動調節，在手動調優比較困難的情況下,可以開啟這種模式
- 適用于后臺運算而不需要太多互動的任務，比如批量處理,訂單處理,工資支付,科學計算等
三.CMS回收器
- CMS (Concurrent-Mark-Sweep)
- 低延遲(低暫停時間)，第一款并發回收器，但不代表沒有STW
CMS的回收程序：CMS回收器的程序要比其他的都復雜,主要分為四個階段:
- 初始標記：只標記GC Roots直接關聯的物件，產生STW
- 并發標記：從GC Roots直接關聯的物件開始，向下遍歷物件圖，不產生STW
- 重新標記：為了修正在并發標記期間，用戶執行緒產生的新的物件，產生STW
- 并發清除：標記-清除，不產生STW
總結：在初始標記和重新標記階段都會暫停用戶執行緒，產生STW，但是STW的時間很短， 其他階段都是并發進行，不產生STW，所以CMS雖然是并發垃圾回收器，但是整體上還是會產生 STW，只是說STW的時間較短，因為最費時的并發標記與清除標記都不需要暫停作業，所以整體 上的低暫停時間的
CMS的缺點：
- 采用標記-清除演算法會產生記憶體碎片
- 對CPU資源敏感，CPU數量少會導致用戶程式執行速度降低較多，
- 產生浮動垃圾，浮動垃圾就是在并發標記階段產生的新垃圾，雖然重新標記可以標記一些新產生的垃圾，但是對于GC Roots直接參考的物件(比如new)，沒有辦法進行標記，
那為什么不適應標記-壓縮演算法?
- 因為在并發清除的時候,用戶執行緒沒有暫停，如果使用標記整理演算法,就需要移動用戶執行緒在記憶體中的位置，要保證用戶執行緒正常使用，前提是它運行的資源不受影響， 所以必須在STW情況下，才可以進行整理，
總結：關于記憶體碎片雖然也可以設定整理演算法解決，但是效果不好，垃圾回收程序中，必須暫停用戶執行緒的時間， 而現在CMS要進行并發，那么就導致垃圾回收程序中，用戶執行緒還在制造新的垃圾的現象， 所以CMS后來被移除掉了，就是因為它為了達到低延遲，犧牲了太多東西，也造成了太多的問題， jdk9.0被移除，但是還可以用，會報錯 ，jdk14.0就徹底的被清除了，
四.G1垃圾回收器
- 磁區回收器，并行與并發，同時還是分代收集(兼顧老年代和年輕代)，
- 將記憶體分為不同的區域(Region)，在可控制的延遲時間下(讓垃圾回收控制在一個時間段內)，優先回收垃圾量最大的區域， 在延遲可控的情況下，盡可能獲得高吞吐量，(想著把吞吐量和暫停時間都盡可能的兼顧)
- 主要是依靠的特色為：磁區的原因，回收的范圍小， 而且G1會把這些region放在一個優先串列中，每次垃圾回收，會在指定的時間內，收集最有價值的region區域， 達到高效的收集，
- Region之間是復制演算法，整體上可以看作是標記壓縮演算法，
寄語：堅持也是一種超能力
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