JAVA JVM 是怎么判定对象已经“死去”？

Java虚拟机（JVM）使用垃圾收集（Garbage Collection，GC）机制来自动管理内存，其中包括识别和回收不再使用的对象。JVM判定对象已经“死去”（即不再被任何引用所指向）的过程主要基于以下几个步骤：

1. 引用计数法：

这是一种简单的垃圾收集算法，通过为每个对象维护一个引用计数来实现。每当有一个新的引用指向该对象时，计数增加；每当一个引用被移除时，计数减少。当引用计数变为0时，对象被认为是“死去”的。然而，Java的JVM并不使用这种方法，因为它不能解决循环引用的问题。

下面V 哥介绍一下引用计数法的原理

引用计数法是一种简单的垃圾收集算法，其基本原理是为每个对象维护一个计数器，用来记录有多少个引用指向该对象。当对象被创建时，引用计数设置为1；每当有一个新的引用指向该对象时，计数器增加；每当一个引用被移除时，计数器减少。当引用计数达到0时，意味着没有任何引用指向该对象，该对象就可以被垃圾收集器回收。

然而，Java虚拟机（JVM）并没有采用引用计数法作为主要的垃圾收集策略，主要原因有：

• 循环引用问题：引用计数法无法处理循环引用的情况。如果两个对象相互引用，即使它们不再被其他任何对象所引用，它们的引用计数也不会降到0，因此不会被回收。

• 性能问题：维护每个对象的引用计数器需要额外的内存和处理时间，这可能会影响程序的性能。

• 线程安全问题：在多线程环境中，引用计数的更新需要同步，增加了实现的复杂性。

尽管JVM没有采用引用计数法作为主要的垃圾收集策略，但它确实实现了一种变体，称为“PhantomReference”（幻影引用）。PhantomReference是一种弱引用，它可以在对象被回收后进行一些清理工作，但不会阻止对象的回收。以下是PhantomReference的实现步骤：

1. 创建PhantomReference：开发者创建一个PhantomReference对象，将目标对象和引用队列作为参数传递。

2. 注册PhantomReference：将PhantomReference注册到一个引用队列中。当垃圾收集器准备回收目标对象时，会将PhantomReference放入引用队列。

3. 垃圾收集：当垃圾收集器发现目标对象的引用计数为0时，会将其标记为可回收。但是，它不会立即回收对象，而是将其放入一个待处理的列表中。

4. 处理PhantomReference：当垃圾收集器完成一轮垃圾收集后，会遍历待处理的列表，将PhantomReference放入它们注册的引用队列中。

5. 执行清理工作：开发者可以在引用队列中检查是否有PhantomReference被放入，并执行一些清理工作，例如关闭文件或网络连接。

6. 回收对象：在PhantomReference被处理之后，垃圾收集器最终会回收目标对象占用的内存。

PhantomReference提供了一种机制，允许开发者在对象被回收后执行一些必要的清理工作，但它并不改变JVM主要的垃圾收集策略，即基于可达性分析的标记-清除算法。

2. 可达性分析：

这是Java JVM实际使用的垃圾收集算法。从一系列被称为"GC Roots"的对象开始，所有能够从这些GC Roots直接或间接到达的对象都是活跃的。GC Roots通常包括：

• 栈中的局部变量
• 静态变量
• 活动线程的引用
• JNI全局引用

下面 V 哥介绍一下可达性分析的原理

可达性分析是Java虚拟机（JVM）中用于垃圾收集的一种算法，其核心原理是通过一系列被称为GC Roots的对象开始，遍历所有可达的对象，从而确定哪些对象是活跃的，哪些对象是不再被引用的（即“死去”的）。以下是可达性分析的详细步骤：

1. 选择GC Roots：GC Roots是垃圾收集的起始点，它们是一些特殊的对象，垃圾收集器认为这些对象是活跃的。GC Roots包括：

• 栈中的局部变量
• 静态字段（如静态变量）
• 活动线程
• JNI全局引用（Java Native Interface）

2. 从GC Roots开始遍历：垃圾收集器从GC Roots开始，递归地访问所有能够直接或间接到达的对象。

3. 标记阶段：在遍历过程中，垃圾收集器会标记所有可达的对象。这些被标记的对象被认为是活跃的，不会被回收。

4. 处理循环引用：可达性分析可以很好地处理循环引用问题。即使两个对象相互引用，只要它们不是从GC Roots直接或间接可达的，它们的引用计数就不会增加，最终会被垃圾收集器回收。

5. 识别不可访问对象：在标记阶段结束后，所有未被标记的对象被认为是不可访问的，即“死去”的，它们将被垃圾收集器回收。

6. 清除阶段：垃圾收集器会清除所有未被标记的对象，释放它们占用的内存。这个过程可能涉及到内存的整理，以避免内存碎片。

7. 回收内存：最后，垃圾收集器会将回收的内存重新纳入可用内存池中，供新的对象使用。

8. 并发处理：在多线程环境中，JVM需要处理对象引用的变化和垃圾收集的并发问题。这通常通过使用写屏障（Write Barrier）等技术来实现，确保在引用修改时，垃圾收集器能够正确地识别对象的可达性。

9. 垃圾收集器的选择：JVM提供了多种垃圾收集器，它们在垃圾收集的效率和延迟方面有不同的权衡。开发者可以根据应用的需求选择合适的垃圾收集器。

可达性分析是一种高效的垃圾收集算法，它能够准确地识别出不再被引用的对象，同时处理循环引用问题，确保内存的有效利用。然而，它也可能带来一些性能开销，尤其是在对象图很大或者垃圾收集频繁的情况下。因此，JVM提供了多种垃圾收集策略和算法，以适应不同的应用场景。

3. 标记-清除：

在可达性分析之后，JVM会标记所有从GC Roots可达的对象。然后，清除那些没有被标记的对象，这些对象被认为是“死去”的。

下面 V 哥详细介绍一下标记-清除的原理

标记-清除（Mark-Sweep）是一种常见的垃圾收集算法，它分为两个主要阶段：标记阶段和清除阶段。以下是标记-清除算法的原理和JVM实现的详细步骤：

原理：

1. 标记阶段：垃圾收集器遍历所有对象，从GC Roots开始，标记所有可达的对象。被标记的对象被认为是存活的，不会被回收。

2. 清除阶段：在标记完成后，垃圾收集器遍历堆内存，识别出未被标记的对象，这些对象被认为是不再被引用的，随后将这些对象的内存释放。

JVM实现步骤：

1. 启动GC：JVM的垃圾收集器根据一定的条件（如内存使用达到一定阈值）触发垃圾收集过程。

2. 标记阶段：

• 从GC Roots开始，递归遍历所有可达对象。
• 为每个可达对象设置一个标记，表明它们是活跃的。

3. 处理并发：在多线程环境中，JVM需要处理垃圾收集过程中对象引用的变化。这通常通过写屏障（Write Barrier）来实现，确保在引用修改时，垃圾收集器能够正确地识别对象的可达性。

4. 暂停用户线程：在标记阶段，JVM可能会暂停所有用户线程，以确保标记过程的准确性。这是所谓的“Stop-the-World”事件。

5. 清除阶段：

• 完成标记后，垃圾收集器开始清除未被标记的对象。
• 释放这些对象占用的内存。

6. 处理内存碎片：清除过程可能会导致内存碎片。JVM可能会在这个阶段进行内存整理，以优化内存使用。

7. 恢复用户线程：清除完成后，JVM恢复之前暂停的用户线程，让它们继续执行。

8. 并发清除：在某些情况下，JVM的垃圾收集器可能会尝试并发执行标记和清除阶段，以减少对应用程序性能的影响。

9. 优化和选择：JVM提供了多种垃圾收集器，它们在标记-清除算法的基础上进行了优化，以适应不同的应用场景和性能需求。

缺点：

• 内存碎片：标记-清除算法可能会导致内存碎片，因为对象被逐个清除，而不是成块清除。
• 效率问题：在标记和清除阶段，JVM可能需要暂停应用程序的执行，这在某些情况下会影响性能。

为了解决这些问题，JVM采用了其他算法，如复制算法（Copying），标记-整理算法（Mark-Compact），以及分代收集策略等，以提高垃圾收集的效率和减少对应用程序性能的影响。

4. 清除过程：

清除过程可能涉及到对象的内存释放和内存碎片的整理。这个过程可能在不同的GC算法中有所不同，例如标记-清除、复制算法、标记-整理算法等。

下面来详细介绍一下清除过程

清除过程是垃圾收集（Garbage Collection，GC）中的一个关键步骤，它发生在标记阶段之后。清除过程的目的是移除那些不再被引用的对象，从而回收它们占用的内存。以下是清除过程的原理和JVM实现的详细步骤：

原理：

清除过程的目标是高效地回收不再被使用的内存。这个过程通常涉及以下步骤：

1. 识别未标记对象：在标记阶段结束后，所有未被标记的对象被认为是垃圾，即不再被任何引用所指向。

2. 回收内存：垃圾收集器将这些未标记对象占用的内存释放，使其成为可用内存。

3. 处理内存碎片：清除过程中可能会产生内存碎片。为了优化内存使用，可能需要进行内存整理。

JVM实现步骤：

1. 触发GC：当JVM检测到内存使用达到一定阈值或满足其他GC触发条件时，开始执行垃圾收集。

2. 标记阶段：从GC Roots开始，递归地标记所有可达的对象。这一阶段结束后，所有未被标记的对象都是垃圾。

3. 用户线程暂停：在清除阶段开始之前，JVM可能会暂停所有用户线程，以确保清除过程不会与应用程序的执行发生冲突。

4. 清除未标记对象：

• 垃圾收集器遍历堆内存，识别出未被标记的对象。
• 将这些对象的内存释放，使其成为可用内存。

5. 处理内存碎片：清除后可能会产生内存碎片。JVM可以通过以下方式处理：

• 内存整理：移动存活对象，将它们紧凑地排列在一起，减少碎片。
• 内存压缩：在某些GC算法中，如标记-整理（Mark-Compact）算法，会重新排列对象来减少碎片。

6. 恢复用户线程：清除完成后，JVM恢复之前暂停的用户线程，让它们继续执行。

7. 并发清除：在某些垃圾收集器中，清除过程可以与应用程序的执行并发进行，以减少对性能的影响。

8. 选择垃圾收集器：JVM提供了多种垃圾收集器，它们在清除算法的实现上有所不同，以适应不同的应用场景和性能需求。

9. 优化和调整：JVM的垃圾收集器会根据应用程序的行为和性能反馈进行优化和调整，以提高垃圾收集的效率。

清除过程是垃圾收集中的关键环节，它直接影响到内存的回收效率和应用程序的性能。JVM通过多种策略和技术来优化清除过程，以确保内存的有效利用和应用程序的流畅执行。

5. 回收：

最后，JVM会回收那些被标记为“死去”的对象所占用的内存，并将这些内存重新纳入可用内存池中，供新的对象使用。

下面是 V 哥的详细介绍和理解

回收是垃圾收集（Garbage Collection，GC）的最终目标，即释放不再被使用的内存资源。在JVM中，回收的原理和实现步骤如下：

原理：

1. 识别垃圾：通过垃圾收集算法（如标记-清除、复制、标记-整理等）识别出不再被引用的对象。

2. 释放内存：将这些垃圾对象占用的内存释放，使其可以被JVM重新利用。

3. 内存管理：确保内存的高效使用，避免内存碎片，优化内存分配策略。

JVM实现步骤：

1. 触发GC：JVM根据内存使用情况或特定的GC触发条件，启动垃圾收集过程。

2. 选择GC Roots：确定GC Roots，这些是垃圾收集的起始点，包括栈中的局部变量、静态变量、JNI全局引用等。

3. 可达性分析：从GC Roots开始，进行可达性分析，标记所有可达的对象。

4. 标记阶段：遍历对象图，标记所有可达的对象，未被标记的对象被认为是垃圾。

5. 用户线程暂停：在某些GC算法中，可能需要暂停用户线程以保证GC的准确性。

6. 回收阶段：

• 清除未标记的对象，释放它们占用的内存。
• 处理内存碎片，可能通过内存整理或压缩来优化内存布局。

7. 内存整理：在某些GC算法中，如标记-整理算法，会移动存活对象，减少内存碎片。

8. 恢复用户线程：GC完成后，恢复用户线程的执行。

9. 并发收集：在并发GC算法中，部分GC工作可以与用户线程并发执行，以减少停顿时间。

10. 内存分配：回收的内存被纳入空闲内存池，供新对象分配使用。

11. 化和调整：JVM的垃圾收集器会根据应用程序的行为和性能反馈进行优化和调整。

12. 选择垃圾收集器：JVM提供了多种垃圾收集器，每种收集器针对不同的应用场景和性能需求，有不同的回收策略。

回收策略：

1. 分代收集：JVM通常将堆内存分为新生代和老年代，采用不同的收集策略。新生代使用复制算法，老年代可能使用标记-清除或标记-整理算法。

2. 并发收集：一些垃圾收集器（如G1、ZGC、Shenandoah）支持并发收集，减少GC对应用程序性能的影响。

3. 增量收集：通过分步骤执行GC，减少单次GC的停顿时间。

4. 实时收集：某些垃圾收集器（如Real-Time Collector）旨在提供可预测的低延迟GC。

通过这些策略，JVM能够有效地管理内存，确保应用程序的高效运行。垃圾收集是JVM性能调优的重要组成部分，开发者需要根据应用程序的特点选择合适的垃圾收集器和参数。

5. 并发问题：

在多线程环境中，JVM还需要处理对象引用的变化和垃圾收集的并发问题。这通常通过使用写屏障（Write Barrier）等技术来实现。

在多线程环境中，垃圾收集（Garbage Collection，GC）需要处理并发问题，以确保在进行内存回收的同时，应用程序的其他线程可以继续执行，并且不会干扰垃圾收集器的工作。以下是并发问题的原理和JVM处理这些并发问题的步骤：

并发问题的原理：

1. 对象引用变化：在多线程环境中，对象的引用可能随时发生变化。一个对象可能在一个线程中被引用，而在另一个线程中被取消引用。

2. 内存一致性：需要保证在多线程环境下，内存操作的可见性和顺序性，确保垃圾收集器能够看到最新的对象引用状态。

3. 避免Stop-the-World：长时间的GC停顿（Stop-the-World）会影响应用程序的响应时间和吞吐量。

6. 垃圾收集器的选择：

JVM提供了多种垃圾收集器，它们在垃圾收集的效率和延迟方面有不同的权衡。开发者可以根据应用的需求选择合适的垃圾收集器。

选择垃圾收集器的策略需要考虑多个因素，包括应用程序的特点、预期的性能目标、硬件环境等。以下是一些常见的选择策略和考虑因素，结合了不同应用场景的需求：

1. 吞吐量优先：如果应用程序的目标是最大化CPU的利用率，即尽可能减少垃圾收集时间，提高应用程序的吞吐量，可以选择如Parallel Scavenge或G1这样的收集器。

2. 低延迟优先：对于需要快速响应用户请求的应用程序，如Web应用或交易系统，可以选择CMS或G1收集器，这些收集器的设计目标是减少GC引起的停顿时间。

3. 大堆内存管理：对于拥有大堆内存的应用程序，G1收集器是一个不错的选择，因为它可以很好地处理大堆并且停顿时间可控。

4. 内存占用考虑：在内存资源受限的环境中，Serial收集器可能是一个好选择，尤其是对于单核处理器或小型应用。

5. 多核CPU利用：对于多核CPU系统，可以利用并行或并发收集器，如Parallel Scavenge、Parallel Old或G1，这些收集器可以有效地利用多核处理器的计算能力。

6. 应用的交互性：对于需要高交互性的应用程序，应选择能够提供快速响应的收集器，如CMS，以保持较好的用户体验。

7. 硬件环境：考虑服务器的CPU核心数和内存大小，选择与之相匹配的收集器。例如，Parallel Scavenge和Parallel Old适合多核服务器。

8. JVM默认设置：了解不同JDK版本下的默认垃圾收集器，如JDK 1.9中G1成为默认收集器，并根据需要进行调整。

9. 性能测试和监控：通过性能测试和监控来评估不同收集器的效果，根据实际运行情况选择最合适的收集器。

10. JVM参数调优：使用JVM参数来指定垃圾收集器，并根据应用程序的需要进行调优，如设置最大GC停顿时间或调整堆大小。

选择垃圾收集器并没有一劳永逸的解决方案，通常需要根据具体的应用场景和性能要求进行综合评估和调整。通过理解每种收集器的特点和工作原理，可以更好地进行性能调优和选择合适的垃圾收集器。

最后

JVM通过一系列复杂的机制来判定对象是否“死去”，并进行垃圾收集，以确保内存的有效利用和避免内存泄漏。