Java -- Hotspot虚拟机调优与GC垃圾回收策略

( 先扯扯Java，热热身 ) 论坛上，经常看到有些人讨论c、c++、 java 哪个更快，哪个更主流等的口水贴，吵的乐此不疲。其实个人感觉Java 1.6之后性能和开发效率都提高了不少，虽然不像直接编译成机器码的语言一样，但是Java特有的JVM动态优化器、JIT即时编译器对热点代码都提供了动态编译和即时优化，而且开源的库也比较多，开发效率也比较高。

不过，Java在高性能IO、大内存使用上还是有些自己的弱点(个人观点，有进一步见解的可留言讨论)，不过大部分系统开发还是可以应付的，Hadoop、Hbase也都是java写的。所以必要过分的挣这些， 应用的场景、底层相关度、团队开发的熟悉语言反而显得比较重要 。

回到正题哈，Java相对于c/c++来说，是比较“动态”的语言，在运行时期，也有扩展性和可优化性(不像c/c++直接编译成机器码)。所以，针对JVM和GC的一些优化策略就显得尤为重要，提供给 程序员 的灵活性也会相应的增加。这两天着手于Java后端进程的优化，对jvm和gc进行了一些研究。做了一些简单的总结：

• 虚拟机的内存

• GC回收算法、策略

• jvm启动参数优化

• 性能优化 Tips

1、虚拟机的内存 :

熟悉c的同学，一定知道c对内存进行分区的管理：栈+堆+静态存储+mmap等。同样Java亦是如此。不过Java绝大多数对象都是new出来得，所以Java与"堆内存"联系更紧密。也是吃内存的大户，对“堆内存”的分区方式有些不同，Java把堆分成了四大部分：

Eden(新生代) + S0/S1(Survivor区域) + Old(老年代) + Perm(持久代)

Eden: Eden主要存储一些“新对象”， 比如刚刚被new出来的(就像伊甸园的新生人类一样) 。大部分生命周期比较短的对象，都是在这个区域里徘徊。

S0/S1: 又称为from和to是两个同等大小的区域， 在使用“复制”回收算法时，作为DoubleBuffer(双缓冲见博客之前的文章) ，起内存整理的作用(具体作用后面gc算法时会提到)。

Old: 老年代主要存储一些生存时间特别长的对象，比如伴随服务进程时刻一直存在的对象，还有进入Eden后，长时间没被清理的对象，也会进去老年代。或者超大的对象无法直接在新生代分配的对象。

Perm: 存放代码，字符串常量池，静态变量等，可以持久化的数据。(包含String.intern()方法放入字符串常量池的容量)。Perm区不同于"方法区"，方法区按Java规范属于Non-Heap，只是SunJDK把它实现在了Perm区，用Perm区来存储(后续SunJDK正在逐步移出)。

Java New IO ( NIO )为了获得更高的效率，防止jvm的堆内存和系统内存做多一层的映射， 使用了DirectMemory的方式 。例如NIO中的MappedByteBuffer，DirectByteBuffer。直接从操作系统分配内存，也成为“ 堆外内存 ”。这部分内存不受GC的直接管理，但是效率很高。使用时要比较小心，否则有可能堆内存还剩很多的时候，却抛出了OutOfMemory的异常(无法分配内存了)。

2、GC回收算法、策略 :   

Garbage Collection时时刻刻伴随这你写的代码，帮你回收着不会再使用的对象。在c/c++中，malloc/free和new/delete总是要成对的出现(自己的东西自己收拾)。在Java GC伴随中写代码的程序员， 基本上不用考虑自己“收拾”了，也基本上不用担心哪里忘了"free"内存 。注意，是“基本上”，因为有时候错误的使用，也会造成Java的内存泄漏。

     试想一下，如果你自己写一个垃圾回收器，你会怎么做？(拓展一下思维哈)

     首先，我们需要明确，什么是垃圾对象？什么是内存的泄漏？狭义的理解，可以简单的认为，如果一个对象，我们以后不可能在用了，不想要了(就像丢掉生活中的垃圾)， 把这个对象的“引用”赋值一个null，哇！世界清静了，再也找不到那个对象了 。泄漏，顾名思义，那个被你丢弃的对象，那块内存被你扔掉了，但是却没人能接着复用，就像从内存中扣除去了一样。所以，可以基本看出gc的简单的流程：

      遍历内存中所有的对象 -->  找到那些你不在需要的(引用为null) --> 清理那块内存(不保证一定) --> 放入未使用的内存供其他地方用

     这就是GC的大致流程，当然其中的很多不同的算法细节造就了不同的结构、效果：

一、遍历对象，找到“垃圾”所使用的方法：

*引用计数法(经典，但是Sun Java未使用)：

               引用计数很好理解，就是为每一个对象维护一个计数器，存储引用这个对象的个数，如：

             A a = new A();  // new出来的这个对象“X”的引用就为1

             A b = a ;  // “X”引用+1

             a = null;  // “X”引用-1

              当对象“X”的引用为0，说明没人再引用它，它就没用了。

             *  根搜索法(Sun Java使用)：

             此算法中，所有的Java对象构成一颗近似“搜索树”的结构，有一个root根节点，每次从root出发向下搜索，当整个树遍历完成后，那些不在其中的变量则视为"垃圾"。

             如下对象可作为root可达的对象：

                        Java虚拟机栈中变量所引用的对象(比如A a = new A()，a即为栈中变量)  -- 最主要的

                    方法区中静态属性引用的对象

                    方法区中常量引用的对象

                    JNI Native方法引用的对象

二、回收算法：

标记-清除 算法 (Mark-Sweep算法)

分为两个阶段：标记和清除，标记就是利用上述方法先找到所有人为是垃圾的对象，然后进入清除阶段，清理每块内存。是所有算法中最基本的，其他算法都是在它基础上演进的。可以看出它所存在的问题：

1、效率不高，遍历过程需要Hung住整个JVM(暂停进程执行)

2、会产生碎片，因为清理过程较简单，只是回收不会把不连续内存合并，有可能利用不了两块内存中间的空隙容量(如下图，灰色之间的白色区域不够新分配)

标记-整理 算法 (Mark-Compact)

该方法第一步与标记-清除类似，第二步整理时，不直接清除内存，而是把所有存活的对象向一个固定地方聚齐(整理)，就像收拾屋子一样，妈妈总是会把孩子们先喊到屋子一角，然后开始打扫。

整理过程不需要另外一块内存buffer的参与，而且不会由于长时间存活的对象而造成频繁移动拷贝。所以适合老年代。

 概念整理：

FullGC: 老年代的触发的GC，可回收老年代和Perm代

YoungGC: 年轻代的GC，又称为MinorGC

MinorGC可能比较频繁一般多一些没关系， FullGC需要Hung住进程，发生多了影响响应时间，所以应该尽量避免 。

可以通过设置-Xms(初始化内存大小)和-Xmx(最大内存大小)使堆定长，这样就会发生收缩和扩张，可以避免GC的发生。

GC总览：

jvm启动参数优化

几种算法各有各的优势，并且根据内存分区不同而选择不同的算法，下面给出一些JVM和GC启动时候的参数，可以帮助调优程序对内存的使用：

-XX:-DisableExplicitGC禁止调用System.gc()，可避免强制的无用GC

-XX:+ScavengeBeforeFullGC      新生代GC优先于Full GC执行

-XX:+UseConcMarkSweepGC    对老生代采用并发标记清除算法进行GC

-XX:+UseParallelGC                      启用并行GC

-XX:+UseParallelOldGC                对Full GC启用并行，当-XX:-UseParallelGC启用时该项自动启用

-XX:+UseSerialGC启用串行GC

-XX:+PrintGC  每次GC时打印相关信息

 -XX:+PrintGC Details每次GC时打印详细信息

-Xloggc:gc.log    GC打印文件

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError内存溢出时dump文件，可供分析

--server 以server模式启动(默认client)，会触发很多优化机制(JIT编译、优化器)，适合启动时间长，运行响应快的后端进程。 建议后端都开启。

性能优化Tips

1、在适合的场景中选择合适的GC算法，优先使用并发GC，如CMS(-XX:+UseConcMarkSweepGC)，性能好于并行GC，好于串行GC。

2、新对象在Eden和S0/S1经过15次YoungGC后，一次GC长一岁，进入Old。所以尽可能的释放无用的引用和资源。

3、Java String的subString和split方法由潜在的浪费内存的诟病，大量字符串操作情况下，自行用while和new String方式替换。

4、多使用并发数据结构(java.util.concurrenc)，提高并发性能。

5、多线程下谨慎使用volatile 关键字，避免内存栅和内存的一致性访问

6、大数据量，高性能访问可以使用或借鉴Google Guava库

7、对直接数据类型，比如int、long大量操作时，避免与Integer、Long转换带来的装箱拆箱消耗

8、在高IO场景下，使用NIO代替原来的stream io

9、jvm喜欢可以重复调用的代码，可以做JIT即时编译和优化

10、构造HashMap如果元素个数可预先预估，比如cache，最好通过构造函数传入预估大小、调节负载因子防止rehash过于频繁。

11、rehash代价比较高，如果需要自己实现的话，可以参考一下 redis 的rehash方式，利用了double buffer，可实现动态rehashing过程。