转自http://hellojava.info/?p=341
HelloJava微信公众账号网站
面向GC的Java编程
这是内部一个同事（沐剑）写的文章，国外有一家专门做Java性能优化的公司，并且它主要关注Java内存使用的优化，重点是数据结构的选择，优化效果非常明显，所以其实一个优秀的Java程序员和一个普通的Java程序员产出的东西差距是相当大的。
Java程序员在编码过程中通常不需要考虑内存问题，JVM经过高度优化的GC机制大部分情况下都能够很好地处理堆(Heap)的清理问题。以至于许多Java程序员认为，我只需要关心何时创建对象，而回收对象，就交给GC来做吧！甚至有人说，如果在编程过程中频繁考虑内存问题，是一种退化，这些事情应该交给编译器，交给虚拟机来解决。
这话其实也没有太大问题，的确，大部分场景下关心内存、GC的问题，显得有点“杞人忧天”了，高老爷说过：
> 过早优化是万恶之源。
但另一方面，**什么才是“过早优化”？**
> If we could do things right for the first time, why not?
事实上**JVM的内存模型**( [JMM])理应是Java程序员的基础知识，处理过几次JVM线上内存问题之后就会很明显感受到，**很多系统问题，都是内存问题**。
对JVM内存结构感兴趣的同学可以看下 [浅析Java虚拟机结构与机制](http://blog.hesey.net/2011/04/introduction-to-java-virtual-machine.html) 这篇文章，本文就不再赘述了，本文也并不关注具体的GC算法，相关的文章汗牛充栋，随时可查。
另外，不要指望GC优化的这些技巧，可以对应用性能有成倍的提高，特别是对I/O密集型的应用，或是实际落在YoungGC上的优化，可能效果只是帮你减少那么一点YoungGC的频率。
但我认为，**优秀程序员的价值，不在于其所掌握的几招屠龙之术，而是在细节中见真著**，就像前面说的，**如果我们可以一次把事情做对，并且做好，在允许的范围内尽可能追求卓越，为什么不去做呢**？
### 一、GC分代的基本假设 ###
大部分GC算法，都将堆内存做分代(Generation)处理，但是为什么要分代呢，又为什么不叫内存分区、分段，而要用面向时间、年龄的“代”来表示不同的内存区域？
GC分代的**基本假设**是：
> 绝大部分对象的生命周期都非常短暂，存活时间短。
而这些短命的对象，恰恰是GC算法需要首先关注的。所以在大部分的GC中，YoungGC（也称作MinorGC）占了绝大部分，对于负载不高的应用，可能跑了数个月都不会发生FullGC。
基于这个前提，在编码过程中，我们应该**尽可能地缩短对象的生命周期**。在过去，分配对象是一个比较重的操作，所以有些程序员会尽可能地减少new对象的次数，尝试减小堆的分配开销，减少内存碎片。
但是，短命对象的创建在JVM中比我们想象的性能更好，所以，不要吝啬new关键字，大胆地去new吧。
当然前提是不做无谓的创建，对象创建的速率越高，那么GC也会越快被触发。
结论：
> 分配小对象的开销分享小，不要吝啬去创建。
> GC最喜欢这种小而短命的对象。
> 让对象的生命周期尽可能短，例如在方法体内创建，使其能尽快地在YoungGC中被回收，不会晋升(romote)到年老代(Old Generation)。
### 二、对象分配的优化 ###
基于大部分对象都是小而短命，并且不存在多线程的数据竞争。这些小对象的分配，会优先在线程私有的 **TLAB** 中分配，TLAB中创建的对象，不存在锁甚至是CAS的开销。
TLAB占用的空间在Eden Generation。
当对象比较大，TLAB的空间不足以放下，而JVM又认为当前线程占用的TLAB剩余空间还足够时，就会直接在Eden Generation上分配，此时是存在并发竞争的，所以会有CAS的开销，但也还好。
当对象大到Eden Generation放不下时，JVM只能尝试去Old Generation分配，这种情况需要尽可能避免，因为一旦在Old Generation分配，这个对象就只能被Old Generation的GC或是FullGC回收了。
### 三、不可变对象的好处 ###
GC算法在扫描存活对象时通常需要从ROOT节点开始，扫描所有存活对象的引用，构建出对象图。
不可变对象对GC的优化，主要体现在Old Generation中。
可以想象一下，如果存在Old Generation的对象引用了Young Generation的对象，那么在每次YoungGC的过程中，就必须考虑到这种情况。
Hotspot JVM为了提高YoungGC的性能，避免每次YoungGC都扫描Old Generation中的对象引用，采用了 **卡表(Card Table)** 的方式。
简单来说，当Old Generation中的对象发生对Young Generation中的对象产生新的引用关系或释放引用时，都会在卡表中响应的标记上标记为脏(dirty)，而YoungGC时，只需要扫描这些dirty的项就可以了。
可变对象对其它对象的引用关系可能会频繁变化，并且有可能在运行过程中持有越来越多的引用，特别是容器。这些都会导致对应的卡表项被频繁标记为dirty。
而不可变对象的引用关系非常稳定，在扫描卡表时就不会扫到它们对应的项了。
注意，这里的不可变对象，不是指仅仅自身引用不可变的`final`对象，而是真正的**Immutable Objects**。
### 四、引用置为null的传说 ###
早期的很多Java资料中都会提到在方法体中将一个变量置为null能够优化GC的性能，类似下面的代码：
“`java
List list = new ArrayList();
// some code
list = null; // help GC
“`
事实上这种做法对GC的帮助微乎其微，有时候反而会导致代码混乱。
我记得几年前 @rednaxelafx 在HLL VM小组中详细论述过这个问题，原帖我没找到，结论基本就是：
> 在一个非常大的方法体内，对一个较大的对象，将其引用置为null，某种程度上可以帮助GC。
> 大部分情况下，这种行为都没有任何好处。
所以，还是早点放弃这种“优化”方式吧。
GC比我们想象的更聪明。
### 五、手动档的GC ###
在很多Java资料上都有下面两个奇技淫巧：
> 通过`Thread.yield()`让出CPU资源给其它线程。
> 通过`System.gc`()触发GC。
事实上JVM从不保证这两件事，而`System.gc`()在JVM启动参数中如果允许显式GC，则会**触发FullGC**，对于响应敏感的应用来说，几乎等同于自杀。
So，让我们牢记两点：
> Never use `Thread.yield()`。
> Never use `System.gc`()。除非你真的需要回收Native Memory。
第二点有个Native Memory的例外，如果你在以下场景：
– 使用了NIO或者NIO框架（Mina/Netty）
– 使用了DirectByteBuffer分配字节缓冲区
– 使用了MappedByteBuffer做内存映射
由于**Native Memory只能通过FullGC（或是CMS GC）回收**，所以除非你非常清楚这时真的有必要，否则不要轻易调用`System.gc`()，且行且珍惜。
另外为了防止某些框架中的`System.gc`调用（例如NIO框架、Java RMI），建议在启动参数中加上`-XX:+DisableExplicitGC`来禁用显式GC。
这个参数有个巨大的坑，如果你禁用了`System.gc`()，那么上面的3种场景下的内存就无法回收，可能造成OOM，如果你使用了CMS GC，那么可以用这个参数替代：`-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent`。
关于`System.gc`()，可以参考 @bluedavy 的几篇文章：
– [CMS GC会不会回收Direct ByteBuffer的内存]
– [说说在Java启动参数上我犯的错]
– [java.lang.OutOfMemoryError:Map failed]
### 六、指定容器初始化大小 ###
Java容器的一个特点就是可以动态扩展，所以通常我们都不会去考虑初始大小的设置，不够了反正会自动扩容呗。
但是扩容不意味着没有代价，甚至是很高的代价。
例如一些基于数组的数据结构，例如`StringBuilder`、`StringBuffer`、`ArrayList`、`HashMap`等等，在扩容的时候都需要做ArrayCopy，对于不断增长的结构来说，经过若干次扩容，会存在大量无用的老数组，而回收这些数组的压力，全都会加在GC身上。
这些容器的构造函数中通常都有一个可以指定大小的参数，如果对于某些大小可以预估的容器，建议加上这个参数。
可是因为容器的扩容并不是等到容器满了才扩容，而是有一定的比例，例如`HashMap`的扩容阈值和负载因子(loadFactor)相关。
Google Guava框架对于容器的初始容量提供了非常便捷的工具方法，例如：
“`java
Lists.newArrayListWithCapacity(initialArraySize);
Lists.newArrayListWithExpectedSize(estimatedSize);
Sets.newHashSetWithExpectedSize(expectedSize);
Maps.newHashMapWithExpectedSize(expectedSize);
“`
这样我们只要传入预估的大小即可，容量的计算就交给Guava来做吧。
反例：
> 如果采用默认无参构造函数，创建一个ArrayList，不断增加元素直到OOM，那么在此过程中会导致：
> – 多次数组扩容，重新分配更大空间的数组
> – 多次数组拷贝
> – 内存碎片
### 七、对象池 ###
为了减少对象分配开销，提高性能，可能有人会采取对象池的方式来缓存对象集合，作为复用的手段。
但是对象池中的对象由于在运行期长期存活，大部分会晋升到Old Generation，因此无法通过YoungGC回收。
并且通常……没有什么效果。
对于对象本身：
> 如果对象很小，那么分配的开销本来就小，对象池只会增加代码复杂度。
> 如果对象比较大，那么晋升到Old Generation后，对GC的压力就更大了。
从线程安全的角度考虑，通常池都是会被并发访问的，那么你就需要处理好同步的问题，这又是一个大坑，并且**同步带来的开销，未必比你重新创建一个对象小**。
对于对象池，唯一合适的场景就是**当池中的每个对象的创建开销很大**时，缓存复用才有意义，例如每次new都会创建一个连接，或是依赖一次RPC。
比如说：
> – 线程池
> – 数据库连接池
> – TCP连接池
即使你真的需要实现一个对象池，也请使用成熟的开源框架，例如Apache Commons Pool。
另外，使用JDK的ThreadPoolExecutor作为线程池，不要重复造轮子，除非当你看过AQS的源码后认为你可以写得比Doug Lea更好。
### 八、对象作用域 ###
尽可能缩小对象的作用域，即生命周期。
> 如果可以在方法内声明的局部变量，就不要声明为实例变量。
> 除非你的对象是单例的或不变的，否则尽可能少地声明static变量。
### 九、各类引用 ###
`java.lang.ref.Reference`有几个子类，用于处理和GC相关的引用。JVM的引用类型简单来说有几种：
– Strong Reference，最常见的引用
– Weak Reference，当没有指向它的强引用时会被GC回收
– Soft Reference，只当临近OOM时才会被GC回收
– Phantom Reference，主要用于识别对象被GC的时机，通常用于做一些清理工作
当你需要实现一个缓存时，可以考虑优先使用`WeakHashMap`，而不是`HashMap`，当然，更好的选择是使用框架，例如Guava Cache。
最后，再次提醒，以上的这些未必可以对代码有多少性能上的提升，但是熟悉这些方法，是为了帮助我们写出更卓越的代码，和GC更好地合作。
——————————————-
对于编写GC友好或者更好的说法是memory efficient的Java应用，我的建议是：
1.从我们的应用来看，内存分配的主要浪费是集中在了自增长数据结构上，所以在使用自增长数据结构时，要尽可能设置合理的初始化大小，感兴趣的同学可以去查下jrockit的StringMaker，这个是一个优化的典型case；
2.数据结构的选择，不同数据结构对内存的占用差别是非常大的，这个大家可以去google一个ppt(Building Memory-efficient Java Applications)，还有一个JavaOne 2013上面的Memory Efficient Java的PPT也建议大家看看；
3.还有很多的小技巧，例如尽可能避免autobox造成的内存浪费，例如int–>Integer造成的new对象，这个感兴趣的可以去找下JavaOne 2010年时候的一个关于auto box/unbox的case代码。
最后推荐下同事的blog，有很多料：
http://hesey.net
=============================
题图来源于上面推荐的PPT中的内容。
欢迎关注微信公众号：hellojavacases
关于此微信号：
分享Java问题排查的Case、Java业界的动态和新技术、Java的一些小知识点Test，以及和大家一起讨论一些Java问题或场景，这里只有Java细节的分享，没有大道理、大架构和大框架。
公众号上发布的消息都存放在http://hellojava.info上。
Post navigation
Leave a Reply
欢迎关注微信公众号
RECENT POSTS
RECENT COMMENTS
ARCHIVES
- July 2015
- June 2015
- May 2015
- April 2015
- March 2015
- January 2015
- November 2014
- October 2014
- September 2014
- August 2014
- July 2014
- June 2014
- May 2014
- April 2014
- March 2014
- February 2014
- January 2014
- December 2013
- November 2013
- October 2013
- September 2013
- August 2013
- July 2013
- June 2013
- May 2013
- April 2013
- March 2013