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5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

發布時間:2020-07-14 22:48:52 來源:網絡 閱讀:346 作者:架構師追風 欄目:編程語言

先來看看5種JVM垃圾收集器特點

一、常見垃圾收集器

現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。
5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

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,采用復制算法進行垃圾收集。Serial 進行垃圾收集時,不僅只用一條線程執行垃圾收集工作,它在收集的同時,所有的用戶線程必須暫停(Stop The World)。
就比如媽媽在家打掃衛生的時候,肯定不會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,這活啥時候也干不完。
如下是 Serial 收集器和 Serial Old 收集器結合進行垃圾收集的示意圖,當用戶線程都執行到安全點時,所有線程暫停執行,Serial 收集器以單線程,采用復制算法進行垃圾收集工作,收集完之后,用戶線程繼續開始執行。
5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

適用場景:Client 模式(桌面應用);單核服務器
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 Serial 的多線程版本,其它與Serial并無區別。ParNew 在單核 CPU 環境并不會比 Serial 收集器達到更好的效果,它默認開啟的收集線程數和 CPU 數量一致,可以通過 -XX:ParallelGCThreads 來設置垃圾收集的線程數。
如下是 ParNew 收集器和 Serial Old 收集器結合進行垃圾收集的示意圖,當用戶線程都執行到安全點時,所有線程暫停執行,ParNew 收集器以多線程,采用復制算法進行垃圾收集工作,收集完之后,用戶線程繼續開始執行。
5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

適用場景:多核服務器;與 CMS 收集器搭配使用。當使用 -XX:+UserConcMarkSweepGC 來選擇 CMS 作為老年代收集器時,新生代收集器默認就是 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 的目標是盡可能縮短垃圾收集時用戶線程的停頓時間,Parallel Scavenge 的目標是達到一個可控制的吞吐量。
吞吐量就是 CPU 執行用戶線程的的時間與 CPU 執行總時間的比值【吞吐量 = 運行用戶代代碼時間/(運行用戶代碼時間+垃圾收集時間)】,比如虛擬機一共運行了 100 分鐘,其中垃圾收集花費了 1 分鐘,那吞吐量就是 99% 。比如下面兩個場景,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,每次停頓時間 7 秒,雖然后者每次停頓時間變短了,但是總體吞吐量變低了,CPU 總體利用率變低了。
5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

可以通過 -XX:MaxGCPauseMillis 來設置收集器盡可能在多長時間內完成內存回收,可以通過 -XX:GCTimeRatio 來精確控制吞吐量。
如下是 Parallel 收集器和 Parallel Old 收集器結合進行垃圾收集的示意圖,在新生代,當用戶線程都執行到安全點時,所有線程暫停執行,ParNew 收集器以多線程,采用復制算法進行垃圾收集工作,收集完之后,用戶線程繼續開始執行;在老年代,當用戶線程都執行到安全點時,所有線程暫停執行,Parallel Old 收集器以多線程,采用標記整理算法進行垃圾收集工作。
5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

適用場景:注重吞吐量,高效利用 CPU,需要高效運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,同樣是一個單線程收集器,采用標記-整理算法。
如下圖是 Serial 收集器和 Serial Old 收集器結合進行垃圾收集的示意圖:
5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

適用場景:Client 模式(桌面應用);單核服務器;與 Parallel Scavenge 收集器搭配;作為 CMS 收集器的后備預案。
(2)CMS(Concurrent Mark Sweep) 收集器
CMS 收集器是一種以最短回收停頓時間為目標的收集器,以 “ 最短用戶線程停頓時間 ” 著稱。整個垃圾收集過程分為 4 個步驟:
① 初始標記:標記一下 GC Roots 能直接關聯到的對象,速度較快。
② 并發標記:進行 GC Roots Tracing,標記出全部的垃圾對象,耗時較長。
③ 重新標記:修正并發標記階段引用戶程序繼續運行而導致變化的對象的標記記錄,耗時較短。
④ 并發清除:用標記-清除算法清除垃圾對象,耗時較長。
整個過程耗時最長的并發標記和并發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執行的。
5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因
CMS 收集器也存在一些缺點:
對 CPU 資源敏感:默認分配的垃圾收集線程數為(CPU 數+3)/4,隨著 CPU 數量下降,占用 CPU 資源越多,吞吐量越小
無法處理浮動垃圾:在并發清理階段,由于用戶線程還在運行,還會不斷產生新的垃圾,CMS 收集器無法在當次收集中清除這部分垃圾。同時由于在垃圾收集階段用戶線程也在并發執行,CMS 收集器不能像其他收集器那樣等老年代被填滿時再進行收集,需要預留一部分空間提供用戶線程運行使用。當 CMS 運行時,預留的內存空間無法滿足用戶線程的需要,就會出現 “ Concurrent Mode Failure ”的錯誤,這時將會啟動后備預案,臨時用 Serial Old 來重新進行老年代的垃圾收集。
因為 CMS 是基于標記-清除算法,所以垃圾回收后會產生空間碎片,可以通過 -XX:UserCMSCompactAtFullCollection 開啟碎片整理(默認開啟),在 CMS 進行 Full GC 之前,會進行內存碎片的整理。還可以用 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 設置執行多少次不壓縮(不進行碎片整理)的 Full GC 之后,跟著來一次帶壓縮(碎片整理)的 Full GC。
適用場景:重視服務器響應速度,要求系統停頓時間最短。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,是一個多線程收集器,采用標記-整理算法。可以與 Parallel Scavenge 收集器搭配,可以充分利用多核 CPU 的計算能力。
5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

適用場景:與Parallel Scavenge 收集器搭配使用;注重吞吐量。jdk7、jdk8 默認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,現在已經成為 jdk9 默認的收集器。前面幾款收集器收集的范圍都是新生代或者老年代,G1 進行垃圾收集的范圍是整個堆內存,它采用 “ 化整為零 ” 的思路,把整個堆內存劃分為多個大小相等的獨立區域(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:
5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

每一個方塊就是一個區域,每個區域可能是 Eden、Survivor、老年代,每種區域的數量也不一定。JVM 啟動時會自動設置每個區域的大小(1M ~ 32M,必須是 2 的次冪),最多可以設置 2048 個區域(即支持的最大堆內存為 32M*2048 = 64G),假如設置 -Xmx8g -Xms8g,則每個區域大小為 8g/2048=4M。
為了在 GC Roots Tracing 的時候避免掃描全堆,在每個 Region 中,都有一個 Remembered Set 來實時記錄該區域內的引用類型數據與其他區域數據的引用關系(在前面的幾款分代收集中,新生代、老年代中也有一個 Remembered Set 來實時記錄與其他區域的引用關系),在標記時直接參考這些引用關系就可以知道這些對象是否應該被清除,而不用掃描全堆的數據。
G1 收集器可以 “ 建立可預測的停頓時間模型 ”,它維護了一個列表用于記錄每個 Region 回收的價值大小(回收后獲得的空間大小以及回收所需時間的經驗值),這樣可以保證 G1 收集器在有限的時間內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記、并發標記、最終標記、篩選回收,和 CMS 收集器前幾步的收集過程很相似:
5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

① 初始標記:標記出 GC Roots 直接關聯的對象,這個階段速度較快,需要停止用戶線程,單線程執行。
② 并發標記:從 GC Root 開始對堆中的對象進行可達新分析,找出存活對象,這個階段耗時較長,但可以和用戶線程并發執行。
③ 最終標記:修正在并發標記階段引用戶程序執行而產生變動的標記記錄。
④ 篩選回收:篩選回收階段會對各個 Region 的回收價值和成本進行排序,根據用戶所期望的 GC 停頓時間來指定回收計劃(用最少的時間來回收包含垃圾最多的區域,這就是 Garbage First 的由來——第一時間清理垃圾最多的區塊),這里為了提高回收效率,并沒有采用和用戶線程并發執行的方式,而是停頓用戶線程。
適用場景:要求盡可能可控 GC 停頓時間;內存占用較大的應用。可以用 -XX:+UseG1GC 使用 G1 收集器,jdk9 默認使用 G1 收集器。

五、JVM垃圾收集器總結

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。他們各自都有優缺點,通常來說你需要根據你的業務,進行基于垃圾回收器的性能測試,然后再做選擇。下面給出配置回收器時,經常使用的參數:

-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,更加關注吞吐量
-XX:+UseParallelOldGC:老年代使用并行回收收集器
-XX:ParallelGCThreads:設置用于垃圾回收的線程數
-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:設定CMS的線程數量
-XX:+UseG1GC:啟用G1垃圾回收器

5種JVM垃圾收集器特點和8種JVM內存溢出原因

接下來看看8種JVM內存溢出原因

一. Java 堆空間

發生頻率:5顆星
造成原因
無法在 Java 堆中分配對象
吞吐量增加
應用程序無意中保存了對象引用,對象無法被 GC 回收
應用程序過度使用 finalizer。finalizer 對象不能被 GC 立刻回收。finalizer 由結束隊列服務的守護線程調用,有時 finalizer 線程的處理能力無法跟上結束隊列的增長
解決方案
使用 -Xmx 增加堆大小
修復應用程序中的內存泄漏

二. GC 開銷超過限制

發生頻率:5顆星
造成原因
Java 進程98%的時間在進行垃圾回收,恢復了不到2%的堆空間,最后連續5個(編譯時常量)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
修復應用程序中的內存泄漏

三. 請求的數組大小超過虛擬機限制

發生頻率:2顆星
造成原因
應用程序試圖分配一個超過堆大小的數組
解決方案
使用 -Xmx 增加堆大小
修復應用程序中分配巨大數組的 bug

四. Perm gen 空間

發生頻率:3顆星
造成原因
Perm gen 空間包含:
類的名字、字段、方法
與類相關的對象數組和類型數組
JIT 編譯器優化
當 Perm gen 空間用盡時,將拋出異常。
解決方案
使用 -XX: MaxPermSize 增加 Permgen 大小
不重啟應用部署應用程序可能會導致此問題。重啟 JVM 解決

五. Metaspace

發生頻率:3顆星
造成原因
從 Java 8 開始 Perm gen 改成了 Metaspace,在本機內存中分配 class 元數據(稱為 metaspace)。如果 metaspace 耗盡,則拋出異常
解決方案
通過命令行設置 -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
為服務器分配更多的內存
可能是應用程序 bug,修復 bug

六. 無法新建本機線程

發生頻率:5顆星
造成原因
內存不足,無法創建新線程。由于線程在本機內存中創建,報告這個錯誤表明本機內存空間不足
解決方案
為機器分配更多的內存
減少 Java 堆空間
修復應用程序中的線程泄漏。
增加操作系統級別的限制
ulimit -a
用戶進程數增大 (-u) 1800
使用 -Xss 減小線程堆棧大小

七. 殺死進程或子進程

發生頻率:1顆星
造成原因
內核任務:內存不足結束器,在可用內存極低的情況下會殺死進程
解決方案
將進程遷移到不同的機器上
給機器增加更多內存
與其他 OOM 錯誤不同,這是由操作系統而非 JVM 觸發的。

八. 發生 stack_trace_with_native_method

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

最后
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