• JVM 知识点


    JVM

    • 说说 JVM 运行时数据区?

      不同虚拟机的运行时数据区可能略微有所不同,但都会遵从 Java 虚拟机规范,Java虚拟机规范规定的区域分为以下5个部分:

      ·程序计数器(Program Counter Register):当前线程所执行的字节码的行号指示器,字节码解析器的工作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,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;

      ·Java 虚拟机栈(Java Virtual Machine Stacks):用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息;

      ·本地方法栈(Native Method Stack):与虚拟机栈的作用是一样的,只不过虚拟机栈是服务Java方法的,而本地方法栈是为虚拟机调用Native方法服务的;

      ·Java 堆(Java Heap):Java虚拟机中内存最大的一块,是被所有线程共享的,几乎所有的对象实例都在这里分配内存;

      ·方法区(Methed Area):用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译后的代码等数据。

    • 说说 JVM 内存区域?

      https://www.kancloud.cn/alex_wsc/java_interview/1878232

    • Java 对象如何创建的,对象创建过程?

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    • MinorGC、MajorGC、FullGC 区别?

      • 市面上发生垃圾回收的叫法很多,我大体整理了一下:

        1、 新生代回收(Minor GC/Young GC):指只是进行新生代的回收。

        2、 老年代回收(Major GC/Old GC):指只是进行老年代的回收。目前只有CMS垃圾回收器会有这个单独的收集老年代的行为。(Major GC定义是比较混乱,有说指是老年代,有的说是做整个堆的收集,这个需要你根据别人的场景来定,没有固定的说法)

        3、 整堆收集(Full GC):收集整个Java堆和方法区(注意包含方法区)

    • 可作为 GC Roots 的对象?

      1.虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象;

      2.方法区中的类静态属性引用的对象

      3.方法区中常量引用的对象

      4.本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)中引用的对象

    • 垃圾回收算法?

      • 复制算法(Copying)

        将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了,就将还存活着的对象复制到另外一块上面,然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。这样使得每次都是对整个半区进行内存回收,内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况,只要按顺序分配内存即可,实现简单,运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为了原来的一半。

        注意:内存移动是必须实打实的移动(复制),不能使用指针玩。

        复制回收算法适合于新生代,因为大部分对象朝生夕死,那么复制过去的对象比较少,效率自然就高,另外一半的一次性清理是很快的。

        Appel式回收

        一种更加优化的复制回收分代策略:具体做法是分配一块较大的Eden区和两块较小的Survivor空间(你可以叫做From或者To,也可以叫做Survivor1和Survivor2)

        专门研究表明,新生代中的对象98%是“朝生夕死”的,所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden和其中一块Survivor[1]。当回收时,将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间上,最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。

        HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8:1,也就是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%(80%+10%),只有10%的内存会被“浪费”。当然,98%的对象可回收只是一般场景下的数据,我们没有办法保证每次回收都只有不多于10%的对象存活,当Survivor空间不够用时,需要依赖其他内存(这里指老年代)进行分配担保(Handle Promotion)

        标记-清除算法(Mark-Sweep)

        算法分为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象。

        回收效率不稳定,如果大部分对象是朝生夕死,那么回收效率降低,因为需要大量标记对象和回收对象,对比复制回收效率很低。

        它的主要不足空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致以后在程序运行过程中需要分配较大对象时,无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。

        回收的时候如果需要回收的对象越多,需要做的标记和清除的工作越多,所以标记清除算法适用于老年代。复制回收算法适用于新生代。

        标记-整理算法(Mark-Compact)

        首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后,后续步骤不是直接对可回收对象进行清理,而是让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。标记整理算法虽然没有内存碎片,但是效率偏低。

        我们看到标记整理与标记清除算法的区别主要在于对象的移动。对象移动不单单会加重系统负担,同时需要全程暂停用户线程才能进行,同时所有引用对象的地方都需要更新。

        所以看到,老年代采用的标记整理算法与标记清除算法,各有优点,各有缺点。

    • 类加载机制?

      ​ 类的加载指的是将类的.class文件中的二进制数据读入到内存中,将其放在运行时数据区的方法区内,然后在堆区创建一个 java.lang.Class对象,用来封装类在方法区内的数据结构。

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    • 类加载器?

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    • 双亲委派机制?

    加载一个未加载的类时候先交给父类加载器 加载

    • 对象的访问定位有哪几种?

      句柄

      ​ 如果使用句柄访问的话,那么Java堆中将会划分出一块内存来作为句柄池,reference中存储的就是对象的句柄地址,而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自的具体地址信息

      直接指针

      ​ 如果使用直接指针访问, reference中存储的直接就是对象地址。

      这两种对象访问方式各有优势,使用句柄来访问的最大好处就是reference中存储的是稳定的句柄地址,在对象被移动(垃圾收集时移动对象是非常普遍的行为)时只会改变句柄中的实例数据指针,而reference本身不需要修改

      使用直接指针访问方式的最大好处就是速度更快,它节省了一次指针定位的时间开销,由于对象的访问在Java中非常频繁,因此这类开销积少成多后也是一项非常可观的执行成本。

      对Sun HotSpot而言,它是使用直接指针访问方式进行对象访问的。

    • 虚拟机如何解决内存分配并发问题?

      并发安全

      ​ 除如何划分可用空间之外,还有另外一个需要考虑的问题是对象创建在虚拟机中是非常频繁的行为,即使是仅仅修改一个指针所指向的位置,在并发情况下也并不是线程安全的,可能出现正在给对象A分配内存,指针还没来得及修改,对象B又同时使用了原来的指针来分配内存的情况。

      CAS机制

      ​ 解决这个问题有两种方案,一种是对分配内存空间的动作进行同步处理——实际上虚拟机采用CAS配上失败重试的方式保证更新操作的原子性;

      分配缓冲

      ​ 另一种是把内存分配的动作按照线程划分在不同的空间之中进行,即每个线程在Java堆中预先分配一小块私有内存,也就是本地线程分配缓冲(Thread Local Allocation Buffer,TLAB),JVM在线程初始化时,同时也会申请一块指定大小的内存,只给当前线程使用,这样每个线程都单独拥有一个Buffer,如果需要分配内存,就在自己的Buffer上分配,这样就不存在竞争的情况,可以大大提升分配效率,当Buffer容量不够的时候,再重新从Eden区域申请一块继续使用。

      ​ TLAB的目的是在为新对象分配内存空间时,让每个Java应用线程能在使用自己专属的分配指针来分配空间,减少同步开销。

      TLAB只是让每个线程有私有的分配指针,但底下存对象的内存空间还是给所有线程访问的,

    • String s = new String(“xxx”);创建了几个对象?

      2个,

      1、 在一开始字符串"xxx"会在加载类时,在常量池中创建一个字符串对象。

      2、 调用 new时 会在堆内存中创建一个 String 对象,String 对象中的 char 数组将会引用常量池中字符串。

    • String.intern() 作用?

      String.intern() 方法可以使得所有含相同内容的字符串都共享同一个内存对象,可以节省内存空间。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/AronJudge/p/14681051.html
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