太原Java培训班
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一个成功的Java程序员必须了解GC的工作原理
一个成功的Java程序员必须了解GC的工作原理、如何优化GC的性能、如何与GC进行有限的交互,因为有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌 入式系统、实时系统等,只有全面提升内存的管理效率 ,才能提高整个应用程序的性能。本篇文章首先简单介绍GC的工作原理之后,然后再对GC的几个关键问题进行深入探讨,最后提出一些Java程序设计建议,从GC角度提高java程序的性能。
GC的基本原理
Java的内存管理实际上就是对象的管理,其中包括对象的分配和释放。
对于程序员来说,分配对象使用new关键字;释放对象时,只要将对象所有引用赋值为null,让程序不能够再访问到这个对象, 我们称该对象为"不可达的".GC将负责回收所有"不可达"对象的内存空间。
对于GC来说,当程序员创建对象时,GC就开始监控这个对象的地址、大小以及使用情况。通常,GC采用有向图的方式记录和管理堆(heap)中的所有对象通过这种方式确定哪些对象是"可达的",哪些对象是"不可达的".当GC确定一些对象为"不可达"时,GC就有责任回收这些内存空间。
但是,为了保证GC能够在不同平台实现的问题,Java规范对GC的很多行为都没有进行严格的规定。例如,对于采用什么类型的回收算法什么时候进行回收等重要问题都没有明确的规定。因此,不同的JVM的实现者往往有不同的实现算法。这也给Java程序员的开发带来行多不确定性。本文研究了几个与GC工作相关的问题,努力减少这种不确定性给Java程序带来的负面影响。
增量式GC( Incremental GC )
GC在JVM中通常是由一个或一组进程来实现的,它本身也和用户程序一样占用heap空间,运行时也占用CPU.当GC进程运行时,应用程序停止运行。
因此,当GC运行时间较长时,用户能够感到Java程序的停顿,另外一方面,如果GC运行时间太短,则可能对象回收率太低,这意味着还有很多应该回收的对象没有被回收,仍然占用大量内存。因此,在设计GC的时候,就必须在停顿时间和回收率之间进行权衡。一个好的GC实现允许用户定义自己所需要的设置,例如有些内存有限有设备,对内存的使用量非常敏感,希望GC能够准确的回收内存,它并不在意程序速度的放慢。另外一些实时网络游戏,就不能够允许程序有长时间的中断增量式GC就是通过一定的回收算法,把一个长时间的中断,划分为很多个小的中断,通过这种方式减少GC对用户程序的影响。虽然,增量式GC在整体性能上可能不如普通GC的效率高,但是它能够减少程序的最长停顿时间。
Sun JDK提供的HotSpot JVM就能支持增量式GC.HotSpot JVM缺省GC方式为不使用增量GC,为了启动增量GC,我们必须在运行Java程序时增加-Xincgc的参数。
HotSpot JVM增量式GC的实现是采用Train GC算法。它的基本想法就是,将堆中的所有对象按照创建和使用情况进行分组(分层),将使用频繁高和具有相关性的对象放在一队中,随着程序的运行,不断对组进行调整。当GC运行时,它总是先回收最老的(最近很少访问的)的对象,如果整组都为可回收对象,GC将整组回收。这样,每次GC运行只回收一定比例的不可达对象,保证程序的顺畅运行。
详解finalize函数
finalize是位于Object类的一个方法,该方法的访问修饰符为protected,由于所有类为Object的子类,因此用户类很容易访问到这个方法。由于,finalize函数没有自动实现链式调用,我们必须手动的实现,因此finalize函数的最后一个语句通常是super.finalize()。通过这种方式,我们可以实现从下到上实现finalize的调用,即先释放自己的资源,然后再释放父类的资源。
根据Java语言规范,JVM保证调用finalize函数之前,这个对象是不可达的,但是JVM不保证这个函数一定会被调用。另外,规范还保证finalize函数最多运行一次。
很多Java初学者会认为这个方法类似与C++中的析构函数,将很多对象、资源的释放都放在这一函数里面。其实,这不是一种很好的方式。
原因有三,其一,GC为了能够支持finalize函数,要对覆盖这个函数的对象作很多附加的工作。
其二,在finalize运行完成之后,该对象可能变成可达的,GC还要再检查一次该对象是否是可达的。因此,使用finalize会降低GC的运行性能。
其三,由于GC调用finalize的时间是不确定的,因此通过这种方式释放资源也是不确定的。
通常,finalize用于一些不容易控制、并且非常重要资源的释放,例如一些I/O的操作,数据的连接。这些资源的释放对整个应用程序是非常关键的。在这种情况下,程序员应该以通过程序本身管理(包括释放)这些资源为主,以finalize函数释放资源方式为辅,形成一种双保险的管理机制,而不应该仅仅依靠finalize来释放资源。
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