• JVM从零学习(六)堆


    堆的核心概述

    • 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
    • 《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运行时分配在堆上。
    • 数组和对象可能永远不会存储在栈上,因为栈桢中保存引用,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。

    内存细分

    现代垃圾收集器大部分基于分代收集理论设计,堆空间细分为:

    • Java 8 及以后堆内存逻辑上分为三部分:新生代、老年代、元空间
      • Young Generation Space 新生代 Young/New
        • 又被划分为Eden区和Survivor区
      • Tenure Generation Space 老年代 Old/Tenure
      • Meta Space 元空间 Meta

    堆空间大小设置

    • Java堆区用于存储Java对象实例,那么堆的带下在JVM启动时就已经设定好了,可以通过选项“-Xmx” 和“-Xms”来进行设置。
      • “-Xms”用于表示堆区的初始内存,等价于-XX:InitialHeapSize
      • “-Xmx”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设置相同的值,其目的是为了能够在Java垃圾回收机制清理完堆区后不需要重新分隔计算堆区大小,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。

    测试程序:

        public static void main(String[] args) {
            long mNum = 1024 * 1024;
            //返回Java虚拟机中的堆的内存总量
            long initialMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory() / mNum;
            //返回Java虚拟机试图使用的最大堆内存空间
            long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / mNum;
            System.out.println("-Xms:" + initialMemory + "M");
            System.out.println("-Xmx:" + maxMemory + "M");
    
            System.out.println("系统内存大小为:" + initialMemory * 64 / 1024 + "G" );
            System.out.println("系统内存大小为:" + maxMemory * 4 / 1024 + "G" );
        }
    

    假设设置-Xms600M -Xmx600M,我们发现打印结果如下:

    发现只有575M,我们可以打开CMD或者终端;

    jps 命令查看当前的应用进程号

    然后用命令 jstat -gc 【进程号】

    可以查看到
    S0C 25600
    S1C 25600
    S0U 0
    S1U 0
    EC 153600
    EU 15360.5
    OC 409600

    • S0C、S1C、EC属于新生代 OC属于老年代
    • (S0C + S1C + EC + OC)/ 1024 = 600M
      但是为什么使用只有575,因为在实际使用中S0C和S1C只有一个使用,所以少了25M

    或者在VM参数中增加-XX:+PrintGCDetails

    打印信息如下:

    年轻代和老年代

    • 存储在JVM中的Java对象可以被划为两类:

      • 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,可以划分为年轻代和老年代

    • 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from区、to区)

    • 配置新生代和老年代的堆结构

      • 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,表示是新生代占1,老年代占4,新生代占整个堆的1/5
    • 可以通过命令 jinfo -flag NewRatio 【进程号】查看进程的堆结构比例

    • 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。

    • 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。

    对象分配过程

    为新对象分配内存时一件非常严谨和复杂的任务,JVM的设计者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。

    1. new的对象先放Eden区,此区有大小限制。
    2. 当Eden区的空间填满时,程序又需要创建对象,JVM的垃圾回收器将对Eden区进行垃圾回收(Minor GC),将Eden区中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Eden区。
    3. 然后将Eden区中的剩余对象移动到Survivor0区
    4. 如果再次触发垃圾回收,此时上次幸存下来的放到Survivor0区的,如果没有回收,就会放到Survivor1区。
    5. 如果再次经历垃圾回收,此时会重新放回Survivor0区,接着再去Survivor1区。
    6. 什么时候去养老区呢?默认15次。可以设置参数-XX:MaxTenuringThreshold<N>进行设置。

    总结:

    • 针对Survivor0,Survivor1区总结:复制之后又交换,谁空谁是To。
    • 关于垃圾回收:频繁在新生代收集,很少在老年代几乎不在永久代/元空间收集。

    Minor GC、Major GC与Full GC

    JVM在进行GC时,并非每次都对上面三个内存区域(新生代、老年代;方法区)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: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堆的方法区的垃圾收集。

    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Minor GC,这里的年轻代满指的是Eden区满,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。
      • Minor GC会引发STW,暂停其他用户线程,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Parallel Scavenge收集器的手机策略里就直接进行Major GC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:
      触发Full GC 执行情况有如下五种:
      (1) 调用System.gc()时,系统建议执行Full GC,但是不必然执行。
      (2) 老年代空间不足。
      (3) 方法区空间不足。
      (4) 通过Minor GC后进入老年代的平均代销大于老年代的可用内存。
      (5) 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避免的,这样暂停时间会短一些。

    内存分配策略(或对象提升(Promotion)规则)

    如果对象在Eden出生并经过第一次MinorGC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Minor GC,年龄就增加1岁,当它的年龄增加到一定程度(默认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中。
    对象晋升老年代的年龄阈值,可以通过选项-XX:MaxThenuringThreshold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
    • 大多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MaxTenruingThreshold中要求的年龄。
    • 空间分配担保
      • -XX:HandlePromotionFailure
    对象分配过程:TLAB
    为什么有TLAB(Thread Local Allocation Buffer 线程本地分配缓存区)?
    • 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。
    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,因此我们将这种内存分配方式称之为快速分配策略
    • 所有的OpenJDK衍生出来的JVM都提供了TLAB的设计。
    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Eden空间中分配内存。
    对象分配过程:TLAB

    对象分配过程:TLAB

    堆空间中常用的JVM参数

    • -XX:+PrintFlagsInitial查看所有参数的默认初始值
    • -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)
    • -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的堆结构占比
    • -XX:SurvivorRaito设置新生代中Eden与S0/S1的空间比例。
      • 如果设置此值偏大
        如果伊甸园区比较大那么幸存者0/1区就比较小,可以存放的对象就比较少,再往伊甸园区对象后发生Minor GC时幸存者区很可能回满,则幸存者区的对象就会直接去老年代,这样导致的后果是Minor GC失去意义,因为此时Minor GC无法回收幸存者区,且里面的对象年龄没有达到阈值15就会去老年代。那么可能提高Major GC次数。
      • 如果设置此值偏小
        如果伊甸园区比较小,幸存者区比较大。因为YoungGC或者Minor GC是伊甸园区满的时候触发,如果此时伊甸园区比较小,那么触发Minor GC就比较频繁,会影响用户进程,STW时间变长。
    • -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
    • -XX:+PrintGC-verbose:gc打印gc简要信息
    • -XX:HandlePromotionFailure是否设置空间分配担保

    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设置值是否允许担保失败。
      • 如果HanlePromotionFailure=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,则尝试一次Minor GC,但这次Minor GC依然是由风险的;
        • 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.

    JDK6 Update24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Full GC。

    堆是分配对象存储的唯一选择吗?

    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不那么绝对了。
    在Java虚拟机中,对象是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。这样就无需再堆上分配内存,也无须进行垃圾回收了。这也是最常见的堆外存储技术。
    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,从此达到降低GC的回收频率和提升GC的回收效率的目的。

    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编译期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。列如作为调用参数传递到其他地方中。
    • 快速判断是否发生逃逸分析,就看new的对象实体是否在外部会使用。

    发生逃逸的几种情况。

    public class EscapeAnalysis {
        public EscapeAnalysis obj;
    
    
        /*
        * 方法返回EscapeAnalysis对象,发生逃逸
        * */
        public EscapeAnalysis genInstance(){
            return obj == null? new EscapeAnalysis() : obj;
        }
    
        /*
        * 为成员属性赋值,发生逃逸
        * */
        public void setObj(){
            this.obj = new EscapeAnalysis();
        }
    
        
        /*
        * 引用成员变量的值,发生逃逸
        * */
        public  void useEscapeAnalysis(){
            EscapeAnalysis escapeAnalysis = genInstance();
        }
    }
    
    • 可以通过-XX:+PrintEscapeAnalysis查看逃逸分析的筛选结果。

    逃逸分析:代码优化

    使用逃逸分析,编译期可以对代码做如下优化:
    1.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逃逸,对象可能是栈分配的候选,而不是堆分配。
    2.同步省略。如果一个对象被发现只能从一个线程被访问到,那么对于这个对象的操作可以不考虑同步。
    3.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编译期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,就可能被优化为栈上分配。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
      • 逃逸分析汇总,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。
    同步省略
    • 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编译期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编译期在编译这个同步块的时候就会取消对着部分代码的同步。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
        public void f(){
            Object hollis = new Object();
            synchronized (hollis){
                System.out.println(hollis.toString());
            }
        }
    

    优化为

        public void f(){
            Object hollis = new Object();
            System.out.println(hollis.toString());
        }
    
    分离对象或标量替换

    标量是指无法再分解成更小的数据的数据。Java中原始数据类型就是标量。
    相对的,那些还可以分解的数据叫作聚合量,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

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yantt/p/13209125.html
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