垃圾收集器是Ｊａｖａ虚拟机（ＪＶＭ）的核心组成部分之一，对Ｊａｖａ虚拟机的性能有非常重要的影响。本文将介绍ＧＣ的工作原理以及对象回收算法，重点介绍ＪＶＭ的分段回收技术；剖析ＪＶＭ自带的ＧＣ性能分析工具；阐述如何通过命令行参数调节ＧＣ的运行，提高 ＧＣ的效率。
目录
[１ 前 言](#１ 前 言)
[２ 垃圾收集器（ＧＣ）](#２ 垃圾收集器（ＧＣ）)
[３ ＧＣ的性能分析](#３ ＧＣ的性能分析)
[３.１ 衡量 ＧＣ的主要性能指标](#３.１ 衡量 ＧＣ的主要性能指标)
[４ 调整 ＧＣ的运行参数，提高ＧＣ性能](#４ 调整 ＧＣ的运行参数，提高ＧＣ性能)
[４.１ 增大堆空间](#４.１ 增大堆空间)
[４.２ 调节Ｙｏｕｎｇ分段和Ｏｌｄ分段的比例](#４.２ 调节Ｙｏｕｎｇ分段和Ｏｌｄ分段的比例)
[５ 结束语](#５ 结束语)
１ 前 言
自Ｊａｖａ平台，特别是Ｊａｖａ２平台发布以来，已经有许多软件，特别是大型服务器软件采用Ｊａｖａ平台进行开发和部署，比如Ｂｅａ公司的 ＷｅｂＬｏｇｉｃ、ＩＢＭ公司的 ＷｅｂＳｐｈｅｒｅ等。
Ｊａｖａ的成功一方面是由于Ｊａｖａ的跨平台性、开放性和完全面向对象特征，顺应了软件的发展方向，获得了软件厂商的广泛支持；另一方面，对于广大的开发人员来说，Ｊａｖａ平台屏蔽了内存分配和回收的复杂性，把开发人员从繁重的内存管理中解脱出来，使开发人员专注于应用本身的逻辑处理，提高了程序开发的效率。
尽管Ｊａｖａ平台的优点很多，应用也非常广泛，但是，不乏人们对Ｊａｖａ应用的抱怨，这些抱怨主要来自两个方面，一是Ｊａｖａ应用占用的内存太大，二是Ｊａｖａ应用的性能低下。引起上述两个问题的原因可能是多方面，但是通常与ＪＶＭ的垃圾收集器（ＧａｒｂａｇｅＣｏｌｌｅｃｔｏｒ，ＧＣ）有密切的关系。本文接下去首先研究Ｓｕｎ公司的ＪＶＭ（ＪａｖａＨｏｔｓｐｏｔＶｉｒｔｕａｌＭａｃｈｉｎｅ）的垃圾收集器，分析垃圾收集的原理和算法；然后阐述如何通过ＪＶＭ的命令行参数调节ＧＣ的性能。
本文以Ｊ２ＳＥ１．４．１提供的ＪＶＭ为基础介绍 ＧＣ，但是不介绍Ｊ２ＳＥ１．４．１新引入的两种 ＧＣ---------并行收集器（Ｐａｒｅｌｌｅｌｃｏｌｌｅｃｔｏｒ）和并发紧缩---标记收集器（Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔｍａｒｋ－ｓｗｅｅｐｃｏｌｌｅｃｔｏｒ），这两种收集器都是针对多个ＣＰＵ和大尺寸堆（通常超过１Ｇ）的。
２ 垃圾收集器（ＧＣ）
在Ｊａｖａ中，程序员需要通过关键字ｎｅｗ为每个对象申请内存空间，所有的对象都在堆（Ｈｅａｐ）中分配空间，对象的回收是由ＧＣ决定和执行的。换句话说，内存的分配是由程序完成的，而内存的回收是有ＧＣ完成的。那么 ＧＣ如何判断一个对象是否需要回收呢？
在运行的应用程序中，一个对象如果没有其他任何对象指向，那么这个对象就是垃圾对象，ＧＣ就可以回收这个对象。
一个最直截了当的垃圾回收算法就是遍历所有可及的对象，所有剩下的就是垃圾对象。通常的垃圾收集算法有：标记---清除法、标记---紧缩法和拷贝法。
在前两种方法中，都需要首先标记出所有的垃圾对象，标记垃圾对象的方法一种是引用计数法（ＲｅｆｅｒｅｎｃｅＣｏｕｎｔｉｎｇ），引用计数为０的对象就是垃圾对象，这种方法对于循环引用无能为力；一种是从根对象出发（例如全局对象）遍历所有可及的对象，标记出可用的对象，剩下的就是垃圾对象。在标记出所有垃圾对象之后，标记---清除法将无用对象占用的堆空间放入空闲队伍；标记---紧缩法与标记---清除法相似，只不过需要对堆空间进行整理以消除内存碎片，堆整理非常慢。
拷贝法与前面两种方法不同，在这种方法中，整个堆被分成相等的两块。在任意时刻，只有其中的一块用于分配对象，另一块是空的。在垃圾回收时，用于分配对象的一块称为源块，空的一块称为目的块，所有从根对象出发可及的对象都从源块拷贝到目的块，在下一次垃圾回收时，源块和目的块互换。这种方法效率很高，而且不存在内存碎片，缺点是被分配的内存只有一半是可用的，一半是空闲的。
Ｓｕｎ公司提供的Ｊａｖａ虚拟机采用的是另外一种方法，称为"分段"垃圾收集（ＧｅｎｅｒａｔｉｏｎａｌＧａｒｂａｇｅＣｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）。这种方法是基于一个事实，绝大多数对象"存活"的时间很短。研究表明，在大多数程序中，绝大多数对象（超过９５％）都是临时对象，存活的时间很短。
为了充分利用这个事实，提高 ＧＣ的效率，ＪＶＭ 对堆的管理是"分段"进行的，每个分段分别保存着不同年龄阶段的对象，当有一个分段被分配完时，启动相应的垃圾收集器。
如图１所示，这是Ｓｕｎ的ＪＶＭ堆分段划分示意图：
整个地址空间被分成两段，一个"Ｏｌｄ"分段，用于保存已经存活时间较长的对象；一个"Ｙｏｕｎｇ"分段，存活时间还不长的对象。Ｙｏｕｎｇ分段由一个"Ｅｄｅｎ"空间和两个"Ｓｕｒｖｉｖｏｒ"空间组成。Ｙｏｕｎｇ分段采用拷贝法进行垃圾回收，通常称为"辅回收（ｍｉｎｏｒｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）"，它的作用范围仅仅是Ｙｏｕｎｇ分段中的对象，速度快，效率高，发生的频率比较高；Ｏｌｄ分段通过标记---紧缩法进行垃圾收集，通常称为"主回收（ｍａｊｏｒｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）"，它的作用范围是整个堆空间中的所有对象，速度慢。在一个应用程序中，频繁发生的是辅回收。
整个地址空间被分成两段，一个"Ｏｌｄ"分段，用于保存已经存活时间较长的对象；一个"Ｙｏｕｎｇ"分段，存活时间还不长的对象。Ｙｏｕｎｇ分段由一个"Ｅｄｅｎ"空间和两个"Ｓｕｒｖｉｖｏｒ"空间组成。
Ｙｏｕｎｇ分段采用拷贝法进行垃圾回收，通常称为"辅回收（ｍｉｎｏｒｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）"，它的作用范围仅仅是Ｙｏｕｎｇ分段中的对象，速度快，效率高，发生的频率比较高；Ｏｌｄ分段通过标记---紧缩法进行垃圾收集，通常称为"主回收（ｍａｊｏｒｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）"，它的作用范围是整个堆空间中的所有对象，速度慢。在一个应用程序中，频繁发生的是辅回收。
３ ＧＣ的性能分析
３.１ 衡量 ＧＣ的主要性能指标
衡量 ＧＣ的性能主要有两个指标---------吞吐量（Ｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔ）和"暂停（Ｐａｕｓｅ）"。吞吐量指应用程序运行一段较长的时间后，不用在ＧＣ上的时间占总时间的百分数，包括对象分配的时间。"暂停"是由于ＧＣ运行使得应用程序暂停运行。
不同的应用程序对这两个性能指标的要求可能不一样。比如，Ｗｅｂ应用程序，比较注重吞吐量，对于 ＧＣ引起的"暂停"可能要求不高。但是如果对于Ｓｗｉｎｇ界面应用，则强调响应速度，就是说每次"暂停"时间不能太长。
３.２ 性能分析的方法
ＪＶＭ在运行过程中记录下许多有用的信息，包括 ＧＣ的详细信息，可以通过命令行参数使ＪＶＭ 输出这些信息，这些信息是我们进行性能分析的依据。目前，许多性能分析工具都是以这些 信 息 为 基 础 的，例 如，免 费 的 ＰｅｒｆＡｎａｌ、Ｓｕｎ 公 司 的 ＨｅａｐＡｎａｌｙｓｉｓＴｏｏｌ１．０．３（ＨＡＴ）等。下面介绍通过命令行参数获得ＪＶＭ的运行信息的方法。
－ｖｅｒｂｏｓｅ：ｇｃ输出每次垃圾回收前、后堆的大小以及持续的时间。如下是输出片断：
［ＧＣ１２８１８Ｋ－＞１２７２８Ｋ（１３７７２Ｋ），０．００４６０３９ｓｅｃｓ］
［ＦｕｌｌＧＣ１２７２８Ｋ－＞６７９２Ｋ（１３７７２Ｋ），０．１３７６３２０ｓｅｃｓ］第一条记录表示辅回放，箭头前面表示垃圾回收之前已经分配的堆大小，箭头之后表示回收之后实际的堆大小，括号中表示ＪＶＭ的总的堆大小，最后一项表示运行时间。第二条记录表示主回收。主回收持续的时间比辅回收要长的多。
－Ｘｌｏｇｇｃ：＜ｆｉｌｅｎａｍｅ＞获得每次垃圾回收的开始时间、回收前后堆的大小以及持续的时间，输出的信息写入ｆｉｌｅｎａｍｅ指定的文件。如下是文件片断：
５．０２１１２：［ＧＣ５８１２Ｋ－＞２１８７Ｋ（６５０８８Ｋ），０．０１６１１８２ｓｅｃｓ］
５．８４２５５：［ＧＣ６２８３Ｋ－＞２５７３Ｋ（６５０８８Ｋ），０．０１７３５７８ｓｅｃｓ］中括号之前的数字，表示每次垃圾回收开始的时间，括号中各数据的意义与上文介绍的相同。
－ＸＸ：＋ＰｒｉｎｔＧＣＤｅｔａｉｌｓ输出 Ｙｏｕｎｇ分段和Ｏｌｄ分段垃圾回收前后各自的大小以及每次垃圾回收持续的时间。如下是输出片断：
［ＧＣ［ＤｅｆＮｅｗ：５９２Ｋ－＞６４ｋ（６４０Ｋ），０．００４０５８１ｓｅｃｓ］７６１４ｋ－＞７４３１Ｋ
（８８４８Ｋ），０．００４３５３１］ｓｅｃｓ］
［ＦｕｌｌＧＣ［Ｔｅｎｕｒｅｄ：７３６７Ｋ－＞６２１０Ｋ（８２０８Ｋ），０．１３８０２４０ｓｅｃｓ］７５９９Ｋ－
＞６２１０Ｋ（８８４８Ｋ），０．１３８３７７６ｓｅｃｓ］第一条 记 录 表 示 一 次 辅 回 收，ＤｅｆＮｅｗ 所 在 的 括 号 表 示Ｙｏｕｎｇ分段的情况，总的Ｙｏｕｎｇ分段为６４０Ｋ；第二条记录是主回收，Ｔｅｎｕｒｅｄ所在的括号表示 Ｏｌｄ分段的情况，总的 Ｏｌｄ分段为８２０８Ｋ。
－ＸＸ：＋ＰｒｉｎｔＴｅｎｕｒｉｎｇＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ输出在 Ｙｏｕｎｇ分段上，各个年龄阶段的对象所占的字节数。如下是输出片断：
Ｄｅｓｉｒｅｄｓｕｒｖｉｖｏｒｓｉｚｅ３２７６８ｂｙｔｅｓ，ｎｅｗｔｈｒｅｓｈｏｌｄ３１（ｍａｘ３１）
－ａｇｅ １： ６２８８ｂｙｔｅｓ， ６２８８ｔｏｔａｌ
Ｄｅｓｉｒｅｄｓｕｒｖｉｖｏｒｓｉｚｅ３２７６８ｂｙｔｅｓ，ｎｅｗｔｈｒｅｓｈｏｌｄ３１（ｍａｘ３１）
－ａｇｅ １： ３９６０ｂｙｔｅｓ， ３９６０ｔｏｔａｌ
－ａｇｅ ２： ５４４８ｂｙｔｅｓ， ９４０８ｔｏｔａｌ年龄为ａｇｅ１的对象表示首次进入Ｓｕｒｖｉｖｏｒ空间的对象，年龄为ａｇｅ２的对象表示首次从Ｓｕｒｖｉｖｏｒ空间拷贝到另一个Ｓｕｒｖｉ－ｖｏｒ空间的对象，ａｇｅ３的对象表示在Ｓｕｒｖｉｖｏｒ空间之前拷贝２次，ａｇｅ４的对象在Ｓｕｒｖｉｖｏｒ拷贝３次，依次类推。
ｈｒｅｓｈｏｌｄ表示年龄大于这个数目的对象进入 Ｏｌｄ分段，最大值为３１，也就说，对象在Ｓｕｒｖｉｖｏｒ之间最多只能拷贝３０次，之后若还存活，就必须进入 Ｏｌｄ分段。
－Ｘｒｕｎｈｐｒｏｆ这个 参 数 在 冒 号 之 后 还 可 以 带 有 参 数，可 以 通 过ｊａｖａ－Ｘｒｕｎｈｐｒｏｆ：ｈｅｌｐ命令查看，通过这个参数可以输出相当丰富的信息，包括每个方法占用的运行时间、每个对象什么时候被分配、占用空间的大小。
４ 调整 ＧＣ的运行参数，提高ＧＣ性能
４.１ 增大堆空间
一般来说，在ＪＶＭ 中，垃圾回收发生的频率与堆的大小成反比，因此，增加堆空间，有助于提高垃圾收集器的性能。我们可以通过命令行参数－Ｘｍｓ和－Ｘｍｘ设置应用程序的初始堆大小和最大堆大小。为了提高内存空间的利用率，ＪＶＭ在每次垃圾回收之后都要检查堆的空闲率，空闲率的范围是通过参数：－ＸＸ：ＭｉｎＨｅａｐＦｒｅｅＲａｔｉｏ＝＜ｍｉｎｉｎｕｍ＞ 和－ＸＸ：ＭａｘＨｅａｐ－ＦｒｅｅＲａｔｉｏ＝＜ｍａｘｉｍｕｎ＞设置的，如果空闲率低于 ｍｉｎｉｎｕｍ，ＪＶＭ就会增大堆，但不会超过－Ｘｍｘ设置的大小；如果空闲率超过ｍａｘ－ｉｍｕｎ，ＪＶＭ就会减小堆，但不会小于－Ｘｍｓ设置的大小。
以如 下 机 器 配 置 为 例：Ｃｅｌｅｒｏｎ１．７Ｇ，２５６ 兆 ＤＤＲ，Ｗｉｎ－ｄｏｗｓ２０００Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ，ｊｄｋ１．４．１，Ｔｏｍｃａｔ４．１．１２。在某次运行：
ａｖａ－Ｘｍｓ６４Ｍ－ｃｌｉｅｎｔ－ｊａｒ－Ｄｕｓｅｒ．ｄｉｒ＝″Ｃ：＼Ｔｏｍｃａｔ４１″″Ｃ：＼Ｔｏｍｃａｔ４１＼ｂｉｎ
＼ｂｏｏｔｓｔｒａｐ．ｊａｒ″ｓｔａｒｔ完全启动Ｔｏｍｃａｔ需要进行２１次辅回收，０次主回收；如果运行：
ｊａｖａ－Ｘｍｓ２Ｍ－ｃｌｉｅｎｔ－ｊａｒ－Ｄｕｓｅｒ．ｄｉｒ＝″Ｃ：＼Ｔｏｍｃａｔ４１″″Ｃ：＼Ｔｏｍｃａｔ４１＼ｂｉｎ
＼ｂｏｏｔｓｔｒａｐ．ｊａｒ″ｓｔａｒｔ则完全启动Ｔｏｍｃａｔ需要进行１６９次辅回收，５次主回收。在 Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下，ＪＶＭ的缺省值如表１所示：
４.２ 调节Ｙｏｕｎｇ分段和Ｏｌｄ分段的比例
对于一定大小的堆来说，增大Ｙｏｕｎｇ分段，有利于减小辅回收发生的频率；反之，会使辅回收发生的频率增大。至于两种情况下，主回收发生的频率是否会有明显的变化，取决于应用程序中"长寿命"的对象数量。
命令行参数－ＸＸ：ＮｅｗＲａｔｉｏ＝ｎ，可以设置 Ｏｌｄ分段与 Ｙｏｕｎｇ分段之间的比例，比例越大，Ｏｌｄ分段越大。
以上文所述及的机器配置为例，某次运行：
ｊａｖａ－ｃｌｉｅｎｔ－Ｘｍｓ１２Ｍ－Ｘｍｘ１２ｍ－ＸＸ：ＮｅｗＲａｔｉｏ＝４０－ｊａｒ－Ｄｕｓｅｒ．
ｄｉｒ＝″Ｃ：＼Ｔｏｍｃａｔ４１″″Ｃ：＼Ｔｏｍｃａｔ４１＼ｂｉｎ＼ｂｏｏｔｓｔｒａｐ．ｊａｒ″ｓｔａｒｔ完全启动Ｔｏｍｃａｔ需要１７０次辅回收，０次主回收，向该服务器请求ｊｓｐ页面（带有ｓｅｓｓｉｏｎ对象），辅回收频率非常高，主回收频率也升高。如果运行：
ｊａｖａ－ｃｌｉｅｎｔ－Ｘｍｓ１２Ｍ－Ｘｍｘ１２ｍ－ＸＸ：ＮｅｗＲａｔｉｏ＝２－ｊａｒ－Ｄｕｓｅｒ．ｄｉｒ＝″
Ｃ：＼Ｔｏｍｃａｔ４１″″Ｃ：＼Ｔｏｍｃａｔ４１＼ｂｉｎ＼ｂｏｏｔｓｔｒａｐ．ｊａｒ″ｓｔａｒｔ完全启动Ｔｏｍｃａｔ需要２１次辅回收，６次主回收，向该服务器请求ｊｓｐ页面（带有ｓｅｓｓｉｏｎ对象），主回收频率比前一种情况高得多，辅回收不再发生，甚至发生内存溢出。
产生上述情况的原因是Ｔｏｍｃａｔ本身的"长寿命"对象并不多，但是，ｊｓｐ运行起来后，保存客户端信息的"长寿命"对象增多，例如用户的ｓｅｓｓｉｏｎ对象等。因此，对于"长寿命"对象比较多的应用程序，ＮｅｗＲａｔｉｏ值宜较大，增大Ｏｌｄ分段；对于"长寿命"对象比较少的应用程序，ＮｅｗＲａｉｔｏ的值宜较小，增大Ｙｏｕｎｇ分段。
至于Ｙｏｕｎｇ分段的Ｓｕｒｖｉｖｏｒ空间占 Ｙｏｕｎｇ分段的比例，可以通过参数－ＸＸ：ＳｕｒｖｉｖｏｒＲａｔｉｏ来设置，例如，－ＸＸ：ＳｕｒｖｉｖｏｒＲａｔｉｏ＝６设置ｓｕｒｖｉｖｏｒ：ｅｄｅｎ为１：６，换句话说每个ｓｕｒｖｉｖｏｒ的空间是 Ｙｏｕｎｇ分段的八分之一。一般来说，Ｓｕｒｖｉｖｏｒ空间不宜过大，因为，其中一个Ｓｕｒｖｉｖｏｒ空间始终是空的。
在 Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下，ＪＶＭ的缺省值如表２所示。
上述实验数据针对不同配置的机器、操作系统和运行环境，可能有所不同。在应用中，需要根据实际要求和约束条件，反复试验和分析，才能得出最佳的参数配置。ＪＶＭ的缺省参数，是针对小应用程序的，对于大型应用程序往往是不能够适应的。
５ 结束语
虽然，ＪＶＭ屏蔽了对象分配和回收的复杂性，但是并不是说开发人员可以对ＧＣ一无所知，因为ＧＣ对于应用程序的性能有着至关重要的影响，有些时候甚至成为应用程序的性能瓶颈。事实上，ＪＶＭ本身提供分析 ＧＣ性能的多种途径，同时提供充足的参数用以调节ＧＣ的性能，在我们的简单实验中，这些参数对ＧＣ的性能有非常重要的影响。