垃圾收集器与内存分配策略(15)


标记整理算法
标记-复制算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作,效率将会降低 。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 。
针对老年代对象的存亡特征,1974年 提出了另外一种有针对性的“标记-整理”(Mark-)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-整理”算法的示意图如图3-4所示 。
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 。
根节点枚举
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,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 。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 。
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 。这样合适吗?
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 。在的解决方案里,是使用一组称为的数据结构来达到这个目的 。一旦类加载动作完成的时候,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 。
安全点与安全区域

垃圾收集器与内存分配策略