Java jvm2

libokaifa
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虚拟机中的对象

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类加载

虚拟机遇到一条new指令时，首先检查是否被类加载器加载，如果没有，那必须先执行相应的类加载过程。 类加载就是把class加载到JVM的运行时数据区的过程

检查加载

首先检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用（符号引用 ：符号引用以一组符号来描述所引用的目标），并且检查类是否已经被加载、解析和初始化过

分配内存

接下来虚拟机将为新生对象分配内存。为对象分配空间的任务等同于把一块确定大小的内存从Java堆中划分出来

  • 指针碰撞

如果Java堆中内存是绝对规整的，所有用过的内存都放在一边，空闲的内存放在另一边，中间放着一个指针作为分界点的指示器，那所分配内存就仅仅是把那个指针向空闲空间那边挪动一段与对象大小相等的距> 离，这种分配方式称为“指针碰撞”

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  • 空闲列表

如果Java堆中的内存并不是规整的，已使用的内存和空闲的内存相互交错，那就没有办法简单地进行指针碰撞了，虚拟机就必须维护一个列表，记录上哪些内存块是可用的，在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，并更新列表上的记录，这种分配方式称为“空闲列表”

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具体使用哪个内存分配的方式要看jdk 的版本和实现公司

  • 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，只是其它线程> > 无法在这个区域分配而已。当一个TLAB用满（分配指针top撞上分配极限end了），就新申请一个TLAB。

  • 内存空间初始化

（注意不是构造方法）内存分配完成后，虚拟机需要将分配到的内存空间都初始化为零值(如int值为0，boolean值为false等等)。这一步操作保证了对象的实例字段在Java代码中可以不赋初始值就直接使用，程序能访问到这些字段的数据类型所对应的零值。

  • 设置 接下来，虚拟机要对对象进行必要的设置，例如这个对象是哪个类的实例、如何才能找到类的元数据信息（Java classes在Java hotspot VM内部表示为类元数据）、对象的哈希码、对象的GC分代年龄等信息。这些信息存放在对象的对象头之中。

对象的内存布局

image.png 在HotSpot虚拟机中，对象在内存中存储的布局可以分为3块区域：对象头（Header）、实例数据（Instance Data）和对齐填充（Padding）。 对象头包括两部分信息，第一部分用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码（HashCode）、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等。 对象头的另外一部分是类型指针，即对象指向它的类元数据的指针，虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例。 如果对象是一个java数组，那么在对象头中还有一块用于记录数组长度的数据。 第三部分对齐填充并不是必然存在的，也没有特别的含义，它仅仅起着占位符的作用。由于HotSpot VM的自动内存管理系统要求对对象的大小必须是8字节的整数倍。当对象其他数据部分没有对齐时，就需要通过对齐填充来补全。

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对象的访问定位

建立对象是为了使用对象，我们的Java程序需要通过栈上的reference数据来操作堆上的具体对象。目前主流的访问方式有使用句柄和直接指针两种

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。

引用计数法

在对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它，计数器就加1，当引用失效时，计数器减1. Python在用，但主流虚拟机没有使用，因为存在对象相互引用的情况，这个时候需要引入额外的机制来处理，这样做影响效率，

可达性分析

来判定对象是否存活的。这个算法的基本思路就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain），当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明此对象是不可用的。 作为GC Roots的对象包括下面几种

  • 虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象。
  • 方法区中类静态属性引用的对象。
  • 方法区中常量引用的对象。
  • 本地方法栈中JNI（即一般说的Native方法）引用的对象。
  • JVM的内部引用（class对象、异常对象NullPointException、OutofMemoryError，系统类加载器）。
  • 所有被同步锁(synchronized关键)持有的对象。
  • JVM内部的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等
  • JVM实现中的“临时性”对象，跨代引用的对象（在使用分代模型回收只回收部分代时）

以上都是对象的回收，类的回收比较苛刻

Finalize方法

即使通过可达性分析判断不可达的对象，也不是“非死不可”，它还会处于“缓刑”阶段，真正要宣告一个对象死亡，需要经过两次标记过程，一次是没有找到与GCRoots的引用链，它将被第一次标记。随后进行一次筛选（如果对象覆盖了finalize），我们可以在finalize中去拯救

老生常谈各种引用

强引用

一般的Object obj = new Object() ，就属于强引用。在任何情况下，只有有强引用关联（与根可达）还在，垃圾回收器就永远不会回收掉被引用的对象

软引用 SoftReference

一些有用但是并非必需，用软引用关联的对象，系统将要发生内存溢出（OuyOfMemory）之前，这些对象就会被回收（如果这次回收后还是没有足够的空间，才会抛出内存溢出）

弱引用 WeakReference

一些有用（程度比软引用更低）但是并非必需，用弱引用关联的对象，只能生存到下一次垃圾回收之前，GC发生时，不管内存够不够，都会被回收

虚引用 PhantomReference

幽灵引用，最弱（随时会被回收掉） 一般用来垃圾回收的检测是否引用 垃圾回收的时候收到一个通知，就是为了监控垃圾回收器是否正常工作。

对象的分配策略

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栈上分配

大部分的对象我们都是分配到堆内存的，但是我们可以通过开启逃逸分析可以提升代码的运行速度

逃逸分析的原理：分析对象动态作用域，当一个对象在方法中定义后，它可能被外部方法所引用，比如：调用参数传递到其他方法中，这种称之为方法逃逸，甚至还有可能被外部线程访问到，例如：赋值给其他线程中访问的变量，这个称之为线程逃逸。 从不逃逸到方法逃逸到线程逃逸，称之为对象由低到高的不同逃逸程度

逃逸代码

public class EscapeAnalysisTest {
   public static void main(String[] args) throws Exception {
       long start = System.currentTimeMillis();
       for (int i = 0; i < 50000000; i++) {
           allocate();
      }
       System.out.println((System.currentTimeMillis() - start) + " ms");
       Thread.sleep(600000);
  }
  
    static void allocate() {
       MyObject myObject = new MyObject(2020, 2020.6);
  }
​
   static class MyObject {
       int a;
       double b;
​
       MyObject(int a, double b) {
           this.a = a;
           this.b = b;
      }
  }

经过逃逸分析后，如果没有发生方法内逃逸，对象的生命周期会跟随线程的生命周期，不会透过Gc 回收

对象优先在Eden区分配(新生代)

大多数情况下，对象在新生代Eden区中分配。当Eden区没有足够空间分配时，虚拟机将发起一次Minor GC。

老年代

最典型的大对象是那种很长的字符串以及数组。这样做的目的：1.避免大量内存复制,2.避免提前进行垃圾回收，明明内存有空间进行分配。

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 Minor GC，年龄就增加1，当它的年龄增加到一定程度(并发的垃圾回收器默认为15),CMS是6时，就会被晋升到老年代中。

为了能更好地适应不同程序的内存状况，虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到了MaxTenuringThreshold才能晋升老年代，如果在Survivor空间中相同年龄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就可以直接进入老年代，无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄（Survivor空间 为新生代的一部分）

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。

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。 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

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