Java 虚拟机的内存空间分为 5 个部分:
JDK 1.8 同 JDK 1.7 比,最大的差别就是:
元数据区取代了永久代。元空间的本质和永久代类似,都是对 JVM 规范中方法区的实现。不过元空间与永久代之间最大的区别在于:元数据空间并不在虚拟机中,而是使用本地内存。 |
程序计数器是一块较小的内存空间,是 当前线程 正在执行的那条字节码指令的地址。若当前线程正在执行的是一个本地方法,那么此时程序计数器为 Undefined
。
OutOfMemoryError
的内存区域。Java 虚拟机栈是描述 Java 方法运行过程的内存模型。
Java 虚拟机栈会为每一个即将运行的 Java 方法创建一块叫做“栈帧”的区域,用于存放该方法运行过程中的一些信息,如:
当方法运行过程中需要创建局部变量时,就将局部变量的引用存入栈帧中的局部变量表中,指向的值根据是否基本数据类型分别存储在栈或者堆中。 |
补充:"Java 中的基本数据类型一定存储在栈中的吗?”
:成员变量就是方法外部,类的内部定义的变量;局部变量就是方法或语句块内部定义的变量。局部变量必须初始化。 形式参数是局部变量,局部变量中基础数据类型的引用和值都存储在栈中,对象引用存在栈中,对象存在堆中。栈内存中的局部变量随着方法的消失而消失。 成员变量存储在堆中的对象里面,由垃圾回收器负责回收。
Java 虚拟机栈的栈顶的栈帧是当前正在执行的活动栈,也就是当前正在执行的方法。只有这个活动的栈帧的本地变量可以被操作数栈使用,当在这个栈帧中调用另一个方法,与之对应的栈帧又会被创建,新创建的栈帧压入栈顶,变为当前的活动栈帧。
方法结束后,当前栈帧被移出,栈帧的返回值变成新的活动栈帧中操作数栈的一个操作数。如果没有返回值,那么新的活动栈帧中操作数栈的操作数没有变化。
由于 Java 虚拟机栈是与线程对应的,数据不是线程共享的,因此不用关心数据一致性问题,也不会存在同步锁的问题。
出现 StackOverFlowError 时,内存空间可能还有很多。
本地方法栈是为 JVM 运行 Native 方法准备的空间,由于很多 Native 方法都是用 C 语言实现的,所以它通常又叫 C 栈。它与 Java 虚拟机栈实现的功能类似,只不过本地方法栈是描述本地方法运行过程的内存模型。
本地方法被执行时,在本地方法栈也会创建一块栈帧,用于存放该方法的局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口信息等。
方法执行结束后,相应的栈帧也会出栈,并释放内存空间。也会抛出 StackOverFlowError 和 OutOfMemoryError 异常。
如果 Java 虚拟机本身不支持 Native 方法,或是本身不依赖于传统栈,那么可以不提供本地方法栈。如果支持本地方法栈,那么这个栈一般会在线程创建的时候按线程分配。
堆是用来存放对象的内存空间,几乎所有的对象都存储在堆中。
不同的区域存放不同生命周期的对象,这样可以根据不同的区域使用不同的垃圾回收算法,更具有针对性。
堆的大小既可以固定也可以扩展,但对于主流的虚拟机,堆的大小是可扩展的,因此当线程请求分配内存,但堆已满,且内存已无法再扩展时,就抛出 OutOfMemoryError 异常。
Java 堆所使用的内存不需要保证是连续的。而由于堆是被所有线程共享的,所以对它的访问需要注意同步问题,方法和对应的属性都需要保证一致性。
Java 虚拟机规范中定义方法区是堆的一个逻辑部分 。方法区存放以下信息:
方法区中存放:类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码。常量就存放在运行时常量池中。
当类被 Java 虚拟机加载后, .class 文件中的常量就存放在方法区的运行时常量池中。而且在运行期间,可以向常量池中添加新的常量。如 String 类的 intern() 方法就能在运行期间向常量池中添加字符串常量。
直接内存是除 Java 虚拟机之外的内存,但也可能被 Java 使用。
在 NIO 中引入了一种基于通道和缓冲的 IO 方式。它可以通过调用本地方法直接分配 Java 虚拟机之外的内存,然后通过一个存储在堆中的 DirectByteBuffer 对象直接操作该内存,而无须先将外部内存中的数据复制到堆中再进行操作,从而提高了数据操作的效率。
直接内存的大小不受 Java 虚拟机控制,但既然是内存,当内存不足时就会抛出 OutOfMemoryError 异常。
注:
直接内存是通过 GC 回收的,不过 GC 只会在老年区满了触发 Full GC 时,才会去顺便清理直接内存的废弃对象
服务器管理员在配置虚拟机参数时,会根据实际内存设置
-Xmx
等参数信息,但经常忽略直接内存,使得各个内存区域总和大于物理内存限制,从而导致动态扩展时出现OutOfMemoryError
异常。
在 HotSpot 虚拟机中,对象的内存布局分为以下 3 块区域:
对象头记录了对象在运行过程中所需要使用的一些数据:
对象头可能 包含类型指针,通过该指针能确定对象属于哪个类。 如果对象是一个数组,那么对象头还会包括数组长度。
实例数据部分就是成员变量的值,其中包括父类成员变量和本类成员变量。
用于确保对象的总长度为 8 字节的整数倍。
HotSpot VM 的自动内存管理系统要求对象的大小必须是 8 字节的整数倍。而对象头部分正好是 8 字节的倍数(1 倍或 2 倍),因此,当对象实例数据部分没有对齐时,就需要通过对齐填充来补全。
对齐填充并不是必然存在,也没有特别的含义,它仅仅起着占位符的作用。
虚拟机在解析 .class
文件时,若遇到一条 new 指令, 首先它会去检查常量池中是否有这个类的符号引用,并且检查这个符号引用所代表的类是否已被加载、解析和初始化过。如果没有,那么必须先执行相应的类加载过程。
对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定,接下来从堆中划分一块对应大小的内存空间给新的对象。分配堆中内存有两种方式:
分配完内存后,为对象中的成员变量赋上初始值,设置对象头信息,调用对象的构造函数方法进行初始化。
至此,整个对象的创建过程就完成了。
建立对象是为了使用对象,所有对象的存储空间都是在堆中分配的,但是这个对象的引用却是在栈中分配的。
也就是说在建立一个对象时两个地方都分配内存,在堆中分配的内存实际建立这个对象,而在栈中分配的内存只是一个指向这个堆对象的指针(引用)。
我们的 Java 程序需要通过栈上的 reference 数据来操作堆上的具体对象,由于 reference 类型在 Java 虚拟机规范中只规定了一个指向对象的引用,并没有定义这个引用应该通过何种方式去定位,访问堆中对象的具体位置,所以对象的访问方式也是取决于虚拟机实现而定的,目前主流的访问方式有使用 句柄 和 直接指针 两种方式定位对象位置。
堆中需要有一块叫做“句柄池”的内存空间,reference 中存储的就是对象句柄地址,而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自的具体地址信息。
引用类型的变量存放的是该对象的句柄地址(reference)。访问对象时,首先需要通过引用类型的变量找到该对象的句柄,然后根据句柄中对象的地址找到对象。如下图所示
引用类型的变量直接存放对象的地址,从而不需要句柄池,通过引用能够直接访问对象。但对象所在的内存空间需要额外的策略存储对象所属的类信息的地址。如下图所示
需要说明的是,HotSpot 采用第二种方式,即直接指针方式来访问对象,只需要一次寻址操作,所以在性能上比句柄访问方式快一倍。但像上面所说,它需要额外的策略来存储对象在方法区中类信息的地址。但是从整个软件开发的范围来看,各个语言和框架使用句柄来访问的情况也十分常见。
说起垃圾收集,很多人都会把这项技术当做 Java 语言的伴生产物,但是事实上 GC 的历史远比 Java 久远,在 Java 还没诞生时,人们就在 🤔 GC 需要完成的三件事情:
程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随线程而生,也随线程而灭;栈帧随着方法的开始而入栈,随着方法的结束而出栈。这几个区域的内存分配和回收都具有确定性,在这几个区域内不需要过多考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟随着回收了。
而对于 Java 堆和方法区,我们只有在程序运行期间才能知道会创建哪些对象,这部分内存的分配和回收都是动态的,垃圾收集器所关注的正是这部分内存。
若一个对象不被任何对象或变量引用,那么它就是无效对象,需要被回收。
在对象头维护着一个 counter 计数器,对象被引用一次则计数器 +1;若引用失效则计数器 -1。当计数器为 0 时,就认为该对象无效了。
引用计数算法的实现简单,判定效率也很高,在大部分情况下它都是一个不错的算法。但是主流的 Java 虚拟机里没有选用引用计数算法来管理内存,主要是因为它很难解决 对象之间循环引用 的问题。
举个栗子 👉对象 objA 和 objB 都有字段 instance,令 objA.instance = objB 并且 objB.instance = objA,由于它们互相引用着对方,导致它们的引用计数都不为 0,于是引用计数算法无法通知 GC 收集器回收它们。
所有和 GC Roots 直接或间接关联的对象都是有效对象,和 GC Roots 没有关联的对象就是无效对象,见下图。
GC Roots 是指:
GC Roots 并不包括堆中对象所引用的对象,这样就不会有循环引用的问题。
判定对象是否存活与“引用”有关。在 JDK 1.2 以前,Java 中的引用定义很传统,一个对象只有被引用或者没有被引用两种状态,我们希望能描述这一类对象:当内存空间还足够时,则保留在内存中;如果内存空间在进行垃圾手收集后还是非常紧张,则可以抛弃这些对象。很多系统的缓存功能都符合这样的应用场景。
在 JDK 1.2 之后,Java 对引用的概念进行了扩充,将引用分为了以下四种。不同的引用类型,主要体现的是对象不同的可达性状态 reachable
和垃圾收集的影响。
类似 "Object obj = new Object()" 这类的引用,就是强引用,只要强引用存在,垃圾收集器永远不会回收被引用的对象。但是,如果我们错误地保持了强引用,比如:赋值给了 static 变量,那么对象在很长一段时间内不会被回收,会产生内存泄漏。
软引用是一种相对强引用弱化一些的引用,可以让对象豁免一些垃圾收集,只有当 JVM 认为内存不足时,才会去试图回收软引用指向的对象。JVM 会确保在抛出 OutOfMemoryError 之前,清理软引用指向的对象。软引用通常用来实现内存敏感的缓存,如果还有空闲内存,就可以暂时保留缓存,当内存不足时清理掉,这样就保证了使用缓存的同时,不会耗尽内存。
弱引用的强度比软引用更弱一些。当 JVM 进行垃圾回收时,无论内存是否充足,都会回收只被弱引用关联的对象。
虚引用也称幽灵引用或者幻影引用,它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在,完全不会对其生存时间构成影响。它仅仅是提供了一种确保对象被 finalize 以后,做某些事情的机制,比如,通常用来做所谓的 Post-Mortem 清理机制。
对于可达性分析中那些不可达的对象,也并不是没有存活的可能,这时候它们暂时处于“缓刑”阶段,要真正宣告一个对象的死亡,至少需要经历两次被标记的过程:如果对象在进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连接的引用链,那它将会被第一次标记并且进行一次筛选,筛选的条件时此对象有没有必要执行finalize()方法。当对象没有覆盖finalize()方法,或者finalize()方法已经被执行虚拟机调用过,虚拟机将这两种情况都视为“没救了~”,那么对象基本上就真的被回收了。 |
如果这个对象没出现上面两种情况,虚拟机认为“它还有救”,就会将这个对象放置在一个叫做F-Queue的队列中,虚拟机会以较低的优先级执行这些 放入队列的对象的finalize()方法,但不会确保所有的 finalize() 方法都会执行结束。如果 finalize() 方法出现耗时操作,虚拟机就直接停止指向该方法,将对象清除。 “finalize()是对象逃脱死亡命运的最后一次机会”。 |
接着上面的,稍后GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模标记,如果在对象在finalize()中拯救了自己——只要重新与引用链上的任意一个对象建立连接即可(比如把自己的this关键字赋值给某个类变量或者对象的成员变量),那么在第二次标记时它就被移出“即将回收的集合”,那么该对象就重生了。 |
任何一个对象的 finalize() 方法只会被系统自动调用一次,如果对象面临下一次回收,它的 finalize() 方法不会被再次执行,想继续在 finalize() 中自救就失效了。需要说明的是,上面关于对象死亡时的 finalize()方法描述的绘声绘色,但并不主张使用这种方法去拯救对象,相反,建议大家避免使用它 。
方法区中存放生命周期较长的 类信息、常量、静态变量, 每次垃圾收集只有少量的垃圾被清除。方法区中主要清除两种垃圾:
只要常量池中的常量不被任何变量或对象引用,那么这些常量就会被清除掉。比如,一个字符串 "bingo" 进入了常量池,但是当前系统没有任何一个 String 对象引用常量池中的 "bingo" 常量,也没有其它地方引用这个字面量,必要的话,"bingo"常量会被清理出常量池。
判定一个类是否是“无用的类”,条件较为苛刻。
一个类被虚拟机加载进方法区,那么在堆中就会有一个代表该类的对象:java.lang.Class。这个对象在类被加载进方法区时创建,在方法区该类被删除时清除。
学会了如何判定无效对象、无用类、废弃常量之后,剩余工作就是回收这些垃圾。常见的垃圾收集算法有以下几个:
标记的过程是: 遍历所有的 GC Roots
,然后将所有 GC Roots
可达的对象标记为存活的对象。
清除的过程将遍历堆中所有的对象,将没有标记的对象全部清除掉。与此同时,清除那些被标记过的对象的标记,以便下次的垃圾回收。
这种方法有两个不足:
为了解决效率问题,“复制”收集算法出现了。它将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次只使用其中的一块。当这一块内存用完,需要进行垃圾收集时,就将存活者的对象复制到另一块上面,然后将第一块内存全部清除。这种算法有优有劣:
为了解决空间利用率问题,可以将内存分为三块: Eden、From Survivor、To Survivor,比例是 8:1:1,每次使用 Eden 和其中一块 Survivor。回收时,将 Eden 和 Survivor 中还存活的对象一次性复制到另外一块 Survivor 空间上,最后清理掉 Eden 和刚才使用的 Survivor 空间。这样只有 10% 的内存被浪费。
但是我们无法保证每次回收都只有不多于 10% 的对象存活,当 Survivor 空间不够,需要依赖其他内存(指老年代)进行分配担保。
为对象分配内存空间时,如果 Eden+Survivor 中空闲区域无法装下该对象,会触发 MinorGC 进行垃圾收集。 但如果 Minor GC(简单理解就是发生在年轻代的 GC,当产生一个新对象,新对象优先在 Eden 区分配。如果 Eden 区放不下这个对象,虚拟机会使用复制算法发生一次 Minor GC,清除掉无用对象,同时将存活对象移动到 Survivor 的其中一个区(fromspace 区或者 tospace 区)。虚拟机会给每个对象定义一个对象年龄(Age)计数器,对象在 Survivor 区中每“熬过”一次 GC,年龄就会 +1。待到年龄到达一定岁数(默认是 15 岁),虚拟机就会将对象移动到年老代。如果新生对象在 Eden 区无法分配空间时,此时发生 Minor GC。发生 MinorGC,对象会从 Eden 区进入 Survivor 区,如果 Survivor 区放不下从 Eden 区过来的对象时,此时会使用分配担保机制将对象直接移动到年老代。)
过后依然有超过 10% 的对象存活,这样存活的对象直接通过分配担保机制进入老年代,然后再将新对象存入 Eden 区。
标记:它的第一个阶段与标记/清除算法是一模一样的,均是遍历 GC Roots
,然后将存活的对象标记。
整理:移动所有存活的对象,且按照内存地址次序依次排列,然后将末端内存地址以后的内存全部回收。因此,第二阶段才称为整理阶段。
这是一种老年代的垃圾收集算法。老年代的对象一般寿命比较长,因此每次垃圾回收会有大量对象存活,如果采用复制算法,每次需要复制大量存活的对象,效率很低。
注:Major GC 的触发条件:Major GC 又称为 Full GC。当年老代空间不够用的时候,虚拟机会使用“标记—清除”或者“标记—整理”算法清理出连续的内存空间,分配对象使用。
根据对象存活周期的不同,将内存划分为几块。一般是把 Java 堆分为新生代和老年代,针对各个年代的特点采用最适当的收集算法。
HotSpot 虚拟机提供了多种垃圾收集器,每种收集器都有各自的特点,虽然我们要对各个收集器进行比较,但并非为了挑选出一个最好的收集器。我们选择的只是对具体应用最合适的收集器。
只开启一条 GC 线程进行垃圾回收,并且在垃圾收集过程中停止一切用户线程(Stop The World)。
一般客户端应用所需内存较小,不会创建太多对象,而且堆内存不大,因此垃圾收集器回收时间短,即使在这段时间停止一切用户线程,也不会感觉明显卡顿。 因此 Serial 垃圾收集器适合客户端使用。
由于 Serial 收集器只使用一条 GC 线程,避免了线程切换的开销,从而简单高效。
ParNew 是 Serial 的多线程版本(ParNew 主要是为了配合 CMS 收集器而存在的)。由多条 GC 线程并行地进行垃圾清理。但清理过程依然需要 Stop The World。
ParNew 追求“低停顿时间”,与 Serial 唯一区别就是使用了多线程进行垃圾收集,在多 CPU 环境下性能比 Serial 会有一定程度的提升;但线程切换需要额外的开销,因此在单 CPU 环境中表现不如 Serial。
Parallel Scavenge 和 ParNew 一样,都是多线程、新生代垃圾收集器。但是两者有巨大的不同点:
吞吐量 = 运行用户代码时间 / (运行用户代码时间 + 垃圾收集时间)
追求高吞吐量,可以通过减少 GC 执行实际工作的时间,然而,仅仅偶尔运行 GC 意味着每当 GC 运行时将有许多工作要做,因为在此期间积累在堆中的对象数量很高。单个 GC 需要花更多的时间来完成,从而导致更高的暂停时间。而考虑到低暂停时间,最好频繁运行 GC 以便更快速完成,反过来又导致吞吐量下降。
Serial Old 收集器是 Serial 的老年代版本,都是单线程收集器,只启用一条 GC 线程,都适合客户端应用。它们唯一的区别就是:Serial Old 工作在老年代,使用“标记-整理”算法;Serial 工作在新生代,使用“复制”算法。
Parallel Old 收集器是 Parallel Scavenge 的老年代版本,追求 CPU 吞吐量。
CMS(Concurrent Mark Sweep,并发标记清除)收集器是以获取最短回收停顿时间为目标的收集器(追求低停顿),它在垃圾收集时使得用户线程和 GC 线程并发执行,因此在垃圾收集过程中用户也不会感到明显的卡顿。
并发标记与并发清除过程耗时最长,且可以与用户线程一起工作,因此, 总体上说,CMS 收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。
CMS 的缺点:
对于产生碎片空间的问题,可以通过开启 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection,在每次 Full GC 完成后都会进行一次内存压缩整理,将零散在各处的对象整理到一块。设置参数 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 告诉 CMS,经过了 N 次 Full GC 之后再进行一次内存整理。
G1 是一款面向服务端应用的垃圾收集器,它没有新生代和老年代的概念,而是将堆划分为一块块独立的 Region。当要进行垃圾收集时,首先估计每个 Region 中垃圾的数量,每次都从垃圾回收价值最大的 Region 开始回收,因此可以获得最大的回收效率。
从整体上看, G1 是基于“标记-整理”算法实现的收集器,从局部(两个 Region 之间)上看是基于“复制”算法实现的,这意味着运行期间不会产生内存空间碎片。
这里抛个问题 👇
一个对象和它内部所引用的对象可能不在同一个区域中,那么当垃圾回收时,是否需要扫描整个堆内存才能完整地进行一次可达性分析?
并不!每个区域都有一个 Remembered Set,用于记录本区域中所有对象引用的对象所在的区域,进行可达性分析时,只要在 GC Roots 中再加上 Remembered Set 即可防止对整个堆内存进行遍历。
如果不计算维护 Remembered Set 的操作,G1 收集器的工作过程分为以下几个步骤:
对象的内存分配,就是在堆上分配(也可能经过 JIT 编译后被拆散为标量类型并间接在栈上分配), 对象主要分配在新生代的 Eden 区上,少数情况下可能直接分配在老年代 ,分配规则不固定,取决于当前使用的垃圾收集器组合以及相关的参数配置。
以下列举几条最普遍的内存分配规则,供大家学习。
大多数情况下,对象在新生代 Eden 区中分配。当 Eden 区没有足够空间进行分配时,虚拟机将发起一次 Minor GC。
👇Minor GC vs Major GC/Full GC:
Minor GC:回收新生代(包括 Eden 和 Survivor 区域),因为 Java 对象大多都具备朝生夕灭的特性,所以 Minor GC 非常频繁,一般回收速度也比较快。 |
Major GC / Full GC: 回收老年代,出现了 Major GC,经常会伴随至少一次的 Minor GC,但这并非绝对。Major GC 的速度一般会比 Minor GC 慢 10 倍 以上。 |
在 JVM 规范中,Major GC 和 Full GC 都没有一个正式的定义,所以有人也简单地认为 Major GC 清理老年代,而 Full GC 清理整个内存堆。
大对象是指需要大量连续内存空间的 Java 对象,如很长的字符串或数据。
一个大对象能够存入 Eden 区的概率比较小,发生分配担保的概率比较大,而分配担保需要涉及大量的复制,就会造成效率低下。
虚拟机提供了一个 -XX:PretenureSizeThreshold 参数,令大于这个设置值的对象直接在老年代分配,这样做的目的是避免在 Eden 区及两个 Survivor 区之间发生大量的内存复制。(还记得吗,新生代采用复制算法回收垃圾)
JVM 给每个对象定义了一个对象年龄计数器。当新生代发生一次 Minor GC 后,存活下来的对象年龄 +1,当年龄超过一定值时,就将超过该值的所有对象转移到老年代中去。
使用 -XXMaxTenuringThreshold 设置新生代的最大年龄,只要超过该参数的新生代对象都会被转移到老年代中去。
如果当前新生代的 Survivor 中,相同年龄所有对象大小的总和大于 Survivor 空间的一半,年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代,无须等到 MaxTenuringThreshold 中要求的年龄。 |
JDK 6 Update 24 之前的规则是这样的:
在发生 Minor GC 之前,虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间, 如果这个条件成立,Minor GC 可以确保是安全的; 如果不成立,则虚拟机会查看 HandlePromotionFailure 值是否设置为允许担保失败, 如果是,那么会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小, 如果大于,将尝试进行一次 Minor GC,尽管这次 Minor GC 是有风险的; 如果小于,或者 HandlePromotionFailure 设置不允许冒险,那此时也要改为进行一次 Full GC。
JDK 6 Update 24 之后的规则变为:
只要老年代的连续空间大于新生代对象总大小或者历次晋升的平均大小,就会进行 Minor GC,否则将进行 Full GC。
通过清除老年代中废弃数据来扩大老年代空闲空间,以便给新生代作担保。
这个过程就是分配担保。
👇总结一下有哪些情况可能会触发 JVM 进行 Full GC。
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space