JVM on Logan的博客

01-概述篇

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

1. 概述篇

1.1. 大厂面试题

支付宝：

支付宝三面：JVM 性能调优都做了什么？

小米：

有做过 JVM 内存优化吗？

从 SQL、JVM、架构、数据库四个方面讲讲优化思路

蚂蚁金服：

JVM 的编译优化

jvm 性能调优都做了什么

JVM 诊断调优工具用过哪些？

二面：jvm 怎样调优，堆内存、栈空间设置多少合适

三面：JVM 相关的分析工具使用过的有哪些？具体的性能调优步骤如何

阿里：

如何进行 JVM 调优？有哪些方法？

如何理解内存泄漏问题？有哪些情况会导致内存泄漏？如何解决？

字节跳动：

三面：JVM 如何调优、参数怎么调？

拼多多：

从 SQL、JVM、架构、数据库四个方面讲讲优化思路

京东：

JVM 诊断调优工具用过哪些？

每秒几十万并发的秒杀系统为什么会频繁发生 GC？

日均百万级交易系统如何优化 JVM？

线上生产系统 OOM 如何监控及定位与解决？

高并发系统如何基于 G1 垃圾回收器优化性能？

1.2. 背景说明

生产环境中的问题

生产环境发生了内存溢出该如何处理？
生产环境应该给服务器分配多少内存合适？
如何对垃圾回收器的性能进行调优？
生产环境 CPU 负载飙高该如何处理？
生产环境应该给应用分配多少线程合适？
不加 log，如何确定请求是否执行了某一行代码？
不加 log，如何实时查看某个方法的入参与返回值？

为什么要调优

防止出现 OOM
解决 OOM
减少 Full GC 出现的频率

不同阶段的考虑

上线前
项目运行阶段
线上出现 OOM

1.3. 调优概述

监控的依据

运行日志
异常堆栈
GC 日志
线程快照
堆转储快照

调优的大方向

合理地编写代码
充分并合理的使用硬件资源
合理地进行 JVM 调优

1.4. 性能优化的步骤

第 1 步：性能监控

GC 频繁
cpu load 过高
OOM
内存泄露
死锁
程序响应时间较长

第 2 步：性能分析

打印 GC 日志，通过 GCviewer 或者 http://gceasy.io 来分析异常信息
灵活运用命令行工具、jstack、jmap、jinfo 等
dump 出堆文件，使用内存分析工具分析文件
使用阿里 Arthas、jconsole、JVisualVM 来实时查看 JVM 状态
jstack 查看堆栈信息

第 3 步：性能调优

适当增加内存，根据业务背景选择垃圾回收器
优化代码，控制内存使用
增加机器，分散节点压力
合理设置线程池线程数量
使用中间件提高程序效率，比如缓存、消息队列等
其他……

1.5. 性能评价/测试指标

停顿时间（或响应时间）

提交请求和返回该请求的响应之间使用的时间，一般比较关注平均响应时间。常用操作的响应时间列表：

操作	响应时间
打开一个站点	几秒
数据库查询一条记录（有索引）	十几毫秒
机械磁盘一次寻址定位	4 毫秒
从机械磁盘顺序读取 1M 数据	2 毫秒
从 SSD 磁盘顺序读取 1M 数据	0.3 毫秒
从远程分布式换成 Redis 读取一个数据	0.5 毫秒
从内存读取 1M 数据	十几微妙
Java 程序本地方法调用	几微妙
网络传输 2Kb 数据	1 微妙

在垃圾回收环节中：

暂停时间：执行垃圾收集时，程序的工作线程被暂停的时间。
-XX:MaxGCPauseMillis

吞吐量

对单位时间内完成的工作量（请求）的量度
在 GC 中：运行用户代码的事件占总运行时间的比例（总运行时间：程序的运行时间+内存回收的时间）
吞吐量为 1-1/(1+n)，其中-XX::GCTimeRatio=n

并发数

同一时刻，对服务器有实际交互的请求数

内存占用

Java 堆区所占的内存大小

相互间的关系

以高速公路通行状况为例

吞吐量：每天通过高速公路收费站的车辆的数据
并发数：高速公路上正在行驶的车辆的数目
响应时间：车速

02-JVM监控及诊断工具-命令行篇

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

2. JVM 监控及诊断工具-命令行篇

2.1. 概述

性能诊断是软件工程师在日常工作中需要经常面对和解决的问题，在用户体验至上的今天，解决好应用的性能问题能带来非常大的收益。

Java 作为最流行的编程语言之一，其应用性能诊断一直受到业界广泛关注。可能造成 Java 应用出现性能问题的因素非常多，例如线程控制、磁盘读写、数据库访问、网络 I/O、垃圾收集等。想要定位这些问题，一款优秀的性能诊断工具必不可少。

体会 1：使用数据说明问题，使用知识分析问题，使用工具处理问题。

体会 2：无监控、不调优！

简单命令行工具

在我们刚接触 java 学习的时候，大家肯定最先了解的两个命令就是 javac，java，那么除此之外，还有没有其他的命令可以供我们使用呢？

我们进入到安装 jdk 的 bin 目录，发现还有一系列辅助工具。这些辅助工具用来获取目标 JVM 不同方面、不同层次的信息，帮助开发人员很好地解决 Java 应用程序的一些疑难杂症。

官方源码地址：http://hg.openjdk.java.net/jdk/jdk11/file/1ddf9a99e4ad/src/jdk.jcmd/share/classes/sun/tools

2.2. jps：查看正在运行的 Java 进程

jps(Java Process Status)：显示指定系统内所有的 HotSpot 虚拟机进程（查看虚拟机进程信息），可用于查询正在运行的虚拟机进程。

说明：对于本地虚拟机进程来说，进程的本地虚拟机 ID 与操作系统的进程 ID 是一致的，是唯一的。

基本使用语法为：jps [options] [hostid]

我们还可以通过追加参数，来打印额外的信息。

options 参数

-q：仅仅显示 LVMID（local virtual machine id），即本地虚拟机唯一 id。不显示主类的名称等
-l：输出应用程序主类的全类名或如果进程执行的是 jar 包，则输出 jar 完整路径
-m：输出虚拟机进程启动时传递给主类 main()的参数
-v：列出虚拟机进程启动时的 JVM 参数。比如：-Xms20m -Xmx50m 是启动程序指定的 jvm 参数。

说明：以上参数可以综合使用。

补充：如果某 Java 进程关闭了默认开启的 UsePerfData 参数（即使用参数-XX：-UsePerfData），那么 jps 命令（以及下面介绍的 jstat）将无法探知该 Java 进程。

hostid 参数

RMI 注册表中注册的主机名。如果想要远程监控主机上的 java 程序，需要安装 jstatd。

对于具有更严格的安全实践的网络场所而言，可能使用一个自定义的策略文件来显示对特定的可信主机或网络的访问，尽管这种技术容易受到 IP 地址欺诈攻击。

如果安全问题无法使用一个定制的策略文件来处理，那么最安全的操作是不运行 jstatd 服务器，而是在本地使用 jstat 和 jps 工具。

2.3. jstat：查看 JVM 统计信息

jstat（JVM Statistics Monitoring Tool）：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。在没有 GUI 图形界面，只提供了纯文本控制台环境的服务器上，它将是运行期定位虚拟机性能问题的首选工具。常用于检测垃圾回收问题以及内存泄漏问题。

官方文档：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/jstat.html

基本使用语法为：jstat -<option> [-t] [-h<lines>] <vmid> [<interval> [<count>]]

interval：多久(ms)打印一次，默认只打印一次
count：最多打印多少次
vmid：进程id
-t：打印内容加上当前进程运行了多少时间(s)
option：为打印主体内容是什么
-h：在周期性数据打印时，输出多少行数据后输出一个表头信息

查看命令相关参数：jstat-h 或 jstat-help

其中 vmid 是进程 id 号，也就是 jps 之后看到的前面的号码，如下：

option 参数

选项 option 可以由以下值构成。

类装载相关的：

-class：显示 ClassLoader 的相关信息：类的装载、卸载数量、总空间、类装载所消耗的时间等

垃圾回收相关的：

-gc：显示与 GC 相关的堆信息。包括 Eden 区、两个 Survivor 区、老年代、永久代等的容量、已用空间、GC 时间合计等信息。
-gccapacity：显示内容与-gc 基本相同，但输出主要关注 Java 堆各个区域使用到的最大、最小空间。
-gcutil：显示内容与-gc 基本相同，但输出主要关注已使用空间占总空间的百分比。
-gccause：与-gcutil 功能一样，但是会额外输出导致最后一次或当前正在发生的 GC 产生的原因。
-gcnew：显示新生代 GC 状况
-gcnewcapacity：显示内容与-gcnew 基本相同，输出主要关注使用到的最大、最小空间
-geold：显示老年代 GC 状况
-gcoldcapacity：显示内容与-gcold 基本相同，输出主要关注使用到的最大、最小空间
-gcpermcapacity：显示永久代使用到的最大、最小空间。

JIT 相关的：

-compiler：显示 JIT 编译器编译过的方法、耗时等信息
-printcompilation：输出已经被 JIT 编译的方法

jstat -class

jstat -compiler

jstat -printcompilation

jstat -gc

jstat -gccapacity

jstat -gcutil

jstat -gccause

jstat -gcnew

jstat -gcnewcapacity

jstat -gcold

jstat -gcoldcapacity

jstat -t

jstat -t -h

表头	含义（字节）
EC	Eden 区的大小
EU	Eden 区已使用的大小
S0C	幸存者 0 区的大小
S1C	幸存者 1 区的大小
S0U	幸存者 0 区已使用的大小
S1U	幸存者 1 区已使用的大小
MC	元空间的大小
MU	元空间已使用的大小
OC	老年代的大小
OU	老年代已使用的大小
CCSC	压缩类空间的大小
CCSU	压缩类空间已使用的大小
YGC	从应用程序启动到采样时 young gc 的次数
YGCT	从应用程序启动到采样时 young gc 消耗时间（秒）
FGC	从应用程序启动到采样时 full gc 的次数
FGCT	从应用程序启动到采样时的 full gc 的消耗时间（秒）
GCT	从应用程序启动到采样时 gc 的总时间

interval 参数： 用于指定输出统计数据的周期，单位为毫秒。即：查询间隔

count 参数： 用于指定查询的总次数

-t 参数： 可以在输出信息前加上一个 Timestamp 列，显示程序的运行时间。单位：秒

-h 参数： 可以在周期性数据输出时，输出多少行数据后输出一个表头信息

补充： jstat 还可以用来判断是否出现内存泄漏。

第 1 步：在长时间运行的 Java 程序中，我们可以运行 jstat 命令连续获取多行性能数据，并取这几行数据中 OU 列（即已占用的老年代内存）的最小值。

第 2 步：然后，我们每隔一段较长的时间重复一次上述操作，来获得多组 OU 最小值。如果这些值呈上涨趋势，则说明该 Java 程序的老年代内存已使用量在不断上涨，这意味着无法回收的对象在不断增加，因此很有可能存在内存泄漏。

2.4. jinfo：实时查看和修改 JVM 配置参数

jinfo(Configuration Info for Java)：查看虚拟机配置参数信息，也可用于调整虚拟机的配置参数。在很多情况卡，Java 应用程序不会指定所有的 Java 虚拟机参数。而此时，开发人员可能不知道某一个具体的 Java 虚拟机参数的默认值。在这种情况下，可能需要通过查找文档获取某个参数的默认值。这个查找过程可能是非常艰难的。但有了 jinfo 工具，开发人员可以很方便地找到 Java 虚拟机参数的当前值。

基本使用语法为：jinfo [options] pid

说明：java 进程 ID 必须要加上

选项	选项说明
no option	输出全部的参数和系统属性
-flag name	输出对应名称的参数
-flag [+-]name	开启或者关闭对应名称的参数只有被标记为 manageable 的参数才可以被动态修改
-flag name=value	设定对应名称的参数
-flags	输出全部的参数
-sysprops	输出系统属性

jinfo -sysprops

> jinfo -sysprops
jboss.modules.system.pkgs = com.intellij.rt
java.vendor = Oracle Corporation
sun.java.launcher = SUN_STANDARD
sun.management.compiler = HotSpot 64-Bit Tiered Compilers
catalina.useNaming = true
os.name = Windows 10
...

Copied!

jinfo -flags

1
2
3

> jinfo -flags 25592
Non-default VM flags: -XX:CICompilerCount=4 -XX:InitialHeapSize=333447168 -XX:MaxHeapSize=5324668928 -XX:MaxNewSize=1774714880 -XX:MinHeapDeltaBytes=524288 -XX:NewSize=111149056 -XX:OldSize=222298112 -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseFastUnorderedTimeStamps -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation -XX:+UseParallelGC
Command line:  -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,address=127.0.0.1:8040,suspend=y,server=n -Drebel.base=C:\Users\Vector\.jrebel -Drebel.env.ide.plugin.version=2021.1.2 -Drebel.env.ide.version=2020.3.3 -Drebel.env.ide.product=IU -Drebel.env.ide=intellij -Drebel.notification.url=http://localhost:7976 -agentpath:C:\Users\Vector\AppData\Roaming\JetBrains\IntelliJIdea2020.3\plugins\jr-ide-idea\lib\jrebel6\lib\jrebel64.dll -Dmaven.home=D:\eclipse\env\maven -Didea.modules.paths.file=C:\Users\Vector\AppData\Local\JetBrains\IntelliJIdea2020.3\Maven\idea-projects-state-596682c7.properties -Dclassworlds.conf=C:\Users\Vector\AppData\Local\Temp\idea-6755-mvn.conf -Dmaven.ext.class.path=D:\IDEA\plugins\maven\lib\maven-event-listener.jar -javaagent:D:\IDEA\plugins\java\lib\rt\debugger-agent.jar -Dfile.encoding=UTF-8

Copied!

jinfo -flag

> jinfo -flag UseParallelGC 25592
-XX:+UseParallelGC

> jinfo -flag UseG1GC 25592
-XX:-UseG1GC

Copied!

jinfo -flag name

> jinfo -flag UseParallelGC 25592
-XX:+UseParallelGC

> jinfo -flag UseG1GC 25592
-XX:-UseG1GC

Copied!

jinfo -flag [+-]name

> jinfo -flag +PrintGCDetails 25592
> jinfo -flag PrintGCDetails 25592
-XX:+PrintGCDetails

> jinfo -flag -PrintGCDetails 25592
> jinfo -flag PrintGCDetails 25592
-XX:-PrintGCDetails

Copied!

拓展：

java -XX:+PrintFlagsInitial 查看所有 JVM 参数启动的初始值

[Global flags]
     intx ActiveProcessorCount                      = -1                                  {product}
    uintx AdaptiveSizeDecrementScaleFactor          = 4                                   {product}
    uintx AdaptiveSizeMajorGCDecayTimeScale         = 10                                  {product}
    uintx AdaptiveSizePausePolicy                   = 0                                   {product}
...

Copied!

java -XX:+PrintFlagsFinal 查看所有 JVM 参数的最终值

[Global flags]
     intx ActiveProcessorCount                      = -1                                  {product}
...
     intx CICompilerCount                          := 4                                   {product}
    uintx InitialHeapSize                          := 333447168                           {product}
    uintx MaxHeapSize                              := 1029701632                          {product}
    uintx MaxNewSize                               := 1774714880                          {product}

Copied!

java -XX:+PrintCommandLineFlags 查看哪些已经被用户或者 JVM 设置过的详细的 XX 参数的名称和值

-XX:InitialHeapSize=332790016 -XX:MaxHeapSize=5324640256 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation -XX:+UseParallelGC

Copied!

修改参数
- jinfo不仅可以查看某一个java虚拟机参数的实际取值，甚至可以在运行时修改部分参数，并使之生效。但是并非所有参数都支持动态修改，参数只有被标记为manageable的flag可以被实时修改，其实这个修改能力是极其有限的。

> jinfo -flag PrintGCDetails 3540   #查看
-XX:-PrintGCDetails
> jinfo -flag +PrintGCDetails 3540  #修改

> jinfo -flag PrintGCDetails 3540  #再次查看
-XX:+PrintGCDetails

> jinfo -flag MaxHeapFreeRatio=90 3540  #修改

Copied!

2.5. jmap：导出内存映像文件&内存使用情况

jmap（JVM Memory Map）：作用一方面是获取 dump 文件（堆转储快照文件，二进制文件），它还可以获取目标 Java 进程的内存相关信息，包括 Java 堆各区域的使用情况、堆中对象的统计信息、类加载信息等。开发人员可以在控制台中输入命令“jmap -help”查阅 jmap 工具的具体使用方式和一些标准选项配置。

官方帮助文档：https://docs.oracle.com/en/java/javase/11/tools/jmap.html

基本使用语法为：

jmap [option] <pid>
jmap [option] <executable <core>
jmap [option] [server_id@] <remote server IP or hostname>

选项	作用
-dump	生成 dump 文件（Java 堆转储快照），-dump:live 只保存堆中的存活对象
-heap	输出整个堆空间的详细信息，包括 GC 的使用、堆配置信息，以及内存的使用信息等
-histo	输出堆空间中对象的统计信息，包括类、实例数量和合计容量，-histo:live 只统计堆中的存活对象
-J <flag>	传递参数给 jmap 启动的 jvm
-finalizerinfo	显示在 F-Queue 中等待 Finalizer 线程执行 finalize 方法的对象，仅 linux/solaris 平台有效
-permstat	以 ClassLoader 为统计口径输出永久代的内存状态信息，仅 linux/solaris 平台有效
-F	当虚拟机进程对-dump 选项没有任何响应时，强制执行生成 dump 文件，仅 linux/solaris 平台有效

说明：这些参数和 linux 下输入显示的命令多少会有不同，包括也受 jdk 版本的影响。

`1`	`> jmap -dump:format=b,file=<filename.hprof> <pid>> jmap -dump:live,format=b,file=<filename.hprof> <pid>`

Copied!

由于 jmap 将访问堆中的所有对象，为了保证在此过程中不被应用线程干扰，jmap 需要借助安全点机制，让所有线程停留在不改变堆中数据的状态。也就是说，由 jmap 导出的堆快照必定是安全点位置的。这可能导致基于该堆快照的分析结果存在偏差。

举个例子，假设在编译生成的机器码中，某些对象的生命周期在两个安全点之间，那么:live 选项将无法探知到这些对象。

另外，如果某个线程长时间无法跑到安全点，jmap 将一直等下去。与前面讲的 jstat 则不同，垃圾回收器会主动将 jstat 所需要的摘要数据保存至固定位置之中，而 jstat 只需直接读取即可。

使用一：导出内存映射文件

注意：对于以上说明中的第1点是自动方式才会这样做，而手动不会在Full GC之后生成Dump使用手动方式生成dump文件，一般指令执行之后就会生成，不用等到快出现OOM的时候使用自动方式生成dump文件，当出现OOM之前先生成dump文件如果使用手动方式，一般使用第2种，毕竟生成堆中存活对象的dump文件是比较小的，我们通常关心的是GC没有回收的对象，便于传输和分析

手动方式：
- jmap -dump:format=b,file=<filename.hprof>
- jmap -dump:live,format=b,file=<filename.hprof>
  
  说明：中的filename是文件名称，而.hprof是后缀名，<***>代表该值可以省略<>，当然后面的是进程id，需要通过jps查询出来format=b表示生成的是标准的dump文件，用来进行格式限定具体例子如下：生成堆中所有对象的快照：生成堆中存活对象的快照：其中file=后面的是生成的dump文件地址，最后的11696是进程id，可以通过jps查看一般使用的是第二种方式，也就是生成堆中存活对象的快照，毕竟这种方式生成的dump文件更小，我们传输处理都更方便
自动方式：

* -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
* -XX:HeapDumpPath=<filename.hprof>

使用二：显示堆内存相关信息，和jstat -gc 类似
- jmap -heap 进程id
- jmap -heap 进程id只是时间点上的堆信息，而jstat后面可以添加参数，可以指定时间动态观察数据改变情况，而图形化界面工具，例如jvisualvm等，它们可以用图表的方式动态展示出相关信息，更加直观明了例子如下：
- jmap -histo 进程id
- 输出堆中对象的同级信息，包括类、实例数量和合计容量，也是这一时刻的内存中的对象信息例子如下：
使用三：其他作用
- 查看系统的ClassLoader信息
  - jmap -permstat 进程id
- 查看堆积在finalizer队列中的对象
  - jmap -finalizerinfo

2.6. jhat：JDK 自带堆分析工具

jhat(JVM Heap Analysis Tool)：Sun JDK 提供的 jhat 命令与 jmap 命令搭配使用，用于分析 jmap 生成的 heap dump 文件（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，用户可以在浏览器中查看分析结果（分析虚拟机转储快照信息）。

使用了 jhat 命令，就启动了一个 http 服务，端口是 7000，即 http://localhost:7000/，就可以在浏览器里分析。

说明：jhat 命令在 JDK9、JDK10 中已经被删除，官方建议用 VisualVM 代替。

基本适用语法：jhat <option> <dumpfile>

option 参数	作用
-stack false ｜ true	关闭｜打开对象分配调用栈跟踪
-refs false ｜ true	关闭｜打开对象引用跟踪
-port port-number	设置 jhat HTTP Server 的端口号，默认 7000
-exclude exclude-file	执行对象查询时需要排除的数据成员
-baseline exclude-file	指定一个基准堆转储
-debug int	设置 debug 级别
-version	启动后显示版本信息就退出
-J <flag>	传入启动参数，比如-J-Xmx512m

`1`	`jhat <-option> ~/a.hprof`

Copied!

2.7. jstack：打印 JVM 中线程快照

jstack（JVM Stack Trace）：用于生成虚拟机指定进程当前时刻的线程快照（虚拟机堆栈跟踪）。线程快照就是当前虚拟机内指定进程的每一条线程正在执行的方法堆栈的集合。

生成线程快照的作用：可用于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问题。这些都是导致线程长时间停顿的常见原因。当线程出现停顿时，就可以用 jstack 显示各个线程调用的堆栈情况。

官方帮助文档：https://docs.oracle.com/en/java/javase/11/tools/jstack.html

在 thread dump 中，要留意下面几种状态

死锁，Deadlock（重点关注）
等待资源，Waiting on condition（重点关注）
等待获取监视器，Waiting on monitor entry（重点关注）
阻塞，Blocked（重点关注）
执行中，Runnable
暂停，Suspended
对象等待中，Object.wait() 或 TIMED＿WAITING
停止，Parked

`1`	`jstack < -option > pid`

Copied!

option 参数	作用
-F	当正常输出的请求不被响应时，强制输出线程堆栈
-l	除堆栈外，显示关于锁的附加信息
-m	如果调用本地方法的话，可以显示 C/C++的堆栈

2.8. jcmd：多功能命令行

在 JDK 1.7 以后，新增了一个命令行工具 jcmd。它是一个多功能的工具，可以用来实现前面除了 jstat 之外所有命令的功能。比如：用它来导出堆、内存使用、查看 Java 进程、导出线程信息、执行 GC、JVM 运行时间等。

官方帮助文档：https://docs.oracle.com/en/java/javase/11/tools/jcmd.html

jcmd 拥有 jmap 的大部分功能，并且在 Oracle 的官方网站上也推荐使用 jcmd 命令代 jmap 命令

**jcmd -l：**列出所有的 JVM 进程

**jcmd 进程号 help：**针对指定的进程，列出支持的所有具体命令

**jcmd 进程号具体命令：**显示指定进程的指令命令的数据

Thread.print 可以替换 jstack 指令
GC.class_histogram 可以替换 jmap 中的-histo 操作
GC.heap_dump 可以替换 jmap 中的-dump 操作
GC.run 可以查看 GC 的执行情况
VM.uptime 可以查看程序的总执行时间，可以替换 jstat 指令中的-t 操作
VM.system_properties 可以替换 jinfo -sysprops 进程 id
VM.flags 可以获取 JVM 的配置参数信息

2.9. jstatd：远程主机信息收集

之前的指令只涉及到监控本机的 Java 应用程序，而在这些工具中，一些监控工具也支持对远程计算机的监控（如 jps、jstat）。为了启用远程监控，则需要配合使用 jstatd 工具。命令 jstatd 是一个 RMI 服务端程序，它的作用相当于代理服务器，建立本地计算机与远程监控工具的通信。jstatd 服务器将本机的 Java 应用程序信息传递到远程计算机。

03-JVM监控及诊断工具-GUI篇

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

3. JVM 监控及诊断工具-GUI 篇

3.1. 工具概述

使用上一章命令行工具或组合能帮您获取目标 Java 应用性能相关的基础信息，但它们存在下列局限：

1．无法获取方法级别的分析数据，如方法间的调用关系、各方法的调用次数和调用时间等（这对定位应用性能瓶颈至关重要）。
2．要求用户登录到目标 Java 应用所在的宿主机上，使用起来不是很方便。
3．分析数据通过终端输出，结果展示不够直观。

为此，JDK 提供了一些内存泄漏的分析工具，如 jconsole，jvisualvm 等，用于辅助开发人员定位问题，但是这些工具很多时候并不足以满足快速定位的需求。所以这里我们介绍的工具相对多一些、丰富一些。

JDK 自带的工具

jconsole：JDK 自带的可视化监控工具。查看 Java 应用程序的运行概况、监控堆信息、永久区（或元空间）使用情况、类加载情况等
Visual VM：Visual VM 是一个工具，它提供了一个可视界面，用于查看 Java 虚拟机上运行的基于 Java 技术的应用程序的详细信息。
JMC：Java Mission Control，内置 Java Flight Recorder。能够以极低的性能开销收集 Java 虚拟机的性能数据。

第三方工具

MAT：MAT（Memory Analyzer Tool）是基于 Eclipse 的内存分析工具，是一个快速、功能丰富的 Java heap 分析工具，它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗
JProfiler：商业软件，需要付费。功能强大。

3.2. JConsole

jconsole：从 Java5 开始，在 JDK 中自带的 java 监控和管理控制台。用于对 JVM 中内存、线程和类等的监控，是一个基于 JMX（java management extensions）的 GUI 性能监控工具。

官方地址：https://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/management/jconsole.html

3.3. Visual VM

Visual VM 是一个功能强大的多合一故障诊断和性能监控的可视化工具。它集成了多个 JDK 命令行工具，使用 Visual VM 可用于显示虚拟机进程及进程的配置和环境信息（jps，jinfo），监视应用程序的 CPU、GC、堆、方法区及线程的信息（jstat、jstack）等，甚至代替 JConsole。在 JDK 6 Update 7 以后，Visual VM 便作为 JDK 的一部分发布（VisualVM 在 JDK／bin 目录下）即：它完全免费。

主要功能：

1.生成/读取堆内存/线程快照
2.查看 JVM 参数和系统属性
3.查看运行中的虚拟机进程
4.程序资源的实时监控
5.JMX 代理连接、远程环境监控、CPU 分析和内存分析

官方地址：https://visualvm.github.io/index.html

3.4. Eclipse MAT

MAT（Memory Analyzer Tool）工具是一款功能强大的 Java 堆内存分析器。可以用于查找内存泄漏以及查看内存消耗情况。MAT 是基于 Eclipse 开发的，不仅可以单独使用，还可以作为插件的形式嵌入在 Eclipse 中使用。是一款免费的性能分析工具，使用起来非常方便。

MAT 可以分析 heap dump 文件。在进行内存分析时，只要获得了反映当前设备内存映像的 hprof 文件，通过 MAT 打开就可以直观地看到当前的内存信息。一般说来，这些内存信息包含：

所有的对象信息，包括对象实例、成员变量、存储于栈中的基本类型值和存储于堆中的其他对象的引用值。
所有的类信息，包括 classloader、类名称、父类、静态变量等
GCRoot 到所有的这些对象的引用路径
线程信息，包括线程的调用栈及此线程的线程局部变量（TLS）

MAT 不是一个万能工具，它并不能处理所有类型的堆存储文件。但是比较主流的厂家和格式，例如 Sun，HP，SAP 所采用的 HPROF 二进制堆存储文件，以及 IBM 的 PHD 堆存储文件等都能被很好的解析。

最吸引人的还是能够快速为开发人员生成内存泄漏报表，方便定位问题和分析问题。虽然 MAT 有如此强大的功能，但是内存分析也没有简单到一键完成的程度，很多内存问题还是需要我们从 MAT 展现给我们的信息当中通过经验和直觉来判断才能发现。

官方地址： https://www.eclipse.org/mat/downloads.php

3.5. JProfiler

在运行 Java 的时候有时候想测试运行时占用内存情况，这时候就需要使用测试工具查看了。在 eclipse 里面有 Eclipse Memory Analyzer tool（MAT）插件可以测试，而在 IDEA 中也有这么一个插件，就是 JProfiler。JProfiler 是由 ej-technologies 公司开发的一款 Java 应用性能诊断工具。功能强大，但是收费。

特点：

使用方便、界面操作友好（简单且强大）
对被分析的应用影响小（提供模板）
CPU，Thread，Memory 分析功能尤其强大
支持对 jdbc，noSql，jsp，servlet，socket 等进行分析
支持多种模式（离线，在线）的分析
支持监控本地、远程的 JVM
跨平台，拥有多种操作系统的安装版本

主要功能：

1-方法调用：对方法调用的分析可以帮助您了解应用程序正在做什么，并找到提高其性能的方法
2-内存分配：通过分析堆上对象、引用链和垃圾收集能帮您修复内存泄露问题，优化内存使用
3-线程和锁：JProfiler 提供多种针对线程和锁的分析视图助您发现多线程问题
4-高级子系统：许多性能问题都发生在更高的语义级别上。例如，对于 JDBC 调用，您可能希望找出执行最慢的 SQL 语句。JProfiler 支持对这些子系统进行集成分析

官网地址：https://www.ej-technologies.com/products/jprofiler/overview.html

数据采集方式：

JProfier 数据采集方式分为两种：Sampling（样本采集）和 Instrumentation（重构模式）

Instrumentation：这是 JProfiler 全功能模式。在 class 加载之前，JProfier 把相关功能代码写入到需要分析的 class 的 bytecode 中，对正在运行的 jvm 有一定影响。

优点：功能强大。在此设置中，调用堆栈信息是准确的。
缺点：若要分析的 class 较多，则对应用的性能影响较大，CPU 开销可能很高（取决于 Filter 的控制）。因此使用此模式一般配合 Filter 使用，只对特定的类或包进行分析

Sampling：类似于样本统计，每隔一定时间（5ms）将每个线程栈中方法栈中的信息统计出来。

优点：对 CPU 的开销非常低，对应用影响小（即使你不配置任何 Filter）
缺点：一些数据／特性不能提供（例如：方法的调用次数、执行时间）

注：JProfiler 本身没有指出数据的采集类型，这里的采集类型是针对方法调用的采集类型。因为 JProfiler 的绝大多数核心功能都依赖方法调用采集的数据，所以可以直接认为是 JProfiler 的数据采集类型。

遥感监测 Telemetries

内存视图 Live Memory

Live memory 内存剖析：class／class instance 的相关信息。例如对象的个数，大小，对象创建的方法执行栈，对象创建的热点。

所有对象 All Objects：显示所有加载的类的列表和在堆上分配的实例数。只有 Java 1.5（JVMTI）才会显示此视图。
记录对象 Record Objects：查看特定时间段对象的分配，并记录分配的调用堆栈。
分配访问树 Allocation Call Tree：显示一棵请求树或者方法、类、包或对已选择类有带注释的分配信息的 J2EE 组件。
分配热点 Allocation Hot Spots：显示一个列表，包括方法、类、包或分配已选类的 J2EE 组件。你可以标注当前值并且显示差异值。对于每个热点都可以显示它的跟踪记录树。
类追踪器 Class Tracker：类跟踪视图可以包含任意数量的图表，显示选定的类和包的实例与时间。

堆遍历 heap walker

cpu 视图 cpu views

JProfiler 提供不同的方法来记录访问树以优化性能和细节。线程或者线程组以及线程状况可以被所有的视图选择。所有的视图都可以聚集到方法、类、包或 J2EE 组件等不同层上。

访问树 Call Tree：显示一个积累的自顶向下的树，树中包含所有在 JVM 中已记录的访问队列。JDBC，JMS 和 JNDI 服务请求都被注释在请求树中。请求树可以根据 Servlet 和 JSP 对 URL 的不同需要进行拆分。
热点 Hot Spots：显示消耗时间最多的方法的列表。对每个热点都能够显示回溯树。该热点可以按照方法请求，JDBC，JMS 和 JNDI 服务请求以及按照 URL 请求来进行计算。
访问图 Call Graph：显示一个从已选方法、类、包或 J2EE 组件开始的访问队列的图。
方法统计 Method Statistis：显示一段时间内记录的方法的调用时间细节。

线程视图 threads

JProfiler 通过对线程历史的监控判断其运行状态，并监控是否有线程阻塞产生，还能将一个线程所管理的方法以树状形式呈现。对线程剖析。

线程历史 Thread History：显示一个与线程活动和线程状态在一起的活动时间表。
线程监控 Thread Monitor：显示一个列表，包括所有的活动线程以及它们目前的活动状况。
线程转储 Thread Dumps：显示所有线程的堆栈跟踪。

线程分析主要关心三个方面：

1．web 容器的线程最大数。比如：Tomcat 的线程容量应该略大于最大并发数。
2．线程阻塞
3．线程死锁

监控和锁 Monitors ＆Locks

所有线程持有锁的情况以及锁的信息。观察 JVM 的内部线程并查看状态：

死锁探测图表 Current Locking Graph：显示 JVM 中的当前死锁图表。
目前使用的监测器 Current Monitors：显示目前使用的监测器并且包括它们的关联线程。
锁定历史图表 Locking History Graph：显示记录在 JVM 中的锁定历史。
历史检测记录 Monitor History：显示重大的等待事件和阻塞事件的历史记录。
监控器使用统计 Monitor Usage Statistics：显示分组监测，线程和监测类的统计监测数据

3.6. Arthas

上述工具都必须在服务端项目进程中配置相关的监控参数，然后工具通过远程连接到项目进程，获取相关的数据。这样就会带来一些不便，比如线上环境的网络是隔离的，本地的监控工具根本连不上线上环境。并且类似于 Jprofiler 这样的商业工具，是需要付费的。

那么有没有一款工具不需要远程连接，也不需要配置监控参数，同时也提供了丰富的性能监控数据呢？

阿里巴巴开源的性能分析神器 Arthas 应运而生。

Arthas 是 Alibaba 开源的 Java 诊断工具，深受开发者喜爱。在线排查问题，无需重启；动态跟踪 Java 代码；实时监控 JVM 状态。Arthas 支持 JDK 6 ＋，支持 Linux／Mac／Windows，采用命令行交互模式，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，进一步方便进行问题的定位和诊断。当你遇到以下类似问题而束手无策时，Arthas 可以帮助你解决：

这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？
我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？
遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？
线上遇到某个用户的数据处理有问题，但线上同样无法 debug，线下无法重现！
是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？
有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态？
怎么快速定位应用的热点，生成火焰图？

官方地址：https://arthas.aliyun.com/doc/quick-start.html

安装方式：如果速度较慢，可以尝试国内的码云 Gitee 下载。

1
2

wget https://io/arthas/arthas-boot.jar
wget https://arthas/gitee/io/arthas-boot.jar

Copied!

Arthas 只是一个 java 程序，所以可以直接用 java -jar 运行。

除了在命令行查看外，Arthas 目前还支持 Web Console。在成功启动连接进程之后就已经自动启动,可以直接访问 http://127.0.0.1:8563/ 访问，页面上的操作模式和控制台完全一样。

基础指令

quit/exit 退出当前 Arthas客户端，其他 Arthas喜户端不受影响
stop/shutdown 关闭 Arthas服务端，所有 Arthas客户端全部退出
help 查看命令帮助信息
cat 打印文件内容，和linux里的cat命令类似
echo 打印参数，和linux里的echo命令类似
grep 匹配查找，和linux里的gep命令类似
tee 复制标隹输入到标准输出和指定的文件，和linux里的tee命令类似
pwd 返回当前的工作目录，和linux命令类似
cls 清空当前屏幕区域
session 查看当前会话的信息
reset 重置增强类，将被 Arthas增强过的类全部还原, Arthas服务端关闭时会重置所有增强过的类
version 输出当前目标Java进程所加载的 Arthas版本号
history 打印命令历史
keymap Arthas快捷键列表及自定义快捷键

Copied!

jvm 相关

dashboard 当前系统的实时数据面板
thread 查看当前JVM的线程堆栈信息
jvm 查看当前JVM的信息
sysprop 查看和修改JVM的系统属性
sysem 查看JVM的环境变量
vmoption 查看和修改JVM里诊断相关的option
perfcounter 查看当前JVM的 Perf Counter信息
logger 查看和修改logger
getstatic 查看类的静态属性
ognl 执行ognl表达式
mbean 查看 Mbean的信息
heapdump dump java heap，类似jmap命令的 heap dump功能

Copied!

class/classloader 相关

sc 查看JVM已加载的类信息
	-d 输出当前类的详细信息，包括这个类所加载的原始文件来源、类的声明、加载的Classloader等详细信息。如果一个类被多个Classloader所加载，则会出现多次
	-E 开启正则表达式匹配，默认为通配符匹配
	-f 输出当前类的成员变量信息（需要配合参数-d一起使用）
	-X 指定输出静态变量时属性的遍历深度，默认为0，即直接使用toString输出
sm 查看已加载类的方法信息
	-d 展示每个方法的详细信息
	-E 开启正则表达式匹配,默认为通配符匹配
jad 反编译指定已加载类的源码
mc 内存编译器，内存编译.java文件为.class文件
retransform 加载外部的.class文件, retransform到JVM里
redefine 加载外部的.class文件，redefine到JVM里
dump dump已加载类的byte code到特定目录
classloader 查看classloader的继承树，urts，类加载信息，使用classloader去getResource
	-t 查看classloader的继承树
	-l 按类加载实例查看统计信息
	-c 用classloader对应的hashcode来查看对应的 Jar urls

Copied!

monitor/watch/trace 相关

monitor 方法执行监控，调用次数、执行时间、失败率
	-c 统计周期，默认值为120秒
watch 方法执行观测，能观察到的范围为：返回值、抛出异常、入参，通过编写groovy表达式进行对应变量的查看
	-b 在方法调用之前观察(默认关闭)
	-e 在方法异常之后观察(默认关闭)
	-s 在方法返回之后观察(默认关闭)
	-f 在方法结束之后(正常返回和异常返回)观察(默认开启)
	-x 指定输岀结果的属性遍历深度,默认为0
trace 方法内部调用路径,并输出方法路径上的每个节点上耗时
	-n 执行次数限制
stack 输出当前方法被调用的调用路径
tt 方法执行数据的时空隧道,记录下指定方法每次调用的入参和返回信息,并能对这些不同的时间下调用进行观测

Copied!

其他

jobs 列出所有job
kill 强制终止任务
fg 将暂停的任务拉到前台执行
bg 将暂停的任务放到后台执行
grep 搜索满足条件的结果
plaintext 将命令的结果去除ANSI颜色
wc 按行统计输出结果
options 查看或设置Arthas全局开关
profiler 使用async-profiler对应用采样，生成火焰图

Copied!

3.7. Java Misssion Control

在 Oracle 收购 Sun 之前，Oracle 的 JRockit 虚拟机提供了一款叫做 JRockit Mission Control 的虚拟机诊断工具。

在 Oracle 收购 sun 之后，Oracle 公司同时拥有了 Hotspot 和 JRockit 两款虚拟机。根据 Oracle 对于 Java 的战略，在今后的发展中，会将 JRokit 的优秀特性移植到 Hotspot 上。其中一个重要的改进就是在 Sun 的 JDK 中加入了 JRockit 的支持。

在 Oracle JDK 7u40 之后，Mission Control 这款工具己经绑定在 Oracle JDK 中发布。

自 Java11 开始，本节介绍的 JFR 己经开源。但在之前的 Java 版本，JFR 属于 Commercial Feature 通过 Java 虚拟机参数-XX:+UnlockCommercialFeatures 开启。

Java Mission Control（简称 JMC) ， Java 官方提供的性能强劲的工具，是一个用于对 Java 应用程序进行管理、监视、概要分析和故障排除的工具套件。它包含一个 GUI 客户端以及众多用来收集 Java 虚拟机性能数据的插件如 JMX Console（能够访问用来存放虚拟机齐个于系统运行数据的 MXBeans）以及虚拟机内置的高效 profiling 工具 Java Flight Recorder（JFR）。

JMC 的另一个优点就是：采用取样，而不是传统的代码植入技术，对应用性能的影响非常非常小，完全可以开着 JMC 来做压测（唯一影响可能是 full gc 多了）。

官方地址：https://github.com/JDKMissionControl/jmc

Java Flight Recorder

Java Flight Recorder 是 JMC 的其中一个组件，能够以极低的性能开销收集 Java 虚拟机的性能数据。与其他工具相比，JFR 的性能开销很小，在默认配置下平均低于 1%。JFR 能够直接访问虚拟机内的敌据并且不会影响虚拟机的优化。因此它非常适用于生产环境下满负荷运行的 Java 程序。

Java Flight Recorder 和 JDK Mission Control 共同创建了一个完整的工具链。JDK Mission Control 可对 Java Flight Recorder 连续收集低水平和详细的运行时信息进行高效、详细的分析。

当启用时 JFR 将记录运行过程中发生的一系列事件。其中包括 Java 层面的事件如线程事件、锁事件，以及 Java 虚拟机内部的事件，如新建对象，垃圾回收和即时编译事件。按照发生时机以及持续时间来划分，JFR 的事件共有四种类型，它们分别为以下四种：

瞬时事件（Instant Event) ，用户关心的是它们发生与否，例如异常、线程启动事件。
持续事件(Duration Event) ，用户关心的是它们的持续时间，例如垃圾回收事件。
计时事件(Timed Event) ，是时长超出指定阈值的持续事件。
取样事件（Sample Event)，是周期性取样的事件。

取样事件的其中一个常见例子便是方法抽样（Method Sampling），即每隔一段时问统计各个线程的栈轨迹。如果在这些抽样取得的栈轨迹中存在一个反复出现的方法，那么我们可以推测该方法是热点方法

3.8. 其他工具

Flame Graphs（火焰图）

在追求极致性能的场景下，了解你的程序运行过程中 cpu 在干什么很重要，火焰图就是一种非常直观的展示 CPU 在程序整个生命周期过程中时间分配的工具。火焰图对于现代的程序员不应该陌生，这个工具可以非常直观的显示出调用找中的 CPU 消耗瓶颈。

网上的关于 Java 火焰图的讲解大部分来自于 Brenden Gregg 的博客 http://new.brendangregg.com/flamegraphs.html

火焰图，简单通过 x 轴横条宽度来度量时间指标，y 轴代表线程栈的层次。

Tprofiler

案例：使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优可以将下 TPS 由 2.5 提升到 20（提升了 7 倍），并准确定位系统瓶颈。

系统瓶颈有：应用里释态对象不是太多、有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象，代码里有问题。

那么，如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码？这里使用阿里开源工具 Tprofiler 来定位这些性能代码，成功解决掉了 GC 过于频繁的性能瓶预，并最终在上次优化的基础上将 TPS 再提升了 4 倍，即提升到 100。

Tprofiler 配置部署、远程操作、日志阅谈都不太复杂，操作还是很简单的。但是其却是能够起到一针见血、立竿见影的效果，帮我们解决了 GC 过于频繁的性能瓶预。
Tprofiler 最重要的特性就是能够统汁出你指定时间段内 JVM 的 top method 这些 top method 极有可能就是造成你 JVM 性能瓶颈的元凶。这是其他大多数 JVM 调优工具所不具备的，包括 JRockit Mission Control。JRokit 首席开发者 Marcus Hirt 在其私人博客《 Lom Overhead Method Profiling cith Java Mission Control》下的评论中曾明确指出 JRMC 井不支持 TOP 方法的统计。

官方地址：http://github.com/alibaba/Tprofiler

Btrace

常见的动态追踪工具有 BTrace、HouseHD（该项目己经停止开发）、Greys-Anatomy（国人开发个人开发者）、Byteman（JBoss 出品），注意 Java 运行时追踪工具井不限干这几种，但是这几个是相对比较常用的。

BTrace 是 SUN Kenai 云计算开发平台下的一个开源项目，旨在为 java 提供安全可靠的动态跟踪分析工具。先看一卜日 Trace 的官方定义：

大概意思是一个 Java 平台的安全的动态追踪工具，可以用来动态地追踪一个运行的 Java 程序。BTrace 动态调整目标应用程序的类以注入跟踪代码（“字节码跟踪“）。

YourKit

JProbe

Spring Insight

3.9 区别

visualvm
- 针对于实时观测的数据中，双击实例进不去对象内部，也没有出引用和入引用
- 针对于dump文件，可以双击实例进入对象内部，查看属性等，也没有出引用和入引用
mat
- 针对于dump文件，什么都有
- 内存泄漏检测报告
- 支配树
  
  在对象引用图中，所有指向对象 B 的路径都经过对象 A，则认为对象 A 支配对象 B。如果对象 A 是离对象 B 最近的一个支配对象，则认为对象 A 为对象 B 的直接支配者
- OQL查询
- 浅堆和深堆
- 保留集对象 A 的保留集可以被认为是只能通过对象 A 被直接或间接访问到的所有对象的集合
jprofiler
- 功能强大
- 更细致
- 有出引用和入引用
- 能定位到某行代码

03-运行时数据区及程序计数器

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

3. 运行时数据区及程序计数器

3.1. 运行时数据区

3.1.1. 概述

本节主要讲的是运行时数据区，也就是下图这部分，它是在类加载完成后的阶段

当我们通过前面的：类的加载-> 验证 -> 准备 -> 解析 -> 初始化这几个阶段完成后，就会用到执行引擎对我们的类进行使用，同时执行引擎将会使用到我们运行时数据区

内存是非常重要的系统资源，是硬盘和 CPU 的中间仓库及桥梁，承载着操作系统和应用程序的实时运行 JVM 内存布局规定了 Java 在运行过程中内存申请、分配、管理的策略，保证了 JVM 的高效稳定运行。不同的 JVM 对于内存的划分方式和管理机制存在着部分差异。结合 JVM 虚拟机规范，来探讨一下经典的 JVM 内存布局。

我们把大厨后面的东西（切好的菜，刀，调料），比作是运行时数据区。而厨师可以类比于执行引擎，将通过准备的东西进行制作成精美的菜品

我们通过磁盘或者网络 IO 得到的数据，都需要先加载到内存中，然后 CPU 从内存中获取数据进行读取，也就是说内存充当了 CPU 和磁盘之间的桥梁

Java 虚拟机定义了若干种程序运行期间会使用到的运行时数据区，其中有一些会随着虚拟机启动而创建，随着虚拟机退出而销毁。另外一些则是与线程一一对应的，这些与线程对应的数据区域会随着线程开始和结束而创建和销毁。

灰色的为单独线程私有的，红色的为多个线程共享的。即：

每个线程：独立包括程序计数器、栈、本地栈。
线程间共享：堆、堆外内存（永久代或元空间、代码缓存）

每个 JVM 只有一个 Runtime 实例。即为运行时环境，相当于内存结构的中间的那个框框：运行时环境。

3.1.2. 线程

线程是一个程序里的运行单元。JVM 允许一个应用有多个线程并行的执行。在 Hotspot JVM 里，每个线程都与操作系统的本地线程直接映射。

当一个 Java 线程准备好执行以后，此时一个操作系统的本地线程也同时创建。Java 线程执行终止后，本地线程也会回收。

操作系统负责所有线程的安排调度到任何一个可用的 CPU 上。一旦本地线程初始化成功，它就会调用 Java 线程中的 run()方法。

3.1.3. JVM 系统线程

如果你使用 console 或者是任何一个调试工具，都能看到在后台有许多线程在运行。这些后台线程不包括调用public static void main(String[] args)的 main 线程以及所有这个 main 线程自己创建的线程。

这些主要的后台系统线程在 Hotspot JVM 里主要是以下几个：

虚拟机线程：这种线程的操作是需要 JVM 达到安全点才会出现。这些操作必须在不同的线程中发生的原因是他们都需要 JVM 达到安全点，这样堆才不会变化。这种线程的执行类型包括"stop-the-world"的垃圾收集，线程栈收集，线程挂起以及偏向锁撤销。
周期任务线程：这种线程是时间周期事件的体现（比如中断），他们一般用于周期性操作的调度执行。
GC 线程：这种线程对在 JVM 里不同种类的垃圾收集行为提供了支持。
编译线程：这种线程在运行时会将字节码编译成到本地代码。
信号调度线程：这种线程接收信号并发送给 JVM，在它内部通过调用适当的方法进行处理。

3.2. 程序计数器(PC 寄存器)

JVM 中的程序计数寄存器（Program Counter Register）中，Register 的命名源于 CPU 的寄存器，寄存器存储指令相关的现场信息。CPU 只有把数据装载到寄存器才能够运行。这里，并非是广义上所指的物理寄存器，或许将其翻译为 PC 计数器（或指令计数器）会更加贴切（也称为程序钩子），并且也不容易引起一些不必要的误会。JVM 中的 PC 寄存器是对物理 PC 寄存器的一种抽象模拟。

作用

PC 寄存器用来存储指向下一条指令的地址，也即将要执行的指令代码。由执行引擎读取下一条指令。

它是一块很小的内存空间，几乎可以忽略不记。也是运行速度最快的存储区域。

在 JVM 规范中，每个线程都有它自己的程序计数器，是线程私有的，生命周期与线程的生命周期保持一致。

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 native 方法，则是未指定值（undefined）。

它是程序控制流的指示器，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。

字节码解释器工作时就是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。

它是唯一一个在 Java 虚拟机规范中没有规定任何 OutofMemoryError 情况的区域。

举例说明

public int minus(){
    intc = 3;
    intd = 4;
    return c - d;
}

Copied!

字节码文件：

0: iconst_3
1: istore_1
2: iconst_4
3: istore_2
4: iload_1
5: iload_2
6: isub
7: ireturn

Copied!

使用 PC 寄存器存储字节码指令地址有什么用呢？为什么使用 PC 寄存器记录当前线程的执行地址呢？

因为 CPU 需要不停的切换各个线程，这时候切换回来以后，就得知道接着从哪开始继续执行。

JVM 的字节码解释器就需要通过改变 PC 寄存器的值来明确下一条应该执行什么样的字节码指令。

PC 寄存器为什么被设定为私有的？

我们都知道所谓的多线程在一个特定的时间段内只会执行其中某一个线程的方法，CPU 会不停地做任务切换，这样必然导致经常中断或恢复，如何保证分毫无差呢？为了能够准确地记录各个线程正在执行的当前字节码指令地址，最好的办法自然是为每一个线程都分配一个 PC 寄存器，这样一来各个线程之间便可以进行独立计算，从而不会出现相互干扰的情况。

由于 CPU 时间片轮限制，众多线程在并发执行过程中，任何一个确定的时刻，一个处理器或者多核处理器中的一个内核，只会执行某个线程中的一条指令。

这样必然导致经常中断或恢复，如何保证分毫无差呢？每个线程在创建后，都会产生自己的程序计数器和栈帧，程序计数器在各个线程之间互不影响。

CPU 时间片

CPU 时间片即 CPU 分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片。

在宏观上：俄们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。

但在微观上：由于只有一个 CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。

04-JVM运行时参数

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

4. JVM 运行时参数

4.1. JVM 参数选项

官网地址：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/windows/java.html

4.1.1. 类型一：标准参数选项

比较稳定，后续版本基本不会变化
直接在DOS窗口中运行java或者java -help可以看到所有的标准选项

> java -help
用法: java [-options] class [args...]
           (执行类)
   或  java [-options] -jar jarfile [args...]
           (执行 jar 文件)
其中选项包括:
    -d32          使用 32 位数据模型 (如果可用)
    -d64          使用 64 位数据模型 (如果可用)
    -server       选择 "server" VM
                  默认 VM 是 server.

    -cp <目录和 zip/jar 文件的类搜索路径>
    -classpath <目录和 zip/jar 文件的类搜索路径>
                  用 ; 分隔的目录, JAR 档案
                  和 ZIP 档案列表, 用于搜索类文件。
    -D<名称>=<值>
                  设置系统属性
    -verbose:[class|gc|jni]
                  启用详细输出
    -version      输出产品版本并退出
    -version:<值>
                  警告: 此功能已过时, 将在
                  未来发行版中删除。
                  需要指定的版本才能运行
    -showversion  输出产品版本并继续
    -jre-restrict-search | -no-jre-restrict-search
                  警告: 此功能已过时, 将在
                  未来发行版中删除。
                  在版本搜索中包括/排除用户专用 JRE
    -? -help      输出此帮助消息
    -X            输出非标准选项的帮助
    -ea[:<packagename>...|:<classname>]
    -enableassertions[:<packagename>...|:<classname>]
                  按指定的粒度启用断言
    -da[:<packagename>...|:<classname>]
    -disableassertions[:<packagename>...|:<classname>]
                  禁用具有指定粒度的断言
    -esa | -enablesystemassertions
                  启用系统断言
    -dsa | -disablesystemassertions
                  禁用系统断言
    -agentlib:<libname>[=<选项>]
                  加载本机代理库 <libname>, 例如 -agentlib:hprof
                  另请参阅 -agentlib:jdwp=help 和 -agentlib:hprof=help
    -agentpath:<pathname>[=<选项>]
                  按完整路径名加载本机代理库
    -javaagent:<jarpath>[=<选项>]
                  加载 Java 编程语言代理, 请参阅 java.lang.instrument
    -splash:<imagepath>
                  使用指定的图像显示启动屏幕
有关详细信息, 请参阅 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/documentation/index.html。

Copied!

Server 模式和 Client 模式

Hotspot JVM 有两种模式，分别是 server 和 client，分别通过-server 和-client 模式设置

32 位系统上，默认使用 Client 类型的 JVM。要想使用 Server 模式，机器配置至少有 2 个以上的 CPU 和 2G 以上的物理内存。client 模式适用于对内存要求较小的桌面应用程序，默认使用 Serial 串行垃圾收集器
64 位系统上，只支持 server 模式的 JVM，适用于需要大内存的应用程序，默认使用并行垃圾收集器

官网地址：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/vm/server-class.html

如何知道系统默认使用的是那种模式呢？

通过 java -version 命令：可以看到 Server VM 字样，代表当前系统使用是 Server 模式

> java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)

Copied!

4.1.2. 类型二：-X 参数选项

非标准化参数
功能还是比较稳定的。但官方说后续版本可能会变更
直接在DOS窗口中运行java -X命令可以看到所有的X选项

> java -X
    -Xmixed           混合模式执行 (默认)
    -Xint             仅解释模式执行
    -Xbootclasspath:<用 ; 分隔的目录和 zip/jar 文件>
                      设置搜索路径以引导类和资源
    -Xbootclasspath/a:<用 ; 分隔的目录和 zip/jar 文件>
                      附加在引导类路径末尾
    -Xbootclasspath/p:<用 ; 分隔的目录和 zip/jar 文件>
                      置于引导类路径之前
    -Xdiag            显示附加诊断消息
    -Xnoclassgc       禁用类垃圾收集
    -Xincgc           启用增量垃圾收集
    -Xloggc:<file>    将 GC 状态记录在文件中 (带时间戳)
    -Xbatch           禁用后台编译
    -Xms<size>        设置初始 Java 堆大小
    -Xmx<size>        设置最大 Java 堆大小
    -Xss<size>        设置 Java 线程堆栈大小
    -Xprof            输出 cpu 配置文件数据
    -Xfuture          启用最严格的检查, 预期将来的默认值
    -Xrs              减少 Java/VM 对操作系统信号的使用 (请参阅文档)
    -Xcheck:jni       对 JNI 函数执行其他检查
    -Xshare:off       不尝试使用共享类数据
    -Xshare:auto      在可能的情况下使用共享类数据 (默认)
    -Xshare:on        要求使用共享类数据, 否则将失败。
    -XshowSettings    显示所有设置并继续
    -XshowSettings:all
                      显示所有设置并继续
    -XshowSettings:vm 显示所有与 vm 相关的设置并继续
    -XshowSettings:properties
                      显示所有属性设置并继续
    -XshowSettings:locale
                      显示所有与区域设置相关的设置并继续

-X 选项是非标准选项, 如有更改, 恕不另行通知。

以下选项为 Mac OS X 特定的选项:
    -XstartOnFirstThread
                      在第一个 (AppKit) 线程上运行 main() 方法
    -Xdock:name=<应用程序名称>"
                      覆盖停靠栏中显示的默认应用程序名称
    -Xdock:icon=<图标文件的路径>
                      覆盖停靠栏中显示的默认图标

Copied!

如何知道 JVM 默认使用的是混合模式呢？

-Xint 只使用解释器：所有字节码都被解释执行，这个模式的速度是很慢的
-Xcomp 只使用编译器：所有字节码第一次使用就被编译成本地代码，然后在执行
-Xmixed 混合模式：这是默认模式，刚开始的时候使用解释器慢慢解释执行，后来让JIT即时编译器根据程序运行的情况，有选择地将某些热点代码提前编译并缓存在本地，在执行的时候效率就非常高了

同样地，通过 java -version 命令：可以看到 mixed mode 字样，代表当前系统使用的是混合模式

-Xms 设置初始 Java 堆大小等价于 -XX:InitialHeapSize
-Xmx 设置最大 Java 堆大小等价于 -XX:MaxHeapSize
-Xss 设置 Java 线程堆栈大小等价于 -XX:ThradeStackSize

4.1.3. 类型三：-XX 参数选项

非标准化参数
使用的最多的参数类型
这类选项属于实验性，不稳定
用于开发和调试JVM

Boolean 类型格式

1
2

-XX:+<option>  启用option属性
-XX:-<option>  禁用option属性

Copied!

非 Boolean 类型格式

1
2

-XX:<option>=<number>  设置option数值，可以带单位如k/K/m/M/g/G
-XX:<option>=<string>  设置option字符值

Copied!

特别的

-XX:+PrintFlagsFinal
- 输出所有参数的名称和默认值
- 默认不包括Diagnostic和Experimental的参数
- 可以配合-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions和-XX:UnlockExperimentalVMOptions使用

4.2 查看参数

java -XX:+PrintFlagsInitial 查看所有 JVM 参数启动的初始值

[Global flags]
     intx ActiveProcessorCount                      = -1                                  {product}
    uintx AdaptiveSizeDecrementScaleFactor          = 4                                   {product}
    uintx AdaptiveSizeMajorGCDecayTimeScale         = 10                                  {product}
    uintx AdaptiveSizePausePolicy                   = 0                                   {product}
...

Copied!

java -XX:+PrintFlagsFinal 查看所有 JVM 参数的最终值

[Global flags]
     intx ActiveProcessorCount                      = -1                                  {product}
...
     intx CICompilerCount                          := 4                                   {product}
    uintx InitialHeapSize                          := 333447168                           {product}
    uintx MaxHeapSize                              := 1029701632                          {product}
    uintx MaxNewSize                               := 1774714880                          {product}

Copied!

java -XX:+PrintCommandLineFlags 查看哪些已经被用户或者 JVM 设置过的详细的 XX 参数的名称和值

-XX:InitialHeapSize=332790016 -XX:MaxHeapSize=5324640256 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation -XX:+UseParallelGC

Copied!

4.3 添加 JVM 参数选项

eclipse 和 idea 中配置不必多说，在 Run Configurations 中 VM Options 中配置即可，大同小异

运行 jar 包

`1`	`java -Xms100m -Xmx100m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -jar demo.jar`

Copied!

Tomcat 运行 war 包

# linux下catalina.sh添加
JAVA_OPTS="-Xms512M -Xmx1024M"
# windows下catalina.bat添加
set "JAVA_OPTS=-Xms512M -Xmx1024M"

Copied!

程序运行中

# 设置Boolean类型参数
jinfo -flag [+|-]<name> <pid>
# 设置非Boolean类型参数
jinfo -flag <name>=<value> <pid>

Copied!

4.4. 常用的 JVM 参数选项

4.4.1. 打印设置的 XX 选项及值

-XX:+PrintCommandLineFlags #程序运行时JVM默认设置或用户手动设置的XX选项
-XX:+PrintFlagsInitial #打印所有XX选项的默认值
-XX:+PrintFlagsFinal #打印所有XX选项的实际值
-XX:+PrintVMOptions #打印JVM的参数

Copied!

4.4.2. 堆、栈、方法区等内存大小设置

# 栈
-Xss128k <==> -XX:ThreadStackSize=128k #设置线程栈的大小为128K

# 堆
-Xms2048m <==> -XX:InitialHeapSize=2048m #设置JVM初始堆内存为2048M
-Xmx2048m <==> -XX:MaxHeapSize=2048m #设置JVM最大堆内存为2048M
-Xmn2g <==> -XX:NewSize=2g -XX:MaxNewSize=2g #设置年轻代大小为2G，官方推荐配置为整个堆大小的3/8
-XX:NewSize=1024m   #设置年轻代初始值为1024M
-XX:MaxNewSize=1024m     #设置年轻代最大值为1024M
-XX:SurvivorRatio=8 #设置Eden区与Survivor区的比值，默认为8
-XX:NewRatio=2 #设置老年代与年轻代(包括1个Eden区和2个Survivor区)的比例，默认为2
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy #设置新生代中各区大小比例自适应，默认开启
#默认情况下UseAdaptiveSizePolicy开启，导致SurvivorRatio=8失效；如果要让SurvivorRatio生效，则需要关闭UseAdaptiveSizePolicy并且显式的给SurvivorRatio赋值才行：-XX:-UseAdaptiveSizePolicy -XX:SurvivorRatio=8

-XX:PretenureSizeThreadshold=1024 #设置让大于此阈值的对象直接分配在老年代，单位为字节，只对Serial、ParNew收集器有效
-XX:MaxTenuringThreshold=15 #设置新生代晋升老年代的年龄限制，默认为15
-XX:+PrintTenuringDistribution   #让JVM在每次MinorGC后打印出当前使用的Survivor中对象的年龄分布
-XX:TargetSurvivorRatio #设置MinorGC结束后Survivor区中占用空间的期望比例

# 方法区
-XX:PermSize=256m   #设置永久代初始值为256M
-XX:MaxPermSize=256m  #设置永久代最大值为256M
-XX:MetaspaceSize   #设置元空间初始值
-XX:MaxMetaspaceSize   #设置元空间最大值，默认没有限制
-XX:+UseCompressedOops #普通对象指针压缩，默认开启
-XX:+UseCompressedClassPointers #类指针压缩，默认开启
#开启UseCompressedOops会默认开启UseCompressedClassPointers

-XX:CompressedClassSpaceSize #设置Klass Metaspace的大小，默认1G

# 直接内存
-XX:MaxDirectMemorySize #指定DirectMemory容量，默认等于Java堆最大值

Copied!

4.4.3. OutOfMemory 相关的选项

-XX:+HeapDumpOnOutMemoryError #内存出现OOM时生成Heap转储文件，以便后续分析
-XX:+HeapDumpBeforeFullGC #出现FullGC时生成Heap转储文件，以便后续分析
#-XX:+HeapDumpBeforeFullGC和-XX:+HeapDumpOnOutMemoryError只能设置1个，请注意FullGC可能出现多次，那么dump文件也会生成多个

-XX:HeapDumpPath=<path> #指定heap转储文件的存储路径，默认当前目录
-XX:OnOutOfMemoryError=<path> #指定可行性程序或脚本的路径，当发生OOM时执行脚本

Copied!

4.4.4. 垃圾收集器相关选项

首先需了解垃圾收集器之间的搭配使用关系

红色虚线表示在 jdk8 时被 Deprecate，jdk9 时被删除
绿色虚线表示在 jdk14 时被 Deprecate
绿色虚框表示在 jdk9 时被 Deprecate，jdk14 时被删除

# Serial回收器(Serial使用复制算法，SerialOld使用标记整理算法)
-XX:+UseSerialGC  #年轻代使用Serial GC， 老年代使用SerialOldGC

# ParNew回收器(使用复制算法)
-XX:+UseParNewGC  #年轻代使用ParNew GC 老年代默认为SerialOldGC，可以改为CMS
-XX:ParallelGCThreads  #设置年轻代并行收集器的线程数。
	#一般地，最好与CPU数量相等，以避免过多的线程数影响垃圾收集性能。

Copied!

$$ ParallelGCThreads = \begin{cases} CPU_Count & \text (CPU_Count <= 8) \ 3 + (5 * CPU＿Count / 8) & \text (CPU_Count > 8) \end{cases} $$

# Parallel回收器（JDK8默认使用的回收器，Parallel使用复制算法，ParallelOld使用标记整理算法）
-XX:+UseParallelGC  #年轻代使用 Parallel Scavenge GC，互相激活
-XX:+UseParallelOldGC  #老年代使用 Parallel Old GC，互相激活
-XX:ParallelGCThreads  #设置年轻代并行回收器的线程数，默认情况下：
#CPU核心数小于8时，线程数==cpu核心数
#CPU核心数大于8时，线程数==3+(5*CPU核心数)/8

-XX:GCTimeRatio  #垃圾收集时间占总时间的比例（1 / (N＋1)），用于衡量吞吐量的大小
	#取值范围（0,100），默认值99，也就是垃圾回收时间不超过1％。
	#与MaxGCPauseMillis参数有一定矛盾性。暂停时间越长，Radio参数就容易超过设定的比例。
	#GCTimeRatio越大，吞吐量越大
	
-XX:MaxGCPauseMillis  #设置垃圾收集器最大停顿时间（即STW的时间），单位是毫秒。
	#为了尽可能地把停顿时间控制在MaxGCPauseMills以内，收集器在工作时会调整Java堆大小或者其他一些参数
	#对于用户来讲，停顿时间越短体验越好；但是服务器端注重高并发，整体的吞吐量。
	#所以服务器端适合Parallel，进行控制。该参数使用需谨慎。

-XX:+UseAdaptiveSizePolicy  #设置Parallel Scavenge收集器具有自适应调节策略。
	#在这种模式下，年轻代的大小、Eden和Survivor的比例、晋升老年代的对象年龄等参数会被自动调整，以达到在堆大小、吞吐量和停顿时间之间的平衡点。
	#在手动调优比较困难的场合，可以直接使用这种自适应的方式，仅指定虚拟机的最大堆、目标的吞吐量（GCTimeRatio）和停顿时间（MaxGCPauseMills），让虚拟机自己完成调优工作。

Copied!

# CMS回收器(使用标记清除算法，ParNew+CMS)
# JDK9中CMS被标记为Deprecate，JDK14中删除
-XX:+UseConcMarkSweepGC  #老年代使用CMS GC。
#开启该参数后会自动将-XX：＋UseParNewGC打开。即：ParNew（Young区）+ CMS（Old区）+ Serial Old的组合

-XX:CMSInitiatingOccupanyFraction  #设置堆内存使用率的阈值，一旦达到该阈值，便开始进行回收。JDK5及以前版本的默认值为68，DK6及以上版本默认值为92％。
#如果内存增长缓慢，则可以设置一个稍大的值，大的阈值可以有效降低CMS的触发频率，减少老年代回收的次数可以较为明显地改善应用程序性能。
#反之，如果应用程序内存使用率增长很快，则应该降低这个阈值，以避免频繁触发老年代串行收集器。
#因此通过该选项便可以有效降低Fu1l GC的执行次数。

-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly  #是否动态可调，使CMS一直按CMSInitiatingOccupancyFraction设定的值启动；如果不指定，jvm仅在第一次使用设定值，后续会自动调整阈值，不要用

-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection  #用于指定在执行完Full GC后对内存空间进行压缩整理
	#以此避免内存碎片的产生。不过由于内存压缩整理过程无法并发执行，所带来的问题就是停顿时间变得更长了。

-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction  #设置在执行多少次Full GC后对内存空间进行压缩整理。

-XX:ParallelCMSThreads  #设置CMS的线程数量。
	#CMS 默认启动的线程数是(ParallelGCThreads＋3)/4，ParallelGCThreads 是年轻代并行收集器的线程数。
	#当CPU 资源比较紧张时，受到CMS收集器线程的影响，应用程序的性能在垃圾回收阶段可能会非常糟糕。


####补充参数：
-XX:ConcGCThreads  #设置并发垃圾收集的线程数，默认该值是基于ParallelGCThreads计算出来的

-XX:+CMSScavengeBeforeRemark  #强制hotspot在cms remark阶段之前做一次minor gc，用于提高remark阶段的速度

-XX:+CMSClassUnloadingEnable  #如果有的话，启用回收Perm 区（JDK8之前）

-XX:+CMSParallelInitialEnabled  #用于开启CMS initial-mark阶段采用多线程的方式进行标记
	#用于提高标记速度，在Java8开始已经默认开启

-XX:+CMSParallelRemarkEnabled  #用户开启CMS remark阶段采用多线程的方式进行重新标记，默认开启

-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrentAndUnloadsClasses
	#这两个参数用户指定hotspot虚拟在执行System.gc()时使用CMS周期

-XX:+CMSPrecleaningEnabled  #指定CMS是否需要进行Pre cleaning阶段

Copied!

# G1回收器（使用分区复制算法，可以回收新生代和老年代）
-XX:+UseG1GC #手动指定使用G1收集器执行内存回收任务。

-XX:G1HeapRegionSize #设置每个Region的大小。
#值是2的幂，范围是1MB到32MB之间，目标是根据最小的Java堆大小划分出约2048个区域。默认是堆内存的1/2000。

-XX:MaxGCPauseMillis  #设置期望达到的最大GC停顿时间指标（JVM会尽力实现，但不保证达到）。默认值是200ms

-XX:ParallelGCThread  #设置STW时GC线程数的值。最多设置为8

-XX:ConcGCThreads  #设置并发标记的线程数。将n设置为并行垃圾回收线程数（ParallelGCThreads）的1/4左右。

-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent #设置触发并发GC周期的Java堆占用率阈值。超过此值，就触发GC。默认值是45。

#G1不要用 -Xmn和NewRatio设置新生代空间大小或比例，会影响默认设置的暂停时间
-XX:G1NewSizePercent  #新生代占用整个堆内存的最小百分比（默认5％）
-XX:G1MaxNewSizePercent  #新生代占用整个堆内存的最大百分比（默认60％）
-XX:G1ReservePercent=10  #默认10%。也就是老年代会预留10%的空间来给新生代的对象晋升，如果经常发生新生代晋升失败而导致Full GC，那么可以适当调高此阈值。但是调高此值同时也意味着降低了老年代的实际可用空间。

Copied!

怎么选择垃圾回收器？

优先让 JVM 自适应，调整堆的大小
串行收集器：内存小于 100M；单核、单机程序，并且没有停顿时间的要求
并行收集器：多 CPU、高吞吐量、允许停顿时间超过 1 秒
并发收集器：多 CPU、追求低停顿时间、快速响应（比如延迟不能超过 1 秒，如互联网应用）
官方推荐 G1，性能高。现在互联网的项目，基本都是使用 G1

特别说明：

没有最好的收集器，更没有万能的收集器
调优永远是针对特定场景、特定需求，不存在一劳永逸的收集器

4.4.5. GC 日志相关选项

-XX:+PrintGC <==> -verbose:gc  #打印简要日志信息，可以独立使用
-XX:+PrintGCDetails     #在发生垃圾回收时打印内存回收详细的日志，并在进程退出时输出当前内存各区域的分配情况，可以独立使用

-XX:+PrintGCTimeStamps  #打印程序启动到GC发生的秒数，不可以可以独立使用，搭配-XX:+PrintGCDetails使用

-XX:+PrintGCDateStamps  #打印GC发生时的时间戳(以日期的形式，例如：2013-05-04T21:53:59.234+0800)，不可以独立使用，搭配-XX:+PrintGCDetails使用

-XX:+PrintHeapAtGC  #每一次GC前和GC后，都打印堆信息，可以独立使用，如下图

-Xloggc:<file> #把GC日志写入到一个文件中去，而不是打印到标准输出中

Copied!

-XX:+TraceClassLoading  #监控 ，类的加载
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime  #打印GC时线程的停顿时间
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime  #打印垃圾收集之前应用未中断的执行时间
-XX:+PrintReferenceGC #打印回收了多少种不同引用类型的引用
-XX:+PrintTenuringDistribution  #打印JVM在每次MinorGC后当前使用的Survivor中对象的年龄分布
-XX:+UseGCLogFileRotation #启用GC日志文件的自动转储
-XX:NumberOfGCLogFiles=1  #设置GC日志文件的循环数目
-XX:GCLogFileSize=1M  #设置GC日志文件的大小

Copied!

4.4.6. 其他参数

-XX:+DisableExplicitGC  #禁用hotspot执行System.gc()，默认关闭

#指定代码缓存的大小
-XX:ReservedCodeCacheSize=<n>[g|m|k]
-XX:InitialCodeCacheSize=<n>[g|m|k]

-XX:+UseCodeCacheFlushing  #放弃一些被编译的代码，避免代码缓存被占满时JVM切换到interpreted-only的情况，默认开启
-XX:+DoEscapeAnalysis  #开启逃逸分析,64位jvm默认开启
-XX:+UseBiasedLocking  #开启偏向锁,64位jvm默认开启
-XX:+UseLargePages  #开启使用大页面
-XX:+PrintTLAB  #打印TLAB的使用情况
-XX:TLABSize  #设置TLAB大小

Copied!

4.5. 通过 Java 代码获取 JVM 参数

Java 提供了 java.lang.management 包用于监视和管理 Java 虚拟机和 Java 运行时中的其他组件，它允许本地或远程监控和管理运行的 Java 虚拟机。其中 ManagementFactory 类较为常用，另外 Runtime 类可获取内存、CPU 核数等相关的数据。通过使用这些 api，可以监控应用服务器的堆内存使用情况，设置一些阈值进行报警等处理。

public class MemoryMonitor {
    public static void main(String[] args) {
        MemoryMXBean memorymbean = ManagementFactory.getMemoryMXBean();
        MemoryUsage usage = memorymbean.getHeapMemoryUsage();
        System.out.println("INIT HEAP: " + usage.getInit() / 1024 / 1024 + "m");
        System.out.println("MAX HEAP: " + usage.getMax() / 1024 / 1024 + "m");
        System.out.println("USE HEAP: " + usage.getUsed() / 1024 / 1024 + "m");
        System.out.println("\nFull Information:");
        System.out.println("Heap Memory Usage: " + memorymbean.getHeapMemoryUsage());
        System.out.println("Non-Heap Memory Usage: " + memorymbean.getNonHeapMemoryUsage());

        System.out.println("=======================通过java来获取相关系统状态============================ ");
        System.out.println("当前堆内存大小totalMemory " + (int) Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024 + "m");// 当前堆内存大小
        System.out.println("空闲堆内存大小freeMemory " + (int) Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024 + "m");// 空闲堆内存大小
        System.out.println("最大可用总堆内存maxMemory " + Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024 + "m");// 最大可用总堆内存大小

    }
}

Copied!

05-分析GC日志

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

5. 分析 GC 日志

5.1. GC 分类

针对 HotSpot VM 的实现，它里面的 GC 按照回收区域又分为两大种类型：一种是部分收集（Partial GC），一种是整堆收集（Full GC）

部分收集（Partial GC）：不是完整收集整个 Java 堆的垃圾收集。其中又分为：
- 新生代收集（Minor GC / Young GC）：只是新生代（Eden / S0, S1）的垃圾收集
- 老年代收集（Major GC / Old GC）：只是老年代的垃圾收集。目前，只有 CMS GC 会有单独收集老年代的行为。注意，很多时候 Major GC 会和 Full GC 混淆使用，需要具体分辨是老年代回收还是整堆回收。
混合收集（Mixed GC）：收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。目前，只有 G1 GC 会有这种行为
整堆收集（Full GC）：收集整个 java 堆和方法区的垃圾收集。

发生FULL GC的情况：

5.2. GC 日志分类

MinorGC

MinorGC（或 young GC 或 YGC）日志：

`1`	`[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 31744K->2192K (36864K) ] 31744K->2200K (121856K), 0.0139308 secs] [Times: user=0.05 sys=0.01, real=0.01 secs]`

Copied!

FullGC

[Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 5104K->0K (132096K) ] [Par01dGen: 416K->5453K (50176K) ]5520K->5453K (182272K), [Metaspace: 20637K->20637K (1067008K) ], 0.0245883 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.02 secs]

Copied!

5.3. GC 日志结构剖析

透过日志看垃圾收集器

Serial 收集器：新生代显示 “[DefNew”，即 Default New Generation
ParNew 收集器：新生代显示 “[ParNew”，即 Parallel New Generation
Parallel Scavenge 收集器：新生代显示"[PSYoungGen"，JDK1.7 使用的即 PSYoungGen
Parallel Old 收集器：老年代显示"[ParoldGen"
G1 收集器：显示”garbage-first heap“

透过日志看 GC 原因

Allocation Failure：表明本次引起 GC 的原因是因为新生代中没有足够的区域存放需要分配的数据
Metadata GCThreshold：Metaspace 区不够用了
FErgonomics：JVM 自适应调整导致的 GC
System：调用了 System.gc()方法

透过日志看 GC 前后情况

通过图示，我们可以发现 GC 日志格式的规律一般都是：GC 前内存占用-＞ GC 后内存占用（该区域内存总大小）

`1`	`[PSYoungGen: 5986K->696K (8704K) ] 5986K->704K (9216K)`

Copied!

中括号内：GC 回收前年轻代堆大小，回收后大小，（年轻代堆总大小）
括号外：GC 回收前年轻代和老年代大小，回收后大小，（年轻代和老年代总大小）

注意：Minor GC 堆内存总容量 = 9/10 年轻代 + 老年代。原因是 Survivor 区只计算 from 部分，而 JVM 默认年轻代中 Eden 区和 Survivor 区的比例关系，Eden:S0:S1=8:1:1。

透过日志看 GC 时间

GC 日志中有三个时间：user，sys 和 real

user：进程执行用户态代码（核心之外）所使用的时间。这是执行此进程所使用的实际 CPU 时间，其他进程和此进程阻塞的时间并不包括在内。在垃圾收集的情况下，表示 GC 线程执行所使用的 CPU 总时间。
sys：进程在内核态消耗的 CPU 时间，即在内核执行系统调用或等待系统事件所使用的 CPU 时间
real：程序从开始到结束所用的时钟时间。这个时间包括其他进程使用的时间片和进程阻塞的时间（比如等待 I/O 完成）。对于并行 gc，这个数字应该接近（用户时间＋系统时间）除以垃圾收集器使用的线程数。

由于多核的原因，一般的 GC 事件中，real time 是小于 sys time ＋ user time 的，因为一般是多个线程并发的去做 GC，所以 real time 是要小于 sys ＋ user time 的。如果 real ＞ sys ＋ user 的话，则你的应用可能存在下列问题：IO 负载非常重或 CPU 不够用。

5.4. GC 日志分析工具

GCEasy

GCEasy 是一款在线的 GC 日志分析器，可以通过 GC 日志分析进行内存泄露检测、GC 暂停原因分析、JVM 配置建议优化等功能，大多数功能是免费的。

官网地址：https://gceasy.io/

GCViewer

GCViewer 是一款离线的 GC 日志分析器，用于可视化 Java VM 选项 -verbose:gc 和 .NET 生成的数据 -Xloggc:<file>。还可以计算与垃圾回收相关的性能指标（吞吐量、累积的暂停、最长的暂停等）。当通过更改世代大小或设置初始堆大小来调整特定应用程序的垃圾回收时，此功能非常有用。

源码下载：https://github.com/chewiebug/GCViewer

运行版本下载：https://github.com/chewiebug/GCViewer/wiki/Changelog

GChisto

官网上没有下载的地方，需要自己从 SVN 上拉下来编译
不过这个工具似乎没怎么维护了，存在不少 bug

HPjmeter

工具很强大，但是只能打开由以下参数生成的 GC log，-verbose:gc -Xloggc:gc.log。添加其他参数生成的 gc.log 无法打开
HPjmeter 集成了以前的 HPjtune 功能，可以分析在 HP 机器上产生的垃圾回收日志文件

06-堆

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

6. 堆

6.1. 堆（Heap）的核心概述

堆针对一个 JVM 进程来说是唯一的，也就是一个进程只有一个 JVM，但是进程包含多个线程，他们是共享同一堆空间的。

一个 JVM 实例只存在一个堆内存，堆也是 Java 内存管理的核心区域。

Java 堆区在 JVM 启动的时候即被创建，其空间大小也就确定了。是 JVM 管理的最大一块内存空间。

堆内存的大小是可以调节的。

《Java 虚拟机规范》规定，堆可以处于物理上不连续的内存空间中，但在逻辑上它应该被视为连续的。

所有的线程共享 Java 堆，在这里还可以划分线程私有的缓冲区（Thread Local Allocation Buffer，TLAB）。

《Java 虚拟机规范》中对 Java 堆的描述是：所有的对象实例以及数组都应当在运行时分配在堆上。（The heap is the run-time data area from which memory for all class instances and arrays is allocated）

数组和对象可能永远不会存储在栈上，因为栈帧中保存引用，这个引用指向对象或者数组在堆中的位置。

在方法结束后，堆中的对象不会马上被移除，仅仅在垃圾收集的时候才会被移除。

堆，是 GC（Garbage Collection，垃圾收集器）执行垃圾回收的重点区域。

6.1.1. 堆内存细分

Java 7 及之前堆内存逻辑上分为三部分：新生区+养老区+永久区

Young Generation Space 新生区 Young/New 又被划分为 Eden 区和 Survivor 区
Tenure generation space 养老区 Old/Tenure
Permanent Space 永久区 Perm

Java 8 及之后堆内存逻辑上分为三部分：新生区+养老区+元空间

Young Generation Space 新生区 Young/New 又被划分为 Eden 区和 Survivor 区
Tenure generation space 养老区 Old/Tenure
Meta Space 元空间 Meta

约定：新生区（代）<=>年轻代、养老区<=>老年区（代）、永久区<=>永久代

6.1.2. 堆空间内部结构（JDK7）

6.1.3. 堆空间内部结构（JDK8）

6.2. 设置堆内存大小与 OOM

6.2.1. 堆空间大小的设置

Java 堆区用于存储 Java 对象实例，那么堆的大小在 JVM 启动时就已经设定好了，大家可以通过选项"-Xmx"和"-Xms"来进行设置。

“-Xms"用于表示堆区的起始内存，等价于-XX:InitialHeapSize
“-Xmx"则用于表示堆区的最大内存，等价于-XX:MaxHeapSize

一旦堆区中的内存大小超过“-Xmx"所指定的最大内存时，将会抛出 OutOfMemoryError 异常。

通常会将-Xms 和-Xmx 两个参数配置相同的值，其目的是为了能够在 ava 垃圾回收机制清理完堆区后不需要重新分隔计算堆区的大小，从而提高性能。

默认情况下

初始内存大小：物理电脑内存大小 / 64
最大内存大小：物理电脑内存大小 / 4

6.2.2. OutOfMemory 举例

public class OOMTest {
    public static void main(String[]args){
        ArrayList<Picture> list = new ArrayList<>();
        while(true){
            try {
                Thread.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e){
                e.printStackTrace();
            }
            list.add(new Picture(new Random().nextInt(1024*1024)));
        }
    }
}

Copied!

1
2
3

Exception in thread "main" java.lang.OutofMemoryError: Java heap space
    at com.atguigu. java.Picture.<init>(OOMTest. java:25)
    at com.atguigu.java.O0MTest.main(OOMTest.java:16)

Copied!

6.3. 年轻代与老年代

存储在 JVM 中的 Java 对象可以被划分为两类：

一类是生命周期较短的瞬时对象，这类对象的创建和消亡都非常迅速
另外一类对象的生命周期却非常长，在某些极端的情况下还能够与 JVM 的生命周期保持一致

Java 堆区进一步细分的话，可以划分为年轻代（YoungGen）和老年代（oldGen）

其中年轻代又可以划分为 Eden 空间、Survivor0 空间和 Survivor1 空间（有时也叫做 from 区、to 区）

下面这参数开发中一般不会调：

配置新生代与老年代在堆结构的占比。

默认-XX:NewRatio=2，表示新生代占 1，老年代占 2，新生代占整个堆的 1/3
可以修改-XX:NewRatio=4，表示新生代占 1，老年代占 4，新生代占整个堆的 1/5

在 HotSpot 中，Eden 空间和另外两个 survivor 空间缺省所占的比例是 8：1：1

当然开发人员可以通过选项“-xx:SurvivorRatio”调整这个空间比例。比如-xx:SurvivorRatio=8

几乎所有的 Java 对象都是在 Eden 区被 new 出来的。绝大部分的 Java 对象的销毁都在新生代进行了。

IBM 公司的专门研究表明，新生代中 80%的对象都是“朝生夕死”的。

可以使用选项"-Xmn“设置新生代最大内存大小，这个参数一般使用默认值就可以了。

6.4. 图解对象分配过程

为新对象分配内存是一件非常严谨和复杂的任务，JVM 的设计者们不仅需要考虑内存如何分配、在哪里分配等问题，并且由于内存分配算法与内存回收算法密切相关，所以还需要考虑 GC 执行完内存回收后是否会在内存空间中产生内存碎片。

new 的对象先放伊甸园区。此区有大小限制。
当伊甸园的空间填满时，程序又需要创建对象，JVM 的垃圾回收器将对伊甸园区进行垃圾回收（MinorGC），将伊甸园区中的不再被其他对象所引用的对象进行销毁。再加载新的对象放到伊甸园区
然后将伊甸园中的剩余对象移动到幸存者 0 区。
如果再次触发垃圾回收，此时上次幸存下来的放到幸存者 0 区的，如果没有回收，就会放到幸存者 1 区。
如果再次经历垃圾回收，此时会重新放回幸存者 0 区，接着再去幸存者 1 区。
啥时候能去养老区呢？可以设置次数。默认是 15 次。
- 可以设置参数：-Xx:MaxTenuringThreshold= N进行设置
在养老区，相对悠闲。当养老区内存不足时，再次触发 GC：Major GC，进行养老区的内存清理
若养老区执行了 Major GC 之后，发现依然无法进行对象的保存，就会产生 OOM 异常。
1

java.lang.OutofMemoryError: Java heap space
Copied!

流程图

总结

针对幸存者 s0，s1 区的总结：复制之后有交换，谁空谁是 to
关于垃圾回收：频繁在新生区收集，很少在老年代收集，几乎不再永久代和元空间进行收集

常用调优工具（在 JVM 下篇：性能监控与调优篇会详细介绍）

JDK 命令行
Eclipse:Memory Analyzer Tool
Jconsole
VisualVM
Jprofiler
Java Flight Recorder
GCViewer
GC Easy

大对象

虚拟机提供了一个 -XX:PretenureSizeThreshold=3m 参数，大于这个值的参数直接在老年代分配

6.5. Minor GC，MajorGC、Full GC

JVM 在进行 GC 时，并非每次都对上面三个内存区域一起回收的，大部分时候回收的都是指新生代。

针对 Hotspot VM 的实现，它里面的 GC 按照回收区域又分为两大种类型：一种是部分收集（Partial GC），一种是整堆收集（FullGC）

部分收集：不是完整收集整个 Java 堆的垃圾收集。其中又分为：
- 新生代收集（Minor GC / Young GC）：只是新生代的垃圾收集
- 老年代收集（Major GC / Old GC）：只是老年代的圾收集。
  - 目前，只有 CMSGC 会有单独收集老年代的行为。
  - 注意，很多时候 Major GC 会和 Full GC 混淆使用，需要具体分辨是老年代回收还是整堆回收。
- 混合收集（MixedGC）：收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。
  - 目前，只有 G1 GC 会有这种行为
整堆收集（Full GC）：收集整个 java 堆和方法区的垃圾收集。

6.5.1. 最简单的分代式 GC 策略的触发条件

年轻代 GC（Minor GC）触发机制

当年轻代空间不足时，就会触发 MinorGC，这里的年轻代满指的是 Eden 代满，Survivor 满不会引发 GC。（每次 Minor GC 会清理年轻代的内存。）
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。这一定义既清晰又易于理解。
Minor GC 会引发 STW，暂停其它用户的线程，等垃圾回收结束，用户线程才恢复运行

老年代 GC（Major GC / Full GC）触发机制

指发生在老年代的 GC，对象从老年代消失时，我们说 “Major GC” 或 “Full GC” 发生了
出现了 Major Gc，经常会伴随至少一次的 Minor GC（但非绝对的，在 Paralle1 Scavenge 收集器的收集策略里就有直接进行 MajorGC 的策略选择过程）
- 也就是在老年代空间不足时，会先尝试触发 Minor Gc。如果之后空间还不足，则触发 Major GC
Major GC 的速度一般会比 Minor GC 慢 10 倍以上，STW 的时间更长
如果 Major GC 后，内存还不足，就报 OOM 了

Full GC 触发机制（后面细讲）：

触发 Full GC 执行的情况有如下五种：

调用 System.gc()时，系统建议执行 Full GC，但是不必然执行
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、survivor space0（From Space）区向 survivor space1（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

说明：Full GC 是开发或调优中尽量要避免的。这样暂时时间会短一些

6.6. 堆空间分代思想

为什么要把 Java 堆分代？不分代就不能正常工作了吗？

经研究，不同对象的生命周期不同。70%-99%的对象是临时对象。

新生代：有 Eden、两块大小相同的 survivor（又称为 from/to，s0/s1）构成，to 总为空。
老年代：存放新生代中经历多次 GC 仍然存活的对象。

其实不分代完全可以，分代的唯一理由就是优化 GC 性能。如果没有分代，那所有的对象都在一块，就如同把一个学校的人都关在一个教室。GC 的时候要找到哪些对象没用，这样就会对堆的所有区域进行扫描。而很多对象都是朝生夕死的，如果分代的话，把新创建的对象放到某一地方，当 GC 的时候先把这块存储“朝生夕死”对象的区域进行回收，这样就会腾出很大的空间出来。

6.7. 内存分配策略

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，并将对象年龄设为 1。对象在 survivor 区中每熬过一次 MinorGC，年龄就增加 1 岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为 15 岁，其实每个 JVM、每个 GC 都有所不同）时，就会被晋升到老年代

对象晋升老年代的年龄阀值，可以通过选项-XX:MaxTenuringThreshold来设置

针对不同年龄段的对象分配原则如下所示：

优先分配到 Eden
大对象直接分配到老年代（尽量避免程序中出现过多的大对象）
长期存活的对象分配到老年代
动态对象年龄判断：如果 survivor 区中相同年龄的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： -XX:HandlePromotionFailure

6.8. 为对象分配内存：TLAB

6.8.1. 为什么有 TLAB（Thread Local Allocation Buffer）？

堆区是线程共享区域，任何线程都可以访问到堆区中的共享数据
由于对象实例的创建在 JVM 中非常频繁，因此在并发环境下从堆区中划分内存空间是线程不安全的
为避免多个线程操作同一地址，需要使用加锁等机制，进而影响分配速度。

6.8.2. 什么是 TLAB？

从内存模型而不是垃圾收集的角度，对 Eden 区域继续进行划分，JVM 为每个线程分配了一个私有缓存区域，它包含在 Eden 空间内。
多线程同时分配内存时，使用 TLAB 可以避免一系列的非线程安全问题，同时还能够提升内存分配的吞吐量，因此我们可以将这种内存分配方式称之为快速分配策略。
据我所知所有 OpenJDK 衍生出来的 JVM 都提供了 TLAB 的设计。

6.8.3. TLAB 的再说明

尽管不是所有的对象实例都能够在 TLAB 中成功分配内存，但JVM 确实是将 TLAB 作为内存分配的首选。
在程序中，开发人员可以通过选项“-XX:UseTLAB”设置是否开启 TLAB 空间。
默认情况下，TLAB 空间的内存非常小，仅占有整个 Eden 空间的 1%，当然我们可以通过选项 “-XX:TLABWasteTargetPercent” 设置 TLAB 空间所占用 Eden 空间的百分比大小。
一旦对象在 TLAB 空间分配内存失败时，JVM 就会尝试着通过使用加锁机制确保数据操作的原子性，从而直接在 Eden 空间中分配内存。

6.9. 小结：堆空间的参数设置

官网地址：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/windows/java.html

// 详细的参数内容会在JVM下篇：性能监控与调优篇中进行详细介绍，这里先熟悉下
-XX:+PrintFlagsInitial  //查看所有的参数的默认初始值
-XX:+PrintFlagsFinal  //查看所有的参数的最终值（可能会存在修改，不再是初始值）
     jps //查看当前运行的进程
  	 jinfo -flag SurvivorRatio 进程ID  //查看某一个当前的参数
-Xms  //初始堆空间内存（默认为物理内存的1/64）
-Xmx  //最大堆空间内存（默认为物理内存的1/4）
-Xmn  //设置新生代的大小。（初始值及最大值）
-XX:NewRatio  //配置新生代与老年代在堆结构的占比
-XX:SurvivorRatio  //设置新生代中Eden和S0/S1空间的比例
-XX:MaxTenuringThreshold  //设置新生代垃圾的最大年龄
-XX:+PrintGCDetails //输出详细的GC处理日志
//打印gc简要信息：①-Xx：+PrintGC ② - verbose:gc
-XX:HandlePromotionFalilure：//是否设置空间分配担保

Copied!

在发生 Minor GC 之前，虚拟机会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的总空间。

如果大于，则此次 Minor GC 是安全的
如果小于，则虚拟机会查看-XX:HandlePromotionFailure设置值是否允担保失败。
- 如果HandlePromotionFailure=true，那么会继续检查老年代最大可用连续空间是否大于历次晋升到老年代的对象的平均大小。
  - 如果大于，则尝试进行一次 Minor GC，但这次 Minor GC 依然是有风险的；
  - 如果小于，则改为进行一次 Full GC。
- 如果HandlePromotionFailure=false，则改为进行一次 Full Gc。

在 JDK6 Update24 之后，HandlePromotionFailure 参数不会再影响到虚拟机的空间分配担保策略，观察 openJDK 中的源码变化，虽然源码中还定义了 HandlePromotionFailure 参数，但是在代码中已经不会再使用它，默认为true。JDK6 Update 24 之后的规则变为只要老年代的连续空间大于新生代对象总大小或者历次晋升的平均大小就会进行 Minor GC，否则将进行 FullGC。

6.X. 堆是分配对象的唯一选择么？

在《深入理解 Java 虚拟机》中关于 Java 堆内存有这样一段描述：

随着 JIT 编译期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，所有的对象都分配到堆上也渐渐变得不那么“绝对”了。

在 Java 虚拟机中，对象是在 Java 堆中分配内存的，这是一个普遍的常识。但是，有一种特殊情况，那就是如果经过逃逸分析（Escape Analysis）后发现，一个对象并没有逃逸出方法的话，那么就可能被优化成栈上分配.。这样就无需在堆上分配内存，也无须进行垃圾回收了。这也是最常见的堆外存储技术。

此外，前面提到的基于 OpenJDK 深度定制的 TaoBaoVM，其中创新的 GCIH（GC invisible heap）技术实现 off-heap，将生命周期较长的 Java 对象从 heap 中移至 heap 外，并且 GC 不能管理 GCIH 内部的 Java 对象，以此达到降低 GC 的回收频率和提升 GC 的回收效率的目的。

6.X.1. 逃逸分析概述

如何将堆上的对象分配到栈，需要使用逃逸分析手段。

这是一种可以有效减少 Java 程序中同步负载和内存堆分配压力的跨函数全局数据流分析算法。

通过逃逸分析，Java Hotspot 编译器能够分析出一个新的对象的引用的使用范围从而决定是否要将这个对象分配到堆上。

逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域：

当一个对象在方法中被定义后，对象只在方法内部使用，则认为没有发生逃逸。
当一个对象在方法中被定义后，它被外部方法所引用，则认为发生逃逸。例如作为调用参数传递到其他地方中。

举例 1

public void my_method() {
    V v = new V();
    // use v
    // ....
    v = null;
}

Copied!

没有发生逃逸的对象，则可以分配到栈上，随着方法执行的结束，栈空间就被移除，每个栈里面包含了很多栈帧

public static StringBuffer createStringBuffer(String s1, String s2) {
    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    sb.append(s1);
    sb.append(s2);
    return sb;
}

Copied!

上述方法如果想要StringBuffer sb不发生逃逸，可以这样写

public static String createStringBuffer(String s1, String s2) {
    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    sb.append(s1);
    sb.append(s2);
    return sb.toString();
}

Copied!

举例 2

public class EscapeAnalysis {

    public EscapeAnalysis obj;

    /**
     * 方法返回EscapeAnalysis对象，发生逃逸
     * @return
     */
    public EscapeAnalysis getInstance() {
        return obj == null ? new EscapeAnalysis() : obj;
    }

    /**
     * 为成员属性赋值，发生逃逸
     */
    public void setObj() {
        this.obj = new EscapeAnalysis();
    }

    /**
     * 对象的作用于仅在当前方法中有效，没有发生逃逸
     */
    public void useEscapeAnalysis() {
        EscapeAnalysis e = new EscapeAnalysis();
    }

    /**
     * 引用成员变量的值，发生逃逸
     */
    public void useEscapeAnalysis2() {
        EscapeAnalysis e = getInstance();
    }
}

Copied!

参数设置

在 JDK 6u23 版本之后，HotSpot 中默认就已经开启了逃逸分析

如果使用的是较早的版本，开发人员则可以通过：

选项“-XX:+DoEscapeAnalysis“显式开启逃逸分析
通过选项“-XX:+PrintEscapeAnalysis“查看逃逸分析的筛选结果

结论：开发中能使用局部变量的，就不要使用在方法外定义。

6.X.2. 逃逸分析：代码优化

使用逃逸分析，编译器可以对代码做如下优化：

一、栈上分配：将堆分配转化为栈分配。如果一个对象在子程序中被分配，要使指向该对象的指针永远不会发生逃逸，对象可能是栈上分配的候选，而不是堆上分配

二、同步省略：如果一个对象被发现只有一个线程被访问到，那么对于这个对象的操作可以不考虑同步。

三、分离对象或标量替换：有的对象可能不需要作为一个连续的内存结构存在也可以被访问到，那么对象的部分（或全部）可以不存储在内存，而是存储在 CPU 寄存器中。

栈上分配

JIT 编译器在编译期间根据逃逸分析的结果，发现如果一个对象并没有逃逸出方法的话，就可能被优化成栈上分配。分配完成后，继续在调用栈内执行，最后线程结束，栈空间被回收，局部变量对象也被回收。这样就无须进行垃圾回收了。

常见的栈上分配的场景

在逃逸分析中，已经说明了。分别是给成员变量赋值、方法返回值、实例引用传递。

栈上替换(On Stack Replacement)是JIT编译器编译后的代码放入栈上和替换原来的方法，和栈上分配不是同一个东西

同步省略-锁消除

线程同步的代价是相当高的，同步的后果是降低并发性和性能。

在动态编译同步块的时候，JIT 编译器可以借助逃逸分析来判断同步块所使用的锁对象是否只能够被一个线程访问而没有被发布到其他线程。如果没有，那么 JIT 编译器在编译这个同步块的时候就会取消对这部分代码的同步。这样就能大大提高并发性和性能。这个取消同步的过程就叫同步省略，也叫锁消除。

举例

public void f() {
    Object hellis = new Object();
    synchronized(hellis) {
        System.out.println(hellis);
    }
}

Copied!

代码中对 hellis 这个对象加锁，但是 hellis 对象的生命周期只在 f()方法中，并不会被其他线程所访问到，所以在 JIT 编译阶段就会被优化掉，优化成：

public void f() {
    Object hellis = new Object();
	System.out.println(hellis);
}

Copied!

标量替换

标量（scalar）是指一个无法再分解成更小的数据的数据。Java 中的原始数据类型就是标量。

相对的，那些还可以分解的数据叫做聚合量（Aggregate），Java 中的对象就是聚合量，因为他可以分解成其他聚合量和标量。

在 JIT 阶段，如果经过逃逸分析，发现一个对象不会被外界访问的话，那么经过 JIT 优化，就会把这个对象拆解成若干个其中包含的若干个成员变量来代替。这个过程就是标量替换。

举例

public static void main(String args[]) {
    alloc();
}
private static void alloc() {
    Point point = new Point(1,2);
    System.out.println("point.x" + point.x + ";point.y" + point.y);
}
class Point {
    private int x;
    private int y;
}

Copied!

以上代码，经过标量替换后，就会变成

private static void alloc() {
    int x = 1;
    int y = 2;
    System.out.println("point.x = " + x + "; point.y=" + y);
}

Copied!

可以看到，Point 这个聚合量经过逃逸分析后，发现他并没有逃逸，就被替换成两个标量了。那么标量替换有什么好处呢？就是可以大大减少堆内存的占用。因为一旦不需要创建对象了，那么就不再需要分配堆内存了。标量替换为栈上分配提供了很好的基础。

标量替换参数设置

参数-XX:EliminateAllocations：开启了标量替换（默认打开），允许将对象打散分配到栈上。

上述代码在主函数中进行了 1 亿次 alloc。调用进行对象创建，由于 User 对象实例需要占据约 16 字节的空间，因此累计分配空间达到将近 1.5GB。如果堆空间小于这个值，就必然会发生 GC。使用如下参数运行上述代码：

`1`	`-server -Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:+EliminateAllocations`

Copied!

这里设置参数如下：

参数-server：启动 Server 模式，因为在 server 模式下，才可以启用逃逸分析。
参数-XX:+DoEscapeAnalysis：启用逃逸分析
参数-Xmx10m：指定了堆空间最大为 10MB
参数-XX:+PrintGC：将打印 Gc 日志
参数-XX:+EliminateAllocations：开启了标量替换（默认打开），允许将对象打散分配在栈上，比如对象拥有 id 和 name 两个字段，那么这两个字段将会被视为两个独立的局部变量进行分配

6.X.3. 逃逸分析小结：逃逸分析并不成熟

关于逃逸分析的论文在 1999 年就已经发表了，但直到 JDK1.6 才有实现，而且这项技术到如今也并不是十分成熟。

其根本原因就是无法保证逃逸分析的性能消耗一定能高于他的消耗。虽然经过逃逸分析可以做标量替换、栈上分配、和锁消除。但是逃逸分析自身也是需要进行一系列复杂的分析的，这其实也是一个相对耗时的过程。

一个极端的例子，就是经过逃逸分析之后，发现没有一个对象是不逃逸的。那这个逃逸分析的过程就白白浪费掉了。

虽然这项技术并不十分成熟，但是它也是即时编译器优化技术中一个十分重要的手段。

注意到有一些观点，认为通过逃逸分析，JVM 会在栈上分配那些不会逃逸的对象，这在理论上是可行的，但是取决于 JVM 设计者的选择。据我所知，Oracle Hotspot JVM 中并未这么做，这一点在逃逸分析相关的文档里已经说明，所以可以明确所有的对象实例都是创建在堆上。

目前很多书籍还是基于 JDK7 以前的版本，JDK 已经发生了很大变化，intern 字符串的缓存和静态变量曾经都被分配在永久代上，而永久代已经被元数据区取代。但是，intern 字符串缓存和静态变量并不是被转移到元数据区，而是直接在堆上分配，所以这一点同样符合前面一点的结论：对象实例都是分配在堆上。

本章小结

年轻代是对象的诞生、成长、消亡的区域，一个对象在这里产生、应用，最后被垃圾回收器收集、结束生命。

老年代放置长生命周期的对象，通常都是从 survivor 区域筛选拷贝过来的 Java 对象。当然，也有特殊情况，我们知道普通的对象会被分配在 TLAB 上；如果对象较大，JVM 会试图直接分配在 Eden 其他位置上；如果对象太大，完全无法在新生代找到足够长的连续空闲空间，JVM 就会直接分配到老年代。当 GC 只发生在年轻代中，回收年轻代对象的行为被称为 MinorGc。

当 GC 发生在老年代时则被称为 MajorGc 或者 FullGC。一般的，MinorGc 的发生频率要比 MajorGC 高很多，即老年代中垃圾回收发生的频率将大大低于年轻代。

08-对象实例化及直接内存

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

8. 对象实例化及直接内存

8.1. 对象实例化

面试题

美团：

对象在 JVM 中是怎么存储的？

对象头信息里面有哪些东西？

蚂蚁金服：

Java 对象头有什么？

8.1.1. 创建对象的方式

new：最常见的方式、Xxx 的静态方法，XxxBuilder/XxxFactory 的静态方法
Class 的 newInstance 方法：反射的方式，只能调用空参的构造器，权限必须是 public
Constructor 的 newInstance(XXX)：反射的方式，可以调用空参、带参的构造器，权限没有要求
使用 clone()：不调用任何的构造器，要求当前的类需要实现 Cloneable 接口，实现 clone()
使用序列化：从文件中、从网络中获取一个对象的二进制流
第三方库 Objenesis

8.1.2. 创建对象的步骤

前面所述是从字节码角度看待对象的创建过程，现在从执行步骤的角度来分析：

1. 判断对象对应的类是否加载、链接、初始化

虚拟机遇到一条 new 指令，首先去检查这个指令的参数能否在 Metaspace 的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经被加载，解析和初始化（即判断类元信息是否存在）。

如果没有，那么在双亲委派模式下，使用当前类加载器以 ClassLoader + 包名 + 类名为 key 进行查找对应的 .class 文件；

如果没有找到文件，则抛出 ClassNotFoundException 异常
如果找到，则进行类加载，并生成对应的 Class 对象

2. 为对象分配内存

首先计算对象占用空间的大小，接着在堆中划分一块内存给新对象。如果实例成员变量是引用变量，仅分配引用变量空间即可，即 4 个字节大小

如果内存规整：虚拟机将采用的是指针碰撞法（Bump The Point）来为对象分配内存。

意思是所有用过的内存在一边，空闲的内存放另外一边，中间放着一个指针作为分界点的指示器，分配内存就仅仅是把指针指向空闲那边挪动一段与对象大小相等的距离罢了。如果垃圾收集器选择的是 Serial ，ParNew 这种基于压缩算法的，虚拟机采用这种分配方式。一般使用带 Compact（整理）过程的收集器时，使用指针碰撞。

如果内存不规整：虚拟机需要维护一个空闲列表（Free List）来为对象分配内存。

已使用的内存和未使用的内存相互交错，那么虚拟机将采用的是空闲列表来为对象分配内存。意思是虚拟机维护了一个列表，记录上那些内存块是可用的，再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，并更新列表上的内容。

选择哪种分配方式由 Java 堆是否规整所决定，而 Java 堆是否规整又由所采用的垃圾收集器是否带有压缩整理功能决定。

3. 处理并发问题

采用 CAS 失败重试、区域加锁保证更新的原子性
每个线程预先分配一块 TLAB：通过设置 -XX:+UseTLAB参数来设定

4. 初始化分配到的内存

所有属性设置默认值，保证对象实例字段在不赋值时可以直接使用

5. 设置对象的对象头

将对象的所属类（即类的元数据信息）、对象的 HashCode 和对象的 GC 信息、锁信息等数据存储在对象的对象头中。这个过程的具体设置方式取决于 JVM 实现。

6. 执行 init 方法进行初始化

在 Java 程序的视角看来，初始化才正式开始。初始化成员变量，执行实例化代码块，调用类的构造方法，并把堆内对象的首地址赋值给引用变量。

因此一般来说（由字节码中跟随 invokespecial 指令所决定），new 指令之后会接着就是执行方法，把对象按照程序员的意愿进行初始化，这样一个真正可用的对象才算完成创建出来。

给对象属性赋值的操作

属性的默认初始化
显式初始化
代码块中初始化
构造器中初始化

对象实例化的过程

加载类元信息
为对象分配内存
处理并发问题
属性的默认初始化（零值初始化）
设置对象头信息
属性的显示初始化、代码块中初始化、构造器中初始化

8.2. 对象内存布局

对象头包含了两部分，分别是运行时元数据（Mark Word）和类型指针。如果是数组，还需要记录数组的长度

运行时元数据

哈希值（HashCode）
GC 分代年龄
锁状态标志
线程持有的锁
偏向线程 ID
翩向时间戳

类型指针

指向类元数据 InstanceKlass，确定该对象所属的类型。

8.2.2. 实例数据（Instance Data）

它是对象真正存储的有效信息，包括程序代码中定义的各种类型的字段（包括从父类继承下来的和本身拥有的字段）

相同宽度的字段总是被分配在一起
父类中定义的变量会出现在子类之前
如果 CompactFields 参数为 true（默认为 true）：子类的窄变量可能插入到父类变量的空隙

8.2.3. 对齐填充（Padding）

不是必须的，也没有特别的含义，仅仅起到占位符的作用

举例

public class Customer{
    int id = 1001;
    String name;
    Account acct;

    {
        name = "匿名客户";
    }

    public Customer() {
        acct = new Account();
    }
}

public class CustomerTest{
    public static void main(string[] args){
        Customer cust=new Customer();
    }
}

Copied!

图示

小结

8.3. 对象的访问定位

JVM 是如何通过栈帧中的对象引用访问到其内部的对象实例呢？

8.3.1. 句柄访问

reference 中存储稳定句柄地址，对象被移动（垃圾收集时移动对象很普遍）时只会改变句柄中实例数据指针即可，reference 本身不需要被修改

8.3.2. 直接指针（HotSpot 采用）

直接指针是局部变量表中的引用，直接指向堆中的实例，在对象实例中有类型指针，指向的是方法区中的对象类型数据

8.4. 直接内存（Direct Memory）

8.4.1. 直接内存概述

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。直接内存是在 Java 堆外的、直接向系统申请的内存区间。来源于 NIO，通过存在堆中的 DirectByteBuffer 操作 Native 内存。通常，访问直接内存的速度会优于 Java 堆，即读写性能高。

因此出于性能考虑，读写频繁的场合可能会考虑使用直接内存。
Java 的 NIO 库允许 Java 程序使用直接内存，用于数据缓冲区

8.4.2. 非直接缓存区

使用 IO 读写文件，需要与磁盘交互，需要由用户态切换到内核态。在内核态时，需要两份内存存储重复数据，效率低。

8.4.3. 直接缓存区

使用 NIO 时，操作系统划出的直接缓存区可以被 java 代码直接访问，只有一份。NIO 适合对大文件的读写操作。

也可能导致 OutOfMemoryError 异常

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
    at java.nio.Bits.reserveMemory(Bits.java:693)
    at java.nio.DirectByteBuffer.<init>(DirectByteBuffer.java:123)
    at java.nio.ByteBuffer.allocateDirect(ByteBuffer.java:311)
    at com.atguigu.java.BufferTest2.main(BufferTest2.java:20)

Copied!

由于直接内存在 Java 堆外，因此它的大小不会直接受限于-Xmx 指定的最大堆大小，但是系统内存是有限的，Java 堆和直接内存的总和依然受限于操作系统能给出的最大内存。

分配回收成本较高
不受 JVM 内存回收管理

直接内存大小可以通过MaxDirectMemorySize设置。如果不指定，默认与堆的最大值-Xmx 参数值一致

10-StringTable

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

10. StringTable

10.1. String 的基本特性

String：字符串，使用一对"“引起来表示
String 声明为 final 的，不可被继承
String 实现了 Serializable 接口：表示字符串是支持序列化的。
String 实现了 Comparable 接口：表示 string 可以比较大小
String 在 jdk8 及以前内部定义了 final char[] value 用于存储字符串数据。JDK9 时改为 byte[]

10.1.1. String 在 jdk9 中存储结构变更

官网地址：JEP 254: Compact Strings (java.net)

Motivation
The current implementation of the String class stores characters in a char array, using two bytes (sixteen bits) for each character. Data gathered from many different applications indicates that strings are a major component of heap usage and, moreover, that most String objects contain only Latin-1 characters. Such characters require only one byte of storage, hence half of the space in the internal char arrays of such String objects is going unused.

Description
We propose to change the internal representation of the String class from a UTF-16 char array to a byte array plus an encoding-flag field. The new String class will store characters encoded either as ISO-8859-1/Latin-1 (one byte per character), or as UTF-16 (two bytes per character), based upon the contents of the string. The encoding flag will indicate which encoding is used.

String-related classes such as AbstractStringBuilder, StringBuilder, and StringBuffer will be updated to use the same representation, as will the HotSpot VM’s intrinsic string operations.

This is purely an implementation change, with no changes to existing public interfaces. There are no plans to add any new public APIs or other interfaces.

The prototyping work done to date confirms the expected reduction in memory footprint, substantial reductions of GC activity, and minor performance regressions in some corner cases.

动机

目前 String 类的实现将字符存储在一个 char 数组中，每个字符使用两个字节（16 位）。从许多不同的应用中收集到的数据表明，字符串是堆使用的主要组成部分，此外，大多数字符串对象只包含 Latin-1 字符。这些字符只需要一个字节的存储空间，因此这些字符串对象的内部字符数组中有一半的空间没有被使用。

说明

我们建议将 String 类的内部表示方法从 UTF-16 字符数组改为字节数组加编码标志域。新的 String 类将根据字符串的内容，以 ISO-8859-1/Latin-1（每个字符一个字节）或 UTF-16（每个字符两个字节）的方式存储字符编码。编码标志将表明使用的是哪种编码。

intern 是一个 native 方法，调用的是底层 C 的方法

`1`	`public native String intern();`

Copied!

如果不是用双引号声明的 String 对象，可以使用 String 提供的 intern 方法，它会从字符串常量池中查询当前字符串是否存在，若不存在就会将当前字符串放入常量池中。

`1`	`String myInfo = new string("I love atguigu").intern();`

Copied!

也就是说，如果在任意字符串上调用 String.intern 方法，那么其返回结果所指向的那个类实例，必须和直接以常量形式出现的字符串实例完全相同。因此，下列表达式的值必定是 true

`1`	`("a"+"b"+"c").intern() == "abc"`

Copied!

通俗点讲，Interned string 就是确保字符串在内存里只有一份拷贝，这样可以节约内存空间，加快字符串操作任务的执行速度。注意，这个值会被存放在字符串内部池（String Intern Pool）

10.5.1. intern 的使用：JDK6 vs JDK7/8

public static void main(String[] args) {
  /**
   * 创建了两个对象: 堆空间中一个new对象 、字符串常量池中一个字符串常量"1"（注意：此时字符串常量池中已有"1"）
   * 由于字符串常量池中已存在"1"
   * s  指向的是堆空间中的对象地址
   * s2 指向的是堆空间中常量池中"1"的地址
   * 所以不相等
   */
  String s = new String("1");
  s.intern();//调用此方法之前，字符串常量池中已经存在了"1"
  String s2 = "1";
  System.out.println(s == s2);//jdk6：false   jdk7/8：false

  /**
   * ① String s3 = new String("1") + new String("1") * 等价于new String（"11"），但是，常量池中并不生成字符串"11"；
   * ② s3.intern()  由于此时常量池中并无"11"，所以把s3中记录的对象的地址存入常量池
   * 所以s3 和 s4 指向的都是一个地址
   */
  String s3 = new String("1") + new String("1");//s3变量记录的地址为：new String("11")
  //执行完上一行代码以后，字符串常量池中，是否存在"11"呢？答案：不存在！！
  s3.intern();//在字符串常量池中生成"11"。如何理解：jdk6:在字符串常量池中创建了一个新的对象"11",也就有新的地址。
  //         jdk7:此时常量中并没有创建"11",而是创建一个指向堆空间中new String("11")的地址
  String s4 = "11";//s4变量记录的地址：使用的是上一行代码代码执行时，在常量池中生成的"11"的地址
  System.out.println(s3 == s4);//jdk6：false  jdk7/8：true
}

Copied!

总结 String 的 intern()的使用：

JDK1.6 中，将这个字符串对象尝试放入串池。

如果串池中有，则并不会放入。返回已有的串池中的对象的地址
如果没有，会把此对象复制一份，放入串池，并返回串池中的对象地址

JDK1.7 起，将这个字符串对象尝试放入串池。

如果串池中有，则并不会放入。返回已有的串池中的对象的地址
如果没有，则会把对象的引用地址复制一份，放入串池，并返回串池中的引用地址,字符串常量池底称为hashtable结构，所以这个时候就是 {字符串变量名:堆地址}

public static void main(String[] args) {
        String a = "a";//常量池中创建"a"
        String b = "b";//常量池中创建"b"

        String c = a + b;//堆中创建string对象"ab"
        String intern = c.intern();//jdk7/8:将堆的地址复制到常量池中，返回这个常量池中指向堆的地址
        System.out.println(intern == c);//true
        String d = "ab";//常量池中有"ab"，并且存的是指向堆中"ab"的地址，也就是c
        System.out.println(c==d);//true
}

Copied!

练习 1

练习 2

10.5.2 示例

1、

public static void main(String[] args) {
        //JDK8
        String a1 = new String("a").intern();
        String a2 = new String("a").intern();
        String a3 = "a";
        System.out.println(a1 == a2);//true
        System.out.println(a1 == a3);//true
}

Copied!

2、

public static void main(String[] args) {
        //JDK8
        String s1 = new String("a")+new String("b");
        s1.intern();
        String s2 = new String("a")+new String("b");
        System.out.println(s1 == s2);//false
}

Copied!

3、

    public static void main(String[] args) {
        //JDK8
        String s1 = new String("a")+new String("b");
        String si1 = s1.intern();//s1==si1 堆中对象地址
        String s2 = new String("a")+new String("b");
        String si2 = s2.intern();//si2==s1 堆中对象地址
        System.out.println(si1 == si2);//true
        System.out.println(si2 == s1);//true
        System.out.println(s2 == si2);//false
    }

Copied!

4、

    public static void main(String[] args) {
        //JDK8
        String s1 = new String("ab");//会生成两个对象，一个为堆中实例，一个在字符串常量池中
        s1.intern();//直接找到字符串常量池中数据，不会在常量池中创建新的对象
        String s2 = "ab";
        System.out.println(s1 == s2);//false
    }

Copied!

10.5.3. intern 的效率测试：空间角度

我们通过测试一下，使用了 intern 和不使用的时候，其实相差还挺多的

public class StringIntern2 {
    static final int MAX_COUNT = 1000 * 10000;
    static final String[] arr = new String[MAX_COUNT];

    public static void main(String[] args) {
        Integer[] data = new Integer[]{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < MAX_COUNT; i++) {
            // arr[i] = new String(String.valueOf(data[i%data.length]));
            arr[i] = new String(String.valueOf(data[i % data.length])).intern();
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("花费的时间为：" + (end - start));
        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (Exception e) {
            e.getStackTrace();
        }
    }
}// 运行结果不使用intern：7256ms使用intern：1395ms

Copied!

结论：对于程序中大量使用存在的字符串时，尤其存在很多已经重复的字符串时，使用 intern()方法能够节省内存空间。

大的网站平台，需要内存中存储大量的字符串。比如社交网站，很多人都存储：北京市、海淀区等信息。这时候如果字符串都调用 intern()方法，就会很明显降低内存的大小。

10.6. StringTable 的垃圾回收

public class StringGCTest {
    /**
     * -Xms15m -Xmx15m -XX:+PrintStringTableStatistics -XX:+PrintGCDetails
     */
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            String.valueOf(i).intern();
        }
    }
}

Copied!

运行结果

可知现在字符串常量池中只有6万多数据，不足十万

10.7. G1 中的 String 去重操作

官网地址：JEP 192: String Deduplication in G1 (java.net)

Motivation
Many large-scale Java applications are currently bottlenecked on memory. Measurements have shown that roughly 25% of the Java heap live data set in these types of applications is consumed by String objects. Further, roughly half of those String objects are duplicates, where duplicates means string1.equals(string2) is true. Having duplicate String objects on the heap is, essentially, just a waste of memory. This project will implement automatic and continuous String deduplication in the G1 garbage collector to avoid wasting memory and reduce the memory footprint.

目前，许多大规模的 Java 应用程序在内存上遇到了瓶颈。测量表明，在这些类型的应用程序中，大约 25%的 Java 堆实时数据集被String'对象所消耗。此外，这些 "String "对象中大约有一半是重复的，其中重复意味着 "string1.equals(string2) "是真的。在堆上有重复的String’对象，从本质上讲，只是一种内存的浪费。这个项目将在 G1 垃圾收集器中实现自动和持续的`String’重复数据删除，以避免浪费内存，减少内存占用。

10-StringTable

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

JVM：String底层

常量池包括class文件常量池、运行时常量池和字符串常量池。

*常量池查看方法参考“JVM：类加载&类加载器”/实验

运行时常量池：一般意义上所指的常量池。是InstanceKlass的一个属性。存储于方法区（元空间）。

/openjdk/hotspot/src/share/vm/oops/instanceKlass.hpp

class InstanceKlass : public Klass {
    …
    ConstantPool* _constants;
    ….
}

Copied!

Class****文件常量池：可通过 javap –verbose 对象全限定名查看constant pool。存储在硬盘。

字符串常量池**(String Pool)**：底层是StringTable。存储在堆区。继承链：HashTable – StringTable – String Pool

/openjdk/hotspot/src/share/vm/classfile/symbolTable.hpp

1
2
3

class StringTable : public RehashableHashtable<oop, mtSymbol> {
    …
}

Copied!

hashtable如何存储字符串

- hashtable的底层是数组+链表。

- 用hash算法对字符串对象计算得到hashValue，按照hashValue将key和value放入hashtable中，如果有冲突的放进该hashValue的链表中。

e.g.name=”ziya”; sex=”man”; zhiye=”teacher”

name/sex /zhiye的hash value为11/13/11

根据key从hashtable查找数据：

-> 用hash算法对key计算得到hashValue (e.g. key:name -> hashValue 11)

-> 根据hashValue区hashtable中找，如果index=hashValue的元素只有1个，直接返回；

-> 如果元素有多个，根据链表进行遍历比对key

java字符串在jvm中的存储

StringTable中key的生成方式

-> 根据字符串(name)和字符串长度计算出hashValue

-> 根据hashValue计算出index（作为key）

/openjdk/hotspot/src/share/vm/classfile/symbolTable.cpp

oop StringTable::basic_add(int index_arg, Handle string, jchar* name,
                           int len, unsigned int hashValue_arg, TRAPS) {
    …
    hashValue = hash_string(name, len);
    index = hash_to_index(hashValue);
    …
}

Copied!

StringTable中value的生成方式

-> 调用new_entry()将Java的String类实例instanceOopDesc封装成HashtableEntry

* instanceOopDesc: OOP(ordinary object pointer)体系是Java对象在jvm中的存在形式 //相对于Klass是Java类在jvm中的存在形式

/openjdk/hotspot/src/share/vm/classfile/symbolTable.cpp

//string()就是instanceOopDesc
oop StringTable::basic_add(int index_arg, Handle string, jchar* name,
                           int len, unsigned int hashValue_arg, TRAPS) {
    …
    HashtableEntry<oop, mtSymbol>* entry = new_entry(hashValue, string());
    add_entry(index, entry);
    …
}

Copied!

new_entry()包含有关HashtableEntry的一些链表操作。

/openjdk/hotspot/src/share/vm/utilities/hashtable.cpp

1
2
3

template <MEMFLAGS F> BasicHashtableEntry<F>* BasicHashtable<F>::new_entry(unsigned int hashValue) {
    …
}

Copied!

HashtableEntry是一个单向链表结点结构。value对应要封装的字符串对象InstanceOopDesc，key对应hashValue。

/openjdk/jdk/src/windows/native/sun/windows/Hashtable.h

struct HashtableEntry {
    INT_PTR hash;
    void* key;
    void* value;
    HashtableEntry* next;
};

Copied!

创建String的底层实现

实验1

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        String s1="11";
        String s2=new String("11");
        System.out.println(s1.hashCode());
        System.out.println(s2.hashCode());
        System.out.println(s1==s2);
        System.out.println(s1.equals(s2));
    }
}

Copied!

结果：两次输出hashCode值相同，s1==s2为false, s1.equals(s2)为true。

原因：1) 因为hashCode就是根据字符串值计算得到的，字符串值一样hashCode就会一样。

\2) s1==s2比较的是地址。

* String重写了Object中的hashCode方法。

String的值是存储在字符数组char[] value中的。

基本数据类型数组的对象生成的实例为TypeArrayOopDesc（对应Klass体系中基本数据类型数组的元信息存放在TypeArrayKlass）。

实验2：证明字符数组在jvm中以TypeArrayOopDesc形式存在

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        char[] arr=new char[]{'1', '2'};
        while (true);
    }
}

Copied!

-> 代码中声明字符数组

-> HSDB attach到对应进程，查看main线程堆栈，找到[C的内存地址

-> Inspector查看证明元信息存储在TypeArrayKlass，对象为OOP(TypeArrayOopDesc)。

实验3 String s1 = “1”;语句生成了几个OOP？2个。

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        test3();
    }
    public static void test3() {
        String s1="11";
    }
}

Copied!

\1) TypeArrayOopDesc – char数组

\2) InstanceOop – String对象

证明：在语句处设置断点， idea debug模式运行程序（Debug模式单步验证）

-> 勾选memory，memory layout点击load classes

-> 执行完String s1=“11”时，String和char[]的count都增1；

原因：

//底层

* 因为是字面量，该String值会放在字符串常量池

-> 在字符串常量池中找有没有该value(“11”)，如果有则直接返回对应的String对象;

-> 如果没有找到，创建该value的typeArrayOopDesc，再创建String， String中包含char数组，char数组指向该typeArrayOopDesc；

-> 在字符串常量池表创建HashTableEntry指向String（将String对象对应的InstanceOopDesc封装成HashTableEntry作为StringTable的value存储）。

*面试题：创建了几个对象

-> 先问清楚问的是String对象还是OOP对象

-> 如果问创建了几个String对象-> 1个。

-> 如果问创建了几个OOP对象 -> 2个: 1个char数组，1个String对象对应的OOP。

//HashTableEntry是C++对象，不算入OOP对象。

实验4 String s1 = “11”; String s2=”11”;语句生成了几个OOP？ 2个。

证明：

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        test4();
    }
    public static void test4() {
        String s1="11";
        String s2="11";
    }
}

Copied!

Debug模式单步验证，

-> 执行完String s1=“11”时，String和char[]都增1；

-> 执行完String s2=“11”时，count没有增加；

原因：

-> s1的创建参考实验1；

-> 创建s2时，在字符串常量池中有找到该值，不需要再创建，S2直接和S1指向同一个String对象。

*面试题：创建了几个对象

-> 先问清楚问的是String对象还是OOP对象

-> 如果问创建了几个String对象-> 1个。

-> 如果问创建了几个OOP对象 -> 2个: 1个char数组，1个String对象（对应的OOP）。

实验5 String s1 = new String(“11”)语句生成了几个OOP？ 3个。

证明：

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        test5();
    }
    public static void test5() {
        String s1=new String("11");
    }
}

Copied!

Debug模式单步验证，

-> 执行完String s1=new String(“11”)时，String增2，char[]增1；

原因：

-> 在字符串常量池中找，发现没有该value(“11”)；

-> 创建HashTableEntry指向String，String指向typeArrayOopDesc；

-> 因为new，又在堆区再创建一个String对象，其char数组直接指向已创建的typeArrayOopDesc。

实验6 String s1 = new String(“11”); String s2 = new String(“11”);语句生成了几个OOP？ 4个。

证明：

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        test6();
    }
    public static void test6() {
        String s1=new String("11");
        String s2=new String("11");
    }
}

Copied!

Debug模式单步验证，

-> 执行完String s1=new String(“11”)时，String增2，char[]增1；

-> 执行完String s2=new String(“11”)时，String增1。

原因：

-> s1的创建参考实验5；

-> 创建s2时，因为new，再创建一个String对象指向同一个typeArrayOopDesc。

实验7 String s1 = “11”; String s2=”22”;语句生成了几个OOP？ 4个。

证明：

public class Test {
  public static void main(String[] args) {
      test7();
  }
  public static void test7() {
      String s1="11";
      String s2="22";
  }
}

Copied!

创建了几个对象？

-> 如果问创建了几个String对象？-> 2个。

-> 如果问创建了几个OOP对象? -> 4个。

String拼接

实验8

public class Test {
  public static void main(String[] args) {
      test8();
  }
  public static void test8() {
      String s1="1";
      String s2="1";
      String s = s1+s2;
  }
}

Copied!

Debug模式单步验证，

-> 执行完String s1=”1”时，char[]和String的count都增1；

-> 执行完String s2=”1”时，count没有增加；

-> 执行完String s=s1+s2时，char[]和String的count都增1。

//因为语句3底层调用StringBuilder.toString()==调用String构造方法String(value, offset, count)，不会在常量池生成记录，只创建了1个String对象。（参考：String的两种构造方法）

所以总共创建了2个String，4个OOP（2个char数组，2个String）。

对应字节码：

 0 ldc #2 <1>
 2 astore_0
 3 ldc #2 <1>
 5 astore_1
 6 new #3 <java/lang/StringBuilder>
 9 dup
10 invokespecial #4 <java/lang/StringBuilder.<init>>
13 aload_0
14 invokevirtual #5 <java/lang/StringBuilder.append>
17 aload_1
18 invokevirtual #5 <java/lang/StringBuilder.append>
21 invokevirtual #6 <java/lang/StringBuilder.toString>
24 astore_2
25 return

Copied!

说明拼接语句String s=s1+s2底层是用new StringBuilder().append(“1”).apend(“1”).toString()实现的。

String的两种构造方法

StringBuilder的toString()调用了String(char[] value, int offset, int count)的构造方法。

StringBuilder.class

1
2
3

Public String toString() {
      return new String(this.value, 0, this.count);
}

Copied!

String(value)会创建2个String，3个OOP (实验运行String s2=new String(“22”)，结果char[]增1，String增2)。

String(value, offset, count)会创建1个String，2个OOP（可实验运行String s1=new String(new char[]{‘1’,’1’},0,count); 结果char[]和String都增1证明）。该构造方法不会在常量池生成记录。

*从结果来看，String(value, offset, count)创建了2个OOP，但从过程来讲则创建了3个OOP（1个String和2个char数组）。因为：

String(value, offset, count) 用到了copyOfRange()；

String.class

Public String(char[], int offset, int count) {
    …
    this.value = Arrays.copyOfRange(value, offset, offset + count);
    …
}

Copied!

copyOfRange()底层又重新生成了char[]；

Arrays.class

Public static char[] copyOfRange(char[] original, int from, int to) {
    …
    char[] copy = new char[newLength];
    …
}

Copied!

String.intern()

**intern()**去常量池中找字符串，如果有直接返回，如果没有就把String对应的instanceOopDesc封装成HashTableEntry存储（写入常量池）。

实验9

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        test9();
    }
    public static void test9() {
        String s1="1";
        String s2="1";
        String s = s1+s2;
        s.intern();
        String str="11";
        System.out.println(s==str);
    }
}

Copied!

结果：有执行intern输出true，没有执行intern输出false

原因：

如果没有调用intern，String s=s1+s2执行时不会在常量池中生成记录，所以String str=”11”执行时依然会生成新String；

如果有调用intern，intern()将s=”11”写入常量池，后面str就会在常量池中找到该值，直接指向s所创建的String对象。

Debug模式单步验证，

如果没有调用intern，执行完String str=”11”时，String和char[]的count都增1；

如果有调用intern，执行完String str=”11”时，count没有增加。

实验10

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        test10();
    }
    public static void test10() {
        final String s1="3";
        final String s2="3";
        String s = s1+s2;
        s.intern();
        String str="33";
        System.out.println(s==str);
    }
}

Copied!

结果：有没有执行intern都输出true。

原因：因为s1和s2都是常量，编译优化时已经将String s=s1+s2变成String s=”33”，33”会被存储到常量池。

（没有执行intern版本）字节码：

//常量池17位为CONSTANT_String_info “33”。

Debug模式单步验证，（如果没有调用intern方法）

-> 执行完final String s1=”3”时String和char[]的count都增1；

-> 执行完final String s2=”3”时count没有增加；

-> 执行完String s=s1+s2时String和char[]的count都增1；

-> 执行完String str=”33”时count没有增加（因为已经能够在常量池找到）。

实验11

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        test11();
    }
    public static void test11() {
        final String s1=new String("5");
        final String s2=new String("5");
        String s = s1+s2;
        //s.intern();
        String str="55";
        System.out.println(s==str);
    }
}

Copied!

结果：没有执行intern输出false。

原因：new得到的对象不是常量（类似uuid的动态生成，见”JVM: 类加载&类加载器”）。– 虽然用了final修饰，只能表示引用是final，引用指向的值并不是final。

（没有执行intern版本）字节码：

-—

练习1

`1`	`String s1 = “11”+new String(“22”);`

Copied!

结果：实验显示该语句新增4个String和3个char数组。

原因：可以拆开来分析：

\1) “11” -> 1个String，1个char数组；

\2) new String(“22”) -> 2个String，1个char数组；

\3) 拼接->底层调用StringBuilder.toString()->底层调用String(value, offset, count)-> 1个String，1个char数组。

所以总共生成4个String，3个char数组。

练习2

1
2

String s1 = “11”+”11”;
String s2 = “11”+new String(“22”);

Copied!

结果：即使前面有语句1，语句2仍然新增4个String和3个char数组。

原因：语句1在编译时已经被计算替换为s1=“1111”（查看字节码可证）；语句2过程分析同练习1。

e.g.

JVM

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

一、JVM

1、JVM虚拟机基于栈的结构，相比于寄存器结构指令集空间小，但是执行一个操作的指令数比较多，效率比较差

2、Classic,没有即时编译器(JIT)->HotSpot(sun，包含JIT，在响应时间和性能方面取平衡、方法区、元空间)->JRockit(BEA，不包含JIT)->J9(IBM)

3、即时编译器(JIT) -热点代码探测技术，如果全用JIT，效率会变差

4、JVM并不是把所有的类一次性全部加载到JVM中的，java虚拟机对class文件采取的是按需加载的方式，也不是每次用到一个类的时候都去查找，对于JVM级别的类加载器在启动时就会把默认的JAVA_HOME/lib里的class文件加载到JVM中，因为这些是系统常用的类，并初始化sun.misc.Launcher从而创建Extension ClassLoader和Application ClassLoader的实例。其他类使用到该类才会加载到内存中生成class对象，所以就需要双亲委派机制。

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        String a = "sd";
    }
}

Copied!

当前类Test是一个用户自定义的加载器，所以加载这个类就要用到系统类加载器，然后加载到里面的String类的时候，当前系统类加载器会交给上级加载，所以就用引导类加载器加载了。类里面的使用的其他类，会用加载当前类的类加载器去加载。

5、执行引擎=解释器+JIT即时编译器+垃圾回收

6、程序计数器：存储当前线程该执行的指令地址

7、类加载过程中的链接过程里面的Resolution（解析）：将常量池中的符号引用解析为直接引用，这时应该只能处理一些简单的能确定的引用，而向多态这种运行时才知道实际引用的情况，应该用的是虚拟机栈的动态链接

8、启动HotSpot Debugger [HSDB] 查看虚拟机内存状态

`1`	`java -cp ./sa-jdi.jar sun.jvm.hotspot.HSDB`

Copied!

9、Error和GC

内存区域	ERROR	GC
程序计数器	no	no
虚拟机栈	yes	no
本地方法栈	yes	no
堆	yes	yes
方法区	yes	yes

二、栈

1、分配的栈内存越大越好吗？

内存越多，会让stackoverflowerror延后出现，但是不会避免，还会挤占其他线程的空间

2、方法中定义的局部变量是否线程安全？

具体问题具体分析；

何为线程安全？如果只有一个线程操作此数据，则线程安全；如果数据被多个线程共享，则不安全

public class Test{
  
  public static void method1(){
    //stringbuilder 是线程不安全的类
    //但是这个s1变量是线程安全的，因为只有一个线程访问
    StringBuilder s1 = new StringBuilder();
    s1.append("a");
    s1.append("b");
    //...
    
  }
  
  //s2的操作过程是线程不安全的
  public static void method2(StringBuilder s2){
    s2.append("a");
    s2.append("b");
    //...
  }
  
  //s3的操作过程有可能线程不安全,因为返回值有可能被其他线程抢用
  public static StringBuilder method3(){
    StringBuilder s3 = new StringBuilder();
    s3.append("a");
    s3.append("b");
    return s3;
  }
  
  
  public static void main(String[] args){
    
    StringBuilder s = new StringBuilder();
    new Thread(()->{
      s.append("a");
    	s.append("b");
    }).start();
    //线程不安全
    method2(s);
    
  }
  
}

Copied!

二、堆和垃圾回收

1、new的对象先放伊甸园区。此区有大小限制。

2、当伊甸园的空间填满时，程序又需要创建对象，JVM的垃圾回收器将对伊甸园区进行垃圾回收（MinorGC），将伊甸园区中的不再被其他对象所引用的对象进行销毁。再加载新的对象放到伊甸园区

3、然后将伊甸园中的剩余对象移动到幸存者0区。

4、如果再次触发垃圾回收，此时上次幸存下来的放到幸存者0区的，如果没有回收，就会放到幸存者1区。

5、如果再次经历垃圾回收，此时会重新放回幸存者0区，接着再去幸存者1区。

6、啥时候能去养老区呢？可以设置次数。默认是15次。

可以设置参数：进行设置-Xx:MaxTenuringThreshold= N

7、在养老区，相对悠闲。当养老区内存不足时，再次触发GC：Major GC，进行养老区的内存清理

8、若养老区执行了Major GC之后，发现依然无法进行对象的保存，就会产生OOM异常。

1、设置堆空间大小 -Xms -Xmx

默认：起始堆空间大小为计算机物理内存的64分之一，最大堆空间大小为计算机物理内存的4分之一

开发中建议初始堆内存和最大堆内存设置为一样的数值，减少频繁的扩容和释放，造成系统压力

1
2

Runtime.getRuntime().maxMemory();
获取最大堆内存，发现比 -Xmx中设置的值少了一部分，是因为伊甸园区的s0 s1 区域只能使用一个

Copied!

堆空间大小，无论是默认的还是自己设置的，都不包括永久代(JDK7) 和元空间(JDK8)

2、设置老年代和新生代的比例：-XX:NewRatio=2 ，默认值为2

设置新生代中eden和survivor比例：默认为8:1:1，但是默认情况下启动应用，用jvisualVM发现比例是6:1:1，这是因为jvm做了内存的自适应，如果要确切用8:1:1，则需显示的配置jvm参数： -XX:SurvivorRatio=8

几乎所有对象都是在Eden区被new出来的

绝大部分java对象的销毁都在新生代进行

-Xmn 可以设置新生代最大内存大小，和-XX:NewRatio=2冲突时，以-Xmn为准

3、YGC==minorGC，当Eden区满的时候会触发YGC/minorGC，回收Eden区和survivor中的From区中的垃圾；但是当某个survivor满的时候是不会触发YGC/minorGC，这种情况有可能直接复制到老年代。

survivor区中的from和to区，谁空谁是to

4、垃圾回收经验：

YGC之后伊甸园区一定是空的；

OOM几乎都发生在老年代中；

新生代频繁回收，老年代很少回收，几乎不在永久代回收

5、垃圾回收是有一个GC线程的，和用户线程分开

6. Minor GC，MajorGC、Full GC

JVM在进行GC时，并非每次都对上面三个内存区域一起回收的，大部分时候回收的都是指新生代。

针对Hotspot VM的实现，它里面的GC按照回收区域又分为两大种类型：一种是部分收集（Partial GC），一种是整堆收集（FullGC）

部分收集：不是完整收集整个Java堆的垃圾收集。其中又分为：
- 新生代收集（Minor GC / Young GC）：只是新生代(Eden\s0\s1)的垃圾收集
- 老年代收集（Major GC / Old GC）：只是老年代的圾收集。
- - 目前，只有CMSGC会有单独收集老年代的行为。
- - 注意，很多时候Major GC会和Full GC混淆使用，需要具体分辨是老年代回收还是整堆回收。
- 混合收集（MixedGC）：收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。
- - 目前，只有G1 GC会有这种行为
整堆收集（Full GC）：收集整个java堆和方法区的垃圾收集。新生代+老年代+方法区(永久代/元空间)

年轻代

当年轻代空间不足时，就会触发MinorGC，这里的年轻代满指的是Eden代满，Survivor满不会引发GC。（每次Minor GC会清理年轻代的内存。）
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。这一定义既清晰又易于理解。
Minor GC会引发STW，暂停其它用户的线程，等垃圾回收结束，用户线程才恢复运行

老年代GC（Major GC / Full GC）触发机制

指发生在老年代的GC，对象从老年代消失时，我们说 “Major GC” 或 “Full GC” 发生了
出现了Major Gc，经常会伴随至少一次的Minor GC（但非绝对的，在Paralle1 Scavenge收集器的收集策略里就有直接进行MajorGC的策略选择过程）
- 也就是在老年代空间不足时，会先尝试触发Minor Gc。如果之后空间还不足，则触发Major GC
- 并发GC的触发条件就不太一样。以CMS GC为例，它主要是定时去检查old gen的使用量，当使用量超过了触发比例就会启动一次CMS GC，对old gen做并发收集。
Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上，STW的时间更长
如果Major GC后，内存还不足，就报OOM了

Full GC触发机制：

触发Full GC执行的情况有如下五种：

调用System.gc()时，系统建议执行Full GC，但是不必然执行
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，空间分配担保
由Eden区、survivor space0（From Space）区向survivor space1（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

说明：Full GC 是开发或调优中尽量要避免的。这样暂时时间会短一些

7、方法区的实现

8以前叫永久代，8叫元空间

8、显示堆空间信息

-XX:+PrintGCDetails

9、为什么要把Java堆分代？不分代就不能正常工作了吗？

经研究，不同对象的生命周期不同。70%-99%的对象是临时对象。

新生代：有Eden、两块大小相同的survivor（又称为from/to，s0/s1）构成，to总为空。
老年代：存放新生代中经历多次GC仍然存活的对象。

其实不分代完全可以，分代的唯一理由就是优化GC性能。如果没有分代，那所有的对象都在一块，就如同把一个学校的人都关在一个教室。GC的时候要找到哪些对象没用，这样就会对堆的所有区域进行扫描。而很多对象都是朝生夕死的，如果分代的话，把新创建的对象放到某一地方，当GC的时候先把这块存储“朝生夕死”对象的区域进行回收，这样就会腾出很大的空间出来。

10、内存分配策略

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，并将对象年龄设为1。对象在survivor区中每熬过一次MinorGC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为15岁，其实每个JVM、每个GC都有所不同）时，就会被晋升到老年代

对象晋升老年代的年龄阀值，可以通过选项-XX:MaxTenuringThreshold来设置

针对不同年龄段的对象分配原则如下所示：

优先分配到Eden
大对象直接分配到老年代（尽量避免在开发中出现过多的大对象）
长期存活的对象分配到老年代
动态对象年龄判断：如果survivor区中相同年龄的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可以直接进入老年代，无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。
真实情况：年龄1+年龄2+年龄3+年龄N的对象加起来的空间，大于survivor区域的一半，就会让年龄N和年龄N以上的对象进入老年代。动态年龄判断应该是这样子的。说的通俗一点：就是年龄从小到大对象的占据空间的累加和，而不是某一个特定年龄对象占据的空间。-XX:TargetSurvivorRatio 设置目标存活率，默认为50%，年龄从小到大进行累加，当加入某个年龄段后，累加和超过survivor区域*TargetSurvivorRatio的时候，就从这个年龄段网上的年龄的对象进行晋升
空间分配担保： -XX:HandlePromotionFailure

11、TLAB的再说明

尽管不是所有的对象实例都能够在TLAB中成功分配内存，但JVM确实是将TLAB作为内存分配的首选。
在程序中，开发人员可以通过选项“-XX:UseTLAB”设置是否开启TLAB空间。
hotSpot虚拟机默认开启TLAB
默认情况下，TLAB空间的内存非常小，仅占有整个Eden空间的1%，当然我们可以通过选项 -XX:TLABWasteTargetPercent设置TLAB空间所占用Eden空间的百分比大小。
一旦对象在TLAB空间分配内存失败时，JVM就会尝试着通过使用加锁机制确保数据操作的原子性，从而直接在Eden空间中分配内存。

补充：浅堆深堆与内存泄露

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

补充：浅堆深堆与内存泄露

1. 浅堆（Shallow Heap）

浅堆是指一个对象所消耗的内存。在 32 位系统中，一个对象引用会占据 4 个字节，一个 int 类型会占据 4 个字节，long 型变量会占据 8 个字节，每个对象头需要占用 8 个字节。根据堆快照格式不同，对象的大小可能会同 8 字节进行对齐。

以 String 为例：2 个 int 值共占 8 字节，对象引用占用 4 字节，对象头 8 字节，合计 20 字节，向 8 字节对齐，故占 24 字节。（jdk7 中）

int	hash32	0
int	hash	0
ref	value	C:\Users\Administrat

这 24 字节为 String 对象的浅堆大小。它与 String 的 value 实际取值无关，无论字符串长度如何，浅堆大小始终是 24 字节。

2. 保留集（Retained Set）

对象 A 的保留集指当对象 A 被垃圾回收后，可以被释放的所有的对象集合（包括对象 A 本身），即对象 A 的保留集可以被认为是只能通过对象 A 被直接或间接访问到的所有对象的集合。通俗地说，就是指仅被对象 A 所持有的对象的集合。

3. 深堆（Retained Heap）

深堆是指对象的保留集中所有的对象的浅堆大小之和。

注意：浅堆指对象本身占用的内存，不包括其内部引用对象的大小。一个对象的深堆指只能通过该对象访问到的（直接或间接）所有对象的浅堆之和，即对象被回收后，可以释放的真实空间。

4. 对象的实际大小

这里，对象的实际大小定义为一个对象所能触及的所有对象的浅堆大小之和，也就是通常意义上我们说的对象大小。与深堆相比，似乎这个在日常开发中更为直观和被人接受，但实际上，这个概念和垃圾回收无关。

下图显示了一个简单的对象引用关系图，对象 A 引用了 C 和 D，对象 B 引用了 C 和 E。那么对象 A 的浅堆大小只是 A 本身，不含 C 和 D，而 A 的实际大小为 A、C、D 三者之和。而 A 的深堆大小为 A 与 D 之和，由于对象 C 还可以通过对象 B 访问到，因此不在对象 A 的深堆范围内。

5. 支配树（Dominator Tree）

支配树的概念源自图论。MAT 提供了一个称为支配树（Dominator Tree）的对象图。支配树体现了对象实例间的支配关系。在对象引用图中，所有指向对象 B 的路径都经过对象 A，则认为对象 A 支配对象 B。如果对象 A 是离对象 B 最近的一个支配对象，则认为对象 A 为对象 B 的直接支配者。支配树是基于对象间的引用图所建立的，它有以下基本性质：

对象 A 的子树（所有被对象 A 支配的对象集合）表示对象 A 的保留集（retained set），即深堆。
如果对象 A 支配对象 B，那么对象 A 的直接支配者也支配对象 B。
支配树的边与对象引用图的边不直接对应。

如下图所示：左图表示对象引用图，右图表示左图所对应的支配树。对象 A 和 B 由根对象直接支配，由于在到对象 C 的路径中，可以经过 A，也可以经过 B，因此对象 C 的直接支配者也是根对象。对象 F 与对象 D 相互引用，因为到对象 F 的所有路径必然经过对象 D，因此，对象 D 是对象 F 的直接支配者。而到对象 D 的所有路径中，必然经过对象 C，即使是从对象 F 到对象 D 的引用，从根节点出发，也是经过对象 C 的，所以，对象 D 的直接支配者为对象 C。同理，对象 E 支配对象 G。到达对象 H 的可以通过对象 D，也可以通过对象 E，因此对象 D 和 E 都不能支配对象 H，而经过对象 C 既可以到达 D 也可以到达 E，因此对象 C 为对象 H 的直接支配者。

6. 内存泄漏（memory leak）

可达性分析算法来判断对象是否是不再使用的对象，本质都是判断一个对象是否还被引用。那么对于这种情况下，由于代码的实现不同就会出现很多种内存泄漏问题（让 JVM 误以为此对象还在引用中，无法回收，造成内存泄漏）。

＞是否还被使用？是

＞是否还被需要？否

严格来说，只有对象不会再被程序用到了，但是 GC 又不能回收他们的情况，才叫内存泄漏。但实际情况很多时候一些不太好的实践（或疏忽）会导致对象的生命周期变得很长甚至导致 00M，也可以叫做宽泛意义上的“内存泄漏”。

如下图，当 Y 生命周期结束的时候，X 依然引用着 Y，这时候，垃圾回收期是不会回收对象 Y 的；如果对象 X 还引用着生命周期比较短的 A、B、C，对象 A 又引用着对象 a、b、c，这样就可能造成大量无用的对象不能被回收，进而占据了内存资源，造成内存泄漏，直到内存溢出。

申请了内存用完了不释放，比如一共有 1024M 的内存，分配了 512M 的内存一直不回收，那么可以用的内存只有 512M 了，仿佛泄露掉了一部分；通俗一点讲的话，内存泄漏就是【占着茅坑不拉 shi】

7. 内存溢出（out of memory）

申请内存时，没有足够的内存可以使用；通俗一点儿讲，一个厕所就三个坑，有两个站着茅坑不走的（内存泄漏），剩下最后一个坑，厕所表示接待压力很大，这时候一下子来了两个人，坑位（内存）就不够了，内存泄漏变成内存溢出了。可见，内存泄漏和内存溢出的关系：内存泄漏的增多，最终会导致内存溢出。

泄漏的分类

经常发生：发生内存泄露的代码会被多次执行，每次执行，泄露一块内存；
偶然发生：在某些特定情况下才会发生
一次性：发生内存泄露的方法只会执行一次；
隐式泄漏：一直占着内存不释放，直到执行结束；严格的说这个不算内存泄漏，因为最终释放掉了，但是如果执行时间特别长，也可能会导致内存耗尽。

8. Java 中内存泄露的 8 种情况

8.1. 静态集合类

静态集合类，如 HashMap、LinkedList 等等。如果这些容器为静态的，那么它们的生命周期与 JVM 程序一致，则容器中的对象在程序结束之前将不能被释放，从而造成内存泄漏。简单而言，长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用，尽管短生命周期的对象不再使用，但是因为长生命周期对象持有它的引用而导致不能被回收。

public class MemoryLeak {
    static List list = new ArrayList();
    public void oomTests(){
        Object obj＝new Object();//局部变量
        list.add(obj);
    }
}

Copied!

8.2. 单例模式

单例模式，和静态集合导致内存泄露的原因类似，因为单例的静态特性，它的生命周期和 JVM 的生命周期一样长，所以如果单例对象如果持有外部对象的引用，那么这个外部对象也不会被回收，那么就会造成内存泄漏。

8.3. 内部类持有外部类

内部类持有外部类，如果一个外部类的实例对象的方法返回了一个内部类的实例对象。这个内部类对象被长期引用了，即使那个外部类实例对象不再被使用，但由于内部类持有外部类的实例对象，这个外部类对象将不会被垃圾回收，这也会造成内存泄漏。

8.4. 各种连接，如数据库连接、网络连接和 IO 连接等

在对数据库进行操作的过程中，首先需要建立与数据库的连接，当不再使用时，需要调用 close 方法来释放与数据库的连接。只有连接被关闭后，垃圾回收器才会回收对应的对象。否则，如果在访问数据库的过程中，对 Connection、Statement 或 ResultSet 不显性地关闭，将会造成大量的对象无法被回收，从而引起内存泄漏。

public static void main(String[] args) {
    try{
        Connection conn =null;
        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
        conn =DriverManager.getConnection("url","","");
        Statement stmt =conn.createStatement();
        ResultSet rs =stmt.executeQuery("....");
    } catch（Exception e）{//异常日志
    } finally {
        // 1．关闭结果集 Statement
        // 2．关闭声明的对象 ResultSet
        // 3．关闭连接 Connection
    }
}

Copied!

8.5. 变量不合理的作用域

变量不合理的作用域。一般而言，一个变量的定义的作用范围大于其使用范围，很有可能会造成内存泄漏。另一方面，如果没有及时地把对象设置为 null，很有可能导致内存泄漏的发生。

public class UsingRandom {
    private String msg;
    public void receiveMsg(){
        readFromNet();//从网络中接受数据保存到msg中
        saveDB();//把msg保存到数据库中
    }
}

Copied!

如上面这个伪代码，通过 readFromNet 方法把接受的消息保存在变量 msg 中，然后调用 saveDB 方法把 msg 的内容保存到数据库中，此时 msg 已经就没用了，由于 msg 的生命周期与对象的生命周期相同，此时 msg 还不能回收，因此造成了内存泄漏。实际上这个 msg 变量可以放在 receiveMsg 方法内部，当方法使用完，那么 msg 的生命周期也就结束，此时就可以回收了。还有一种方法，在使用完 msg 后，把 msg 设置为 null，这样垃圾回收器也会回收 msg 的内存空间。

8.6. 改变哈希值

改变哈希值，当一个对象被存储进 HashSet 集合中以后，就不能修改这个对象中的那些参与计算哈希值的字段了。

否则，对象修改后的哈希值与最初存储进 HashSet 集合中时的哈希值就不同了，在这种情况下，即使在 contains 方法使用该对象的当前引用作为的参数去 HashSet 集合中检索对象，也将返回找不到对象的结果，这也会导致无法从 HashSet 集合中单独删除当前对象，造成内存泄漏。

这也是 String 为什么被设置成了不可变类型，我们可以放心地把 String 存入 HashSet，或者把 String 当做 HashMap 的 key 值；

当我们想把自己定义的类保存到散列表的时候，需要保证对象的 hashCode 不可变。

/**
 * 例1
 */
public class ChangeHashCode {
    public static void main(String[] args) {
        HashSet set = new HashSet();
        Person p1 = new Person(1001, "AA");
        Person p2 = new Person(1002, "BB");

        set.add(p1);
        set.add(p2);

        p1.name = "CC";//导致了内存的泄漏
        set.remove(p1); //删除失败

        System.out.println(set);

        set.add(new Person(1001, "CC"));
        System.out.println(set);

        set.add(new Person(1001, "AA"));
        System.out.println(set);

    }
}

class Person {
    int id;
    String name;

    public Person(int id, String name) {
        this.id = id;
        this.name = name;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (!(o instanceof Person)) return false;

        Person person = (Person) o;

        if (id != person.id) return false;
        return name != null ? name.equals(person.name) : person.name == null;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        int result = id;
        result = 31 * result + (name != null ? name.hashCode() : 0);
        return result;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                '}';
    }
}

Copied!

/**
 * 例2
 */
public class ChangeHashCode1 {
    public static void main(String[] args) {
        HashSet<Point> hs = new HashSet<Point>();
        Point cc = new Point();
        cc.setX(10);//hashCode = 41
        hs.add(cc);

        cc.setX(20);//hashCode = 51  此行为导致了内存的泄漏

        System.out.println("hs.remove = " + hs.remove(cc));//false
        hs.add(cc);
        System.out.println("hs.size = " + hs.size());//size = 2

        System.out.println(hs);
    }

}

class Point {
    int x;

    public int getX() {
        return x;
    }

    public void setX(int x) {
        this.x = x;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        final int prime = 31;
        int result = 1;
        result = prime * result + x;
        return result;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (this == obj) return true;
        if (obj == null) return false;
        if (getClass() != obj.getClass()) return false;
        Point other = (Point) obj;
        if (x != other.x) return false;
        return true;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Point{" +
                "x=" + x +
                '}';
    }
}

Copied!

8.7. 缓存泄露

内存泄漏的另一个常见来源是缓存，一旦你把对象引用放入到缓存中，他就很容易遗忘。比如：之前项目在一次上线的时候，应用启动奇慢直到夯死，就是因为代码中会加载一个表中的数据到缓存（内存）中，测试环境只有几百条数据，但是生产环境有几百万的数据。

对于这个问题，可以使用 WeakHashMap 代表缓存，此种 Map 的特点是，当除了自身有对 key 的引用外，此 key 没有其他引用那么此 map 会自动丢弃此值。

public class MapTest {
    static Map wMap = new WeakHashMap();
    static Map map = new HashMap();

    public static void main(String[] args) {
        init();
        testWeakHashMap();
        testHashMap();
    }

    public static void init() {
        String ref1 = new String("obejct1");
        String ref2 = new String("obejct2");
        String ref3 = new String("obejct3");
        String ref4 = new String("obejct4");
        wMap.put(ref1, "cacheObject1");
        wMap.put(ref2, "cacheObject2");
        map.put(ref3, "cacheObject3");
        map.put(ref4, "cacheObject4");
        System.out.println("init");//ref1的引用声明在这个方法中，出栈的时候，就没有其他引用指向ref1了

    }

    public static void testWeakHashMap() {
        System.out.println("WeakHashMap GC之前");
        for (Object o : wMap.entrySet()) {
            System.out.println(o);
        }
        try {
            System.gc();
            TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("WeakHashMap GC之后");
        for (Object o : wMap.entrySet()) {
            System.out.println(o);
        }
    }

    public static void testHashMap() {
        System.out.println("HashMap GC之前");
        for (Object o : map.entrySet()) {
            System.out.println(o);
        }
        try {
            System.gc();
            TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("HashMap GC之后");
        for (Object o : map.entrySet()) {
            System.out.println(o);
        }
    }

}

Copied!

上面代码和图示主演演示 WeakHashMap 如何自动释放缓存对象，当 init 函数执行完成后，局部变量字符串引用 weakd1，weakd2，d1，d2 都会消失，此时只有静态 map 中保存中对字符串对象的引用，可以看到，调用 gc 之后，HashMap 的没有被回收，而 WeakHashMap 里面的缓存被回收了。

8.8. 监听器和其他回调

内存泄漏第三个常见来源是监听器和其他回调，如果客户端在你实现的 API 中注册回调，却没有显示的取消，那么就会积聚。

需要确保回调立即被当作垃圾回收的最佳方法是只保存它的弱引用，例如将他们保存成为 WeakHashMap 中的键。

9. 内存泄露案例分析

public class Stack {
    private Object[] elements;
    private int size = 0;
    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

    public Stack() {
        elements = new Object[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
    }

    public void push(Object e) { //入栈
        ensureCapacity();
        elements[size++] = e;
    }

    public Object pop() { //出栈
        if (size == 0)
            throw new EmptyStackException();
        return elements[--size];
    }

    private void ensureCapacity() {
        if (elements.length == size)
            elements = Arrays.copyOf(elements, 2 * size + 1);
    }
}

Copied!

上述程序并没有明显的错误，但是这段程序有一个内存泄漏，随着 GC 活动的增加，或者内存占用的不断增加，程序性能的降低就会表现出来，严重时可导致内存泄漏，但是这种失败情况相对较少。

代码的主要问题在 pop 函数，下面通过这张图示展现。假设这个栈一直增长，增长后如下图所示

当进行大量的 pop 操作时，由于引用未进行置空，gc 是不会释放的，如下图所示

从上图中看以看出，如果栈先增长，再收缩，那么从栈中弹出的对象将不会被当作垃圾回收，即使程序不再使用栈中的这些队象，他们也不会回收，因为栈中仍然保存这对象的引用，俗称过期引用，这个内存泄露很隐蔽。

将代码中的 pop()方法变成如下方法：

public Object pop() {
    if (size == 0)
        throw new EmptyStackException();
    Object result = elements[--size];
    elements[size] = null;
    return result;
}

Copied!

一旦引用过期，清空这些引用，将引用置空。

补充：使用OQL语言查询对象信息

Wed, 03 May 2023 03:17:33 +0800

补充：使用 OQL 语言查询对象信息

MAT 支持一种类似于 SQL 的查询语言 OQL（Object Query Language）。OQL 使用类 SQL 语法，可以在堆中进行对象的查找和筛选。

1. SELECT 子句

在 MAT 中，Select 子句的格式与 SQL 基本一致，用于指定要显示的列。Select 子句中可以使用“＊”，查看结果对象的引用实例（相当于 outgoing references）。

`1`	`SELECT * FROM java.util.Vector v`

Copied!

使用“OBJECTS”关键字，可以将返回结果集中的项以对象的形式显示。

1
2
3

SELECT objects v.elementData FROM java.util.Vector v

SELECT OBJECTS s.value FROM java.lang.String s

Copied!

在 Select 子句中，使用“AS RETAINED SET”关键字可以得到所得对象的保留集。

`1`	`SELECT AS RETAINED SET *FROM com.atguigu.mat.Student`

Copied!

“DISTINCT”关键字用于在结果集中去除重复对象。

`1`	`SELECT DISTINCT OBJECTS classof(s) FROM java.lang.String s`

Copied!

2. FROM 子句

From 子句用于指定查询范围，它可以指定类名、正则表达式或者对象地址。

`1`	`SELECT * FROM java.lang.String s`

Copied!

使用正则表达式，限定搜索范围，输出所有 com.atguigu 包下所有类的实例

`1`	`SELECT * FROM "com\.atguigu\..*"`

Copied!

使用类的地址进行搜索。使用类的地址的好处是可以区分被不同 ClassLoader 加载的同一种类型。

`1`	`select * from 0x37a0b4d`

Copied!

3. WHERE 子句

Where 子句用于指定 OQL 的查询条件。OQL 查询将只返回满足 Where 子句指定条件的对象。Where 子句的格式与传统 SQL 极为相似。

返回长度大于 10 的 char 数组。

`1`	`SELECT *FROM Ichar[] s WHERE s.@length>10`

Copied!

返回包含“java”子字符串的所有字符串，使用“LIKE”操作符，“LIKE”操作符的操作参数为正则表达式。

`1`	`SELECT * FROM java.lang.String s WHERE toString(s) LIKE ".java."`

Copied!

返回所有 value 域不为 null 的字符串，使用“＝”操作符。

`1`	`SELECT * FROM java.lang.String s where s.value!=null`

Copied!

返回数组长度大于 15，并且深堆大于 1000 字节的所有 Vector 对象。

`1`	`SELECT * FROM java.util.Vector v WHERE v.elementData.@length>15 AND v.@retainedHeapSize>1000`

Copied!

4. 内置对象与方法

OQL 中可以访问堆内对象的属性，也可以访问堆内代理对象的属性。访问堆内对象的属性时，格式如下，其中 alias 为对象名称：

[ <alias>. ] <field> . <field>. <field>

访问 java.io.File 对象的 path 属性，并进一步访问 path 的 value 属性：

`1`	`SELECT toString(f.path.value) FROM java.io.File f`

Copied!

显示 String 对象的内容、objectid 和 objectAddress。

`1`	`SELECT s.toString(),s.@objectId, s.@objectAddress FROM java.lang.String s`

Copied!

显示 java.util.Vector 内部数组的长度。

`1`	`SELECT v.elementData.@length FROM java.util.Vector v`

Copied!

显示所有的 java.util.Vector 对象及其子类型

`1`	`select * from INSTANCEOF java.util.Vector`

Copied!

01-class文件结构

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

1. Class 文件结构

1.1. Class 字节码文件结构

	类型	名称	说明	长度	数量
魔数	u4	magic	魔数,识别Class文件格式	4个字节	1
版本号	u2	minor_version	副版本号(小版本)	2个字节	1
u2	major_version	主版本号(大版本)	2个字节	1
常量池集合	u2	constant_pool_count	常量池计数器	2个字节	1
cp_info	constant_pool	常量池表	n个字节	constant_pool_count - 1
访问标识	u2	access_flags	访问标识	2个字节	1
索引集合	u2	this_class	类索引	2个字节	1
u2	super_class	父类索引	2个字节	1
u2	interfaces_count	接口计数器	2个字节	1
u2	interfaces	接口索引集合	2个字节	interfaces_count
字段表集合	u2	fields_count	字段计数器	2个字节	1
field_info	fields	字段表	n个字节	fields_count
方法表集合	u2	methods_count	方法计数器	2个字节	1
method_info	methods	方法表	n个字节	methods_count
属性表集合	u2	attributes_count	属性计数器	2个字节	1
attribute_info	attributes	属性表	n个字节	attributes_count

1.2. Class 文件数据类型

数据类型	定义	说明
无符号数	无符号数可以用来描述数字、索引引用、数量值或按照 utf-8 编码构成的字符串值。	其中无符号数属于基本的数据类型。以 u1、u2、u4、u8 来分别代表 1 个字节、2 个字节、4 个字节和 8 个字节
表	表是由多个无符号数或其他表构成的复合数据结构。	所有的表都以“_info”结尾。由于表没有固定长度，所以通常会在其前面加上个数说明。

1.3. 魔数

Magic Number（魔数）

每个 Class 文件开头的 4 个字节的无符号整数称为魔数（Magic Number）
它的唯一作用是确定这个文件是否为一个能被虚拟机接受的有效合法的 Class 文件。即：魔数是 Class 文件的标识符。
魔数值固定为 0xCAFEBABE。不会改变。
如果一个 Class 文件不以 0xCAFEBABE 开头，虚拟机在进行文件校验的时候就会直接抛出以下错误：

1
2

Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again
Exception in thread "main" java.lang.ClassFormatError: Incompatible magic value 1885430635 in class file StringTest

Copied!

使用魔数而不是扩展名来进行识别主要是基于安全方面的考虑，因为文件扩展名可以随意地改动。

1.4. 文件版本号

紧接着魔数的 4 个字节存储的是 Class 文件的版本号。同样也是 4 个字节。第 5 个和第 6 个字节所代表的含义就是编译的副版本号 minor_version，而第 7 个和第 8 个字节就是编译的主版本号 major_version。

它们共同构成了 class 文件的格式版本号。譬如某个 Class 文件的主版本号为 M，副版本号为 m，那么这个 Class 文件的格式版本号就确定为 M.m。

版本号和 Java 编译器的对应关系如下表：

1.4.1. Class 文件版本号对应关系

主版本（十进制）	副版本（十进制）	编译器版本
45	3	1.1
46	0	1.2
47	0	1.3
48	0	1.4
49	0	1.5
50	0	1.6
51	0	1.7
52	0	1.8
53	0	1.9
54	0	1.10
55	0	1.11

Java 的版本号是从 45 开始的，JDK1.1 之后的每个 JDK 大版本发布主版本号向上加 1。

不同版本的 Java 编译器编译的 Class 文件对应的版本是不一样的。目前，高版本的 Java 虚拟机可以执行由低版本编译器生成的 Class 文件，但是低版本的 Java 虚拟机不能执行由高版本编译器生成的 Class 文件。否则 JVM 会抛出 java.lang.UnsupportedClassVersionError 异常。（向下兼容）

在实际应用中，由于开发环境和生产环境的不同，可能会导致该问题的发生。因此，需要我们在开发时，特别注意开发编译的 JDK 版本和生产环境中的 JDK 版本是否一致。

虚拟机 JDK 版本为 1.k（k>=2）时，对应的 class 文件格式版本号的范围为 45.0 - 44+k.0（含两端）。

1.5. 常量池集合

常量池是 Class 文件中内容最为丰富的区域之一。常量池对于 Class 文件中的字段和方法解析也有着至关重要的作用。

随着 Java 虚拟机的不断发展，常量池的内容也日渐丰富。可以说，常量池是整个 Class 文件的基石。

在版本号之后，紧跟着的是常量池的数量，以及若干个常量池表项。

常量池中常量的数量是不固定的，所以在常量池的入口需要放置一项 u2 类型的无符号数，代表常量池容量计数值（constant_pool_count）。与 Java 中语言习惯不一样的是，这个容量计数是从 1 而不是 0 开始的。

类型	名称	数量
u2（无符号数）	constant_pool_count	1
cp_info（表）	constant_pool	constant_pool_count - 1

由上表可见，Class 文件使用了一个前置的容量计数器（constant_pool_count）加若干个连续的数据项（constant_pool）的形式来描述常量池内容。我们把这一系列连续常量池数据称为常量池集合。

常量池表项中，用于存放编译时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

1.5.1. 常量池计数器

constant_pool_count（常量池计数器）

由于常量池的数量不固定，时长时短，所以需要放置两个字节来表示常量池容量计数值。
常量池容量计数值（u2 类型）：从 1 开始，表示常量池中有多少项常量。即 constant_pool_count=1 表示常量池中有 0 个常量项。
Demo 的值为：

其值为 0x0016，掐指一算，也就是 22。需要注意的是，这实际上只有 21 项常量。索引为范围是 1-21。为什么呢？

通常我们写代码时都是从 0 开始的，但是这里的常量池却是从 1 开始，因为它把第 0 项常量空出来了。这是为了满足后面某些指向常量池的索引值的数据在特定情况下需要表达“不引用任何一个常量池项目”的含义，这种情况可用索引值 0 来表示。

1.5.2. 常量池表

constant_pool 是一种表结构，以 1 ~ constant_pool_count - 1 为索引。表明了后面有多少个常量项。

常量池主要存放两大类常量：字面量（Literal）和符号引用（Symbolic References）

它包含了 class 文件结构及其子结构中引用的所有字符串常量、类或接口名、字段名和其他常量。常量池中的每一项都具备相同的特征。第 1 个字节作为类型标记，用于确定该项的格式，这个字节称为 tag byte（标记字节、标签字节）。

类型	标志(或标识)	描述
CONSTANT_Utf8_info	1	UTF-8 编码的字符串
CONSTANT_Integer_info	3	整型字面量
CONSTANT_Float_info	4	浮点型字面量
CONSTANT_Long_info	5	长整型字面量
CONSTANT_Double_info	6	双精度浮点型字面量
CONSTANT_Class_info	7	类或接口的符号引用
CONSTANT_String_info	8	字符串类型字面量
CONSTANT_Fieldref_info	9	字段的符号引用
CONSTANT_Methodref_info	10	类中方法的符号引用
CONSTANT_InterfaceMethodref_info	11	接口中方法的符号引用
CONSTANT_NameAndType_info	12	字段或方法的符号引用
CONSTANT_MethodHandle_info	15	表示方法句柄
CONSTANT_MethodType_info	16	标志方法类型
CONSTANT_InvokeDynamic_info	18	表示一个动态方法调用点

Ⅰ. 字面量和符号引用

在对这些常量解读前，我们需要搞清楚几个概念。

常量池主要存放两大类常量：字面量（Literal）和符号引用（Symbolic References）。如下表：

常量	具体的常量
字面量	文本字符串
	声明为 final 的常量值
符号引用	类和接口的全限定名
	字段的名称和描述符
	方法的名称和描述符

全限定名

com/atguigu/test/Demo 这个就是类的全限定名，仅仅是把包名的“.“替换成”/”，为了使连续的多个全限定名之间不产生混淆，在使用时最后一般会加入一个“;”表示全限定名结束。

简单名称

简单名称是指没有类型和参数修饰的方法或者字段名称，上面例子中的类的 add()方法和 num 字段的简单名称分别是 add 和 num。

描述符

描述符的作用是用来描述字段的数据类型、方法的参数列表（包括数量、类型以及顺序）和返回值。根据描述符规则，基本数据类型（byte、char、double、float、int、long、short、boolean）以及代表无返回值的 void 类型都用一个大写字符来表示，而对象类型则用字符 L 加对象的全限定名来表示，详见下表：

标志符	含义
B	基本数据类型 byte
C	基本数据类型 char
D	基本数据类型 double
F	基本数据类型 float
I	基本数据类型 int
J	基本数据类型 long
S	基本数据类型 short
Z	基本数据类型 boolean
V	代表 void 类型
L	对象类型，比如：`Ljava/lang/Object;`
[	数组类型，代表一维数组。比如：`double[] is [D

用描述符来描述方法时，按照先参数列表，后返回值的顺序描述，参数列表按照参数的严格顺序放在一组小括号“()”之内。如方法 java.lang.String tostring()的描述符为()Ljava/lang/String; ，方法 int abc(int[]x, int y)的描述符为([II)I。

补充说明：

虚拟机在加载 Class 文件时才会进行动态链接，也就是说，Class 文件中不会保存各个方法和字段的最终内存布局信息。因此，这些字段和方法的符号引用不经过转换是无法直接被虚拟机使用的。当虚拟机运行时，需要从常量池中获得对应的符号引用，再在类加载过程中的解析阶段将其替换为直接引用，并翻译到具体的内存地址中。

这里说明下符号引用和直接引用的区别与关联：

符号引用：符号引用以一组符号来描述所引用的目标，符号可以是任何形式的字面量，只要使用时能无歧义地定位到目标即可。符号引用与虚拟机实现的内存布局无关，引用的目标并不一定已经加载到了内存中。
直接引用：直接引用可以是直接指向目标的指针、相对偏移量或是一个能间接定位到目标的句柄。直接引用是与虚拟机实现的内存布局相关的，同一个符号引用在不同虚拟机实例上翻译出来的直接引用一般不会相同。如果有了直接引用，那说明引用的目标必定已经存在于内存之中了。

Ⅱ. 常量类型和结构

常量池中每一项常量都是一个表，J0K1.7 之后共有 14 种不同的表结构数据。如下表格所示：

根据上图每个类型的描述我们也可以知道每个类型是用来描述常量池中哪些内容（主要是字面量、符号引用）的。比如: CONSTANT_Integer_info 是用来描述常量池中字面量信息的，而且只是整型字面量信息。

标志为 15、16、18 的常量项类型是用来支持动态语言调用的（jdk1.7 时才加入的）。

细节说明:

CONSTANT_Class_info 结构用于表示类或接口
CONSTAT_Fieldref_info、CONSTAHT_Methodref_infoF 和 lCONSTANIT_InterfaceMethodref_info 结构表示字段、方汇和按口小法
CONSTANT_String_info 结构用于表示示 String 类型的常量对象，指向CONSTANT_Utf8_info中的字符串
CONSTANT_Integer_info 和 CONSTANT_Float_info 表示 4 字节（int 和 float）的数值常量
CONSTANT_Long_info 和 CONSTAT_Double_info 结构表示 8 字作（long 和 double）的数值常量
- 在 class 文件的常最池表中，所行的 a 字节常借均占两个表成员（项）的空问。如果一个 CONSTAHT_Long_info 和 CNSTAHT_Double_info 结构在常量池中的索引位 n，则常量池中一个可用的索引位 n+2，此时常量池长中索引为 n+1 的项仍然有效但必须视为不可用的。
CONSTANT_NameAndType_info 结构用于表示字段或方法，但是和之前的 3 个结构不同，CONSTANT_NameAndType_info 结构没有指明该字段或方法所属的类或接口。
CONSTANT_Utf8_info 用于表示字符常量的值
CONSTANT_MethodHandle_info 结构用于表示方法句柄
CONSTANT_MethodType_info 结构表示方法类型
CONSTANT_InvokeDynamic_info 结构表示 invokedynamic 指令所用到的引导方法(bootstrap method)、引导方法所用到的动态调用名称(dynamic invocation name)、参数和返回类型，并可以给引导方法传入一系列称为静态参数（static argument）的常量。

解析方法：

一个字节一个字节的解析

使用 javap 命令解析：javap-verbose Demo.class 或 jclasslib 工具会更方便。

总结 1：

这 14 种表（或者常量项结构）的共同点是：表开始的第一位是一个 u1 类型的标志位（tag），代表当前这个常量项使用的是哪种表结构，即哪种常量类型。
在常量池列表中，CONSTANT_Utf8_info 常量项是一种使用改进过的 UTF-8 编码格式来存储诸如文字字符串、类或者接口的全限定名、字段或者方法的简单名称以及描述符等常量字符串信息。
这 14 种常量项结构还有一个特点是，其中 13 个常量项占用的字节固定，只有 CONSTANT_Utf8_info 占用字节不固定，其大小由 length 决定。为什么呢？因为从常量池存放的内容可知，其存放的是字面量和符号引用，最终这些内容都会是一个字符串，这些字符串的大小是在编写程序时才确定，比如你定义一个类，类名可以取长取短，所以在没编译前，大小不固定，编译后，通过 utf-8 编码，就可以知道其长度。

总结 2：

常量池：可以理解为 Class 文件之中的资源仓库，它是 Class 文件结构中与其他项目关联最多的数据类型（后面的很多数据类型都会指向此处），也是占用 Class 文件空间最大的数据项目之一。
常量池中为什么要包含这些内容？Java 代码在进行 Javac 编译的时候，并不像 C 和 C++那样有“连接”这一步骤，而是在虚拟机加载 C1ass 文件的时候进行动态链接。也就是说，在 Class 文件中不会保存各个方法、字段的最终内存布局信息，因此这些字段、方法的符号引用不经过运行期转换的话无法得到真正的内存入口地址，也就无法直接被虚拟机使用。当虚拟机运行时，需要从常量池获得对应的符号引用，再在类创建时或运行时解析、翻译到具体的内存地址之中。关于类的创建和动态链接的内容，在虚拟机类加载过程时再进行详细讲解

1.6. 访问标志

访问标识（access_flag、访问标志、访问标记）

在常量池后，紧跟着访问标记。该标记使用两个字节表示，用于识别一些类或者接口层次的访问信息，包括：这个 Class 是类还是接口；是否定义为 public 类型；是否定义为 abstract 类型；如果是类的话，是否被声明为 final 等。各种访问标记如下所示：

标志名称	标志值	含义
ACC_PUBLIC	0x0001	标志为 public 类型
ACC_FINAL	0x0010	标志被声明为 final，只有类可以设置
ACC_SUPER	0x0020	标志允许使用 invokespecial 字节码指令的新语义，JDK1.0.2 之后编译出来的类的这个标志默认为真。（使用增强的方法调用父类方法）
ACC_INTERFACE	0x0200	标志这是一个接口
ACC_ABSTRACT	0x0400	是否为 abstract 类型，对于接口或者抽象类来说，次标志值为真，其他类型为假
ACC_SYNTHETIC	0x1000	标志此类并非由用户代码产生（即：由编译器产生的类，没有源码对应）
ACC_ANNOTATION	0x2000	标志这是一个注解
ACC_ENUM	0x4000	标志这是一个枚举

类的访问权限通常为 ACC_开头的常量。

每一种类型的表示都是通过设置访问标记的 32 位中的特定位来实现的。比如，若是 public final 的类，则该标记为 ACC_PUBLIC | ACC_FINAL。

使用 ACC_SUPER 可以让类更准确地定位到父类的方法 super.method()，现代编译器都会设置并且使用这个标记。

补充说明：

带有 ACC_INTERFACE 标志的 class 文件表示的是接口而不是类，反之则表示的是类而不是接口。
- 如果一个 class 文件被设置了 ACC_INTERFACE 标志，那么同时也得设置 ACC_ABSTRACT 标志。同时它不能再设置 ACC_FINAL、ACC_SUPER 或 ACC_ENUM 标志。
- 如果没有设置 ACC_INTERFACE 标志，那么这个 class 文件可以具有上表中除 ACC_ANNOTATION 外的其他所有标志。当然，ACC_FINAL 和 ACC_ABSTRACT 这类互斥的标志除外。这两个标志不得同时设置。
ACC_SUPER 标志用于确定类或接口里面的 invokespecial 指令使用的是哪一种执行语义。针对 Java 虚拟机指令集的编译器都应当设置这个标志。对于 Java SE 8 及后续版本来说，无论 class 文件中这个标志的实际值是什么，也不管 class 文件的版本号是多少，Java 虚拟机都认为每个 class 文件均设置了 ACC_SUPER 标志。
- ACC_SUPER 标志是为了向后兼容由旧 Java 编译器所编译的代码而设计的。目前的 ACC_SUPER 标志在由 JDK1.0.2 之前的编译器所生成的 access_flags 中是没有确定含义的，如果设置了该标志，那么 0racle 的 Java 虚拟机实现会将其忽略。
ACC_SYNTHETIC 标志意味着该类或接口是由编译器生成的，而不是由源代码生成的。
注解类型必须设置 ACC_ANNOTATION 标志。如果设置了 ACC_ANNOTATION 标志，那么也必须设置 ACC_INTERFACE 标志。
ACC_ENUM 标志表明该类或其父类为枚举类型。

1.7. 类索引、父类索引、接口索引

在访问标记后，会指定该类的类别、父类类别以及实现的接口，格式如下：

长度	含义
u2	this_class
u2	super_class
u2	interfaces_count
u2	interfaces[interfaces_count]

这三项数据来确定这个类的继承关系：

类索引用于确定这个类的全限定名
父类索引用于确定这个类的父类的全限定名。由于 Java 语言不允许多重继承，所以父类索引只有一个，除了 java.1ang.Object 之外，所有的 Java 类都有父类，因此除了 java.lang.Object 外，所有 Java 类的父类索引都不为 e。
接口索引集合就用来描述这个类实现了哪些接口，这些被实现的接口将按 implements 语句（如果这个类本身是一个接口，则应当是 extends 语句）后的接口顺序从左到右排列在接口索引集合中。

1.7.1. this_class（类索引）

2 字节无符号整数，指向常量池的索引。它提供了类的全限定名，如 com/atguigu/java1/Demo。this_class 的值必须是对常量池表中某项的一个有效索引值。常量池在这个索引处的成员必须为 CONSTANT_Class_info 类型结构体，该结构体表示这个 class 文件所定义的类或接口。

1.7.2. super_class（父类索引）

2 字节无符号整数，指向常量池的索引。它提供了当前类的父类的全限定名。如果我们没有继承任何类，其默认继承的是 java/lang/object 类。同时，由于 Java 不支持多继承，所以其父类只有一个。

super_class 指向的父类不能是 final。

1.7.3. interfaces

指向常量池索引集合，它提供了一个符号引用到所有已实现的接口

由于一个类可以实现多个接口，因此需要以数组形式保存多个接口的索引，表示接口的每个索引也是一个指向常量池的 CONSTANT_Class（当然这里就必须是接口，而不是类）。

Ⅰ. interfaces_count（接口计数器）

interfaces_count 项的值表示当前类或接口的直接超接口数量。

Ⅱ. interfaces[]（接口索引集合）

interfaces[]中每个成员的值必须是对常量池表中某项的有效索引值，它的长度为 interfaces_count。每个成员 interfaces[i]必须为 CONSTANT_Class_info 结构，其中 0 <= i < interfaces_count。在 interfaces[]中，各成员所表示的接口顺序和对应的源代码中给定的接口顺序（从左至右）一样，即 interfaces[0]对应的是源代码中最左边的接口。

1.8. 字段表集合

fields

用于描述接口或类中声明的变量。字段（field）包括类级变量以及实例级变量，但是不包括方法内部、代码块内部声明的局部变量。

字段叫什么名字、字段被定义为什么数据类型，这些都是无法固定的，只能引用常量池中的常量来描述。

它指向常量池索引集合，它描述了每个字段的完整信息。比如字段的标识符、访问修饰符（public、private 或 protected）、是类变量还是实例变量（static 修饰符）、是否是常量（final 修饰符）等。

注意事项：

字段表集合中不会列出从父类或者实现的接口中继承而来的字段，但有可能列出原本 Java 代码之中不存在的字段。譬如在内部类中为了保持对外部类的访问性，会自动添加指向外部类实例的字段。
在 Java 语言中字段是无法重载的，两个字段的数据类型、修饰符不管是否相同，都必须使用不一样的名称，但是对于字节码来讲，如果两个字段的描述符不一致，那字段重名就是合法的。

1.8.1. 字段计数器

fields_count（字段计数器）

fields_count 的值表示当前 class 文件 fields 表的成员个数。使用两个字节来表示。

fields 表中每个成员都是一个 field_info 结构，用于表示该类或接口所声明的所有类字段或者实例字段，不包括方法内部声明的变量，也不包括从父类或父接口继承的那些字段。

标志名称	标志值	含义	数量
u2	access_flags	访问标志	1
u2	name_index	字段名索引	1
u2	descriptor_index	描述符索引	1
u2	attributes_count	属性计数器	1
attribute_info	attributes	属性集合	attributes_count

1.8.2. 字段表

Ⅰ. 字段表访问标识

我们知道，一个字段可以被各种关键字去修饰，比如：作用域修饰符（public、private、protected）、static 修饰符、final 修饰符、volatile 修饰符等等。因此，其可像类的访问标志那样，使用一些标志来标记字段。字段的访问标志有如下这些：

标志名称	标志值	含义
ACC_PUBLIC	0x0001	字段是否为 public
ACC_PRIVATE	0x0002	字段是否为 private
ACC_PROTECTED	0x0004	字段是否为 protected
ACC_STATIC	0x0008	字段是否为 static
ACC_FINAL	0x0010	字段是否为 final
ACC_VOLATILE	0x0040	字段是否为 volatile
ACC_TRANSTENT	0x0080	字段是否为 transient
ACC_SYNCHETIC	0x1000	字段是否为由编译器自动产生
ACC_ENUM	0x4000	字段是否为 enum

Ⅱ. 描述符索引

描述符的作用是用来描述字段的数据类型、方法的参数列表（包括数量、类型以及顺序）和返回值。根据描述符规则，基本数据类型（byte，char，double，float，int，long，short，boolean）及代表无返回值的 void 类型都用一个大写字符来表示，而对象则用字符 L 加对象的全限定名来表示，如下所示：

标志符	含义
B	基本数据类型 byte
C	基本数据类型 char
D	基本数据类型 double
F	基本数据类型 float
I	基本数据类型 int
J	基本数据类型 long
S	基本数据类型 short
Z	基本数据类型 boolean
V	代表 void 类型
L	对象类型，比如：`Ljava/lang/Object;`
[	数组类型，代表一维数组。比如：`double[][][] is [[[D

Ⅲ. 属性表集合

一个字段还可能拥有一些属性，用于存储更多的额外信息。比如初始化值、一些注释信息等。属性个数存放在 attribute_count 中，属性具体内容存放在 attributes 数组中。

// 以常量属性为例，结构为：
ConstantValue_attribute{
	u2 attribute_name_index;
	u4 attribute_length;
    u2 constantvalue_index;
}

Copied!

说明：对于常量属性而言，attribute_length 值恒为 2。

1.9. 方法表集合

methods：指向常量池索引集合，它完整描述了每个方法的签名。

在字节码文件中，每一个 method_info 项都对应着一个类或者接口中的方法信息。比如方法的访问修饰符（public、private 或 protected），方法的返回值类型以及方法的参数信息等。
如果这个方法不是抽象的或者不是 native 的，那么字节码中会体现出来。
一方面，methods 表只描述当前类或接口中声明的方法，不包括从父类或父接口继承的方法。另一方面，methods 表有可能会出现由编译器自动添加的方法，最典型的便是编译器产生的方法信息（比如：类（接口）初始化方法<clinit>()和实例初始化方法<init>()）。

使用注意事项：

在 Java 语言中，要重载（Overload）一个方法，除了要与原方法具有相同的简单名称之外，还要求必须拥有一个与原方法不同的特征签名，特征签名就是一个方法中各个参数在常量池中的字段符号引用的集合，也就是因为返回值不会包含在特征签名之中，因此 Java 语言里无法仅仅依靠返回值的不同来对一个已有方法进行重载。但在 Class 文件格式中，特征签名的范围更大一些，只要描述符不是完全一致的两个方法就可以共存。也就是说，如果两个方法有相同的名称和特征签名，但返回值不同，那么也是可以合法共存于同一个 class 文件中。

也就是说，尽管 Java 语法规范并不允许在一个类或者接口中声明多个方法签名相同的方法，但是和 Java 语法规范相反，字节码文件中却恰恰允许存放多个方法签名相同的方法，唯一的条件就是这些方法之间的返回值不能相同。

1.9.1. 方法计数器

methods_count（方法计数器）

methods_count 的值表示当前 class 文件 methods 表的成员个数。使用两个字节来表示。

methods 表中每个成员都是一个 method_info 结构。

1.9.2. 方法表

methods[]（方法表）

methods 表中的每个成员都必须是一个 method_info 结构，用于表示当前类或接口中某个方法的完整描述。如果某个 method_info 结构的 access_flags 项既没有设置 ACC_NATIVE 标志也没有设置 ACC_ABSTRACT 标志，那么该结构中也应包含实现这个方法所用的 Java 虚拟机指令。

method_info 结构可以表示类和接口中定义的所有方法，包括实例方法、类方法、实例初始化方法和类或接口初始化方法

方法表的结构实际跟字段表是一样的，方法表结构如下：

标志名称	标志值	含义	数量
u2	access_flags	访问标志	1
u2	name_index	方法名索引	1
u2	descriptor_index	描述符索引	1
u2	attributes_count	属性计数器	1
attribute_info	attributes	属性集合	attributes_count

方法表访问标志

跟字段表一样，方法表也有访问标志，而且他们的标志有部分相同，部分则不同，方法表的具体访问标志如下：

标志名称	标志值	含义
ACC_PUBLIC	0x0001	public，方法可以从包外访问
ACC_PRIVATE	0x0002	private，方法只能本类访问
ACC_PROTECTED	0x0004	protected，方法在自身和子类可以访问
ACC_STATIC	0x0008	static，静态方法

1.10. 属性表集合

方法表集合之后的属性表集合，指的是 class 文件所携带的辅助信息，比如该 class 文件的源文件的名称。以及任何带有 RetentionPolicy.CLASS 或者 RetentionPolicy.RUNTIME 的注解。这类信息通常被用于 Java 虚拟机的验证和运行，以及 Java 程序的调试，一般无须深入了解。

此外，字段表、方法表都可以有自己的属性表。用于描述某些场景专有的信息。

属性表集合的限制没有那么严格，不再要求各个属性表具有严格的顺序，并且只要不与已有的属性名重复，任何人实现的编译器都可以向属性表中写入自己定义的属性信息，但 Java 虚拟机运行时会忽略掉它不认识的属性。

1.10.1. 属性计数器

attributes_count（属性计数器）

attributes_count 的值表示当前 class 文件属性表的成员个数。属性表中每一项都是一个 attribute_info 结构。

1.10.2. 属性表

attributes[]（属性表）

属性表的每个项的值必须是 attribute_info 结构。属性表的结构比较灵活，各种不同的属性只要满足以下结构即可。

属性的通用格式

类型	名称	数量	含义
u2	attribute_name_index	1	属性名索引
u4	attribute_length	1	属性长度
u1	info	attribute_length	属性表

属性类型

属性表实际上可以有很多类型，上面看到的 Code 属性只是其中一种，Java8 里面定义了 23 种属性。下面这些是虚拟机中预定义的属性：

属性名称	使用位置	含义
Code	方法表	Java 代码编译成的字节码指令
ConstantValue	字段表	final 关键字定义的常量池
Deprecated	类，方法，字段表	被声明为 deprecated 的方法和字段
Exceptions	方法表	方法抛出的异常
EnclosingMethod	类文件	仅当一个类为局部类或者匿名类时才能拥有这个属性，这个属性用于标识这个类所在的外围方法
InnerClass	类文件	内部类列表
LineNumberTable	Code 属性	Java 源码的行号与字节码指令的对应关系
LocalVariableTable	Code 属性	方法的局部变量描述
StackMapTable	Code 属性	JDK1.6 中新增的属性，供新的类型检查检验器和处理目标方法的局部变量和操作数有所需要的类是否匹配
Signature	类，方法表，字段表	用于支持泛型情况下的方法签名
SourceFile	类文件	记录源文件名称
SourceDebugExtension	类文件	用于存储额外的调试信息
Synthetic	类，方法表，字段表	标志方法或字段为编译器自动生成的
LocalVariableTypeTable	类	是哟很难过特征签名代替描述符，是为了引入泛型语法之后能描述泛型参数化类型而添加
RuntimeVisibleAnnotations	类，方法表，字段表	为动态注解提供支持
RuntimeInvisibleAnnotations	类，方法表，字段表	用于指明哪些注解是运行时不可见的
RuntimeVisibleParameterAnnotation	方法表	作用与 RuntimeVisibleAnnotations 属性类似，只不过作用对象或方法
RuntimeInvisibleParameterAnnotation	方法表	作用与 RuntimeInvisibleAnnotations 属性类似，只不过作用对象或方法
AnnotationDefault	方法表	用于记录注解类元素的默认值
BootstrapMethods	类文件	用于保存 invokeddynamic 指令引用的引导方法限定符

或者（查看官网）

部分属性详解

① ConstantValue 属性

ConstantValue 属性表示一个常量字段的值。位于 field_info 结构的属性表中。

ConstantValue_attribute{
	u2 attribute_name_index;
	u4 attribute_length;
	u2 constantvalue_index;//字段值在常量池中的索引，常量池在该索引处的项给出该属性表示的常量值。（例如，值是1ong型的，在常量池中便是CONSTANT_Long）
}

Copied!

② Deprecated 属性

Deprecated 属性是在 JDK1.1 为了支持注释中的关键词@deprecated 而引入的。

Deprecated_attribute{
	u2 attribute_name_index;
	u4 attribute_length;
}

Copied!

③ Code 属性

Code 属性就是存放方法体里面的代码。但是，并非所有方法表都有 Code 属性。像接口或者抽象方法，他们没有具体的方法体，因此也就不会有 Code 属性了。Code 属性表的结构，如下图：

类型	名称	数量	含义
u2	attribute_name_index	1	属性名索引
u4	attribute_length	1	属性长度
u2	max_stack	1	操作数栈深度的最大值
u2	max_locals	1	局部变量表所需的存续空间
u4	code_length	1	字节码指令的长度
u1	code	code_lenth	存储字节码指令
u2	exception_table_length	1	异常表长度
exception_info	exception_table	exception_length	异常表
u2	attributes_count	1	属性集合计数器
attribute_info	attributes	attributes_count	属性集合

可以看到：Code 属性表的前两项跟属性表是一致的，即 Code 属性表遵循属性表的结构，后面那些则是他自定义的结构。

④ InnerClasses 属性

为了方便说明特别定义一个表示类或接口的 Class 格式为 C。如果 C 的常量池中包含某个 CONSTANT_Class_info 成员，且这个成员所表示的类或接口不属于任何一个包，那么 C 的 ClassFile 结构的属性表中就必须含有对应的 InnerClasses 属性。InnerClasses 属性是在 JDK1.1 中为了支持内部类和内部接口而引入的，位于 ClassFile 结构的属性表。

⑤ LineNumberTable 属性

LineNumberTable 属性是可选变长属性，位于 Code 结构的属性表。

LineNumberTable 属性是用来描述 Java 源码行号与字节码行号之间的对应关系。这个属性可以用来在调试的时候定位代码执行的行数。

start_pc，即字节码行号；1ine_number，即 Java 源代码行号。

在 Code 属性的属性表中，LineNumberTable 属性可以按照任意顺序出现，此外，多个 LineNumberTable 属性可以共同表示一个行号在源文件中表示的内容，即 LineNumberTable 属性不需要与源文件的行一一对应。

// LineNumberTable属性表结构：
LineNumberTable_attribute{
    u2 attribute_name_index;
    u4 attribute_length;
    u2 line_number_table_length;
    {
        u2 start_pc;
        u2 line_number;
    } line_number_table[line_number_table_length];
}

Copied!

⑥ LocalVariableTable 属性

javac -g 才会在字节码中生成局部变量表，不加-g则没有
默认情况下，eclipse、IDEA 在编译时会帮你生成局部变量表、指令和代码行偏移量映射等信息的

LocalVariableTable 是可选变长属性，位于 Code 属性的属性表中。它被调试器用于确定方法在执行过程中局部变量的信息。在 Code 属性的属性表中，LocalVariableTable 属性可以按照任意顺序出现。Code 属性中的每个局部变量最多只能有一个 LocalVariableTable 属性。

start pc + length 表示这个变量在字节码中的生命周期起始和结束的偏移位置（this 生命周期从头 e 到结尾 10）
index 就是这个变量在局部变量表中的槽位（槽位可复用）
name 就是变量名
Descriptor 表示局部变量类型描述

// LocalVariableTable属性表结构：
LocalVariableTable_attribute{
    u2 attribute_name_index;
    u4 attribute_length;
    u2 local_variable_table_length;
    {
        u2 start_pc;
        u2 length;
        u2 name_index;
        u2 descriptor_index;
        u2 index;
    } local_variable_table[local_variable_table_length];
}

Copied!

⑦ Signature 属性

Signature 属性是可选的定长属性，位于 ClassFile，field_info 或 method_info 结构的属性表中。在 Java 语言中，任何类、接口、初始化方法或成员的泛型签名如果包含了类型变量（Type Variables）或参数化类型（Parameterized Types），则 Signature 属性会为它记录泛型签名信息。

⑧ SourceFile 属性

SourceFile 属性结构

类型	名称	数量	含义
u2	attribute_name_index	1	属性名索引
u4	attribute_length	1	属性长度
u2	sourcefile index	1	源码文件素引

可以看到，其长度总是固定的 8 个字节。

⑨ 其他属性

Java 虚拟机中预定义的属性有 20 多个，这里就不一一介绍了，通过上面几个属性的介绍，只要领会其精髓，其他属性的解读也是易如反掌。

01-JVM与Java体系结构

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

1.JVM 与 Java 体系结构

1.1. 前言

作为 Java 工程师的你曾被伤害过吗？你是否也遇到过这些问题？

运行着的线上系统突然卡死，系统无法访问，甚至直接 OOM
想解决线上 JVM GC 问题，但却无从下手
新项目上线，对各种 JVM 参数设置一脸茫然，直接默认吧然后就 JJ 了
每次面试之前都要重新背一遍 JVM 的一些原理概念性的东西，然而面试官却经常问你在实际项目中如何调优 VM 参数，如何解决 GC、OOM 等问题，一脸懵逼

大部分 Java 开发人员，除会在项目中使用到与 Java 平台相关的各种高精尖技术，对于 Java 技术的核心 Java 虚拟机了解甚少。

开发人员如何看待上层框架

一些有一定工作经验的开发人员，打心眼儿里觉得 SSM、微服务等上层技术才是重点，基础技术并不重要，这其实是一种本末倒置的“病态”。

如果我们把核心类库的 API 比做数学公式的话，那么 Java 虚拟机的知识就好比公式的推导过程。

计算机系统体系对我们来说越来越远，在不了解底层实现方式的前提下，通过高级语言很容易编写程序代码。但事实上计算机并不认识高级语言

我们为什么要学习 JVM？

面试的需要（BATJ、TMD，PKQ 等面试都爱问）
中高级程序员必备技能
- 项目管理、调优的需求
追求极客的精神
- 比如：垃圾回收算法、JIT、底层原理

Java vs C++

垃圾收集机制为我们打理了很多繁琐的工作，大大提高了开发的效率，但是，垃圾收集也不是万能的，懂得 JVM 内部的内存结构、工作机制，是设计高扩展性应用和诊断运行时问题的基础，也是 Java 工程师进阶的必备能力。

1.2. 面向人群及参考书目

1.3. Java 及 JVM 简介

TIOBE 语言热度排行榜：index | TIOBE - The Software Quality Company

Programming Language	2021	2016	2011	2006	2001	1996	1991	1986
C	1	2	2	2	1	1	1	1
Java	2	1	1	1	3	26	-	-
Python	3	5	6	8	27	19	-	-
C++	4	3	3	3	2	2	2	8
C#	5	4	5	7	13	-	-	-
Visual Basic	6	13	-	-	-	-	-	-
JavaScript	7	8	10	9	10	32	-	-
PHP	8	6	4	4	11	-	-	-
SQL	9	-	-	-	-	-	-	-
R	10	17	31	-	-	-	-	-
Lisp	34	27	13	14	17	7	4	2
Ada	36	28	17	16	20	8	5	3
(Visual) Basic	-	-	7	6	4	3	3	5

世界上没有最好的编程语言，只有最适用于具体应用场景的编程语言

JVM：跨语言的平台

Java 是目前应用最为广泛的软件开发平台之一。随着 Java 以及 Java 社区的不断壮大 Java 也早已不再是简简单单的一门计算机语言了，它更是一个平台、一种文化、一个社区。

作为一个平台，Java 虚拟机扮演着举足轻重的作用
- Groovy、Scala、JRuby、Kotlin 等都是 Java 平台的一部分
作为灯种文化，Java 几乎成为了“开源”的代名词。
- 第三方开源软件和框架。如 Tomcat、Struts，MyBatis，Spring 等。
- 就连 JDK 和 JVM 自身也有不少开源的实现，如 openJDK、Harmony。
作为一个社区，Java 拥有全世界最多的技术拥护者和开源社区支持，有数不清的论坛和资料。从桌面应用软件、嵌入式开发到企业级应用、后台服务器、中间件，都可以看到 Java 的身影。其应用形式之复杂、参与人数之众多也令人咋舌。

每个语言都需要转换成字节码文件，最后转换的字节码文件都能通过 Java 虚拟机进行运行和处理

随着 Java7 的正式发布，Java 虚拟机的设计者们通过 JSR-292 规范基本实现在Java 虚拟机平台上运行非 Java 语言编写的程序。
Java 虚拟机根本不关心运行在其内部的程序到底是使用何种编程语言编写的，它只关心“字节码”文件。也就是说 Java 虚拟机拥有语言无关性，并不会单纯地与 Java 语言“终身绑定”，只要其他编程语言的编译结果满足并包含 Java 虚拟机的内部指令集、符号表以及其他的辅助信息，它就是一个有效的字节码文件，就能够被虚拟机所识别并装载运行。

字节码

我们平时说的 java 字节码，指的是用 java 语言编译成的字节码。准确的说任何能在 jvm 平台上执行的字节码格式都是一样的。所以应该统称为：jvm 字节码。
不同的编译器，可以编译出相同的字节码文件，字节码文件也可以在不同的 JVM 上运行。
Java 虚拟机与 Java 语言并没有必然的联系，它只与特定的二进制文件格式—Class 文件格式所关联，Class 文件中包含了 Java 虚拟机指令集（或者称为字节码、Bytecodes）和符号表，还有一些其他辅助信息。

多语言混合编程

Java 平台上的多语言混合编程正成为主流，通过特定领域的语言去解决特定领域的问题是当前软件开发应对日趋复杂的项目需求的一个方向。
试想一下，在一个项目之中，并行处理用 Clojure 语言编写，展示层使用 JRuby/Rails，中间层则是 Java，每个应用层都将使用不同的编程语言来完成，而且，接口对每一层的开发者都是透明的，各种语言之间的交互不存在任何困难，就像使用自己语言的原生 API 一样方便，因为它们最终都运行在一个虚拟机之上。
对这些运行于 Java 虚拟机之上、Java 之外的语言，来自系统级的、底层的支持正在迅速增强，以 JSR-292 为核心的一系列项目和功能改进（如 Da Vinci Machine 项目、Nashorn 引擎、InvokeDynamic 指令、java.lang.invoke 包等），推动 Java 虚拟机从“Java 语言的虚拟机”向 “多语言虚拟机”的方向发展。

如何真正搞懂 JVM？

Java 虚拟机非常复杂，要想真正理解它的工作原理，最好的方式就是自己动手编写一个！

自己动手写一个 Java 虚拟机，难吗？

天下事有难易乎？

为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣

1.4. Java 发展的重大事件

1990 年，在 Sun 计算机公司中，由 Patrick Naughton、MikeSheridan 及 James Gosling 领导的小组 Green Team，开发出的新的程序语言，命名为 oak，后期命名为 Java
1995 年，Sun 正式发布 Java 和 HotJava 产品，Java 首次公开亮相。
1996 年 1 月 23 日，Sun Microsystems 发布了 JDK 1.0。
1998 年，JDK1.2 版本发布。同时，sun 发布了 JSP/Servlet、EJB 规范，以及将 Java 分成了 J2EE、J2SE 和 J2ME。这表明了 Java 开始向企业、桌面应用和移动设备应用 3 大领域挺进。
2000 年，JDK1.3 发布，Java HotSpot Virtual Machine 正式发布，成为 Java 的默认虚拟机。
2002 年，JDK1.4 发布，古老的 Classic 虚拟机退出历史舞台。
2003 年年底，Java 平台的 Scala 正式发布，同年 Groovy 也加入了 Java 阵营。
2004 年，JDK1.5 发布。同时 JDK1.5 改名为 JavaSE5.0。
2006 年，JDK6 发布。同年，Java 开源并建立了 OpenJDK。顺理成章，Hotspot 虚拟机也成为了 openJDK 中的默认虚拟机。
2007 年，Java 平台迎来了新伙伴 Clojure。
2008 年，Oracle 收购了 BEA，得到了 JRockit 虚拟机。
2009 年，Twitter 宣布把后台大部分程序从 Ruby 迁移到 Scala，这是 Java 平台的又一次大规模应用。
2010 年，Oracle 收购了 Sun，获得 Java 商标和最真价值的 HotSpot 虚拟机。此时，Oracle 拥有市场占用率最高的两款虚拟机 HotSpot 和 JRockit，并计划在未来对它们进行整合：HotRockit
2011 年，JDK7 发布。在 JDK1.7u4 中，正式启用了新的垃圾回收器 G1。
2017 年，JDK9 发布。将 G1 设置为默认 Gc，替代 CMS
同年，IBM 的 J9 开源，形成了现在的 Open J9 社区
2018 年，Android 的 Java 侵权案判决，Google 赔偿 Oracle 计 88 亿美元
同年，Oracle 宣告 JavaEE 成为历史名词 JDBC、JMS、Servlet 赠予 Eclipse 基金会
同年，JDK11 发布，LTS 版本的 JDK，发布革命性的 ZGC，调整 JDK 授权许可
2019 年，JDK12 发布，加入 RedHat 领导开发的shenandoah GC

在 JDK11 之前，OracleJDK 中还会存在一些 OpenJDK 中没有的、闭源的功能。但在 JDK11 中，我们可以认为 OpenJDK 和 OracleJDK 代码实质上已经完全一致的程度。

不过，主流的 JDK 8 在 2019 年 01 月之后就被宣布停止更新了。另外， JDK 11 及以后的版本也不再提供免费的长期支持（LTS），而且 JDK 15 和 JDK 16 也不是一个长期支持的版本，最新的 JDK 15 只支持 6 个月时间，到 2021 年 3 月，所以千万不要把 JDK 15 等非长期支持版本用在生产。

1.5. 虚拟机与 Java 虚拟机

虚拟机

所谓虚拟机（Virtual Machine），就是一台虚拟的计算机。它是一款软件，用来执行一系列虚拟计算机指令。大体上，虚拟机可以分为系统虚拟机和程序虚拟机。

大名鼎鼎的 Visual Box，Mware 就属于系统虚拟机，它们完全是对物理计算机的仿真，提供了一个可运行完整操作系统的软件平台。
程序虚拟机的典型代表就是 Java 虚拟机，它专门为执行单个计算机程序而设计，在 Java 虚拟机中执行的指令我们称为 Java 字节码指令。

无论是系统虚拟机还是程序虚拟机，在上面运行的软件都被限制于虚拟机提供的资源中。

Java 虚拟机

Java 虚拟机是一台执行 Java 字节码的虚拟计算机，它拥有独立的运行机制，其运行的 Java 字节码也未必由 Java 语言编译而成。
JVM 平台的各种语言可以共享 Java 虚拟机带来的跨平台性、优秀的垃圾回器，以及可靠的即时编译器。
Java 技术的核心就是 Java 虚拟机（JVM，Java Virtual Machine），因为所有的 Java 程序都运行在 Java 虚拟机内部。

作用

Java 虚拟机就是二进制字节码的运行环境，负责装载字节码到其内部，解释/编译为对应平台上的机器指令执行。每一条 Java 指令，Java 虚拟机规范中都有详细定义，如怎么取操作数，怎么处理操作数，处理结果放在哪里。

特点

一次编译，到处运行
自动内存管理
自动垃圾回收功能

JVM 的位置

JVM 是运行在操作系统之上的，它与硬件没有直接的交互

1.6. JVM 的整体结构

HotSpot VM 是目前市面上高性能虚拟机的代表作之一。
它采用解释器与即时编译器并存的架构。
在今天，Java 程序的运行性能早已脱胎换骨，已经达到了可以和 C/C++程序一较高下的地步。

1.7. Java 代码执行流程

1.8. JVM 的架构模型

Java 编译器输入的指令流基本上是一种基于栈的指令集架构，另外一种指令集架构则是基于寄存器的指令集架构。

具体来说：这两种架构之间的区别：

基于栈式架构的特点

设计和实现更简单，适用于资源受限的系统
避开了寄存器的分配难题：使用零地址指令方式分配
指令流中的指令大部分是零地址指令，其执行过程依赖于操作栈。指令集更小，编译器容易实现
不需要硬件支持，可移植性更好，更好实现跨平台

基于寄存器架构的特点

典型的应用是 x86 的二进制指令集：比如传统的 PC 以及 Android 的 Davlik 虚拟机
指令集架构则完全依赖硬件，可移植性差
性能优秀和执行更高效
花费更少的指令去完成一项操作
在大部分情况下，基于寄存器架构的指令集往往都以一地址指令、二地址指令和三地址指令为主，而基于栈式架构的指令集却是以零地址指令为主

举例 1

同样执行 2+3 这种逻辑操作，其指令分别如下：

基于栈的计算流程（以 Java 虚拟机为例）：

iconst_2 //常量2入栈
istore_1
iconst_3 // 常量3入栈
istore_2
iload_1
iload_2
iadd //常量2/3出栈，执行相加
istore_0 // 结果5入栈

Copied!

而基于寄存器的计算流程

1
2

mov eax,2 //将eax寄存器的值设为1
add eax,3 //使eax寄存器的值加3

Copied!

举例 2

public int calc(){
    int a=100;
    int b=200;
    int c=300;
    return (a + b) * c;
}

Copied!

> javap -c Test.class
...
public int calc();
    Code:
    Stack=2,Locals=4,Args_size=1
       0: bipush        100
       2: istore_1
       3: sipush        200
       6: istore_2
       7: sipush        300
      10: istore_3
      11: iload_1
      12: iload_2
      13: iadd
      14: iload_3
      15: imul
      16: ireturn
}

Copied!

总结

由于跨平台性的设计，Java 的指令都是根据栈来设计的。不同平台 CPU 架构不同，所以不能设计为基于寄存器的。优点是跨平台，指令集小，编译器容易实现，缺点是性能下降，实现同样的功能需要更多的指令。

时至今日，尽管嵌入式平台已经不是 Java 程序的主流运行平台了（准确来说应该是 HotSpotVM 的宿主环境已经不局限于嵌入式平台了），那么为什么不将架构更换为基于寄存器的架构呢？

1.9. JVM 的生命周期

虚拟机的启动

Java 虚拟机的启动是通过引导类加载器（bootstrap class loader）创建一个初始类（initial class）来完成的，这个类是由虚拟机的具体实现指定的。

虚拟机的执行

一个运行中的 Java 虚拟机有着一个清晰的任务：执行 Java 程序。
程序开始执行时他才运行，程序结束时他就停止。
执行一个所谓的 Java 程序的时候，真真正正在执行的是一个叫做 Java 虚拟机的进程。

虚拟机的退出

有如下的几种情况：

程序正常执行结束
程序在执行过程中遇到了异常或错误而异常终止
由于操作系统用现错误而导致 Java 虚拟机进程终止
某线程调用 Runtime 类或 system 类的 exit 方法，或 Runtime 类的 halt 方法，并且 Java 安全管理器也允许这次 exit 或 halt 操作。
除此之外，JNI（Java Native Interface）规范描述了用 JNI Invocation API 来加载或卸载 Java 虚拟机时，Java 虚拟机的退出情况。

X. JVM 的发展历程

Sun Classic VM

早在 1996 年 Java1.0 版本的时候，Sun 公司发布了一款名为 sun classic VM 的 Java 虚拟机，它同时也是世界上第一款商用 Java 虚拟机，JDK1.4 时完全被淘汰。
这款虚拟机内部只提供解释器。现在还有及时编译器，因此效率比较低，而及时编译器会把热点代码缓存起来，那么以后使用热点代码的时候，效率就比较高。
如果使用 JIT 编译器，就需要进行外挂。但是一旦使用了 JIT 编译器，JIT 就会接管虚拟机的执行系统。解释器就不再工作。解释器和编译器不能配合工作。
现在 hotspot 内置了此虚拟机。

Exact VM

为了解决上一个虚拟机问题，jdk1.2 时，Sun 提供了此虚拟机。
Exact Memory Management：准确式内存管理
- 也可以叫 Non-Conservative/Accurate Memory Management
- 虚拟机可以知道内存中某个位置的数据具体是什么类型。
具备现代高性能虚拟机的维形
- 热点探测
- 编译器与解释器混合工作模式
只在 solaris 平台短暂使用，其他平台上还是 classic vm
- 英雄气短，终被 Hotspot 虚拟机替换

HotSpot VM

HotSpot 历史
- 最初由一家名为“Longview Technologies”的小公司设计
- 1997 年，此公司被 sun 收购；2009 年，Sun 公司被甲骨文收购。
- JDK1.3 时，HotSpot VM 成为默认虚拟机
目前 Hotspot 占有绝对的市场地位，称霸武林。
- 不管是现在仍在广泛使用的 JDK6，还是使用比例较多的 JDK8 中，默认的虚拟机都是 HotSpot
- Sun / Oracle JDK 和 OpenJDK 的默认虚拟机
- 因此本课程中默认介绍的虚拟机都是 HotSpot，相关机制也主要是指 HotSpot 的 Gc 机制。（比如其他两个商用虚机都没有方法区的概念）
从服务器、桌面到移动端、嵌入式都有应用。
名称中的 HotSpot 指的就是它的热点代码探测技术。
- 通过计数器找到最具编译价值代码，触发即时编译或栈上替换
- 通过编译器与解释器协同工作，在最优化的程序响应时间与最佳执行性能中取得平衡

JRockit

专注于服务器端应用
- 它可以不太关注程序启动速度，因此 JRockit 内部不包含解析器实现，全部代码都靠即时编译器编译后执行。
大量的行业基准测试显示，JRockit JVM 是世界上最快的 JVM。
- 使用 JRockit 产品，客户已经体验到了显著的性能提高（一些超过了 70%）和硬件成本的减少（达 50%）。
优势：全面的 Java 运行时解决方案组合
- JRockit 面向延迟敏感型应用的解决方案 JRockit Real Time 提供以毫秒或微秒级的 JVM 响应时间，适合财务、军事指挥、电信网络的需要
- MissionControl 服务套件，它是一组以极低的开销来监控、管理和分析生产环境中的应用程序的工具。
2008 年，JRockit 被 oracle 收购。
Oracle 表达了整合两大优秀虚拟机的工作，大致在 JDK8 中完成。整合的方式是在 HotSpot 的基础上，移植 JRockit 的优秀特性。
高斯林：目前就职于谷歌，研究人工智能和水下机器人

IBM 的 J9

全称：IBM Technology for Java Virtual Machine，简称 IT4J，内部代号：J9
市场定位与 HotSpot 接近，服务器端、桌面应用、嵌入式等多用途 VM
广泛用于 IBM 的各种 Java 产品。
目前，有影响力的三大商用虚拟机之一，也号称是世界上最快的 Java 虚拟机。
2017 年左右，IBM 发布了开源 J9VM，命名为 openJ9，交给 EClipse 基金会管理，也称为 Eclipse OpenJ9

KVM 和 CDC / CLDC Hotspot

Oracle 在 Java ME 产品线上的两款虚拟机为：CDC/CLDC HotSpot Implementation VM
KVM（Kilobyte）是 CLDC-HI 早期产品
目前移动领域地位尴尬，智能机被 Android 和 iOS 二分天下。
KVM 简单、轻量、高度可移植，面向更低端的设备上还维持自己的一片市场
- 智能控制器、传感器
- 老人手机、经济欠发达地区的功能手机
所有的虚拟机的原则：一次编译，到处运行。

Azul VM

前面三大“高性能 Java 虚拟机”使用在通用硬件平台上这里 Azul VW 和 BEA Liquid VM 是与特定硬件平台绑定、软硬件配合的专有虚拟机
- 高性能 Java 虚拟机中的战斗机。
Azul VM 是 Azul Systems 公司在 HotSpot 基础上进行大量改进，运行于 Azul Systems 公司的专有硬件 Vega 系统上的 Java 虚拟机。
每个 Azul VM 实例都可以管理至少数十个 CPU 和数百 GB 内存的硬件资源，并提供在巨大内存范围内实现可控的 GC 时间的垃圾收集器、专有硬件优化的线程调度等优秀特性。
2010 年，AzulSystems 公司开始从硬件转向软件，发布了自己的 Zing JVM，可以在通用 x86 平台上提供接近于 Vega 系统的特性。

Liquid VM

高性能 Java 虚拟机中的战斗机。
BEA 公司开发的，直接运行在自家 Hypervisor 系统上
Liquid VM 即是现在的 JRockit VE（Virtual Edition），Liquid VM 不需要操作系统的支持，或者说它自己本身实现了一个专用操作系统的必要功能，如线程调度、文件系统、网络支持等。
随着 JRockit 虚拟机终止开发，Liquid vM 项目也停止了。

Apache Harmony

Apache 也曾经推出过与 JDK1.5 和 JDK1.6 兼容的 Java 运行平台 Apache Harmony。
它是 IBM 和 Intel 联合开发的开源 JVM，受到同样开源的 OpenJDK 的压制，Sun 坚决不让 Harmony 获得 JCP 认证，最终于 2011 年退役，IBM 转而参与 OpenJDK
虽然目前并没有 Apache Harmony 被大规模商用的案例，但是它的 Java 类库代码吸纳进了 Android SDK。

Micorsoft JVM

微软为了在 IE3 浏览器中支持 Java Applets，开发了 Microsoft JVM。
只能在 Windows 平台下运行。但确是当时 Windows 下性能最好的 Java VM。
1997 年，Sun 以侵犯商标、不正当竞争罪名指控微软成功，赔了 Sun 很多钱。微软 WindowsXP SP3 中抹掉了其 VM。现在 Windows 上安装的 jdk 都是 HotSpot。

Taobao JVM

由 AliJVM 团队发布。阿里，国内使用 Java 最强大的公司，覆盖云计算、金融、物流、电商等众多领域，需要解决高并发、高可用、分布式的复合问题。有大量的开源产品。
基于 OpenJDK 开发了自己的定制版本 AlibabaJDK，简称 AJDK。是整个阿里 Java 体系的基石。
基于 OpenJDK Hotspot VM 发布的国内第一个优化、深度定制且开源的高性能服务器版 Java 虚拟机。
- 创新的 GCIH（GC invisible heap）技术实现了 off-heap，即将生命周期较长的 Java 对象从 heap 中移到 heap 之外，并且 GC 不能管理 GCIH 内部的 Java 对象，以此达到降低 GC 的回收频率和提升 GC 的回收效率的目的。
- GCIH 中的对象还能够在多个 Java 虚拟机进程中实现共享
- 使用 crc32 指令实现 JVM intrinsic 降低 JNI 的调用开销
- PMU hardware 的 Java profiling tool 和诊断协助功能
- 针对大数据场景的 ZenGc
taobao vm 应用在阿里产品上性能高，硬件严重依赖 intel 的 cpu，损失了兼容性，但提高了性能
- 目前已经在淘宝、天猫上线，把 oracle 官方 JvM 版本全部替换了。

Dalvik VM

谷歌开发的，应用于 Android 系统，并在 Android2.2 中提供了 JIT，发展迅猛。
Dalvik VM 只能称作虚拟机，而不能称作“Java 虚拟机”，它没有遵循 Java 虚拟机规范，不能直接执行 Java 的 Class 文件
基于寄存器架构，不是 jvm 的栈架构。
执行的是编译以后的 dex（Dalvik Executable）文件。执行效率比较高。
- 它执行的 dex（Dalvik Executable）文件可以通过 class 文件转化而来，使用 Java 语法编写应用程序，可以直接使用大部分的 Java API 等。
Android 5.0 使用支持提前编译（Ahead of Time Compilation，AoT）的 ART VM 替换 Dalvik VM。

Graal VM

2018 年 4 月，oracle Labs 公开了 Graal VM，号称 “Run Programs Faster Anywhere”，野心勃勃。与 1995 年 java 的”write once，run anywhere"遥相呼应。
Graal VM 在 HotSpot VM 基础上增强而成的跨语言全栈虚拟机，可以作为“任何语言” 的运行平台使用。语言包括：Java、Scala、Groovy、Kotlin；C、C++、Javascript、Ruby、Python、R 等
支持不同语言中混用对方的接口和对象，支持这些语言使用已经编写好的本地库文件
工作原理是将这些语言的源代码或源代码编译后的中间格式，通过解释器转换为能被 Graal VM 接受的中间表示。Graal VM 提供 Truffle 工具集快速构建面向一种新语言的解释器。在运行时还能进行即时编译优化，获得比原生编译器更优秀的执行效率。
如果说 HotSpot 有一天真的被取代，Graal VM 希望最大。但是 Java 的软件生态没有丝毫变化。

总结

具体 JVM 的内存结构，其实取决于其实现，不同厂商的 JVM，或者同一厂商发布的不同版本，都有可能存在一定差异。主要以 Oracle HotSpot VM 为默认虚拟机。

02-类加载子系统

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

2. 类加载子系统

2.1. 内存结构概述

Class 文件
类加载子系统
运行时数据区
- 方法区
- 堆
- 程序计数器
- 虚拟机栈
- 本地方法栈
执行引擎
本地方法接口
本地方法库

如果自己想手写一个 Java 虚拟机的话，主要考虑哪些结构呢？

类加载器
执行引擎

2.2. 类加载器与类的加载过程

类加载器子系统作用

类加载器子系统负责从文件系统或者网络中加载 Class 文件，class 文件在文件开头有特定的文件标识。
ClassLoader 只负责 class 文件的加载，至于它是否可以运行，则由 Execution Engine 决定。
加载的类信息存放于一块称为方法区的内存空间。除了类的信息外，方法区中还会存放运行时常量池信息，可能还包括字符串字面量和数字常量（这部分常量信息是 Class 文件中常量池部分的内存映射）

类加载器 ClasLoader 角色

class file 存在于本地硬盘上，可以理解为设计师画在纸上的模板，而最终这个模板在执行的时候是要加载到 JVM 当中来根据这个文件实例化出 n 个一模一样的实例。
class file 加载到 JVM 中，被称为 DNA 元数据模板，放在方法区。
在.class 文件->JVM->最终成为元数据模板，此过程就要一个运输工具（类装载器 Class Loader），扮演一个快递员的角色。

类的加载过程

/**
 *示例代码
 */
public class HelloLoader {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello World!");
    }
}

Copied!

用流程图表示上述示例代码：

加载阶段

1. 通过一个类的全限定名获取定义此类的二进制字节流
1. 将这个字节流所代表的静态存储结构转化为方法区的运行时数据结构
1. 在内存中生成一个代表这个类的 java.lang.Class 对象，作为方法区这个类的各种数据的访问入口

补充：加载 class 文件的方式

从本地系统中直接加载
通过网络获取，典型场景：Web Applet
从 zip压缩包中读取，成为日后 jar、war 格式的基础
运行时计算生成，使用最多的是：动态代理技术
由其他文件生成，典型场景：JSP 应用
从专有数据库中提取.class 文件，比较少见
从加密文件中获取，典型的防 Class 文件被反编译的保护措施

链接阶段

验证（Verify）：
- 目的在子确保 Class 文件的字节流中包含信息符合当前虚拟机要求，保证被加载类的正确性，不会危害虚拟机自身安全。
- 主要包括四种验证，文件格式验证，元数据验证，字节码验证，符号引用验证。
准备（Prepare）：
- 为类变量(静态变量static)分配内存并且设置该类变量的默认初始值，即零值。
- 这里不包含用 final 修饰的 static，因为 final 在编译的时候就会分配了，准备阶段会显式初始化；
- 这里不会为实例变量分配初始化，类变量会分配在方法区中，而实例变量是会随着对象一起分配到 Java 堆中。
解析（Resolve）：
- 将常量池内的符号引用转换为直接引用的过程。
- 事实上，解析操作往往会伴随着 JVM 在执行完初始化之后再执行。
- 符号引用就是一组符号来描述所引用的目标。符号引用的字面量形式明确定义在《java 虚拟机规范》的 Class 文件格式中。直接引用就是直接指向目标的指针、相对偏移量或一个间接定位到目标的句柄。
- 解析动作主要针对类或接口、字段、类方法、接口方法、方法类型等。对应常量池中的 CONSTANT_Class_info，CONSTANT_Fieldref_info、CONSTANT_Methodref_info 等。

初始化阶段

初始化阶段就是执行类构造器方法<clinit>()的过程。
此方法不需定义，是 javac 编译器自动收集类中的所有类变量的赋值动作和静态代码块中的语句合并而来。
构造器方法中指令按语句在源文件中出现的顺序执行。
<clinit>()不同于类的构造器。（关联：构造器是虚拟机视角下的<init>()）
若该类具有父类，JVM 会保证子类的<clinit>()执行前，父类的<clinit>()已经执行完毕。
虚拟机必须保证一个类的<clinit>()方法在多线程下被同步加锁。

2.3. 类加载器分类

JVM 支持两种类型的类加载器。分别为引导类加载器（Bootstrap ClassLoader）和自定义类加载器（User-Defined ClassLoader）。

从概念上来讲，自定义类加载器一般指的是程序中由开发人员自定义的一类类加载器，但是 Java 虚拟机规范却没有这么定义，而是将所有派生于抽象类 ClassLoader 的类加载器都划分为自定义类加载器。

无论类加载器的类型如何划分，在程序中我们最常见的类加载器始终只有 3 个，如下所示：

这里的四者之间的关系是包含关系。不是上层下层，也不是子父类的继承关系。

2.3.1. 虚拟机自带的加载器

启动类加载器（引导类加载器，Bootstrap ClassLoader）

这个类加载使用 C/C++语言实现的，嵌套在 JVM 内部。
它用来加载 Java 的核心库（JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar、resources.jar 或 sun.boot.class.path 路径下的内容），用于提供 JVM 自身需要的类
并不继承自 ava.lang.ClassLoader，没有父加载器。
加载扩展类和应用程序类加载器，并指定为他们的父类加载器。
出于安全考虑，Bootstrap 启动类加载器只加载包名为 java、javax、sun 等开头的类

扩展类加载器（Extension ClassLoader）

Java 语言编写，由 sun.misc.Launcher$ExtClassLoader 实现。
派生于 ClassLoader 类
父类加载器为启动类加载器
从 java.ext.dirs 系统属性所指定的目录中加载类库，或从 JDK 的安装目录的 jre/1ib/ext 子目录（扩展目录）下加载类库。如果用户创建的 JAR 放在此目录下，也会自动由扩展类加载器加载。

应用程序类加载器（系统类加载器，AppClassLoader）

java 语言编写，由 sun.misc.LaunchersAppClassLoader 实现
派生于 ClassLoader 类
父类加载器为扩展类加载器
它负责加载环境变量 classpath 或系统属性 java.class.path 指定路径下的类库
该类加载是程序中默认的类加载器，一般来说，Java 应用的类都是由它来完成加载
通过 ClassLoader#getSystemclassLoader() 方法可以获取到该类加载器

2.3.2. 用户自定义类加载器

在 Java 的日常应用程序开发中，类的加载几乎是由上述 3 种类加载器相互配合执行的，在必要时，我们还可以自定义类加载器，来定制类的加载方式。为什么要自定义类加载器？

隔离加载类
修改类加载的方式
扩展加载源
防止源码泄漏

用户自定义类加载器实现步骤：

开发人员可以通过继承抽象类 ava.lang.ClassLoader 类的方式，实现自己的类加载器，以满足一些特殊的需求
在 JDK1.2 之前，在自定义类加载器时，总会去继承 ClassLoader 类并重写 loadClass() 方法，从而实现自定义的类加载类，但是在 JDK1.2 之后已不再建议用户去覆盖 loadclass() 方法，而是建议把自定义的类加载逻辑写在 findClass()方法中
在编写自定义类加载器时，如果没有太过于复杂的需求，可以直接继承 URLClassLoader 类，这样就可以避免自己去编写 findClass() 方法及其获取字节码流的方式，使自定义类加载器编写更加简洁。

2.4. ClassLoader 的使用说明

ClassLoader 类是一个抽象类，其后所有的类加载器都继承自 ClassLoader（不包括启动类加载器）

sun.misc.Launcher 它是一个 java 虚拟机的入口应用

获取 ClassLoader 的途径

方式一：获取当前 ClassLoader
1

clazz.getClassLoader()
Copied!
方式二：获取当前线程上下文的 ClassLoader
1

Thread.currentThread().getContextClassLoader()
Copied!
方式三：获取系统的 ClassLoader
1

ClassLoader.getSystemClassLoader()
Copied!
方式四：获取调用者的 ClassLoader
1

DriverManager.getCallerClassLoader()
Copied!

2.5. 双亲委派机制

Java 虚拟机对 class 文件采用的是按需加载的方式，也就是说当需要使用该类时才会将它的 class 文件加载到内存生成 class 对象。而且加载某个类的 class 文件时，Java 虚拟机采用的是双亲委派模式，即把请求交由父类处理，它是一种任务委派模式。

工作原理

1）如果一个类加载器收到了类加载请求，它并不会自己先去加载，而是把这个请求委托给父类的加载器去执行；
2）如果父类加载器还存在其父类加载器，则进一步向上委托，依次递归，请求最终将到达顶层的启动类加载器；
3）如果父类加载器可以完成类加载任务，就成功返回，倘若父类加载器无法完成此加载任务，子加载器才会尝试自己去加载，这就是双亲委派模式。

举例

当我们加载 jdbc.jar 用于实现数据库连接的时候，首先我们需要知道的是 jdbc.jar 是基于 SPI 接口进行实现的，所以在加载的时候，会进行双亲委派，最终从根加载器中加载 SPI 核心类，然后在加载 SPI 接口类，接着在进行反向委派，通过线程上下文类加载器进行实现类 jdbc.jar 的加载。

优势

避免类的重复加载
保护程序安全，防止核心 API 被随意篡改
- 自定义类：java.lang.String
- 自定义类：java.lang.ShkStart（报错：阻止创建 java.lang 开头的类）

沙箱安全机制

自定义 String 类，但是在加载自定义 String 类的时候会率先使用引导类加载器加载，而引导类加载器在加载的过程中会先加载 jdk 自带的文件（rt.jar 包中 java\lang\String.class），报错信息说没有 main 方法，就是因为加载的是 rt.jar 包中的 string 类。这样可以保证对 java 核心源代码的保护，这就是沙箱安全机制。

2.6. 其他

如何判断两个 class 对象是否相同

在 JVM 中表示两个 class 对象是否为同一个类存在两个必要条件：

类的完整类名必须一致，包括包名。
加载这个类的 ClassLoader（指 ClassLoader 实例对象）必须相同。

换句话说，在 JVM 中，即使这两个类对象（class 对象）来源同一个 Class 文件，被同一个虚拟机所加载，但只要加载它们的 ClassLoader 实例对象不同，那么这两个类对象也是不相等的。

对类加载器的引用

JVM 必须知道一个类型是由启动加载器加载的还是由用户类加载器加载的。如果一个类型是由用户类加载器加载的，那么 JVM 会将这个类加载器的一个引用作为类型信息的一部分保存在方法区中。当解析一个类型到另一个类型的引用的时候，JVM 需要保证这两个类型的类加载器是相同的。

类的主动使用和被动使用

Java 程序对类的使用方式分为：主动使用和被动使用。

主动使用，又分为七种情况：

创建类的实例
访问某个类或接口的静态变量，或者对该静态变量赋值
调用类的静态方法
反射（比如：Class.forName（“com.atguigu.Test”））
初始化一个类的子类
Java 虚拟机启动时被标明为启动类的类
JDK 7 开始提供的动态语言支持：

java.lang.invoke.MethodHandle 实例的解析结果

REF_getStatic、REF_putStatic、REF_invokeStatic 句柄对应的类没有初始化，则初始化

除了以上七种情况，其他使用 Java 类的方式都被看作是对类的被动使用，都不会导致类的初始化。

内部类静态内部类和 java文件中不被public修饰的类不会自动加载

类似下面：

package com.atguigu.java;

import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Field;
import java.util.Vector;

/**
 * @author shkstart  shkstart@126.com
 * @create 2020  14:57
 */
public class LocalVarGC {

    public static LocalVarGC getInstance() {
        SingletonHolder singletonHolder = new SingletonHolder();
        return singletonHolder.INSTANCE;
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
//        LocalVarGC local = new LocalVarGC();
//        local.localvarGC1();
//        System.in.read();
        Assd a = new Assd();
        a.setA(2);
        a.setB(4);
        ClassLoader contextClassLoader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
        ClassLoader systemClassLoader = ClassLoader.getSystemClassLoader();
        Field f = ClassLoader.class.getDeclaredField("classes");
        f.setAccessible(true);
        Vector classes = (Vector) f.get(systemClassLoader);//没有SingletonHolder
        LocalVarGC instance = getInstance();
        Vector classes2 = (Vector) f.get(systemClassLoader);//有SingletonHolder
        System.out.println();
    }
}
class SingletonHolder {
    public final LocalVarGC INSTANCE = new LocalVarGC();
}

Copied!

02-字节码指令集

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

0、javap javac

javac

javac -g 才会在字节码中生成局部变量表，不加-g则没有
默认情况下，eclipse、IDEA 在编译时会帮你生成局部变量表、指令和代码行偏移量映射等信息的

javap

javap -v -p **.class 可以打印出最全的信息

1. 概述

2. 加载与存储指令

2.1. 局部变量压栈指令

iload 从局部变量中装载int类型值

lload 从局部变量中装载long类型值

fload 从局部变量中装载float类型值

dload 从局部变量中装载double类型值

aload 从局部变量中装载引用类型值（refernce）

iload_0 从局部变量0中装载int类型值

iload_1 从局部变量1中装载int类型值

iload_2 从局部变量2中装载int类型值

iload_3 从局部变量3中装载int类型值

lload_0 从局部变量0中装载long类型值

lload_1 从局部变量1中装载long类型值

lload_2 从局部变量2中装载long类型值

lload_3 从局部变量3中装载long类型值

fload_0 从局部变量0中装载float类型值

fload_1 从局部变量1中装载float类型值

fload_2 从局部变量2中装载float类型值

fload_3 从局部变量3中装载float类型值

dload_0 从局部变量0中装载double类型值

dload_1 从局部变量1中装载double类型值

dload_2 从局部变量2中装载double类型值

dload_3 从局部变量3中装载double类型值

aload_0 从局部变量0中装载引用类型值

aload_1 从局部变量1中装载引用类型值

aload_2 从局部变量2中装载引用类型值

aload_3 从局部变量3中装载引用类型值

iaload 从数组中装载int类型值

laload 从数组中装载long类型值

faload 从数组中装载float类型值

daload 从数组中装载double类型值

aaload 从数组中装载引用类型值

baload 从数组中装载byte类型或boolean类型值

caload 从数组中装载char类型值

saload 从数组中装载short类型值

局部变量压栈常用指令集

xload_n	xload_0	xload_1	xload_2	xload_3
iload_n	iload_0	iload_1	iload_2	iload_3
lload_n	lload_0	lload_1	lload_2	lload_3
fload_n	fload_0	fload_1	fload_2	fload_3
dload_n	dload_0	dload_1	dload_2	dload_3
aload_n	aload_0	aload_1	aload_2	aload_3

局部变量压栈指令剖析

public void load(int num, Object obj, long count, boolean flag, short[] arr) {
	System.out.println(num);
    System.out.println(obj);
    System.out.println(count);
    System.out.println(flag);
    System.out.println(arr);
}

Copied!

2.2. 常量入栈指令

aconst_null 将null对象引用压入栈

iconst_m1 将int类型常量-1压入栈

iconst_0 将int类型常量0压入栈

iconst_1 将int类型常量1压入栈

iconst_2 将int类型常量2压入栈

iconst_3 将int类型常量3压入栈

iconst_4 将int类型常量4压入栈

iconst_5 将int类型常量5压入栈

lconst_0 将long类型常量0压入栈

lconst_1 将long类型常量1压入栈

fconst_0 将float类型常量0压入栈

fconst_1 将float类型常量1压入栈

dconst_0 将double类型常量0压入栈

dconst_1 将double类型常量1压入栈

bipush 将一个8位带符号整数压入栈

sipush 将16位带符号整数压入栈

ldc 把常量池中的项压入栈

ldc_w 把常量池中的项压入栈（使用宽索引）

ldc2_w 把常量池中long类型或者double类型的项压入栈（使用宽索引）

常量入栈常用指令集

xconst_n	范围	xconst_null	xconst_m1	xconst_0	xconst_1	xconst_2	xconst_3	xconst_4	xconst_5
iconst_n	[-1, 5]		iconst_m1	iconst_0	iconst_1	iconst_2	iconst_3	iconst_4	iconst_5
lconst_n	0, 1			lconst_0	lconst_1
fconst_n	0, 1, 2			fconst_0	fconst_1	fconst_2
dconst_n	0, 1			dconst_0	dconst_1
aconst_n	null, String literal, Class literal	aconst_null
bipush	一个字节，2^8^，[-2^7^, 2^7^ - 1]，即[-128, 127]
sipush	两个字节，2^16^，[-2^15^, 2^15^ - 1]，即[-32768, 32767]
ldc	四个字节，2^32^，[-2^31^, 2^31^ - 1]
ldc_w	宽索引
ldc2_w	宽索引，long或double

常量入栈指令剖析

类型	常数指令	范围
int(boolean,byte,char,short)	iconst	[-1, 5]
bipush	[-128, 127]
sipush	[-32768, 32767]
ldc	any int value
long	lconst	0, 1
ldc	any long value
float	fconst	0, 1, 2
ldc	any float value
double	dconst	0, 1
ldc	any double value
reference	aconst	null
ldc	String literal, Class literal

2.3. 出栈装入局部变量表指令

istore 将int类型值存入局部变量

lstore 将long类型值存入局部变量

fstore 将float类型值存入局部变量

dstore 将double类型值存入局部变量

astore 将将引用类型或returnAddress类型值存入局部变量

istore_0 将int类型值存入局部变量0

istore_1 将int类型值存入局部变量1

istore_2 将int类型值存入局部变量2

istore_3 将int类型值存入局部变量3

lstore_0 将long类型值存入局部变量0

lstore_1 将long类型值存入局部变量1

lstore_2 将long类型值存入局部变量2

lstore_3 将long类型值存入局部变量3

fstore_0 将float类型值存入局部变量0

fstore_1 将float类型值存入局部变量1

fstore_2 将float类型值存入局部变量2

fstore_3 将float类型值存入局部变量3

dstore_0 将double类型值存入局部变量0

dstore_1 将double类型值存入局部变量1

dstore_2 将double类型值存入局部变量2

dstore_3 将double类型值存入局部变量3

astore_0 将引用类型或returnAddress类型值存入局部变量0

astore_1 将引用类型或returnAddress类型值存入局部变量1

astore_2 将引用类型或returnAddress类型值存入局部变量2

astore_3 将引用类型或returnAddress类型值存入局部变量3

iastore 将int类型值存入数组中

lastore 将long类型值存入数组中

fastore 将float类型值存入数组中

dastore 将double类型值存入数组中

aastore 将引用类型值存入数组中

bastore 将byte类型或者boolean类型值存入数组中

castore 将char类型值存入数组中

sastore 将short类型值存入数组中

wide指令

wide 使用附加字节扩展局部变量索引

出栈装入局部变量表常用指令集

xstore_n	xstore_0	xstore_1	xstore_2	xstore_3
istore_n	istore_0	istore_1	istore_2	istore_3
lstore_n	lstore_0	lstore_1	lstore_2	lstore_3
fstore_n	fstore_0	fstore_1	fstore_2	fstore_3
dstore_n	dstore_0	dstore_1	dstore_2	dstore_3
astore_n	astore_0	astore_1	astore_2	astore_3

出栈装入局部变量表指令剖析

3. 算术指令

整数运算
iadd 执行int类型的加法

ladd 执行long类型的加法

isub 执行int类型的减法

lsub 执行long类型的减法

imul 执行int类型的乘法

lmul 执行long类型的乘法

idiv 执行int类型的除法

ldiv 执行long类型的除法

irem 计算int类型除法的余数

lrem 计算long类型除法的余数

ineg 对一个int类型值进行取反操作

lneg 对一个long类型值进行取反操作

iinc 把一个常量值加到一个int类型的局部变量上

逻辑运算
移位操作
ishl 执行int类型的向左移位操作

lshl 执行long类型的向左移位操作

ishr 执行int类型的向右移位操作

lshr 执行long类型的向右移位操作

iushr 执行int类型的向右逻辑移位操作

lushr 执行long类型的向右逻辑移位操作

按位布尔运算
iand 对int类型值进行“逻辑与”操作

land 对long类型值进行“逻辑与”操作

ior 对int类型值进行“逻辑或”操作

lor 对long类型值进行“逻辑或”操作

ixor 对int类型值进行“逻辑异或”操作

lxor 对long类型值进行“逻辑异或”操作

浮点运算
fadd 执行float类型的加法

dadd 执行double类型的加法

fsub 执行float类型的减法

dsub 执行double类型的减法

fmul 执行float类型的乘法

dmul 执行double类型的乘法

fdiv 执行float类型的除法

ddiv 执行double类型的除法

frem 计算float类型除法的余数

drem 计算double类型除法的余数

fneg 将一个float类型的数值取反

dneg 将一个double类型的数值取反

算术指令集

算数指令	int(boolean,byte,char,short)	long	float	double
加法指令	iadd	ladd	fadd	dadd
减法指令	isub	lsub	fsub	dsub
乘法指令	imul	lmul	fmul	dmul
除法指令	idiv	ldiv	fdiv	ddiv
求余指令	irem	lrem	frem	drem
取反指令	ineg	lneg	fneg	dneg
自增指令	iinc
位运算指令	按位或指令	ior	lor
按位或指令	ior	lor
按位与指令	iand	land
按位异或指令	ixor	lxor
比较指令		lcmp	fcmpg / fcmpl	dcmpg / dcmpl

1
2

int x =10;
int y = x/0;//报算数异常

Copied!

注意：NaN(Not a Number)表示不是一个数字

算术指令举例

举例1

1
2
3

public static int bar(int i) {
	return ((i + 1) - 2) * 3 / 4;
}

Copied!

举例2

public void add() {
	byte i = 15;
	int j = 8;
	int k = i + j;
}

Copied!

举例3

public static void main(String[] args) {
	int x = 500;
	int y = 100;
	int a = x / y;
	int b = 50;
	System.out.println(a + b);
}

Copied!

4. 类型转换指令

宽化类型转换
i2l 把int类型的数据转化为long类型

i2f 把int类型的数据转化为float类型

i2d 把int类型的数据转化为double类型

l2f 把long类型的数据转化为float类型

l2d 把long类型的数据转化为double类型

f2d 把float类型的数据转化为double类型

窄化类型转换
i2b 把int类型的数据转化为byte类型

i2c 把int类型的数据转化为char类型

i2s 把int类型的数据转化为short类型

l2i 把long类型的数据转化为int类型

f2i 把float类型的数据转化为int类型

f2l 把float类型的数据转化为long类型

d2i 把double类型的数据转化为int类型

d2l 把double类型的数据转化为long类型

d2f 把double类型的数据转化为float类型

	byte	char	short	int	long	float	double
int	i2b	i2c	i2s	○	i2l	i2f	i2d
long	l2i i2b	l2i i2c	l2i i2s	l2i	○	l2f	l2d
float	f2i i2b	f2i i2c	f2i i2s	f2i	f2l	○	f2d
double	d2i i2b	d2i i2c	d2i i2s	d2i	d2l	d2f	○

类型转换指令可以将两种不同的数值类型进行相互转换。这些转换操作一般用于实现用户代码中的显式类型转換操作，或者用来处理字节码指令集中数据类型相关指令无法与数据类型一一对应的问题。

4.1. 宽化类型转换剖析

宽化类型转换( Widening Numeric Conversions)

转换规则

Java虚拟机直接支持以下数值的宽化类型转换（ widening numeric conversion,小范围类型向大范围类型的安全转换）。也就是说，并不需要指令执行，包括

从int类型到long、float或者 double类型。对应的指令为：i21、i2f、i2d

从long类型到float、 double类型。对应的指令为：i2f、i2d

从float类型到double类型。对应的指令为：f2d

简化为：int–>long–>float-> double

精度损失问题

2.1. 宽化类型转换是不会因为超过目标类型最大值而丢失信息的，例如，从int转换到long,或者从int转换到double,都不会丢失任何信息，转换前后的值是精确相等的。

2.2. 从int、long类型数值转换到float,或者long类型数值转换到double时，将可能发生精度丢失一一可能丢失掉几个最低有效位上的值，转换后的浮点数值是根据IEEE754最接近含入模式所得到的正确整数值。

尽管宽化类型转换实际上是可能发生精度丢失的，但是这种转换永远不会导致Java虚拟机抛出运行时异常

补充说明

从byte、char和 short类型到int类型的宽化类型转换实际上是不存在的。对于byte类型转为int,拟机并没有做实质性的转化处理，只是简单地通过操作数栈交換了两个数据。而将byte转为long时，使用的是i2l,可以看到在内部，byte在这里已经等同于int类型处理，类似的还有 short类型，这种处理方式有两个特点：

一方面可以减少实际的数据类型，如果为 short和byte都准备一套指令，那么指令的数量就会大増，而虚拟机目前的设计上，只愿意使用一个字节表示指令，因此指令总数不能超过256个，为了节省指令资源，将 short和byte当做int处理也在情理之中。

另一方面，由于局部变量表中的槽位固定为32位，无论是byte或者 short存入局部变量表，都会占用32位空间。从这个角度说，也没有必要特意区分这几种数据类型。

4.2. 窄化类型转换剖析

窄化类型转换( Narrowing Numeric Conversion)

转换规则

Java虚拟机也直接支持以下窄化类型转换：

从主int类型至byte、 short或者char类型。对应的指令有：i2b、i2c、i2s

从long类型到int类型。对应的指令有：l2i

从float类型到int或者long类型。对应的指令有：f2i、f2l

从double类型到int、long或者float类型。对应的指令有：d2i、d2l、d2f

精度损失问题

窄化类型转换可能会导致转换结果具备不同的正负号、不同的数量级，因此，转换过程很可能会导致数值丢失精度。

尽管数据类型窄化转换可能会发生上限溢出、下限溢出和精度丢失等情况，但是Java虚拟机规范中明确规定数值类型的窄化转换指令永远不可能导致虚拟机抛出运行时异常

补充说明

3.1. 当将一个浮点值窄化转换为整数类型T(T限于int或long类型之一)的时候，将遵循以下转换规则：

如果浮点值是NaN,那转换结果就是int或long类型的0.

如果浮点值不是无穷大的话，浮点值使用IEEE754的向零含入模式取整，获得整数值Vv如果v在目标类型T(int或long)的表示范围之内，那转换结果就是v。否则，将根据v的符号，转换为T所能表示的最大或者最小正数

3.2. 当将一个double类型窄化转换为float类型时，将遵循以下转换规则

通过向最接近数舍入模式舍入一个可以使用float类型表示的数字。最后结果根据下面这3条规则判断

如果转换结果的绝对值太小而无法使用float来表示，将返回float类型的正负零

如果转换结果的绝对值太大而无法使用float来表示，将返回float类型的正负无穷大。

对于double类型的NaN值将按规定转換为float类型的NaN值。

5. 对象的创建与访问指令

对象操作指令
new 创建一个新对象

getfield 从对象中获取字段

putfield 设置对象中字段的值

getstatic 从类中获取静态字段

putstatic 设置类中静态字段的值

checkcast 确定对象为所给定的类型。后跟目标类，判断栈顶元素是否为目标类 / 接口的实例。如果不是便抛出异常

instanceof 判断对象是否为给定的类型。后跟目标类，判断栈顶元素是否为目标类 / 接口的实例。是则压入 1，否则压入 0

数组操作指令
newarray 分配数据成员类型为基本上数据类型的新数组

anewarray 分配数据成员类型为引用类型的新数组

arraylength 获取数组长度

multianewarray 分配新的多维数组

Java是面向对象的程序设计语言，虚拟机平台从字节码层面就对面向对象做了深层次的支持。有一系列指令专门用于对象操作，可进一步细分为创建指令、字段访问指令、数组操作指令、类型检查指令。

5.1. 创建指令

创建指令	含义
new	创建类实例
newarray	创建基本类型数组
anewarray	创建引用类型数组
multilanewarra	创建多维数组

5.2. 字段访问指令

字段访问指令	含义
getstatic、putstatic	访问类字段（static字段，或者称为类变量）的指令
getfield、 putfield	访问类实例字段（非static字段，或者称为实例变量）的指令

5.3. 数组操作指令

数组指令	byte(boolean)	char	short	long	long	float	double	reference
xaload	baload	caload	saload	iaload	laload	faload	daload	aaload
xastore	bastore	castore	sastore	iastore	lastore	fastore	dastore	aastore

5.4. 类型检查指令

类型检查指令	含义
instanceof	检查类型强制转换是否可以进行
checkcast	判断给定对象是否是某一个类的实例

6. 方法调用与返回指令

方法调用指令
invokcvirtual 运行时按照对象的类来调用实例方法

invokespecial 根据编译时类型来调用实例方法

invokestatic 调用类（静态）方法

invokcinterface 调用接口方法

方法返回指令
ireturn 从方法中返回int类型的数据

lreturn 从方法中返回long类型的数据

freturn 从方法中返回float类型的数据

dreturn 从方法中返回double类型的数据

areturn 从方法中返回引用类型的数据

return 从方法中返回，返回值为void

6.1. 方法调用指令

方法调用指令	含义
invokevirtual	调用对象的实例方法
invokeinterface	调用接口方法
invokespecial	调用一些需要特殊处理的实例方法，包括实例初始化方法（构造器）、私有方法和父类方法
invokestatic	调用命名类中的类方法（static方法）
invokedynamic	调用动态绑定的方法

6.2. 方法返回指令

方法返回指令	void	int	long	float	double	reference
xreturn	return	ireturn	lreturn	freutrn	dreturn	areturn

public int methodReturn() {
    int i = 500;
    int j = 200;
    int k = 50;
    
    return (i + j) / k;
}

Copied!

7. 操作数栈管理指令

通用(无类型）栈操作
nop 不做任何操作

pop 弹出栈顶端一个字长的内容

pop2 弹出栈顶端两个字长的内容

dup 复制栈顶部一个字长内容

dup_x1 复制栈顶部一个字长的内容，然后将复制内容及原来弹出的两个字长的内容压入栈

dup_x2 复制栈顶部一个字长的内容，然后将复制内容及原来弹出的三个字长的内容压入栈

dup2 复制栈顶部两个字长内容

dup2_x1 复制栈顶部两个字长的内容，然后将复制内容及原来弹出的三个字长的内容压入栈

dup2_x2 复制栈顶部两个字长的内容，然后将复制内容及原来弹出的四个字长的内容压入栈

swap 交换栈顶部两个字长内容

8. 控制转移指令

比较指令
lcmp 比较long类型值

fcmpl 比较float类型值（当遇到NaN时，返回-1）

fcmpg 比较float类型值（当遇到NaN时，返回1）

dcmpl 比较double类型值（当遇到NaN时，返回-1）

dcmpg 比较double类型值（当遇到NaN时，返回1）

条件分支指令
ifeq 如果等于0，则跳转

ifne 如果不等于0，则跳转

iflt 如果小于0，则跳转

ifge 如果大于等于0，则跳转

ifgt 如果大于0，则跳转

ifle 如果小于等于0，则跳转

比较条件分支指令
if_icmpeq 如果两个int值相等，则跳转

if_icmpne 如果两个int类型值不相等，则跳转

if_icmplt 如果一个int类型值小于另外一个int类型值，则跳转

if_icmpge 如果一个int类型值大于或者等于另外一个int类型值，则跳转

if_icmpgt 如果一个int类型值大于另外一个int类型值，则跳转

if_icmple 如果一个int类型值小于或者等于另外一个int类型值，则跳转

ifnull 如果等于null，则跳转

ifnonnull 如果不等于null，则跳转

if_acmpeq 如果两个对象引用相等，则跳转

if_acmpne 如果两个对象引用不相等，则跳转

多条件分支跳转指令
tableswitch 通过索引访问跳转表，并跳转

lookupswitch 通过键值匹配访问跳转表，并执行跳转操作

无条件跳转指令
goto 无条件跳转

goto_w 无条件跳转（宽索引）

8.1. 比较指令

比较指令的作用是比较占栈顶两个元素的大小，并将比较结果入栽。

比较指令有： dcmpg,dcmpl、 fcmpg、fcmpl、lcmp

与前面讲解的指令类似，首字符d表示double类型，f表示float,l表示long.

对于double和float类型的数字，由于NaN的存在，各有两个版本的比较指令。以float为例，有fcmpg和fcmpl两个指令，它们的区别在于在数字比较时，若遇到NaN值，处理结果不同。

指令dcmpl和 dcmpg也是类似的，根据其命名可以推测其含义，在此不再赘述。

举例

指令 fcmp和fcmpl都从中弹出两个操作数，并将它们做比较，设栈顶的元素为v2,顶顺位第2位的元素为v1,若v1=v2,则压入0:若v1>v2则压入1:若v1<v2则压入-1.

两个指令的不同之处在于，如果遇到NaN值， fcmpg会压入1,而fcmpl会压入-1

8.2. 条件跳转指令

<	<=	==	!=	>=	>	null	not null
iflt	ifle	ifeq	ifng	ifge	ifgt	ifnull	ifnonnull

8.3. 比较条件跳转指令

<	<=	==	!=	>=	>
if_icmplt	if_icmple	if_icmpeq、if_acmpeq	if_icmpne、if_acmpne	if_icmpge	if_icmpgt

8.4. 多条件分支跳转

8.5. 无条件跳转

9. 异常处理指令

异常处理指令
athrow 抛出异常或错误。将栈顶异常抛出

jsr 跳转到子例程

jsr_w 跳转到子例程（宽索引）

rct 从子例程返回

10. 同步控制指令

线程同步
montiorenter 进入并获取对象监视器。即：为栈顶对象加锁

monitorexit 释放并退出对象监视器。即：为栈顶对象解锁

Java虚拟机支持两种同步结构：方法级的同步和方法内部一段指令序列的同步，这两种同步都是使用monitor来支持的

10.1. 方法级的同步

private int i = 0;
public synchronized void add() {
	i++;
}

Copied!

10.2. 方法内指令指令序列的同步

03-类的加载过程（类的生命周期）详解

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

1. 概述

在 Java 中数据类型分为基本数据类型和引用数据类型。基本数据类型由虚拟机预先定义，引用数据类型则需要进行类的加载。

按照 Java 虚拟机规范，从 class 文件到加载到内存中的类，到类卸载出内存为止，它的整个生命周期包括如下 7 个阶段：

其中，验证、准备、解析 3 个部分统称为链接（Linking）

从程序中类的使用过程看

大厂面试题

蚂蚁金服：

描述一下 JVM 加载 Class 文件的原理机制？

一面：类加载过程

百度：

类加载的时机

java 类加载过程？

简述 java 类加载机制？

腾讯：

JVM 中类加载机制，类加载过程？

滴滴：

JVM 类加载机制

美团：

Java 类加载过程

描述一下 jvm 加载 class 文件的原理机制

京东：

什么是类的加载？

哪些情况会触发类的加载？

讲一下 JVM 加载一个类的过程 JVM 的类加载机制是什么？

2. 过程一：Loading（加载）阶段

2.1. 加载完成的操作

加载的理解

$\color{red}{所谓加载，简而言之就是将Java类的字节码文件加载到机器内存中，并在内存中构建出Java类的原型——类模板对象。}$所谓类模板对象，其实就是 Java 类在]VM 内存中的一个快照，JVM 将从字节码文件中解析出的常量池、类字段、类方法等信息存储到类模板中，这样]VM 在运行期便能通过类模板而获取 Java 类中的任意信息，能够对 Java 类的成员变量进行遍历，也能进行 Java 方法的调用。

反射的机制即基于这一基础。如果 JVM 没有将 Java 类的声明信息存储起来，则 JVM 在运行期也无法反射。

加载完成的操作

$\color{red}{加载阶段，简言之，查找并加载类的二进制数据，生成Class的实例。}$

在加载类时，Java 虚拟机必须完成以下 3 件事情：

通过类的全名，获取类的二进制数据流。
解析类的二进制数据流为方法区内的数据结构（Java 类模型）
创建 java.lang.Class 类的实例，表示该类型。作为方法区这个类的各种数据的访问入口

2.2. 二进制流的获取方式

对于类的二进制数据流，虚拟机可以通过多种途径产生或获得。（只要所读取的字节码符合 JVM 规范即可）

虚拟机可能通过文件系统读入一个 class 后缀的文件$\color{red}{（最常见）}$
读入 jar、zip 等归档数据包，提取类文件。
事先存放在数据库中的类的二进制数据
使用类似于 HTTP 之类的协议通过网络进行加载
在运行时生成一段 class 的二进制信息等
在获取到类的二进制信息后，Java 虚拟机就会处理这些数据，并最终转为一个 java.lang.Class 的实例。

如果输入数据不是 ClassFile 的结构，则会抛出 ClassFormatError。

2.3. 类模型与 Class 实例的位置

类模型的位置

加载的类在 JVM 中创建相应的类结构，类结构会存储在方法区（JDKl.8 之前：永久代；J0Kl.8 及之后：元空间）。

Class 实例的位置

类将.class 文件加载至元空间后，会在堆中创建一个 Java.lang.Class 对象，用来封装类位于方法区内的数据结构，该 Class 对象是在加载类的过程中创建的，每个类都对应有一个 Class 类型的对象。

Class clazz = Class.forName("java.lang.String");
//获取当前运行时类声明的所有方法
Method[] ms = clazz.getDecla#FF0000Methods();
for (Method m : ms) {
    //获取方法的修饰符
    String mod = Modifier.toString(m.getModifiers());
    System.out.print(mod + "");
    //获取方法的返回值类型
    String returnType = (m.getReturnType()).getSimpleName();
    System.out.print(returnType + "");
    //获取方法名
    System.out.print(m.getName() + "(");
    //获取方法的参数列表
    Class<?>[] ps = m.getParameterTypes();
    if (ps.length == 0) {
        System.out.print(')');
    }
    for (int i = 0; i < ps.length; i++) {
        char end = (i == ps.length - 1) ? ')' : ',';
        //获取参教的类型
        System.out.print(ps[i].getSimpleName() + end);
    }
}

Copied!

2.4. 数组类的加载

创建数组类的情况稍微有些特殊，因为数组类本身并不是由类加载器负责创建，而是由 JVM 在运行时根据需要而直接创建的，但数组的元素类型仍然需要依靠类加载器去创建。创建数组类（下述简称 A）的过程：

如果数组的元素类型是引用类型，那么就遵循定义的加载过程递归加载和创建数组 A 的元素类型；
JVM 使用指定的元素类型和数组维度来创建新的数组类。

如果数组的元素类型是引用类型，数组类的可访问性就由元素类型的可访问性决定。否则数组类的可访问性将被缺省定义为 public。

3. 过程二：Linking（链接）阶段

3.1. 环节 1：链接阶段之 Verification（验证）

当类加载到系统后，就开始链接操作，验证是链接操作的第一步。

$\color{red}{它的目的是保证加载的字节码是合法、合理并符合规范的。}$

验证的步骤比较复杂，实际要验证的项目也很繁多，大体上 Java 虚拟机需要做以下检查，如图所示。

整体说明：

验证的内容则涵盖了类数据信息的格式验证、语义检查、字节码验证，以及符号引用验证等。

$\color{red}{其中格式验证会和加载阶段一起执行}$。验证通过之后，类加载器才会成功将类的二进制数据信息加载到方法区中。
$\color{red}{格式验证之外的验证操作将会在方法区中进行}$。

链接阶段的验证虽然拖慢了加载速度，但是它避免了在字节码运行时还需要进行各种检查。（磨刀不误砍柴工）

具体说明：

格式验证：是否以魔数 0XCAFEBABE 开头，主版本和副版本号是否在当前 Java 虚拟机的支持范围内，数据中每一个项是否都拥有正确的长度等。
语义检查：Java 虚拟机会进行字节码的语义检查，但凡在语义上不符合规范的，虚拟机也不会给予验证通过。比如：
- 是否所有的类都有父类的存在（在 Java 里，除了 object 外，其他类都应该有父类）
- 是否一些被定义为 final 的方法或者类被重写或继承了
- 非抽象类是否实现了所有抽象方法或者接口方法
字节码验证：Java 虚拟机还会进行字节码验证，$\color{red}{字节码验证也是验证过程中最为复杂的一个过程}$。它试图通过对字节码流的分析，判断字节码是否可以被正确地执行。比如：
- 在字节码的执行过程中，是否会跳转到一条不存在的指令
- 函数的调用是否传递了正确类型的参数
- 变量的赋值是不是给了正确的数据类型等
栈映射帧（StackMapTable）就是在这个阶段，用于检测在特定的字节码处，其局部变量表和操作数栈是否有着正确的数据类型。但遗憾的是，100%准确地判断一段字节码是否可以被安全执行是无法实现的，因此，该过程只是尽可能地检查出可以预知的明显的问题。如果在这个阶段无法通过检查，虚拟机也不会正确装载这个类。但是，如果通过了这个阶段的检查，也不能说明这个类是完全没有问题的。

$\color{red}{在前面3次检查中，已经排除了文件格式错误、语义错误以及字节码的不正确性。但是依然不能确保类是没有问题的。}$
符号引用的验证：校验器还将进符号引用的验证。Class 文件在其常量池会通过字符串记录自己将要使用的其他类或者方法。因此，在验证阶段，$\color{red}{虚拟机就会检查这些类或者方法确实是存在的}$，并且当前类有权限访问这些数据，如果一个需要使用类无法在系统中找到，则会抛出 NoClassDefFoundError，如果一个方法无法被找到，则会抛出 NoSuchMethodError。此阶段在解析环节才会执行。

3.2. 环节 2：链接阶段之 Preparation（准备）

$\color{red}{准备阶段（Preparation），简言之，为类的静态变分配内存，并将其初始化为默认值。}$

当一个类验证通过时，虚拟机就会进入准备阶段。在这个阶段，虚拟机就会为这个类分配相应的内存空间，并设置默认初始值。Java 虚拟机为各类型变量默认的初始值如表所示。

类型	默认初始值
byte	(byte)0
short	(short)0
int	0
long	0L
float	0.0f
double	0.0
char	\u0000
boolean	false
reference	null

Java 并不支持 boolean 类型，对于 boolean 类型，内部实现是 int，由于 int 的默认值是 0，故对应的，boolean 的默认值就是 false。

注意

$\color{red}{这里不包含基本数据类型的字段用static final修饰的情况，因为final在编译的时候就会分配了，准备阶段会显式赋值。}$

// 一般情况：static final修饰的基本数据类型、字符串类型字面量会在准备阶段赋值
private static final String str = "Hello world";
// 特殊情况：static final修饰的引用类型不会在准备阶段赋值，而是在初始化阶段赋值
private static final String str = new String("Hello world");

Copied!

注意这里不会为实例变量分配初始化，类变量会分配在方法区中，而实例变量是会随着对象一起分配到 Java 堆中。
在这个阶段并不会像初始化阶段中那样会有初始化或者代码被执行。

3.3. 环节 3：链接阶段之 Resolution（解析）

在准备阶段完成后，就进入了解析阶段。解析阶段（Resolution），简言之，将类、接口、字段和方法的符号引用转为直接引用。

具体描述：

符号引用就是一些字面量的引用，和虚拟机的内部数据结构和和内存布局无关。比较容易理解的就是在 Class 类文件中，通过常量池进行了大量的符号引用。但是在程序实际运行时，只有符号引用是不够的，比如当如下 println()方法被调用时，系统需要明确知道该方法的位置。

举例：

输出操作 System.out.println()对应的字节码：

`1`	`invokevirtual #24 <java/io/PrintStream.println>`

Copied!

以方法为例，Java 虚拟机为每个类都准备了一张方法表，将其所有的方法都列在表中，当需要调用一个类的方法的时候，只要知道这个方法在方法表中的偏移量就可以直接调用该方法。$\color{red}{通过解析操作，符号引用就可以转变为目标方法在类中方法表中的位置，从而使得方法被成功调用。}$

4. 过程三：Initialization（初始化）阶段

4.1. static 与 final 的搭配问题

说明：使用 static+ final 修饰的字段的显式赋值的操作，到底是在哪个阶段进行的赋值？

情况 1：在链接阶段的准备环节赋值
情况 2：在初始化阶段<clinit>()中赋值

结论：在链接阶段的准备环节赋值的情况：

对于基本数据类型的字段来说，如果使用 static final 修饰，则显式赋值(直接赋值常量，而非调用方法通常是在链接阶段的准备环节进行
对于 String 来说，如果使用字面量的方式赋值，使用 static final 修饰的话，则显式赋值通常是在链接阶段的准备环节进行
在初始化阶段<clinit>()中赋值的情况：排除上述的在准备环节赋值的情况之外的情况。

最终结论：使用 static+final 修饰，且显示赋值中不涉及到方法或构造器调用的基本数据类到或 String 类型的显式财值，是在链接阶段的准备环节进行。

public static final int INT_CONSTANT = 10;                                // 在链接阶段的准备环节赋值
public static final int NUM1 = new Random().nextInt(10);                  // 在初始化阶段clinit>()中赋值
public static int a = 1;                                                  // 在初始化阶段<clinit>()中赋值

public static final Integer INTEGER_CONSTANT1 = Integer.valueOf(100);     // 在初始化阶段<clinit>()中赋值
public static Integer INTEGER_CONSTANT2 = Integer.valueOf(100);           // 在初始化阶段<clinit>()中概值

public static final String s0 = "helloworld0";                            // 在链接阶段的准备环节赋值
public static final String s1 = new String("helloworld1");                // 在初始化阶段<clinit>()中赋值
public static String s2 = "hellowrold2";                                  // 在初始化阶段<clinit>()中赋值

Copied!

4.2. <clinit>()的线程安全性

对于<clinit>()方法的调用，也就是类的初始化，虚拟机会在内部确保其多线程环境中的安全性。

虚拟机会保证一个类的()方法在多线程环境中被正确地加锁、同步，如果多个线程同时去初始化一个类，那么只会有一个线程去执行这个类的<clinit>()方法，其他线程都需要阻塞等待，直到活动线程执行<clinit>()方法完毕。

正是因为$\color{red}{函数()带锁线程安全的}$，因此，如果在一个类的<clinit>()方法中有耗时很长的操作，就可能造成多个线程阻塞，引发死锁。并且这种死锁是很难发现的，因为看起来它们并没有可用的锁信息。

如果之前的线程成功加载了类，则等在队列中的线程就没有机会再执行<clinit>()方法了。那么，当需要使用这个类时，虚拟机会直接返回给它已经准备好的信息。

4.3. 类的初始化情况：主动使用 vs 被动使用

Java 程序对类的使用分为两种：主动使用和被动使用。

主动使用

Class 只有在必须要首次使用的时候才会被装载，Java 虚拟机不会无条件地装载 Class 类型。Java 虚拟机规定，一个类或接口在初次使用前，必须要进行初始化。这里指的“使用”，是指主动使用，主动使用只有下列几种情况：（即：如果出现如下的情况，则会对类进行初始化操作。而初始化操作之前的加载、验证、准备已经完成。

实例化：当创建一个类的实例时，比如使用 new 关键字，或者通过反射、克隆、反序列化。

/**
 * 反序列化
 */
Class Order implements Serializable {
    static {
        System.out.println("Order类的初始化");
    }
}

public void test() {
    ObjectOutputStream oos = null;
    ObjectInputStream ois = null;
    try {
        // 序列化
        oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("order.dat"));
        oos.writeObject(new Order());
        // 反序列化
        ois = new ObjectInputStream(new FileOutputStream("order.dat"));
        Order order = ois.readObject();
    }
    catch (IOException e){
        e.printStackTrace();
    }
    catch (ClassNotFoundException e){
        e.printStackTrace();
    }
    finally {
        try {
            if (oos != null) {
                oos.close();
            }
            if (ois != null) {
                ois.close();
            }
        }
        catch (IOException e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Copied!

静态方法：当调用类的静态方法时，即当使用了字节码 invokestatic 指令。

静态字段：当使用类、接口的静态字段时（final 修饰特殊考虑），比如，使用 getstatic 或者 putstatic 指令。（对应访问变量、赋值变量操作）

public class ActiveUse {
	@Test
    public void test() {
        System.out.println(User.num);
    }
}

class User {
    static {
        System.out.println("User类的初始化");
    }
    public static final int num = 1;
}

Copied!

反射：当使用 java.lang.reflect 包中的方法反射类的方法时。比如：Class.forName(“com.atguigu.java.Test”)
继承：当初始化子类时，如果发现其父类还没有进行过初始化，则需要先触发其父类的初始化。
当 Java 虚拟机初始化一个类时，要求它的所有父类都已经被初始化，但是这条规则并不适用于接口。
- 在初始化一个类时，并不会先初始化它所实现的接口
- 在初始化一个接口时，并不会先初始化它的父接口
- 因此，一个父接口并不会因为它的子接口或者实现类的初始化而初始化。只有当程序首次使用特定接口的静态字段时，才会导致该接口的初始化。

default 方法：如果一个接口定义了 default 方法，那么直接实现或者间接实现该接口的类的初始化，该接口要在其之前被初始化。

interface Compare {
	public static final Thread t = new Thread() {
        {
            System.out.println("Compare接口的初始化");
        }
    }
}

Copied!

main 方法：当虚拟机启动时，用户需要指定一个要执行的主类（包含 main()方法的那个类），虚拟机会先初始化这个主类。

VM 启动的时候通过引导类加载器加载一个初始类。这个类在调用 public static void main(String[])方法之前被链接和初始化。这个方法的执行将依次导致所需的类的加载，链接和初始化。
MethodHandle：当初次调用 MethodHandle 实例时，初始化该 MethodHandle 指向的方法所在的类。（涉及解析 REF getStatic、REF_putStatic、REF invokeStatic 方法句柄对应的类）

被动使用

除了以上的情况属于主动使用，其他的情况均属于被动使用。$\color{red}{被动使用不会引起类的初始化。}$

也就是说：$\color{red}{并不是在代码中出现的类，就一定会被加载或者初始化。}$如果不符合主动使用的条件，类就不会初始化。

静态字段：当通过子类引用父类的静态变量，不会导致子类初始化，只有真正声明这个字段的类才会被初始化。

public class PassiveUse {
 	@Test
    public void test() {
        System.out.println(Child.num);
    }
}

class Child extends Parent {
    static {
        System.out.println("Child类的初始化");
    }
}

class Parent {
    static {
        System.out.println("Parent类的初始化");
    }

    public static int num = 1;
}

Copied!

数组定义：通过数组定义类引用，不会触发此类的初始化

Parent[] parents= new Parent[10];
System.out.println(parents.getClass());
// new的话才会初始化
parents[0] = new Parent();

Copied!

引用常量：引用常量不会触发此类或接口的初始化。因为常量在链接阶段就已经被显式赋值了。

public class PassiveUse {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(Serival.num);
        // 但引用其他类的话还是会初始化
        System.out.println(Serival.num2);
    }
}

interface Serival {
    public static final Thread t = new Thread() {
        {
            System.out.println("Serival初始化");
        }
    };

    public static int num = 10;
    public static final int num2 = new Random().nextInt(10);
}

Copied!

loadClass 方法：调用 ClassLoader 类的 loadClass()方法加载一个类，并不是对类的主动使用，不会导致类的初始化。
1

Class clazz = ClassLoader.getSystemClassLoader().loadClass("com.test.java.Person");
Copied!

扩展

-XX:+TraceClassLoading：追踪打印类的加载信息

5. 过程四：类的 Using（使用）

任何一个类型在使用之前都必须经历过完整的加载、链接和初始化 3 个类加载步骤。一旦一个类型成功经历过这 3 个步骤之后，便“厉事俱备只欠东风”，就等着开发者使用了。

开发人员可以在程序中访问和调用它的静态类成员信息（比如：静态字段、静态方法），或者使用 new 关键字为其创建对象实例。

6. 过程五：类的 Unloading（卸载）

6.1. 类、类的加载器、类的实例之间的引用关系

在类加载器的内部实现中，用一个 Java 集合来存放所加载类的引用。另一方面，一个 Class 对象总是会引用它的类加载器，调用 Class 对象的 getClassLoader()方法，就能获得它的类加载器。由此可见，代表某个类的 Class 实例与其类的加载器之间为双向关联关系。

一个类的实例总是引用代表这个类的 Class 对象。在 Object 类中定义了 getClass()方法，这个方法返回代表对象所属类的 Class 对象的引用。此外，所有的 java 类都有一个静态属性 class，它引用代表这个类的 Class 对象。

6.2.类的生命周期

当 Sample 类被加载、链接和初始化后，它的生命周期就开始了。当代表 Sample 类的 Class 对象不再被引用，即不可触及时，Class 对象就会结束生命周期，Sample 类在方法区内的数据也会被卸载，从而结束 Sample 类的生命周期。

$\color{red}{一个类何时结束生命周期，取决于代表它的Class对象何时结束生命周期。}$

6.3. 具体例子

loader1 变量和 obj 变量间接应用代表 Sample 类的 Class 对象，而 objClass 变量则直接引用它。

如果程序运行过程中，将上图左侧三个引用变量都置为 null，此时 Sample 对象结束生命周期，MyClassLoader 对象结束生命周期，代表 Sample 类的 Class 对象也结束生命周期，Sample 类在方法区内的二进制数据被卸载。

当再次有需要时，会检查 Sample 类的 Class 对象是否存在，如果存在会直接使用，不再重新加载；如果不存在 Sample 类会被重新加载，在 Java 虚拟机的堆区会生成一个新的代表 Sample 类的 Class 实例（可以通过哈希码查看是否是同一个实例）

6.4. 类的卸载

（1）启动类加载器加载的类型在整个运行期间是不可能被卸载的（jvm 和 jls 规范）

（2）被系统类加载器和扩展类加载器加载的类型在运行期间不太可能被卸载，因为系统类加载器实例或者扩展类的实例基本上在整个运行期间总能直接或者间接的访问的到，其达到 unreachable 的可能性极小。

（3）被开发者自定义的类加载器实例加载的类型只有在很简单的上下文环境中才能被卸载，而且一般还要借助于强制调用虚拟机的垃圾收集功能才可以做到。可以预想，稍微复杂点的应用场景中（比如：很多时候用户在开发自定义类加载器实例的时候采用缓存的策略以提高系统性能），被加载的类型在运行期间也是几乎不太可能被卸载的（至少卸载的时间是不确定的）。

综合以上三点，一个已经加载的类型被卸载的几率很小至少被卸载的时间是不确定的。同时我们可以看的出来，开发者在开发代码时候，不应该对虚拟机的类型卸载做任何假设的前提下，来实现系统中的特定功能。

回顾：方法区的垃圾回收

方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：常量池中废弃的常量和不再使用的类型。

HotSpot 虚拟机对常量池的回收策略是很明确的，只要常量池中的常量没有被任何地方引用，就可以被回收。

判定一个常量是否“废弃”还是相对简单，而要判定一个类型是否属于“不再使用的类”的条件就比较苛刻了。需要同时满足下面三个条件：

$\color{blue}{该类所有的实例都已经被回收。也就是Java堆中不存在该类及其任何派生子类的实例。}$
$\color{blue}{加载该类的类加载器已经被回收。这个条件除非是经过精心设计的可替换类加载器的场景，如OSGi、JSP的重加载等，否则通常是很难达成的。}$
$\color{blue}{该类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。}$

Java 虚拟机被允许对满足上述三个条件的无用类进行回收，这里说的仅仅是“被允许”，而并不是和对象一样，没有引用了就必然会回收。

04-虚拟机栈

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

4. 虚拟机栈

4.1. 虚拟机栈概述

4.1.1. 虚拟机栈出现的背景

由于跨平台性的设计，Java 的指令都是根据栈来设计的。不同平台 CPU 架构不同，所以不能设计为基于寄存器的。

优点是跨平台，指令集小，编译器容易实现，缺点是性能下降，实现同样的功能需要更多的指令。

4.1.2. 初步印象

有不少 Java 开发人员一提到 Java 内存结构，就会非常粗粒度地将 JVM 中的内存区理解为仅有 Java 堆（heap）和 Java 栈（stack）？为什么？

4.1.3. 内存中的栈与堆

栈是运行时的单位，而堆是存储的单位

栈解决程序的运行问题，即程序如何执行，或者说如何处理数据。
堆解决的是数据存储的问题，即数据怎么放，放哪里

4.1.4. 虚拟机栈基本内容

Java 虚拟机栈是什么？

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，是线程私有的。

生命周期

生命周期和线程一致

作用

主管 Java 程序的运行，它保存方法的局部变量、部分结果，并参与方法的调用和返回。

栈的特点

栈是一种快速有效的分配存储方式，访问速度仅次于罹序计数器。

JVM 直接对 Java 栈的操作只有两个：

每个方法执行，伴随着进栈（入栈、压栈）
执行结束后的出栈工作

对于栈来说不存在垃圾回收问题（栈存在溢出的情况）

面试题：开发中遇到哪些异常？

栈中可能出现的异常

Java 虚拟机规范允许Java 栈的大小是动态的或者是固定不变的。

如果采用固定大小的 Java 虚拟机栈，那每一个线程的 Java 虚拟机栈容量可以在线程创建的时候独立选定。如果线程请求分配的栈容量超过 Java 虚拟机栈允许的最大容量，Java 虚拟机将会抛出一个StackOverflowError 异常。
如果 Java 虚拟机栈可以动态扩展，并且在尝试扩展的时候无法申请到足够的内存，或者在创建新的线程时没有足够的内存去创建对应的虚拟机栈，那 Java 虚拟机将会抛出一个 OutOfMemoryError 异常。

public static void main(String[] args) {
    test();
}
public static void test() {
    test();
}
//抛出异常：Exception in thread"main"java.lang.StackoverflowError
//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。

Copied!

设置栈内存大小

我们可以使用参数 -Xss 选项来设置线程的最大栈空间，栈的大小直接决定了函数调用的最大可达深度

public class StackDeepTest{
    private static int count=0;
    public static void recursion(){
        count++;
        recursion();
    }
    public static void main(String args[]){
        try{
            recursion();
        } catch (Throwable e){
            System.out.println("deep of calling="+count);
            e.printstackTrace();
        }
    }
}

Copied!

4.2. 栈的存储单位

4.2.1. 栈中存储什么？

每个线程都有自己的栈，栈中的数据都是以栈帧（Stack Frame）的格式存在。

在这个线程上正在执行的每个方法都各自对应一个栈帧（Stack Frame）。

栈帧是一个内存区块，是一个数据集，维系着方法执行过程中的各种数据信息。

4.2.2. 栈运行原理

JVM 直接对 Java 栈的操作只有两个，就是对栈帧的压栈和出栈，遵循“先进后出”/“后进先出”原则。

在一条活动线程中，一个时间点上，只会有一个活动的栈帧。即只有当前正在执行的方法的栈帧（栈顶栈帧）是有效的，这个栈帧被称为当前栈帧（Current Frame），与当前栈帧相对应的方法就是当前方法（Current Method），定义这个方法的类就是当前类（Current Class）。

执行引擎运行的所有字节码指令只针对当前栈帧进行操作。

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，放在栈的顶端，成为新的当前帧。

不同线程中所包含的栈帧是不允许存在相互引用的，即不可能在一个栈帧之中引用另外一个线程的栈帧。

如果当前方法调用了其他方法，方法返回之际，当前栈帧会传回此方法的执行结果给前一个栈帧，接着，虚拟机会丢弃当前栈帧，使得前一个栈帧重新成为当前栈帧。

Java 方法有两种返回函数的方式，一种是正常的函数返回，使用 return 指令；另外一种是抛出异常。不管使用哪种方式，都会导致栈帧被弹出。

public class CurrentFrameTest{
    public void methodA(){
        system.out.println（"当前栈帧对应的方法->methodA");
        methodB();
        system.out.println（"当前栈帧对应的方法->methodA");
    }
    public void methodB(){
        System.out.println（"当前栈帧对应的方法->methodB");
    }

Copied!

4.2.3. 栈帧的内部结构

每个栈帧中存储着：

局部变量表（Local Variables）
操作数栈（operand Stack）（或表达式栈）
动态链接（DynamicLinking）（或指向运行时常量池的方法引用）
方法返回地址（Return Address）（或方法正常退出或者异常退出的定义）
一些附加信息

并行每个线程下的栈都是私有的，因此每个线程都有自己各自的栈，并且每个栈里面都有很多栈帧，栈帧的大小主要由局部变量表和操作数栈决定的

4.3. 局部变量表(Local Variables)

局部变量表也被称之为局部变量数组或本地变量表

定义为一个数字数组，主要用于存储方法参数和定义在方法体内的局部变量，这些数据类型包括各类基本数据类型、对象引用（reference），以及 returnAddress 类型。
由于局部变量表是建立在线程的栈上，是线程的私有数据，因此不存在数据安全问题
局部变量表所需的容量大小是在编译期确定下来的，并保存在方法的 Code 属性的 maximum local variables 数据项中。在方法运行期间是不会改变局部变量表的大小的。
方法嵌套调用的次数由栈的大小决定。一般来说，栈越大，方法嵌套调用次数越多。对一个函数而言，它的参数和局部变量越多，使得局部变量表膨胀，它的栈帧就越大，以满足方法调用所需传递的信息增大的需求。进而函数调用就会占用更多的栈空间，导致其嵌套调用次数就会减少。
局部变量表中的变量只在当前方法调用中有效。在方法执行时，虚拟机通过使用局部变量表完成参数值到参数变量列表的传递过程。当方法调用结束后，随着方法栈帧的销毁，局部变量表也会随之销毁。

4.3.1. 关于 Slot 的理解

局部变量表，最基本的存储单元是 Slot（变量槽）
参数值的存放总是在局部变量数组的 index0 开始，到数组长度-1 的索引结束。
局部变量表中存放编译期可知的各种基本数据类型（8 种），引用类型（reference），returnAddress 类型的变量。
在局部变量表里，32 位以内的类型只占用一个 slot（包括 returnAddress 类型），64 位的类型（long 和 double）占用两个 slot。
byte、short、char 在存储前被转换为 int，boolean 也被转换为 int，0 表示 false，非 0 表示 true。
JVM 会为局部变量表中的每一个 Slot 都分配一个访问索引，通过这个索引即可成功访问到局部变量表中指定的局部变量值
当一个实例方法被调用的时候，它的方法参数和方法体内部定义的局部变量将会按照顺序被复制到局部变量表中的每一个 slot 上
如果需要访问局部变量表中一个 64bit 的局部变量值时，只需要使用前一个索引即可。（比如：访问 long 或 doub1e 类型变量）
如果当前帧是由构造方法或者实例方法创建的，那么该对象引用 this 将会存放在 index 为 0 的 slot 处，其余的参数按照参数表顺序继续排列。

4.3.2. Slot 的重复利用

栈帧中的局部变量表中的槽位是可以重用的，如果一个局部变量过了其作用域，那么在其作用域之后申明的新的局部变就很有可能会复用过期局部变量的槽位，从而达到节省资源的目的。

public class SlotTest {
    public void localVarl() {
        int a = 0;
        System.out.println(a);
        int b = 0;
    }
    public void localVar2() {
        {
            int a = 0;
            System.out.println(a);
        }
        //此时的就会复用a的槽位
        int b = 0;
    }
}

Copied!

4.3.3. 静态变量与局部变量的对比

参数表分配完毕之后，再根据方法体内定义的变量的顺序和作用域分配。

我们知道类变量表有两次初始化的机会，第一次是在“准备阶段”，执行系统初始化，对类变量设置零值，另一次则是在“初始化”阶段，赋予程序员在代码中定义的初始值。

和类变量初始化不同的是，局部变量表不存在系统初始化的过程，这意味着一旦定义了局部变量则必须人为的初始化，否则无法使用。

public void test(){
    int i;
    System. out. println(i);
}

Copied!

这样的代码是错误的，没有赋值不能够使用。

4.3.4. 补充说明

在栈帧中，与性能调优关系最为密切的部分就是前面提到的局部变量表。在方法执行时，虚拟机使用局部变量表完成方法的传递。

局部变量表中的变量也是重要的垃圾回收根节点，只要被局部变量表中直接或间接引用的对象都不会被回收。

4.4. 操作数栈（Operand Stack）

每一个独立的栈帧除了包含局部变量表以外，还包含一个后进先出（Last-In-First-Out）的操作数栈，也可以称之为表达式栈（Expression Stack）

操作数栈，在方法执行过程中，根据字节码指令，往栈中写入数据或提取数据，即入栈（push）和出栈（pop）

某些字节码指令将值压入操作数栈，其余的字节码指令将操作数取出栈。使用它们后再把结果压入栈
比如：执行复制、交换、求和等操作

代码举例

public void testAddOperation(){
    byte i = 15;
    int j = 8;
    int k = i + j;
}

Copied!

字节码指令信息

public void testAddOperation();
    Code:
    0: bipush 15
    2: istore_1
    3: bipush 8
    5: istore_2
    6:iload_1
    7:iload_2
    8:iadd
    9:istore_3
    10:return

Copied!

操作数栈，主要用于保存计算过程的中间结果，同时作为计算过程中变量临时的存储空间。

操作数栈就是 JVM 执行引擎的一个工作区，当一个方法刚开始执行的时候，一个新的栈帧也会随之被创建出来，这个方法的操作数栈是空的。

每一个操作数栈都会拥有一个明确的栈深度用于存储数值，其所需的最大深度在编译期就定义好了，保存在方法的 Code 属性中，为 max_stack 的值。

栈中的任何一个元素都是可以任意的 Java 数据类型

32bit 的类型占用一个栈单位深度
64bit 的类型占用两个栈单位深度

操作数栈并非采用访问索引的方式来进行数据访问的，而是只能通过标准的入栈和出栈操作来完成一次数据访问

如果被调用的方法带有返回值的话，其返回值将会被压入当前栈帧的操作数栈中，并更新 PC 寄存器中下一条需要执行的字节码指令。

操作数栈中元素的数据类型必须与字节码指令的序列严格匹配，这由编译器在编译器期间进行验证，同时在类加载过程中的类检验阶段的数据流分析阶段要再次验证。

另外，我们说 Java 虚拟机的解释引擎是基于栈的执行引擎，其中的栈指的就是操作数栈。

javap -v 反编译代码看到的某个方法的stack深度即为操作数栈的深度

4.5. 代码追踪

public void testAddOperation() {
    byte i = 15;
    int j = 8;
    int k = i + j;
}

Copied!

使用 javap 命令反编译 class 文件： javap -v 类名.class

`1`	`public void testAddoperation(); Code: 0: bipush 15 2: istore_1 3: bipush 8 5: istore_2 6: iload_1 7: iload_2 8: iadd 9: istore_3 10: return`

Copied!

程序员面试过程中，常见的 i++和++i 的区别，放到字节码篇章时再介绍。

4.6. 栈顶缓存技术（Top Of Stack Cashing）技术

前面提过，基于栈式架构的虚拟机所使用的零地址指令更加紧凑，但完成一项操作的时候必然需要使用更多的入栈和出栈指令，这同时也就意味着将需要更多的指令分派（instruction dispatch）次数和内存读/写次数。

由于操作数是存储在内存中的，因此频繁地执行内存读/写操作必然会影响执行速度。为了解决这个问题，HotSpot JVM 的设计者们提出了栈顶缓存（Tos，Top-of-Stack Cashing）技术，将栈顶元素全部缓存在物理 CPU 的寄存器中，以此降低对内存的读/写次数，提升执行引擎的执行效率。

4.7. 动态链接（Dynamic Linking）

动态链接、方法返回地址、附加信息：有些地方被称为帧数据区

每一个栈帧内部都包含一个指向运行时常量池中该栈帧所属方法的引用。包含这个引用的目的就是为了支持当前方法的代码能够实现动态链接（Dynamic Linking）。比如：invokedynamic 指令

在 Java 源文件被编译到字节码文件中时，所有的变量和方法引用都作为符号引用（Symbolic Reference）保存在 class 文件的常量池里。比如：描述一个方法调用了另外的其他方法时，就是通过常量池中指向方法的符号引用来表示的，那么动态链接的作用就是为了将这些符号引用转换为调用方法的直接引用。

为什么需要运行时常量池呢？

常量池的作用：就是为了提供一些符号和常量，便于指令的识别

4.8. 方法的调用：解析与分配

在 JVM 中，将符号引用转换为调用方法的直接引用与方法的绑定机制相关

4.8.1. 静态链接

当一个字节码文件被装载进 JVM 内部时，如果被调用的目标方法在编译期可知，且运行期保持不变时，这种情况下降调用方法的符号引用转换为直接引用的过程称之为静态链接

4.8.2. 动态链接

如果被调用的方法在编译期无法被确定下来，只能够在程序运行期将调用的方法的符号转换为直接引用，由于这种引用转换过程具备动态性，因此也被称之为动态链接。

静态链接和动态链接不是名词，而是动词，这是理解的关键。

随着高级语言的横空出世，类似于 Java 一样的基于面向对象的编程语言如今越来越多，尽管这类编程语言在语法风格上存在一定的差别，但是它们彼此之间始终保持着一个共性，那就是都支持封装、继承和多态等面向对象特性，既然这一类的编程语言具备多态特悄，那么自然也就具备早期绑定和晚期绑定两种绑定方式。

Java 中任何一个普通的方法其实都具备虚函数的特征，它们相当于 C++语言中的虚函数（C++中则需要使用关键字 virtual 来显式定义）。如果在 Java 程序中不希望某个方法拥有虚函数的特征时，则可以使用关键字 final 来标记这个方法。

04-再谈类的加载器

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

1. 概述

类加载器是JVM执行类加载机制的前提。

ClassLoader的作用：

ClassLoader是Java的核心组件，所有的Class都是由ClassLoader进行加载的，ClassLoader负责通过各种方式将Class信息的二进制数据流读入JVM内部，转换为一个与目标类对应的java.lang.Class对象实例。然后交给Java虚拟机进行链接、初始化等操作。因此，ClassLoader在整个装载阶段，只能影响到类的加载，而无法通过ClassLoader去改变类的链接和初始化行为。至于它是否可以运行，则由Execution Engine决定。

1.1. 大厂面试题

蚂蚁金服：

深入分析ClassLoader，双亲委派机制

类加载器的双亲委派模型是什么？一面：双亲委派机制及使用原因

百度：

都有哪些类加载器，这些类加载器都加载哪些文件？

手写一个类加载器Demo

Class的forName（“java.lang.String”）和Class的getClassLoader（）的Loadclass（“java.lang.String”）有什么区别？

腾讯：

什么是双亲委派模型？

类加载器有哪些？

小米：

双亲委派模型介绍一下

滴滴：

简单说说你了解的类加载器一面：讲一下双亲委派模型，以及其优点

字节跳动：

什么是类加载器，类加载器有哪些？

京东：

类加载器的双亲委派模型是什么？

双亲委派机制可以打破吗？为什么

1.2. 类加载器的分类

类的加载分类：显式加载 vs 隐式加载

class文件的显式加载与隐式加载的方式是指JVM加载class文件到内存的方式。

显式加载指的是在代码中通过调用ClassLoader加载class对象，如直接使用Class.forName(name)或this.getClass().getClassLoader().loadClass()加载class对象。
隐式加载则是不直接在代码中调用ClassLoader的方法加载class对象，而是通过虚拟机自动加载到内存中，如在加载某个类的class文件时，该类的class文件中引用了另外一个类的对象，此时额外引用的类将通过JVM自动加载到内存中。

在日常开发以上两种方式一般会混合使用。

//隐式加载
User user=new User();
//显式加载，并初始化
Class clazz=Class.forName("com.test.java.User");
//显式加载，但不初始化
ClassLoader.getSystemClassLoader().loadClass("com.test.java.Parent");

Copied!

1.3. 类加载器的必要性

一般情况下，Java开发人员并不需要在程序中显式地使用类加载器，但是了解类加载器的加载机制却显得至关重要。从以下几个方面说：

避免在开发中遇到java.lang.ClassNotFoundException异常或java.lang.NoClassDefFoundError异常时，手足无措。只有了解类加载器的加载机制才能够在出现异常的时候快速地根据错误异常日志定位问题和解决问题
需要支持类的动态加载或需要对编译后的字节码文件进行加解密操作时，就需要与类加载器打交道了。
开发人员可以在程序中编写自定义类加载器来重新定义类的加载规则，以便实现一些自定义的处理逻辑。

1.4. 命名空间

何为类的唯一性？

$\color{red}{对于任意一个类，都需要由加载它的类加载器和这个类本身一同确认其在Java虚拟机中的唯一性。}$每一个类加载器，都拥有一个独立的类名称空间：$\color{red}{比较两个类是否相等，只有在这两个类是由同一个类加载器加载的前提下才有意义。}$否则，即使这两个类源自同一个Class文件，被同一个虚拟机加载，只要加载他们的类加载器不同，那这两个类就必定不相等。

命名空间

每个类加载器都有自己的命名空间，命名空间由该加载器及所有的父加载器所加载的类组成
在同一命名空间中，不会出现类的完整名字（包括类的包名）相同的两个类
在不同的命名空间中，有可能会出现类的完整名字（包括类的包名）相同的两个类

在大型应用中，我们往往借助这一特性，来运行同一个类的不同版本。

1.5. 类加载机制的基本特征

双亲委派模型。但不是所有类加载都遵守这个模型，有的时候，启动类加载器所加载的类型，是可能要加载用户代码的，比如JDK内部的ServiceProvider/ServiceLoader机制，用户可以在标准API框架上，提供自己的实现，JDK也需要提供些默认的参考实现。例如，Java中JNDI、JDBC、文件系统、Cipher等很多方面，都是利用的这种机制，这种情况就不会用双亲委派模型去加载，而是利用所谓的上下文加载器。

可见性，子类加载器可以访问父加载器加载的类型，但是反过来是不允许的。不然，因为缺少必要的隔离，我们就没有办法利用类加载器去实现容器的逻辑。

单一性，由于父加载器的类型对于子加载器是可见的，所以父加载器中加载过的类型，就不会在子加载器中重复加载。但是注意，类加载器“邻居”间，同一类型仍然可以被加载多次，因为互相并不可见。

1.6. 类加载器之间的关系

Launcher类核心代码

Launcher.ExtClassLoader var1;
try {
    var1 = Launcher.ExtClassLoader.getExtClassLoader();
} catch (IOException var10) {
    throw new InternalError("Could not create extension class loader", var10);
}

try {
    this.loader = Launcher.AppClassLoader.getAppClassLoader(var1);
} catch (IOException var9) {
    throw new InternalError("Could not create application class loader", var9);
}

Thread.currentThread().setContextClassLoader(this.loader);

Copied!

ExtClassLoader的Parent类是null
AppClassLoader的Parent类是ExtClassLoader
当前线程的ClassLoader是AppClassLoader

$\color{red}{注意，这里的Parent类并不是Java语言意义上的继承关系，而是一种包含关系}$

2. 类的加载器分类

JVM支持两种类型的类加载器，分别为引导类加载器（Bootstrap ClassLoader）和自定义类加载器（User-Defined ClassLoader）。

从概念上来讲，自定义类加载器一般指的是程序中由开发人员自定义的一类类加载器，但是Java虚拟机规范却没有这么定义，而是将所有派生于抽象类ClassLoader的类加载器都划分为自定义类加载器。无论类加载器的类型如何划分，在程序中我们最常见的类加载器结构主要是如下情况：

除了顶层的启动类加载器外，其余的类加载器都应当有自己的“父类”加戟器。
不同类加载器看似是继承（Inheritance）关系，实际上是包含关系。在下层加载器中，包含着上层加载器的引用。

父类加载器和子类加载器的关系：

class ClassLoader{
    ClassLoader parent;//父类加载器
        public ClassLoader(ClassLoader parent){
        this.parent = parent;
    }
}
class ParentClassLoader extends ClassLoader{
    public ParentClassLoader(ClassLoader parent){
        super(parent);
    }
}
class ChildClassLoader extends ClassLoader{
    public ChildClassLoader(ClassLoader parent){ //parent = new ParentClassLoader();
        super(parent);
    }
}

Copied!

正是由于子类加载器中包含着父类加载器的引用，所以可以通过子类加载器的方法获取对应的父类加载器

注意：

启动类加载器通过C/C++语言编写，而自定义类加载器都是由Java语言编写的，虽然扩展类加载器和应用程序类加载器是被jdk开发人员使用java语言来编写的，但是也是由java语言编写的，所以也被称为自定义类加载器

2.1. 引导类加载器

启动类加载器（引导类加载器，Bootstrap ClassLoader）

这个类加载使用C/C++语言实现的，嵌套在JVM内部。
它用来加载Java的核心库（JAVAHOME/jre/lib/rt.jar或sun.boot.class.path路径下的内容）。用于提供JVM自身需要的类。
并不继承自java.lang.ClassLoader，没有父加载器。
出于安全考虑，Bootstrap启动类加载器只加载包名为java、javax、sun等开头的类
加载扩展类和应用程序类加载器，并指定为他们的父类加载器。

使用-XX:+TraceClassLoading参数得到。

启动类加载器使用C++编写的？Yes！

C/C++：指针函数&函数指针、C++支持多继承、更加高效
Java：由C++演变而来，（C++）–版，单继承

System.out.println("＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊启动类加载器＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊");
// 获取BootstrapclassLoader能够加载的api的路径
URL[] urLs = sun.misc.Launcher.getBootstrapcLassPath().getURLs();
for (URL element : urLs) {
    System.out.println(element.toExternalForm());
}
// 从上面的路径中随意选择一个类，来看看他的类加载器是什么：引导类加载器
ClassLoader classLoader = java.security.Provider.class.getClassLoader();
System.out.println(classLoader);

Copied!

执行结果：

2.2. 扩展类加载器

扩展类加载器（Extension ClassLoader）

Java语言编写，由sun.misc.Launcher$ExtClassLoader实现。
继承于ClassLoader类
父类加载器为启动类加载器
从java.ext.dirs系统属性所指定的目录中加载类库，或从JDK的安装目录的jre/lib/ext子目录下加载类库。如果用户创建的JAR放在此目录下，也会自动由扩展类加载器加载。

System.out.println("＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊扩展类加载器＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊");
String extDirs =System.getProperty("java.ext.dirs");
for (String path :extDirs.split( regex:";")){
    System.out.println(path);
}

// 从上面的路径中随意选择一个类，来看看他的类加载器是什么：扩展类加载器
lassLoader classLoader1 = sun.security.ec.CurveDB.class.getClassLoader();
System.out.print1n(classLoader1); //sun.misc. Launcher$ExtCLassLoader@1540e19d

Copied!

执行结果：

2.3. 系统类加载器

应用程序类加载器（系统类加载器，AppClassLoader）

java语言编写，由sun.misc.Launcher$AppClassLoader实现
继承于ClassLoader类
父类加载器为扩展类加载器
它负责加载环境变量classpath或系统属性java.class.path 指定路径下的类库
$\color{red}{应用程序中的类加载器默认是系统类加载器。}$
它是用户自定义类加载器的默认父加载器
通过ClassLoader的getSystemClassLoader()方法可以获取到该类加载器

2.4. 用户自定义类加载器

用户自定义类加载器

在Java的日常应用程序开发中，类的加载几乎是由上述3种类加载器相互配合执行的。在必要时，我们还可以自定义类加载器，来定制类的加载方式。
体现Java语言强大生命力和巨大魅力的关键因素之一便是，Java开发者可以自定义类加载器来实现类库的动态加载，加载源可以是本地的JAR包，也可以是网络上的远程资源。
$\color{red}{通过类加载器可以实现非常绝妙的插件机制}$，这方面的实际应用案例举不胜举。例如，著名的OSGI组件框架，再如Eclipse的插件机制。类加载器为应用程序提供了一种动态增加新功能的机制，这种机制无须重新打包发布应用程序就能实现。
同时，$\color{red}{自定义加载器能够实现应用隔离}$，例如Tomcat，Spring等中间件和组件框架都在内部实现了自定义的加载器，并通过自定义加载器隔离不同的组件模块。这种机制比C/C++程序要好太多，想不修改C/C++程序就能为其新增功能，几乎是不可能的，仅仅一个兼容性便能阻挡住所有美好的设想。
自定义类加载器通常需要继承于ClassLoader。

3. 测试不同的类的加载器

每个Class对象都会包含一个定义它的ClassLoader的一个引用。 获取ClassLoader的途径

// 获得当前类的ClassLoader
clazz.getClassLoader()
// 获得当前线程上下文的ClassLoader
Thread.currentThread().getContextClassLoader()
// 获得系统的ClassLoader
ClassLoader.getSystemClassLoader()

Copied!

说明：

站在程序的角度看，引导类加载器与另外两种类加载器（系统类加载器和扩展类加载器）并不是同一个层次意义上的加载器，引导类加载器是使用C++语言编写而成的，而另外两种类加载器则是使用Java语言编写而成的。由于引导类加载器压根儿就不是一个Java类，因此在Java程序中只能打印出空值。
数组类的Class对象，不是由类加载器去创建的，而是在Java运行期JVM根据需要自动创建的。对于数组类的类加载器来说，是通过Class.getClassLoader()返回的，与数组当中元素类型的类加载器是一样的；如果数组当中的元素类型是基本数据类型，数组类是没有类加载器的。

// 运行结果：null
String[] strArr = new String[6];
System.out.println(strArr.getClass().getClassLoader());

// 运行结果：sun．misc．Launcher＄AppCLassLoader＠18b4aac2
ClassLoaderTest[] test=new ClassLoaderTest[1];
System.out.println(test.getClass().getClassLoader());

// 运行结果：null
int[]ints =new int[2];
System.out.println(ints.getClass().getClassLoader());

Copied!

代码：

public class ClassLoaderTest1{
    public static void main(String[] args) {
        //获取系统该类加载器
        ClassLoader systemClassLoader=ClassLoader.getSystemCLassLoader();
        System.out.print1n(systemClassLoader);//sun.misc.Launcher$AppCLassLoader@18b4aac2
        //获取扩展类加载器
        ClassLoader extClassLoader =systemClassLoader.getParent();
        System.out.println(extClassLoader);//sun.misc. Launcher$ExtCLassLoader@1540e19d
        //试图获取引导类加载器：失败
        ClassLoader bootstrapClassLoader =extClassLoader.getParent();
        System.out.print1n(bootstrapClassLoader);//null

        //##################################
        try{
            ClassLoader classLoader =Class.forName("java.lang.String").getClassLoader();
            System.out.println(classLoader);
            //自定义的类默认使用系统类加载器
            ClassLoader classLoader1=Class.forName("com.atguigu.java.ClassLoaderTest1").getClassLoader();
            System.out.println(classLoader1);
            
            //关于数组类型的加载：使用的类的加载器与数组元素的类的加载器相同
            String[] arrstr = new String[10];
            System.out.println(arrstr.getClass().getClassLoader());//null：表示使用的是引导类加载器
                
            ClassLoaderTest1[] arr1 =new ClassLoaderTest1[10];
            System.out.println(arr1.getClass().getClassLoader());//sun.misc. Launcher$AppcLassLoader@18b4aac2
            
            int[] arr2 = new int[10];
            System.out.println(arr2.getClass().getClassLoader());//null:不需要类加载器，基本数据类型是定义好的，不需要类加载器加载
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Copied!

4. ClassLoader源码解析

ClassLoader与现有类的关系：

除了以上虚拟机自带的加载器外，用户还可以定制自己的类加载器。Java提供了抽象类java.lang.ClassLoader，所有用户自定义的类加载器都应该继承ClassLoader类。

4.1. ClassLoader的主要方法

抽象类ClassLoader的主要方法：（内部没有抽象方法）

`1`	`public final ClassLoader getParent()`

Copied!

返回该类加载器的超类加载器

`1`	`public Class<?> loadClass(String name) throws ClassNotFoundException`

Copied!

加载名称为name的类，返回结果为java.lang.Class类的实例。如果找不到类，则返回 ClassNotFoundException异常。该方法中的逻辑就是双亲委派模式的实现。

`1`	`protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundException`

Copied!

查找二进制名称为name的类，返回结果为java.lang.Class类的实例。这是一个受保护的方法，JVM鼓励我们重写此方法，需要自定义加载器遵循双亲委托机制，该方法会在检查完父类加载器之后被loadClass()方法调用。

在JDK1.2之前，在自定义类加载时，总会去继承ClassLoader类并重写loadClass方法，从而实现自定义的类加载类。但是在JDK1.2之后已不再建议用户去覆盖loadClass()方法，而是建议把自定义的类加载逻辑写在findClass()方法中，从前面的分析可知，findClass()方法是在loadClass()方法中被调用的，当loadClass()方法中父加载器加载失败后，则会调用自己的findClass()方法来完成类加载，这样就可以保证自定义的类加载器也符合双亲委托模式。
需要注意的是ClassLoader类中并没有实现findClass()方法的具体代码逻辑，取而代之的是抛出ClassNotFoundException异常，同时应该知道的是findClass方法通常是和defineClass方法一起使用的。$\color{red}{一般情况下，在自定义类加载器时，会直接覆盖ClassLoader的findClass()方法并编写加载规则，取得要加载类的字节码后转换成流，然后调用defineClass()方法生成类的Class对象。}$

`1`	`protected final Class<?> defineClass(String name, byte[] b,int off,int len)`

Copied!

根据给定的字节数组b转换为Class的实例，off和len参数表示实际Class信息在byte数组中的位置和长度，其中byte数组b是ClassLoader从外部获取的。这是受保护的方法，只有在自定义ClassLoader子类中可以使用。

defineClass()方法是用来将byte字节流解析成JVM能够识别的Class对象（ClassLoader中已实现该方法逻辑），通过这个方法不仅能够通过class文件实例化class对象，也可以通过其他方式实例化class对象，如通过网络接收一个类的字节码，然后转换为byte字节流创建对应的Class对象。
$\color{red}{defineClass()方法通常与findClass()方法一起使用，一般情况下，在自定义类加载器时，会直接覆盖ClassLoader的findClass()方法并编写加载规则，取得要加载类的字节码后转换成流，然后调用defineClass()方法生成类的Class对象}$

简单举例：

protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundException {
    // 获取类的字节数组
    byte[] classData =getClassData(name);
    if (classData == null) {
        throw new ClassNotFoundException();
    } else{
        //使用defineClass生成class对象
        return defineClass(name,classData,θ,classData.length);
    }
}

Copied!

`1`	`protected final void resolveClass(Class<?> c)`

Copied!

链接指定的一个Java类。使用该方法可以使用类的Class对象创建完成的同时也被解析。前面我们说链接阶段主要是对字节码进行验证，为类变量分配内存并设置初始值同时将字节码文件中的符号引用转换为直接引用。

`1`	`protected final Class<?> findLoadedClass(String name)`

Copied!

查找名称为name的已经被加载过的类，返回结果为java.lang.Class类的实例。这个方法是final方法，无法被修改。

`1`	`private final ClassLoader parent;`

Copied!

它也是一个ClassLoader的实例，这个字段所表示的ClassLoader也称为这个ClassLoader的双亲。在类加载的过程中，ClassLoader可能会将某些请求交予自己的双亲处理。

4.2. SecureClassLoader与URLClassLoader

接着SecureClassLoader扩展了ClassLoader，新增了几个与使用相关的代码源（对代码源的位置及其证书的验证）和权限定义类验证（主要指对class源码的访问权限）的方法，一般我们不会直接跟这个类打交道，更多是与它的子类URLClassLoader有所关联。

前面说过，ClassLoader是一个抽象类，很多方法是空的没有实现，比如findClass()、findResource()等。而URLClassLoader这个实现类为这些方法提供了具体的实现。并新增了URLClassPath类协助取得Class字节码流等功能。$\color{red}{在编写自定义类加载器时，如果没有太过于复杂的需求，可以直接继承URLClassLoader类}$，这样就可以避免自己去编写findClass()方法及其获取字节码流的方式，使自定义类加载器编写更加简洁。

4.3. ExtClassLoader与AppClassLoader

了解完URLClassLoader后接着看看剩余的两个类加载器，即拓展类加载器ExtClassLoader和系统类加载器AppClassLoader，这两个类都继承自URLClassLoader，是sun.misc.Launcher的静态内部类。

sun.misc.Launcher主要被系统用于启动主应用程序，ExtClassLoader和AppClassLoader都是由sun.misc.Launcher创建的，其类主要类结构如下：

我们发现ExtClassLoader并没有重写loadClass()方法，这足矣说明其遵循双亲委派模式，而AppClassLoader重载了loadClass()方法，但最终调用的还是父类loadClass()方法，因此依然遵守双亲委派模式。

4.4. Class.forName()与ClassLoader.loadClass()

Class.forName()

Class.forName()：是一个静态方法，最常用的是Class.forName(String className);
根据传入的类的全限定名返回一个Class对象。该方法在将Class文件加载到内存的同时，会执行类的初始化。
1

Class.forName("com.atguigu.java.Helloworld");
Copied!

ClassLoader.loadClass()

ClassLoader.loadClass()：这是一个实例方法，需要一个ClassLoader对象来调用该方法。
该方法将Class文件加载到内存时，并不会执行类的初始化，直到这个类第一次使用时才进行初始化。该方法因为需要得到一个ClassLoader对象，所以可以根据需要指定使用哪个类加载器。
1

Classloader cl = ......; cl.loadClass("com.atguigu.java.Helloworld");
Copied!

5. 双亲委派模型

5.1. 定义与本质

类加载器用来把类加载到Java虚拟机中。从JDK1.2版本开始，类的加载过程采用双亲委派机制，这种机制能更好地保证Java平台的安全。

定义

如果一个类加载器在接到加载类的请求时，它首先不会自己尝试去加载这个类，而是把这个请求任务委托给父类加载器去完成，依次递归，如果父类加载器可以完成类加载任务，就成功返回。只有父类加载器无法完成此加载任务时，才自己去加载。

本质

规定了类加载的顺序是：引导类加载器先加载，若加载不到，由扩展类加载器加载，若还加载不到，才会由系统类加载器或自定义的类加载器进行加载。

5.2. 优势与劣势

双亲委派机制优势

避免类的重复加载，确保一个类的全局唯一性

$\color{red}{Java类随着它的类加载器一起具备了一种带有优先级的层次关系，通过这种层级关可以避免类的重复加载，当父亲已经加载了该类时，就没有必要子ClassLoader再加载一次。}$
保护程序安全，防止核心API被随意篡改

代码支持

双亲委派机制在java.lang.ClassLoader.loadClass(String，boolean)接口中体现。该接口的逻辑如下：

（1）先在当前加载器的缓存中查找有无目标类，如果有，直接返回。

（2）判断当前加载器的父加载器是否为空，如果不为空，则调用parent.loadClass(name，false)接口进行加载。

（3）反之，如果当前加载器的父类加载器为空，则调用findBootstrapClassorNull(name)接口，让引导类加载器进行加载。

（4）如果通过以上3条路径都没能成功加载，则调用findClass(name)接口进行加载。该接口最终会调用java.lang.ClassLoader接口的defineClass系列的native接口加载目标Java类。

双亲委派的模型就隐藏在这第2和第3步中。

举例

假设当前加载的是java.lang.Object这个类，很显然，该类属于JDK中核心得不能再核心的一个类，因此一定只能由引导类加载器进行加载。当]VM准备加载javaJang.Object时，JVM默认会使用系统类加载器去加载，按照上面4步加载的逻辑，在第1步从系统类的缓存中肯定查找不到该类，于是进入第2步。由于从系统类加载器的父加载器是扩展类加载器，于是扩展类加载器继续从第1步开始重复。由于扩展类加载器的缓存中也一定查找不到该类，因此进入第2步。扩展类的父加载器是null，因此系统调用findClass（String），最终通过引导类加载器进行加载。

思考

如果在自定义的类加载器中重写java.lang.ClassLoader.loadClass(String)或java.lang.ClassLoader.loadclass(String，boolean)方法，抹去其中的双亲委派机制，仅保留上面这4步中的第l步与第4步，那么是不是就能够加载核心类库了呢？

这也不行！因为JDK还为核心类库提供了一层保护机制。不管是自定义的类加载器，还是系统类加载器抑或扩展类加载器，最终都必须调用 java.lang.ClassLoader.defineclass(String，byte[]，int，int，ProtectionDomain)方法，而该方法会执行preDefineClass()接口，该接口中提供了对JDK核心类库的保护。

弊端

检查类是否加载的委托过程是单向的，这个方式虽然从结构上说比较清晰，使各个ClassLoader的职责非常明确，但是同时会带来一个问题，即顶层的ClassLoader无法访问底层的ClassLoader所加载的类。

通常情况下，启动类加载器中的类为系统核心类，包括一些重要的系统接口，而在应用类加载器中，为应用类。按照这种模式，应用类访问系统类自然是没有问题，但是系统类访问应用类就会出现问题。比如在系统类中提供了一个接口，该接口需要在应用类中得以实现，该接口还绑定一个工厂方法，用于创建该接口的实例，而接口和工厂方法都在启动类加载器中。这时，就会出现该工厂方法无法创建由应用类加载器加载的应用实例的问题。

结论

$\color{red}{由于Java虚拟机规范并没有明确要求类加载器的加载机制一定要使用双亲委派模型，只是建议采用这种方式而已。}$比如在Tomcat中，类加载器所采用的加载机制就和传统的双亲委派模型有一定区别，当缺省的类加载器接收到一个类的加载任务时，首先会由它自行加载，当它加载失败时，才会将类的加载任务委派给它的超类加载器去执行，这同时也是Serylet规范推荐的一种做法。

5.3. 破坏双亲委派机制

双亲委派模型并不是一个具有强制性约束的模型，而是Java设计者推荐给开发者们的类加载器实现方式。

在Java的世界中大部分的类加载器都遵循这个模型，但也有例外的情况，直到Java模块化出现为止，双亲委派模型主要出现过3次较大规模“被破坏”的情况。

第一次破坏双亲委派机制

双亲委派模型的第一次“被破坏”其实发生在双亲委派模型出现之前一—即JDK1.2面世以前的“远古”时代。

由于双亲委派模型在JDK 1.2之后才被引入，但是类加载器的概念和抽象类java.lang.ClassLoader则在Java的第一个版本中就已经存在，面对经存在的用户自定义类加载器的代码，Java设计者们引入双亲委派模型时不得不做出一些妥协，$\color{red}{为了兼容这些已有代码，无法再以技术手段避免loadClass()被子类覆盖的可能性}$，只能在JDK1.2之后的java.lang.ClassLoader中添加一个新的protected方法findClass()，并引导用户编写的类加载逻辑时尽可能去重写这个方法，而不是在loadClass()中编写代码。上节我们已经分析过loadClass()方法，双亲委派的具体逻辑就实现在这里面，按照loadClass()方法的逻辑，如果父类加载失败，会自动调用自己的findClass()方法来完成加载，这样既不影响用户按照自己的意愿去加载类，又可以保证新写出来的类加载器是符合双亲委派规则的。

第二次破坏双亲委派机制：线程上下文类加载器

双亲委派模型的第二次“被破坏”是由这个模型自身的缺陷导致的，双亲委派很好地解决了各个类加载器协作时基础类型的一致性问题（$\color{red}{越基础的类由越上层的加载器进行加载}$），基础类型之所以被称为“基础”，是因为它们总是作为被用户代码继承、调用的API存在，但程序设计往往没有绝对不变的完美规则，如果有$\color{red}{基础类型又要调用回用户的代码，那该怎么办呢？}$

这并非是不可能出现的事情，一个典型的例子便是JNDI服务，JNDI现在已经是Java的标准服务，它的代码由启动类加载器来完成加载（在JDK 1.3时加入到rt.jar的），肯定属于Java中很基础的类型了。但JNDI存在的目的就是对资源进行查找和集中管理，它需要调用由其他厂商实现并部署在应用程序的ClassPath下的JNDI服务提供者接口（Service Provider Interface，SPI）的代码，现在问题来了，$\color{red}{启动类加载器是绝不可能认识、加载这些代码的，那该怎么办？}$（SPI：在Java平台中，通常把核心类rt.jar中提供外部服务、可由应用层自行实现的接口称为SPI）

为了解决这个困境，Java的设计团队只好引入了一个不太优雅的设计：$\color{red}{线程上下文类加载器（Thread Context ClassLoader）}$。这个类加载器可以通过java.lang.Thread类的setContextClassLoader()方法进行设置，如果创建线程时还未设置，它将会从父线程中继承一个，如果在应用程序的全局范围内都没有设置过的话，那这个类加载器默认就是应用程序类加载器。

有了线程上下文类加载器，程序就可以做一些“舞弊”的事情了。JNDI服务使用这个线程上下文类加载器去加载所需的SPI服务代码，$\color{red}{这是一种父类加载器去请求子类加载器完成类加载的行为，这种行为实际上是打通了双亲委派模型的层次结构来逆向使用类加载器，已经违背了双亲委派模型的一般性原则}$，但也是无可奈何的事情。，例如JNDI、JDBC、JCE、JAXB和JBI等。不过，当SPI的服务提供者多于一个的时候，代码就只能根据具体提供者的类型来硬编码判断，为了消除这种极不优雅的实现方式，在JDK6时，JDK提供了java.util.ServiceLoader类，以META-INF/services中的配置信息，辅以责任链模式，这才算是给SPI的加载提供了一种相对合理的解决方案。

默认上下文加载器就是应用类加载器，这样以上下文加载器为中介，使得启动类加载器中的代码也可以访问应用类加载器中的类。

第三次破坏双亲委派机制

双亲委派模型的第三次“被破坏”是由于用户对程序动态性的追求而导致的。如：**代码热替换(Hot Swap)、模块热部署(Hot Deployment)**等

IBM公司主导的JSR-291(即OSGiR4.2)实现模块化热部署的关键是它自定义的类加载器机制的实现，每一个程序模块(osGi中称为Bundle)都有一个自己的类加载器，当需要更换一个Bundle时，就把Bund1e连同类加载器一起换掉以实现代码的热替换。在oSGi环境下，类加载器不再双亲委派模型推荐的树状结构，而是进一步发展为更加复杂的网状结构。

当收到类加载请求时，OSGi将按照下面的顺序进行类搜索：

1）$\color{red}{将以java.*开头的类，委派给父类加载器加载。}$

2）$\color{red}{否则，将委派列表名单内的类，委派给父类加载器加载。}$

3）否则，将Import列表中的类，委派给Export这个类的Bundle的类加载器加载。

4）否则，查找当前Bundle的ClassPath，使用自己的类加载器加载。

5）否则，查找类是否在自己的Fragment Bundle中，如果在，则委派给Fragment Bundle的类加载器加载。

6）否则，查找Dynamic Import列表的Bundle，委派给对应Bund1e的类加载器加载。

7）否则，类查找失败。

说明：只有开头两点仍然符合双亲委派模型的原则，其余的类查找都是在平级的类加载器中进行的

小结：这里，我们使用了“被破坏”这个词来形容上述不符合双亲委派模型原则的行为，但这里“被破坏”并不一定是带有贬义的。只要有明确的目的和充分的理由，突破旧有原则无疑是一种创新。

正如：OSGi中的类加载器的设计不符合传统的双亲委派的类加载器架构，且业界对其为了实现热部署而带来的额外的高复杂度还存在不少争议，但对这方面有了解的技术人员基本还是能达成一个共识，认为OSGi中对类加载器的运用是值得学习的，完全弄懂了OSGi的实现，就算是掌握了类加载器的精粹。

5.4. 热替换的实现

热替换是指在程序的运行过程中，不停止服务，只通过替换程序文件来修改程序的行为。$\color{red}{热替换的关键需求在于服务不能中断，修改必须立即表现正在运行的系统之中。}$基本上大部分脚本语言都是天生支持热替换的，比如：PHP，只要替换了PHP源文件，这种改动就会立即生效，而无需重启Web服务器。

但对Java来说，热替换并非天生就支持，如果一个类已经加载到系统中，通过修改类文件，并无法让系统再来加载并重定义这个类。因此，在Java中实现这一功能的一个可行的方法就是灵活运用ClassLoader。

注意：由不同ClassLoader加载的同名类属于不同的类型，不能相互转换和兼容。即两个不同的ClassLoader加载同一个类，在虚拟机内部，会认为这2个类是完全不同的。

根据这个特点，可以用来模拟热替换的实现，基本思路如下图所示：

6. 沙箱安全机制

沙箱安全机制

保证程序安全
保护Java原生的JDK代码

$\color{red}{Java安全模型的核心就是Java沙箱（sandbox）}$。什么是沙箱？沙箱是一个限制程序运行的环境。

沙箱机制就是将Java代码$\color{red}{限定在虚拟机（JVM）特定的运行范围中，并且严格限制代码对本地系统资源访问}$。通过这样的措施来保证对代码的有限隔离，防止对本地系统造成破坏。

沙箱主要限制系统资源访问，那系统资源包括什么？CPU、内存、文件系统、网络。不同级别的沙箱对这些资源访问的限制也可以不一样。

所有的Java程序运行都可以指定沙箱，可以定制安全策略。

6.1. JDK1.0时期

在Java中将执行程序分成本地代码和远程代码两种，本地代码默认视为可信任的，而远程代码则被看作是不受信的。对于授信的本地代码，可以访问一切本地资源。而对于非授信的远程代码在早期的Java实现中，安全依赖于沙箱（Sandbox）机制。如下图所示JDK1.0安全模型

6.2. JDK1.1时期

JDK1.0中如此严格的安全机制也给程序的功能扩展带来障碍，比如当用户希望远程代码访问本地系统的文件时候，就无法实现。

因此在后续的Java1.1版本中，针对安全机制做了改进，增加了安全策略。允许用户指定代码对本地资源的访问权限。

如下图所示JDK1.1安全模型

6.3. JDK1.2时期

在Java1.2版本中，再次改进了安全机制，增加了代码签名。不论本地代码或是远程代码，都会按照用户的安全策略设定，由类加载器加载到虚拟机中权限不同的运行空间，来实现差异化的代码执行权限控制。如下图所示JDK1.2安全模型：

6.4. JDK1.6时期

当前最新的安全机制实现，则引入了**域（Domain）**的概念。

虚拟机会把所有代码加载到不同的系统域和应用域。$\color{red}{系统域部分专门负责与关键资源进行交互}$，而各个应用域部分则通过系统域的部分代理来对各种需要的资源进行访问。虚拟机中不同的受保护域（Protected Domain），对应不一样的权限（Permission）。存在于不同域中的类文件就具有了当前域的全部权限，如下图所示，最新的安全模型（jdk1.6）

7. 自定义类的加载器

7.1. 为什么要自定义类加载器？

$\color{red}{隔离加载类}$

在某些框架内进行中间件与应用的模块隔离，把类加载到不同的环境。比如:阿里内某容器框架通过自定义类加载器确保应用中依赖的jar包不会影响到中间件运行时使用的jar包。再比如:Tomcat这类Web应用服务器，内部自定义了好几种类加载器，用于隔离同一个Web应用服务器上的不同应用程序。
$\color{red}{修改类加载的方式}$

类的加载模型并非强制，除Bootstrap外，其他的加载并非一定要引入，或者根据实际情况在某个时间点进行按需进行动态加载
$\color{red}{扩展加载源}$

比如从数据库、网络、甚至是电视机机顶盒进行加载
$\color{red}{防止源码泄漏}$

Java代码容易被编译和篡改，可以进行编译加密。那么类加载也需要自定义，还原加密的字节码。

常见的场景

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JavaEE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。或者是需要自己操纵字节码，动态修改或者生成类型。

注意

在一般情况下，使用不同的类加载器去加载不同的功能模块，会提高应用程序的安全性。但是，如果涉及Java类型转换，则加载器反而容易产生不美好的事情。在做Java类型转换时，只有两个类型都是由同一个加载器所加载，才能进行类型转换，否则转换时会发生异常。

7.2. 实现方式

Java提供了抽象类java.lang.ClassLoader，所有用户自定义的类加载器都应该继承ClassLoader类。

在自定义ClassLoader的子类时候，我们常见的会有两种做法:

方式一:重写loadClass()方法
方式二:重写findclass()方法

对比

这两种方法本质上差不多，毕竟loadClass()也会调用findClass()，但是从逻辑上讲我们最好不要直接修改loadClass()的内部逻辑。建议的做法是只在findClass()里重写自定义类的加载方法，根据参数指定类的名字，返回对应的Class对象的引用。
loadclass()这个方法是实现双亲委派模型逻辑的地方，擅自修改这个方法会导致模型被破坏，容易造成问题。$\color{red}{因此我们最好是在双亲委派模型框架内进行小范围的改动，不破坏原有的稳定结构}$。同时，也避免了自己重写loadClass()方法的过程中必须写双亲委托的重复代码，从代码的复用性来看，不直接修改这个方法始终是比较好的选择。
当编写好自定义类加载器后，便可以在程序中调用loadClass()方法来实现类加载操作。

说明

其父类加载器是系统类加载器
JVM中的所有类加载都会使用java.lang.ClassLoader.loadClass(String)接口(自定义类加载器并重写java.lang.ClassLoader.loadClass(String)接口的除外)，连JDK的核心类库也不能例外。

8. Java9新特性

为了保证兼容性，JDK9没有从根本上改变三层类加载器架构和双亲委派模型，但为了模块化系统的顺利运行，仍然发生了一些值得被注意的变动。

扩展机制被移除，扩展类加载器由于向后兼容性的原因被保留，不过被重命名为平台类加载器(platform class loader)。可以通过classLoader的新方法getPlatformClassLoader()来获取。

JDK9时基于模块化进行构建(原来的rt.jar和tools.jar被拆分成数十个JMOD文件)，其中的Java类库就已天然地满足了可扩展的需求，那自然无须再保留<JAVA_HOME>\lib\ext目录，此前使用这个目录或者java.ext.dirs系统变量来扩展JDK功能的机制已经没有继续存在的价值了。
平台类加载器和应用程序类加载器都不再继承自java.net.URLClassLoader。

现在启动类加载器、平台类加载器、应用程序类加载器全都继承于jdk.internal.loader.BuiltinClassLoader。

如果有程序直接依赖了这种继承关系，或者依赖了URLClassLoader类的特定方法，那代码很可能会在JDK9及更高版本的JDK中崩溃。

在Java9中，类加载器有了名称。该名称在构造方法中指定，可以通过getName()方法来获取。平台类加载器的名称是platform，应用类加载器的名称是app。类加载器的名称在调试与类加载器相关的问题时会非常有用。
启动类加载器现在是在jvm内部和java类库共同协作实现的类加载器（以前是C++实现），但为了与之前代码兼容，在获取启动类加载器的场景中仍然会返回null，而不会得到BootClassLoader实例。
类加载的委派关系也发生了变动。当平台及应用程序类加载器收到类加载请求，在委派给父加载器加载前，要先判断该类是否能够归属到某一个系统模块中，如果可以找到这样的归属关系，就要优先委派给负责那个模块的加载器完成加载。

代码：

public class ClassLoaderTest {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(ClassLoaderTest.class.getClassLoader());
        System.out.println(ClassLoaderTest.class.getClassLoader().getParent());
        System.out.println(ClassLoaderTest.class.getClassLoader().getParent().getParent());

        //获取系统类加载器
        System.out.println(ClassLoader.getSystemClassLoader());
        //获取平台类加载器
        System.out.println(ClassLoader.getPlatformClassLoader());
        //获取类的加载器的名称
        System.out.println(ClassLoaderTest.class.getClassLoader().getName());
    }
}

Copied!

05-本地方法接口和本地方法栈

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

5. 本地方法接口和本地方法栈

5.1. 什么是本地方法？

简单地讲，一个 Native Method 是一个 Java 调用非 Java 代码的接囗。一个 Native Method 是这样一个 Java 方法：该方法的实现由非 Java 语言实现，比如 C。这个特征并非 Java 所特有，很多其它的编程语言都有这一机制，比如在 C++中，你可以用 extern “c” 告知 c++编译器去调用一个 c 的函数。

A native method is a Java method whose implementation is provided by non-java code.

在定义一个 native method 时，并不提供实现体（有些像定义一个 Java interface），因为其实现体是由非 java 语言在外面实现的。

本地接口的作用是融合不同的编程语言为 Java 所用，它的初衷是融合 C/C++程序。

举例

public class IHaveNatives{
    public native void methodNative1(int x);
    public native static long methodNative2();
    private native synchronized float methodNative3(Object o);
    native void methodNative4(int[] ary) throws Exception;
}

Copied!

标识符 native 可以与其它 java 标识符连用，但是 abstract 除外

5.2. 为什么使用 Native Method？

Java 使用起来非常方便，然而有些层次的任务用 Java 实现起来不容易，或者我们对程序的效率很在意时，问题就来了。

与 Java 环境的交互

有时 Java 应用需要与 Java 外面的环境交互，这是本地方法存在的主要原因。你可以想想 Java 需要与一些底层系统，如操作系统或某些硬件交换信息时的情况。本地方法正是这样一种交流机制：它为我们提供了一个非常简洁的接口，而且我们无需去了解 Java 应用之外的繁琐的细节。

与操作系统的交互

JVM 支持着 Java 语言本身和运行时库，它是 Java 程序赖以生存的平台，它由一个解释器（解释字节码）和一些连接到本地代码的库组成。然而不管怎样，它毕竟不是一个完整的系统，它经常依赖于一底层系统的支持。这些底层系统常常是强大的操作系统。通过使用本地方法，我们得以用 Java 实现了 jre 的与底层系统的交互，甚至 JVM 的一些部分就是用 c 写的。还有，如果我们要使用一些 Java 语言本身没有提供封装的操作系统的特性时，我们也需要使用本地方法。

Sun’s Java

Sun 的解释器是用 C 实现的，这使得它能像一些普通的 C 一样与外部交互。jre 大部分是用 Java 实现的，它也通过一些本地方法与外界交互。例如：类 java.lang.Thread 的 setPriority()方法是用 Java 实现的，但是它实现调用的是该类里的本地方法 setPriority()。这个本地方法是用 C 实现的，并被植入 JVM 内部，在 Windows 95 的平台上，这个本地方法最终将调用 Win32 setPriority() ApI。这是一个本地方法的具体实现由 JVM 直接提供，更多的情况是本地方法由外部的动态链接库（external dynamic link library）提供，然后被 JVw 调用。

现状

目前该方法使用的越来越少了，除非是与硬件有关的应用，比如通过 Java 程序驱动打印机或者 Java 系统管理生产设备，在企业级应用中已经比较少见。因为现在的异构领域间的通信很发达，比如可以使用 Socket 通信，也可以使用 Web Service 等等，不多做介绍。

5.2. 本地方法栈

Java 虚拟机栈于管理 Java 方法的调用，而本地方法栈用于管理本地方法的调用。

本地方法栈，也是线程私有的。

允许被实现成固定或者是可动态扩展的内存大小。（在内存溢出方面是相同的）

如果线程请求分配的栈容量超过本地方法栈允许的最大容量，Java 虚拟机将会抛出一个 StackOverflowError 异常。
如果本地方法栈可以动态扩展，并且在尝试扩展的时候无法申请到足够的内存，或者在创建新的线程时没有足够的内存去创建对应的本地方法栈，那么 Java 虚拟机将会抛出一个 OutOfMemoryError 异常。

本地方法是使用 C 语言实现的。

它的具体做法是 Native Method Stack 中登记 native 方法，在 Execution Engine 执行时加载本地方法库。

当某个线程调用一个本地方法时，它就进入了一个全新的并且不再受虚拟机限制的世界。它和虚拟机拥有同样的权限。

本地方法可以通过本地方法接口来访问虚拟机内部的运行时数据区。
它甚至可以直接使用本地处理器中的寄存器
直接从本地内存的堆中分配任意数量的内存。

并不是所有的 JVM 都支持本地方法。因为 Java 虚拟机规范并没有明确要求本地方法栈的使用语言、具体实现方式、数据结构等。如果 JVM 产品不打算支持 native 方法，也可以无需实现本地方法栈。

在 Hotspot JVM 中，直接将本地方法栈和虚拟机栈合二为一。

07-方法区

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

7. 方法区

从线程共享与否的角度来看

7.1. 栈、堆、方法区的交互关系

7.2. 方法区的理解

官方文档：Chapter 2. The Structure of the Java Virtual Machine (oracle.com)

7.2.1. 方法区在哪里？

《Java 虚拟机规范》中明确说明：“尽管所有的方法区在逻辑上是属于堆的一部分，但一些简单的实现可能不会选择去进行垃圾收集或者进行压缩。”但对于 HotSpotJVM 而言，方法区还有一个别名叫做 Non-Heap（非堆），目的就是要和堆分开。

所以，方法区看作是一块独立于 Java 堆的内存空间。

7.2.2. 方法区的基本理解

方法区（Method Area）与 Java 堆一样，是各个线程共享的内存区域。
方法区在 JVM 启动的时候被创建，并且它的实际的物理内存空间中和 Java 堆区一样都可以是不连续的。
方法区的大小，跟堆空间一样，可以选择固定大小或者可扩展。
方法区的大小决定了系统可以保存多少个类，如果系统定义了太多的类，导致方法区溢出，虚拟机同样会抛出内存溢出错误：java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 或者java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace
- 加载大量的第三方的 jar 包；Tomcat 部署的工程过多（30~50 个）；大量动态的生成反射类
关闭 JVM 就会释放这个区域的内存。

7.2.3. HotSpot 中方法区的演进

在 jdk7 及以前，习惯上把方法区，称为永久代。jdk8 开始，使用元空间取代了永久代。

本质上，方法区和永久代并不等价。仅是对 hotspot 而言的。《Java 虚拟机规范》对如何实现方法区，不做统一要求。例如：BEA JRockit / IBM J9 中不存在永久代的概念。

现在来看，当年使用永久代，不是好的 idea。导致 Java 程序更容易 OOM（超过-XX:MaxPermsize上限）

而到了 JDK8，终于完全废弃了永久代的概念，改用与 JRockit、J9 一样在本地内存中实现的元空间（Metaspace）来代替

元空间的本质和永久代类似，都是对 JVM 规范中方法区的实现。不过元空间与永久代最大的区别在于：元空间不在虚拟机设置的内存中，而是使用本地内存

永久代、元空间二者并不只是名字变了，内部结构也调整了

根据《Java 虚拟机规范》的规定，如果方法区无法满足新的内存分配需求时，将抛出 OOM 异常

7.3. 设置方法区大小与 OOM

7.3.1. 设置方法区内存的大小

方法区的大小不必是固定的，JVM 可以根据应用的需要动态调整。

jdk7 及以前

通过-XX:Permsize来设置永久代初始分配空间。默认值是 20.75M
通过-XX:MaxPermsize来设定永久代最大可分配空间。32 位机器默认是 64M，64 位机器模式是 82M
当 JVM 加载的类信息容量超过了这个值，会报异常OutOfMemoryError:PermGen space。

JDK8 以后

元数据区大小可以使用参数 -XX:MetaspaceSize 和 -XX:MaxMetaspaceSize指定
默认值依赖于平台。windows 下，-XX:MetaspaceSize=21M -XX:MaxMetaspaceSize=-1//即没有限制。
与永久代不同，如果不指定大小，默认情况下，虚拟机会耗尽所有的可用系统内存。如果元数据区发生溢出，虚拟机一样会抛出异常OutOfMemoryError:Metaspace
-XX:MetaspaceSize：设置初始的元空间大小。对于一个 64 位的服务器端 JVM 来说，其默认的-XX:MetaspaceSize值为 21MB。这就是初始的高水位线，一旦触及这个水位线，Full GC 将会被触发并卸载没用的类（即这些类对应的类加载器不再存活），然后这个高水位线将会重置。新的高水位线的值取决于 GC 后释放了多少元空间。如果释放的空间不足，那么在不超过MaxMetaspaceSize时，适当提高该值。如果释放空间过多，则适当降低该值。
如果初始化的高水位线设置过低，上述高水位线调整情况会发生很多次。通过垃圾回收器的日志可以观察到 Full GC 多次调用。为了避免频繁地 GC，建议将-XX:MetaspaceSize设置为一个相对较高的值。

举例 1：《深入理解 Java 虚拟机》的例子

举例 2

/**
 * jdk8中：
 * -XX:MetaspaceSize=10m-XX:MaxMetaspaceSize=10m
 * jdk6中：
 * -XX:PermSize=10m-XX:MaxPermSize=10m
 */
public class OOMTest extends ClassLoader{
    public static void main(String[] args){
        int j = 0;
        try{
            OOMTest test = new OOMTest();
            for (int i=0;i<10000;i++){
                //创建Classwriter对象，用于生成类的二进制字节码
                ClassWriter classWriter = new ClassWriter(0);
                //指明版本号，public，类名，包名，父类，接口
                classWriter.visit(Opcodes.V1_6, Opcodes.ACC_PUBLIC, "Class" + i, nu1l, "java/lang/Object", null);
                //返回byte[]
                byte[] code = classWriter.toByteArray();
                //类的加载
                test.defineClass("Class" + i, code, 0, code.length); //CLass对象
                j++;
            }
        } finally{
            System.out.println(j);
        }
    }
}

Copied!

7.3.2. 如何解决这些 OOM

要解决 OOM 异常或 heap space 的异常，一般的手段是首先通过内存映像分析工具（如 Eclipse Memory Analyzer）对 dump 出来的堆转储快照进行分析，重点是确认内存中的对象是否是必要的，也就是要先分清楚到底是出现了内存泄漏（Memory Leak）还是内存溢出（Memory Overflow）
如果是内存泄漏，可进一步通过工具查看泄漏对象到 GC Roots 的引用链。于是就能找到泄漏对象是通过怎样的路径与 GCRoots 相关联并导致垃圾收集器无法自动回收它们的。掌握了泄漏对象的类型信息，以及 GCRoots 引用链的信息，就可以比较准确地定位出泄漏代码的位置。
如果不存在内存泄漏，换句话说就是内存中的对象确实都还必须存活着，那就应当检查虚拟机的堆参数（-Xmx与-Xms），与机器物理内存对比看是否还可以调大，从代码上检查是否存在某些对象生命周期过长、持有状态时间过长的情况，尝试减少程序运行期的内存消耗。

7.4. 方法区的内部结构

7.4.1. 方法区（Method Area）存储什么？

《深入理解 Java 虚拟机》书中对方法区（Method Area）存储内容描述如下：

它用于存储已被虚拟机加载的类型信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码缓存等。

7.4.2. 方法区的内部结构

类型信息

对每个加载的类型（类 class、接口 interface、枚举 enum、注解 annotation），JVM 必须在方法区中存储以下类型信息：

这个类型的完整有效名称（全名=包名.类名）
这个类型直接父类的完整有效名（对于 interface 或是 java.lang.object，都没有父类）
这个类型的修饰符（public，abstract，final 的某个子集）
这个类型直接接口的一个有序列表

域（Field）信息

JVM 必须在方法区中保存类型的所有域的相关信息以及域的声明顺序。

域的相关信息包括：域名称、域类型、域修饰符（public，private，protected，static，final，volatile，transient 的某个子集）

方法（Method）信息

JVM 必须保存所有方法的以下信息，同域信息一样包括声明顺序：

方法名称
方法的返回类型（或 void）
方法参数的数量和类型（按顺序）
方法的修饰符（public，private，protected，static，final，synchronized，native，abstract 的一个子集）
方法的字节码（bytecodes）、操作数栈、局部变量表及大小（abstract 和 native 方法除外）
异常表（abstract 和 native 方法除外）
- 每个异常处理的开始位置、结束位置、代码处理在程序计数器中的偏移地址、被捕获的异常类的常量池索引

non-final 的类变量

静态变量和类关联在一起，随着类的加载而加载，他们成为类数据在逻辑上的一部分
类变量被类的所有实例共享，即使没有类实例时，你也可以访问它

public class MethodAreaTest {
    public static void main(String[] args) {
        Order order = new Order();
        order.hello();
        System.out.println(order.count);
    }
}
class Order {
    public static int count = 1;
    public static void hello() {
        System.out.println("hello!");
    }
}

Copied!

补充说明：全局常量（static final）

被声明为 final 的类变量的处理方法则不同，每个全局常量在编译的时候就会被分配了。

7.4.3. 运行时常量池 VS 常量池

方法区，内部包含了运行时常量池
字节码文件，内部包含了常量池
要弄清楚方法区，需要理解清楚 ClassFile，因为加载类的信息都在方法区。
要弄清楚方法区的运行时常量池，需要理解清楚 ClassFile 中的常量池。

官方文档：https://docs.oracle.com/javase/specs/jvms/se8/html/jvms-4.html

一个有效的字节码文件中除了包含类的版本信息、字段、方法以及接口等描述符信息外，还包含一项信息就是常量池表（Constant Pool Table），包括各种字面量和对类型、域和方法的符号引用

为什么需要常量池？

一个 java 源文件中的类、接口，编译后产生一个字节码文件。而 Java 中的字节码需要数据支持，通常这种数据会很大以至于不能直接存到字节码里，换另一种方式，可以存到常量池，这个字节码包含了指向常量池的引用。在动态链接的时候会用到运行时常量池，之前有介绍。

比如：如下的代码：

public class SimpleClass {
    public void sayHello() {
        System.out.println("hello");
    }
}

Copied!

虽然只有 194 字节，但是里面却使用了 String、System、PrintStream 及 Object 等结构。这里的代码量其实很少了，如果代码多的话，引用的结构将会更多，这里就需要用到常量池了。

常量池中有什么?

击中常量池内存储的数据类型包括：

数量值
字符串值
类引用
字段引用
方法引用

例如下面这段代码：

public class MethodAreaTest2 {
    public static void main(String args[]) {
        Object obj = new Object();
    }
}

Copied!

Object obj = new Object();将会被翻译成如下字节码：

1
2
3

0: new #2  // Class java/lang/Object
1: dup
2: invokespecial // Method java/lang/Object "<init>"() V

Copied!

小结

常量池、可以看做是一张表，虚拟机指令根据这张常量表找到要执行的类名、方法名、参数类型、字面量等类型

7.4.4. 运行时常量池

运行时常量池（Runtime Constant Pool）是方法区的一部分。
常量池表（Constant Pool Table）是 Class 文件的一部分，用于存放编译期生成的各种字面量与符号引用，这部分内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池中。
运行时常量池，在加载类和接口到虚拟机后，就会创建对应的运行时常量池。
JVM 为每个已加载的类型（类或接口）都维护一个常量池。池中的数据项像数组项一样，是通过索引访问的。
运行时常量池中包含多种不同的常量，包括编译期就已经明确的数值字面量，也包括到运行期解析后才能够获得的方法或者字段引用。此时不再是常量池中的符号地址了，这里换为真实地址。
运行时常量池，相对于 Class 文件常量池的另一重要特征是：具备动态性。 string.intern()
运行时常量池类似于传统编程语言中的符号表（symboltable），但是它所包含的数据却比符号表要更加丰富一些。
当创建类或接口的运行时常量池时，如果构造运行时常量池所需的内存空间超过了方法区所能提供的最大值，则 JVM 会抛 OutOfMemoryError 异常。

7.5. 方法区使用举例

public class MethodAreaDemo {
    public static void main(String args[]) {
        int x = 500;
        int y = 100;
        int a = x / y;
        int b = 50;
        System.out.println(a+b);
    }
}

Copied!

7.6. 方法区的演进细节

首先明确：只有 Hotspot 才有永久代。BEA JRockit、IBMJ9 等来说，是不存在永久代的概念的。原则上如何实现方法区属于虚拟机实现细节，不受《Java 虚拟机规范》管束，并不要求统一
Hotspot 中方法区的变化：

JDK1.6 及之前	有永久代（permanet），静态变量和字符串常量池存储在永久代上
JDK1.7	有永久代，但已经逐步 “去永久代”，字符串常量池，静态变量移除，保存在堆中
JDK1.8	无永久代，类型信息，字段，方法，常量保存在本地内存的元空间，但字符串常量池、静态变量仍然在堆中。

静态变量引用的对象始终在堆空间中，发生变化的是静态变量这个引用存放位置

7.6.1. 为什么永久代要被元空间替代？

官网地址：JEP 122: Remove the Permanent Generation (java.net)

JRockit 是和 HotSpot 融合后的结果，因为 JRockit 没有永久代，所以他们不需要配置永久代

随着 Java8 的到来，HotSpot VM 中再也见不到永久代了。但是这并不意味着类的元数据信息也消失了。这些数据被移到了一个与堆不相连的本地内存区域，这个区域叫做元空间（Metaspace）。

由于类的元数据分配在本地内存中，元空间的最大可分配空间就是系统可用内存空间。

这项改动是很有必要的，原因有：

为永久代设置空间大小是很难确定的。在某些场景下，如果动态加载类过多，容易产生 Perm 区的 oom。比如某个实际 Web 工程中，因为功能点比较多，在运行过程中，要不断动态加载很多类，经常出现致命错误。
1

"Exception in thread 'dubbo client x.x connector' java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space"
Copied!
而元空间和永久代之间最大的区别在于：元空间并不在虚拟机中，而是使用本地内存。因此，默认情况下，元空间的大小仅受本地内存限制。
对永久代进行调优是很困难的。

有些人认为方法区（如 HotSpot 虚拟机中的元空间或者永久代）是没有垃圾收集行为的，其实不然。《Java 虚拟机规范》对方法区的约束是非常宽松的，提到过可以不要求虚拟机在方法区中实现垃圾收集。事实上也确实有未实现或未能完整实现方法区类型卸载的收集器存在（如 JDK 11 时期的 ZGC 收集器就不支持类卸载）。一般来说这个区域的回收效果比较难令人满意，尤其是类型的卸载，条件相当苛刻。但是这部分区域的回收有时又确实是必要的。以前 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

方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：常量池中废弃的常量和不再使用的类型

7.6.2. StringTable 为什么要调整位置？

jdk7 中将 StringTable 放到了堆空间中。因为永久代的回收效率很低，在 full gc 的时候才会触发。而 full gc 是老年代的空间不足、永久代不足时才会触发。

这就导致 StringTable 回收效率不高。而我们开发中会有大量的字符串被创建，回收效率低，导致永久代内存不足。放到堆里，能及时回收内存。

7.6.3. 静态变量存放在那里？

/**
 * 静态引用对应的对象实体始终都存在堆空间
 * jdk7:
 * -Xms200m -Xmx200m -XX:PermSize=300m -XX:MaxPermSize=300m -XX:+PrintGCDetails
 * jdk8:
 * -Xms200m -Xmx200m-XX:MetaspaceSize=300m -XX:MaxMetaspaceSize=300m -XX:+PrintGCDetails
 */
public class StaticFieldTest {
    private static byte[] arr = new byte[1024 * 1024 * 100];
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(StaticFieldTest.arr);

        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (InterruptedException e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Copied!

/**
 * staticobj、instanceobj、Localobj存放在哪里？
 */
public class StaticobjTest {
    static class Test {
        static ObjectHolder staticobj = new ObjectHolder();
        ObjectHolder instanceobj = new ObjectHolder();

        void foo() {
            ObjectHolder localobj = new ObjectHolder();
            System.out.println("done");
        }
    }

    private static class ObjectHolder {
        public static void main(String[] args) {
            Test test = new StaticobjTest.Test();
            test.foo();
        }
    }
}

Copied!

使用 JHSDB 工具进行分析，这里细节略掉

staticobj 随着 Test 的类型信息存放在方法区，instanceobj 随着 Test 的对象实例存放在 Java 堆，localobject 则是存放在 foo()方法栈帧的局部变量表中。

测试发现：三个对象的数据在内存中的地址都落在 Eden 区范围内，所以结论：只要是对象实例必然会在 Java 堆中分配。

接着，找到了一个引用该 staticobj 对象的地方，是在一个 java.lang.Class 的实例里，并且给出了这个实例的地址，通过 Inspector 查看该对象实例，可以清楚看到这确实是一个 java.lang.Class 类型的对象实例，里面有一个名为 staticobj 的实例字段：

从《Java 虚拟机规范》所定义的概念模型来看，所有 Class 相关的信息都应该存放在方法区之中，但方法区该如何实现，《Java 虚拟机规范》并未做出规定，这就成了一件允许不同虚拟机自己灵活把握的事情。JDK7 及其以后版本的 HotSpot 虚拟机选择把静态变量与类型在 Java 语言一端的映射 class 对象存放在一起，存储于 Java 堆之中，从我们的实验中也明确验证了这一点

7.7. 方法区的垃圾回收

有些人认为方法区（如 Hotspot 虚拟机中的元空间或者永久代）是没有垃圾收集行为的，其实不然。《Java 虚拟机规范》对方法区的约束是非常宽松的，提到过可以不要求虚拟机在方法区中实现垃圾收集。事实上也确实有未实现或未能完整实现方法区类型卸载的收集器存在（如 JDK11 时期的 zGC 收集器就不支持类卸载）。

一般来说这个区域的回收效果比较难令人满意，尤其是类型的卸载，条件相当苛刻。但是这部分区域的回收有时又确实是必要的。以前 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。

方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：常量池中废弃的常量和不再使用的类型。

先来说说方法区内常量池之中主要存放的两大类常量：字面量和符号引用。字面量比较接近 Java 语言层次的常量概念，如文本字符串、被声明为 final 的常量值等。而符号引用则属于编译原理方面的概念，包括下面三类常量：

类和接口的全限定名
字段的名称和描述符
方法的名称和描述符

HotSpot 虚拟机对常量池的回收策略是很明确的，只要常量池中的常量没有被任何地方引用，就可以被回收。

回收废弃常量与回收 Java 堆中的对象非常类似。

判定一个常量是否“废弃”还是相对简单，而要判定一个类型是否属于“不再被使用的类”的条件就比较苛刻了。需要同时满足下面三个条件：

该类所有的实例都已经被回收，也就是 Java 堆中不存在该类及其任何派生子类的实例。
加载该类的类加载器已经被回收，这个条件除非是经过精心设计的可替换类加载器的场景，如 OSGi、JSP 的重加载等，否则通常是很难达成的。
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。

Java 虚拟机被允许对满足上述三个条件的无用类进行回收，这里说的仅仅是“被允许”，而并不是和对象一样，没有引用了就必然会回收。关于是否要对类型进行回收，HotSpot 虚拟机提供了-Xnoclassgc参数进行控制，还可以使用-verbose:class 以及 -XX:+TraceClassLoading、-XX:+TraceClassUnLoading查看类加载和卸载信息

在大量使用反射、动态代理、CGLib 等字节码框架，动态生成 JSP 以及 OSGi 这类频繁自定义类加载器的场景中，通常都需要 Java 虚拟机具备类型卸载的能力，以保证不会对方法区造成过大的内存压力。

7.8 class对象和方法区

我们在写 Java 代码的时候，我们会面对着无数个接口，类，对象和方法。但我们有木有想过，Java 中的这些对象、类和方法，在 HotSpot JVM 中的结构又是怎么样呢？HotSpot JVM 底层都是 C++ 实现的，那么 Java 的对象模型与 C++ 对象模型之间又有什么关系呢？今天就来分析一下 HotSpot JVM 中的对象模型：oop-klass model，它们的源码位于 openjdk-8/openjdk/hotspot/src/share/vm/oops 文件夹内。

HotSpot JVM 并没有根据 Java 实例对象直接通过虚拟机映射到新建的 C++ 对象，而是设计了一个 oop-klass model。

当时第一次看到 oop，我的第一反应就是 object-oriented programming，其实这里的 oop 指的是 Ordinary Object Pointer（普通对象指针），它用来表示对象的实例信息，看起来像个指针实际上是藏在指针里的对象。而 klass 则包含 元数据和方法信息，用来描述 Java 类。

那么为何要设计这样一个一分为二的对象模型呢？这是因为 HotSopt JVM 的设计者不想让每个对象中都含有一个 vtable（虚函数表），所以就把对象模型拆成 klass 和 oop，其中 oop 中不含有任何虚函数，而 klass 就含有虚函数表，可以进行 method dispatch。这个模型其实是参照的 Strongtalk VM 底层的对象模型。

Klass

klass是JVM内部建立的Java类的对等模型，里面有Java类中的类变量，成员变量、成员方法和继承信息等，正是因为JVM在内部建立了一个和Java类对等的C++类模型，才能在程序运行过程动态反射出类的全部信息。除此之外klass模型还提供了虚函数列表，里面包含了一些函数的调用接口，在访问Java类时是通过handle类获得oop实例，在通过oop实例里的指向klass的指针得到klass实例，来完成函数调用。

非数组
- InstanceKlass 普通的类在JVM对应的C++类存储类的元信息在方法区
- InstanceMirrorKlass 用于表示java.lang.Class，Java代码中获取到的Class对象，实际上就是这个C++类的实例，存储在堆区，学名镜像类
数组
- 基本类型数组
  - boolean、byte、char、short、int、float、long、double
  - 对应 TypeArrayKlass
- 引用类型数组
  - 对应 ObjArrayKlass

Class对象是存放在堆区的，不是方法区，这点很多人容易犯错。类的元数据（元数据并不是类的Class对象！Class对象是加载的最终产品，类的方法代码，变量名，方法名，访问权限，返回值等等都是在方法区的）才是存在方法区的。

jvm为每个加载的类型(译者：包括类和接口)都创建一个java.lang.Class的实例。而jvm必须以某种方式把Class的这个实例和存储在方法区中的类型数据联系起来。

oop

oop前面说了就是普通对象指针，存放Java类的实际数据，JVM内部定义了许多___oopDesc*类型的指针，这些指针都由GC（garbage collection垃圾回收）管理，这里的oop指针前面要加上“普通”两个字，原因是区分开与SmallTalk语言中的“直接指针”，所谓直接指针就是将实际数据直接存放到指针变量里，并不会在GC堆上分配，这样对象在离开了函数的作用域后就会直接从对阵上被释放，而无需GC区回收。普通对象指针由于GC堆管理，垃圾回收需要GC来处理。来看看oop体系里面都有哪些类型变量：

上图所示就是整个oop体系的结构，每一个类型代表JVM内部一个特定的对象模型，也就是说在Java程序运行时，每创建一个新的对象，都会有对应的OopDesc对象生成。

创建对象时符号引用指向了方法区的Class数据，还是堆内存中Class对象？

首先要分清楚方法区中的类数据和堆中Class对象的区别。

**堆Class对象本质上是对方法区类型数据的一个访问接口。**在Java类文件（除了数组类型）的加载过程中，首先会把.class二进制文件转化为方法区的运行时数据结构，然后会在Java堆内存中实例化一个java.lang.Class类的对象，用来访问方法区中的类型数据。因此，堆中的Class并不存储静态变量、常量、方法等实际信息。创建对象时符号表引用指向的类肯定是方法区中的类数据，因为没有必要通过Class对象来间接访问方法区，这样需要两次引用解析，开销更大。

创建好的对象的对象头里存放的类型指针指向的是方法区中类型数据还是堆内存的Class对象？

首先要搞清楚，对象为什么要引用方法区中的类型数据？

进行类型强转（cast）操作或者instanceof判断时，虚拟机需要查看目标类型是不是当前对象的类型或者父类之一。
当调用实例方法时，需要进行动态绑定，动态绑定的过程需要类的信息。

和上一问一样，我们需要引用的最终目标是方法区中类有关的信息，所以类型指针直接指向方法区中的类型数据。

如果类型指针指向的是方法区中的类数据，那么这个在堆中的Class对象又有什么用？

Class对象为程序员提供了查看方法区类型信息的接口, 如类名，当前对象的父类，方法，变量等。对于同一个ClassLoader, 只存在一个Class对象。Class对象可以通过两种方法获得：

根据实例对象获得：ref.getClass()
根据类名获得：ClassName.class , 基本类型只可以通过这种方式获得Class对象。

new操作返回的instanceOopDesc类型指针指向instanceKlass，而instanceKlass指向了对应的类型的Class实例的instanceOopDesc；既然已经指向了方法区的类数据，那为什么还要指回Class实例？

因为对象指向的是方法区，所以要想得到Class实例的引用，就必须通过方法区的数据，instanceKlass保留对Class实例的引用是必要的。

总结

常见面试题

百度：

说一下 JVM 内存模型吧，有哪些区？分别干什么的？

蚂蚁金服：

Java8 的内存分代改进 JVM 内存分哪几个区，每个区的作用是什么？

一面：JVM 内存分布/内存结构？栈和堆的区别？堆的结构？为什么两个 survivor 区？

二面：Eden 和 survior 的比例分配

小米：

jvm 内存分区，为什么要有新生代和老年代

字节跳动：

二面：Java 的内存分区

二面：讲讲 vm 运行时数据库区什么时候对象会进入老年代？

京东：

JVM 的内存结构，Eden 和 Survivor 比例。

JVM 内存为什么要分成新生代，老年代，持久代。

新生代中为什么要分为 Eden 和 survivor。

天猫：

一面：Jvm 内存模型以及分区，需要详细到每个区放什么。

一面：JVM 的内存模型，Java8 做了什么改

拼多多：

JVM 内存分哪几个区，每个区的作用是什么？

美团：

java 内存分配 jvm 的永久代中会发生垃圾回收吗？

一面：jvm 内存分区，为什么要有新生代和老年代？

09-执行引擎

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

9. 执行引擎

9.1. 执行引擎概述

执行引擎属于 JVM 的下层，里面包括解释器、及时编译器、垃圾回收器

执行引擎是 Java 虚拟机核心的组成部分之一。

“虚拟机”是一个相对于“物理机”的概念，这两种机器都有代码执行能力，其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器、缓存、指令集和操作系统层面上的，而虚拟机的执行引擎则是由软件自行实现的，因此可以不受物理条件制约地定制指令集与执行引擎的结构体系，能够执行那些不被硬件直接支持的指令集格式。

JVM 的主要任务是负责装载字节码到其内部，但字节码并不能够直接运行在操作系统之上，因为字节码指令并非等价于本地机器指令，它内部包含的仅仅只是一些能够被 JVM 所识别的字节码指令、符号表，以及其他辅助信息。

那么，如果想要让一个 Java 程序运行起来，执行引擎（Execution Engine）的任务就是将字节码指令解释/编译为对应平台上的本地机器指令.才可以。简单来说，JVM 中的执行引擎充当了将高级语言翻译为机器语言的译者。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-H3dqdi5T-1620741818957)(https://gitee.com/vectorx/ImageCloud/raw/master/img/20210511090655.png)]

9.1.1. 执行引擎的工作流程

执行引擎在执行的过程中究竟需要执行什么样的字节码指令完全依赖于 PC 寄存器。
每当执行完一项指令操作后，PC 寄存器就会更新下一条需要被执行的指令地址。
当然方法在执行的过程中，执行引擎有可能会通过存储在局部变量表中的对象引用准确定位到存储在 Java 堆区中的对象实例信息，以及通过对象头中的元数据指针定位到目标对象的类型信息。

从外观上来看，所有的 Java 虚拟机的执行引擎输入，输出都是一致的：输入的是字节码二进制流，处理过程是字节码解析执行的等效过程，输出的是执行过程。

9.2. Java 代码编译和执行过程

大部分的程序代码转换成物理机的目标代码或虚拟机能执行的指令集之前，都需要经过上图中的各个步骤

Java 代码编译是由 Java 源码编译器（前端编译器）来完成，流程图如下所示：

Java 字节码的执行是由 JVM 执行引擎（后端编译器）来完成，流程图如下所示

9.2.1. 什么是解释器（Interpreter）？什么是 JIT 编译器？

解释器：当 Java 虚拟机启动时会根据预定义的规范对字节码采用逐行解释的方式执行，将每条字节码文件中的内容“翻译”为对应平台的本地机器指令执行。

JIT（Just In Time Compiler）编译器：就是虚拟机将源代码直接编译成和本地机器平台相关的机器语言。

9.2.2. 为什么 Java 是半编译半解释型语言？

JDK1.0 时代，将 Java 语言定位为“解释执行”还是比较准确的。再后来，Java 也发展出可以直接生成本地代码的编译器。现在 JVM 在执行 Java 代码的时候，通常都会将解释执行与编译执行二者结合起来进行。

图示

9.3. 机器码、指令、汇编语言

9.3.1. 机器码

各种用二进制编码方式表示的指令，叫做机器指令码。开始，人们就用它采编写程序，这就是机器语言。

机器语言虽然能够被计算机理解和接受，但和人们的语言差别太大，不易被人们理解和记忆，并且用它编程容易出差错。

用它编写的程序一经输入计算机，CPU 直接读取运行，因此和其他语言编的程序相比，执行速度最快。

机器指令与 CPU 紧密相关，所以不同种类的 CPU 所对应的机器指令也就不同。

9.3.2. 指令

由于机器码是有 0 和 1 组成的二进制序列，可读性实在太差，于是人们发明了指令。

指令就是把机器码中特定的 0 和 1 序列，简化成对应的指令（一般为英文简写，如 mov，inc 等），可读性稍好

由于不同的硬件平台，执行同一个操作，对应的机器码可能不同，所以不同的硬件平台的同一种指令（比如 mov），对应的机器码也可能不同。

9.3.3. 指令集

不同的硬件平台，各自支持的指令，是有差别的。因此每个平台所支持的指令，称之为对应平台的指令集。如常见的

x86 指令集，对应的是 x86 架构的平台
ARM 指令集，对应的是 ARM 架构的平台

9.3.4. 汇编语言

由于指令的可读性还是太差，于是人们又发明了汇编语言。

在汇编语言中，用助记符（Mnemonics）代替机器指令的操作码，用<mark 地址符号（Symbol）或标号（Label）代替指令或操作数的地址。在不同的硬件平台，汇编语言对应着不同的机器语言指令集，通过汇编过程转换成机器指令。

由于计算机只认识指令码，所以用汇编语言编写的程序还必须翻译成机器指令码，计算机才能识别和执行。

9.3.5. 高级语言

为了使计算机用户编程序更容易些，后来就出现了各种高级计算机语言。高级语言比机器语言、汇编语言更接近人的语言

当计算机执行高级语言编写的程序时，仍然需要把程序解释和编译成机器的指令码。完成这个过程的程序就叫做解释程序或编译程序。

高级语言也不是直接翻译成机器指令，而是翻译成汇编语言码，如下面说的 C 和 C++

C、C++源程序执行过程

编译过程又可以分成两个阶段：编译和汇编。

编译过程：是读取源程序（字符流），对之进行词法和语法的分析，将高级语言指令转换为功能等效的汇编代码

汇编过程：实际上指把汇编语言代码翻译成目标机器指令的过程。

9.3.6. 字节码

字节码是一种中间状态（中间码）的二进制代码（文件），它比机器码更抽象，需要直译器转译后才能成为机器码

字节码主要为了实现特定软件运行和软件环境、与硬件环境无关。

字节码的实现方式是通过编译器和虚拟机器。编译器将源码编译成字节码，特定平台上的虚拟机器将字节码转译为可以直接执行的指令。字节码典型的应用为：Java bytecode

9.4. 解释器

JVM 设计者们的初衷仅仅只是单纯地为了满足 Java 程序实现跨平台特性，因此避免采用静态编译的方式直接生成本地机器指令，从而诞生了实现解释器在运行时采用逐行解释字节码执行程序的想法。

为什么 Java 源文件不直接翻译成 JMV，而是翻译成字节码文件？可能是因为直接翻译的代价是比较大的

9.4.1. 解释器工作机制

解释器真正意义上所承担的角色就是一个运行时“翻译者”，将字节码文件中的内容“翻译”为对应平台的本地机器指令执行。

当一条字节码指令被解释执行完成后，接着再根据 PC 寄存器中记录的下一条需要被执行的字节码指令执行解释操作。

9.4.2. 解释器分类

在 Java 的发展历史里，一共有两套解释执行器，即古老的字节码解释器、现在普遍使用的模板解释器。

字节码解释器在执行时通过纯软件代码模拟字节码的执行，效率非常低下。
而模板解释器将每一条字节码和一个模板函数相关联，模板函数中直接产生这条字节码执行时的机器码，从而很大程度上提高了解释器的性能。

在 HotSpot VM 中，解释器主要由 Interpreter 模块和 Code 模块构成。

Interpreter 模块：实现了解释器的核心功能
Code 模块：用于管理 HotSpot VM 在运行时生成的本地机器指令

9.4.3. 现状

由于解释器在设计和实现上非常简单，因此除了 Java 语言之外，还有许多高级语言同样也是基于解释器执行的，比如 Python、Perl、Ruby 等。但是在今天，基于解释器执行已经沦落为低效的代名词，并且时常被一些 C/C++程序员所调侃。

为了解决这个问题，JVM 平台支持一种叫作即时编译的技术。即时编译的目的是避免函数被解释执行，而是将整个函数体编译成为机器码，每次函数执行时，只执行编译后的机器码即可，这种方式可以使执行效率大幅度提升。

不过无论如何，基于解释器的执行模式仍然为中间语言的发展做出了不可磨灭的贡献。

9.5. JIT 编译器

9.5.1. Java 代码的执行分类

第一种是将源代码编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器将字节码文件转为机器码执行
第二种是编译执行（直接编译成机器码，但是要知道不同机器上编译的机器码是不一样，而字节码是可以跨平台的）。现代虚拟机为了提高执行效率，会使用即时编译技术（JIT，Just In Time）将方法编译成机器码后再执行

HotSpot VM 是目前市面上高性能虚拟机的代表作之一。它采用解释器与即时编译器并存的架构。在 Java 虚拟机运行时，解释器和即时编译器能够相互协作，各自取长补短，尽力去选择最合适的方式来权衡编译本地代码的时间和直接解释执行代码的时间。

在今天，Java 程序的运行性能早已脱胎换骨，已经达到了可以和 C/C++ 程序一较高下的地步。

问题来了

有些开发人员会感觉到诧异，既然 HotSpot VM 中已经内置 JIT 编译器了，那么为什么还需要再使用解释器来“拖累”程序的执行性能呢？比如 JRockit VM 内部就不包含解释器，字节码全部都依靠即时编译器编译后执行。

首先明确：当程序启动后，解释器可以马上发挥作用，省去编译的时间，立即执行。编译器要想发挥作用，把代码编译成本地代码，需要一定的执行时间。但编译为本地代码后，执行效率高。

所以：尽管 JRockit VM 中程序的执行性能会非常高效，但程序在启动时必然需要花费更长的时间来进行编译。对于服务端应用来说，启动时间并非是关注重点，但对于那些看中启动时间的应用场景而言，或许就需要采用解释器与即时编译器并存的架构来换取一个平衡点。在此模式下，当 Java 虚拟器启动时，解释器可以首先发挥作用，而不必等待即时编译器全部编译完成后再执行，这样可以省去许多不必要的编译时间。随着时间的推移，编译器发挥作用，把越来越多的代码编译成本地代码，获得更高的执行效率。

同时，解释执行在编译器进行激进优化不成立的时候，作为编译器的“逃生门”。

9.5.2. HotSpot JVM 执行方式

当虚拟机启动的时候，解释器可以首先发挥作用，而不必等待即时编译器全部编译完成再执行，这样可以省去许多不必要的编译时间。并且随着程序运行时间的推移，即时编译器逐渐发挥作用，根据热点探测功能，将有价值的字节码编译为本地机器指令，以换取更高的程序执行效率。

案例来了

注意解释执行与编译执行在线上环境微妙的辩证关系。机器在热机状态可以承受的负载要大于冷机状态。如果以热机状态时的流量进行切流，可能使处于冷机状态的服务器因无法承载流量而假死。

在生产环境发布过程中，以分批的方式进行发布，根据机器数量划分成多个批次，每个批次的机器数至多占到整个集群的 1/8。曾经有这样的故障案例：某程序员在发布平台进行分批发布，在输入发布总批数时，误填写成分为两批发布。如果是热机状态，在正常情况下一半的机器可以勉强承载流量，但由于刚启动的 JVM 均是解释执行，还没有进行热点代码统计和 JIT 动态编译，导致机器启动之后，当前 1/2 发布成功的服务器马上全部宕机，此故障说明了 JIT 的存在。—阿里团队

9.5.3. 概念解释

Java 语言的“编译期”其实是一段“不确定”的操作过程，因为它可能是指一个前端编译器（其实叫“编译器的前端”更准确一些）把.java 文件转变成.class 文件的过程；

也可能是指虚拟机的后端运行期编译器（JIT 编译器，Just In Time Compiler）把字节码转变成机器码的过程。

还可能是指使用静态提前编译器（AOT 编译器，Ahead of Time Compiler）直接把.java 文件编译成本地机器代码的过程。

前端编译器：Sun 的 Javac、Eclipse JDT 中的增量式编译器（ECJ）。
JIT 编译器：HotSpot VM 的 C1、C2 编译器。
AOT 编译器：GNU Compiler for the Java（GCJ）、Excelsior JET。

9.5.4. 热点代码及探测技术

当然是否需要启动 JIT 编译器将字节码直接编译为对应平台的本地机器指令，则需要根据代码被调用执行的频率而定。关于那些需要被编译为本地代码的字节码，也被称之为“热点代码”，JIT 编译器在运行时会针对那些频繁被调用的“热点代码”做出深度优化，将其直接编译为对应平台的本地机器指令，以此提升 Java 程序的执行性能。

一个被多次调用的方法，或者是一个方法体内部循环次数较多的循环体都可以被称之为“热点代码”，因此都可以通过 JIT 编译器编译为本地机器指令。由于这种编译方式发生在方法的执行过程中，因此被称之为栈上替换，或简称为OSR（On Stack Replacement）编译。

一个方法究竟要被调用多少次，或者一个循环体究竟需要执行多少次循环才可以达到这个标准？必然需要一个明确的阈值，JIT 编译器才会将这些“热点代码”编译为本地机器指令执行。这里主要依靠热点探测功能。

目前 HotSpot VM 所采用的热点探测方式是基于计数器的热点探测。

JIT编译的代码缓存会放到方法区里面

采用基于计数器的热点探测，HotSpot VM 将会为每一个方法都建立 2 个不同类型的计数器，分别为方法调用计数器（Invocation Counter）和回边计数器（Back Edge Counter）。

方法调用计数器用于统计方法的调用次数
回边计数器则用于统计循环体执行的循环次数

方法调用计数器

这个计数器就用于统计方法被调用的次数，它的默认阀值在 Client 模式下是 1500 次，在 Server 模式下是 10000 次。超过这个阈值，就会触发 JIT 编译。

这个阀值可以通过虚拟机参数 -XX:CompileThreshold来人为设定。

当一个方法被调用时，会先检查该方法是否存在被 JIT 编译过的版本，如果存在，则优先使用编译后的本地代码来执行。如果不存在已被编译过的版本，则将此方法的调用计数器值加 1，然后判断方法调用计数器与回边计数器值之和是否超过方法调用计数器的阀值。如果已超过阈值，那么将会向即时编译器提交一个该方法的代码编译请求。

热点衰减

如果不做任何设置，方法调用计数器统计的并不是方法被调用的绝对次数，而是一个相对的执行频率，即一段时间之内方法被调用的次数。当超过一定的时间限度，如果方法的调用次数仍然不足以让它提交给即时编译器编译，那这个方法的调用计数器就会被减少一半，这个过程称为方法调用计数器热度的衰减（Counter Decay），而这段时间就称为此方法统计的半衰周期（Counter Half Life Time）

进行热度衰减的动作是在虚拟机进行垃圾收集时顺便进行的，可以使用虚拟机参数 -XX:-UseCounterDecay 来关闭热度衰减，让方法计数器统计方法调用的绝对次数，这样，只要系统运行时间足够长，绝大部分方法都会被编译成本地代码。

另外，可以使用-XX:CounterHalfLifeTime参数设置半衰周期的时间，单位是秒。

回边计数器

它的作用是统计一个方法中循环体代码执行的次数，在字节码中遇到控制流向后跳转的指令称为“回边”（Back Edge）。显然，建立回边计数器统计的目的就是为了触发 OSR 编译。

9.5.5. HotSpotVM 可以设置程序执行方法

缺省情况下 HotSpot VM 是采用解释器与即时编译器并存的架构，当然开发人员可以根据具体的应用场景，通过命令显式地为 Java 虚拟机指定在运行时到底是完全采用解释器执行，还是完全采用即时编译器执行。如下所示：

-Xint：完全采用解释器模式执行程序；
-Xcomp：完全采用即时编译器模式执行程序。如果即时编译出现问题，解释器会介入执行
-Xmixed：采用解释器+即时编译器的混合模式共同执行程序。

9.5.6. HotSpotVM 中 JIT 分类

JIT 的编译器还分为了两种，分别是 C1 和 C2，在 HotSpot VM 中内嵌有两个 JIT 编译器，分别为 Client Compiler 和 Server Compiler，但大多数情况下我们简称为 C1 编译器和 C2 编译器。开发人员可以通过如下命令显式指定 Java 虚拟机在运行时到底使用哪一种即时编译器，如下所示：

-client：指定 Java 虚拟机运行在 Client 模式下，并使用 C1 编译器；C1 编译器会对字节码进行简单和可靠的优化，耗时短，以达到更快的编译速度。
-server：指定 Java 虚拟机运行在 server 模式下，并使用 C2 编译器。C2进行耗时较长的优化，以及激进优化，但优化的代码执行效率更高。

分层编译（Tiered Compilation）策略：程序解释执行（不开启性能监控）可以触发 C1 编译，将字节码编译成机器码，可以进行简单优化，也可以加上性能监控，C2 编译会根据性能监控信息进行激进优化。

不过在 Java7 版本之后，一旦开发人员在程序中显式指定命令“-server"时，默认将会开启分层编译策略，由 C1 编译器和 C2 编译器相互协作共同来执行编译任务。

C1 和 C2 编译器不同的优化策略

在不同的编译器上有不同的优化策略，C1 编译器上主要有方法内联、去虚拟化、冗余消除。

方法内联：将引用的函数代码编译到引用点处，这样可以减少栈帧的生成，减少参数传递以及跳转过程
去虚拟化：对唯一的实现类进行内联
冗余消除：在运行期间把一些不会执行的代码折叠掉

C2 的优化主要是在全局层面，逃逸分析（前面讲过，并不成熟）是优化的基础。基于逃逸分析在 C2 上有如下几种优化：

标量替换：用标量值代替聚合对象的属性值
栈上分配：对于未逃逸的对象分配对象在栈而不是堆
同步消除：清除同步操作，通常指 synchronized

总结

一般来讲，JIT 编译出来的机器码性能比解释器高。C2 编译器启动时长比 C1 慢，系统稳定执行以后，C2 编译器执行速度远快于 C1 编译器

写到最后 1

自 JDK10 起，HotSpot 又加入了一个全新的及时编译器：Graal 编译器
编译效果短短几年时间就追评了 C2 编译器，未来可期
目前，带着实验状态标签，需要使用开关参数-XX:+UnlockExperimentalvMOptions -XX:+UseJVMCICompiler去激活才能使用

写到最后 2：AOT 编译器

jdk9 引入了 AOT 编译器（静态提前编译器，Ahead of Time Compiler）

Java 9 引入了实验性 AOT 编译工具 jaotc。它借助了 Graal 编译器，将所输入的 Java 类文件转换为机器码，并存放至生成的动态共享库之中。

所谓 AOT 编译，是与即时编译相对立的一个概念。我们知道，即时编译指的是在程序的运行过程中，将字节码转换为可在硬件上直接运行的机器码，并部署至托管环境中的过程。而AOT 编译指的则是，在程序运行之前，便将字节码转换为机器码的过程。

最大的好处：Java 虚拟机加载已经预编译成二进制库，可以直接执行。不必等待及时编译器的预热，减少 Java 应用给人带来“第一次运行慢” 的不良体验

缺点：

破坏了 java “ 一次编译，到处运行”的理念，必须为每个不同的硬件，OS 编译对应的发行包
降低了 Java 链接过程的动态性，加载的代码在编译器就必须全部已知。
还需要继续优化中，最初只支持 Linux X64 java base

11-垃圾回收概述及算法

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

11. 垃圾回收概述及算法

11.1. 垃圾回收概述

11.1.1. 什么是垃圾？

垃圾收集，不是 Java 语言的伴生产物。早在 1960 年，第一门开始使用内存动态分配和垃圾收集技术的 Lisp 语言诞生。

关于垃圾收集有三个经典问题：

哪些内存需要回收？
什么时候回收？
如何回收？

垃圾收集机制是 Java 的招牌能力，极大地提高了开发效率。如今，垃圾收集几乎成为现代语言的标配，即使经过如此长时间的发展，Java 的垃圾收集机制仍然在不断的演进中，不同大小的设备、不同特征的应用场景，对垃圾收集提出了新的挑战，这当然也是面试的热点。

大厂面试题

蚂蚁金服

你知道哪几种垃圾回收器，各自的优缺点，重点讲一下 cms 和 G1？

JVM GC 算法有哪些，目前的 JDK 版本采用什么回收算法？

G1 回收器讲下回收过程 GC 是什么？为什么要有 GC？

GC 的两种判定方法？CMS 收集器与 G1 收集器的特点

百度

说一下 GC 算法，分代回收说下

垃圾收集策略和算法

天猫

JVM GC 原理，JVM 怎么回收内存

CMS 特点，垃圾回收算法有哪些？各自的优缺点，他们共同的缺点是什么？

滴滴

Java 的垃圾回收器都有哪些，说下 g1 的应用场景，平时你是如何搭配使用垃圾回收器的

京东

你知道哪几种垃圾收集器，各自的优缺点，重点讲下 cms 和 G1，

包括原理，流程，优缺点。垃圾回收算法的实现原理

阿里

讲一讲垃圾回收算法。

什么情况下触发垃圾回收？

如何选择合适的垃圾收集算法？

JVM 有哪三种垃圾回收器？

字节跳动

常见的垃圾回收器算法有哪些，各有什么优劣？

System.gc（）和 Runtime.gc（）会做什么事情？

Java GC 机制？GC Roots 有哪些？

Java 对象的回收方式，回收算法。

CMS 和 G1 了解么，CMS 解决什么问题，说一下回收的过程。

CMS 回收停顿了几次，为什么要停顿两次?

什么是垃圾？

An object is considered garbage when it can no longer be reached from any pointer in the running program

垃圾是指在运行程序中没有任何指针指向的对象，这个对象就是需要被回收的垃圾。

如果不及时对内存中的垃圾进行清理，那么，这些垃圾对象所占的内存空间会一直保留到应用程序的结束，被保留的空间无法被其它对象使用，甚至可能导致内存溢出。

磁盘碎片整理的日子

机械硬盘需要进行磁盘整理，同时还有坏道

11.1.2. 为什么需要 GC

想要学习 GC，首先需要理解为什么需要 GC？

对于高级语言来说，一个基本认知是如果不进行垃圾回收，内存迟早都会被消耗完，因为不断地分配内存空间而不进行回收，就好像不停地生产生活垃圾而从来不打扫一样。

除了释放没用的对象，垃圾回收也可以清除内存里的记录碎片。碎片整理将所占用的堆内存移到堆的一端，以便JVM 将整理出的内存分配给新的对象。

随着应用程序所应付的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有 GC 就不能保证应用程序的正常进行。而经常造成 STW 的 GC 又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对 GC 进行优化。

11.1.3. 早期垃圾回收

在早期的 C/C++时代，垃圾回收基本上是手工进行的。开发人员可以使用 new 关键字进行内存申请，并使用 delete 关键字进行内存释放。比如以下代码：

MibBridge *pBridge= new cmBaseGroupBridge();
//如果注册失败，使用Delete释放该对象所占内存区域
if (pBridge->Register(kDestroy) != NO ERROR）
	delete pBridge;

Copied!

这种方式可以灵活控制内存释放的时间，但是会给开发人员带来频繁申请和释放内存的管理负担。倘若有一处内存区间由于程序员编码的问题忘记被回收，那么就会产生内存泄漏，垃圾对象永远无法被清除，随着系统运行时间的不断增长，垃圾对象所耗内存可能持续上升，直到出现内存溢出并造成应用程序崩溃。

在有了垃圾回收机制后，上述代码极有可能变成这样

1
2

MibBridge *pBridge = new cmBaseGroupBridge();
pBridge->Register(kDestroy);

Copied!

现在，除了 Java 以外，C#、Python、Ruby 等语言都使用了自动垃圾回收的思想，也是未来发展趋势，可以说这种自动化的内存分配和来及回收方式已经成为了线代开发语言必备的标准。

11.1.4. Java 垃圾回收机制

自动内存管理，无需开发人员手动参与内存的分配与回收，这样降低内存泄漏和内存溢出的风险

没有垃圾回收器，java 也会和 cpp 一样，各种悬垂指针，野指针，泄露问题让你头疼不已。

自动内存管理机制，将程序员从繁重的内存管理中释放出来，可以更专心地专注于业务开发

oracle 官网关于垃圾回收的介绍 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/vm/gctuning/toc.html

担忧

对于 Java 开发人员而言，自动内存管理就像是一个黑匣子，如果过度依赖于“自动”，那么这将会是一场灾难，最严重的就会弱化 Java 开发人员在程序出现内存溢出时定位问题和解决问题的能力。

此时，了解 JVM 的自动内存分配和内存回收原理就显得非常重要，只有在真正了解 JVM 是如何管理内存后，我们才能够在遇见 outofMemoryError 时，快速地根据错误异常日志定位问题和解决问题。

当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时，当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就必须对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。

GC 主要关注的区域

GC 主要关注于方法区和堆中的垃圾收集

垃圾收集器可以对年轻代回收，也可以对老年代回收，甚至是全栈和方法区的回收。其中，Java 堆是垃圾收集器的工作重点

从次数上讲：

频繁收集 Young 区
较少收集 Old 区
基本不收集 Perm 区（元空间）

11.2. 垃圾回收相关算法

对象存活判断

在堆里存放着几乎所有的 Java 对象实例，在 GC 执行垃圾回收之前，首先需要区分出内存中哪些是存活对象，哪些是已经死亡的对象。只有被标记为己经死亡的对象，GC 才会在执行垃圾回收时，释放掉其所占用的内存空间，因此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段。

那么在 JVM 中究竟是如何标记一个死亡对象呢？简单来说，当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时，就可以宣判为已经死亡。

判断对象存活一般有两种方式：引用计数算法和可达性分析算法。

11.2.1. 标记阶段：引用计数算法

方式一：引用计数算法

引用计数算法（Reference Counting）比较简单，对每个对象保存一个整型的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。

对于一个对象 A，只要有任何一个对象引用了 A，则 A 的引用计数器就加 1；当引用失效时，引用计数器就减 1。只要对象 A 的引用计数器的值为 0，即表示对象 A 不可能再被使用，可进行回收。

优点：实现简单，垃圾对象便于辨识；判定效率高，回收没有延迟性。

缺点：

它需要单独的字段存储计数器，这样的做法增加了存储空间的开销。
每次赋值都需要更新计数器，伴随着加法和减法操作，这增加了时间开销。
引用计数器有一个严重的问题，即无法处理循环引用的情况。这是一条致命缺陷，导致在 Java 的垃圾回收器中没有使用这类算法。

循环引用

当 p 的指针断开的时候，内部的引用形成一个循环，这就是循环引用

举例

测试 Java 中是否采用的是引用计数算法

public class RefCountGC {
    // 这个成员属性的唯一作用就是占用一点内存
    private byte[] bigSize = new byte[5*1024*1024];
    // 引用
    Object reference = null;

    public static void main(String[] args) {
        RefCountGC obj1 = new RefCountGC();
        RefCountGC obj2 = new RefCountGC();

        obj1.reference = obj2;
        obj2.reference = obj1;

        obj1 = null;
        obj2 = null;
        // 显示的执行垃圾收集行为
        // 这里发生GC，obj1和obj2是否被回收？
        System.gc();
    }
}
// 运行结果
PSYoungGen: 15490K->808K(76288K)] 15490K->816K(251392K)

Copied!

上述进行了 GC 收集的行为，所以可以证明 JVM 中采用的不是引用计数器的算法

小结

引用计数算法，是很多语言的资源回收选择，例如因人工智能而更加火热的 Python，它更是同时支持引用计数和垃圾收集机制。

具体哪种最优是要看场景的，业界有大规模实践中仅保留引用计数机制，以提高吞吐量的尝试。

Java 并没有选择引用计数，是因为其存在一个基本的难题，也就是很难处理循环引用关系。

Python 如何解决循环引用？

手动解除：很好理解，就是在合适的时机，解除引用关系。使用弱引用 weakref，weakref 是 Python 提供的标准库，旨在解决循环引用。

11.2.2. 标记阶段：可达性分析算法

可达性分析算法（根搜索算法、追踪性垃圾收集）

相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用的问题，防止内存泄漏的发生。

相较于引用计数算法，这里的可达性分析就是 Java、C#选择的。这种类型的垃圾收集通常也叫作追踪性垃圾收集（Tracing Garbage Collection）

所谓"GCRoots”根集合就是一组必须活跃的引用。

基本思路

可达性分析算法是以根对象集合（GCRoots）为起始点，按照从上至下的方式搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。
使用可达性分析算法后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain）
如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象己经死亡，可以标记为垃圾对象。
在可达性分析算法中，只有能够被根对象集合直接或者间接连接的对象才是存活对象。

在 Java 语言中，GC Roots 包括以下几类元素：

虚拟机栈中引用的对象
- 比如：各个线程被调用的方法中使用到的参数、局部变量等。
本地方法栈内 JNI（通常说的本地方法）引用的对象
方法区中类静态属性引用的对象
- 比如：Java 类的引用类型静态变量
方法区中常量引用的对象
- 比如：字符串常量池（String Table）里的引用
所有被同步锁 synchronized 持有的对象
Java 虚拟机内部的引用。
- 基本数据类型对应的 Class 对象，一些常驻的异常对象（如：NullPointerException、OutOfMemoryError），系统类加载器。
反映 java 虚拟机内部情况的 JMXBean、JVMTI 中注册的回调、本地代码缓存等。

除了这些固定的 GC Roots 集合以外，根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同，还可以有其他对象“临时性”地加入，共同构成完整 GC Roots 集合。比如：分代收集和局部回收（PartialGC）。

如果只针对 Java 堆中的某一块区域进行垃圾回收（比如：典型的只针对新生代），必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节，更不是孤立封闭的，这个区域的对象完全有可能被其他区域的对象所引用，这时候就需要一并将关联的区域对象也加入 GCRoots 集合中去考虑，才能保证可达性分析的准确性。

小技巧：由于 Root 采用栈方式存放变量和指针，所以如果一个指针，它保存了堆内存里面的对象，但是自己又不存放在堆内存里面，那它就是一个 Root。

注意

如果要使用可达性分析算法来判断内存是否可回收，那么分析工作必须在一个能保障一致性的快照中进行。这点不满足的话分析结果的准确性就无法保证。

这点也是导致 GC 进行时必须“stop The World”的一个重要原因。

即使是号称（几乎）不会发生停顿的 CMS 收集器中，枚举根节点时也是必须要停顿的。

11.2.3. 对象的 finalization 机制

Java 语言提供了对象终止（finalization）机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑。

当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象，即：垃圾回收此对象之前，总会先调用这个对象的 finalize()方法。

finalize() 方法允许在子类中被重写，用于在对象被回收时进行资源释放。通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作，比如关闭文件、套接字和数据库连接等。

永远不要主动调用某个对象的 finalize()方法 I 应该交给垃圾回收机制调用。理由包括下面三点：

在 finalize()时可能会导致对象复活。
finalize()方法的执行时间是没有保障的，它完全由 GC 线程决定，极端情况下，若不发生 GC，则 finalize()方法将没有执行机会。
一个糟糕的 finalize()会严重影响 Gc 的性能。

从功能上来说，finalize()方法与 C++中的析构函数比较相似，但是 Java 采用的是基于垃圾回收器的自动内存管理机制，所以 finalize()方法在本质上不同于 C++中的析构函数。

由于 finalize()方法的存在，虚拟机中的对象一般处于三种可能的状态。

生存还是死亡？

如果从所有的根节点都无法访问到某个对象，说明对象己经不再使用了。一般来说，此对象需要被回收。但事实上，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于“缓刑”阶段。一个无法触及的对象有可能在某一个条件下“复活”自己，如果这样，那么对它的回收就是不合理的，为此，定义虚拟机中的对象可能的三种状态。如下：

可触及的：从根节点开始，可以到达这个对象。
可复活的：对象的所有引用都被释放，但是对象有可能在 finalize()中复活。
不可触及的：对象的 finalize()被调用，并且没有复活，那么就会进入不可触及状态。不可触及的对象不可能被复活，因为finalize()只会被调用一次。

以上 3 种状态中，是由于 inalize()方法的存在，进行的区分。只有在对象不可触及时才可以被回收。

具体过程

判定一个对象 objA 是否可回收，至少要经历两次标记过程：

如果对象 objA 到 GC Roots 没有引用链，则进行第一次标记。
进行筛选，判断此对象是否有必要执行 finalize()方法
如果对象 objA 没有重写 finalize()方法，或者 finalize()方法已经被虚拟机调用过，则虚拟机视为“没有必要执行”，objA 被判定为不可触及的。
如果对象 objA 重写了 finalize()方法，且还未执行过，那么 objA 会被插入到 F-Queue 队列中，由一个虚拟机自动创建的、低优先级的 Finalizer 线程触发其 finalize()方法执行。
finalize()方法是对象逃脱死亡的最后机会，稍后 GC 会对 F-Queue 队列中的对象进行第二次标记。如果 objA 在 finalize()方法中与引用链上的任何一个对象建立了联系，那么在第二次标记时，objA 会被移出“即将回收”集合。之后，对象会再次出现没有引用存在的情况。在这个情况下，finalize 方法不会被再次调用，对象会直接变成不可触及的状态，也就是说，一个对象的 finalize 方法只会被调用一次。

举例

public class CanReliveObj {
    // 类变量，属于GC Roots的一部分
    public static CanReliveObj canReliveObj;

    @Override
    protected void finalize() throws Throwable {
        super.finalize();
        System.out.println("调用当前类重写的finalize()方法");
        canReliveObj = this;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        canReliveObj = new CanReliveObj();
        canReliveObj = null;
        System.gc();
        System.out.println("-----------------第一次gc操作------------");
        // 因为Finalizer线程的优先级比较低，暂停2秒，以等待它
        Thread.sleep(2000);
        if (canReliveObj == null) {
            System.out.println("obj is dead");
        } else {
            System.out.println("obj is still alive");
        }

        System.out.println("-----------------第二次gc操作------------");
        canReliveObj = null;
        System.gc();
        // 下面代码和上面代码是一样的，但是 canReliveObj却自救失败了
        Thread.sleep(2000);
        if (canReliveObj == null) {
            System.out.println("obj is dead");
        } else {
            System.out.println("obj is still alive");
        }

    }
}

Copied!

运行结果

`1`	`obj is dead`

Copied!

在第一次 GC 时，执行了 finalize 方法，但 finalize()方法只会被调用一次，所以第二次该对象被 GC 标记并清除了。

11.2.4. MAT 与 JProfiler 的 GC Roots 溯源

MAT 是什么？

MAT 是 Memory Analyzer 的简称，它是一款功能强大的 Java 堆内存分析器。用于查找内存泄漏以及查看内存消耗情况。

MAT 是基于 Eclipse 开发的，是一款免费的性能分析工具。

大家可以在 http://www.eclipse.org/mat/ 下载并使用 MAT

获取 dump 文件

方式一：命令行使用 jmap

方式二：使用 JVisualVM 导出

捕获的 heap dump 文件是一个临时文件，关闭 JVisualVM 后自动删除，若要保留，需要将其另存为文件。

可通过以下方法捕获 heap dump：

在左侧“Application"（应用程序）子窗口中右击相应的应用程序，选择 Heap Dump（堆 Dump）。
在 Monitor（监视）子标签页中点击 Heap Dump（堆 Dump）按钮。

本地应用程序的 Heap dumps 作为应用程序标签页的一个子标签页打开。同时，heap dump 在左侧的 Application（应用程序）栏中对应一个含有时间戳的节点。

右击这个节点选择 save as（另存为）即可将 heap dump 保存到本地。

方式三：使用 MAT 打开 Dump 文件

JProfiler 的 GC Roots 溯源

我们在实际的开发中，一般不会查找全部的 GC Roots，可能只是查找某个对象的整个链路，或者称为 GC Roots 溯源，这个时候，我们就可以使用 JProfiler

11.2.5. 清除阶段：标记-清除算法

当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后，GC 接下来的任务就是执行垃圾回收，释放掉无用对象所占用的内存空间，以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存。

目前在 JVM 中比较常见的三种垃圾收集算法是标记一清除算法（Mark-Sweep）、复制算法（copying）、标记-压缩算法（Mark-Compact）

标记-清除算法（Mark-Sweep）

标记-清除算法（Mark-Sweep）是一种非常基础和常见的垃圾收集算法，该算法被 J.McCarthy 等人在 1960 年提出并并应用于 Lisp 语言。

执行过程

当堆中的有效内存空间（available memory）被耗尽的时候，就会停止整个程序（也被称为 stop the world），然后进行两项工作，第一项则是标记，第二项则是清除

标记：Collector 从引用根节点开始遍历，标记所有被引用的对象。一般是在对象的 Header(对象头) 中记录为可达对象。
清除：Collector 对堆内存从头到尾进行线性的遍历，如果发现某个对象在其 Header 中没有标记为可达对象，则将其回收

缺点

标记清除算法的效率不算高
在进行 GC 的时候，需要停止整个应用程序，用户体验较差
这种方式清理出来的空闲内存是不连续的，产生内碎片，需要维护一个空闲列表

何为清除？

这里所谓的清除并不是真的置空，而是把需要清除的对象地址保存在空闲的地址列表里。下次有新对象需要加载时，判断垃圾的位置空间是否够，如果够，就存放覆盖原有的地址。

11.2.6. 清除阶段：复制算法

复制（Copying）算法

为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷，M.L.Minsky 于 1963 年发表了著名的论文，“使用双存储区的 Lisp 语言垃圾收集器 CA LISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage）”。M.L.Minsky 在该论文中描述的算法被人们称为复制（Copying）算法，它也被 M.L.Minsky 本人成功地引入到了 Lisp 语言的一个实现版本中。

核心思想

将活着的内存空间分为两块，每次只使用其中一块，在垃圾回收时将正在使用的内存中的存活对象复制到未被使用的内存块中，之后清除正在使用的内存块中的所有对象，交换两个内存的角色，最后完成垃圾回收

优点

没有标记和清除过程，实现简单，运行高效
复制过去以后保证空间的连续性，不会出现“碎片”问题。

缺点

此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍的内存空间。
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，不管是内存占用或者时间开销也不小；句柄池和hotspot中用的直接指针的优缺点

特别的

如果系统中的存活的对象很多，复制算法就不太理想。复制算法需要复制的存活对象数量并不会太大，或者说非常低才行，所以基本用在新生代这种朝生夕死的垃圾清理，并不会用在老年代中

应用场景

在新生代，对常规应用的垃圾回收，一次通常可以回收 70% - 99% 的内存空间。回收性价比很高。所以现在的商业虚拟机都是用这种收集算法回收新生代。

11.2.7. 清除阶段：标记-压缩（整理）算法

标记-压缩（或标记-整理、Mark-Compact）算法

复制算法的高效性是建立在存活对象少、垃圾对象多的前提下的。这种情况在新生代经常发生，但是在老年代，更常见的情况是大部分对象都是存活对象。如果依然使用复制算法，由于存活对象较多，复制的成本也将很高。因此，基于老年代垃圾回收的特性，需要使用其他的算法。

标记一清除算法的确可以应用在老年代中，但是该算法不仅执行效率低下，而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片，所以 JVM 的设计者需要在此基础之上进行改进。标记-压缩（Mark-Compact）算法由此诞生。

1970 年前后，G.L.Steele、C.J.Chene 和 D.s.Wise 等研究者发布标记-压缩算法。在许多现代的垃圾收集器中，人们都使用了标记-压缩算法或其改进版本。

执行过程

第一阶段和标记清除算法一样，从根节点开始标记所有被引用对象
第二阶段将所有的存活对象压缩到内存的一端，按顺序排放。
之后，清理边界外所有的空间。

标记-压缩算法的最终效果等同于标记-清除算法执行完成后，再进行一次内存碎片整理，因此，也可以把它称为标记-清除-压缩（Mark-Sweep-Compact）算法。

二者的本质差异在于标记-清除算法是一种非移动式的回收算法，标记-压缩是移动式的。是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策。可以看到，标记的存活对象将会被整理，按照内存地址依次排列，而未被标记的内存会被清理掉。如此一来，当我们需要给新对象分配内存时，JVM 只需要持有一个内存的起始地址即可，这比维护一个空闲列表显然少了许多开销。

指针碰撞（Bump the Pointer）

如果内存空间以规整和有序的方式分布，即已用和未用的内存都各自一边，彼此之间维系着一个记录下一次分配起始点的标记指针，当为新对象分配内存时，只需要通过修改指针的偏移量将新对象分配在第一个空闲内存位置上，这种分配方式就叫做指针碰撞（Bump tHe Pointer）。

优点

消除了标记-清除算法当中，内存区域分散的缺点，我们需要给新对象分配内存时，JVM 只需要持有一个内存的起始地址即可。
消除了复制算法当中，内存减半的高额代价。

缺点

从效率上来说，标记-整理算法要低于复制算法。
移动对象的同时，如果对象被其他对象引用，则还需要调整引用的地址
移动过程中，需要全程暂停用户应用程序。即：STW

原理

Lisp2 算法

Lisp2算法包括两个阶段

标记
压缩

标记阶段：选取gc根对象。从这些对象开始向下遍历其子对象，最终可能会形成一个又向有环图。在此图中的对象就是活动对象，也就是将要压缩的对象。
整理阶段：将对象向着一端移动，移动后对象的相对顺序不变，但是对象紧临。

比如：在垃圾回收前：有ABCDEF五个对象，可以看出A和E是非活动对象。其中根引用了B和D，B引用了C，D引用了F

标记整理-初始状态

标记结束后：

标记整理-标记后

在垃圾回收后：

标记整理-整理后

标记阶段算法

选取gc roots，然后以深度优先或者广度优先的方式遍历。

mark_phase(){
    for(r : $roots)
        mark(*r)
}

mark(obj){
    if(obj.mark == FALSE)
        obj.mark = TRUE
        for(child : children(obj))
            mark(*child)
}

Copied!

$roots为gc roots，mark是对象头的标记位

标记的时候可以在对象头上标记，但是这样与写时复制不兼容。当复制了一个对象，还不需要写的时候开始gc，那么就必须进行对象复制操作。为了解决这个问题可以使用位图标记，不再操作对象头，这样与写时复制兼容，并且标记与清除效率更高。

这种朴素的标记法，在标记阶段必须全局暂停，为了可以并发，可以使用三色标记法。

压缩阶段具体实现

lisp2中的对象中的对象：在对象头中有一个forwarding指针，指向将来该对象的位置。

lisp2中的对象

步骤：

设置forwarding指针
更新指针
移动对象

compaction_phase(){
    set_forwarding_ptr()
    adjust_ptr()
    move_obj()
}

Copied!

1.设置forwarding指针

在步骤1中，会搜索整个堆，给活动对象设置forwarding的位置。

set_forwarding_ptr(){
    scan = new_address = $heap_start
    while(scan < $heap_end)
        if(scan.mark == TRUE)
            scan.forwarding = new_address
            new_address += scan.size
        scan += scan.size
}

Copied!

scan是搜索堆中对象的指针，new_address是指向目标地点的指针。当scan扫描到活动对象，就会将new_address赋值给该对象的forwarding，并且移动new_address的位置。直到结束。

lisp2设置forwarding指针

这样做的原因是整理前的堆和整理后的堆是同一个空间，不像复制算法中的from和to可以切换。因此有必要设置forwarding的指针。

2.更新指针

第2步需要让每一个对象知道移动后子对象将来的位置。因此需要修改指针.

adjust_ptr(){
    //更改根的指针
    for(r : $roots)
        *r = (*r).forwarding
    
    scan = $heap_start
    while(scan < $heap_end)
        //如果标记过，就将子对象设置为子对象将来的位置（forwarding）
        if(scan.mark == TRUE)
            for(child : children(scan))
                *child = (*child).forwarding
        scan += scan.size
}

Copied!

这里的scan与上面的scan作用相同。

更改指针

3.移动对象

第3步，移动对象，过程很简单，每个对象都知道要去的地址，只需要顺序移动便可，然后清除之前的标记。注意要顺序移动，不然会覆盖掉活动对象。

move_obj(){
    scan = $free = $heap_start
    while(scan < $heap_end)
        if(scan.mark == TRUE)
            new_address = scan.forwarding
            copy_data(new_address, scan, scan.size)
            new_address.forwarding = NULL
            new_address.mark = FALSE
            $free += new_address.size
            scan += scan.size
}

Copied!

lisp2整理后

时间复杂度

标记阶段：遍历所有的存活对象，与活动对象数成正比
设置forwarding指针阶段：扫描整个堆
更改子对象指针阶段：扫描整个堆
移动阶段：扫描整个堆

优点

相比于标记清除与引用计数：没有内存碎片
相比于复制算法：有效利用堆

缺点

一次遍历活动对象+三次扫描整个堆，吞吐量较小。

https://gentlezuo.github.io/2019/08/10/gc- 标记整理算法的两种实现/#双指针算法

11.2.8. 小结

	Mark-Sweep标记清除	Mark-Compact标记整理	Copying复制算法
速率	中等	最慢	最快
空间开销	少（但会堆积碎片）	少（不堆积碎片）	通常需要活对象的 2 倍空间（不堆积碎片）
移动对象	否	是	是
对象申请内存	虚拟机维护空闲空间列表	指针碰撞	指针碰撞
STW	是	是	是

效率上来说，复制算法是当之无愧的老大，但是却浪费了太多内存。

而为了尽量兼顾上面提到的三个指标，标记-整理算法相对来说更平滑一些，但是效率上不尽如人意，它比复制算法多了一个标记的阶段，比标记-清除多了一个整理内存的阶段

难道就没有一种最优算法吗？

回答：无，没有最好的算法，只有最合适的算法。

11.2.9. 分代收集算法

前面所有这些算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。

分代收集算法，是基于这样一个事实：不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。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使用不同的回收算法，以提高垃圾回收的效率。

在 Java 程序运行的过程中，会产生大量的对象，其中有些对象是与业务信息相关，比如Http 请求中的 Session 对象、线程、Socket 连接，这类对象跟业务直接挂钩，因此生命周期比较长。但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期会比较短，比如：String 对象，由于其不变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收。

目前几乎所有的 GC 都采用分代手机算法执行垃圾回收的。

在 HotSpot 中，基于分代的概念，GC 所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点。

年轻代（Young Gen）

年轻代特点：区域相对老年代较小，对象生命周期短、存活率低，回收频繁。

这种情况复制算法的回收整理，速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关，因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题，通过 hotspot 中的两个 survivor 的设计得到缓解。

老年代（Tenured Gen）

老年代特点：区域较大，对象生命周期长、存活率高，回收不及年轻代频繁。

这种情况存在大量存活率高的对象，复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者是标记-清除与标记-整理的混合实现。

Mark 阶段的开销与存活对象的数量成正比。
Sweep 阶段的开销与所管理区域的大小成正相关。
Compact 阶段的开销与存活对象的数据成正比。

以 HotSpot 中的 CMS 回收器为例，CMS 是基于 Mark-Sweep 实现的，对于对象的回收效率很高。而对于碎片问题，CMS 采用基于 Mark-Compact 算法的 Serial Old 回收器作为补偿措施：当内存回收不佳（碎片导致的 Concurrent Mode Failure 时），将采用 Serial Old 执行 Full GC 以达到对老年代内存的整理。

分代的思想被现有的虚拟机广泛使用。几乎所有的垃圾回收器都区分新生代和老年代

11.2.X. 增量收集算法、分区算法

增量收集算法

上述现有的算法，在垃圾回收过程中，应用软件将处于一种 Stop the World 的状态。在 Stop the World 状态下，应用程序所有的线程都会挂起，暂停一切正常的工作，等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收时间过长，应用程序会被挂起很久，将严重影响用户体验或者系统的稳定性。为了解决这个问题，即对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集（Incremental Collecting）算法的诞生。

基本思想

如果一次性将所有的垃圾进行处理，需要造成系统长时间的停顿，那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行。每次，垃圾收集线程只收集一小片区域的内存空间，接着切换到应用程序线程。依次反复，直到垃圾收集完成。

总的来说，增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对线程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作

缺点

使用这种方式，由于在垃圾回收过程中，间断性地还执行了应用程序代码，所以能减少系统的停顿时间。但是，因为线程切换和上下文转换的消耗，会使得垃圾回收的总体成本上升，造成系统吞吐量的下降。

分区算法

一般来说，在相同条件下，堆空间越大，一次 Gc 时所需要的时间就越长，有关 GC 产生的停顿也越长。为了更好地控制 GC 产生的停顿时间，将一块大的内存区域分割成多个小块，根据目标的停顿时间，每次合理地回收若干个小区间，而不是整个堆空间，从而减少一次 GC 所产生的停顿。

分代算法将按照对象的生命周期长短划分成两个部分，分区算法将整个堆空间划分成连续的不同小区间。

每一个小区间都独立使用，独立回收。这种算法的好处是可以控制一次回收多少个小区间。

写到最后

注意，这些只是基本的算法思路，实际 GC 实现过程要复杂的多，目前还在发展中的前沿 GC 都是复合算法，并且并行和并发兼备。

12-垃圾回收相关概念

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

12. 垃圾回收相关概念

12.1. System.gc()的理解

在默认情况下，通过 system.gc()或者 Runtime.getRuntime().gc() 的调用，会显式触发 Full GC，同时对老年代和新生代和方法区进行回收，尝试释放被丢弃对象占用的内存。

然而 System.gc() 调用附带一个免责声明，无法保证对垃圾收集器的调用。(不能确保立即生效)

JVM 实现者可以通过 System.gc() 调用来决定 JVM 的 GC 行为。而一般情况下，垃圾回收应该是自动进行的，无须手动触发，否则就太过于麻烦了。在一些特殊情况下，如我们正在编写一个性能基准，我们可以在运行之间调用 System.gc()

public class SystemGCTest {
    public static void main(String[] args) {
        new SystemGCTest();
        System.gc();// 提醒JVM的垃圾回收器执行gc，但是不确定是否马上执行gc
        // 与Runtime.getRuntime().gc();的作用一样

        System.runFinalization();//强制执行失去引用的对象的finalize()方法
    }

    @Override
    protected void finalize() throws Throwable {
        super.finalize();
        System.out.println("SystemGCTest 重写了finalize()");
    }
}

Copied!

Full GC会让新生区存活的对象放在老年代

public class LocalVarGC {
    public void localvarGC1() {
        byte[] buffer = new byte[10 * 1024 * 1024];//10MB
        System.gc();//不会回收
    }

    public void localvarGC2() {
        byte[] buffer = new byte[10 * 1024 * 1024];
        buffer = null;
        System.gc();//会回收
    }

    public void localvarGC3() {
        {
            byte[] buffer = new byte[10 * 1024 * 1024];
        }
        System.gc();//不会回收，局部变量表中有buffer
    }

    public void localvarGC4() {
        {
            byte[] buffer = new byte[10 * 1024 * 1024];
        }
        int value = 10;
        System.gc();//会回收，局部变量表中buffer的位置被value替换，导致对象没有被根结点引用
    }

    public void localvarGC5() {
        localvarGC1();
        System.gc();//会回收，localvarGC1方法出栈了，没有引用指向对象
    }

    public static void main(String[] args) {
        LocalVarGC local = new LocalVarGC();
        local.localvarGC1();
    }
}

Copied!

12.2. 内存溢出与内存泄露

内存溢出（OOM）

内存溢出相对于内存泄漏来说，尽管更容易被理解，但是同样的，内存溢出也是引发程序崩溃的罪魁祸首之一。

由于 GC 一直在发展，所有一般情况下，除非应用程序占用的内存增长速度非常快，造成垃圾回收已经跟不上内存消耗的速度，否则不太容易出现 ooM 的情况。

大多数情况下，GC 会进行各种年龄段的垃圾回收，实在不行了就放大招，来一次独占式的 Full GC 操作，这时候会回收大量的内存，供应用程序继续使用。

javadoc 中对 OutOfMemoryError 的解释是，没有空闲内存，并且垃圾收集器也无法提供更多内存。

首先说没有空闲内存的情况：说明 Java 虚拟机的堆内存不够。原因有二：

Java 虚拟机的堆内存设置不够。

比如：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。我们可以通过参数-Xms 、-Xmx来调整。
代码中创建了大量大对象，并且长时间不能被垃圾收集器收集（存在被引用）

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: PermGen space"。

随着元数据区的引入，方法区内存已经不再那么窘迫，所以相应的 ooM 有所改观，出现 OOM，异常信息则变成了：“java.lang.OutofMemoryError:Metaspace"。直接内存不足，也会导致 OOM。

这里面隐含着一层意思是，在抛出 OutOfMemoryError 之前，通常垃圾收集器会被触发，尽其所能去清理出空间。

例如：在引用机制分析中，涉及到 JVM 会去尝试回收软引用指向的对象等。
在java.nio.BIts.reserveMemory()方法中，我们能清楚的看到，System.gc()会被调用，以清理空间。

当然，也不是在任何情况下垃圾收集器都会被触发的

比如，我们去分配一个超大对象，类似一个超大数组超过堆的最大值，JVM 可以判断出垃圾收集并不能解决这个问题，所以直接抛出 OutOfMemoryError。

内存泄漏（Memory Leak）

也称作“存储渗漏”。严格来说，只有对象不会再被程序用到了，但是 GC 又不能回收他们的情况，才叫内存泄漏。

但实际情况很多时候一些不太好的实践（或疏忽）会导致对象的生命周期变得很长甚至导致 00M，也可以叫做宽泛意义上的“内存泄漏”。

尽管内存泄漏并不会立刻引起程序崩溃，但是一旦发生内存泄漏，程序中的可用内存就会被逐步蚕食，直至耗尽所有内存，最终出现 OutOfMemory 异常，导致程序崩溃。

注意，这里的存储空间并不是指物理内存，而是指虚拟内存大小，这个虚拟内存大小取决于磁盘交换区设定的大小。

举例

单例模式

单例的生命周期和应用程序是一样长的，所以单例程序中，如果持有对外部对象的引用的话，那么这个外部对象是不能被回收的，则会导致内存泄漏的产生。
一些提供 close 的资源未关闭导致内存泄漏

数据库连接（dataSourse.getConnection() ），网络连接（socket）和 io 连接必须手动 close，否则是不能被回收的。

12.3. Stop The World

Stop-the-World，简称 STW，指的是 GC 事件发生过程中，会产生应用程序的停顿。停顿产生时整个应用程序线程都会被暂停，没有任何响应，有点像卡死的感觉，这个停顿称为 STW。

可达性分析算法中枚举根节点（GC Roots）会导致所有 Java 执行线程停顿。

分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行
一致性指整个分析期间整个执行系统看起来像被冻结在某个时间点上
如果出现分析过程中对象引用关系还在不断变化，则分析结果的准确性无法保证

被 STW 中断的应用程序线程会在完成 GC 之后恢复，频繁中断会让用户感觉像是网速不快造成电影卡带一样，所以我们需要减少 STW 的发生。

STW 事件和采用哪款 GC 无关，所有的 GC 都有这个事件。

哪怕是 G1 也不能完全避免 Stop-the-World 情况发生，只能说垃圾回收器越来越优秀，回收效率越来越高，尽可能地缩短了暂停时间。

STW 是 JVM 在后台自动发起和自动完成的。在用户不可见的情况下，把用户正常的工作线程全部停掉。

开发中不要用 System.gc() 会导致 Stop-the-World 的发生。

public class StopTheWorldDemo {
    public static class WorkThread extends Thread {
        List<byte[]> list = new ArrayList<byte[]>();

        public void run() {
            try {
                while (true) {
                    for(int i = 0;i < 1000;i++){
                        byte[] buffer = new byte[1024];
                        list.add(buffer);
                    }

                    if(list.size() > 10000){
                        list.clear();
                        System.gc();//会触发full gc，进而会出现STW事件
                    }
                }
            } catch (Exception ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static class PrintThread extends Thread {
        public final long startTime = System.currentTimeMillis();

        public void run() {
            try {
                while (true) {
                    // 每秒打印时间信息
                    long t = System.currentTimeMillis() - startTime;
                    System.out.println(t / 1000 + "." + t % 1000);
                    Thread.sleep(1000);
                }
            } catch (Exception ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        WorkThread w = new WorkThread();
        PrintThread p = new PrintThread();
        w.start();
        p.start();
    }
}

Copied!

12.4. 垃圾回收的并行与并发

并发（Concurrent）

在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理器上运行。

并发不是真正意义上的“同时进行”，只是 CPU 把一个时间段划分成几个时间片段（时间区间），然后在这几个时间区间之间来回切换，由于 CPU 处理的速度非常快，只要时间间隔处理得当，即可让用户感觉是多个应用程序同时在进行。

并行（Parallel）

当系统有一个以上 CPU 时，当一个 CPU 执行一个进程时，另一个 CPU 可以执行另一个进程，两个进程互不抢占 CPU 资源，可以同时进行，我们称之为并行（Parallel）。

其实决定并行的因素不是 CPU 的数量，而是 CPU 的核心数量，比如一个 CPU 多个核也可以并行。

适合科学计算，后台处理等弱交互场景

并发 vs 并行

并发，指的是多个事情，在同一时间段内同时发生了。
并行，指的是多个事情，在同一时间点上同时发生了。
并发的多个任务之间是互相抢占资源的。
并行的多个任务之间是不互相抢占资源的。
只有在多 CPU 或者一个 CPU 多核的情况中，才会发生并行。
否则，看似同时发生的事情，其实都是并发执行的。

垃圾回收的并发与并行

并发和并行，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，但此时用户线程仍处于等待状态。如 ParNew、Parallel Scavenge、Parallel Old；

串行（Serial）

相较于并行的概念，单线程执行。如果内存不够，则程序暂停，启动 JM 垃圾回收器进行垃圾回收。回收完，再启动程序的线程。

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），垃圾回收线程在执行时不会停顿用户程序的运行。用户程序在继续运行，而垃圾收集程序线程运行于另一个 CPU 上；如：CMS、G1

12.5. 安全点与安全区域

安全点

程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始 GC，只有在特定的位置才能停顿下来开始 GC，这些位置称为“安全点（Safepoint）”。

Safe Point 的选择很重要，如果太少可能导致 GC 等待的时间太长，如果太频繁可能导致运行时的性能问题。大部分指令的执行时间都非常短暂，通常会根据“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准。比如：选择一些执行时间较长的指令作为 Safe Point，如方法调用、循环跳转和异常跳转等。

如何在 GC 发生时，检查所有线程都跑到最近的安全点停顿下来呢？

抢先式中断：（目前没有虚拟机采用了）

首先中断所有线程。如果还有线程不在安全点，就恢复线程，让线程跑到安全点。\

主动式中断

设置一个中断标志，各个线程运行到 Safe Point 的时候主动轮询这个标志，如果中断标志为真，则将自己进行中断挂起。（有轮询的机制）

安全区域（Safe Resion）

Safepoint 机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入 GC 的 Safepoint。但是，程序“不执行”的时候呢？例如线程处于 Sleep 状态或 Blocked 状态，这时候线程无法响应 JVM 的中断请求，“走”到安全点去中断挂起，JVM 也不太可能等待线程被唤醒。对于这种情况，就需要安全区域（Safe Region）来解决。

安全区域是指在一段代码片段中，对象的引用关系不会发生变化，在这个区域中的任何位置开始 Gc 都是安全的。我们也可以把 Safe Region 看做是被扩展了的 Safepoint。

实际执行时：

当线程运行到 Safe Region 的代码时，首先标识已经进入了 Safe Relgion，如果这段时间内发生 GC，JVM 会忽略标识为 Safe Region 状态的线程
当线程即将离开 Safe Region 时，会检查 JVM 是否已经完成 GC，如果完成了，则继续运行，否则线程必须等待直到收到可以安全离开 Safe Region 的信号为止；

12.6. 再谈引用：强引用

我们希望能描述这样一类对象：当内存空间还足够时，则能保留在内存中；如果内存空间在进行垃圾收集后还是很紧张，则可以抛弃这些对象。

【既偏门又非常高频的面试题】强引用、软引用、弱引用、虚引用有什么区别？具体使用场景是什么？

在 JDK1.2 版之后，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）这 4 种引用强度依次逐渐减弱。

除强引用外，其他 3 种引用均可以在 java.lang.ref 包中找到它们的身影。如下图，显示了这 3 种引用类型对应的类，开发人员可以在应用程序中直接使用它们。

Reference 子类中只有终结器引用是包内可见的，其他 3 种引用类型均为 public，可以在应用程序中直接使用

强引用（StrongReference）：最传统的“引用”的定义，是指在程序代码之中普遍存在的引用赋值，即类似“Object obj = new Object()”这种引用关系。无论任何情况下，只要强引用关系还存在，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。
软引用（SoftReference）：在系统将要发生内存溢出之前，将会把这些对象列入回收范围之中进行第二次回收。如果这次回收后还没有足够的内存，才会抛出内存流出异常。
弱引用（WeakReference）：被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集之前。当垃圾收集器工作时，无论内存空间是否足够，都会回收掉被弱引用关联的对象。
虚引用（PhantomReference）：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获得一个对象的实例。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。

强引用（Strong Reference）——不回收

在 Java 程序中，最常见的引用类型是强引用（普通系统 99%以上都是强引用），也就是我们最常见的普通对象引用，也是默认的引用类型。

当在 Java 语言中使用 new 操作符创建一个新的对象，并将其赋值给一个变量的时候，这个变量就成为指向该对象的一个强引用。

强引用的对象是可触及的，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。

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 nu11，就是可以当做垃圾被收集了，当然具体回收时机还是要看垃圾收集策略。

相对的，软引用、弱引用和虚引用的对象是软可触及、弱可触及和虚可触及的，在一定条件下，都是可以被回收的。所以，强引用是造成 Java 内存泄漏的主要原因之一。

强引用例子

`1`	`StringBuffer str = new StringBuffer("hello mogublog");`

Copied!

局部变量 str 指向 StringBuffer 实例所在堆空间，通过 str 可以操作该实例，那么 str 就是 StringBuffer 实例的强引用

对应内存结构

此时，如果再运行一个赋值语句

`1`	`StringBuffer str1 = str;`

Copied!

对应的内存结构

本例中的两个引用，都是强引用，强引用具备以下特点：

强引用可以直接访问目标对象。
强引用所指向的对象在任何时候都不会被系统回收，虚拟机宁愿抛出 OOM 异常，也不会回收强引用所指向对象。
强引用可能导致内存泄漏。

12.8. 再谈引用：软引用

软引用（Soft Reference）——内存不足即回收

软引用是用来描述一些还有用，但非必需的对象。只被软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常前，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。

软引用通常用来实现内存敏感的缓存。比如：高速缓存就有用到软引用。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。

垃圾回收器在某个时刻决定回收软可达的对象的时候，会清理软引用，并可选地把引用存放到一个引用队列（Reference Queue）。

类似弱引用，只不过 Java 虚拟机会尽量让软引用的存活时间长一些，迫不得已才清理。

在 JDK1.2 版之后提供了 java.lang.ref.SoftReference 类来实现软引用

Object obj = new Object(); // 声明强引用
SoftReference<Object> sf = new SoftReference<>(obj);
obj = null; //销毁强引用

//或者
SoftReference<Object> sf = new SoftReference<>(new Object());

Copied!

/**
 * 软引用的测试：内存不足即回收
 *
 * @author shkstart  shkstart@126.com
 * @create 2020  16:06
 */
public class SoftReferenceTest {
    public static class User {
        public User(int id, String name) {
            this.id = id;
            this.name = name;
        }

        public int id;
        public String name;

        @Override
        public String toString() {
            return "[id=" + id + ", name=" + name + "] ";
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        //创建对象，建立软引用
//        SoftReference<User> userSoftRef = new SoftReference<User>(new User(1, "songhk"));
        //上面的一行代码，等价于如下的三行代码
        User u1 = new User(1,"songhk");
        SoftReference<User> userSoftRef = new SoftReference<User>(u1);
        u1 = null;//取消强引用


        //从软引用中重新获得强引用对象
        System.out.println(userSoftRef.get());

        System.gc();
        System.out.println("After GC:");
//        //垃圾回收之后获得软引用中的对象
        System.out.println(userSoftRef.get());//由于堆空间内存足够，所有不会回收软引用的可达对象。
//
        try {
            //让系统认为内存资源紧张、不够
//            byte[] b = new byte[1024 * 1024 * 7];
            byte[] b = new byte[1024 * 7168 - 635 * 1024];
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //再次从软引用中获取数据
            System.out.println(userSoftRef.get());//在报OOM之前，垃圾回收器会回收软引用的可达对象。
        }
    }
}

Copied!

12.9. 再谈引用：弱引用

弱引用（Weak Reference）——发现即回收

弱引用也是用来描述那些非必需对象，只被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生为止。在系统 GC 时，只要发现弱引用，不管系统堆空间使用是否充足，都会回收掉只被弱引用关联的对象。

但是，由于垃圾回收器的线程通常优先级很低，因此，并不一定能很快地发现持有弱引用的对象。在这种情况下，弱引用对象可以存在较长的时间。

弱引用和软引用一样，在构造弱引用时，也可以指定一个引用队列，当弱引用对象被回收时，就会加入指定的引用队列，通过这个队列可以跟踪对象的回收情况。

软引用、弱引用都非常适合来保存那些可有可无的缓存数据。如果这么做，当系统内存不足时，这些缓存数据会被回收，不会导致内存溢出。而当内存资源充足时，这些缓存数据又可以存在相当长的时间，从而起到加速系统的作用。

在 JDK1.2 版之后提供了 WeakReference 类来实现弱引用

Object obj = new Object(); // 声明强引用
WeakReference<Object> sf = new WeakReference<>(obj);
obj = null; //销毁强引用
//或者
WeakReference<Object> sf = new WeakReference<>(new Object());

Copied!

弱引用对象与软引用对象的最大不同就在于，当 GC 在进行回收时，需要通过算法检查是否回收软引用对象，而对于弱引用对象，GC 总是进行回收。弱引用对象更容易、更快被 GC 回收。

面试题：你开发中使用过 WeakHashMap 吗？

WeakHashMap 用来存储图片信息，可以在内存不足的时候，及时回收，避免了 OOM

/**
 * 弱引用的测试
 *
 * @author shkstart  shkstart@126.com
 * @create 2020  16:06
 */
public class WeakReferenceTest {
    public static class User {
        public User(int id, String name) {
            this.id = id;
            this.name = name;
        }

        public int id;
        public String name;

        @Override
        public String toString() {
            return "[id=" + id + ", name=" + name + "] ";
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        //构造了弱引用
        WeakReference<User> userWeakRef = new WeakReference<User>(new User(1, "songhk"));
        //从弱引用中重新获取对象
        System.out.println(userWeakRef.get());

        System.gc();
        // 不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存
        System.out.println("After GC:");
        //重新尝试从弱引用中获取对象
        System.out.println(userWeakRef.get());
    }
}

Copied!

12.X. 再谈引用：虚引用

虚引用（Phantom Reference）——对象回收跟踪

也称为“幽灵引用”或者“幻影引用”，是所有引用类型中最弱的一个。

一个对象是否有虚引用的存在，完全不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用，那么它和没有引用几乎是一样的，随时都可能被垃圾回收器回收。

它不能单独使用，也无法通过虚引用来获取被引用的对象。当试图通过虚引用的 get()方法取得对象时，总是 null

为一个对象设置虚引用关联的唯一目的在于跟踪垃圾回收过程。比如：能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。

虚引用必须和引用队列一起使用。虚引用在创建时必须提供一个引用队列作为参数。当垃圾回收器准备回收一个对象时，如果发现它还有虚引用，就会在回收对象后，将这个虚引用加入引用队列，以通知应用程序对象的回收情况。

由于虚引用可以跟踪对象的回收时间，因此，也可以将一些资源释放操作放置在虚引用中执行和记录。

在 JDK1.2 版之后提供了 PhantomReference 类来实现虚引用。

Object obj = new Object(); // 声明强引用
ReferenceQueue phantomQueue = new ReferenceQueue();
PhantomReference<Object> sf = new PhantomReference<>(obj, phantomQueue);
obj = null;

Copied!

/**
 * 虚引用的测试
 *
 * @author shkstart  shkstart@126.com
 * @create 2020  16:07
 */
public class PhantomReferenceTest {
    public static PhantomReferenceTest obj;//当前类对象的声明
    static ReferenceQueue<PhantomReferenceTest> phantomQueue = null;//引用队列

    public static class CheckRefQueue extends Thread {
        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                if (phantomQueue != null) {
                    PhantomReference<PhantomReferenceTest> objt = null;
                    try {
                        objt = (PhantomReference<PhantomReferenceTest>) phantomQueue.remove();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    if (objt != null) {
                        System.out.println("追踪垃圾回收过程：PhantomReferenceTest实例被GC了");
                    }
                }
            }
        }
    }

    @Override
    protected void finalize() throws Throwable { //finalize()方法只能被调用一次！
        super.finalize();
        System.out.println("调用当前类的finalize()方法");
        obj = this;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Thread t = new CheckRefQueue();
        t.setDaemon(true);//设置为守护线程：当程序中没有非守护线程时，守护线程也就执行结束。
        t.start();

        phantomQueue = new ReferenceQueue<PhantomReferenceTest>();
        obj = new PhantomReferenceTest();
        //构造了 PhantomReferenceTest 对象的虚引用，并指定了引用队列
        PhantomReference<PhantomReferenceTest> phantomRef = new PhantomReference<PhantomReferenceTest>(obj, phantomQueue);

        try {
            //不可获取虚引用中的对象
            System.out.println(phantomRef.get());

            //将强引用去除
            obj = null;
            //第一次进行GC,由于对象可复活，GC无法回收该对象
            System.gc();
            Thread.sleep(1000);
            if (obj == null) {
                System.out.println("obj 是 null");
            } else {
                System.out.println("obj 可用");
            }
            System.out.println("第 2 次 gc");
            obj = null;
            System.gc(); //一旦将obj对象回收，就会将此虚引用存放到引用队列中。
            Thread.sleep(1000);
            if (obj == null) {
                System.out.println("obj 是 null");
            } else {
                System.out.println("obj 可用");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Copied!

12.11. 终结器引用

它用于实现对象的 finalize() 方法，也可以称为终结器引用。无需手动编码，其内部配合引用队列使用。

在 GC 时，终结器引用入队。由 Finalizer 线程通过终结器引用找到被引用对象调用它的 finalize()方法，第二次 GC 时才回收被引用的对象

13-垃圾回收器

Wed, 03 May 2023 03:17:32 +0800

13. 垃圾回收器

13.1. GC 分类与性能指标

13.1.1. 垃圾回收器概述

垃圾收集器没有在规范中进行过多的规定，可以由不同的厂商、不同版本的 JVM 来实现。

由于 JDK 的版本处于高速迭代过程中，因此 Java 发展至今已经衍生了众多的 GC 版本。

从不同角度分析垃圾收集器，可以将 GC 分为不同的类型。

13.1.2. 垃圾收集器分类

按线程数分，可以分为串行垃圾回收器和并行垃圾回收器。

串行回收指的是在同一时间段内只允许有一个 CPU 用于执行垃圾回收操作，此时工作线程被暂停，直至垃圾收集工作结束。

在诸如单 CPU 处理器或者较小的应用内存等硬件平台不是特别优越的场合，串行回收器的性能表现可以超过并行回收器和并发回收器。所以，串行回收默认被应用在客户端的 Client 模式下的 JVM 中
在并发能力比较强的 CPU 上，并行回收器产生的停顿时间要短于串行回收器。

和串行回收相反，并行收集可以运用多个 CPU 同时执行垃圾回收，因此提升了应用的吞吐量，不过并行回收仍然与串行回收一样，采用独占式，使用了“Stop-the-World”机制。

按照工作模式分，可以分为并发式垃圾回收器和独占式垃圾回收器。

并发式垃圾回收器与应用程序线程交替工作，以尽可能减少应用程序的停顿时间。
独占式垃圾回收器（Stop the world）一旦运行，就停止应用程序中的所有用户线程，直到垃圾回收过程完全结束。

按碎片处理方式分，可分为压缩式垃圾回收器和非压缩式垃圾回收器。

压缩式垃圾回收器会在回收完成后，对存活对象进行压缩整理，消除回收后的碎片。
非压缩式的垃圾回收器不进行这步操作。

按工作的内存区间分，又可分为年轻代垃圾回收器和老年代垃圾回收器。

13.1.3. 评估 GC 的性能指标

吞吐量：运行用户代码的时间占总运行时间的比例（总运行时间 = 程序的运行时间 + 内存回收的时间）
垃圾收集开销：吞吐量的补数，垃圾收集所用时间与总运行时间的比例。
暂停时间：执行垃圾收集时，程序的工作线程被暂停的时间。
收集频率：相对于应用程序的执行，收集操作发生的频率。
内存占用：Java 堆区所占的内存大小。
快速：一个对象从诞生到被回收所经历的时间。

吞吐量、暂停时间、内存占用这三者共同构成一个“不可能三角”。三者总体的表现会随着技术进步而越来越好。一款优秀的收集器通常最多同时满足其中的两项。

这三项里，暂停时间的重要性日益凸显。因为随着硬件发展，内存占用多些越来越能容忍，硬件性能的提升也有助于降低收集器运行时对应用程序的影响，即提高了吞吐量。而内存的扩大，对延迟反而带来负面效果。

简单来说，主要抓住两点：吞吐量、暂停时间

吞吐量

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）。比如：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%。

这种情况下，应用程序能容忍较高的暂停时间，因此，高吞吐量的应用程序有更长的时间基准，快速响应是不必考虑的

吞吐量优先，意味着在单位时间内，STW 的时间最短：0.2 + 0.2 = 0.4

暂停时间

“暂停时间”是指一个时间段内应用程序线程暂停，让 GC 线程执行的状态。

例如，GC 期间 100 毫秒的暂停时间意味着在这 100 毫秒期间内没有应用程序线程是活动的。

暂停时间优先，意味着尽可能让单次 STW 的时间最短：0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 = 0.5

吞吐量 vs 暂停时间

高吞吐量较好因为这会让应用程序的最终用户感觉只有应用程序线程在做“生产性”工作。直觉上，吞吐量越高程序运行越快。

低暂停时间（低延迟）较好因为从最终用户的角度来看不管是 GC 还是其他原因导致一个应用被挂起始终是不好的。这取决于应用程序的类型，有时候甚至短暂的 200 毫秒暂停都可能打断终端用户体验。因此，具有低的较大暂停时间是非常重要的，特别是对于一个交互式应用程序。

不幸的是”高吞吐量”和”低暂停时间”是一对相互竞争的目标（矛盾）。

因为如果选择以吞吐量优先，那么必然需要降低内存回收的执行频率，但是这样会导致 GC 需要更长的暂停时间来执行内存回收。
相反的，如果选择以低延迟优先为原则，那么为了降低每次执行内存回收时的暂停时间，也只能频繁地执行内存回收，但这又引起了年轻代内存的缩减和导致程序吞吐量的下降。

在设计（或使用）GC 算法时，我们必须确定我们的目标：一个 GC 算法只可能针对两个目标之一（即只专注于较大吞吐量或最小暂停时间），或尝试找到一个二者的折衷。

现在标准：在最大吞吐量优先的情况下，降低停顿时间

13.2. 不同的垃圾回收器概述

垃圾收集机制是 Java 的招牌能力，极大地提高了开发效率。这当然也是面试的热点。

13.2.1. 垃圾回收器发展史

有了虚拟机，就一定需要收集垃圾的机制，这就是 Garbage Collection，对应的产品我们称为 Garbage Collector。

1999 年随 JDK1.3.1 一起来的是串行方式的 serialGc，它是第一款 GC。ParNew 垃圾收集器是 Serial 收集器的多线程版本
2002 年 2 月 26 日，Parallel GC 和 Concurrent Mark Sweep GC 跟随 JDK1.4.2 一起发布·
Parallel GC 在 JDK6 之后成为 HotSpot 默认 GC。
2012 年，在 JDK1.7u4 版本中，G1 可用。
2017 年，JDK9 中 G1 变成默认的垃圾收集器，以替代 CMS。
2018 年 3 月，JDK10 中 G1 垃圾回收器的并行完整垃圾回收，实现并行性来改善最坏情况下的延迟。
2018 年 9 月，JDK11 发布。引入 Epsilon 垃圾回收器，又被称为 “No-Op(无操作)“ 回收器。同时，引入 ZGC：可伸缩的低延迟垃圾回收器（Experimental）
2019 年 3 月，JDK12 发布。增强 G1，自动返回未用堆内存给操作系统。同时，引入 Shenandoah GC：低停顿时间的 GC（Experimental）。·
2019 年 9 月，JDK13 发布。增强 ZGC，自动返回未用堆内存给操作系统。
2020 年 3 月，JDK14 发布。删除 CMS 垃圾回收器。扩展 ZGC 在 macos 和 Windows 上的应用

13.2.2. 7 种经典的垃圾收集器

串行回收器：Serial、Serial Old
并行回收器：ParNew、Parallel Scavenge、Parallel old
并发回收器：CMS、G1

官方手册：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tech/memorymanagement-whitepaper-1-150020.pdf

13.2.3. 7 款经典收集器与垃圾分代之间的关系

新生代收集器：Serial、ParNew、Parallel Scavenge；
老年代收集器：Serial Old、Parallel Old、CMS；
整堆收集器：G1；

13.2.4. 垃圾收集器的组合关系

两个收集器间有连线，表明它们可以搭配使用：Serial/Serial Old、Serial/CMS、ParNew/Serial Old、ParNew/CMS、Parallel Scavenge/Serial Old、Parallel Scavenge/Parallel Old、G1；
其中 Serial Old 作为 CMS 出现”Concurrent Mode Failure“失败的后备预案。
（红色虚线）由于维护和兼容性测试的成本，在 JDK 8 时将 Serial+CMS、ParNew+Serial Old 这两个组合声明为废弃（JEP173），并在 JDK9 中完全取消了这些组合的支持（JEP214），即：移除。
（绿色虚线）JDK14 中：弃用 Parallel Scavenge 和 Serialold GC 组合（JEP366）
（绿色虚框）JDK14 中：删除 CMS 垃圾回收器（JEP363）

13.2.5. 不同的垃圾收集器概述

为什么要有很多收集器，一个不够吗？因为 Java 的使用场景很多，移动端，服务器等。所以就需要针对不同的场景，提供不同的垃圾收集器，提高垃圾收集的性能。

虽然我们会对各个收集器进行比较，但并非为了挑选一个最好的收集器出来。没有一种放之四海皆准、任何场景下都适用的完美收集器存在，更加没有万能的收集器。所以我们选择的只是对具体应用最合适的收集器。

13.2.6. 如何查看默认垃圾收集器

-XX:+PrintCommandLineFlags：查看命令行相关参数（包含使用的垃圾收集器）

使用命令行指令：jinfo -flag 相关垃圾回收器参数进程ID

13.3. Serial 回收器：串行回收

Serial 收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。JDK1.3 之前回收新生代唯一的选择。

Serial 收集器作为 HotSpot 中 client 模式下的默认新生代垃圾收集器。

Serial 收集器采用复制算法、串行回收和"stop-the-World"机制的方式执行内存回收。

除了年轻代之外，Serial 收集器还提供用于执行老年代垃圾收集的 Serial Old 收集器。Serial Old 收集器同样也采用了串行回收和"Stop the World"机制，只不过内存回收算法使用的是标记-压缩算法。

Serial old 是运行在 Client 模式下默认的老年代的垃圾回收器
Serial 0ld 在 Server 模式下主要有两个用途：① 与新生代的 Parallel scavenge 配合使用 ② 作为老年代 CMS 收集器的后备垃圾收集方案

这个收集器是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（Stop The World）

优势：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。运行在 Client 模式下的虚拟机是个不错的选择。

在用户的桌面应用场景中，可用内存一般不大（几十 MB 至一两百 MB），可以在较短时间内完成垃圾收集（几十 ms 至一百多 ms），只要不频繁发生，使用串行回收器是可以接受的。

在 HotSpot 虚拟机中，使用-XX:+UseSerialGC参数可以指定年轻代和老年代都使用串行收集器。等价于新生代用 Serial GC，且老年代用 Serial Old GC

总结

这种垃圾收集器大家了解，现在已经不用串行的了。而且在限定单核 cpu 才可以用。现在都不是单核的了。

对于交互较强的应用而言，这种垃圾收集器是不能接受的。一般在 Java web 应用程序中是不会采用串行垃圾收集器的。

13.4. ParNew 回收器：并行回收

如果说 Serial GC 是年轻代中的单线程垃圾收集器，那么 ParNew 收集器则是 Serial 收集器的多线程版本。Par 是 Parallel 的缩写，New：只能处理的是新生代

ParNew 收集器除了采用并行回收的方式执行内存回收外，两款垃圾收集器之间几乎没有任何区别。ParNew 收集器在年轻代中同样也是采用复制算法、“Stop-the-World"机制。

ParNew 是很多 JVM 运行在 Server 模式下新生代的默认垃圾收集器。

对于新生代，回收次数频繁，使用并行方式高效。
对于老年代，回收次数少，使用串行方式节省资源。（CPU 并行需要切换线程，串行可以省去切换线程的资源）

由于 ParNew 收集器是基于并行回收，那么是否可以断定 ParNew 收集器的回收效率在任何场景下都会比 serial 收集器更高效？

ParNew 收集器运行在多 CPU 的环境下，由于可以充分利用多 CPU、多核心等物理硬件资源优势，可以更快速地完成垃圾收集，提升程序的吞吐量。
但是在单个 CPU 的环境下，ParNew 收集器不比 Serial 收集器更高效。虽然 Serial 收集器是基于串行回收，但是由于 CPU 不需要频繁地做任务切换，因此可以有效避免多线程交互过程中产生的一些额外开销。

因为除 Serial 外，目前只有 ParNew GC 能与 CMS 收集器配合工作

在程序中，开发人员可以通过选项”-XX:+UseParNewGC“手动指定使用 ParNew 收集器执行内存回收任务。它表示年轻代使用并行收集器，不影响老年代。

-XX:ParallelGCThreads限制线程数量，默认开启和 CPU 核心数相同的线程数。

13.5. Parallel 回收器：吞吐量优先

HotSpot 的年轻代中除了拥有 ParNew 收集器是基于并行回收的以外，Parallel Scavenge 收集器同样也采用了复制算法、并行回收和"Stop the World"机制。

那么 Parallel 收集器的出现是否多此一举？

和 ParNew 收集器不同，ParallelScavenge 收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量（Throughput），它也被称为吞吐量优先的垃圾收集器。
自适应调节策略也是 Parallel Scavenge 与 ParNew 一个重要区别。

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。因此，常见在服务器环境中使用。例如，那些执行批量处理、订单处理、工资支付、科学计算的应用程序。

Parallel 收集器在 JDK1.6 时提供了用于执行老年代垃圾收集的 Parallel Old 收集器，用来代替老年代的 Serial Old 收集器。

Parallel Old 收集器采用了标记-压缩算法，但同样也是基于并行回收和"Stop-the-World"机制。

在程序吞吐量优先的应用场景中，Parallel 收集器和 Parallel Old 收集器的组合，在 Server 模式下的内存回收性能很不错。在 Java8 中，默认是此垃圾收集器。

参数配置

-XX:+UseParallelGC 手动指定年轻代使用 Parallel 并行收集器执行内存回收任务。
-XX:+UseParallelOldGC 手动指定老年代都是使用并行回收收集器。
- 分别适用于新生代和老年代。默认 jdk8 是开启的。
- 上面两个参数，默认开启一个，另一个也会被开启。（互相激活）
-XX:ParallelGCThreads 设置年轻代并行收集器的线程数。一般地，最好与 CPU 数量相等，以避免过多的线程数影响垃圾收集性能。

$$ ParallelGCThreads = \begin{cases} CPU_Count & \text (CPU_Count <= 8) \ 3 + (5 * CPU＿Count / 8) & \text (CPU_Count > 8) \end{cases} $$
-XX:MaxGCPauseMillis 设置垃圾收集器最大停顿时间（即 STw 的时间）。单位是毫秒。
- 为了尽可能地把停顿时间控制在 MaxGCPauseMills 以内，收集器在工作时会调整 Java 堆大小或者其他一些参数。
- 对于用户来讲，停顿时间越短体验越好。但是在服务器端，我们注重高并发，整体的吞吐量。所以服务器端适合 Parallel，进行控制。
- 该参数使用需谨慎。
-XX:GCTimeRatio 垃圾收集时间占总时间的比例（=1/（N+1））。用于衡量吞吐量的大小。
- 取值范围（0, 100）。默认值 99，也就是垃圾回收时间不超过 1%。
- 与前一个-XX:MaxGCPauseMillis 参数有一定矛盾性。暂停时间越长，Radio 参数就容易超过设定的比例。
-XX:+UseAdaptivesizePolicy 设置 Parallel Scavenge 收集器具有自适应调节策略
- 在这种模式下，年轻代的大小、Eden 和 Survivor 的比例、晋升老年代的对象年龄等参数会被自动调整，已达到在堆大小、吞吐量和停顿时间之间的平衡点。
- 在手动调优比较困难的场合，可以直接使用这种自适应的方式，仅指定虚拟机的最大堆、目标的吞吐量（GCTimeRatio）和停顿时间（MaxGCPauseMills），让虚拟机自己完成调优工作。

13.6. CMS 回收器：低延迟

在 JDK1.5 时期，Hotspot 推出了一款在强交互应用中几乎可认为有划时代意义的垃圾收集器：CMS（Concurrent-Mark-Sweep）收集器，这款收集器是 HotSpot 虚拟机中第一款真正意义上的并发收集器，它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程同时工作。

CMS 收集器的关注点是尽可能缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间。停顿时间越短（低延迟）就越适合与用户交互的程序，良好的响应速度能提升用户体验。

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。

CMS 的垃圾收集算法采用标记-清除算法，并且也会"Stop-the-World”

不幸的是，CMS 作为老年代的收集器，却无法与 JDK1.4.0 中已经存在的新生代收集器 Parallel Scavenge 配合工作，所以在 JDK1.5 中使用 CMS 来收集老年代的时候，新生代只能选择 ParNew 或者 Serial 收集器中的一个。

在 G1 出现之前，CMS 使用还是非常广泛的。一直到今天，仍然有很多系统使用 CMS GC。

CMS 整个过程比之前的收集器要复杂，整个过程分为 4 个主要阶段，即初始标记阶段、并发标记阶段、重新标记阶段和并发清除阶段

初始标记（Initial-Mark）阶段：在这个阶段中，程序中所有的工作线程都将会因为“Stop-the-World”机制而出现短暂的暂停，这个阶段的主要任务仅仅只是标记出 GCRoots 能直接关联到的对象。一旦标记完成之后就会恢复之前被暂停的所有应用线程。由于直接关联对象比较小，所以这里的速度非常快。
并发标记（Concurrent-Mark）阶段：从 GC Roots 的直接关联对象开始遍历整个对象图的过程，这个过程耗时较长但是不需要停顿用户线程，可以与垃圾收集线程一起并发运行。但是可能会导致已经标记过的对象状态发生改变。
重新标记（Remark）阶段：由于在并发标记阶段中，程序的工作线程会和垃圾收集线程同时运行或者交叉运行，因此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通常会比初始标记阶段稍长一些，但也远比并发标记阶段的时间短。
并发清除（Concurrent-Sweep）阶段：GC线程开始对未标记的区域做清扫，释放内存空间，这个阶段如果有新增对象会被标记为黑色，不做任何处理。由于不需要移动存活对象，所以这个阶段也是可以与用户线程同时并发的
并发重置：重置本次GC过程中的标记数据

尽管 CMS 收集器采用的是并发回收（非独占式），但是在其初始化标记和再次标记这两个阶段中仍然需要执行“Stop-the-World”机制暂停程序中的工作线程，不过暂停时间并不会太长，因此可以说明目前所有的垃圾收集器都做不到完全不需要“stop-the-World”，只是尽可能地缩短暂停时间。

由于最耗费时间的并发标记与并发清除阶段都不需要暂停工作，所以整体的回收是低停顿的。

另外，由于在垃圾收集阶段用户线程没有中断，所以在 CMS 回收过程中，还应该确保应用程序用户线程有足够的内存可用。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，而是当堆内存使用率达到某一阈值时，便开始进行回收，以确保应用程序在 CMS 工作过程中依然有足够的空间支持应用程序运行。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。

CMS 收集器的垃圾收集算法采用的是标记清除算法，这意味着每次执行完内存回收后，由于被执行内存回收的无用对象所占用的内存空间极有可能是不连续的一些内存块，不可避免地将会产生一些内存碎片。那么 CMS 在为新对象分配内存空间时，将无法使用指针碰撞（Bump the Pointer）技术，而只能够选择空闲列表（Free List）执行内存分配。

有人会觉得既然 Mark Sweep 会造成内存碎片，那么为什么不把算法换成 Mark Compact？

答案其实很简单，因为当并发清除的时候，用 Compact 整理内存的话，原来的用户线程使用的内存还怎么用呢？要保证用户线程能继续执行，前提的它运行的资源不受影响嘛。Mark Compact 更适合“Stop the World” 这种场景下使用

通过参数 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection ，可以让jvm在执行标记清除后再做内存整理

13.6.1. CMS 的优点

并发收集
低延迟

13.6.2. CMS 的弊端

会产生内存碎片，导致并发清除后，用户线程可用的空间不足。在无法分配大对象的情况下，不得不提前触发 FullGC。
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停顿，但是会因为占用了一部分线程而导致应用程序变慢，总吞吐量会降低。
CMS 收集器无法处理浮动垃圾。可能出现“Concurrent Mode Failure“失败而导致另一次 Full GC 的产生。在并发标记阶段由于程序的工作线程和垃圾收集线程是同时运行或者交叉运行的，那么在并发标记阶段如果产生新的垃圾对象，CMS 将无法对这些垃圾对象进行标记，最终会导致这些新产生的垃圾对象没有被及时回收，从而只能在下一次执行 GC 时释放这些之前未被回收的内存空间。
CMS重新标记阶段只能处理漏标问题，不能处理浮动垃圾

13.6 三色标记

三色标记法将对象的颜色分为了黑、灰、白，三种颜色。

白色：该对象没有被标记过（对象垃圾）。可达性分析算法刚开始阶段，所有对象都是白色的
灰色：该对象已经被标记过了，但该对象下的直接属性没有全被标记完。（GC需要从此对象中去寻找垃圾）
黑色：该对象已经被标记过了，且该对象下的直接属性也全部都被标记过了。（程序所需要的对象）

首先创建三个集合：白、灰、黑。
将所有对象放入白色集合中。
然后从根节点开始遍历所有直接对象（注意这里并不递归遍历），把遍历到的对象从白色集合放入灰色集合。CMS的初始标记
之后遍历灰色集合，将灰色对象引用的直接对象从白色集合放入灰色集合，之后将此灰色对象放入黑色集合。CMS的并发标记
重复 4 直到灰色中无任何对象
通过write-barrier检测对象有变化，重复以上操作
收集所有白色对象（垃圾）

CMS中会产生浮动垃圾，在并发标记过程中，如果由于方法结束导致部分局部变量(GC Roots)被销毁，这个gcroot引用的对象之前又被扫描过(被标记为可达对象)，那么本轮GC不会回收这部分内存，这部分本应该回收但是没有回收到的内存，被称为浮动垃圾。浮动垃圾并不会影响垃圾回收的正确性，只是等到下一轮垃圾回收中才会被清除；
- 另外，针对并发标记(并发清理)开始后产生的新对象，通常的做法是直接全部当成黑色，本轮不会进行清除。这部分对象期间可能也会变成垃圾，这也算是浮动垃圾的一部分。
CMS中并发标记会产生漏标问题，会导致引用的对象被当成垃圾误删除，这是严重bug，必须解决；有两种解决方案：

1、增量更新(incremental update)：当黑色对象插入新的指向白色对象的引用关系时，就将这个新插入的引用记录下来，等到并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的黑色对象为根，重新扫描一次，可以简化理解为，黑色对象一旦新插入了指向白色对象的引用之后，它就变回灰色对象了。

因为增量更新不记录删除的引用关系，当某个引用关系被标记后，用户线程将该引用关系断开，这个断开操作不会被记录，所以断开的对象就不会被清除，产生了浮动垃圾。

2、原始快照(Snapshot At The Beginning,STAB)：当灰色对象要删除指向白色对象的引用关系时，就将这个要删除的引用记录下来，相当于保存当时引用链的快照。在并发扫描结束之后，再从这些记录过的引用关系中的对象当根结点扫描，这样就能把扫描到的对象标记为黑色，目的就是让这种对象在本轮gc清理中能存活下来，待下一次gc的时候重新扫描，这个对象也有可能是浮动垃圾。这也可以简化理解为，无论引用关系删除与否，都会按照刚刚开始扫描那一刻的对象图快照来进行搜索。

对象可能会在 G1 收集期间死亡并且不会被收集。G1 使用一种称为开始快照 (SATB) 的技术来保证垃圾收集器找到所有活动对象。SATB 指出，出于收集的目的，在并发标记（整个堆上的标记）开始时处于活动状态的任何对象都被认为是活动的。SATB 允许以类似于 CMS 增量更新的方式浮动垃圾。

Floating Garbage Objects can die during a G1 collection and not be collected. G1 uses a technique called snapshot-at-the-beginning (SATB) to guarantee that all live objects are found by the garbage collector. SATB states that any object that is live at the start of the concurrent marking (a marking over the entire heap) is considered live for the purpose of the collection. SATB allows floating garbage in a way analogous to that of a CMS incremental update.

以上无论是对对象引用关系记录的插入还是删除，虚拟机的记录操作都是通过写屏障实现的

CMS重新标记阶段使用写屏障 + 增量更新的措施，不能处理浮动垃圾
G1最终标记阶段使用写屏障 +原始快照+RememberedSet的措施，能处理浮动垃圾，但是也可能会存在；处理浮动垃圾，配合Rset，去扫描哪些Region引用到当前的白色对象，若没有引用到当前对象，则回收

常见的漏标：

SATB效率高于增量更新的原因？

因为SATB在重新标记环节只需要去重新扫描那些被推到堆栈中的引用，并配合Rset 来判断当前对象是否被引用来进行回收；

并且在最后G1 并不会选择回收所有垃圾对象，而是根据Region 的垃圾多少来判断与预估回收价值（指回收的垃圾与回收的STW 时间的一个预估值），将一个或者多个Region 放到CSet 中，最后将这些Region 中的存活对象压缩并复制到新的Region 中，清空原来的Region

6.1 写屏障

这是JVM代码级别的屏障，相当于aop，和禁止指令重排的内存屏障没关系

无论是增量更新还是原始快照，都是通过写屏障来实现的。

增量更新和原始快照都是对引用的操作，一个是新增引用，一个是删除引用，不管是新增还是删除，最终都要把他们收集到集合里去。那么如何收集呢？其实就是在赋值操作之前或者赋值操作之后，把引用丢到集合中去。在赋值操作的前面或者后面做一些事情，这个过程我们把它叫做代码的操作屏障。

下面来看看赋值屏障的伪代码，以给某个对象的成员变量赋值为例，底层代码大概是这样的:：

/**
 * @param field 某对象的成员变量，如 a.b.d
 * @param new_value 新值，如 null
 */
 voidoop_field_store(oop*field,oopnew_value){
 	 *field = new_value; // 赋值操作
 }

Copied!

所谓的写屏障，其实就是指在赋值操作前后，加入一些处理(可以参考AOP的概念):

voidoop_field_store(oop*field,oopnew_value){
    pre_write_barrier(field); // 写屏障‐写前操作
    *field = new_value;
    post_write_barrier(field, value); // 写屏障‐写后操作
}

Copied!

写屏障实现原始快照

原始快照是记录对引用的删除。比如在执行a.b.d=null的时候，利用写屏障，将原来B成员变量的引用对象D记录下来:

// 写屏障代码
void pre_write_barrier(oop*field){
    oop old_value = *field; // 获取旧值
    remark_set.add(old_value); // 记录原来的引用对象
}

Copied!

写屏障实现增量更新

当对象A的成员变量的引用发生变化时，比如新增引用(a.d = d)，我们可以利用写屏障，将A新的成员变量引用对象D 记录下来:

1
2
3

void post_write_barrier(oop*field,oopnew_value){ 
  remark_set.add(new_value); // 记录新引用的对象
}

Copied!

这两块都是屏障代码，一个是在写前执行，一个是在写后执行。删除操作要在写前执行，赋值操作要在写后执行。

下面来看看hotspot源码是如何实现写屏障的，找到oop.inline.hpp文件

/**
 * c++底层调用的赋值方法 
 */
template <class T> inline void oop_store(volatile T* p, oop v) {
  update_barrier_set_pre((T*)p, v);   // cast away volatile
  // Used by release_obj_field_put, so use release_store_ptr.
  oopDesc::release_encode_store_heap_oop(p, v);
  update_barrier_set((void*)p, v);    // cast away type
}

Copied!

这就是一个赋值操作。update_barrier_set_pre((T*)p, v);是一个写前屏障，update_barrier_set((void*)p, v);是一个写后屏障。也就是说在赋值之前和之后增加了一段操作代码。其实可以看出来这段代码和我们的伪代码差不多。名字虽不同，但是含义是一样的。

再看看SATB在hotspot源码中是如何实现写屏障的。

void G1SATBCardTableModRefBS::enqueue(oop pre_val) {
  // Nulls should have been already filtered.
  assert(pre_val->is_oop(true), "Error");

  if (!JavaThread::satb_mark_queue_set().is_active()) return;
  Thread* thr = Thread::current();
  if (thr->is_Java_thread()) {
    JavaThread* jt = (JavaThread*)thr;
    jt->satb_mark_queue().enqueue(pre_val);
  } else {
    MutexLockerEx x(Shared_SATB_Q_lock, Mutex::_no_safepoint_check_flag);
    JavaThread::satb_mark_queue_set().shared_satb_queue()->enqueue(pre_val);
  }
}

Copied!

我们看到这句话satb_mark_queue_set().shared_satb_queue()->enqueue(pre_val); 将旧值放到队列里。这时为什么会放到队列里面呢？为了提高效率。因为是写操作，在写操作之前和之后增加逻辑，是会影响原来代码的效率的，为了避免对源代码的影响，放入到队列中进行处理。

6.2 读屏障

oopoop_field_load(oop*field){
	 pre_load_barrier(field); // 读屏障‐读取前操作
   return *field; 
}

Copied!

读屏障是直接针对第一步:D d = a.b.d，当读取成员变量时，一律记录下来:

voidpre_load_barrier(oop*field){
	 oop old_value = *field;
	 remark_set.add(old_value); // 记录读取到的对象
}

Copied!

现代追踪式(可达性分析)的垃圾回收器几乎都借鉴了三色标记的算法思想，尽管实现的方式不尽相同:比如白色/黑色集合一般都不会出现(但是有其他体现颜色的地方)、灰色集合可以通过栈/队列/缓存日志等方式进行实现、遍历方式可以是广度/深度遍历等等。

6.3 各种垃圾收集器对漏标的处理方案

对于读写屏障，以Java HotSpot VM为例，其并发标记时对漏标的处理方案如下:

CMS：采用的是写屏障 + 增量更新
G1：采用的是写屏障 + 原汁快照（SATB）
ZGC：采用的是读屏障

工程实现中，读写屏障还有其他功能，比如写屏障可以用于记录跨代/区引用的变化，读屏障可以用于支持移动对象的并发执行等。功能之外，还有性能的考虑，所以对于选择哪种，每款垃圾回收器都有自己的想法。

6.4 记忆集和卡表

1.记忆集（Remember Set）

在新生代触发Minor GC进行GC Root可达性扫描的时候，可能会碰到跨代引用。比如：新生代的一个对象被老年代引用了，这个时候，在垃圾回收的时候，我们不应该把这块空间回收掉。那怎么办呢？要去扫描一遍老年代么？这显然不行，效率太低了。为了解决这个问题，GC在扫描的时候，会把老年代引用的对象放在一个叫做记忆集的集合中。

这样在垃圾回收的时候，除了会扫描GC Root下的对象，还会扫描一遍记忆集中的引用。记忆集是存储在新生代的空间，保存着老年代对新生代内存的引用关系。记忆集就是为了解决对象的跨代引用问题。

垃圾收集过程中，收集器只需要通过记忆集来判断某一块非收集区域是否存在指向收集区域的指针即可，无需了解跨代引用指针的全部细节。

2.卡表（Card Table）

hotspot使用的是卡表（cardtable）来实现记忆集。卡表其实就是记忆集的一个实现，卡表和记忆集的关系就像HashMap和Map的关系。记忆集相当于一个概念，而jdk中是通过卡表来实现的。到底是如何实现的呢？

卡表是使用字节数组实现的，卡表的每一个元素对应着其标志的内存区域里一块待定大小的内存块。这些待定的内存块就是“卡页”。堆空间分为新生代和老年代，卡表会把老年代划分为一块一块小的格子，这些小格子就是“卡页”。卡页划分是按照512字节大小进行划分的。如果有一个卡页引用了新生代的对象，那么就将这个卡页就会被标记为“dirty”。卡表是一个数组，里面记录了所有卡页的状态，用010101来标记卡页是否引用了新生代对象。如果是就标记为1，不是就保持原来的0. 数组里除了存放卡页的状态，还有卡页的地址。在垃圾收集器进行扫描的时候，除了扫描GC Root之外，还会扫描卡表里那些状态为1的卡页里的对象。卡页是在老年代，维护卡页的卡表是在年轻代。

13.6.3. 设置的参数

-XX:+UseConcMarkSweepGC 手动指定使用 CMS 收集器执行内存回收任务。

开启该参数后会自动将-xx:+UseParNewGC打开。即：ParNew（Young 区用）+CMS（Old 区用）+ Serial Old 的组合。
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 设置堆内存使用率的阈值，一旦达到该阈值，便开始进行回收。
- JDK5 及以前版本的默认值为 68，即当老年代的空间使用率达到 68%时，会执行一次 CMS 回收。JDK6 及以上版本默认值为 92%
- 如果内存增长缓慢，则可以设置一个稍大的值，大的阀值可以有效降低 CMS 的触发频率，减少老年代回收的次数可以较为明显地改善应用程序性能。反之，如果应用程序内存使用率增长很快，则应该降低这个阈值，以避免频繁触发老年代串行收集器。因此通过该选项便可以有效降低 Ful1Gc 的执行次数。
- -XX:+UseCMSInitiatingOccupanyOnly 只使用设定的阈值(CMSInitiatingOccupanyFraction),如果不指定，jvm仅在第一次使用设定值，后续会自动调整阈值
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection 用于指定在执行完 Full GC 后对内存空间进行压缩整理，以此避免内存碎片的产生。不过由于内存压缩整理过程无法并发执行，所带来的问题就是停顿时间变得更长了。默认开启
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 设置在执行多少次 Full GC 后对内存空间进行压缩整理，默认为0。
-XX:CMSScavengeBeforeRemark,在CMS GC前启动一次minorGC，目的减少老年代对新生代的引用，降低CMS GC的标记时段的开销，一般CMS的GC耗时80%都在标记阶段，默认关闭
-XX:+CMSParallelInitialMarkEnabled,表示在初始标记阶段多线程执行，缩短STW，默认开启
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled,CMSParallelRemarkEnabled表示在重新标记阶段多线程执行，缩短STW，默认开启
-XX:ParallelcMSThreads 设置 CMS 的线程数量。
- CMS 默认启动的线程数是（ParallelGCThreads+3）/4，ParallelGCThreads 是年轻代并行收集器的线程数。当 CPU 资源比较紧张时，受到 CMS 收集器线程的影响，应用程序的性能在垃圾回收阶段可能会非常糟糕。

小结

HotSpot 有这么多的垃圾回收器，那么如果有人问，Serial GC、Parallel GC、Concurrent Mark Sweep GC 这三个 Gc 有什么不同呢？

请记住以下口令：

如果你想要最小化地使用内存和并行开销，请选 Serial GC；
如果你想要最大化应用程序的吞吐量，请选 Parallel GC；
如果你想要最小化 GC 的中断或停顿时间，请选 CMS GC。

13.6.4. JDK 后续版本中 CMS 的变化

JDK9 新特性：CMS 被标记为 Deprecate 了（JEP291）

如果对 JDK9 及以上版本的 HotSpot 虚拟机使用参数-XX: +UseConcMarkSweepGC来开启 CMS 收集器的话，用户会收到一个警告信息，提示 CMS 未来将会被废弃。

JDK14 新特性：删除 CMS 垃圾回收器（JEP363）

移除了 CMS 垃圾收集器，如果在 JDK14 中使用 -XX:+UseConcMarkSweepGC的话，JVM 不会报错，只是给出一个 warning 信息，但是不会 exit。JVM 会自动回退以默认 GC 方式启动 JVM

13.7. G1 回收器：区域化分代式

既然我们已经有了前面几个强大的 GC，为什么还要发布 Garbage First（G1）？

原因就在于应用程序所应对的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有 GC 就不能保证应用程序正常进行，而经常造成 STW 的 GC 又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对 GC 进行优化。G1（Garbage-First）垃圾回收器是在 Java7 update4 之后引入的一个新的垃圾回收器，是当今收集器技术发展的最前沿成果之一。

与此同时，为了适应现在不断扩大的内存和不断增加的处理器数量，进一步降低暂停时间（pause time），同时兼顾良好的吞吐量。

官方给 G1 设定的目标是在延迟可控的情况下获得尽可能高的吞吐量，所以才担当起“全功能收集器”的重任与期望。

为什么名字叫 Garbage First(G1)呢？

因为 G1 是一个并行回收器，它把堆内存分割为很多不相关的区域（Region）（物理上不连续的）。使用不同的 Region 来表示 Eden、幸存者 0 区，幸存者 1 区，老年代等。

G1 GC 有计划地避免在整个 Java 堆中进行全区域的垃圾收集。G1 跟踪各个 Region 里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），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。

由于这种方式的侧重点在于回收垃圾最大量的区间（Region），所以我们给 G1 一个名字：垃圾优先（Garbage First）。

G1（Garbage-First）是一款面向服务端应用的垃圾收集器，主要针对配备多核 CPU 及大容量内存的机器，以极高概率满足 GC 停顿时间的同时，还兼具高吞吐量的性能特征。

在 JDK1.7 版本正式启用，移除了 Experimenta1 的标识，是JDK9 以后的默认垃圾回收器，取代了 CMS 回收器以及 Parallel+Parallel Old 组合。被 Oracle 官方称为“全功能的垃圾收集器”。

与此同时，CMS 已经在 JDK9 中被标记为废弃（deprecated）。在 jdk8 中还不是默认的垃圾回收器，需要使用-XX:+UseG1GC来启用。

13.7.1. G1 回收器的特点（优势）

与其他 GC 收集器相比，G1 使用了全新的分区算法，其特点如下所示：

并行与并发

并行性：G1 在回收期间，可以有多个 GC 线程同时工作，有效利用多核计算能力。此时用户线程 STW
并发性：G1 拥有与应用程序交替执行的能力，部分工作可以和应用程序同时执行，因此，一般来说，不会在整个回收阶段发生完全阻塞应用程序的情况

分代收集

从分代上看，G1 依然属于分代型垃圾回收器，它会区分年轻代和老年代，年轻代依然有 Eden 区和 Survivor 区。但从堆的结构上看，它不要求整个 Eden 区、年轻代或者老年代都是连续的，也不再坚持固定大小和固定数量。
将堆空间分为若干个区域（Region），这些区域中包含了逻辑上的年轻代和老年代。
和之前的各类回收器不同，它同时兼顾年轻代和老年代。对比其他回收器，或者工作在年轻代，或者工作在老年代；

空间整合

CMS：“标记-清除”算法、内存碎片、若干次 Gc 后进行一次碎片整理
G1 将内存划分为一个个的 region。内存的回收是以 region 作为基本单位的。Region 之间是复制算法，但整体上实际可看作是标记-压缩（Mark-Compact）算法，两种算法都可以避免内存碎片。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。尤其是当 Java 堆非常大的时候，G1 的优势更加明显。

可预测的停顿时间模型（即：软实时 soft real-time）

这是 G1 相对于 CMS 的另一大优势，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。

由于分区的原因，G1 可以只选取部分区域进行内存回收，这样缩小了回收的范围，因此对于全局停顿情况的发生也能得到较好的控制。
G1 跟踪各个 Region 里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），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。保证了 G1 收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
相比于 CMSGC，G1 未必能做到 CMS 在最好情况下的延时停顿，但是最差情况要好很多。

13.7.2. G1 垃圾收集器的缺点

相较于 CMS，G1 还不具备全方位、压倒性优势。比如在用户程序运行过程中，G1 无论是为了垃圾收集产生的内存占用（Footprint）还是程序运行时的额外执行负载（Overload）都要比 CMS 要高。

从经验上来说，在小内存应用上 CMS 的表现大概率会优于 G1，而 G1 在大内存应用上则发挥其优势。平衡点在 6-8GB 之间。

13.7.3. G1 回收器的参数设置

-XX:+UseG1GC：手动指定使用 G1 垃圾收集器执行内存回收任务
-XX:G1HeapRegionSize 设置每个 Region 的大小。值是 2 的幂，范围是 1MB 到 32MB 之间，目标是根据最小的 Java 堆大小划分出约 2048 个区域。默认是堆内存的 1/2000。
-XX:MaxGCPauseMillis 设置期望达到的最大 GC 停顿时间指标（JVM 会尽力实现，但不保证达到）。默认值是 200ms（人的平均反应速度）
-XX:+ParallelGCThread 设置 STW 工作线程数的值。最多设置为 8（上面说过 Parallel 回收器的线程计算公式，当 CPU_Count > 8 时，ParallelGCThreads 也会大于 8）
-XX:ConcGCThreads 设置并发标记的线程数。将 n 设置为并行垃圾回收线程数（ParallelGCThreads）的 1/4 左右。
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 设置触发并发 GC 周期的 Java 堆占用率阈值。超过此值，就触发 GC。默认值是 45。

13.7.4. G1 收集器的常见操作步骤

G1 的设计原则就是简化 JVM 性能调优，开发人员只需要简单的三步即可完成调优：

第一步：开启 G1 垃圾收集器
第二步：设置堆的最大内存
第三步：设置最大的停顿时间

G1 中提供了三种垃圾回收模式：Young GC、Mixed GC 和 Full GC，在不同的条件下被触发。

13.7.5. G1 收集器的适用场景

面向服务端应用，针对具有大内存、多处理器的机器。（在普通大小的堆里表现并不惊喜）

最主要的应用是需要低 GC 延迟，并具有大堆的应用程序提供解决方案；如：在堆大小约 6GB 或更大时，可预测的暂停时间可以低于 0.5 秒；（G1 通过每次只清理一部分而不是全部的 Region 的增量式清理来保证每次 GC 停顿时间不会过长）。

用来替换掉 JDK1.5 中的 CMS 收集器；在下面的情况时，使用 G1 可能比 CMS 好：

超过 50%的 Java 堆被活动数据占用；
对象分配频率或年代提升频率变化很大；
GC 停顿时间过长（长于 0.5 至 1 秒）

HotSpot 垃圾收集器里，除了 G1 以外，其他的垃圾收集器使用内置的 JVM 线程执行 GC 的多线程操作，而 G1 GC 可以采用应用线程承担后台运行的 GC 工作，即当 JVM 的 GC 线程处理速度慢时，系统会调用应用程序线程帮助加速垃圾回收过程。

13.7.6. 分区 Region：化整为零

使用 G1 收集器时，它将整个 Java 堆划分成约 2048 个大小相同的独立 Region 块，每个 Region 块大小根据堆空间的实际大小而定，整体被控制在 1MB 到 32MB 之间，且为 2 的 N 次幂，即 1MB，2MB，4MB，8MB，16MB，32MB。可以通过-XX:G1HeapRegionSize设定。所有的 Region 大小相同，且在 JVM 生命周期内不会被改变。

虽然还保留有新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔离的了，它们都是一部分 Region（不需要连续）的集合。通过 Region 的动态分配方式实现逻辑上的连续。

一个 region 有可能属于 Eden，Survivor 或者 Old/Tenured 内存区域。但是一个 region 只可能属于一个角色。图中的 E 表示该 region 属于 Eden 内存区域，S 表示属于 survivor 内存区域，O 表示属于 Old 内存区域。图中空白的表示未使用的内存空间。

G1 垃圾收集器还增加了一种新的内存区域，叫做 Humongous 内存区域，如图中的 H 块。主要用于存储大对象，如果超过 1.5 个 region，就放到 H。

设置 H 的原因：对于堆中的对象，默认直接会被分配到老年代，但是如果它是一个短期存在的大对象就会对垃圾收集器造成负面影响。为了解决这个问题，G1 划分了一个 Humongous 区，它用来专门存放大对象。如果一个 H 区装不下一个大对象，那么 G1 会寻找连续的 H 区来存储。为了能找到连续的 H 区，有时候不得不启动 Full GC。G1 的大多数行为都把 H 区作为老年代的一部分来看待。

每个 Region 都是通过指针碰撞来分配空间

13.7.7. G1 垃圾回收器的回收过程

G1GC 的垃圾回收过程主要包括如下三个环节：

年轻代 GC（Young GC）
老年代并发标记过程（Concurrent Marking）
混合回收（Mixed GC）

（如果需要，单线程、独占式、高强度的 Full GC 还是继续存在的。它针对 GC 的评估失败提供了一种失败保护机制，即强力回收。）

顺时针，Young gc -> Young gc + Concurrent mark->Mixed GC 顺序，进行垃圾回收。

应用程序分配内存，当年轻代的 Eden 区用尽时开始年轻代回收过程；G1 的年轻代收集阶段是一个并行的独占式收集器。在年轻代回收期，G1GC 暂停所有应用程序线程，启动多线程执行年轻代回收。然后从年轻代区间移动存活对象到 Survivor 区间或者老年区间，也有可能是两个区间都会涉及。

当堆内存使用达到一定值（默认 45%）时，开始老年代并发标记过程。

标记完成马上开始混合回收过程。对于一个混合回收期，G1 GC 从老年区间移动存活对象到空闲区间，这些空闲区间也就成为了老年代的一部分。和年轻代不同，老年代的 G1 回收器和其他 GC 不同，G1 的老年代回收器不需要整个老年代被回收，一次只需要扫描/回收一小部分老年代的 Region 就可以了。同时，这个老年代 Region 是和年轻代一起被回收的。

举个例子：一个 Web 服务器，Java 进程最大堆内存为 4G，每分钟响应 1500 个请求，每 45 秒钟会新分配大约 2G 的内存。G1 会每 45 秒钟进行一次年轻代回收，每 31 个小时整个堆的使用率会达到 45%，会开始老年代并发标记过程，标记完成后开始四到五次的混合回收。

13.7.8. Remembered Set

一个对象被不同区域引用的问题
一个 Region 不可能是孤立的，一个 Region 中的对象可能被其他任意 Region 中对象引用，判断对象存活时，是否需要扫描整个 Java 堆才能保证准确？
在其他的分代收集器，也存在这样的问题（而 G1 更突出）回收新生代也不得不同时扫描老年代？
这样的话会降低 MinorGC 的效率；

解决方法：

无论 G1 还是其他分代收集器，JVM 都是使用 Remembered Set 来避免全局扫描：

每个 Region 都有一个对应的 Remembered Set；

每次 Reference 类型数据写操作时，都会产生一个 Write Barrier 暂时中断操作；

然后检查将要写入的引用指向的对象是否和该 Reference 类型数据在不同的 Region（其他收集器：检查老年代对象是否引用了新生代对象）；

如果不同，通过 CardTable 把相关引用信息记录到引用指向对象的所在 Region 对应的 Remembered Set 中；

当进行垃圾收集时，在 GC 根节点的枚举范围加入 Remembered Set；就可以保证不进行全局扫描，也不会有遗漏。

13.7.9. G1 回收过程一：年轻代 GC

JVM 启动时，G1 先准备好 Eden 区，程序在运行过程中不断创建对象到 Eden 区，当 Eden 空间耗尽时，G1 会启动一次年轻代垃圾回收过程。

年轻代垃圾回收只会回收 Eden 区和 Survivor 区。

首先 G1 停止应用程序的执行（Stop-The-World），G1 创建回收集（Collection Set），回收集是指需要被回收的内存分段的集合，年轻代回收过程的回收集包含年轻代 Eden 区和 Survivor 区所有的内存分段。

然后开始如下回收过程：

第一阶段，扫描根。根是指 static 变量指向的对象，正在执行的方法调用链条上的局部变量等。根引用连同 RSet 记录的外部引用作为扫描存活对象的入口。
第二阶段，更新 RSet。处理 dirty card queue（见备注）中的 card，更新 RSet。此阶段完成后，RSet 可以准确的反映老年代对所在的内存分段中对象的引用。
第三阶段，处理 RSet。识别被老年代对象指向的 Eden 中的对象，这些被指向的 Eden 中的对象被认为是存活的对象。
第四阶段，复制对象。此阶段，对象树被遍历，Eden 区内存段中存活的对象会被复制到 Survivor 区中空的内存分段，Survivor 区内存段中存活的对象如果年龄未达阈值，年龄会加 1，达到阀值会被会被复制到 Old 区中空的内存分段。如果 Survivor 空间不够，Eden 空间的部分数据会直接晋升到老年代空间。
第五阶段，处理引用。处理 Soft，Weak，Phantom，Final，JNI Weak 等引用。最终 Eden 空间的数据为空，GC 停止工作，而目标内存中的对象都是连续存储的，没有碎片，所以复制过程可以达到内存整理的效果，减少碎片。

13.7.10. G1 回收过程二：并发标记过程

初始标记阶段：标记从根节点直接可达的对象。这个阶段是 STW 的，并且会触发一次年轻代 GC。
根区域扫描（Root Region Scanning）：G1 GC 扫描 Survivor 区直接可达的老年代区域对象，并标记被引用的对象。这一过程必须在 YoungGC 之前完成。
并发标记（Concurrent Marking）：在整个堆中进行并发标记（和应用程序并发执行），此过程可能被 YoungGC 中断。在并发标记阶段，若发现区域对象中的所有对象都是垃圾，那这个区域会被立即回收。同时，并发标记过程中，会计算每个区域的对象活性（区域中存活对象的比例）。
再次标记（Remark）：由于应用程序持续进行，需要修正上一次的标记结果。是 STW 的。G1 中采用了比 CMS 更快的初始快照算法：snapshot-at-the-beginning（SATB）。
独占清理（cleanup，STW）：计算各个区域的存活对象和 GC 回收比例，并进行排序，识别可以混合回收的区域。为下阶段做铺垫。是 STW 的。这个阶段并不会实际上去做垃圾的收集
并发清理阶段：识别并清理完全空闲的区域。

13.7.11. G1 回收过程三：混合回收

当越来越多的对象晋升到老年代 o1d region 时，为了避免堆内存被耗尽，虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器，即 Mixed GC，该算法并不是一个 Old GC，除了回收整个 Young Region，还会回收一部分的 Old Region。这里需要注意：是一部分老年代，而不是全部老年代。可以选择哪些 Old Region 进行收集，从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。也要注意的是 Mixed GC 并不是 Full GC。

并发标记结束以后，老年代中百分百为垃圾的内存分段被回收了，部分为垃圾的内存分段被计算了出来。默认情况下，这些老年代的内存分段会分 8 次（可以通过-XX:G1MixedGCCountTarget设置）被回收

混合回收的回收集（Collection Set）包括八分之一的老年代内存分段，Eden 区内存分段，Survivor 区内存分段。混合回收的算法和年轻代回收的算法完全一样，只是回收集多了老年代的内存分段。具体过程请参考上面的年轻代回收过程。

由于老年代中的内存分段默认分 8 次回收，G1 会优先回收垃圾多的内存分段。垃圾占内存分段比例越高的，越会被先回收。并且有一个阈值会决定内存分段是否被回收，-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent，默认为 65%，意思是垃圾占内存分段比例要达到 65%才会被回收。如果垃圾占比太低，意味着存活的对象占比高，在复制的时候会花费更多的时间。

混合回收并不一定要进行 8 次。有一个阈值-XX:G1HeapWastePercent，默认值为 10%，意思是允许整个堆内存中有 10%的空间被浪费，意味着如果发现可以回收的垃圾占堆内存的比例低于 10%，则不再进行混合回收。因为 GC 会花费很多的时间但是回收到的内存却很少。

13.7.12. G1 回收可选的过程四：Full GC

G1 的初衷就是要避免 Full GC 的出现。但是如果上述方式不能正常工作，G1 会停止应用程序的执行（Stop-The-World），使用单线程的内存回收算法进行垃圾回收，性能会非常差，应用程序停顿时间会很长。

要避免 Full GC 的发生，一旦发生需要进行调整。什么时候会发生 Full GC 呢？比如堆内存太小，当 G1 在复制存活对象的时候没有空的内存分段可用，则会回退到 Full GC，这种情况可以通过增大内存解决。

导致 G1 Full GC 的原因可能有两个：

Evacuation 的时候没有足够的 to-space 来存放晋升的对象；
并发处理过程完成之前空间耗尽。

13.7.13. 补充

从 Oracle 官方透露出来的信息可获知，回收阶段（Evacuation）其实本也有想过设计成与用户程序一起并发执行，但这件事情做起来比较复杂，考虑到 G1 只是回一部分 Region，停顿时间是用户可控制的，所以并不迫切去实现，而选择把这个特性放到了 G1 之后出现的低延迟垃圾收集器（即 ZGC）中。另外，还考虑到 G1 不是仅仅面向低延迟，停顿用户线程能够最大幅度提高垃圾收集效率，为了保证吞吐量所以才选择了完全暂停用户线程的实现方案。

13.7.14. G1 回收器优化建议

年轻代大小

避免使用-Xmn或-XX:NewRatio等相关选项显式设置年轻代大小
固定年轻代的大小会覆盖暂停时间目标

暂停时间目标不要太过严苛

G1 GC 的吞吐量目标是 90%的应用程序时间和 10%的垃圾回收时间
评估 G1 GC 的吞吐量时，暂停时间目标不要太严苛。目标太过严苛表示你愿意承受更多的垃圾回收开销，而这些会直接影响到吞吐量。

13.8. 垃圾回收器总结

13.8.1. 7 种经典垃圾回收器总结

截止 JDK1.8，一共有 7 款不同的垃圾收集器。每一款的垃圾收集器都有不同的特点，在具体使用的时候，需要根据具体的情况选用不同的垃圾收集器。

垃圾收集器	分类	作用位置	使用算法	特点	适用场景
Serial	串行运行	作用于新生代	复制算法	响应速度优先	适用于单 CPU 环境下的 client 模式
ParNew	并行运行	作用于新生代	复制算法	响应速度优先	多 CPU 环境 Server 模式下与 CMS 配合使用
Parallel	并行运行	作用于新生代	复制算法	吞吐量优先	适用于后台运算而不需要太多交互的场景
Serial Old	串行运行	作用于老年代	标记-压缩算法	响应速度优先	适用于单 CPU 环境下的 Client 模式
Parallel Old	并行运行	作用于老年代	标记-压缩算法	吞吐量优先	适用于后台运算而不需要太多交互的场景
CMS	并发运行	作用于老年代	标记-清除算法	响应速度优先	适用于互联网或 B／S 业务
G1	并发、并行运行	作用于新生代、老年代	标记-压缩算法、复制算法	响应速度优先	面向服务端应用

GC 发展阶段：Serial => Parallel（并行）=> CMS（并发）=> G1 => ZGC

13.8.2. 垃圾回收器组合

不同厂商、不同版本的虚拟机实现差距比较大。HotSpot 虚拟机在 JDK7/8 后所有收集器及组合如下图

两个收集器间有连线，表明它们可以搭配使用：Serial/Serial Old、Serial/CMS、ParNew/Serial Old、ParNew/CMS、Parallel Scavenge/Serial Old、Parallel Scavenge/Parallel Old、G1;
其中 Serial Old 作为 CMS 出现＂Concurrent Mode Failure＂失败的后备预案。
（红色虚线）由于维护和兼容性测试的成本，在 JDK 8 时将 Serial ＋ CMS、ParNew ＋ Serial old 这两个组合声明为 Deprecated（JEP 173），并在 JDK 9 中

完全取消了这些组合的支持（JEP214），即：移除。

（绿色虚线）JDK 14 中：弃用 ParallelScavenge 和 SeriaOold GC 组合(JEP 366)
（绿色虚框）JDK 14 中：删除 CMS 垃圾回收器（JEP 363）

13.8.3. 怎么选择垃圾回收器

内存角度：4G以下可以用parallel，4-8G可以用parNew+CMS，8G以上可以用G1，几百G以上可以用ZGC

业务应用对吞吐量要求较高，对响应时间没有特别要求的，推荐使用并行收集器。如：科学计算和后台处理程序等等。
对响应时间要求较高的中大型应用程序，推荐使用并发收集器。如：web服务器等。
对应JDK版本1.8以上，多CPU处理器且内存资源不是瓶颈，建议优先考虑使用G1回收器。
单线程应用使用串行收集器。

堆内存：

应用程序运行时，计算老年代存活对象的占用空间大小X。程序整个堆大小（Xmx和Xms）设置为X的3~~4倍；永久代PermSize和MaxPermSize设置为X的1.2~~1.5倍。年轻代Xmn的设置为X的1~~1.5倍。老年代内存大小设置为X的2~~3倍。
JDK官方建议年轻代占整个堆大小空间的3/8左右。
完成一次Full GC后，应该释放出70%的堆空间（30%的空间仍然占用）。
并发量比较大的情况应当适量增大年轻代的空间

Java 垃圾收集器的配置对于 JVM 优化来说是一个很重要的选择，选择合适的垃圾收集器可以让 JVM 的性能有一个很大的提升。

怎么选择垃圾收集器？

优先调整堆的大小让 JVM 自适应完成。
如果内存小于 100M，使用串行收集器
如果是单核、单机程序，并且没有停顿时间的要求，串行收集器
如果是多 CPU、需要高吞吐量、允许停顿时间超过 1 秒，选择并行或者 JVM 自己选择
如果是多 CPU、追求低停顿时间，需快速响应（比如延迟不能超过 1 秒，如互联网应用），使用并发收集器

官方推荐 G1，性能高。现在互联网的项目，基本都是使用 G1。

最后需要明确一个观点：

没有最好的收集器，更没有万能的收集
调优永远是针对特定场景、特定需求，不存在一劳永逸的收集器

面试

对于垃圾收集，面试官可以循序渐进从理论、实践各种角度深入，也未必是要求面试者什么都懂。但如果你懂得原理，一定会成为面试中的加分项。这里较通用、基础性的部分如下：

垃圾收集的算法有哪些？如何判断一个对象是否可以回收？
垃圾收集器工作的基本流程。

另外，大家需要多关注垃圾回收器这一章的各种常用的参数

13.9. GC 日志分析

通过阅读 Gc 日志，我们可以了解 Java 虚拟机内存分配与回收策略。内存分配与垃圾回收的参数列表

-XX:+PrintGC 输出 GC 日志。类似：-verbose:gc
-XX:+PrintGCDetails 输出 GC 的详细日志
-XX:+PrintGCTimestamps 输出 GC 的时间戳（以基准时间的形式）
-XX:+PrintGCDatestamps 输出 GcC 的时间戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21：53：59.234+0800）
-XX:+PrintHeapAtGC 在进行 GC 的前后打印出堆的信息
-Xloggc:../logs/gc.log 日志文件的输出路径

打开 GC 日志

`1`	`-verbose:gc`

Copied!

这个只会显示总的 GC 堆的变化，如下：

1
2
3

[GC (Allocation Failure) 80832K->19298K(227840K),0.0084018 secs]
[GC (Metadata GC Threshold) 109499K->21465K(228352K),0.0184066 secs]
[Full GC (Metadata GC Threshold) 21465K->16716K(201728K),0.0619261 secs]

Copied!

参数解析

GC、Full GC：GC的类型，GC只在新生代上进行，Full GC包括永生代，新生代，老年代。
Allocation Failure：GC发生的原因。
80832K->19298K：堆在GC前的大小和GC后的大小。
228840k：现在的堆大小。
0.0084018 secs：GC持续的时间。

Copied!

打开 GC 日志

`1`	`-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails`

Copied!

输入信息如下

[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen:70640K->10116K(141312K)] 80541K->20017K(227328K),0.0172573 secs] [Times:user=0.03 sys=0.00,real=0.02 secs]
[GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen:98859K->8154K(142336K)] 108760K->21261K(228352K),0.0151573 secs] [Times:user=0.00 sys=0.01,real=0.02 secs]
[Full GC (Metadata GC Threshold)[PSYoungGen:8154K->0K(142336K)]
[ParOldGen:13107K->16809K(62464K)] 21261K->16809K(204800K),[Metaspace:20599K->20599K(1067008K)],0.0639732 secs]
[Times:user=0.14 sys=0.00,real=0.06 secs]

Copied!

参数解析

GC，Full FC：同样是GC的类型
Allocation Failure：GC原因
PSYoungGen：使用了Parallel Scavenge并行垃圾收集器的新生代GC前后大小的变化
ParOldGen：使用了Parallel Old并行垃圾收集器的老年代GC前后大小的变化
Metaspace： 元数据区GC前后大小的变化，JDK1.8中引入了元数据区以替代永久代
xxx secs：指GC花费的时间
Times：user：指的是垃圾收集器花费的所有CPU时间，sys：花费在等待系统调用或系统事件的时间，real：GC从开始到结束的时间，包括其他进程占用时间片的实际时间。

Copied!

打开 GC 日志

`1`	`-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimestamps -XX:+PrintGCDatestamps`

Copied!

输入信息如下

2019-09-24T22:15:24.518+0800: 3.287: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen:136162K->5113K(136192K)] 141425K->17632K(222208K),0.0248249 secs] [Times:user=0.05 sys=0.00,real=0.03 secs]

2019-09-24T22:15:25.559+0800: 4.329: [GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen:97578K->10068K(274944K)] 110096K->22658K(360960K),0.0094071 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00,real=0.01 secs]

2019-09-24T22:15:25.569+0800: 4.338: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen:10068K->0K(274944K)][ParoldGen:12590K->13564K(56320K)] 22658K->13564K(331264K),[Metaspace:20590K->20590K(1067008K)],0.0494875 secs] [Times: user=0.17 sys=0.02,real=0.05 secs]

Copied!

说明：带上了日期和实践

如果想把 GC 日志存到文件的话，是下面的参数：

`1`	`-Xloggc:/path/to/gc.log`

Copied!

日志补充说明

“[GC“和”[Full GC“说明了这次垃圾收集的停顿类型，如果有"Full"则说明 GC 发生了"Stop The World”
使用 Serial 收集器在新生代的名字是 Default New Generation，因此显示的是”[DefNew”
使用 ParNew 收集器在新生代的名字会变成”[ParNew"，意思是"Parallel New Generation"
使用 Parallel scavenge 收集器在新生代的名字是”[PSYoungGen"
老年代的收集和新生代道理一样，名字也是收集器决定的
使用 G1 收集器的话，会显示为"garbage-first heap"
Allocation Failure

表明本次引起 GC 的原因是因为在年轻代中没有足够的空间能够存储新的数据了。
[PSYoungGen：5986K->696K(8704K) ] 5986K->704K(9216K)

中括号内：GC 回收前年轻代大小，回收后大小，（年轻代总大小）

括号外：GC 回收前年轻代和老年代大小，回收后大小，（年轻代和老年代总大小）
user 代表用户态回收耗时，sys 内核态回收耗时，rea 实际耗时。由于多核的原因，时间总和可能会超过 real 时间

Heap（堆）
PSYoungGen（Parallel Scavenge收集器新生代）total 9216K，used 6234K [0x00000000ff600000,0x0000000100000000,0x0000000100000000)
eden space（堆中的Eden区默认占比是8）8192K，768 used [0x00000000ff600000,0x00000000ffc16b08,0x00000000ffe00000)
from space（堆中的Survivor，这里是From Survivor区默认占比是1）1024K， 0% used [0x00000000fff00000,0x00000000fff00000,0x0000000100000000)
to space（堆中的Survivor，这里是to Survivor区默认占比是1，需要先了解一下堆的分配策略）1024K, 0% used [0x00000000ffe00000,0x00000000ffe00000,0x00000000fff00000)

ParOldGen（老年代总大小和使用大小）total 10240K， used 7001K ［0x00000000fec00000,0x00000000ff600000,0x00000000ff600000)
object space（显示个使用百分比）10240K，688 used [0x00000000fec00000,0x00000000ff2d6630,0x00000000ff600000)

PSPermGen（永久代总大小和使用大小）total 21504K， used 4949K [0x00000000f9a00000,0x00000000faf00000,0x00000000fec00000)
object space（显示个使用百分比，自己能算出来）21504K， 238 used [0x00000000f9a00000,0x00000000f9ed55e0,0x00000000faf00000)

Copied!

Minor GC 日志

Full GC 日志

举例

private static final int _1MB = 1024 * 1024;

public static void testAllocation() {
  byte[] allocation1, allocation2, allocation3, allocation4;
  allocation1 = new byte[2 * _1MB];
  allocation2 = new byte[2 * _1MB];
  allocation3 = new byte[2 * _1MB];
  allocation4 = new byte[4 * _1MB];
}

public static void main(String[] args) {
  testAllocation();
}

Copied!

设置 JVM 参数

`1`	`-Xms20m -Xmx20m -Xmn10m -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseParallelGC`

Copied!

图示

上图是JDK1.7情况：Eden区已经有三个2M对象，这时新创建的4M对象无法放入Eden，触发minorGC。因为from和to区都是1M的空间，Eden中的每个2M对象都放不进Survivor区，所以会放入老年代
JDK1.8情况：Eden区已经有三个2M对象，这时新创建的4M对象无法放入Eden，这时会判断新增的对象是否大于Eden区总空间的二分之一，然后直接把4M对象放入老年代

可以用一些工具去分析这些 GC 日志

将GC日志保存到文件：
1

-Xloggc:/path/to/gc.log
Copied!
常用的日志分析工具有：GCViewer、GCEasy、GCHisto、GCLogViewer、Hpjmeter、garbagecat 等

13.X. 垃圾回收器的新发展

GC 仍然处于飞速发展之中，目前的默认选项G1 GC 在不断的进行改进，很多我们原来认为的缺点，例如串行的 Fu11GC、Card Table 扫描的低效等，都已经被大幅改进，例如，JDK10 以后，Fu11GC 已经是并行运行，在很多场景下，其表现还略优于 ParallelGC 的并行 Ful1GC 实现。

即使是 Serial GC，虽然比较古老，但是简单的设计和实现未必就是过时的，它本身的开销，不管是 GC 相关数据结构的开销，还是线程的开销，都是非常小的，所以随着云计算的兴起，在 Serverless 等新的应用场景下，Serial GC 找到了新的舞台。

比较不幸的是 CMSGC，因为其算法的理论缺陷等原因，虽然现在还有非常大的用户群体，但在 JDK9 中已经被标记为废弃，并在 JDK14 版本中移除

13.X.1. JDK11 新特性

Epsilon:A No-Op GarbageCollector（Epsilon 垃圾回收器，“No-Op（无操作）“回收器）http://openidk.iava.net/jeps/318

ZGC:A Scalable Low-Latency Garbage Collector（Experimental）（ZGC：可伸缩的低延迟垃圾回收器，处于实验性阶段）http://openidk.iava.net/jeps/333

现在 G1 回收器已成为默认回收器好几年了。

我们还看到了引入了两个新的收集器：ZGC（JDK11 出现）和 Shenandoah（Open JDK12）。主打特点：低停顿时间

13.X.2. Open JDK12 的 Shenandoash GC

Open JDK12 的 Shenandoash GC：低停顿时间的 GC（实验性）

Shenandoah，无疑是众多 GC 中最孤独的一个。是第一款不由 oracle 公司团队领导开发的 Hotspot 垃圾收集器。不可避免的受到官方的排挤。比如号称 OpenJDK 和 OracleJDK 没有区别的 Oracle 公司仍拒绝在 OracleJDK12 中支持 Shenandoah。

Shenandoah 垃圾回收器最初由 RedHat 进行的一项垃圾收集器研究项目 Pauseless GC 的实现，旨在针对 JVM 上的内存回收实现低停顿的需求.。在 2014 年贡献给 OpenJDK。

Red Hat 研发 Shenandoah 团队对外宣称，Shenandoah 垃圾回收器的暂停时间与堆大小无关，这意味着无论将堆设置为 200MB 还是 200GB，99.9%的目标都可以把垃圾收集的停顿时间限制在十毫秒以内。不过实际使用性能将取决于实际工作堆的大小和工作负载。

这是 RedHat 在 2016 年发表的论文数据，测试内容是使用 Es 对 200GB 的维基百科数据进行索引。从结果看：

停顿时间比其他几款收集器确实有了质的飞跃，但也未实现最大停顿时间控制在十毫秒以内的目标。
而吞吐量方面出现了明显的下降，总运行时间是所有测试收集器里最长的。

总结

Shenandoah GC 的弱项：高运行负担下的吞吐量下降。
Shenandoah GC 的强项：低延迟时间。
Shenandoah GC 的工作过程大致分为九个阶段，这里就不再赘述。在之前 Java12 新特性视频里有过介绍。

【Java12 新特性地址】

http://www.atguigu.com/download_detail.shtml?v=222

或

https://www.bilibili.com/video/BV1jJ411M7kQ?from=search&seid=12339069673726242866

13.X.3. 令人震惊、革命性的 ZGC

官方地址：https://docs.oracle.com/en/java/javase/12/gctuning/

ZGC 与 Shenandoah 目标高度相似，在尽可能对吞吐量影响不大的前提下，实现在任意堆内存大小下都可以把垃圾收集的停颇时间限制在十毫秒以内的低延迟。

《深入理解 Java 虚拟机》一书中这样定义 ZGC：ZGC 收集器是一款基于 Region 内存布局的，（暂时）不设分代的，使用了读屏障、染色指针和内存多重映射等技术来实现可并发的标记-压缩算法的，以低延迟为首要目标的一款垃圾收集器。

ZGC 的工作过程可以分为 4 个阶段：并发标记 - 并发预备重分配 - 并发重分配 - 并发重映射等。

ZGC 几乎在所有地方并发执行的，除了初始标记的是 STw 的。所以停顿时间几乎就耗费在初始标记上，这部分的实际时间是非常少的。

测试数据：

在 ZGC 的强项停顿时间测试上，它毫不留情的将 Parallel、G1 拉开了两个数量级的差距。无论平均停顿、95％停顿、99％停顿、99.9％停顿，还是最大停顿时间，ZGC 都能毫不费劲控制在 10 毫秒以内。

虽然 ZGC 还在试验状态，没有完成所有特性，但此时性能已经相当亮眼，用“令人震惊、革命性”来形容，不为过。未来将在服务端、大内存、低延迟应用的首选垃圾收集器。

JEP 364：ZGC 应用在 macos 上

JEP 365：ZGC 应用在 Windows 上

JDK14 之前，ZGC 仅 Linux 才支持。

尽管许多使用 zGc 的用户都使用类 Linux 的环境，但在 Windows 和 macos 上，人们也需要 ZGC 进行开发部署和测试。许多桌面应用也可以从 ZGC 中受益。因此，ZGC 特性被移植到了 Windows 和 macos 上。

现在 mac 或 Windows 上也能使用 zGC 了，示例如下：

`1`	`-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC`

Copied!

颜色指针
有浮动垃圾
不能指针压缩
使用读屏障

Marked1和Marked0标示颜色

13.X.4. 其他垃圾回收器：AliGC

AliGC 是阿里巴巴 JVM 团队基于 G1 算法，面向大堆（LargeHeap）应用场景。指定场景下的对比：

当然，其它厂商也提供了各种别具一格的 GC 实现，例如比较有名的低延迟 GC：Zing，有兴趣可以参考提供的链接 https://www.infoq.com/articles/azul_gc_in_detail