Java 垃圾回收机制详解

垃圾回收是 JVM 自动内存管理的核心机制，理解 GC 原理对性能调优至关重要。

一、为什么需要 GC

1.1 内存管理对比

1.2 垃圾回收目标

1. 准确性：不回收存活对象，不遗漏垃圾对象
2. 高效性：减少 STW（Stop-The-World）时间
3. 低延迟：避免长时间停顿

二、如何判断对象可回收

2.1 引用计数法（已淘汰）

// 对象被引用一次，计数 +1
// 引用失效，计数 -1
// 计数为 0 时可回收

// ❌ 无法解决循环引用
A objA = new A();
B objB = new A();
objA.setB(objB);
objB.setA(objA);
// 即使不再使用，计数也不为 0

2.2 可达性分析（GC Roots）

GC Roots
├── 虚拟机栈引用的对象
├── 静态属性引用的对象
├── 常量引用的对象
└── 本地方法栈引用的对象（JNI）

算法流程：

从 GC Roots 向下搜索
    ↓
可达的对象 → 存活
不可达的对象 → 可回收

三、垃圾回收算法

3.1 标记 - 清除（Mark-Sweep）

flowchart LR
    A[标记阶段] --> B[清除阶段]
    B --> C[产生碎片]
    

特点：

• ✅ 简单高效
• ❌ 效率不高（标记 + 清除）
• ❌ 内存碎片

3.2 标记 - 复制（Copying）

新生代内存
├── Eden 区（80%）
├── Survivor0 区（10%）
└── Survivor1 区（10%）

GC 时：
Eden + Survivor0 → Survivor1（存活对象）
然后清空 Eden 和 Survivor0

特点：

• ✅ 无碎片
• ✅ 效率高（只复制存活对象）
• ❌ 内存利用率低（一半闲置）

3.3 标记 - 整理（Mark-Compact）

标记存活对象
    ↓
向一端移动
    ↓
清理边界外内存

特点：

• ✅ 无碎片
• ✅ 内存利用率高
• ❌ 移动对象成本高

3.4 分代收集（主流）

堆内存分代
├── 新生代（Young）
│   ├── 对象朝生夕死
│   └── 复制算法
└── 老年代（Old）
    ├── 对象存活率高
    └── 标记 - 整理算法

四、垃圾收集器

4.1 收集器对比

graph LR
    subgraph 新生代
        A[Serial]
        B[ParNew]
        C[Parallel Scavenge]
    end
    
    subgraph 老年代
        D[Serial Old]
        E[CMS]
        F[Parallel Old]
        G[G1]
    end
    
    A --> D
    B --> E
    C --> F

4.2 Serial 收集器

单线程收集
├── 简单高效（单 CPU 首选）
└── STW 时间长

适用场景：客户端应用、内存较小

4.3 ParNew 收集器

Serial 的多线程版本
├── 多线程并行
└── 需要多 CPU 支持

适用场景：配合 CMS 使用

4.4 Parallel Scavenge

关注吞吐量
├── 自适应调节策略
└── -XX:MaxGCPauseMillis 设置最大停顿

适用场景：后台运算、科学计算

4.5 CMS（Concurrent Mark Sweep）

并发收集
├── 初始标记（STW）
├── 并发标记
├── 重新标记（STW）
└── 并发清除

特点：

• ✅ 并发收集、低停顿
• ❌ 内存碎片
• ❌ CPU 敏感
• ❌ 浮动垃圾

适用场景：B/S 架构、重视响应速度

4.6 G1（Garbage First）

Region 分区
├── Eden / Survivor / Old / Humongous
└── 可预测停顿时间模型

特点：

• ✅ 空间整合（无碎片）
• ✅ 可预测停顿
• ✅ 大堆支持（6GB+）
• ❌ 内存占用大

适用场景：服务端、大内存、低延迟

五、GC 日志分析

5.1 开启 GC 日志

# JDK 8
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc:/var/log/gc.log

# JDK 9+
-Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime,level,tags

5.2 日志解读

[GC (Allocation Failure) 
 [PSYoungGen: 1024K->256K(2048K)]  // 新生代回收
 1536K->768K(4096K),               // 堆整体回收
 0.0012345 secs]                   // 耗时

5.3 常用工具

六、调优参数

6.1 基础参数

# 堆大小
-Xms2g -Xmx2g              # 固定堆大小（避免动态调整）
-Xmn512m                   # 新生代大小

# 收集器选择
-XX:+UseG1GC               # 使用 G1
-XX:+UseConcMarkSweepGC    # 使用 CMS

# 最大停顿时间
-XX:MaxGCPauseMillis=200   # 目标最大停顿（G1）

6.2 高级参数

# 晋升年龄
-XX:MaxTenuringThreshold=15  # 最大晋升年龄

# 大对象直接进入老年代
-XX:PretenureSizeThreshold=1m

# 元空间
-XX:MetaspaceSize=256m
-XX:MaxMetaspaceSize=512m

七、调优实践

7.1 调优目标

高吞吐量：最大化用户线程执行时间
低延迟：最小化 GC 停顿时间
平衡：根据业务需求权衡

7.2 调优步骤

1. 监控 → 2. 分析 → 3. 调整 → 4. 验证 → 5. 迭代

7.3 常见问题

八、总结

GC 核心要点：

GC 调优是系统工程，需要结合业务场景、监控数据持续优化。