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2026-08-08 18:00 | 2026-08-08 18:00 |
垃圾回收算法与收集器
概述
垃圾回收是 JVM 自动管理内存的核心机制。理解 GC 算法的优缺点和不同收集器的设计哲学，能帮助你在生产环境中做出正确的选型决策——没有最好的收集器，只有最适合业务场景的收集器。
核心原理
标记-清除 / 标记-复制 / 标记-整理
三种经典 GC 算法各有侧重，对应不同的内存碎片和空间利用率权衡。
flowchart LR
subgraph 标记清除["标记-清除算法"]
direction TB
MS1["1. 标记存活对象"]
MS2["2. 清除未标记区域"]
end
subgraph 标记复制["标记-复制算法"]
direction TB
MC1["1. 标记存活对象"]
MC2["2. 复制到半区"]
MC3["3. 清理整块原区"]
end
subgraph 标记整理["标记-整理算法"]
direction TB
MI1["1. 标记存活对象"]
MI2["2. 存活对象向一端移动"]
MI3["3. 清理边界外内存"]
end
标记-清除（Mark-Sweep）
最直接的方案：先标记所有存活对象，然后统一清除未被标记的对象。
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 实现简单，不需要额外空间 | 产生大量内存碎片，大对象分配可能提前触发 GC |
| 适合对象存活率高的场景 | 两次扫描（标记 + 清除），STW 时间较长 |
标记-复制（Mark-Copy）
将可用内存分为大小相等的两块，每次只用其中一块。GC 时把存活对象复制到另一块，然后清空已用区域。新生代 Eden + Survivor 就是基于此思想。
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 不会产生内存碎片 | 可用内存减半，浪费严重 |
| 复制即整理，天然紧凑 | 对象在 Survivor 间来回复制，增加 CPU 开销 |
[!TIP] HotSpot 通过 Eden:S0:S1 = 8:1:1 的比例设计，让绝大多数新对象直接分配到 Eden，只有少量"长寿"对象才进入 Survivor，大大缓解了空间浪费问题。
标记-整理（Mark-Compact）
标记阶段同标记-清除，但后续步骤是让存活对象向内存一端移动，然后清理掉边界外的内存。老年代主要采用此算法。
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 无内存碎片 | 移动对象需要更新所有引用指针，代价高 |
| STW 时间短于标记-清除 | 涉及对象拷贝，CPU 占用较高 |
分代理论的依据
现代 JVM 采用分代收集策略：收集器选择不同的算法作用于不同的代。这基于一个经验结论——对象的生命周期呈现明显的分层分布：
- 朝生夕死：绝大部分对象在 Eden 区出生后即死亡，存活率极低。
- 中途夭折：部分对象经过几次 Minor GC 后仍然存活，但很快会死亡。
- 长生不老：少数对象经历多次 Minor GC 后依然存活，最终进入老年代。
基于此，JVM 将堆划分为新生代和老年代，分别使用标记-复制和标记-整理算法，达到整体最优。
CMS 收集器（Concurrent Mark Sweep）
CMS 的目标是最小化 STW 时间，适用于对响应时间敏感的业务场景。它是 JDK 7 时代默认的低延迟收集器。
四个阶段：
stateDiagram-v2
[*] --> 初始标记: 触发 CMSCollectionBeginning
初始标记 --> 并发标记: STW 极短
并发标记 --> 预标记: 用户线程同时运行
预标记 --> 并发清除: STW 较短
并发清除 --> 并发重置
并发重置 --> [*]: 回收完成
| 阶段 | 说明 | STW |
|---|---|---|
| 初始标记（Initial Mark） | 标记 Direct GC Roots，需要停顿 | 短 |
| 并发标记（Concurrent Mark） | 从 GC Roots 开始遍历标记树 | 无 |
| 预标记（Re-Mark） | 修正并发标记期间因用户程序操作导致的变化 | 中 |
| 并发清除（Concurrent Sweep） | 清除标记信息为空的区间 | 无 |
[!WARNING] CMS 有三个显著缺陷：
- 浮动垃圾：并发清扫阶段又有新对象产生，这些"浮动垃圾"只能等下一次 GC 处理。
- 内存碎片：基于标记-清除算法，容易产生碎片，可能导致大对象无法分配而提前触发 Full GC。
- CPU 资源敏感：并发阶段和用户代码共享 CPU，负载过高时会导致平均响应时间变长。
CMS 在 JDK 9 中被标记为废弃，JDK 14 中被彻底移除。
G1 收集器（Garbage-First）
G1 是 JDK 9 默认收集器，面向多核处理器和大容量堆（通常 ≥ 6GB）。它将堆划分为多个大小相等的 Region，不再物理分隔新生代和老年代。
关键概念：
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| Region | G1 将堆划分为最多 2048 个 Region（每个大小 1~32MB），每个 Region 可以扮演 Eden、Survivor、Old 或 Humongous 角色 |
| Humongous Region | 超过半个 Region 大小的超大对象，直接分配到 Humongous Region，避免碎片问题 |
| RSet（Remembered Set） | 记录跨 Region 引用，使 G1 能精确知道哪些 Region 引用了其他 Region 的对象 |
| Mixed GC | G1 特有的回收模式，一次性回收多个 Region（包括 Young + Old） |
flowchart TD
A["分配对象到 Eden Region"] --> B{"是否够分配?"}
B -->|否| C["Minor GC<br/>回收年轻代 Regions"]
C --> D{是否仍有空间?}
D -->|是| E["分配成功"]
D -->|否| F["Full GC"]
B -->|是| E
G["Major / Mixed GC"] --> H["根据Region ROI排序"]
H --> I["优先回收价值最大的Region"]
G1 的优势在于：
- 可预测的暂停时间：通过
-XX:MaxGCPauseMillis设定目标，G1 内部会自动调整各区域回收策略。 - 无碎片：Mixed GC 后会进行整理。
- 并行与并发：充分利用多核能力。
ZGC（Z Garbage Collector）
ZGC 从 JDK 11 起实验性引入，JDK 15 成为生产级收集器。它的核心创新在于将原本沉重的写屏障移到加载时机，借助两个黑科技：染色指针和加载屏障。
染色指针（Colored Pointers）：在指针的高位 bit 上编码颜色信息（指向、已访问、重定位、预留），这样在读取对象引用时就能快速判断状态。
加载屏障（Load Barrier）：当线程读取一个引用时，如果发现有重定位标记，就执行重定位操作。这一步发生在读引用之前而非写引用之后，因此无需在所有写入口处插入屏障。
sequenceDiagram
participant T as 线程
participant M as 内存对象
participant LB as 加载屏障
participant RC as 重定位
T->>+LB: 读取引用地址
alt 有重定位标记
LB-->>RC: 发现需要重定位
RC->>M: 更新对象位置
RC-->>LB: 清除重定位标记
end
LB-->>T: 返回新地址
LB->>-T: 继续执行
ZGC 的特点：
- 暂停时间不超过 10ms，无论堆大小（JDK 11 支持最大 320GB，JDK 15+ 支持 TB 级）。
- 与应用程序并发执行，几乎不停顿用户线程。
- 不支持优先级队列，不适合对延迟极度敏感的场景（如游戏服务器）。
[!NOTE] ZGC 的染色指针依赖于平台指针压缩。x86_64 有足够高位可用，但 ARM 架构可能需要不同实现。目前仅支持 x86_64、AArch64 和 SPARC64。
收集器对比选型表
| 维度 | CMS | G1 | ZGC | Shenandoah |
|---|---|---|---|---|
| 首次引入 | JDK 1.4.1 | JDK 7u4 (JDK 9默认) | JDK 11 (JDK 15正式) | JDK 12 |
| 最大堆 | ~16GB | ~64GB+ | ~320GB (JDK 11) | ~320GB |
| 最大暂停 | 100-500ms | 目标可配 | < 10ms | < 10ms |
| 吞吐量 | 中等 | 较高 | 略低 | 略低 |
| 内存开销 | 低 | 中（RSet） | 低（染色指针） | 中高 |
| 堆碎片 | 有 | 无 | 无 | 无 |
| 适用场景 | 遗留系统 | 通用后端服务 | 超大堆、超低延迟 | 同 ZGC |
| 推荐度 | 不推荐 | 首选 | 需求匹配时首选 | 备选 |
实践场景
选型决策树：
- 堆 < 4GB → Parallel GC（吞吐优先）或 CMS（如果你还在 JDK 8 且必须低延迟）
- 4GB ≤ 堆 ≤ 32GB → G1（大多数生产环境的默认选择）
- 堆 > 32GB 且要求暂停 < 10ms → ZGC
- 对延迟极其敏感且不在意吞吐量 → ZGC 或 Shenandoah
- 离线批处理、追求最高吞吐 → Parallel Old
[!TIP] 面试常考点：为什么不建议在生产环境使用 Parallel GC？因为它的所有 GC 动作都在一个线程内串行完成，STW 时间与堆大小呈正相关，不适合交互式应用。