首页 > 其他分享 >Major GC和Full GC的区别是什么

Major GC和Full GC的区别是什么

时间:2024-10-31 11:58:27浏览次数:3  
标签:Major Full Java 收集器 Generation GC

Major GC和Full GC是Java垃圾收集中的两种重要过程。它们的主要区别包括:1.作用范围不同;2.触发条件和时机有所不同;3.对系统性能的影响程度不同;4.处理对象的差异;5.与各种垃圾收集器的关联程度有所差异。理解这两种GC的区别对于Java开发和性能调优都是至关重要的。

1.作用范围不同

Major GC主要针对Young Generation中的Eden区和Survivor区进行垃圾收集,而Full GC则涵盖整个Java堆,包括Young Generation、Old Generation和Permanent Generation(在Java 8之前的版本)或Metaspace(在Java 8及后续版本)。

2.触发条件和时机有所不同

Major GC通常在Young Generation空间不足时触发。随着应用程序的运行,Eden区域会逐渐被新创建的对象填满。当Eden区域满时,Major GC被触发。相比之下,Full GC可能由于多种原因触发,例如Old Generation空间不足、Metaspace或Permanent Generation空间不足或System.gc()方法的调用。

3.对系统性能的影响程度不同

由于Full GC处理的范围更广,它通常需要更长的时间并带来更大的性能开销。在Full GC期间,所有的Java线程都会被暂停,这可能会导致应用程序的明显延迟。而Major GC虽然也会引起短暂的停顿,但由于它的作用范围较小,通常其对性能的影响较轻。

4.处理对象的差异

Major GC主要处理生命周期较短的对象,这些对象通常在Eden区域中创建并很快变得不可达。与此相反,Full GC处理的对象包括长生命周期的对象,这些对象可能在Old Generation中存活了相对较长的时间。

5.与各种垃圾收集器的关联程度有所差异

Java提供了多种垃圾收集器,如Serial、Parallel、CMS和G1等。这些收集器在处理Major GC和Full GC时的策略和性能表现都有所不同。例如,G1收集器旨在提供更短、更可预测的停顿时间,而CMS收集器则在避免Full GC方面表现出色。

结论

Major GC和Full GC是Java垃圾收集的两个核心过程,它们在作用范围、触发条件、性能影响和处理对象上都有所不同。为了确保Java应用程序的高效运行,开发人员和运维团队需要了解这两种GC的工作方式并根据应用程序的需要进行适当的调优。

常见问答

1.什么是Major GC和Full GC?

Major GC通常指的是清理Java的Young Generation区域(包括Eden区和Survivor区)的垃圾收集过程。Full GC涉及整个Java堆的清理,包括Young Generation、Old Generation,以及在Java 8之前的Permanent Generation或Java 8及后续版本的Metaspace。

2.为什么Full GC会比Major GC更影响性能?

Full GC处理的范围更广,它需要清理整个Java堆,这通常需要更长的时间。另外,在Full GC期间,所有的Java线程都会被暂停,这可能导致应用程序出现明显的延迟。而Major GC作用范围较小,通常影响较轻。

3.我可以通过什么方式来避免或减少Full GC的发生?

有多种策略可以帮助避免或减少Full GC,例如:

  • 调整堆的大小或分区的比例。
  • 选择更适合应用需求的垃圾收集器,例如使用G1或CMS。
  • 优化代码,减少长生命周期的对象的创建。
  • 避免或谨慎使用System.gc()方法。

4.在哪些情况下Full GC可能被触发?

Full GC可能由于多种原因被触发,如Old Generation空间不足、Metaspace或Permanent Generation空间不足,或是System.gc()方法的调用。

5.如何选择最适合我的应用的垃圾收集器?

选择垃圾收集器取决于应用的具体需求。例如,如果需要更短、更可预测的停顿时间,G1可能是一个好选择。如果应用主要关注避免Full GC,并且可以容忍偶尔的长暂停,CMS可能更合适。最好的方法是基于实际的应用负载进行性能测试,比较不同收集器的性能表现,然后选择最合适的一个。

标签:Major,Full,Java,收集器,Generation,GC
From: https://www.cnblogs.com/cuay/p/18501135

相关文章

  • 生成式AI、大模型、AIGC三者有何不同?
    前言......
  • Amphion 推出开源 TTS 模型 MaskGCT,5 秒克隆声音;神秘文生图模型「小熊猫」登顶竞技场
       开发者朋友们大家好: 这里是「RTE开发者日报」,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE(Real-TimeEngagement)领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」,但内容仅代表编......
  • 【图神经网络】 AM-GCN论文精讲(全网最细致篇)
    AM-GCN网络系列论文精讲部分0.摘要1.引言2.融合能力的GCNs:一项实验研究2.1案例1:随机拓扑结构和相关节点特征2.2案例2:相关拓扑结构和随机节点特征3.AM-GCN:提出的模型3.1特定卷积模块3.2共享卷积模块3.3注意力机制3.4目标函数3.4.1一致性约束3.4.2差异性约......
  • 【AIGC】AI文本转语音+语音转文本,构建专属领域转文本模型
    AI文本转语音+语音转文本1.引言2.实例2.1文本转语音2.2文字合成语音2.3语音转文字2.4使用热词库2.5完整代码3.总结1.引言在AI领域,文本转语音和语音转文本技术已经取得了显著的进展。这些技术在许多领域都有广泛的应用,如语音助手、实时弹幕、通话检测等。本文我们使......
  • 从 GC 到 WeakMap、WeakSet
    一、内存泄漏1.1简介内存泄漏:指计算机科学中的一种资源泄漏,主要是因为计算机程序内存管理疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存,因而失去对一段已分配内存空间的控制,程序将继续占用已不再使用的内存空间,或是存储器所存储的对象,无法通过执......
  • Iperius Backup Full 中文授权版
    IperiusBackupFull是一款优秀的电脑数据同步备份软件。该版本已授权,可以使用全部功能。功能亮点:全面的备份方案:提供全备份、增量备份、差异备份和按需备份,满足不同备份需求。灵活的备份目标:支持本地硬盘、外部硬盘、网络驱动器和NAS存储设备等多种存储选项。数据压缩与加......
  • T-GCN解读(论文+代码)
    一、引言     提出交通预测是一个具有挑战性的任务,原因在于其复杂的时空依赖性。    首先,交通流量随着时间动态变化,主要体现在周期性和趋势性上。左图是交通流量一周内的周期变化,右图是交通流量在一天内随着时间推移发生的变化。      除了随......
  • 【langchain4j接入springboot项目】想学AI平台接入?langchain4j,是不二的选择
    一、项目结构二、示例代码1.Calulator.javapackageorg.ivy.aiservice.func;importdev.langchain4j.agent.tool.Tool;importorg.springframework.stereotype.Component;@ComponentpublicclassCalculator{@Tool("Calculatesthelengthofastring")......
  • AIGC 推动短剧出海市场蝶变:降本、提效、增质
    短剧出海的新一轮风浪,由AI掀起。  自2022年以来,短剧一步步迈过了验证需求、出海拓荒的蛮荒阶段,到2024年,仅过了短短两年多时间,在ReelShort、DramaBox、FlexTV、ShortMax等头部玩家的“带领”下,短剧出海已进入了史无前例的“亿”级爆发阶段,伺机而动的上下游企业纷纷入局,根......
  • 深入了解 ArkTS 的高性能垃圾回收(HPP GC)
    本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)的技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。引言垃圾回收(GC)是现代编程语言中重要......