jvm内存模型
一. 线程私有区域
线程私有数据区域生命周期与线程相同, 依赖用户线程的启动/结束而创建/销毁(在Hotspot VM内, 每个线程都与操作系统的本地线程直接映射, 因此这部分内存区域的存/否跟随本地线程的生/死).
1. Program Counter Register(程序计数器):
一块较小的内存空间, 作用是当前线程所执行字节码的行号指示器(类似于传统CPU模型中的PC), PC在每次指令执行后自增, 维护下一个将要执行指令的地址. 在JVM模型中, 字节码解释器就是通过改变PC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PC完成(仅限于Java方法, Native方法该计数器值为undefined
).
不同于OS以进程为单位调度, JVM中的并发是通过线程切换并分配时间片执行来实现的. 在任何一个时刻, 一个处理器内核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, 这类内存被称为“线程私有”内存.
2. Java Stack(虚拟机栈)
虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型: 每个方法被执行时会创建一个栈帧(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. 每个方法被调用至返回的过程, 就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程(VM提供了-Xss
来指定线程的最大栈空间, 该参数也直接决定了函数调用的最大深度).
-
局部变量表(对应我们常说的‘堆栈’中的‘栈’)存放了编译期可知的各种基本数据类型(如boolean、int、double等) 、对象引用(reference : 不等同于对象本身, 可能是一个指向对象起始地址的指针, 也可能指向一个代表对象的句柄或其他与此对象相关的位置, 见下: HotSpot对象定位方式) 和 returnAddress类型(指向一条字节码指令的地址). 其中
long
和double
占用2个局部变量空间(Slot), 其余只占用1个.
3. Native Method Stack(本地方法栈)
与Java Stack作用类似, 区别是Java Stack为执行Java方法服务, 而本地方法栈则为Native方法服务, 如果一个VM实现使用C-linkage模型来支持Native调用, 那么该栈将会是一个#(详见: JVM学习笔记-本地方法栈(Native Method Stacks)), 但HotSpot VM直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一.
二. 线程共享区域
随虚拟机的启动/关闭而创建/销毁.
1. Heap(Java堆)
几乎所有对象实例和数组都要在堆上分配(栈上分配、标量替换除外), 因此是VM管理的最大一块内存, 也是垃圾收集器的主要活动区域. 由于现代VM采用分代收集算法, 因此Java堆从GC的角度还可以细分为: 新生代(Eden区、From Survivor区和To Survivor区)和老年代; 而从内存分配的角度来看, 线程共享的Java堆还还可以划分出多个线程私有的分配缓冲区(TLAB). 而进一步划分的目的是为了更好地回收内存和更快地分配内存.
2. Method Area(方法区)
即我们常说的永久代(Permanent Generation), 用于存储被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. HotSpot VM把GC分代收集扩展至方法区, 即使用Java堆的永久代来实现方法区, 这样HotSpot的垃圾收集器就可以像管理Java堆一样管理这部分内存, 而不必为方法区开发专门的内存管理器(永久带的内存回收的主要目标是针对常量池的回收和类型的卸载, 因此收益一般很小)
运行时常量池
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, 这部分内容会存放到方法区的运行时常量池中(如前面从test方法中读到的signature信息). 但Java语言并不要求常量一定只能在编译期产生, 即并非预置入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, 如String的intern()方法.
三. 直接内存
直接内存并不是JVM运行时数据区的一部分, 但也会被频繁的使用: 在JDK 1.4引入的NIO提供了基于Channel与Buffer的IO方式, 它可以使用Native函数库直接分配堆外内存, 然后使用DirectByteBuffer
对象作为这块内存的引用进行操作(详见: Java I/O 扩展), 这样就避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据, 因此在一些场景中可以显著提高性能.
显然, 本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制(即不会遵守-Xms、-Xmx等设置), 但既然是内存, 则肯定还是会受到本机总内存大小及处理器寻址空间的限制, 因此动态扩展时也会出现OutOfMemoryError
异常.
GC算法种类
1、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他时,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。
缺点:引用和去引用伴随着加法和减法,影响性能,而且难以处理循环引用,java中没有使用。
2、可达性分析算法:通过一系列名为"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时,则证明此对象是不可用的。
收集算法
1、标记-清除算法
对待回收的对象进行标记。
算法缺点:效率问题,标记和清除过程效率都很低;空间问题,收集之后会产生大量的内存碎片,不利于大对象的分配。
2、复制算法
复制算法将可用内存划分成大小相等的两块A和B,每次只使用其中一块,当A的内存用完了,就把存活的对象复制到B,并清空A的内存,不仅提高了标记的效率,因为只需要标记存活的对象,同时也避免了内存碎片的问题,代价是可用内存缩小为原来的一半。
3、标记-整理算法
在老年代中,对象存活率较高,复制算法的效率很低。在标记-整理算法中,标记出所有存活的对象,并移动到一端,然后直接清理边界以外的内存。
垃圾收集器
上图展示了7种不同分代的收集器,如果两两之间存在连线,说明可以组合使用。
1、Serial收集器(串行GC)
Serial 是一个采用单个线程并基于复制算法工作在新生代的收集器,进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线程。对于单CPU环境来说,Serial由于没有线程交互的开销,可以很高效的进行垃圾收集动作,是Client模式下新生代默认的收集器。
2、ParNew收集器(并行GC)
ParNew其实是serial的多线程版本,除了使用多条线程进行垃圾收集之外,其余行为与Serial一样。
3、Parallel Scavenge收集器(并行回收GC)
Parallel Scavenge是一个采用多线程基于复制算法并工作在新生代的收集器,其关注点在于达到一个可控的吞吐量,经常被称为“吞吐量优先”的收集器。
吞吐量 = 用户代码运行时间 /(用户代码运行时间 + 垃圾收集时间)
Parallel Scavenge提供了两个参数用于精确控制吞吐量:
1、-XX:MaxGCPauseMillis 设置垃圾收集的最大停顿时间
2、-XX:GCTimeRatio 设置吞吐量大小
4、Serial Old收集器(串行GC)
Serial Old 是一个采用单线程基于标记-整理算法并工作在老年代的收集器,是Client模式下老年代默认的收集器。
5、Parallel Old收集器(并行GC)
Parallel Old是一个采用多线程基于标记-整理算法并工作在老年代的收集器。在注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合,可以优先考虑Parallel Scavenge和Parallel Old的收集器组合。
6、CMS收集器(并发GC)
CMS(Concurrent Mark Sweep)是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器,工作在老年代,基于“标记-清除”算法实现,整个过程分为以下4步:
1、初始标记:这个过程只是标记以下GC Roots能够直接关联的对象,但是仍然会Stop The World;
2、并发标记:进行GC Roots Tracing的过程,可以和用户线程一起工作。
3、重新标记:用于修正并发标记期间由于用户程序继续运行而导致标记产生变动的那部分记录,这个过程会暂停所有线程,但其停顿时间远比并发标记的时间短;
4、并发清理:可以和用户线程一起工作。
CMS收集器的缺点:
1、对CPU资源比较敏感,在并发阶段,虽然不会导致用户线程停顿,但是会占用一部分线程资源,降低系统的总吞吐量。
2、无法处理浮动垃圾,在并发清理阶段,用户线程的运行依然会产生新的垃圾对象,这部分垃圾只能在下一次GC时收集。
3、CMS是基于标记-清除算法实现的,意味着收集结束后会造成大量的内存碎片,可能导致出现老年代剩余空间很大,却无法找到足够大的连续空间分配当前对象,不得不提前触发一次Full GC。
JDK1.5实现中,当老年代空间使用率达到68%时,就会触发CMS收集器,如果应用中老年代增长不是太快,可以通过-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction参数提高触发百分比,从而降低内存回收次数提高系统性能。
JDK1.6实现中,触发CMS收集器的阈值已经提升到92%,要是CMS运行期间预留的内存无法满足用户线程需要,会出现一次"Concurrent Mode Failure"失败,这是虚拟机会启动Serial Old收集器对老年代进行垃圾收集,当然,这样应用的停顿时间就更长了,所以这个阈值也不能设置的太高,如果导致了"Concurrent Mode Failure"失败,反而会降低性能,至于如何设置这个阈值,还得长时间的对老年代空间的使用情况进行监控。
7、G1收集器
G1(Garbage First)是JDK1.7提供的一个工作在新生代和老年代的收集器,基于“标记-整理”算法实现,在收集结束后可以避免内存碎片问题。
G1优点:
1、并行与并发:充分利用多CPU来缩短Stop The World的停顿时间;
2、分代收集:不需要其他收集配合就可以管理整个Java堆,采用不同的方式处理新建的对象、已经存活一段时间和经历过多次GC的对象获取更好的收集效果;
3、空间整合:与CMS的"标记-清除"算法不同,G1在运行期间不会产生内存空间碎片,有利于应用的长时间运行,且分配大对象时,不会导致由于无法申请到足够大的连续内存而提前触发一次Full GC;
4、停顿预测:G1中可以建立可预测的停顿时间模型,能让使用者明确指定在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。
使用G1收集器时,Java堆的内存布局与其他收集器有很大区别,整个Java堆会被划分为多个大小相等的独立区域Region,新生代和老年代不再是物理隔离了,都是一部分Region(不需要连续)的集合。G1会跟踪各个Region的垃圾收集情况(回收空间大小和回收消耗的时间),维护一个优先列表,根据允许的收集时间,优先回收价值最大的Region,避免在整个Java堆上进行全区域的垃圾回收,确保了G1收集器可以在有限的时间内尽可能收集更多的垃圾。
不过问题来了:使用G1收集器,一个对象分配在某个Region中,可以和Java堆上任意的对象有引用关系,那么如何判定一个对象是否存活,是否需要扫描整个Java堆?其实这个问题在之前收集器中也存在,如果回收新生代的对象时,不得不同时扫描老年代的话,会大大降低Minor GC的效率。
针对这种情况,虚拟机提供了一个解决方案:G1收集器中Region之间的对象引用关系和其他收集器中新生代与老年代之间的对象引用关系被保存在Remenbered Set数据结构中,用来避免全堆扫描。G1中每个Region都有一个对应的Remenbered Set,当虚拟机发现程序对Reference类型的数据进行写操作时,会产生一个Write Barrier暂时中断写操作,检查Reference引用的对象是否处于相同的Region中,如果不是,则通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属Region的Remenbered Set中。
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