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编程入门行业动态更新时间:2024-10-27 20:28:40

一、JVM GC的几种方式

1、GC的触发条件:

（1）调用System.gc()

（2）系统自身来决定何时触发GC ：当系统中内存不足时，则会启动GC线程并停止应用线程。

2、对什么对象进行GC

可达性分析法不可达的对象

对于用可达性分析法搜索不到的对象，GC并不一定会回收该对象。要完全回收一个对象，至少需要经过两次标记的过程。

第一次标记：对于一个没有其他引用的对象，筛选该对象是否有必要执行finalize()方法，如果没有执行必要，则意味可直接回收。（筛选依据：是否复写或执行过finalize()方法；因为finalize方法只能被执行一次）。

第二次标记：如果被筛选判定位有必要执行，则会放入FQueue队列，并自动创建一个低优先级的finalize线程来执行释放操作。如果在一个对象释放前被其他对象引用，则该对象会被移除FQueue队列。

3、GC做了什么

对不可达的对象调用finalize()方法对其进行释放

具体过程：当GC线程启动时，会通过可达性分析法把Eden区和From Space区的存活对象复制到To Space区，然后把Eden Space和From Space区的对象释放掉。当GC轮训扫描To Space区一定次数后，把依然存活的对象复制到老年代，然后释放To Space区的对象。

4、GC的回收算法

Java堆中的年轻代和老年代采用了不同的回收算法。年轻代采用了复制法；而老年代采用了标记-整理法

5、Minor GC ，Full GC 触发条件

Minor GC触发条件：当Eden区满时，触发Minor GC。

Full GC触发条件：

（1）调用System.gc时，系统建议执行Full GC，但是不必然执行

（2）老年代空间不足

（3）方法去空间不足

（4）通过Minor GC后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存

（5）由Eden区、From Space区向To Space区复制时，对象大小大于To Space可用内存，则把该对象转存到老年代，且老年代的可用内存小于该对象大小

二、JVM调参

举例：

-Xmx4g：堆内存最大值为4GB。

-Xms4g：初始化堆内存大小为4GB 。

-Xmn1200m：设置年轻代大小为1200MB。增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。

-Xss512k：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1MB，以前每个线程堆栈大小为256K。应根据应用线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。

-XX:NewRatio=4：设置年轻代（包括Eden和两个Survivor区）与年老代的比值（除去持久代）。设置为4，则年轻代与年老代所占比值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5

-XX:SurvivorRatio=8：设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为8，则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:8，一个Survivor区占整个年轻代的1/10

-XX:PermSize=100m：初始化永久代大小为100MB。

-XX:MaxPermSize=256m：设置持久代大小为256MB。

-XX:MaxTenuringThreshold=15：设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话，则年轻代对象不经过Survivor区，直接进入年老代。对于年老代比较多的应用，可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值，则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制，这样可以增加对象再年轻代的存活时间，增加在年轻代即被回收的概论。

三、新生代、老年代

（1）新生代：主要是用来存放新生的对象。一般占据堆的1/3空间。由于频繁创建对象，所以新生代会频繁触发MinorGC进行垃圾回收。

新生代又分为 Eden区、ServivorFrom、ServivorTo三个区。

Eden区：Java新对象的出生地（如果新创建的对象占用内存很大，则直接分配到老年代）。当Eden区内存不够的时候就会触发MinorGC，对新生代区进行一次垃圾回收。

ServivorTo：保留了一次MinorGC过程中的幸存者。

ServivorFrom：上一次GC的幸存者，作为这一次GC的被扫描者。

MinorGC的过程：MinorGC采用复制算法。首先，把Eden和ServivorFrom区域中存活的对象复制到ServicorTo区域（如果有对象的年龄以及达到了老年的标准，则赋值到老年代区），同时把这些对象的年龄+1（如果ServicorTo不够位置了就放到老年区）；然后，清空Eden和ServicorFrom中的对象；最后，ServicorTo和ServicorFrom互换，原ServicorTo成为下一次GC时的ServicorFrom区。

（2）老年代：主要存放应用程序中生命周期长的内存对象。

老年代的对象比较稳定，所以MajorGC不会频繁执行。在进行MajorGC前一般都先进行了一次MinorGC，使得有新生代的对象晋身入老年代，导致空间不够用时才触发。当无法找到足够大的连续空间分配给新创建的较大对象时也会提前触发一次MajorGC进行垃圾回收腾出空间。

MajorGC采用标记—清除算法：首先扫描一次所有老年代，标记出存活的对象，然后回收没有标记的对象。MajorGC的耗时比较长，因为要扫描再回收。MajorGC会产生内存碎片，为了减少内存损耗，我们一般需要进行合并或者标记出来方便下次直接分配。

当老年代也满了装不下的时候，就会抛出OOM（Out of Memory）异常。

四、平衡二叉树（原理，时间复杂度，优点）

1、定义

平衡二叉树的前提是它是一个二叉排序树，并且每个节点的左子树和右子树之差最多等于一。

2、实现原理

平衡二叉树构建的基本思想就是在构建二叉排序树的过程中，每当插入一个结点时，先检查是否因插入而破坏了树的平衡性，若是，则找出最小不平衡子树。在保持二叉排序树特性的前提下，调整最小不平衡子树中各结点之间的链接关系，进行相应的旋转，使之成为新的平衡子树。下面讲解一个平衡二叉树构建过程的例子。现在又a[10] = {3, 2, 1, 4, 5, 6, 7, 10, 9, 8}需要构建二叉排序树。在没有学习平衡二叉树之前，根据二叉排序树的特性，通常会将它构建成如下左图。虽然完全符合二叉排序树的定义，但是对这样高度达到8的二叉树来说，查找是非常不利的。因此，更加期望构建出如下右图的样子，高度为4的二叉排序树，这样才可以提供高效的查找效率。

现在来看看如何将一个数组构成出如上右图的树结构。对于数组a的前两位3和2，很正常地构建，到了第个数“1”时，发现此时根结点“3”的平衡因子变成了2，此时整棵树都成了最小不平衡子树，需要进行调整，如下图图1（结点左上角数字为平衡因子BF值）。因为BF为正，因此将整个树进行右旋（顺时针），此时结点2成了根结点，3成了2的右孩子，这样三个结点的BF值均为0，非常的平衡，如下图图2所示。

然后再增加结点4，平衡因子没有改变，如上图图3。增加结点5时，结点3的BF值为-2，说明要旋转了。由于BF是负值，对这棵最小平衡子树进行左旋（逆时针旋转），如下图图4，此时整个树又达到了平衡。

继续增加结点6时，发现根结点2的BF值变成了-2，如下图图6所示。所以对根结点进行了左旋，注意此时本来结点3是结点3的左孩子，由于旋转后需要满足二叉排序树特性，因此它成了结点2的右孩子，如图7所示。

增加结点7，同样的左旋转，使得整棵树达到平衡，如下图8和9所示。

当增加结点10时，结构无变化，如图10所示。再增加结点9，此时结点7的BF变成了-2，理论上只需要旋转最小不平衡树7、9、10即可，但是，如果左旋转后，结点9变成了10的右孩子，这是不符合二叉排序树的特性的，此时不能简单的左旋。如图11所示。

仔细观察图11，发现根本原因在于结点7的BF是-2，而结点10的BF是1，也就是说，它们两个一正一负，符号并不统一，而前面的几次旋转，无论左还是右旋，最小不平衡子树的根结点与它的子结点符号都是相同的。这就是不能直接旋转的关键。不统一，不统一就把它们先转到符号统一再说，于是先对结点9和结点10进行右旋，使得结点10成了9的右子树，结点9的BF为-1，此时就与结点7的BF值符号统一了，如图12所示。

这样再以结点7为最小不平衡子树进行左旋，得到如下图13。接着，插入8，情况与刚才类似，结点6的BF是-2，而它的右孩子9的BF是1，如图14，因此首先以9为根结点，进行右旋，得到图15，此时结点6和结点7的符号都是负，再以6为根结点左旋，最终得到最后的平衡二叉树，如图16所示。

通过这个例子，可以发现，当最小不平衡树根结点的平衡因子BF是大于1时，就右旋，小于-1时就左旋，如上例中的结点1、5、6、7的插入等。插入结点后，最小不平衡子树的BF与它的子树的BF符号相反时，就需要对结点先进行一次旋转以使得符号相同后，再反向旋转一次才能够完成平衡操作，如上例中结点9、8的插入时。

下面两个图讲解了插入时所要做的旋转操作的例子。《来自：blogs./guyan/archive/2012/09/03/2668399.html》