作者简介：大家好，我是smart哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司CTO
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一、简介
我们在前两章中，已经讲解了JVM垃圾回收的基本流程和对象存活判定的算法，但是，并没有深入垃圾回收内部的细节。本章，我们就深入垃圾回收的内部，看看JVM到底是如何进行对象内存的回收的。
二、复制算法
复制算法，主要用于 新生代 中对象的回收。其基本思路就是：将新生代内存按划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块，当一块内存用完了， 将存活的对象移动到另外一块上面 ，然后在把已使用过的内存空间一次清理掉。
2.1 算法流程
我们以示例代码来看复制算法的执行流程：
public class Kafka {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
loadReplicaFromDisk();
}
private static void loadReplicaFromDisk() {
ReplicaManager replicaManager = new ReplicaManager();
replicaManager.load();
}
}假设程序执行到replicaManager.load()，JVM的内存数据结构如下，其中"大量垃圾对象无人引用"表示其它程序产生的垃圾对象，此时新生代中用于分配对象内存的区域也快满了，再次为对象分配内存时就会触发"Minor GC"：
此时，一种最基本的思路就是，首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。但是这种方法问题也很明显： 产生大量内存碎片，导致后续需要为大对象分配空间时内不足 。所以，JVM很少用这种方法，而是先将存活对象转移到另一块区域：
然后一次性把原来那块内存清空：
上述整个流程，就是所谓的复制算法： 把新生代划分为两块内存区域，只使用其中一块，当这块快满的时候，把存活对象一次性转移到另一块，保证没有内存碎片，然后清空原来那块，依次循环往复 。
2.2 算法优化
上述复制算法的缺点很明显：即 对内存的使用效率太低 。比如我们给新生代分配了1G内存，那其实只有512MB是实际使用的，很浪费内存空间。那么如何来优化呢？
我们回顾下 新生代中对象的特点：朝生暮死，也就是说新生代的绝大多数对象在经历1次GC后就会被回收掉，存活率非常低。
根据这个特点， HotSpot VM 采用了一种做法，把新生代区域划分成了三块： 1个Eden区（80%），2个Survivor区（各占10%） ，最开始，对象只在Eden进行分配：
如果Eden区快满了，此时触发GC会将Eden区中的存活对象转移到其中一块Survivor中，同时清空Eden：
下一次再分配空间时，依然在Eden区分配，然后触发GC，将Eden的存活对象和上一次使用的Survivor中的存活对象转移到另一块空白Survivor中，然后清空Eden和使用过的Survivor，循环往复。
这种内存划分方式的最大好处就是只有10%的空间是闲置的，无论是垃圾回收的性能、内存碎片的控制、内存使用率，都非常好。
三、标记整理算法
通过前一节，大家应该已经了解了新生代的垃圾回收算法，本节我们就来看下老年代的垃圾回收算法------标记整理算法。
3.1 何时进入老年代
这里有一个问题，新生代的对象什么时候会进入老年代？先给出一个结论，一共有五种情况：
- 新生代对象的年龄超过一定阈值（默认15）；
- 动态年龄判断
- 大对象直接分配
- Survivor区空间不足
年龄阈值
之前我们提到过，新生代中的对象每逃过一轮GC，年龄都会加1，到年龄达到15时（也可以通过JVM参数-XX:MaxTenuring Threshold设置），就会被转移到老年代：
动态年龄判断
动态对象年龄判断的规则是： Survivor区的存活对象年龄从小到大进行累加，当累加到 X 年龄时的总和大于 Survivor区空间的50%时，那么比X大的对象都会晋升到老年代。
举个例子，比如当前Survivor区的分布如下，累加结果45%小于50%：
此时新生代GC后，有6%的对象进入Survivor区，则Survivor区分布如下图：
这时从1岁加到4岁的对象总和51% 大于50%，但此时没有大于四岁的对象，即没有对象晋升 。此时再经过一次新生代GC后，又有40%的对象进入Survivor区，Survivor区分布如下图：
Survivor区的对象年龄从小到大进行累加，当累加到 3 年龄时的总和大于50%，那么比3大的都会晋升到老年代，即4岁的20%、5岁的20%晋升到老年代。
可以使用-XX:TargetSurvivorRatio来设置Survivor区空间的百分比，默认值是50
大对象
对于一些大对象，JVM会直接将其分配到老年代。通过参数-XX:PretenureSizeThrehold，可以设置阈值，单位为字节。
JVM之所以要这么做，是为了避免新生代中出现屡次逃过GC的大对象，大对象在新生代的Eden和Survivor区的来回复制开销比较大。
Survivor区空间不足
最后一种情况就是，Minor GC之后发现存活对象太多，没法放入另一块Survivor区域中，比如下面这种情况：
这时候就必须把这些对象全部迁移到老年代去：
3.2 空间分配担保
前面讨论了新生代的存活对象何时会转移到老年代，那么问题又来了，如果老年代区域的内存空间不足了怎么办？这里就涉及了 空间分配担保机制 。
所谓空间分配担保，指在执行任何一次Minor GC之前，JVM会检查 老年代的最大连续可用空间 是否大于 新生代所有对象的总大小 ：
如果大于，说明这次Minor GC肯定是安全的，因为老年代可以容纳新生代中的所有对象；
如果小于，则 JVM 会查看-XX:HandlePromotionFailure参数值，这个参数值表示是否允许担保失败：
- 如果允许（
HandlePromotionFailure==true），则看下 老年代的最大连续可用空间 是否大于 历次Minor GC后进入老年代的对象平均大小 。如果大于，就进行minior GC，如果这次Minior GC失败了，就会进行FULL GC（所谓FULL GC，就是既对老年代进行垃圾回收，也对新生代进行垃圾回收）；如果小于，先进行FULL GC，再Minor GC。 - 如果不允许（
HandlePromotionFailure==false），则直接触发FULL GC，然后再进行一次Minor GC。
如果经过上面的操作，老年代可用空间最后发现还是不够，就会导致所谓的OOM内存溢出了。
总之，空间分配担保机制的核心目的就是 避免频繁FULL GC，能先预判就先预判 ，实在不行才FULL GC，因为FULL GC的开销非常大，既要对老年代进行回收，也要对新生代进行回收。
3.3 算法流程
了解了新生代对象何时进入老年代，以及FULL GC的触发时机，我们就可以来看下老年代的 标记整理算法 的流程了。标记整理算法，其实就是先标记存活对象，然后将存活对象都向内存端边界移动，然后清理掉端边界以外的内存，这样就可以避免出现大量内存碎片。
我们通过示例来看下，假设JVM当前的内存状态如下，老年代中散落着各种存活对象：
接着，会将存活对象都往内存的一边移动，让它们尽量紧凑，然后一次性把垃圾对象清理掉：
四、线上示例
通过前两节的讲解，相信读者已经对新生代的复制算法、老年代的标记整理算法有所了解，本节我们将通过一个生产系统的GC案例，让大家更加透彻的理解JVM中如果进行对象分配和老年代转移，以及Minor GC和Full GC的全过程。
4.1 背景
假设现在生产环境有一套"数据计算系统"，不停地从MySQL等各类数据源提取数据到内存中进行计算，系统是分布式的。每个节点（机器）每分钟执行100次操作（提取数据并计算，每次操作耗时10s），每次操作1万条数据，每条数据大小为1KB左右，那么每次数据的总大小就是10MB：
每台机器的配置是4核8G，JVM分配4G内存，其中新生代1.5G，老年代1.5G。
整个系统的初始背景大致就是上面这样，下面来分析可能存在的各种问题。
4.2 频繁Full GC
我们先来看下新生代的空间什么时候会被占满，按照8：1：1来分配Eden和Survivor区，如下图：
每执行一次操作，Eden区就会填充10MB数据，一分钟执行100次操作就是1000MB，所以 Eden区基本上1分钟左右就会被占满 。再执行操作时，就会进行Minor以回收一部分的垃圾对象：
首先，检查老年代的连续可用内存空间是否足够（即大于新生代中的所有存活对象大小），如下图，老年代目前是空的，1.5G的可用内存空间可以容纳Eden区中的1.2G对象，所以会直接进行Minor GC：
那么， 此时Eden区中有多少对象还是存活的呢？ 之前说了每次操作耗时10s，那么在1分钟内的最后10s时，前面0-50s的任务已经执行完了，1分钟操作100个任务，所以大约有1/6的任务还没有执行完毕，即大约还有20个任务在计算中（大约200MB对象存活）：
其实线上一般是通过GC日志去分析存活对象的大小的，GC日志中清楚的记录了每次Minor GC进入到老年代的对象大小（后面我们会详细讲解如何看懂GC日志），根据我们的线上日志分析，大约也还有200MB对象是存活的。
注意，每一块Survivor区的大小只有100MB，所以是无法容纳200MB的存活对象的，所以会通过空间担保机制，转移到老年代中，并清空Eden区，此时JVM内存空间结构如下：
由于每分钟老年代都被填充200MB存活对象，所以到第3分钟结束时，老年代已经有400MB空间被占满，且Eden区也被占满，此时如果要进行Minor GC，会怎么样呢？
首先，依然检查老年代的连续可用内存空间是否足够（即大于新生代中的所有存活对象大小），此时发现空间是不够的，老年代只有1.1GB可用，而新生代的所有对象大小有1.2GB。
此时，就会判断是否开启了空间担保机制------即判断HandlePromotionFailure是否为true，如果开启了（一般生产环境都会开启），就会看下历代晋升到老年代的对象大小是否小于老年代可用空间，根据之前的计算，历代晋升到老年代的对象大小约为200MB，小于1.1GB，所以JVM就会放心的进行一次Minor GC，此时又有200MB对象进入到老年代。
重复上述过程，大约经过8分钟，经历7次Minor GC后，JVM内存空间结构如下，此时老年代剩余可用空间大约100MB，Eden区已被占满：
此时又会进行Minor GC前的检查，但是老年代的可用空间已经比历代晋升到老年代的对象空间小了，所以会 直接触发一次Full GC ，将老年代中的垃圾对象回收（假设此时老年代中的对象全部都可回收）：
然后紧接着再进行一次Minor GC，将Eden区中的200MB存活对象转移到老年代：
按照上述这个模型， 基本上8分钟左右就会触发一次Full GC ，这个频率对于生产环境是不可接受的，因为Full GC会严重影响系统性能，这个后面章节我们会详细讲解。
4.3 优化
那么该如何进行优化呢？最基本的思路就是 增加Survivor的内存大小 ，因为正是Survivor区不能容纳存活对象（200MB）导致必须晋升到老年代。所以重新分配新生代大小为2G，老年代为1G，同时改变Eden和Survivor的空间比例，这样Survivor区就能容纳每次Minor GC后的存活对象，如下图：
比如经过一段时间，JVM内存结果如下，Eden区被占满，Survivor1区有200MB上一轮Minor GC后的存活对象：
然后此时进行Minor GC，会先清理到S1区中的所有对象，然后将Eden区中的存活对象（200MB）转移到S2区：
这样，基本上就很少会有对象进入到老年代，Full GC的频率能降低到几小时一次。
五、总结
最后来总结下本章的内容，本章主要介绍了新生代的复制算法和老年代的标记整理算法的流程，重点需要掌握的是以下几点：
- 新生代对象何时会进入老年代？
- 何时会触发新生代的Minor GC？
- 何时会触发FULL GC？
- 空间分配担保机制的作用是什么？
同时，本章也给出了一个线上示例，帮助读者更好的理解JVM分代垃圾回收的整个流程。下一章开始，我们将详细介绍各种垃圾回收器，看看它们内部是如何运用GC算法进行垃圾回收的。