Java核心面试技术点

描述一下 JVM 的内存区域

程序计数器（PC，ProgramCounter Register）。在 JVM 规范中，每个线程都有它自己的程序计数器，并且任何时间一个线程都只有一个方法在执行，也就是所谓的当前方法。程序计数器会存储当前线程正在执行的 Java 方法的 JVM 指令地址；或者，如果是在执行本地方法，则是未指定值（undefined）。

Java 虚拟机栈（Java Virtual Machine Stack），早期也叫 Java 栈。每个线程在创建时都会创建一个虚拟机栈，其内部保存一个个的栈帧（Stack Frame），对应着一次次的 Java 方法调用。前面谈程序计数器时，提到了当前方法；同理，在一个时间点，对应的只会有一个活动的栈帧，通常叫作当前帧，方法所在的类叫作当前类。如果在该方法中调用了其他方法，对应的新的栈帧会被创建出来，成为新的当前帧，一直到它返回结果或者执行结束。JVM 直接对 Java 栈的操作只有两个，就是对栈帧的压栈和出栈。栈帧中存储着局部变量表、操作数（operand）栈、动态链接、方法正常退出或者异常退出的定义等。

堆（Heap），它是 Java 内存管理的核心区域，用来放置 Java 对象实例，几乎所有创建的Java 对象实例都是被直接分配在堆上。堆被所有的线程共享，在虚拟机启动时，我们指定的“Xmx”之类参数就是用来指定最大堆空间等指标。理所当然，堆也是垃圾收集器重点照顾的区域，所以堆内空间还会被不同的垃圾收集器进行进一步的细分，最有名的就是新生代、老年代的划分。

方法区（Method Area）。这也是所有线程共享的一块内存区域，用于存储所谓的元（Meta）数据，例如类结构信息，以及对应的运行时常量池、字段、方法代码等。由于早期的 Hotspot JVM 实现，很多人习惯于将方法区称为永久代（Permanent Generation）。Oracle JDK 8 中将永久代移除，同时增加了元数据区（Metaspace）。

运行时常量池（Run-Time Constant Pool），这是方法区的一部分。如果仔细分析过反编译的类文件结构，你能看到版本号、字段、方法、超类、接口等各种信息，还有一项信息就是常量池。Java 的常量池可以存放各种常量信息，不管是编译期生成的各种字面量，还是需要在运行时决定的符号引用，所以它比一般语言的符号表存储的信息更加宽泛。

本地方法栈（Native Method Stack）。它和 Java 虚拟机栈是非常相似的，支持对本地方法的调用，也是每个线程都会创建一个。在 Oracle Hotspot JVM 中，本地方法栈和 Java 虚拟机栈是在同一块儿区域，这完全取决于技术实现的决定，并未在规范中强制。

造成OOM的原因有哪几种？

堆内存不足是最常见的 OOM 原因之一，抛出的错误信息是“java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space”，原因可能千奇百怪，例如，可能存在内存泄漏问题；也很有可能就是堆的大小不合理，比如我们要处理比较可观的数据量，但是没有显式指定 JVM 堆大小或者指定数值偏小；或者出现 JVM 处理引用不及时，导致堆积起来，内存无法释放等。

虚拟机栈和本地方法栈，这里要稍微复杂一点。如果我们写一段程序不断的进行递归调用，而且没有退出条件，就会导致不断地进行压栈。类似这种情况，JVM 实际会抛出StackOverFlowError；当然，如果 JVM 试图去扩展栈空间的的时候失败，则会抛出OutOfMemoryError。

对于老版本的 Oracle JDK，因为永久代的大小是有限的，并且 JVM 对永久代垃圾回收（如，常量池回收、卸载不再需要的类型）非常不积极，所以当我们不断添加新类型的时候，永久代出现OutOfMemoryError 也非常多见，尤其是在运行时存在大量动态类型生成的场合；类似 Intern 字符串缓存占用太多空间，也会导致 OOM 问题。对应的异常信息，会标记出来和永久代相关：“java.lang.OutOfMemoryError: PermGenspace

GC 算法

复制（Copying）算法，我前面讲到的新生代 GC，基本都是基于复制算法，将活着的对象复制到 to 区域，拷贝过程中将对象顺序放置，就可以避免内存碎片化。这么做的代价是，既然要进行复制，既要提前预留内存空间，有一定的浪费；另外，对于 G1 这种分拆成为大量 region 的 GC，复制而不是移动，意味着 GC 需要维护 region 之间对象引用关系，这个开销也不小，不管是内存占用或者时间开销。

标记- 清除（Mark-Sweep）算法，首先进行标记工作，标识出所有要回收的对象，然后进行清除。这么做除了标记、清除过程效率有限，另外就是不可避免的出现碎片化问题，这就导致其不适合特别大的堆；否则，一旦出现 Full GC，暂停时间可能根本无法接受。

标记- 整理（Mark-Compact），类似于标记 - 清除，但为避免内存碎片化，它会在清理过程中将对象移动，以确保移动后的对象占用连续的内存空间。

G1 垃圾回收器采用的是什么垃圾回收算法？

从 GC 算法的角度，G1 选择的是复合算法，可以简化理解为：

在新生代，G1 采用的仍然是并行的复制算法，所以同样会发生 Stop-The-World 的暂停。

在老年代，大部分情况下都是并发标记，而整理（Compact）则是和新生代 GC 时捎带进行，并且不是整体性的整理，而是增量进行的。

GC 调优思路

从性能的角度看，通常关注三个方面，内存占用（footprint）、延时（latency）和吞吐量（throughput），大多数情况下调优会侧重于其中一个或者两个方面的目标，很少有情况可以兼顾三个不同的角度。当然，除了上面通常的三个方面，也可能需要考虑其他 GC 相关的场景，例如，OOM 也可能与不合理的 GC 相关参数有关；或者，应用启动速度方面的需求，GC 也会是个考虑的方面。 基本的调优思路可以总结为：

理解应用需求和问题，确定调优目标。假设，我们开发了一个应用服务，但发现偶尔会出现性能抖动，出现较长的服务停顿。评估用户可接受的响应时间和业务量，将目标简化为，希望 GC 暂停尽量控制在 200ms 以内，并且保证一定标准的吞吐量。

掌握JVM 和 GC 的状态，定位具体的问题，确定真的有 GC 调优的必要。具体有很多方法，比如，通过 jstat 等工具查看 GC 等相关状态，可以开启 GC 日志，或者是利用操作系统提供的诊断工具等。例如，通过追踪 GC 日志，就可以查找是不是 GC 在特定时间发生了长时间的暂停，进而导致了应用响应不及时。

选择的GC 类型是否符合我们的应用特征，如果是，具体问题表现在哪里，是 Minor GC 过长，还是 Mixed GC 等出现异常停顿情况；如果不是，考虑切换到什么类型，如 CMS 和 G1 都是更侧重于低延迟的 GC 选项。

通过分析确定具体调整的参数或者软硬件配置。验证是否达到调优目标，如果达到目标，即可以考虑结束调优；否则，重复完成分析、调整、验证这 个过程。

如何提高JVM的性能？

新对象预留在年轻代 通过设置一个较大的年轻代预留新对象，设置合理的 Survivor 区并且提供 Survivor 区的使用率，可以将年轻对象保存在年轻代。

大对象进入年老代 使用参数-XX:PetenureSizeThreshold设置大对象直接进入年老代的阈值

设置对象进入年老代的年龄 这个阈值的最大值可以通过参数-XX:MaxTenuringThreshold 来设置，默认值是 15

稳定的 Java 堆 获得一个稳定的堆大小的方法是使-Xms 和-Xmx 的大小一致，即最大堆和最小堆 (初始堆) 一样。

增大吞吐量提升系统性能 –Xmx380m –Xms3800m：设置 Java 堆的最大值和初始值。一般情况下，为了避免堆内存的频繁震荡，导致系统性能下降，我们的做法是设置最大堆等于最小堆。假设这里把最小堆减少为最大堆的一半，即 1900m，那么 JVM 会尽可能在1900MB 堆空间中运行，如果这样，发生 GC 的可能性就会比较高； -Xss128k：减少线程栈的大小，这样可以使剩余的系统内存支持更多的线程；-Xmn2g：设置年轻代区域大小为 2GB； –XX:+UseParallelGC：年轻代使用并行垃圾回收收集器。这是一个关注吞吐量的收集器，可以尽可能地减少 GC 时间。 –XX:ParallelGC-Threads：设置用于垃圾回收的线程数，通常情况下，可以设置和 CPU 数量相等。但在 CPU 数量比较多的情况下，设置相对较小的数值也是合理的；–XX:+UseParallelOldGC：设置年老代使用并行回收收集器。

尝试使用大的内存分页 –XX:+LargePageSizeInBytes：设置大页的大小。内存分页 (Paging) 是在使用 MMU 的基础上，提出的一种内存管理机制。它将虚拟地址和物理地址按固定大小（4K）分割成页 (page) 和页帧(page frame)，并保证页与页帧的大小相同。这种机制，从数据结构上，保证了访问内存的高效，并使 OS 能支持非连续性的内存分配。

使用非占有的垃圾回收器 为降低应用软件的垃圾回收时的停顿，首先考虑的是使用关注系统停顿的 CMS 回收器，其次，为了减少 Full GC 次数，应尽可能将对象预留在年轻代。

system.gc() 的作用是什么？

gc()函数的作用只是提醒虚拟机：程序员希望进行一次垃圾回收。但是它不能保证垃圾回收一定会进行，而且具体什么时候进行是取决于具体的虚拟机的，不同的虚拟机有不同的对策。

Parallel GC、CMS GC、ZGC、Azul Pauseless GC最主要的不同是？背后的原理也请简单描述下？

Parallel GC的Young区采用的是Mark-Copy算法，Old区采用的是Mark-Sweep-Compact来实现，Parallel执行，所以决定了Parallel GC在执行YGC、FGC时都会Stop-The-World，但完成GC的速度也会比较快。 CMS GC的Young区采用的也是Mark-Copy，Old区采用的是Concurrent Mark-Sweep，所以决定了CMS GC在对old区回收时造成的STW时间会更短，避免对应用产生太大的时延影响。 G1 GC采用了Garbage First算法，比较复杂，实现的好呢，理论上是会比CMS GC可以更高效，同时对应用的影响也很小。 ZGC、Azul Pauseless GC采用的算法很不一样，尤其是Pauseless GC，其中的很重要的一个技巧是通过增加Read Barrier来更好的识别对GC而言最关键的references变化的情况。

什么时候执行ygc，fullgc？

当young gen中的eden区分配满的时候触发young gc，当年老代内存不足时，将执行Major GC，也叫 Full GC。

gc()函数的作用只是提醒虚拟机：程序员希望进行一次垃圾回收。但是它不能保证垃圾回收一定会进行，而且具体什么时候进行是取决于具体的虚拟机的，不同的虚拟机有不同的对策。

强引用、软引用、弱引用、幻象引用有什么区别？具体使用场景是什么？

不同的引用类型，主要体现的是对象不同的可达性（reachable）状态和对垃圾收集的影响。

所谓强引用（"Strong" Reference），就是我们最常见的普通对象引用，只要还有强引用指向一个对象，就能表明对象还“活着”，垃圾收集器不会碰这种对象。对于一个普通的对象，如果没有其他的引用关系，只要超过了引用的作用域或者显式地将相应（强）引用赋值为 null，就是可以被垃圾收集的了，当然具体回收时机还是要看垃圾收集策略。

软引用（SoftReference），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。

SoftReference 在“弱引用WeakReference”中属于最强的引用。SoftReference 所指向的对象，当没有强引用指向它时，会在内存中停留一段的时间，垃圾回收器会根据 JVM 内存的使用情况（内存的紧缺程度）以及 SoftReference 的 get() 方法的调用情况来决定是否对其进行回收。

对于幻象引用（PhantomReference ），有时候也翻译成虚引用，你不能通过它访问对象。幻象引用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，如 Java 平台自身 Cleaner 机制等，也有人利用幻象引用监控对象的创建和销毁。

Object counter = new Object();

ReferenceQueue refQueue = new ReferenceQueue<>();

PhantomReference p = new PhantomReference<>(counter, refQueue);

counter = null;

System.gc();

try {

// Remove

是一个阻塞方法，可以指定 timeout，或者选择一直阻塞

Reference ref = refQueue.remove(1000L);

if (ref != null) {

// do something

}

} catch (InterruptedException e) {

// Handle it

}

JVM类加载过程

一般来说，我们把 Java 的类加载过程分为三个主要步骤：加载、链接、初始化。 首先是加载阶段（Loading），它是 Java 将字节码数据从不同的数据源读取到 JVM 中，并映射为 JVM 认可的数据结构（Class 对象），这里的数据源可能是各种各样的形态，如 jar 文件、class 文件，甚至是网络数据源等；如果输入数据不是 ClassFile 的结构，则会抛出 ClassFormatError。加载阶段是用户参与的阶段，我们可以自定义类加载器，去实现自己的类加载过程。

第二阶段是链接（Linking），这是核心的步骤，简单说是把原始的类定义信息平滑地转化入 JVM 运行的过程中。这里可进一步细分为三个步骤：

验证（Verification），这是虚拟机安全的重要保障，JVM 需要核验字节信息是符合 Java 虚拟机规范的，否则就被认为是 VerifyError，这样就防止了恶意信息或者不合规的信息危害 JVM 的运行，验证阶段有可能触发更多 class 的加载。

准备（Preparation），创建类或接口中的静态变量，并初始化静态变量的初始值。但这里的“初始化”和下面的显式初始化阶段是有区别的，侧重点在于分配所需要的内存空间，不会去执行更进一步的 JVM 指令。

解析（Resolution），在这一步会将常量池中的符号引用（symbolic reference）替换为直接引用。

最后是初始化阶段（initialization），这一步真正去执行类初始化的代码逻辑，包括静态字段赋值的动作，以及执行类定义中的静态初始化块内的逻辑，编译器在编译阶段就会把这部分逻辑整理好，父类型的初始化逻辑优先于当前类型的逻辑。

什么是双亲委派模型？

简单说就是当类加载器（Class-Loader）试图加载某个类型的时候，除非父加载器找不到相应类型，否则尽量将这个任务代理给当前加载器的父加载器去做。使用委派模型的目的是避免重复加载 Java 类型。

类加载器的类型

启动类加载器（Bootstrap Class-Loader），加载 jre/lib 下面的 jar 文件，如 rt.jar。它是个超级公民，即使是在开启了 Security Manager 的时候，JDK 仍赋予了它加载的程序 AllPermission。

扩展类加载器（Extension or Ext Class-Loader），负责加载我们放到 jre/lib/ext/ 目录下面的 jar 包，这就是所谓的 extension 机制。该目录也可以通过设置“java.ext.dirs”来覆盖。

应用类加载器（Application or App Class-Loader），就是加载我们最熟悉的classpath

上下文类加载器

Java 提供了很多服务提供者接口（Service Provider Interface，SPI），允许第三方为这些接口提供实现。常见的 SPI 有 JDBC、JCE、JNDI、JAXP 和 JBI 等。这些 SPI 的接口由 Java 核心库来提供，而这些 SPI 的实现代码则是作为 Java 应用所依赖的 jar 包被包含进类路径（CLASSPATH）里。SPI接口中的代码经常需要加载具体的实现类。那么问题来了，SPI的接口是Java核心库的一部分，是由**启动类加载器(Bootstrap Classloader)来加载的；SPI的实现类是由系统类加载器(System ClassLoader)**来加载的。引导类加载器是无法找到 SPI 的实现类的，因为依照双亲委派模型，BootstrapClassloader无法委派AppClassLoader来加载类。而线程上下文类加载器破坏了“双亲委派模型”，可以在执行线程中抛弃双亲委派加载链模式，使程序可以逆向使用类加载器。

ServiceLoader 的加载代码：

public static <S> ServiceLoader<S> load(Class<S> service) {    ClassLoader cl = Thread.currentThread().getContextClassLoader();    return ServiceLoader.load(service, cl);}

ContextClassLoader默认存放了AppClassLoader的引用，由于它是在运行时被放在了线程中，所以不管当前程序处于何处（BootstrapClassLoader或是ExtClassLoader等），在任何需要的时候都可以用Thread.currentThread().getContextClassLoader()取出应用程序类加载器来完成需要的操作。

自定义类加载器

自定义类加载器，常见的场景有：

[if !supportLists]·     [endif]实现类似进程内隔离，类加载器实际上用作不同的命名空间，以提供类似容器、模块化的效果。例如，两个模块依赖于某个类库的不同版本，如果分别被不同的容器加载，就可以互不干扰。这个方面的集大成者是Java EE和OSGI、JPMS等框架。

应用需要从不同的数据源获取类定义信息，例如网络数据源，而不是本地文件系统。

需要自己操纵字节码，动态修改或者生成类型

动态代理的原理？

反射机制是 Java 语言提供的一种基础功能，赋予程序在运行时自省（introspect，官方用语）的能力。通过反射我们可以直接操作类或者对象，比如获取某个对象的类定义，获取类声明的属性和方法，调用方法或者构造对象，甚至可以运行时修改类定义。动态代理是一种方便运行时动态构建代理、动态处理代理方法调用的机制，很多场景都是利用类似机制做到的，比如用来包装 RPC 调用、面向切面的编程（AOP）。实现动态代理的方式很多，比如 JDK 自身提供的动态代理，就是主要利用了上面提到的反射机制。还有其他的实现方式，比如利用传说中更高性能的字节码操作机制，类似 ASM、cglib（基于 ASM）、Javassist 等。

动态代理：JDK动态代理和CGLIB代理的区别？

JDK动态代理只能对实现了接口的类生成代理，而不能针对类，CGLIB是针对类实现代理，主要是对指定的类生成一个子类，覆盖其中的方法（继承）。

JDK Proxy 的优势：

最小化依赖关系，减少依赖意味着简化开发和维护，JDK 本身的支持，可能比 cglib 更加可靠。

平滑进行 JDK 版本升级，而字节码类库通常需要进行更新以保证在新版 Java 上能够使用。

代码实现简单。

基于类似 cglib 框架的优势：

有的时候调用目标可能不便实现额外接口，从某种角度看，限定调用者实现接口是有些侵入性的实践，类似 cglib 动态代理就没有这种限制。

只操作我们关心的类，而不必为其他相关类增加工作量。

高性能。

Spring在选择用JDK还是CGLiB的依据是什么？

(1)当Bean实现接口时，Spring就会用JDK的动态代理 (2)当Bean没有实现接口时，Spring使用CGlib是实现 (3)可以强制使用CGlib（在spring配置中加入<aop:aspectj-autoproxy

proxy-target-class="true"/>）

CGlib比JDK快？

(1)使用CGLib实现动态代理，CGLib底层采用ASM字节码生成框架，使用字节码技术生成代理类，比使用Java反射效率要高。唯一需要注意的是，CGLib不能对声明为final的方法进行代理，因为CGLib原理是动态生成被代理类的子类。但是JDK也在升级，开始引入很多字节码技术来实现部分动态代理的功能，所以在某些测试下不一定是CGLib更快。

Java 中操作字节码的技术

ASM、Javassist、CGLib、Byte Budy。