一、运行时数据区域(内存模型)
1.内存区域
是指JVM运行时将数据分区域存储,强调对内存空间的划分。
2.内存模型
是定义了线程和主内存之间的抽象关系,即JMM定义了JVM在计算机内存中的工作方式。共享内存的并发模型,线程之间主要通过读-写共享变量(堆内存中的实例域,静态域和数组元素)来完成隐式通信。Java 内存模型(JMM)控制 Java 线程之间的通信,决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。
主要的运行时数据如下:
3.内存区域图
jdk8 之前内存区域图:
jdk8之后内存区域图:
Java 8 中 PermGen 为什么被移出 HotSpot JVM 了?两个主要原因:
- 由于 PermGen 内存经常会溢出,引发恼人的 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen,因此 JVM 的开发者希望这一块内存可以更灵活地被管理,不要再经常出现这样的 OOM
- 移除 PermGen 可以促进 HotSpot JVM 与 JRockit VM 的融合,因为 JRockit 没有永久代。
根据上面的各种原因,PermGen 最终被移除,方法区移至 Metaspace,字符串常量移至 Java Heap。
程序计数器
是一块较小的内存空间,它可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。
由于 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,是方法运行时的基础数据结构)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。
在活动线程中,只有位千栈顶的帧才是有效的,称为当前栈帧。正在执行的方法称为当前方法,栈帧是方法运行的基本结构。在执行引擎运行时,所有指令都只能针对当前栈帧进行操作。
(1)局部变量表
局部变量表是存放方法参数和局部变量的区域。局部变量没有准备阶段,必须显示初始化。如果是非静态方法,则在index[0]位置上存储的是方法所属对象的实例引用,一个引用变量占4个字节,随后存储的是参数和局部变量。字节码指令中的STORE指令就是将操作栈中计算完成的局部变呈写回局部变量表的存储空间内。
虚拟机栈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),如果扩展时无法申请到足够的内存,就会抛出 OutOfMemoryError 异常。
(2)操作栈
操作栈是个初始状态为空的桶式结构栈。在方法执行过程中,会有各种指令往栈中写入和提取信息。JVM的执行引擎是基于栈的执行引擎,其中的栈指的就是操作栈。字节码指令集的定义都是基于栈类型的,栈的深度在方法元信息的stack属性中。
i++ 和 ++i 的区别:
- i++:从局部变量表取出 i 并压入操作栈,然后对局部变量表中的 i 自增 1,将操作栈栈顶值取出使用,最后,使用栈顶值更新局部变量表,如此线程从操作栈读到的是自增之前的值。
- ++i:先对局部变量表的 i 自增 1,然后取出并压入操作栈,再将操作栈栈顶值取出使用,最后,使用栈顶值更新局部变量表,线程从操作栈读到的是自增之后的值。
之前之所以说 i++ 不是原子操作,即使使用 volatile 修饰也不是线程安全,就是因为,可能 i 被从局部变量表(内存)取出,压入操作栈(寄存器),操作栈中自增,使用栈顶值更新局部变量表(寄存器更新写入内存),其中分为 3 步,volatile 保证可见性,保证每次从局部变量表读取的都是最新的值,但可能这 3 步可能被另一个线程的 3 步打断,产生数据互相覆盖问题,从而导致 i 的值比预期的小。
(3)动态链接
每个栈帧中包含一个在常量池中对当前方法的引用, 目的是支持方法调用过程的动态连接。
(4)方法返回地址
方法执行时有两种退出情况:正常退出,即正常执行到任何方法的返回字节码指令,如 RETURN、IRETURN、ARETURN 等;异常退出。
无论何种退出情况,都将返回至方法当前被调用的位置。方法退出的过程相当于弹出当前栈帧,退出可能有三种方式:返回值压入上层调用栈帧/异常信息抛给能够处理的栈帧/PC计数器指向方法调用后的下一条指令。
本地方法栈
本地方法栈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方法服务,而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务。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StackOverflowErro、rOutOfMemoryError异常。
线程开始调用本地方法时,会进入 个不再受 JVM 约束的世界。本地方法可以通过 JNI(Java Native Interface)来访问虚拟机运行时的数据区,甚至可以调用寄存器,具有和 JVM 相同的能力和权限。 当大量本地方法出现时,势必会削弱 JVM 对系统的控制力,因为它的出错信息都比较黑盒。对内存不足的情况,本地方法栈还是会抛出 nativeheapOutOfMemory。
JNI 类本地方法最著名的应该是 System.currentTimeMillis()
,JNI使 Java 深度使用操作系统的特性功能,复用非 Java 代码。 但是在项目过程中, 如果大量使用其他语言来实现 JNI , 就会丧失跨平台特性。
Java堆
Java堆是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆是被所以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。
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)。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 堆中可能划分出多个线程私有的分配缓冲区(Thread Local Allocation Buffer,TLAB)。
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,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
方法区与Java堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于储存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。垃圾收集行为在这个区域是比较少出现的,其内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载。当方法区无法满足内存分配需求时,将抛出 OutOfMemoryError 异常。
为什么要使用元空间取代永久代的实现?
- 字符串存在永久代中,容易出现性能问题和内存溢出
- 类及方法的信息等比较难确定其大小,因此对于永久代的大小指定比较困难,大小容易出现永久代溢出,太大则容易导致老年代溢出。
- 永久代会为GC带来不必要的复杂度,并且回收效率偏低。
- 将 HotSpot 与 JRockit 合二为一
(1)运行时常量池
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(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。
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。
(2)直接内存
直接内存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。
在 JDK 1.4 中新加入了 NIO,引入了一种基于通道(Channel)与缓冲区(Buffer)的 I/O 方式,它可以使用 Native 函数库直接分配堆外内存,然后通过一个存储在 Java 堆中的 DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能,因为避免了在 Java 堆和 Native 堆中来回复制数据。
显然,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。
volatile关键字
volatile 可以说是 JVM 提供的最轻量级的同步机制,当一个变量定义为volatile之后,它将具备两种特性:
- 保证此变量对所有线程的可见性。
而普通变量不能做到这一点,普通变量的值在线程间传递均需要通过主内存来完成。注意,volatile 虽然保证了可见性,但是 Java 里面的运算并非原子操作,导致 volatile 变量的运算在并发下一样是不安全的。而 synchronized 关键字则是由“一个变量在同一个时刻只允许一条线程对其进行 lock 操作”这条规则获得线程安全的。
- 禁止指令重排序优化。
普通的变量仅仅会保证在该方法的执行过程中所有依赖赋值结果的地方都能获取到正确的结果,而不能保证变量赋值操作的顺序与程序代码中的执行顺序一致。
内存分配与回收策略
对象的内存分配,往大方向讲,就是在堆上分配,对象主要分配在新生代的Eden区上。少数情况下也可能会直接分配在老年代中,分配的规则并不是百分之百固定的,其细节取决于当前使用的是哪一种垃圾收集器组合,还有虚拟机中与内存相关的参数的设置。
二、垃圾回收机制
[垃圾回收主要关注Java堆,Java内存运行时区域中的程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随线程而生灭](https://jingyan.baidu.com/article/4ae03de33b2ca87ffe9e6b4b.html);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,不需要过多考虑回收的问题,因为方法总结或者线程结束时,内存自然就跟随着回收了。
判读哪些对象需要被回收
- 引用计数法
给对象添加一引用计数器,被引用一次计数器值就加 1;当引用失效时,计数器值就减 1;计数器为 0 时,对象就是不可能再被使用的,简单高效,缺点是无法解决对象之间相互循环引用的问题。
- 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(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。此算法解决了上述循环引用的问题。
在Java语言中,可作为 GC Roots 的对象包括下面几种:
- a. 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象。
- b. 方法区中类静态属性引用的对象。
- c. 方法区中常量引用的对象。
- d. 本地方法栈中 JNI(Native方法)引用的对象
作为 GC Roots 的节点主要在全局性的引用与执行上下文中。要明确的是,tracing gc必须以当前存活的对象集为 Roots,因此必须选取确定存活的引用类型对象。
GC 管理的区域是 Java 堆,虚拟机栈、方法区和本地方法栈不被 GC 所管理,因此选用这些区域内引用的对象作为 GC Roots,是不会被 GC 所回收的。其中虚拟机栈和本地方法栈都是线程私有的内存区域,只要线程没有终止,就能确保它们中引用的对象的存活。而方法区中类静态属性引用的对象是显然存活的。常量引用的对象在当前可能存活,因此,也可能是 GC roots 的一部分。
可达性分析算法
不可达的对象将暂时处于“缓刑”阶段,要真正宣告一个对象死亡,至少要经历两次标记过程:
- 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,筛选的条件是此对象是否有必要执行
finalize()
方法。 - 当对象没有覆盖
finalize()
方法,或者finalize()
方法已经被虚拟机调用过,虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”,直接进行第二次标记。 - 如果这个对象被判定为有必要执行
finalize()
方法,那么这个对象将会放置在一个叫做 F-Queue 的队列之中,并在稍后由一个由虚拟机自动建立的、低优先级的 Finalizer 线程去执行它。
这里所谓的“执行”是指虚拟机会触发这个方法,但并不承诺会等待它运行结束,因为如果一个对象在 finalize()
方法中执行缓慢,将很可能会一直阻塞 F-Queue 队列,甚至导致整个内存回收系统崩溃。
值得注意的是,使用 finalize() 方法来“拯救”对象是不值得提倡的,它的运行代价高昂,不确定性大,无法保证各个对象的调用顺序。finalize()
能做的工作,使用 try-finally 或者其它方法都更适合、及时。
强、软、弱、虚引用
JDK1.2 以前,一个对象只有被引用和没有被引用两种状态。后来,Java 对引用的概念进行了扩充,将引用分为强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Weak Reference)、虚引用(Phantom Reference)4 种,这 4 种引用强度依次逐渐减弱。
- 强引用就是指在程序代码之中普遍存在的,类似”Object obj=new Object()”这类的引用,垃圾收集器永远不会回收存活的强引用对象。
- 软引用:还有用但并非必需的对象。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。
- 弱引用也是用来描述非必需对象的,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,无论内存是否足够,都会回收掉只被弱引用关联的对象。
- 虚引用是最弱的一种引用关系。 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。
Java堆永久代的回收
永久代的垃圾收集主要回收二部分内容:废弃常量和无用的类。
-
回收废弃常量与回收 Java 堆中的对象非常类似。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,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。
-
类需要同时满足下面 3 个条件才能算是“无用的类”:
a. 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。
b. 加载该类的 ClassLoader 已经被回收。
c. 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。
虚拟机可以对满足上述 3 个条件的无用类进行回收,这里说的仅仅是“可以”,而并不是和对象一样,不使用了就必然会回收。
在大量使用反射、动态代理、CGLib 等 ByteCode 框架、动态生成 JSP 以及 OSGi 这类频繁自定义 ClassLoader 的场景都需要虚拟机具备类卸载的功能,以保证永久代不会溢出。
三、垃圾回收算法
四种:标记-清除算法、复制算法、标记整理算法、分代收集算法
1.标记-清除算法
最基础的收集算法是标记-清除算法,分为“标记”和“清除”二个阶段: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。
它的主要不足有两个:
- 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。
2.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。
现在的商业虚拟机都采用这种算法来回收新生代,IBM 研究指出新生代中的对象 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:Survivor = 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%(其中一块Survivor不可用),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)。内存的分配担保也一样,如果另外一块 Survivor 空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来的存活对象时,这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。
3.标记-整理算法
复制算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作,效率将会变低。更关键的是,如果不想浪费 50% 的空间,就需要有额外的空间进行分配担保,以应对被使用的内存中所有对象都 100% 存活的极端情况,所以在老年代一般不能直接选用这种算法。
4.分代收集算法
当前商业虚拟机的垃圾收器都采用“分代收集”(Generational Collection)算法,根据对象存活周期的不同将内存划分为几块并采用不用的垃圾收集算法。
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。
四、Minor GC(新生代)和Full GC(老年代)触发条件
1.Minor GC(新生代)触发条件
当Eden区满时,触发MinorGC。
2.FullGC(老年代)触发条件
- System.gc()方法的调用
- 老年代空间不足
- 方法区空间不足
- 通过Minor GC后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存
- 由Eden区、From Space区向To Space区复制时,对象大小大于To Space可用内存,则把该对象转存到老年代,且老年代的可用内存小于该对象大小
3.Minor GC 和 Full GC 有什么不一样
- 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。
五、各垃圾收回器的特点及区别
如果说收集算法是内存回收的方法论,那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。具体有Serial收集器(串行收集器)、ParNew收集器、Parallel Scavenge收集器、Serial Old 收集器、Parallel Old收集器、CMS收集器、G1收集器。
下图中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,就说明它们可以搭配使用。重点分析 CMS 和 G1 这两款相对复杂的收集器,了解它们的部分运作细节。
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1.Serial收集器(串行收集器)
Serial 收集器,一个单线程的收集器,但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个 CPU 或一条收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是在它进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线程,直到它收集结束。Serial 收集器对于运行在 Client 模式下的虚拟机来说是一个很好的选择。
2.ParNew收集器
ParNew 收集器其实就是 Serial 收集器的多线程版本,除了使用多条线程进行垃圾收集之外,其余行为包括 Serial 收集器可用的所有控制参数(例如:-XX:SurvivorRatio
、-XX:PretenureSizeThreshold
、-XX:HandlePromotionFailure
等)、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等都与 Serial 收集器完全一样,在实现上,这两种收集器也共用了相当多的代码
注意,从 ParNew 收集器开始,后面还会接触到几款并发和并行的收集器。这里有必要先解释两个名词:并发和并行。这两个名词都是并发编程中的概念,在谈论垃圾收集器的上下文语境中,它们可以解释如下。
- 并行(Parallel):指多条垃圾收集线程并行工作,但此时用户线程仍然处于等待状态。
- 并发(Concurrent):指用户线程与垃圾收集线程同时执行(但不一定是并行的,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于另一个 CPU 上。
3.Parallel Scavenge收集器
Parallel Scavenge 收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同,CMS 等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间,而 Parallel Scavenge 收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量(Throughput)。
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。
Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量,分别是控制最大垃圾收集停顿时间的-XX:MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX:GCTimeRatio参数。
MaxGCPauseMillis
参数允许的值是一个大于 0 的毫秒数,收集器将尽可能地保证内存回收花费的时间不超过设定值。不要认为如果把这个参数的值设置得稍小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快,GC停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的:系统把新生代调小一些,收集 300MB 新生代肯定比收集 500MB 快吧,这也直接导致垃圾收集发生得更频繁一些,原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒,现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降,但吞吐量也降下来了。- GCTimeRatio 参数的值应当是一个 0 到 100 的整数,也就是垃圾收集时间占总时间的比率,相当于是吞吐量的倒数。如果把此参数设置为 19,那允许的最大 GC 时间就占总时间的 5%(即 1/(1+19)),默认值为 99 ,就是允许最大 1%(即 1/(1+99))的垃圾收集时间。
4.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。这个收集器的主要意义也是在于给 Client 模式下的虚拟机使用。如果在 Server 模式下,那么它主要还有两大用途:一种用途是在 JDK 1.5 以及之前的版本中与 Parallel Scavenge 收集器搭配使用,另一种用途就是作为 CMS 收集器的后备预案,在并发收集发生 Concurrent Mode Failure 时使用。
5.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。这个收集器是在 JDK 1.6 中才开始提供的,在此之前,新生代的 Parallel Scavenge 收集器一直处于比较尴尬的状态。原因是:如果新生代选择了 Parallel Scavenge 收集器,老年代除了 Serial Old(PS MarkSweep)收集器外别无选择(Parallel Scavenge 收集器无法与 CMS 收集器配合工作)。
由于老年代 Serial Old 收集器在服务端应用性能上的“拖累”,使用了 Parallel Scavenge 收集器也未必能在整体应用上获得吞吐量最大化的效果,由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多 CPU 的处理能力,在老年代很大而且硬件比较高级的环境中,这种组合的吞吐量甚至还不一定有 ParNew 加 CMS 的组合“给力”。
直到 Parallel Old 收集器出现后,“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的应用组合,在注重吞吐量以及 CPU 资源敏感的场合,都可以优先考虑 Parallel Scavenge 加 Parallel Old 收集器。
6.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。目前很大一部分的 Java 应用集中在互联网站或者 B/S 系统的服务端上,这类应用尤其重视服务的响应速度,希望系统停顿时间最短,以给用户带来较好的体验。CMS 收集器就非常符合这类应用的需求。从名字(包含”Mark Sweep”)上就可以看出,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。
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:
- 第一、导致吞吐量降低。
CMS 收集器对 CPU 资源非常敏感。其实,面向并发设计的程序都对 CPU 资源比较敏感。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。CMS 默认启动的回收线程数是(CPU数量+3)/4,也就是当 CPU 在4个以上时,并发回收时垃圾收集线程不少于 25% 的 CPU 资源,并且随着 CPU 数量的增加而下降。但是当 CPU 不足 4 个(譬如2个)时,CMS 对用户程序的影响就可能变得很大,如果本来 CPU 负载就比较大,还分出一半的运算能力去执行收集器线程,就可能导致用户程序的执行速度忽然降低了 50%,其实也让人无法接受。
- 第二、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(新生代和老年代同时回收) 的产生。
由于 CMS 并发清理阶段用户线程还在运行着,伴随程序运行自然就还会有新的垃圾不断产生,这一部分垃圾出现在标记过程之后,CMS 无法在当次收集中处理掉它们,只好留待下一次 GC 时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。也是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。
要是 CMS 运行期间预留的内存无法满足程序需要,就会出现一次”Concurrent Mode Failure”失败,这时虚拟机将启动后备预案:临时启用 Serial Old 收集器来重新进行老年代的垃圾收集,这样停顿时间就很长了。所以说参数-XX:CM SInitiatingOccupancyFraction
设置得太高很容易导致大量”Concurrent Mode Failure”失败,性能反而降低。
- 第三、产生空间碎片。
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。空间碎片过多时,将会给大对象分配带来很大麻烦,往往会出现老年代还有很大空间剩余,但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象,不得不提前触发一次 Full GC 。
7.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,G1 是一款面向服务端应用的垃圾收集器。HotSpot 开发团队赋予它的使命是(在比较长期的)未来可以替换掉 JDK 1.5 中发布的 CMS 收集器。
与其他 GC 收集器相比,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。
G1和CMS的比较
- CMS收集器是获取最短回收停顿时间为目标的收集器,因为CMS工作时,GC工作线程与用户线程可以并发执行,以此来达到降低停顿时间的目的(只有初始标记和重新标记会STW)。但是CMS收集器对CPU资源非常敏感。在并发阶段,虽然不会导致用户线程停顿,但是会占用CPU资源而导致引用程序变慢,总吞吐量下降。
- CMS仅作用于老年代,是基于标记清除算法,所以清理的过程中会有大量的空间碎片。
- **CMS收集器无法处理浮动垃圾,**由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行,伴随程序的运行自热会有新的垃圾不断产生,这一部分垃圾出现在标记过程之后,CMS无法在本次收集中处理它们,只好留待下一次GC时将其清理掉。
- G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器,适用于多核处理器、大内存容量的服务端系统。G1能充分利用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STW的停顿时间,它满足短时间停顿的同时达到一个高的吞吐量。
- 从JDK 9开始,G1成为默认的垃圾回收器。当应用有以下任何一种特性时非常适合用G1:Full GC持续时间太长或者太频繁;对象的创建速率和存活率变动很大;应用不希望停顿时间长(长于0.5s甚至1s)。
- G1将空间划分成很多块(Region),然后他们各自进行回收。堆比较大的时候可以采用复制算法,碎片化问题不严重。整体上看属于标记整理算法,局部(region之间)属于复制算法。
- G1 需要记忆集 (具体来说是卡表)来记录新生代和老年代之间的引用关系,这种数据结构在 G1 中需要占用大量的内存,可能达到整个堆内存容量的 20% 甚至更多。而且 G1 中维护记忆集的成本较高,带来了更高的执行负载,影响效率。所以 CMS 在小内存应用上的表现要优于 G1,而大内存应用上 G1 更有优势,大小内存的界限是6GB到8GB。
JVM常见的调优参数包括:
- -Xmx:指定java程序的最大堆内存, 使用java -Xmx5000M -version判断当前系统能分配的最大堆内存
- -Xms:指定最小堆内存, 通常设置成跟最大堆内存一样,减少GC
- -Xmn:设置年轻代大小。整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小。所以增大年轻代后,将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。
- -Xss:指定线程的最大栈空间,此参数决定了java函数调用的深度,,值越大调用深度越深,,若值太小则容易出栈溢出错误(StackOverflowError)
- -XX:PermSize:指定方法区(永久区)的初始值,默认是物理内存的1/64, 在Java8永久区移除, 代之的是元数据区, 由-XX:MetaspaceSize指定
- -XX:MaxPermSize:指定方法区的最大值, 默认是物理内存的1/4, 在java8中由-XX:MaxMetaspaceSize指定元数据区的大小
- -XX:NewRatio=n:年老代与年轻代的比值,-XX:NewRatio=2, 表示年老代与年轻代的比值为2:1
- -XX:SurvivorRatio=n:Eden区与Survivor区的大小比值,-XX:SurvivorRatio=8表示Eden区与Survivor区的大小比值是8:1:1,因为Survivor区有两个(from, to)
JVM性能监控有哪些?
JDK的命令行工具
- jps(虚拟机进程状况工具):jps可以列出正在运行的虚拟机进程,并显示虚拟机执行主类(Main Class,main()函数所在的类)名称 以及这些进程的本地虚拟机唯一ID(Local Virtual Machine Identifier,LVMID)。
- jstat(虚拟机统计信息监视工具):jstat是用于监视虚拟机各种运行状态信息的命令行工 具。它可以显示本地或者远程虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行数据。
- jinfo(Java配置信息工具):jinfo的作用是实时地查看和调整虚拟机各项参数。
- jmap(Java内存映像工具):命令用于生成堆转储快照(一般称为heapdump或dump文 件)。如果不使用jmap命令,要想获取Java堆转储快照,还有一些比较“暴力”的手段:譬如 在第2章中用过的-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数,可以让虚拟机在OOM异常出 现之后自动生成dump文件。jmap的作用并不仅仅是为了获取dump文件,它还可以查询finalize执行队列、Java堆和永 久代的详细信息,如空间使用率、当前用的是哪种收集器等。
- jhat(虚拟机堆转储快照分析工具):jhat命令与jmap搭配使用,来分析jmap生成的堆 转储快照。jhat内置了一个微型的HTTP/HTML服务器,生成dump文件的分析结果后,可以在 浏览器中查看。
- jstack(Java堆栈跟踪工具):jstack命令用于生成虚拟机当前时刻的线程快照。线程快照就是当前虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈 的集合,生成线程快照的主要目的是定位线程出现长时间停顿的原因,如线程间死锁、死循 环、请求外部资源导致的长时间等待等都是导致线程长时间停顿的常见原因。线程出现停顿 的时候通过jstack来查看各个线程的调用堆栈,就可以知道没有响应的线程到底在后台做些 什么事情,或者等待着什么资源。
JDK的可视化工具
- JConsole
- VisualVM
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