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JVM (Java Virtual Machine) 基础篇

内存结构

程序计数器

定义： 当前线程所执行字节码的行号指示器，指向下一个要执行的指令代码

	 	**一个线程的执行，是通过字节码解释器改变当前线程的计数器的值，来获取下一条需要执行的字节码指令，从而确保线程的正确执行**。

为了确保线程切换后（上下文切换）能恢复到正确的执行位置，每个线程都有一个独立的程序计数器，各个线程的计数器互不影响，独立存储。也就是说程序计数器是线程私有的内存。

如果线程执行 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；如果执行的是 Native 方法，计数器值为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栈

JVM中包含本地方法栈和Java虚拟机栈， Java 虚拟机栈为 JVM 执行 Java 方法服务，本地方法栈则为 JVM 使用到的 Native 方法服务

栈的定义
	限定仅在表头进行插入和删除操作的线性表。即压栈（入栈）和弹栈（出栈）都是对栈顶元素进行操作的。所以栈是后进先出的
	栈是线程私有的，他的生命周期与线程相同。每个线程都会分配一个栈的空间，即每个线程拥有独立的栈空间

栈中存储的是什么？
	栈帧是栈的元素。每个方法在执行时都会创建一个栈帧。栈帧中存储了局部变量表、操作数栈、动态连接和方法出口等信息。每个方法从调用到运行结束的过程，就对应着		一个栈帧在栈中压栈到出栈的过程。

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），当扩展时无法申请到足够的内存时会抛出OutOfMemoryError异常

本地方法栈

本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native方法服务。虚拟机规范中对本地方法栈中的方法使用的语言、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。与虚拟机栈一样，本地方法栈区域也会抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。

堆

1. 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虚拟机规范中描述的是: 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(通过分析若一个对象没有逃逸出一个方法，那么该对象在栈上分配空间，该对象随着栈的销毁而销毁)的逐渐成熟, 栈上分配, 标量替换优化技术（将部分字段使用标量存储）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逐渐变得不是那么"绝对"了。
2. 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), 如果从内存回收的角度看, 由于现在收集器基本都是采用的分代收集算法, 所以Java堆中还可以细分为: 新生代和老年代; 在细致一点的有Eden空间, From Survivor空间, To Survivor空间等。 如果从内存分配的角度看, 线程共享的Java对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的回收内存, 或者更快的分配内存。
3. 根据Java虚拟机规范的规定, Java堆上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(当空间中不连续的空间越来越多，可能会发生明明剩余空间大于需要申请的空间却申请失败), 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, 也可以是可拓展的, 不过当前主流的虚拟机都是按照可拓展来实现的( 可设置-Xms 初始化堆, -Xmx 最大堆空间), 如果在堆中没有内存完成实例分配, 并且堆也无法在拓展时, 将会抛出OutOfMemoryError异常。

方法区(永久代)

和堆一样所有线程共享，主要用于存储已被jvm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。

1. 在JDK1.7以前HotSpot虚拟机使用永久代来实现方法区，永久代的大小在启动JVM时可以设置一个固定值（-XX:MaxPermSize），不可变；

2. 在JDK1.7中 存储在永久代的部分数据就已经转移到Java Heap或者Native memory。譬如符号引用(Symbols)转移到了native memory，原本存放在永久代的字符常量池移出。但永久代仍存在于JDK 1.7中，并没有完全移除。

3. JDK1.8中进行了较大改动

   1. 移除了永久代（PermGen），替换为元空间（Metaspace）；
   2. 永久代中的 class metadata 转移到了 native memory（本地内存，而不是虚拟机）；
   3. 永久代中的 interned Strings 和 class static variables 转移到了 Java heap；
   4. 永久代参数 （PermSize MaxPermSize） -> 元空间参数（MetaspaceSize MaxMetaspaceSize）

常量池

运行时常量池是方法区的一部分。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，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才会被jvm认可。但对于运行时常量池，Java虚拟机规范没做任何细节要求。

　　运行时常量池有个重要特性是动态性，Java语言不要求常量一定只在编译期才能产生，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的运行时常量池，运行期间也有可能将新的常量放入池中，这种特性使用最多的是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outOfMemeryError异常。

垃圾回收基础

程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈，3个区域随着线程的生存而生存的。内存分配和回收都是确定的。随着线程的结束内存自然就被回收了，因此不需要考虑垃圾回收的问题。而Java堆和方法区则不一样，各线程共享，内存的分配和回收都是动态的。因此垃圾收集器所关注的都是这部分内存。

垃圾计算算法

引用计数算法

	给对象添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时计数器就+1，当引用失效时计数器就-1,。只要计数器等于0的对象就是不可能再被使用的。

　　此算法在大部分情况下都是一个不错的选择，也有一些著名的应用案例。但是Java虚拟机中是没有使用的。

　　优点：实现简单、判断效率高。

　　缺点：很难解决对象之间循环引用的问题

可达性分析算法

	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，当一个对象到GC Roots没有使用任何引用链时，则说明该对象是不可用的。

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
• 方法区中静态变量引用的对象
• 方法区中常量引用的对象
• 本地方法栈（即一般说的 Native 方法）中JNI引用的对象

　优点：更加精确和严谨，可以分析出循环数据结构相互引用的情况；

　缺点：实现比较复杂、需要分析大量数据，消耗大量时间、分析过程需要GC停顿（引用关系不能发生变化），即停顿所有Java执行线程（称为"Stop The World"，是垃圾回收重点关注的问题）。

对象死亡标记

	宣告一个对象死亡，至少要经历两次标记。

1、第一次标记

　　如果对象进行可达性分析算法之后没发现与GC Roots相连的引用链，那它将会第一次标记并且进行一次筛选。

　　筛选条件：判断此对象是否有必要执行finalize()方法。

　　筛选结果：当对象没有覆盖finalize()方法、或者finalize()方法已经被JVM执行过，则判定为可回收对象。如果对象有必要执行finalize()方法，则被放入F- Queue队列中。稍后在JVM自动建立、低优先级的Finalizer线程（可能多个线程）中触发这个方法；　　

2、第二次标记

　　GC对F-Queue队列中的对象进行二次标记。

　　如果对象在finalize()方法中重新与引用链上的任何一个对象建立了关联，那么二次标记时则会将它移出“即将回收”集合。如果此时对象还没成功逃脱，那么只 能被回收了。

3、finalize() 方法

　　finalize()是Object类的一个方法、一个对象的finalize()方法只会被系统自动调用一次，经过finalize()方法逃脱死亡的对象，第二次不会再调用；

　　特别说明：并不提倡在程序中调用finalize()来进行自救。建议忘掉Java程序中该方法的存在。因为它执行的时间不确定，甚至是否被执行也不确定（Java程序 的不正常退出），而且运行代价高昂，无法保证各个对象的调用顺序（甚至有不同线程中调用）。

回收方法区

	永久代的垃圾收集主要分为两部分内容：废弃常量和无用的类。

回收废弃常量

	回收废弃常量与Java堆的回收类似

　　假如一个字符串“abc” 已经进入常量池中，但当前系统没有一个string对象是叫做abc的，也就是说，没有任何string对象的引用指向常量池中的abc常量，也没 用其他地方引用这个字面量。如果这是发生内存回收，那么这个常量abc将会被清理出常量池。常量池中的其他类（接口）、方法、字段的符号引用也与此类 似

回收无用的类

	需要同时满足下面3个条件的才能算是无用的类。

1. 该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中无任何改类的实例。
2. 加载该类的ClassLoader已经被回收。
3. 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

　　虚拟机可以对同时满足这三个条件的类进行回收，但不是必须进行回收的。是否对类进行回收，HotSpot虚拟机提供了-Xnoclassgc参数进行控制。

垃圾回收算法

标记-清除算法

优点：基础最基础的可达性算法，后续的收集算法都是基于这种思想实现的

缺点：标记和清除效率不高，产生大量不连续的内存碎片，导致创建大对象时找不到连续的空间，不得不提前触发另一次的垃圾回收。

复制算法

将可用内存按容量分为大小相等的两块，每次只使用其中一块，当这一块的内存用完了，就将还存活的对象复制到另外一块内存上，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。

优点：实现简单，效率高。解决了标记-清除算法导致的内存碎片问题。

缺点：代价太大，将内存缩小了一半。效率随对象的存活率升高而降低。

标记-整理算法

标记-整理算法是根据老年代的特点应运而生

和标记-清理不同的是，该算法不是针对可回收对象进行清理，而是根据存活对象进行整理。让存活对象都向一端移动，然后直接清理掉边界以外的内存。

优点：不会像复制算法那样随着存活对象的升高而降低效率，不像标记-清除算法那样产生不连续的内存碎片

缺点：效率问题，除了像标记-清除算法的标记过程外，还多了一步整理过程，效率更低。

分代收集算法

当前商业虚拟机的垃圾收集都是采用“ 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。一般把java堆分为新生代和老年代。JVM根据各个年代的特点采用不同的收集算法。

新生代中，每次进行垃圾回收都会发现大量对象死去，只有少量存活，因此比较适合复制算法。只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。

老年代中，因为对象存活率较高，没有额外的空间进行分配担保，所以适合标记-清理、标记-整理算法来进行回收。

垃圾回收器

HotSpot虚拟机所包含的收集器

图中展示了7种作用于不同分代的收集器，如果两个收集器之间存在连线，则说明它们可以搭配使用。虚拟机所处的区域则表示它是属于新生代还是老年代收集器。

新生代收集器：Serial、ParNew、Parallel Scavenge

老年代收集器：CMS、Serial Old、Parallel Old

整堆收集器： G1

相关概念：

并行收集：指多条垃圾收集线程并行工作，但此时用户线程仍处于等待状态。

并发收集：指用户线程与垃圾收集线程同时工作（不一定是并行的可能会交替执行）。用户程序在继续运行，而垃圾收集程序运行在另一个CPU上。

吞吐量：即CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值（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 )）。例如：虚拟机共运行100分钟，垃圾收集器花掉1分钟，那么吞吐量就是99%

Serial 收集器

Serial收集器是最基本的、发展历史最悠久的收集器。

特点：单线程、简单高效（与其他收集器的单线程相比），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手机效率。收集器进行垃圾回收时，必须暂停其他所有的工作线程，直到它结束（Stop The World）。

应用场景：适用于Client模式下的虚拟机。

ParNew收集器

ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本。

除了使用多线程外其余行为均和Serial收集器一模一样（参数控制、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等）。

特点：多线程、ParNew收集器默认开启的收集线程数与CPU的数量相同，在CPU非常多的环境中，可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。

　　　和Serial收集器一样存在Stop The World问题

应用场景：ParNew收集器是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器，因为它是除了Serial收集器外，唯一一个能与CMS收集器配合工作的。

Parallel Scavenge 收集器

与吞吐量关系密切，故也称为吞吐量优先收集器。

特点：属于新生代收集器也是采用复制算法的收集器，又是并行的多线程收集器（与ParNew收集器类似）。

该收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量。还有一个值得关注的点是：GC自适应调节策略（与ParNew收集器最重要的一个区别）

GC自适应调节策略：Parallel Scavenge收集器可设置-XX:+UseAdptiveSizePolicy参数。当开关打开时不需要手动指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX:SurvivorRation）、晋升老年代的对象年龄（-XX:PretenureSizeThreshold）等，虚拟机会根据系统的运行状况收集性能监控信息，动态设置这些参数以提供最优的停顿时间和最高的吞吐量，这种调节方式称为GC的自适应调节策略。

Parallel Scavenge收集器使用两个参数控制吞吐量：

• XX:MaxGCPauseMillis 控制最大的垃圾收集停顿时间
• XX:GCRatio 直接设置吞吐量的大小。

Serial Old 收集器

Serial Old是Serial收集器的老年代版本。

特点：同样是单线程收集器，采用标记-整理算法。

应用场景：主要也是使用在Client模式下的虚拟机中。也可在Server模式下使用。

Server模式下主要的两大用途（在后续中详细讲解···）：

1. 在JDK1.5以及以前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用。
2. 作为CMS收集器的后备方案，在并发收集Concurent Mode Failure时使用。

Parallel Old 收集器

Parallel Scavenge收集器的老年代版本。

特点：多线程，采用标记-整理算法。

应用场景：注重高吞吐量以及CPU资源敏感的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge+Parallel Old 收集器。

Parallel Scavenge/Parallel Old收集器工作过程图：

CMS收集器

一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。

特点：基于标记-清除算法实现。并发收集、低停顿。

应用场景：适用于注重服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，给用户带来更好的体验等场景下。如web程序、b/s服务。

CMS收集器的运行过程分为下列4步：

初始标记：标记GC Roots能直接到的对象。速度很快但是仍存在Stop The World问题。

并发标记：进行GC Roots Tracing 的过程，找出存活对象且用户线程可并发执行。

重新标记：为了修正并发标记期间因用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录。仍然存在Stop The World问题。

并发清除：对标记的对象进行清除回收。

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收集器的工作过程图：

CMS收集器的缺点：

• 对CPU资源非常敏感。
• 无法处理浮动垃圾，可能出现Concurrent Model Failure失败而导致另一次Full GC的产生。
• 因为采用标记-清除算法所以会存在空间碎片的问题，导致大对象无法分配空间，不得不提前触发一次Full GC。

G1收集器

一款面向服务端应用的垃圾收集器。

特点如下：

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来缩短Stop-The-World停顿时间。部分收集器原本需要停顿Java线程来执行GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续运行。

分代收集：G1能够独自管理整个Java堆，并且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：G1运作期间不会产生空间碎片，收集后能提供规整的可用内存。

可预测的停顿：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毫秒的时间段内，消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒。

G1为什么能建立可预测的停顿时间模型？

因为它有计划的避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的大小，在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region。这样就保证了在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。

G1与其他收集器的区别：

其他收集器的工作范围是整个新生代或者老年代、G1收集器的工作范围是整个Java堆。在使用G1收集器时，它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region）。虽然也保留了新生代、老年代的概念，但新生代和老年代不再是相互隔离的，他们都是一部分Region（不需要连续）的集合。

G1收集器存在的问题：

Region不可能是孤立的，分配在Region中的对象可以与Java堆中的任意对象发生引用关系。在采用可达性分析算法来判断对象是否存活时，得扫描整个Java堆才能保证准确性。其他收集器也存在这种问题（G1更加突出而已）。会导致Minor GC效率下降。

G1收集器是如何解决上述问题的？

采用Remembered Set来避免整堆扫描。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set，虚拟机发现程序在对Reference类型进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作，检查Reference引用对象是否处于多个Region中（即检查老年代中是否引用了新生代中的对象），如果是，便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set中。当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆进行扫描也不会有遗漏。

如果不计算维护 Remembered Set 的操作，G1收集器大致可分为如下步骤：

初始标记：仅标记GC Roots能直接到的对象，并且修改TAMS（Next Top at Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可用的Region中创建新对象。（需要线程停顿，但耗时很短。）

并发标记：从GC Roots开始对堆中对象进行可达性分析，找出存活对象。（耗时较长，但可与用户程序并发执行）

最终标记：为了修正在并发标记期间因用户程序执行而导致标记产生变化的那一部分标记记录。且对象的变化记录在线程Remembered Set Logs里面，把Remembered Set Logs里面的数据合并到Remembered Set中。（需要线程停顿，但可并行执行。）

筛选回收：对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划。（可并发执行）

G1收集器运行示意图：

JVM (Java Virtual Machine) 基础篇（原创：坤哥）

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