JAVA G1垃圾收集器介绍
为解决CMS算法产生空间碎片和其它一系列的问题缺陷,HotSpot提供了另外一种垃圾回收策略,G1(Garbage First)算法,通过参数-XX:+UseG1GC来启用,该算法在JDK 7u4版本被正式推出,官网对此描述如下:
The Garbage-First (G1) collector is a server-style garbage collector, targeted for multi-processor machines with large memories. It meets garbage collection (GC) pause time goals with a high probability, while achieving high throughput. The G1 garbage collector is fully supported in Oracle JDK 7 update 4 and later releases. The G1 collector is designed for applications that:Can operate concurrently with applications threads like the CMS collector.
Compact free space without lengthy GC induced pause times.
Need more predictable GC pause durations.
Do not want to sacrifice a lot of throughput performance.
Do not require a much larger Java heap.
G1垃圾收集算法主要应用在多CPU大内存的服务中,在满足高吞吐量的同时,尽可能的满足垃圾回收时的暂停时间,该设计主要针对如下应用场景:
- 垃圾收集线程和应用线程并发执行,和CMS一样
- 空闲内存压缩时避免冗长的暂停时间
- 应用需要更多可预测的GC暂停时间
- 不希望牺牲太多的吞吐性能
- 不需要很大的Java堆 (翻译的有点虚,多大才算大?)
堆内存结构
1、以往的垃圾回收算法,如CMS,使用的堆内存结构如下:
- 新生代:eden space + 2个survivor
- 老年代:old space
- 持久代:1.8之前的perm space
- 元空间:1.8之后的metaspace
这些space必须是地址连续的空间。
2、在G1算法中,采用了另外一种完全不同的方式组织堆内存,堆内存被划分为多个大小相等的内存块(Region),每个Region是逻辑连续的一段内存,结构如下:
每个Region被标记了E、S、O和H,说明每个Region在运行时都充当了一种角色,其中H是以往算法中没有的,它代表Humongous,这表示这些Region存储的是巨型对象(humongous object,H-obj),当新建对象大小超过Region大小一半时,直接在新的一个或多个连续Region中分配,并标记为H。
Region
堆内存中一个Region的大小可以通过-XX:G1HeapRegionSize参数指定,大小区间只能是1M、2M、4M、8M、16M和32M,总之是2的幂次方,如果G1HeapRegionSize为默认值,则在堆初始化时计算Region的实践大小,具体实现如下:
默认把堆内存按照2048份均分,最后得到一个合理的大小。
GC模式
G1中提供了三种模式垃圾回收模式,young gc、mixed gc 和 full gc,在不同的条件下被触发。
young gc
发生在年轻代的GC算法,一般对象(除了巨型对象)都是在eden region中分配内存,当所有eden region被耗尽无法申请内存时,就会触发一次young gc,这种触发机制和之前的young gc差不多,执行完一次young gc,活跃对象会被拷贝到survivor region或者晋升到old region中,空闲的region会被放入空闲列表中,等待下次被使用。
参数 | 含义 |
---|---|
-XX:MaxGCPauseMillis | 设置G1收集过程目标时间,默认值200ms |
-XX:G1NewSizePercent | 新生代最小值,默认值5% |
-XX:G1MaxNewSizePercent | 新生代最大值,默认值60% |
mixed gc
当越来越多的对象晋升到老年代old region时,为了避免堆内存被耗尽,虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器,即mixed gc,该算法并不是一个old gc,除了回收整个young region,还会回收一部分的old region,这里需要注意:是一部分老年代,而不是全部老年代,可以选择哪些old region进行收集,从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。
那么mixed gc什么时候被触发?
先回顾一下cms的触发机制,如果添加了以下参数:
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
当老年代的使用率达到80%时,就会触发一次cms gc。相对的,mixed gc中也有一个阈值参数 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent,当老年代大小占整个堆大小百分比达到该阈值时,会触发一次mixed gc.
mixed gc的执行过程有点类似cms,主要分为以下几个步骤:
1、initial mark: 初始标记过程,整个过程STW,标记了从GC Root可达的对象
2、concurrent marking: 并发标记过程,整个过程gc collector线程与应用线程可以并行执行,标记出GC Root可达对象衍生出去的存活对象,并收集各个Region的存活对象信息
3、remark: 最终标记过程,整个过程STW,标记出那些在并发标记过程中遗漏的,或者内部引用发生变化的对象
4、clean up: 垃圾清除过程,如果发现一个Region中没有存活对象,则把该Region加入到空闲列表中
full gc
如果对象内存分配速度过快,mixed gc来不及回收,导致老年代被填满,就会触发一次full gc,G1的full gc算法就是单线程执行的serial old gc,会导致异常长时间的暂停时间,需要进行不断的调优,尽可能的避免full gc.
相关文章:

JAVA G1垃圾收集器介绍
为解决CMS算法产生空间碎片和其它一系列的问题缺陷,HotSpot提供了另外一种垃圾回收策略,G1(Garbage First)算法,通过参数-XX:UseG1GC来启用,该算法在JDK 7u4版本被正式推出,官网对此描述如下&am…...

十方影视后期“领进门”,成长与成就还得靠自身
在这个充满视觉冲击的时代,影视后期制作已经成为了一种炙手可热的艺术形式。而在这个领域,Adobe After Effects(AE)这款软件无疑是王者之一。十方影视后期作为十方教育科技旗下的艺术设计学科,不仅培养了数万名优秀的后…...
Golang之火爆原因
引言 在计算机编程领域,有很多种编程语言可供选择。然而,近年来,Golang(Go)这门相对年轻的编程语言却越来越受欢迎,备受推崇。那么,为什么Golang如此火爆?本文将探讨Golang之火爆原…...
WPF中Dispatcher对象的用途是什么
在WPF (Windows Presentation Foundation) 中,Dispatcher 对象的主要用途是提供一个与UI线程关联的消息循环系统,这允许开发者在UI线程上安排和执行任务。由于WPF的UI元素不是线程安全的,因此任何对UI元素的访问都必须从创建该元素的线程&…...

图论17-有向图的强联通分量-Kosaraju算法
文章目录 1 概念2 Kosaraju算法2.1 在图类中设计反图2.2 强连通分量的判断和普通联通分量的区别2.3 代码实现 1 概念 2 Kosaraju算法 对原图的反图进行DFS的后序遍历。 2.1 在图类中设计反图 // 重写图的构造函数public Graph(TreeSet<Integer>[] adj, boolean dire…...

ubuntu中使用 vscode 连接docker开发环境
文章目录 ubuntu中使用 vscode 连接docker开发环境步骤一:安装 Remote Development 插件步骤二:连接远程环境步骤三:开发 问题解决参考连接 ubuntu中使用 vscode 连接docker开发环境 Remote Development 是一个 Visual Studio Code 插件&…...

【广州华锐视点】海外制片人VR虚拟情景教学带来全新的学习体验
虚拟现实(Virtual Reality,简称VR)是一种利用电脑模拟产生一个三维的虚拟世界,提供用户关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟体验的技术。随着科技的进步,VR已经被广泛应用到许多领域,包括游戏、教育、医疗、房…...
龙芯loongarch64麒麟服务器配置yum源
服务器信息: uname -a # 命令 Linux bogon 4.19.90-52.22.v2207.a.ky10.loongarch64 #1 SMP Tue Mar 14 11:18:26 CST 2023 loongarch64 loongarch64 loongarch64 GNU/Linux yum源配置: cd /etc/yum.repos.d/ vim kylin_loongarch64.repo 将下面内容拷贝…...

Centos7 单用户模式修改密码 3步搞定 666 (百分比成功)
1.第一步重新服务器 2.进入这个页面按e进入单用户模式 3.找到linux16这行 在后面添加 init/bin/bash 按ctrlx进入 4.注意是事项直接修改是报错passud: Authentication token manipulation error 需要执行权限:mount -o remount,rw /...

深度学习 机器视觉 车位识别车道线检测 - python opencv 计算机竞赛
0 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 深度学习 机器视觉 车位识别车道线检测 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) …...

Java主流分布式解决方案多场景设计与实战
Java的主流分布式解决方案的设计和实战涉及到多个场景,包括但不限于以下几点: 分布式缓存:在Java的分布式系统中,缓存是非常重要的一部分。常用的分布式缓存技术包括Redis、EhCache等。这些缓存技术可以用来提高系统的性能和响应…...

docker安装MongoDB数据库,并且进行密码配置
很美的一首小诗> 我在外面流浪,回来时 故乡瘦了一圈—— 墩子叔走了,门前的池水 干了一半。 屋后驼背的柳树 头发散落了一地, 老房子蹲在坟边,屋顶的白云 仍在风中奔跑。 安装配置 要在Docker中安装MongoDB并启用远程连接&…...

ssh脚本找不到命令或者执行无效的解决办法
如图:今天在编写脚本时发现的这个问题, 在排除脚本语法错误、编码格式等情况下,仍然出现“bash 。。未找到命令”的字样 解决办法: 给每台虚拟机的环境变量source一下: 命令如下 source /etc/profile或者输入 vim ~…...

2023年11月18日(星期六)骑行海囗林场公园
2023年11月18日 (星期六) 骑行海囗林场公园(赏枫树林),早8:30到9:00, 大观公园门囗集合,9:30准时出发 【因迟到者,骑行速度快者,可自行追赶偶遇。】 偶遇地点:大观公园门口集合 ,家住东&#x…...
xss 漏洞
1、XSS类型 XSS攻击大致上分为3类: 反射型xss,DOM型xss,存储型xss。前两类为非持久性xss,后者为持久型xss。 1.1 非持久型xss: 1)反射型 XSS 攻击相对于访问者而言是一次性的,具体表现在恶意…...

一文图解爬虫_姊妹篇(spider)
—引导语 爬虫,没有一个时代比当前更重视它。一个好的爬虫似乎可以洞穿整个互联网,“来装满自己的胃”。 接上一篇:一文图解爬虫(spider) 博主已初步对爬虫的“五脏六腑”进行了解剖。虽然俗称“爬虫”,但窃…...

【vue实战项目】通用管理系统:api封装、404页
前言 本文为博主的vue实战小项目系列中的第三篇,很适合后端或者才入门的小伙伴看,一个前端项目从0到1的保姆级教学。前面的内容: 【vue实战项目】通用管理系统:登录页-CSDN博客 【vue实战项目】通用管理系统:封装to…...

R语言编写代码示例
R语言编写的爬虫程序,使用了requests库来发送请求,使用BeautifulSoup库来解析HTML。 r # 第一步,安装必要的库 install.packages("xml2") install.packages("requests") install.packages("httr") install.pac…...

[RK3568][Android12.0]--- 系统自带预置第三方APK方法
Platform: RK3568 OS: Android 12.0 Kernel: 4.19 Rockchip默认提供了机制来预置第三方APK, 方法很简单: 1. 在device/rockchip/rk3568创建preinstall目录(如果要可卸载,那就创建preinstall_del目录) 2. 将你要预安装的APK放进此目录即可 preinstall 不…...

数据分析场景下,企业如何做好大模型选型和落地?
在数据驱动的数字化时代,有效的数据分析已成为企业成功的关键因素。而随着大模型带来能力突破,让AI与数据分析相互结合,使分析结果更好支撑业务,促进企业内部数据价值释放,成为了当下企业用户尤为关注的话题。 如何按照…...
[特殊字符] 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的?
🧠 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的? 为什么所有区块链节点都能得出相同结果?合约调用这么复杂,状态真能保持一致吗?本篇带你从底层视角理解“状态一致性”的真相。 一、智能合约的数据存储在哪里…...

深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

前端导出带有合并单元格的列表
// 导出async function exportExcel(fileName "共识调整.xlsx") {// 所有数据const exportData await getAllMainData();// 表头内容let fitstTitleList [];const secondTitleList [];allColumns.value.forEach(column > {if (!column.children) {fitstTitleL…...

AI,如何重构理解、匹配与决策?
AI 时代,我们如何理解消费? 作者|王彬 封面|Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时,PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径:信息变得唾手可得,商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...
Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析
Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析 一、第一轮提问(基础概念问题) 1. 请解释Spring框架的核心容器是什么?它在Spring中起到什么作用? Spring框架的核心容器是IoC容器&#…...

浪潮交换机配置track检测实现高速公路收费网络主备切换NQA
浪潮交换机track配置 项目背景高速网络拓扑网络情况分析通信线路收费网络路由 收费汇聚交换机相应配置收费汇聚track配置 项目背景 在实施省内一条高速公路时遇到的需求,本次涉及的主要是收费汇聚交换机的配置,浪潮网络设备在高速项目很少,通…...
A2A JS SDK 完整教程:快速入门指南
目录 什么是 A2A JS SDK?A2A JS 安装与设置A2A JS 核心概念创建你的第一个 A2A JS 代理A2A JS 服务端开发A2A JS 客户端使用A2A JS 高级特性A2A JS 最佳实践A2A JS 故障排除 什么是 A2A JS SDK? A2A JS SDK 是一个专为 JavaScript/TypeScript 开发者设计的强大库ÿ…...
LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决
📌 LRU 缓存机制详解与实现(Java版) 一、📖 问题背景 在日常开发中,我们经常会使用 缓存(Cache) 来提升性能。但由于内存有限,缓存不可能无限增长,于是需要策略决定&am…...
Vite中定义@软链接
在webpack中可以直接通过符号表示src路径,但是vite中默认不可以。 如何实现: vite中提供了resolve.alias:通过别名在指向一个具体的路径 在vite.config.js中 import { join } from pathexport default defineConfig({plugins: [vue()],//…...