Java虚拟机JVM性能优化（三）:垃圾收集详解(5)

4.分代垃圾收集最适合这样的应用程序，他们有很多存活时间很短的小对象，很多对象在第一轮垃圾收集周期就被回收了。对于这种应用程序分代垃圾收集可以很好的减少碎片化，并将碎片化产生影响的时机推迟。

压缩

尽管分代垃圾收集延迟了出现碎片化和内存溢出错误的时间，然而压缩才是真正解决碎片化问题的唯一办法。压缩是指通过移动对象来释放连续内存块的垃圾收集策略，这样通过压缩为创建新对象释放了足够大的空间。

移动对象并更新对象引用是stop-the-world操作，会带来一定的消耗（有一种情况例外，将在本系列的下一篇中讨论）。存活的对象越多，压缩造成的暂停时间就越长。在剩余空间很少并且碎片化严重的情况下（这通常是因为程序运行了很长的时间），压缩存活对象较多的区域可能会有几秒种的暂停时间，而当接近内存溢出时，压缩整个堆甚至会花上几十秒的时间。

压缩的暂停时间取决于需要移动的内存大小和需要更新的引用数量。统计分析表明堆越大，需要移动的活动对象和更新的引用数量就越多。每移动1GB到2GB活动对象的暂停时间大约是1秒钟，对于4GB大小的堆很可能有25%的活动对象，因此偶尔会有大约1秒的暂停。

压缩和应用程序内存墙

应用程序内存墙是指在垃圾收集产生的暂停（例如：压缩）前可以设置的堆大小。根据系统和应用的不同，大多数的Java应用程序内存墙都在4GB到20GB之间。这也是多数的企业应用都是部署在多个较小的JVM上，而不是少数较大的JVM上的原因。让我们考虑一下这个问题：有多少现代企业的Java应用程序设计、部署是根据JVM的压缩限制来定义的。在这种情况下，为了绕过整理堆碎片的暂停时间，我们接受了更耗费管理成本的多个实例部署方案。考虑到现在硬件的大容量存储能力和企业级Java应用对增加内存的需求，这就有点奇怪了。为什么为每个实例只设置了几个GB的内存。并发压缩将会打破内存墙，这也是我下一篇文章的主题。

总结

本文是一篇关于垃圾收集的介绍性文章，帮助你了解有关垃圾收集的概念和机制，并希望能够促使你进一步阅读相关文章。这里讨论的很多东西都已经存在了很久，在下一篇中将介绍一些新的概念。例如并发压缩，目前是由Azul‘s Zing JVM实现的。它是一项新兴的垃圾收集技术，甚至尝试重新定义Java内存模型，特别是在今天内存和处理能力都不断提高的情况下。

以下是我总结出的一些关于垃圾收集的要点：

1.不同的垃圾收集算法和实现适应不同的应用程序需要，跟踪垃圾收集器是商业Java虚拟机中使用的最多的垃圾收集器。

2.并行垃圾收集在执行垃圾收集时并行使用所有资源。它通常是一个stop-the-world垃圾收集器，因此有更高的吞吐量，但是应用程序的工作线程必须等待垃圾收集线程完成，这对应用程序的响应时间有一定影响。

3.并发垃圾收集在执行收集时，应用程序工作线程仍然在运行。并发垃圾收集器需要在应用程序需要内存之前完成垃圾收集。

4.分代垃圾收集有助于延迟碎片化，但无法消除碎片化。分代垃圾收集将堆分为两个空间，其中一个空间存放新对象，另一个空间存放老对象。分代垃圾收集适合有很多存活时间很短的小对象的应用程序。

5.压缩是解决碎片化的唯一方法。多数的垃圾收集器都是以stop-the-world的方式执行压缩的，程序运行时间越久，对象引用越是复杂，对象的大小越是分布不均匀都将导致压缩时间延长。堆的大小也会影响压缩时间，因为可能有更多的活动对象和引用需要更新。

6.调优有助于延迟内存溢出错误。但是过度调优的结果是僵化的配置。在通过试错的方式开始调优之前，要确保清楚生产环境的负载、应用程序的对象类型以及对象引用的特性。过于僵化的配置很可能无法应付动态负载，因此在设置非动态值时一定要了解这样做的后果。

本系列的下一篇是：深入探讨C4（Concurrent Continuously Compacting Collector）垃圾收集算法,敬请期待！

（全文完）