JVM内存

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我们java底层源码中会发现很多带native的方法，凡是带了native关键字的，如：private native void start0( );说明java的作用范围打不到了，会去调用底层C、C++语言的库！

对于这种，首先会进入本地方法栈，调用本地方法接口（JNI），通过本地方法接口来获取本地方法库中的方法

本地方法栈

Native Method Stack :登记native方法，在执行引擎（Execution Engine）执行的时候加载 Native Libraies（本地库）

程序计数器

也称为 PC寄存器：Program Counter Register

每一个线程都有一个程序计数器，是线程私有的，就是一个指针，指向当前线程正在执行的字节码的地址和行号。

程序执行的最小单位是线程，线程A和线程B对CPU的时间片资源是抢占式争夺，任何一个线程在使用CPU的时候，其他线程就被挂起，无法使用CPU。
当一个优先级更高的线程要抢占当前CPU资源时，当前线程可能未必执行完毕就被挂起，此时就需要保存现场信息，以便当前线程再次抢到CPU资源后继续执行。程序计数器的作用就是保存现场信息，每个线程都有自己的程序计数器。

方法区

Method Area：方法区是被所有线程共享的，所有字段和方法字节码，以及一些特殊方法，如：构造方法，接口代码也在此定义，简单地说，所有定义的方法的信息保存在该区域，此区域属于共享区间

静态变量（类变量），常量，类信息（构造方法，接口定义），运行时的常量池都存在于方法区中，但是实例变量存在于堆内存中，与方法区无关。

栈

栈：是一种数据结构， 栈是运行时的单位 ，先进后出，后进先出。

队列：先进先出（FIFO，First Input First Output），后进后出。

栈内存主管程序的运行，生命周期和线程同步，线程结束，栈内存也就释放了，程序正在执行的方法一定在栈的顶部。对于栈来说不存在垃圾回收问题。

描述的是 Java 方法执行的内存模型：每个方法在执行时都会创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表（形参也是局部变量）、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法从调用直至执行结束，就对应着一个栈帧从虚拟机栈中入栈到出栈的过程。

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局部变量表：存放了编译期可知的各种基本类型(boolean、byte、char、short、int、float、long、double)、对象引用(reference 类型)和 returnAddress 类型(指向了一条字节码指令的地址)

三种JVM(了解)

  • Sun公司的Hotspot：是目前使用最广泛的java虚拟机
  • BEA公司的JRockit： Oracle JRockit （原来的 Bea JRockit）JRockit JVM是世界上最快的JVM。适合财务前端办公、军事指挥与控制和电信网络的需要
  • IBM公司的J9VM 是一个高性能的企业级 Java 虚拟机

可以通过java -version查看虚拟机版本：

C:\Users\16891>java -version
java version "1.8.0_131"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode) #HotSpot
C:\Users\16891>

堆

heap： 堆是存储时的单位，对于绝大多数应用来说，这块区域是 JVM 所管理的内存中最大的一块。线程共享，主要是存放对象实例和数组。 在堆中保存着我们所有引用类型（栈中）的真实对象；

堆中可分为三个区域：

  • 新生区 young

  • 老年区 old

  • 永久区 permanent

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新生区：

新生成的对象优先存放在新生区中，新生区对象朝生夕死，存活率很低，在新生区中，常规应用进行一次垃圾收集一般可以回收70% ~ 95% 的空间，回收效率很高。
　　HotSpot将新生区划分为三块，一块较大的Eden（伊甸）空间和两块较小的Survivor（幸存者）空间（幸存区中谁空谁是to），默认比例为8：1：1。划分的目的是因为HotSpot采用复制算法来回收新生区，设置这个比例是为了充分利用内存空间，减少浪费。新生成的对象在Eden区分配（大对象除外，大对象直接进入老年区），当Eden区没有足够的空间进行分配时，虚拟机将发起一次Minor GC。
　　GC（复制算法）开始时，对象只会存在于Eden区和From Survivor区，To Survivor区是空的（作为保留区域）。GC进行时，Eden区中所有存活的对象都会被复制到To Survivor区，而在From Survivor区中，仍存活的对象会根据它们的年龄值决定去向，年龄值达到年龄阀值（默认为15，新生区中的对象每熬过一轮垃圾回收，年龄值就加1，GC分代年龄存储在对象的header中）的对象会被移到老年代中，没有达到阀值的对象会被复制到To Survivor区。接着清空Eden区和From Survivor区，新生区中存活的对象都在To Survivor区。接着， From Survivor区和To Survivor区会交换它们的角色，也就是新的To Survivor区就是上次GC清空的From Survivor区，新的From Survivor区就是上次GC的To Survivor区，总之，不管怎样都会保证To Survivor区在一轮GC后是空的。GC时当To Survivor区没有足够的空间存放上一次新生代收集下来的存活对象时，需要依赖老年代进行分配担保，将这些对象存放在老年区中。

老年区：

　在新生区中经历了多次（具体看虚拟机配置的阀值）GC后仍然存活下来的对象会进入老年区中。老年代中的对象生命周期较长，存活率比较高，在老年区中进行GC的频率相对而言较低，而且回收的速度也比较慢。

永久区：

永久区是常驻内存的，用来存放jdk自身携带的class对选哪个，对这一区域而言，Java虚拟机规范指出可以不进行垃圾收集，一般而言不会进行垃圾回收。 在JDK1.2 ~ JDK6的实现中，HotSpot使用永久区实现方法区，从JDK7开始Oracle、HotSpot开始移除永久代（永久区），JDK7中符号表被移动到Native Heap中，字符串常量和类引用被移动到Java Heap中。在JDK8中，字符串常量依然在堆中，“永久代”完全被元空间(Meatspace)所取代。

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注：jdk1.8后没有永久区，jdk1.8以前常量池就存储在永久区

hotspot jdk8中移除了永久带以后的内存结构 ：

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OOM

在Java虚拟机规范的描述中，除了程序计数器外，虚拟机内存的其他几个运行时区域都有发生OutOfMemoryError（下文称OOM）异常的可能。

造成OOM的原因

Java堆溢出：heap

Java堆内存主要用来存放运行过程中所以的对象，该区域OOM异常一般会有如下错误信息;
java.lang.OutofMemoryError:Java heap space
此类错误一般通过Eclipse Memory Analyzer分析OOM时dump的内存快照就能分析出来，到底是由于程序原因导致的内存泄露，还是由于没有估计好JVM内存的大小而导致的内存溢出。

另外，Java堆常用的JVM参数：

  • Xms：初始堆大小，默认值为物理内存的1/64(<1GB)，默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制.
  • -Xmx：最大堆大小，默认值为物理内存的1/4(<1GB)，默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
  • -Xmn：年轻代大小(1.4or lator)，此处的大小是（eden + 2 survivor space)，与jmap -heap中显示的New gen是不同的。

栈溢出：stack

在java虚拟机规范中，虚拟机栈和本地方法栈都肯定会出现溢出现象。

栈用来存储线程的局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。如果请求栈的深度不足时抛出的错误会包含类似下面的信息：
java.lang.StackOverflowError

另外，由于每个线程占的内存大概为1M，因此线程的创建也需要内存空间。操作系统可用内存-Xmx-MaxPermSize即是栈可用的内存，如果申请创建的线程比较多超过剩余内存的时候，也会抛出如下类似错误：

java.lang.OutofMemoryError: unable to create new native thread

相关的JVM参数有：

运行时常量溢出 constant

运行时常量保存在方法区，存放的主要是编译器生成的各种字面量和符号引用，但是运行期间也可能将新的常量放入池中，比如String类的intern方法。

如果该区域OOM，错误结果会包含类似下面的信息：

java.lang.OutofMemoryError: PermGen space

相关的JVM参数有：

  • XX:PermSize：设置持久代(perm gen)初始值，默认值为物理内存的1/64

  • XX:MaxPermSize：设置持久代最大值，默认为物理内存的1/4

方法区溢出 directMemory

方法区主要存储被虚拟机加载的类信息，如类名、访问修饰符、常量池、字段描述、方法描述等。理论上在JVM启动后该区域大小应该比较稳定，但是目前很多框架，比如Spring和Hibernate等在运行过程中都会动态生成类，因此也存在OOM的风险。

相关的JVM参数可以参考运行时常量。

JProfiler

JProfiler 是由 ej-technologies 公司开发的一款 Java 应用性能诊断工具，可以使用它来分析产生OOM的原因，与其相似的工具还有MAT等。

它聚焦于四个重要主题上。

  1. 方法调用 - 对方法调用的分析可以帮助您了解应用程序正在做什么，并找到提高其性能的方法。
  2. 内存分配 - 通过分析堆上对象、引用链和垃圾收集能帮您修复内存泄漏问题，优化内存使用。
  3. 线程和锁 - JProfiler 提供多种针对线程和锁的分析视图助您发现多线程问题。
  4. 高级子系统 - 许多性能问题都发生在更高的语义级别上。例如，对于JDBC调用，您可能希望找出执行最慢的 SQL 语句。JProfiler 支持对这些子系统进行集成分析。

官网：https://www.ej-technologies.com/products/jprofiler/overview.html

jprofiler11(含注册机): 链接：https://pan.baidu.com/s/1HlRG8NFnOBXGWl05TwJSuA 提取码：w4lb

Idea集成JProfile：

  1. 在安装jprofile过程中选择软件时选择idea；
  2. 在idea中下载安装插件jprofiler，打开settings，查看在Tools下有没有jprofiler，如果没有，清除缓存后重启idea（file→ Invalidate Caches/Restart → invalidate and restart）。
  3. 设置jprofiler的路径jprofiler executable：选择jprofiler 目录下bin下的exe文件，如:E:\jprofiler11\bin\jprofiler.exe
  4. 完成上述操作，在idea程序中点击jprofile插件图标就会跳转到刚安装的jprofile软件中。

GC ：垃圾回收

垃圾回收只存在于方法区和堆中

GC有两种类型：

  • 轻GC（普通GC）
  • 重GC（全局GC）

GC的算法

复制算法

新生代（新生区）主要使用复制算法。算法原理如上新生代中所描述。

## 复制算法
　GC（**复制算法**）开始时，对象只会存在于Eden区和From Survivor区，To Survivor区是空的（作为保留区域）。GC进行时，Eden区中所有存活的对象都会被复制到To Survivor区，而在From Survivor区中，仍存活的对象会根据它们的年龄值决定去向，年龄值达到年龄阀值（默认为15，新生区中的对象每熬过一轮垃圾回收，年龄值就加1，GC分代年龄存储在对象的header中）的对象会被移到老年代中，没有达到阀值的对象会被复制到To Survivor区。接着清空Eden区和From Survivor区，新生区中存活的对象都在To Survivor区。接着， From Survivor区和To Survivor区会交换它们的角色，也就是新的To Survivor区就是上次GC清空的From Survivor区，新的From Survivor区就是上次GC的To Survivor区，总之，不管怎样都会保证To Survivor区在一轮GC后是空的。GC时当To Survivor区没有足够的空间存放上一次新生代收集下来的存活对象时，需要依赖老年代进行分配担保，将这些对象存放在老年区中。
优点：
  • 优秀的吞吐量
  • 不会发生碎片化
  • 与缓存兼容
  • 可实现高速分配：复制算法不用使用空闲链表。这是因为分块是连续的内存空间，因此，调用这个分块的大小，只需要这个分块大小不小于所申请的大小，移动指针进行分配即可。
缺点：
  • 堆的使用率低

标记-清除算法

该算法分为标记和清除两个阶段。标记就是把所有活动对象都做上标记的阶段；清除就是将没有做上标记的对象进行回收的阶段。如下图所示。

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优点：

不需要额外的空间

缺点：

分配速度：需要进行两次扫描， 分块不是连续的，因此每次分块都要遍历空闲链表，找到足够大的分块，从而造成时间的浪费。

会发生碎片化： 如上图所示，在回收的过程中会产生被细化的分块，到后面，即使堆中分块的总大小够用，但是却因为分块太小而不能执行分配，标记-压缩算法解决了这一缺点。

标记-压缩算法

标记-压缩算法与标记-清理算法类似，只是后续步骤是让所有存活的对象移动到一端，然后直接清除掉端边界以外的内存，可以防止内存碎片化。

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优缺点：

该算法可以有效的利用堆，但是压缩需要花比较多的时间成本。

引用计数法

所谓的引用计数法就是给每个对象一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器就会加 1；当引用失效时，计数器的值就会减 1；任何时刻计数器的值为0的对象就是不可能再被使用的。

这个引用计数法是没有被Java所使用的，但是python有使用到它。而且最原始的引用计数法没有用到GC Roots。

GC算法总结

内存效率：复制算法 > 标记-清除法 > 标记-压缩算法(时间复杂度)

内存整齐度：复制算法= 标记-压缩算法 > 标记-清除算法

内存利用率：标记-压缩算法 = 标记-清除算法 > 复制算法

GC也称为分代收集算法

新生代：存活率低，使用复制算法

老年代：区域大，存活率高，使用标记-清除和标记-压缩混合算法