你好，我是刘超。
我们知道，在Java开发中，开发人员是无需过度关注对象的回收与释放的，JVM的垃圾回收机制可以减轻不少工作量。但完全交由JVM回收对象，也会增加回收性能的不确定性。在一些特殊的业务场景下，不合适的垃圾回收算法以及策略，都有可能导致系统性能下降。
面对不同的业务场景，垃圾回收的调优策略也不一样。例如，在对内存要求苛刻的情况下，需要提高对象的回收效率；在CPU使用率高的情况下，需要降低高并发时垃圾回收的频率。可以说，垃圾回收的调优是一项必备技能。
这讲我们就把这项技能的学习进行拆分，看看回收（后面简称GC）的算法有哪些，体现GC算法好坏的指标有哪些，又如何根据自己的业务场景对GC策略进行调优？
掌握GC算法之前，我们需要先弄清楚3个问题。第一，回收发生在哪里？第二，对象在什么时候可以被回收？第三，如何回收这些对象？
JVM的内存区域中，程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈这3个区域是线程私有的，随着线程的创建而创建，销毁而销毁；栈中的栈帧随着方法的进入和退出进行入栈和出栈操作，每个栈帧中分配多少内存基本是在类结构确定下来的时候就已知的，因此这三个区域的内存分配和回收都具有确定性。
那么垃圾回收的重点就是关注堆和方法区中的内存了，堆中的回收主要是对象的回收，方法区的回收主要是废弃常量和无用的类的回收。
那JVM又是怎样判断一个对象是可以被回收的呢？一般一个对象不再被引用，就代表该对象可以被回收。目前有以下两种算法可以判断该对象是否可以被回收。
引用计数算法：这种算法是通过一个对象的引用计数器来判断该对象是否被引用了。每当对象被引用，引用计数器就会加1；每当引用失效，计数器就会减1。当对象的引用计数器的值为0时，就说明该对象不再被引用，可以被回收了。这里强调一点，虽然引用计数算法的实现简单，判断效率也很高，但它存在着对象之间相互循环引用的问题。
可达性分析算法：GC Roots 是该算法的基础，GC Roots是所有对象的根对象，在JVM加载时，会创建一些普通对象引用正常对象。这些对象作为正常对象的起始点，在垃圾回收时，会从这些GC Roots开始向下搜索，当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连时，就证明此对象是不可用的。目前HotSpot虚拟机采用的就是这种算法。
以上两种算法都是通过引用来判断对象是否可以被回收。在 JDK 1.2 之后，Java 对引用的概念进行了扩充，将引用分为了以下四种：
了解完Java程序中对象的回收条件，那么垃圾回收线程又是如何回收这些对象的呢？JVM垃圾回收遵循以下两个特性。
自动性：Java提供了一个系统级的线程来跟踪每一块分配出去的内存空间，当JVM处于空闲循环时，垃圾收集器线程会自动检查每一块分配出去的内存空间，然后自动回收每一块空闲的内存块。
不可预期性：一旦一个对象没有被引用了，该对象是否立刻被回收呢？答案是不可预期的。我们很难确定一个没有被引用的对象是不是会被立刻回收掉，因为有可能当程序结束后，这个对象仍在内存中。
垃圾回收线程在JVM中是自动执行的，Java程序无法强制执行。我们唯一能做的就是通过调用System.gc方法来"建议"执行垃圾收集器，但是否可执行，什么时候执行？仍然不可预期。
JVM提供了不同的回收算法来实现这一套回收机制，通常垃圾收集器的回收算法可以分为以下几种：
如果说收集算法是内存回收的方法论，那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现，JDK1.7 update14 之后Hotspot虚拟机所有的回收器整理如下（以下为服务端垃圾收集器）：
其实在JVM规范中并没有明确GC的运作方式，各个厂商可以采用不同的方式实现垃圾收集器。我们可以通过JVM工具查询当前JVM使用的垃圾收集器类型，首先通过ps命令查询出进程ID，再通过jmap -heap ID查询出JVM的配置信息，其中就包括垃圾收集器的设置类型。
一个垃圾收集器在不同场景下表现出的性能也不一样，那么如何评价一个垃圾收集器的性能好坏呢？我们可以借助一些指标。
吞吐量：这里的吞吐量是指应用程序所花费的时间和系统总运行时间的比值。我们可以按照这个公式来计算GC的吞吐量：系统总运行时间=应用程序耗时+GC耗时。如果系统运行了100分钟，GC耗时1分钟，则系统吞吐量为99%。GC的吞吐量一般不能低于95%。
停顿时间：指垃圾收集器正在运行时，应用程序的暂停时间。对于串行回收器而言，停顿时间可能会比较长；而使用并发回收器，由于垃圾收集器和应用程序交替运行，程序的停顿时间就会变短，但其效率很可能不如独占垃圾收集器，系统的吞吐量也很可能会降低。
垃圾回收频率：多久发生一次指垃圾回收呢？通常垃圾回收的频率越低越好，增大堆内存空间可以有效降低垃圾回收发生的频率，但同时也意味着堆积的回收对象越多，最终也会增加回收时的停顿时间。所以我们只要适当地增大堆内存空间，保证正常的垃圾回收频率即可。
已知了性能衡量指标，现在我们需要通过工具查询GC相关日志，统计各项指标的信息。首先，我们需要通过JVM参数预先设置GC日志，通常有以下几种JVM参数设置：
-XX:+PrintGC 输出GC日志
-XX:+PrintGCDetails 输出GC的详细日志
-XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳（以基准时间的形式）
-XX:+PrintGCDateStamps 输出GC的时间戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21:53:59.234+0800）
-XX:+PrintHeapAtGC 在进行GC的前后打印出堆的信息
-Xloggc:../logs/gc.log 日志文件的输出路径
这里使用如下参数来打印日志：
-XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:./gclogs
打印后的日志为：
上图是运行很短时间的GC日志，如果是长时间的GC日志，我们很难通过文本形式去查看整体的GC性能。此时，我们可以通过GCViewer工具打开日志文件，图形化界面查看整体的GC性能，如下图所示：
通过工具，我们可以看到吞吐量、停顿时间以及GC的频率，从而可以非常直观地了解到GC的性能情况。
这里我再推荐一个比较好用的GC日志分析工具，GCeasy是一款非常直观的GC日志分析工具，我们可以将日志文件压缩之后，上传到GCeasy官网即可看到非常清楚的GC日志分析结果：
找出问题后，就可以进行调优了，下面介绍几种常用的GC调优策略。
通常情况下，由于新生代空间较小，Eden区很快被填满，就会导致频繁Minor GC，因此我们可以通过增大新生代空间来降低Minor GC的频率。
可能你会有这样的疑问，扩容Eden区虽然可以减少Minor GC的次数，但不会增加单次Minor GC的时间吗？如果单次Minor GC的时间增加，那也很难达到我们期待的优化效果呀。
我们知道，单次Minor GC时间是由两部分组成：T1（扫描新生代）和T2（复制存活对象）。假设一个对象在Eden区的存活时间为500ms，Minor GC的时间间隔是300ms，那么正常情况下，Minor GC的时间为 ：T1+T2。
当我们增大新生代空间，Minor GC的时间间隔可能会扩大到600ms，此时一个存活500ms的对象就会在Eden区中被回收掉，此时就不存在复制存活对象了，所以再发生Minor GC的时间为：两次扫描新生代，即2T1。
可见，扩容后，Minor GC时增加了T1，但省去了T2的时间。通常在虚拟机中，复制对象的成本要远高于扫描成本。
如果在堆内存中存在较多的长期存活的对象，此时增加年轻代空间，反而会增加Minor GC的时间。如果堆中的短期对象很多，那么扩容新生代，单次Minor GC时间不会显著增加。因此，单次Minor GC时间更多取决于GC后存活对象的数量，而非Eden区的大小。
通常情况下，由于堆内存空间不足或老年代对象太多，会触发Full GC，频繁的Full GC会带来上下文切换，增加系统的性能开销。我们可以使用哪些方法来降低Full GC的频率呢？
减少创建大对象：在平常的业务场景中，我们习惯一次性从数据库中查询出一个大对象用于web端显示。例如，我之前碰到过一个一次性查询出60个字段的业务操作，这种大对象如果超过年轻代最大对象阈值，会被直接创建在老年代；即使被创建在了年轻代，由于年轻代的内存空间有限，通过Minor GC之后也会进入到老年代。这种大对象很容易产生较多的Full GC。
我们可以将这种大对象拆解出来，首次只查询一些比较重要的字段，如果还需要其它字段辅助查看，再通过第二次查询显示剩余的字段。
增大堆内存空间：在堆内存不足的情况下，增大堆内存空间，且设置初始化堆内存为最大堆内存，也可以降低Full GC的频率。
假设我们有这样一个需求，要求每次操作的响应时间必须在500ms以内。这个时候我们一般会选择响应速度较快的GC回收器，CMS（Concurrent Mark Sweep）回收器和G1回收器都是不错的选择。
而当我们的需求对系统吞吐量有要求时，就可以选择Parallel Scavenge回收器来提高系统的吞吐量。
今天的内容比较多，最后再强调几个重点。
垃圾收集器的种类很多，我们可以将其分成两种类型，一种是响应速度快，一种是吞吐量高。通常情况下，CMS和G1回收器的响应速度快，Parallel Scavenge回收器的吞吐量高。
在JDK1.8环境下，默认使用的是Parallel Scavenge（年轻代）+Serial Old（老年代）垃圾收集器，你可以通过文中介绍的查询JVM的GC默认配置方法进行查看。
通常情况，JVM是默认垃圾回收优化的，在没有性能衡量标准的前提下，尽量避免修改GC的一些性能配置参数。如果一定要改，那就必须基于大量的测试结果或线上的具体性能来进行调整。
以上我们讲到了CMS和G1回收器，你知道G1是如何实现更好的GC性能的吗？
期待在留言区看到你的见解。也欢迎你点击“请朋友读”，把今天的内容分享给身边的朋友，邀请他一起讨论。
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