JVM-Learning-1

JVM学习笔记(一):自动内存管理机制

《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》摘录


引用

下面的内容是我在阅读《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》后摘录下来的要点(我能看懂的),想了解更多细节请在下面的链接中观看。

摘自:《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》 — 周志明
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Java内存区域与内存溢出异常

概述

对于Java来说,在虚拟机自动内存管理机制的帮助下,我们不再需要为每一个new操作去写配对的delete/free代码,不容易出现内存泄漏和内存溢出问题,看起来很美好。但是,因为我们将内存控制的权利交给了Java虚拟机,一旦出现内存泄漏或溢出,如果不了解虚拟机是怎样使用内存的,那么排查错误将会成为一项异常艰难的工作。

运行时数据区域

Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域都有各自的用途,以及创建和销毁的时间,有的区域随着虚拟机进程的启动而存在,有些区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。以JavaSE7为例:

程序计数器

程序计数器(Program Counter Register)是一块较小的内存空间,它可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。

Java虚拟机的多线程是通过线程轮流切换并分配处理器执行时间的方式来实现的,在任何一个确定的时刻,一个处理器(对于多核处理器来说是一个内核)都只会执行一条线程中的指令。因此,为了线程切换后能恢复到正确的执行位置,每条线程都需要有一个独立的程序计数器,各条线程之间计数器互不影响,独立存储,我们称这类内存区域为“线程私有”的内存。

如果线程正在执行的是一个Java方法,这个计数器记录的是正在执行的虚拟机字节码指令的地址;如果正在执行的是Native方法,这个计数器值则为空(Undefined)。此内存区域是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。

Java虚拟机栈

与程序计数器一样,Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stacks)也是线程私有的,它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型:每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表、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完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中入栈到出栈的过程。

局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型(boolean、byte、char、short、int、float、long、double)、对象引用(reference类型,它不等同于对象本身,可能是一个指向对象起始地址的引用指针,也可能是指向一个代表对象的句柄或其他与此对象相关的位置)和returnAddress类型(指向了一条字节码指令的地址)。

其中64位长度的long和double类型的数据会占用2个局部变量空间(Slot),其余的数据类型只占用1个(4Byte=1Slot,其中boolean、byte、short、char这些不满一个Slot的类型也会占据一个Slot)。局部变量表所需的内存空间在编译期间完成分配,当进入一个方法时,这个方法需要在帧中分配多大的局部变量空间是完全确定的,在方法运行期间不会改变局部变量表的大小。

在Java虚拟机规范中,对这个区域规定了两种异常状况:如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度,将抛出StackOverflowError异常;如果虚拟机栈可以动态扩展(当前大部分的Java虚拟机都可动态扩展,只不过Java虚拟机规范中也允许固定长度的虚拟机栈),如果扩展时无法申请到足够的内存,就会抛出OutOfMemoryError异常。

本地方法栈

本地方法栈(Native Method Stack)与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的,它们之间的区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(也就是字节码)服务,而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务。在虚拟机规范中对本地方法栈中方法使用的语言、使用方式与数据结构并没有强制规定,因此具体的虚拟机可以自由实现它。甚至有的虚拟机(譬如Sun HotSpot虚拟机)直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。与虚拟机栈一样,本地方法栈区域也会抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。

Java堆

对于大多数应用来说,Java堆(Java Heap)是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例几乎所有的对象实例都在这里分配内存。这一点在Java虚拟机规范中的描述是:所有的对象实例以及数组都要在堆上分配,但是随着JIT编译器的发展与逃逸分析技术逐渐成熟,栈上分配、标量替换优化技术将会导致一些微妙的变化发生,所有的对象都分配在堆上也渐渐变得不是那么“绝对”了

Java堆是垃圾收集器管理的主要区域,因此很多时候也被称做“GC堆”(Garbage Collected Heap,幸好国内没翻译成“垃圾堆”)。从内存回收的角度来看,由于现在收集器基本都采用分代收集算法,所以Java堆中还可以细分为:新生代和老年代再细致一点的有Eden空间、From Survivor空间、To Survivor空间等。从内存分配的角度来看,线程共享的Java堆中可能划分To Survivor空间等。从内存分配的角度来看,线程共享的Java堆中可能划分出多个线程私有的分配缓冲区(Thread Local Allocation Buffer,TLAB)。不过无论如何划分,都与存放内容无关,无论哪个区域,存储的都仍然是对象实例,进一步划分的目的是为了更好地回收内存,或者更快地分配内存。

根据Java虚拟机规范的规定,Java堆可以处于物理上不连续的内存空间中,只要逻辑上是连续的即可,就像我们的磁盘空间一样。在实现时,既可以实现成固定大小的,也可以是可扩展的,不过当前主流的虚拟机都是按照可扩展来实现的(通过-Xmx和-Xms控制)。如果在堆中没有内存完成实例分配,并且堆也无法再扩展时,将会抛出OutOfMemoryError异常。

方法区

方法区(Method Area)与Java堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。虽然Java虚拟机规范把方法区描述为堆的一个逻辑部分,但是它却有一个别名叫做Non-Heap(非堆),目的应该是与Java堆区分开来。

Java虚拟机规范对方法区的限制非常宽松,除了和Java堆一样不需要连续的内存和可以选择固定大小或者可扩展外,还可以选择不实现垃圾收集。相对而言,垃圾收集行为在这个区域是比较少出现的,但并非数据进入了方法区就如永久代的名字一样“永久”存在了。这区域的内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载,一般来说,这个区域的回收“成绩”比较难以令人满意,尤其是类型的卸载,条件相当苛刻,但是这部分区域的回收确实是必要的。在Sun公司的BUG列表中,曾出现过的若干个严重的BUG就是由于低版本的HotSpot虚拟机对此区域未完全回收而导致内存泄漏。
根据Java虚拟机规范的规定,当方法区无法满足内存分配需求时,将抛出OutOfMemoryError异常。

运行时常量池

运行时常量池(Runtime Constant Pool)是方法区的一部分。Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外,还有一项信息是常量池(Constant Pool Table),用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用,这部分内容将在类加载后进入方法区的运行时常量池中存放。

Java虚拟机对Class文件每一部分(自然也包括常量池)的格式都有严格规定,每一个字节用于存储哪种数据都必须符合规范上的要求才会被虚拟机认可、装载和执行,但对于运行时常量池,Java虚拟机规范没有做任何细节的要求,不同的提供商实现的虚拟机可以按照自己的需要来实现这个内存区域。不过,一般来说,除了保存Class文件中描述的符号引用外,还会把翻译出来的直接引用也存储在运行时常量池中。

运行时常量池相对于Class文件常量池的另外一个重要特征是具备动态性Java语言并不要求常量一定只有编译期才能产生,也就是并非预置入Class文件中常量池的内容才能进入方法区运行时常量池,运行期间也可能将新的常量放入池中,这种特性被开发人员利用得比较多的便是String类的intern()方法。

既然运行时常量池是方法区的一部分,自然受到方法区内存的限制,当常量池无法再申请到内存时会抛出OutOfMemoryError异常。

直接内存

直接内存(Direct Memory)并不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是Java虚拟机规范中定义的内存区域。但是这部分内存也被频繁地使用,而且也可能导致OutOfMemoryError异常出现

本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制,但是,既然是内存,肯定还是会受到本机总内存(包括RAM以及SWAP区或者分页文件)大小以及处理器寻址空间的限制。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(包括物理的和操作系统级的限制),从而导致动态扩展时出现OutOfMemoryError异常。

HotSpot虚拟机对象探秘

对象的创建

虚拟机遇到一条new指令时,首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用,并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过。如果没有,那必须先执行相应的类加载过程。

在类加载检查通过后,接下来虚拟机将为新生对象分配内存。对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定,为对象分配空间的任务等同于把一块确定大小的内存从Java堆中划分出来。

假设Java堆中内存是绝对规整的,所有用过的内存都放在一边,空闲的内存放在另一边,中间放着一个指针作为分界点的指示器,那所分配内存就仅仅是把那个指针向空闲空间那边挪动一段与对象大小相等的距离,这种分配方式称为“指针碰撞”(Bump the Pointer)。

如果Java堆中的内存并不是规整的,已使用的内存和空闲的内存相互交错,那就没有办法简单地进行指针碰撞了,虚拟机就必须维护一个列表,记录上哪些内存块是可用的,在分配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例,并更新列表上的记录,这种分配方式称为“空闲列表”(Free List)。

除如何划分可用空间之外,还有另外一个需要考虑的问题是对象创建在虚拟机中是非常频繁的行为,即使是仅仅修改一个指针所指向的位置,在并发情况下也并不是线程安全的,可能出现正在给对象A分配内存,指针还没来得及修改,对象B又同时使用了原来的指针来分配内存的情况。解决这个问题有两种方案:

  • 一种是对分配内存空间的动作进行同步处理——实际上虚拟机采用CAS配上失败重试的方式保证更新操作的原子性;CAS是Compare and Swap,先比较当前内存上的值是不是自己预估的值(例如我估计当前位置应该是空的),如果匹配,则将新值放进去,如果不匹配(当前内存位置的值不为空,可能已经被分配),则不做操作,分配失败。CAS能保证内存空间不会被浪费,但是创建效率较低。
  • 另一种是把内存分配的动作按照线程划分在不同的空间之中进行,即每个线程在Java堆中预先分配一小块内存,称为本地线程分配缓冲(Thread Local Allocation Buffer,TLAB)。哪个线程要分配内存,就在哪个线程的TLAB上分配,只有TLAB用完并分配新的TLAB时,才需要同步锁定。虚拟机是否使用TLAB,可以通过-XX:+/-UseTLAB参数来设定。TLAB虽然可能造成大量内存空间的浪费(大部分TLAB空间没用完),但是分配速度很快。

对象的内存布局

在HotSpot虚拟机中,对象在内存中存储的布局可以分为3块区域:对象头(Header)、实例数据(Instance Data)和对齐填充(Padding)。

对象头包含两部分数据信息,一部分保存对象自身的一些元数据信息,另一部分则保存当前对象的类型指针,即指向当前对象的class类型数据

对象的访问定位

建立对象是为了使用对象,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、访问堆中的对象的具体位置,所以对象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。

  • 句柄访问:Java堆中将会划分出一块内存来作为句柄池,reference中存储的就是对象的句柄地址,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。通过句柄访问对象
  • 直接指针访问:Java堆对象的布局中就必须考虑如何放置访问类型数据的相关信息,而reference中存储的直接就是对象地址。通过直接指针访问对象

这两种对象访问方式各有优势,使用句柄来访问的最大好处就是reference中存储的是稳定的句柄地址,在对象被移动(垃圾收集时移动对象是非常普遍的行为)时只会改变句柄中的实例数据指针,而reference本身不需要修改。
使用直接指针访问方式的最大好处就是速度更快,它节省了一次指针定位的时间开销,由于对象的访问在Java中非常频繁,因此这类开销积少成多后也是一项非常可观的执行成本。

OutOfMemoryError异常

Java堆溢出

Java堆用于存储对象实例,只要不断地创建对象,并且保证GC Roots到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象,那么在对象数量到达最大堆的容量限制后就会产生内存溢出异常。

虚拟机栈和本地方法栈溢出

如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度,将抛出StackOverflowError异常。
如果虚拟机在扩展栈时无法申请到足够的内存空间,则抛出OutOfMemoryError异常。

如果是建立过多线程导致的内存溢出,在不能减少线程数或者更换64位虚拟机的情况下,就只能通过减少最大堆和减少栈容量来换取更多的线程。如果没有这方面的处理经验,这种通过“减少内存”的手段来解决内存溢出的方式会比较难以想到。

方法区和运行时常量池溢出

本机直接内存溢出

垃圾收集器与内存分配策略

概述

垃圾收集(Garbage Collection,GC)要完成的3件事情:

  • 哪些内存需要回收?
  • 什么时候回收?
  • 如何回收?

上面介绍了Java内存运行时区域的各个部分,其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈3个区域随线程而生,随线程而灭;栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的。因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性,在这几个区域内就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。

Java堆和方法区则不一样,一个接口中的多个实现类需要的内存可能不一样,一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样,我们只有在程序处于运行期间时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是这部分内存。

对象已死吗

在堆里面存放着Java世界中几乎所有的对象实例,垃圾收集器在对堆进行回收前,第一件事情就是要确定这些对象之中哪些还“存活”着,哪些已经“死去”(即不可能再被任何途径使用的对象)

引用计数算法

给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就加1;当引用失效时,计数器值就减1;任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。

引用计数算法(Reference Counting)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,至少主流的Java虚拟机里面没有选用引用计数算法来管理内存,其中最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。例如:对象objA和objB都有字段instance,赋值令objA.instance=objB及objB.instance=objA,除此之外,这两个对象再无任何引用,实际上这两个对象已经不可能再被访问,但是它们因为互相引用着对方,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。

可达性分析算法

在主流的商用程序语言(Java、C#)的主流实现中,都是称通过可达性分析(Reachability Analysis)来判定对象是否存活的。这个算法的基本思路就是通过一系列的称为”GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain),当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连(用图论的话来说,就是从GC Roots到这个对象不可达)时,则证明此对象是不可用的。如下图所示,对象object 5、object 6、object 7虽然互相有关联,但是它们到GC Roots是不可达的,所以它们将会被判定为是可回收的对象。

可达性分析对象是否可回收

在Java语言中,可作为GC Roots的对象包括下面几种:

  • 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象。
  • 方法区中类静态属性引用的对象。
  • 方法区中常量引用的对象。
  • 本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)引用的对象。

再谈引用

引用分为

  • 强引用:指在程序代码之中普遍存在的,类似”Object obj=new Object()”这类的引用,只要强引用还存在,垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。
  • 软引用:一些还有用但并非必需的对象。对于软引用关联着的对象,在系统将要发生内存溢出异常之前,将会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收。如果这次回收还没有足够的内存,才会抛出内存溢出异常。在JDK 1.2之后,提供了SoftReference类来实现软引用。
  • 弱引用:非必需对象,但是它的强度比软引用更弱一些,被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。当垃圾收集器工作时,无论当前内存是否足够,都会回收掉只被弱引用关联的对象。在JDK 1.2之后,提供了WeakReference类来实现弱引用。
  • 虚引用: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,也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。在JDK 1.2之后,提供了PhantomReference类来实现虚引用。

生存还是死亡

虚拟机判断一个对象是否应该回收时(该对象已没被任何根对象链接到),会判断两个条件:①该对象没有重写finalize()方法;②该对象有重写finalize()方法,但是该方法已经被调用过。只要满足这两个条件的任意一个,那么该对象就会被直接回收,否则就会将其放到一个finalize queue中,由一个低优先级的finalize thread对该queue中的对象进行调用。

需要注意的是,finalize thread对finalize queue中的对象进行调用的时候,只是会触发该对象的finalize方法,并不保证会等待该方法调用结束,这样做的目的是为了方式用户重写的finalize()方法中出现无法结束的情况,这样会调用finalize thread一直卡死在该方法中,从而导致系统崩溃。 另外需要注意的一点是,如果一个对象在finalize()方法中被重新引用到了,那么该对象就不会被回收。

finalize()方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会,稍后GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记,如果对象要在finalize()中成功拯救自己——只要重新与引用链上的任何一个对象建立关联即可,譬如把自己(this关键字)赋值给某个类变量或者对象的成员变量,那在第二次标记时它将被移除出“即将回收”的集合;如果对象这时候还没有逃脱,那基本上它就真的被回收了。

finalize()能做的所有工作,使用try-finally或者其他方式都可以做得更好、更及时,所以建议大家完全可以忘掉Java语言中有这个方法的存在。

回收方法区

在方法区中进行垃圾收集的“性价比”一般比较低:在堆中,尤其是在新生代中,常规应用进行一次垃圾收集一般可以回收70%~95%的空间,而永久代的垃圾收集效率远低于此。

永久代的垃圾收集主要回收两部分内容:废弃常量和无用的类。

  • 废弃常量:以常量池中字面量的回收为例,假如一个字符串”abc”已经进入了常量池中,但是当前系统没有任何一个String对象是叫做”abc”的,换句话说,就是没有任何String对象引用常量池中的”abc”常量,也没有其他地方引用了这个字面量,如果这时发生内存回收,而且必要的话,这个”abc”常量就会被系统清理出常量池。常量池中的其他类(接口)、方法、字段的符号引用也与此类似。
  • 无用的类:JVM可以回收同时满足下面3个条件的类(只是可以,不一定收),
    • 该类所有的实例都已经被回收,也就是Java堆中不存在该类的任何实例。
    • 加载该类的ClassLoader已经被回收。
    • 该类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用,无法在任何地方通过反射访问该类的方法。

垃圾收集算法

标记-清除算法

最基础的收集算法是“标记-清除”(Mark-Sweep)算法,如同它的名字一样,算法分为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象。

这个方法主要有两个不足:

  • 效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高。
  • 空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致以后在程序运行过程中需要分配较大对象时,无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。

"标记-清除"算法示意图

复制算法

为了解决效率问题,一种称为“复制”(Copying)的收集算法出现了,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。当这一块的内存用完了,就将还存活着的对象复制到另外一块上面,然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。这样使得每次都是对整个半区进行内存回收,内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况,只要移动堆顶指针,按顺序分配内存即可,实现简单,运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为了原来的一半,未免太高了一点。

"复制"算法示意图

现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代,IBM公司的专门研究表明,新生代中的对象98%是“朝生夕死”的,所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden和其中一块Survivor。当回收时,将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间上,最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8:1,也就是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%(80%+10%),只有10%的内存会被“浪费”。当然,98%的对象可回收只是一般场景下的数据,我们没有办法保证每次回收都只有不多于10%的对象存活,当Survivor空间不够用时,需要依赖其他内存(这里指老年代)进行分配担保(Handle Promotion)。

标记-整理算法

标记过程仍然与“标记-清除”算法一样,但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理,而是让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。

分代收集算法

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,这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。在新生代中,每次垃圾收集时都发现有大批对象死去,只有少量存活,那就选用复制算法,只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。而老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保,就必须使用“标记—清理”或者“标记—整理”算法来进行回收。

垃圾收集器

Serial收集器

Serial收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器,他是一个单线程的收集器,它进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线程,直到它收集结束。这样”Stop The World”的实现方法给用户带来了不良体验。

到现在为止,它依然是虚拟机运行在Client模式下的默认新生代收集器。它也有着优于其他收集器的地方:简单而高效(与其他收集器的单线程比),对于限定单个CPU的环境来说,Serial收集器由于没有线程交互的开销,专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率。在用户的桌面应用场景中,分配给虚拟机管理的内存一般来说不会很大,收集几十兆甚至一两百兆的新生代(仅仅是新生代使用的内存,桌面应用基本上不会再大了),停顿时间完全可以控制在几十毫秒最多一百多毫秒以内,只要不是频繁发生,这点停顿是可以接受的。

ParNew收集器

ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本,只不过是有多个GC线程进行垃圾收集,垃圾收集实现变短而已。

Parallel Scavenge收集器

与ParNew收集器类似,只是关注的地方不一样,ParNew收集器关注于垃圾收集时间而Parallel Scavenge收集器关注与吞吐量。

所谓吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值,即吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间),虚拟机总共运行了100分钟,其中垃圾收集花掉1分钟,那吞吐量就是99%。

停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序,良好的响应速度能提升用户体验,而高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间,尽快完成程序的运算任务,主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。

Serial Old收集器

Serial Old是Serial收集器的老年代版本,它同样是一个单线程收集器,使用“标记-整理”算法。

Parallel Old收集器

Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本,使用多线程和“标记-整理”算法。

CMS收集器

CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。

CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的,它的运作过程相对于前面几种收集器来说更复杂一些,整个过程分为4个步骤,包括:

  • 初始标记(CMS initial mark)
  • 并发标记(CMS concurrent mark)
  • 重新标记(CMS remark)
  • 并发清除(CMS concurrent sweep)

其中,初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要”Stop The World”。初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象,速度很快,并发标记阶段就是进行GC RootsTracing的过程,而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录,这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段稍长一些,但远比并发标记的时间短。

由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作,所以,从总体上来说,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是一款优秀的收集器,它的主要优点在名字上已经体现出来了:并发收集、低停顿,但是CMS还远达不到完美的程度,它有以下3个明显的缺点:

  1. CMS收集器对CPU资源非常敏感。在并发阶段,它虽然不会导致用户线程停顿,但是会因为占用了一部分线程(或者说CPU资源)而导致应用程序变慢,总吞吐量会降低。
  2. CMS收集器无法处理浮动垃圾(Floating Garbage),可能出现”Concurrent Mode Failure”失败而导致另一次Full GC的产生。由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行,那也就还需要预留有足够的内存空间给用户线程使用,因此CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集,需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。
  3. CMS是一款基于“标记—清除”算法实现的收集器,这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。CMS收集器顶不住要进行FullGC时开启内存碎片的合并整理过程,内存整理的过程是无法并发的,空间碎片问题没有了,但停顿时间不得不变长。

G1收集器

G1(Garbage-First)收集器是当今收集器技术发展的最前沿成果之一,是一款面向服务端应用的垃圾收集器。G1具备如下特点:

  • 并行与并发:G1能充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势,使用多个CPU(CPU或者CPU核心)来缩短Stop-The-World停顿的时间,部分其他收集器原本需要停顿Java线程执行的GC动作,G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续执行。
  • 分代收集:与其他收集器一样,分代概念在G1中依然得以保留。虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆,但它能够采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。
  • 空间整合:与CMS的“标记—清理”算法不同,G1从整体来看是基于“标记—整理”算法实现的收集器,从局部(两个Region之间)上来看是基于“复制”算法实现的,但无论如何,这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片,收集后能提供规整的可用内存。这种特性有利于程序长时间运行,分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。
  • 可预测的停顿:这是G1相对于CMS的另一大优势,降低停顿时间是G1和CMS共同的关注点,但G1除了追求低停顿外,还能建立可预测的停顿时间模型,能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内,消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒,这几乎已经是实时Java(RTSJ)的垃圾收集器的特征了。

如果不计算维护Remembered Set的操作,G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤:

  • 初始标记(Initial Marking)
  • 并发标记(Concurrent Marking)
  • 最终标记(Final Marking)
  • 筛选回收(Live Data Counting and Evacuation)

理解GC日志

1
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33.125:[GC[DefNew:3324K->152K(3712K), 0.0025925 secs]3324K->152K(11904K), 0.0031680 secs]
100.667:[Full GC[Tenured:0 K->210K(10240K), 0.0149142secs]4603K->210K(19456K), [Perm:2999K->2999K(21248K)], 0.0150007 secs][Times:user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs]
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GC发生的时间:[垃圾收集的停顿类型[GC发生的区域:GC前该内存区域已使用容量->GC后该内存区域已使用容量,该内存区域GC所占用的时间]GC前Java堆已使用容量->GC后Java堆已使用容量(Java堆总容量)[更具体的时间数据]]

内存分配与回收策略

Java技术体系中所提倡的自动内存管理最终可以归结为自动化地解决了两个问题:

  • 给对象分配内存
  • 回收分配给对象的内存。

对象的内存分配,往大方向讲,就是在堆上分配

对象优先在Eden分配

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。

  • 新生代GC(Minor GC):指发生在新生代的垃圾收集动作,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。
  • 老年代GC(Major GC/Full GC):指发生在老年代的GC,出现了Major GC,经常会伴随至少一次的Minor GC(但非绝对的,在Parallel Scavenge收集器的收集策略里就有直接进行Major GC的策略选择过程)。Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。

大对象直接进入老年代

所谓的大对象是指,需要大量连续内存空间的Java对象,最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组(byte[]数组就是典型的大对象)。大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息(比遇到一个大对象更加坏的消息就是遇到一群“朝生夕灭”的“短命大对象”,写程序的时候应当避免),经常出现大对象容易导致内存还有不少空间时就提前触发垃圾收集以获取足够的连续空间来“安置”它们。

长期存活的对象将进入老年代

既然虚拟机采用了分代收集的思想来管理内存,那么内存回收时就必须能识别哪些对象应放在新生代,哪些对象应放在老年代中。为了做到这点,虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄(Age)计数器。如果对象在Eden出生并经过第一次Minor GC后仍然存活,并且能被Survivor容纳的话,将被移动到Survivor空间中,并且对象年龄设为1。对象在Survivor区中每“熬过”一次Minor GC,年龄就增加1岁,当它的年龄增加到一定程度(默认为15岁),就将会被晋升到老年代中。

动态对象年龄判定

为了能更好地适应不同程序的内存状况,虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到了MaxTenuringThreshold才能晋升老年代,如果在Survivor空间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。

空间分配担保

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,那么Minor GC可以确保是安全的。如果不成立,则虚拟机会查看HandlePromotionFailure设置值是否允许担保失败。如果允许,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,将尝试着进行一次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,那这时也要改为进行一次Full GC。

新生代使用复制收集算法,但为了内存利用率,只使用其中一个Survivor空间来作为轮换备份,因此当出现大量对象在Minor GC后仍然存活的情况(最极端的情况就是内存回收后新生代中所有对象都存活),就需要老年代进行分配担保,把Survivor无法容纳的对象直接进入老年代。

虚拟机性能监控与故障处理工具

JDK的命令行工具

jps:虚拟机进程状况工具

jstat:虚拟机统计信息监视工具

jinfo:Java配置信息工具

jmap:Java内存映像工具

jhat:虚拟机堆转储快照分析工具

jstack:Java堆栈跟踪工具

HSDIS:JIT生成代码反汇编

JDK的可视化工具

JConsole:Java监视与管理控制台

VisualVM:多合一故障处理工具