5種JVM垃圾收集器特點(diǎn)和8種JVM內(nèi)存溢出原因

先來看看5種JVM垃圾收集器特點(diǎn)

一、常見垃圾收集器

現(xiàn)在常見的垃圾收集器有如下幾種：
新生代收集器：
Serial
ParNew
Parallel Scavenge
老年代收集器：
Serial Old
CMS
Parallel Old
堆內(nèi)存垃圾收集器：G1
每種垃圾收集器之間有連線，表示他們可以搭配使用。

二、新生代垃圾收集器

（1）Serial 收集器
Serial 是一款用于新生代的單線程收集器，采用復(fù)制算法進(jìn)行垃圾收集。Serial 進(jìn)行垃圾收集時(shí)，不僅只用一條線程執(zhí)行垃圾收集工作，它在收集的同時(shí)，所有的用戶線程必須暫停（Stop The World）。
就比如媽媽在家打掃衛(wèi)生的時(shí)候，肯定不會(huì)邊打掃邊讓兒子往地上亂扔紙屑，否則一邊制造垃圾，一遍清理垃圾，這活啥時(shí)候也干不完。
如下是 Serial 收集器和 Serial Old 收集器結(jié)合進(jìn)行垃圾收集的示意圖，當(dāng)用戶線程都執(zhí)行到安全點(diǎn)時(shí)，所有線程暫停執(zhí)行，Serial 收集器以單線程，采用復(fù)制算法進(jìn)行垃圾收集工作，收集完之后，用戶線程繼續(xù)開始執(zhí)行。

適用場(chǎng)景：Client 模式（桌面應(yīng)用）；單核服務(wù)器。
可以用 -XX:+UserSerialGC 來選擇 Serial 作為新生代收集器。
（2）ParNew 收集器
ParNew 就是一個(gè) Serial 的多線程版本，其它與Serial并無區(qū)別。ParNew 在單核 CPU 環(huán)境并不會(huì)比 Serial 收集器達(dá)到更好的效果，它默認(rèn)開啟的收集線程數(shù)和 CPU 數(shù)量一致，可以通過 -XX:ParallelGCThreads 來設(shè)置垃圾收集的線程數(shù)。
如下是 ParNew 收集器和 Serial Old 收集器結(jié)合進(jìn)行垃圾收集的示意圖，當(dāng)用戶線程都執(zhí)行到安全點(diǎn)時(shí)，所有線程暫停執(zhí)行，ParNew 收集器以多線程，采用復(fù)制算法進(jìn)行垃圾收集工作，收集完之后，用戶線程繼續(xù)開始執(zhí)行。

適用場(chǎng)景：多核服務(wù)器；與 CMS 收集器搭配使用。當(dāng)使用 -XX:+UserConcMarkSweepGC 來選擇 CMS 作為老年代收集器時(shí)，新生代收集器默認(rèn)就是 ParNew，也可以用 -XX:+UseParNewGC 來指定使用 ParNew 作為新生代收集器。
（3）Parallel Scavenge 收集器
Parallel Scavenge 也是一款用于新生代的多線程收集器，與 ParNew 的不同之處是ParNew 的目標(biāo)是盡可能縮短垃圾收集時(shí)用戶線程的停頓時(shí)間，Parallel Scavenge 的目標(biāo)是達(dá)到一個(gè)可控制的吞吐量。
吞吐量就是 CPU 執(zhí)行用戶線程的的時(shí)間與 CPU 執(zhí)行總時(shí)間的比值【吞吐量 = 運(yùn)行用戶代代碼時(shí)間/（運(yùn)行用戶代碼時(shí)間+垃圾收集時(shí)間）】，比如虛擬機(jī)一共運(yùn)行了 100 分鐘，其中垃圾收集花費(fèi)了 1 分鐘，那吞吐量就是 99% 。比如下面兩個(gè)場(chǎng)景，垃圾收集器每 100 秒收集一次，每次停頓 10 秒，和垃圾收集器每 50 秒收集一次，每次停頓時(shí)間 7 秒，雖然后者每次停頓時(shí)間變短了，但是總體吞吐量變低了，CPU 總體利用率變低了。

可以通過 -XX:MaxGCPauseMillis 來設(shè)置收集器盡可能在多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)完成內(nèi)存回收，可以通過 -XX:GCTimeRatio 來精確控制吞吐量。
如下是 Parallel 收集器和 Parallel Old 收集器結(jié)合進(jìn)行垃圾收集的示意圖，在新生代，當(dāng)用戶線程都執(zhí)行到安全點(diǎn)時(shí)，所有線程暫停執(zhí)行，ParNew 收集器以多線程，采用復(fù)制算法進(jìn)行垃圾收集工作，收集完之后，用戶線程繼續(xù)開始執(zhí)行；在老年代，當(dāng)用戶線程都執(zhí)行到安全點(diǎn)時(shí)，所有線程暫停執(zhí)行，Parallel Old 收集器以多線程，采用標(biāo)記整理算法進(jìn)行垃圾收集工作。

適用場(chǎng)景：注重吞吐量，高效利用 CPU，需要高效運(yùn)算且不需要太多交互。
可以使用 -XX:+UseParallelGC 來選擇 Parallel Scavenge 作為新生代收集器，jdk7、jdk8 默認(rèn)使用 Parallel Scavenge 作為新生代收集器。

三、老年代垃圾收集器

（1）Serial Old 收集器
Serial Old 收集器是 Serial 的老年代版本，同樣是一個(gè)單線程收集器，采用標(biāo)記-整理算法。
如下圖是 Serial 收集器和 Serial Old 收集器結(jié)合進(jìn)行垃圾收集的示意圖：

適用場(chǎng)景：Client 模式（桌面應(yīng)用）；單核服務(wù)器；與 Parallel Scavenge 收集器搭配；作為 CMS 收集器的后備預(yù)案。
（2）CMS(Concurrent Mark Sweep) 收集器
CMS 收集器是一種以最短回收停頓時(shí)間為目標(biāo)的收集器，以 “ 最短用戶線程停頓時(shí)間 ” 著稱。整個(gè)垃圾收集過程分為 4 個(gè)步驟：
① 初始標(biāo)記：標(biāo)記一下 GC Roots 能直接關(guān)聯(lián)到的對(duì)象，速度較快。
② 并發(fā)標(biāo)記：進(jìn)行 GC Roots Tracing，標(biāo)記出全部的垃圾對(duì)象，耗時(shí)較長(zhǎng)。
③ 重新標(biāo)記：修正并發(fā)標(biāo)記階段引用戶程序繼續(xù)運(yùn)行而導(dǎo)致變化的對(duì)象的標(biāo)記記錄，耗時(shí)較短。
④ 并發(fā)清除：用標(biāo)記-清除算法清除垃圾對(duì)象，耗時(shí)較長(zhǎng)。
整個(gè)過程耗時(shí)最長(zhǎng)的并發(fā)標(biāo)記和并發(fā)清除都是和用戶線程一起工作，所以從總體上來說，CMS 收集器垃圾收集可以看做是和用戶線程并發(fā)執(zhí)行的。

CMS 收集器也存在一些缺點(diǎn)：
對(duì) CPU 資源敏感：默認(rèn)分配的垃圾收集線程數(shù)為（CPU 數(shù)+3）/4，隨著 CPU 數(shù)量下降，占用 CPU 資源越多，吞吐量越小
無法處理浮動(dòng)垃圾：在并發(fā)清理階段，由于用戶線程還在運(yùn)行，還會(huì)不斷產(chǎn)生新的垃圾，CMS 收集器無法在當(dāng)次收集中清除這部分垃圾。同時(shí)由于在垃圾收集階段用戶線程也在并發(fā)執(zhí)行，CMS 收集器不能像其他收集器那樣等老年代被填滿時(shí)再進(jìn)行收集，需要預(yù)留一部分空間提供用戶線程運(yùn)行使用。當(dāng) CMS 運(yùn)行時(shí)，預(yù)留的內(nèi)存空間無法滿足用戶線程的需要，就會(huì)出現(xiàn) “ Concurrent Mode Failure ”的錯(cuò)誤，這時(shí)將會(huì)啟動(dòng)后備預(yù)案，臨時(shí)用 Serial Old 來重新進(jìn)行老年代的垃圾收集。
因?yàn)?CMS 是基于標(biāo)記-清除算法，所以垃圾回收后會(huì)產(chǎn)生空間碎片，可以通過 -XX:UserCMSCompactAtFullCollection 開啟碎片整理（默認(rèn)開啟），在 CMS 進(jìn)行 Full GC 之前，會(huì)進(jìn)行內(nèi)存碎片的整理。還可以用 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 設(shè)置執(zhí)行多少次不壓縮（不進(jìn)行碎片整理）的 Full GC 之后，跟著來一次帶壓縮（碎片整理）的 Full GC。
適用場(chǎng)景：重視服務(wù)器響應(yīng)速度，要求系統(tǒng)停頓時(shí)間最短。可以使用 -XX:+UserConMarkSweepGC 來選擇 CMS 作為老年代收集器。
（3）Parallel Old 收集器
Parallel Old 收集器是 Parallel Scavenge 的老年代版本，是一個(gè)多線程收集器，采用標(biāo)記-整理算法?？梢耘c Parallel Scavenge 收集器搭配，可以充分利用多核 CPU 的計(jì)算能力。

適用場(chǎng)景：與Parallel Scavenge 收集器搭配使用；注重吞吐量。jdk7、jdk8 默認(rèn)使用該收集器作為老年代收集器，使用 -XX:+UseParallelOldGC 來指定使用 Paralle Old 收集器。

四、新生代和老年代垃圾收集器

G1 收集器
G1 收集器是 jdk1.7 才正式引用的商用收集器，現(xiàn)在已經(jīng)成為 jdk9 默認(rèn)的收集器。前面幾款收集器收集的范圍都是新生代或者老年代，G1 進(jìn)行垃圾收集的范圍是整個(gè)堆內(nèi)存，它采用 “ 化整為零 ” 的思路，把整個(gè)堆內(nèi)存劃分為多個(gè)大小相等的獨(dú)立區(qū)域（Region），在 G1 收集器中還保留著新生代和老年代的概念，它們分別都是一部分 Region，如下圖：

每一個(gè)方塊就是一個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域可能是 Eden、Survivor、老年代，每種區(qū)域的數(shù)量也不一定。JVM 啟動(dòng)時(shí)會(huì)自動(dòng)設(shè)置每個(gè)區(qū)域的大?。?M ~ 32M，必須是 2 的次冪），最多可以設(shè)置 2048 個(gè)區(qū)域（即支持的最大堆內(nèi)存為 32M*2048 = 64G），假如設(shè)置 -Xmx8g -Xms8g，則每個(gè)區(qū)域大小為 8g/2048=4M。
為了在 GC Roots Tracing 的時(shí)候避免掃描全堆，在每個(gè) Region 中，都有一個(gè) Remembered Set 來實(shí)時(shí)記錄該區(qū)域內(nèi)的引用類型數(shù)據(jù)與其他區(qū)域數(shù)據(jù)的引用關(guān)系（在前面的幾款分代收集中，新生代、老年代中也有一個(gè) Remembered Set 來實(shí)時(shí)記錄與其他區(qū)域的引用關(guān)系），在標(biāo)記時(shí)直接參考這些引用關(guān)系就可以知道這些對(duì)象是否應(yīng)該被清除，而不用掃描全堆的數(shù)據(jù)。
G1 收集器可以 “ 建立可預(yù)測(cè)的停頓時(shí)間模型 ”，它維護(hù)了一個(gè)列表用于記錄每個(gè) Region 回收的價(jià)值大?。ɑ厥蘸螳@得的空間大小以及回收所需時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)值），這樣可以保證 G1 收集器在有限的時(shí)間內(nèi)可以獲得最大的回收效率。
如下圖所示，G1 收集器收集器收集過程有初始標(biāo)記、并發(fā)標(biāo)記、最終標(biāo)記、篩選回收，和 CMS 收集器前幾步的收集過程很相似：

① 初始標(biāo)記：標(biāo)記出 GC Roots 直接關(guān)聯(lián)的對(duì)象，這個(gè)階段速度較快，需要停止用戶線程，單線程執(zhí)行。
② 并發(fā)標(biāo)記：從 GC Root 開始對(duì)堆中的對(duì)象進(jìn)行可達(dá)新分析，找出存活對(duì)象，這個(gè)階段耗時(shí)較長(zhǎng)，但可以和用戶線程并發(fā)執(zhí)行。
③ 最終標(biāo)記：修正在并發(fā)標(biāo)記階段引用戶程序執(zhí)行而產(chǎn)生變動(dòng)的標(biāo)記記錄。
④ 篩選回收：篩選回收階段會(huì)對(duì)各個(gè) Region 的回收價(jià)值和成本進(jìn)行排序，根據(jù)用戶所期望的 GC 停頓時(shí)間來指定回收計(jì)劃（用最少的時(shí)間來回收包含垃圾最多的區(qū)域，這就是 Garbage First 的由來——第一時(shí)間清理垃圾最多的區(qū)塊），這里為了提高回收效率，并沒有采用和用戶線程并發(fā)執(zhí)行的方式，而是停頓用戶線程。
適用場(chǎng)景：要求盡可能可控 GC 停頓時(shí)間；內(nèi)存占用較大的應(yīng)用?？梢杂?-XX:+UseG1GC 使用 G1 收集器，jdk9 默認(rèn)使用 G1 收集器。

五、JVM垃圾收集器總結(jié)

本文主要介紹了JVM中的垃圾回收器，主要包括串行回收器、并行回收器以及CMS回收器、G1回收器。他們各自都有優(yōu)缺點(diǎn)，通常來說你需要根據(jù)你的業(yè)務(wù)，進(jìn)行基于垃圾回收器的性能測(cè)試，然后再做選擇。下面給出配置回收器時(shí)，經(jīng)常使用的參數(shù)：

-XX:+UseSerialGC：在新生代和老年代使用串行收集器
-XX:+UseParNewGC：在新生代使用并行收集器
-XX:+UseParallelGC ：新生代使用并行回收收集器，更加關(guān)注吞吐量
-XX:+UseParallelOldGC：老年代使用并行回收收集器
-XX:ParallelGCThreads：設(shè)置用于垃圾回收的線程數(shù)
-XX:+UseConcMarkSweepGC：新生代使用并行收集器，老年代使用CMS+串行收集器
-XX:ParallelCMSThreads：設(shè)定CMS的線程數(shù)量
-XX:+UseG1GC：?jiǎn)⒂肎1垃圾回收器

接下來看看8種JVM內(nèi)存溢出原因

一. Java 堆空間

發(fā)生頻率：5顆星
造成原因
無法在 Java 堆中分配對(duì)象
吞吐量增加
應(yīng)用程序無意中保存了對(duì)象引用，對(duì)象無法被 GC 回收
應(yīng)用程序過度使用 finalizer。finalizer 對(duì)象不能被 GC 立刻回收。finalizer 由結(jié)束隊(duì)列服務(wù)的守護(hù)線程調(diào)用，有時(shí) finalizer 線程的處理能力無法跟上結(jié)束隊(duì)列的增長(zhǎng)
解決方案
使用 -Xmx 增加堆大小
修復(fù)應(yīng)用程序中的內(nèi)存泄漏

二. GC 開銷超過限制

發(fā)生頻率：5顆星
造成原因
Java 進(jìn)程98%的時(shí)間在進(jìn)行垃圾回收，恢復(fù)了不到2%的堆空間，最后連續(xù)5個(gè)（編譯時(shí)常量）垃圾回收一直如此。
解決方案
使用 -Xmx 增加堆大小
使用 -XX:-UseGCOverheadLimit 取消 GC 開銷限制
修復(fù)應(yīng)用程序中的內(nèi)存泄漏

三. 請(qǐng)求的數(shù)組大小超過虛擬機(jī)限制

發(fā)生頻率：2顆星
造成原因
應(yīng)用程序試圖分配一個(gè)超過堆大小的數(shù)組
解決方案
使用 -Xmx 增加堆大小
修復(fù)應(yīng)用程序中分配巨大數(shù)組的 bug

四. Perm gen 空間

發(fā)生頻率：3顆星
造成原因
Perm gen 空間包含：
類的名字、字段、方法
與類相關(guān)的對(duì)象數(shù)組和類型數(shù)組
JIT 編譯器優(yōu)化
當(dāng) Perm gen 空間用盡時(shí)，將拋出異常。
解決方案
使用 -XX: MaxPermSize 增加 Permgen 大小
不重啟應(yīng)用部署應(yīng)用程序可能會(huì)導(dǎo)致此問題。重啟 JVM 解決

五. Metaspace

發(fā)生頻率：3顆星
造成原因
從 Java 8 開始 Perm gen 改成了 Metaspace，在本機(jī)內(nèi)存中分配 class 元數(shù)據(jù)（稱為 metaspace）。如果 metaspace 耗盡，則拋出異常
解決方案
通過命令行設(shè)置 -XX: MaxMetaSpaceSize 增加 metaspace 大小
取消 -XX: maxmetsspacedize
減小 Java 堆大小,為 MetaSpace 提供更多的可用空間
為服務(wù)器分配更多的內(nèi)存
可能是應(yīng)用程序 bug，修復(fù) bug

六. 無法新建本機(jī)線程

發(fā)生頻率：5顆星
造成原因
內(nèi)存不足，無法創(chuàng)建新線程。由于線程在本機(jī)內(nèi)存中創(chuàng)建，報(bào)告這個(gè)錯(cuò)誤表明本機(jī)內(nèi)存空間不足
解決方案
為機(jī)器分配更多的內(nèi)存
減少 Java 堆空間
修復(fù)應(yīng)用程序中的線程泄漏。
增加操作系統(tǒng)級(jí)別的限制
ulimit -a
用戶進(jìn)程數(shù)增大 (-u) 1800
使用 -Xss 減小線程堆棧大小

七. 殺死進(jìn)程或子進(jìn)程

發(fā)生頻率：1顆星
造成原因
內(nèi)核任務(wù)：內(nèi)存不足結(jié)束器，在可用內(nèi)存極低的情況下會(huì)殺死進(jìn)程
解決方案
將進(jìn)程遷移到不同的機(jī)器上
給機(jī)器增加更多內(nèi)存
與其他 OOM 錯(cuò)誤不同，這是由操作系統(tǒng)而非 JVM 觸發(fā)的。

八. 發(fā)生 stack_trace_with_native_method

發(fā)生頻率：1顆星
造成原因
本機(jī)方法（native method）分配失敗
打印的堆棧跟蹤信息，最頂層的幀是本機(jī)方法
解決方案
使用操作系統(tǒng)本地工具進(jìn)行診斷

最后
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