为什么等待太久从年轻一代提升一个对象会导致效率低下？
Why does waiting too long to promote an object from the young generation result in less efficiency?
为什么从年轻代提升对象的时间过长导致效率低下？
我看到的一个解释说，如果你等待太久来提升年轻代，它会变得不那么稀疏（即 live set 的大小会变大，以占年轻代总大小的百分比来看） .
但这怎么会导致效率降低呢？假设当年轻一代稀疏时（比如，live set 是其大小的 2%），收集它需要 X CPU 时间，并且在一段时间内 T 收集 50 次将花费 50X CPU 时间。相反，如果我们等到它填满其大小的 100%（这也需要一段时间 T 发生），一次收集所有的时间应该只需要相应的时间，即 (100/2)*X=50X CPU 时间。所以最终，收集所花费的总时间将是相同的——无论您是在 2% 的占用率下收集 50 次，还是在 100% 的占用率下收集一次。第一种方法的效率优势在哪里？
正在复制。
年轻一代中的大多数对象都死了，根本不会被 GC 触及（是的，它实际上是一个 幸存者收集器，存活的对象被复制，剩下的是可用内存）。
在几个小集合中幸存下来的对象可能会长寿。所以一遍又一遍地复制它会浪费时间。
if instead we wait until it has filled up to 100% of its size
您没有这个选项。每当伊甸园 space 变得（几乎）满时，你就会收集。如果只使用了 2%，你什么都不做。但是...
收集完成后，您会发现可能只有 2% 的对象存活下来。
你的错误是误解了百分比。这 2% 不是门槛，它是结果，你没有办法改变它。您可以更改伊甸园大小等，但对幸存者百分比的影响只是间接的。
一个原因是，新一代中的每个对象将从eden复制到survivor 然后在 幸存者空间 之间多次。因此，如果您知道一个实例不会早逝，那么快速提升它会减少副本的数量。如果对象在老年代，它通常不会被复制（只被遍历）。这不仅减少了复制操作的次数，还减少了在所有引用中更改实例地址的需要。
年轻代复制收集器没有碎片问题，所以不是这个原因。
然而，应该提到的是，知道一个对象是否早逝并非易事。如果您的 运行 事务非常短，您可以假设大多数对象很快就会死亡，因此（根本）没有必要将它们保存在幸存者空间中。
为什么从年轻代提升对象的时间过长导致效率低下？
我看到的一个解释说，如果你等待太久来提升年轻代，它会变得不那么稀疏（即 live set 的大小会变大，以占年轻代总大小的百分比来看） .
但这怎么会导致效率降低呢？假设当年轻一代稀疏时（比如，live set 是其大小的 2%），收集它需要 X CPU 时间，并且在一段时间内 T 收集 50 次将花费 50X CPU 时间。相反，如果我们等到它填满其大小的 100%（这也需要一段时间 T 发生），一次收集所有的时间应该只需要相应的时间，即 (100/2)*X=50X CPU 时间。所以最终，收集所花费的总时间将是相同的——无论您是在 2% 的占用率下收集 50 次，还是在 100% 的占用率下收集一次。第一种方法的效率优势在哪里？
正在复制。
年轻一代中的大多数对象都死了，根本不会被 GC 触及（是的，它实际上是一个 幸存者收集器，存活的对象被复制，剩下的是可用内存）。
在几个小集合中幸存下来的对象可能会长寿。所以一遍又一遍地复制它会浪费时间。
if instead we wait until it has filled up to 100% of its size
您没有这个选项。每当伊甸园 space 变得（几乎）满时，你就会收集。如果只使用了 2%，你什么都不做。但是...
收集完成后，您会发现可能只有 2% 的对象存活下来。
你的错误是误解了百分比。这 2% 不是门槛，它是结果，你没有办法改变它。您可以更改伊甸园大小等，但对幸存者百分比的影响只是间接的。
一个原因是，新一代中的每个对象将从eden复制到survivor 然后在 幸存者空间 之间多次。因此，如果您知道一个实例不会早逝，那么快速提升它会减少副本的数量。如果对象在老年代，它通常不会被复制（只被遍历）。这不仅减少了复制操作的次数，还减少了在所有引用中更改实例地址的需要。
年轻代复制收集器没有碎片问题，所以不是这个原因。
然而，应该提到的是，知道一个对象是否早逝并非易事。如果您的 运行 事务非常短，您可以假设大多数对象很快就会死亡，因此（根本）没有必要将它们保存在幸存者空间中。