堆

zhiyu1998...大约 36 分钟JVMJVM上篇

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堆的核心概述

认识堆内存

一个进程对应一个JVM实例
一个JVM实例对应一个堆空间
进程包含多个线程，所以线程之间共享同一个堆空间

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，堆是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）
从实际使用角度看的：“几乎”所有的对象实例都在这里分配内存。因为还有一些对象是在栈上分配的（逃逸分析，标量替换）
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。
- 也就是触发了GC的时候，才会进行回收
- 如果堆中对象马上被回收，那么用户线程就会收到影响，因为有 stop the word
堆，是GC（Garbage Collection，垃圾收集器）执行垃圾回收的重点区域。

代码示例

public class SimpleHeap {
    private int id;//属性、成员变量

    public SimpleHeap(int id) {
        this.id = id;
    }

    public void show() {
        System.out.println("My ID is " + id);
    }

    public static void main(String[] args) {
        SimpleHeap sl = new SimpleHeap(1);
        SimpleHeap s2 = new SimpleHeap(2);
        int[] arr = new int[10];
        Object[] arr1 = new Object[10];
    }
}

对应其字节码为：

 0 new #11 <cn/zhiyucs/java/SimpleHeap>
 3 dup
 4 iconst_1
 5 invokespecial #12 <cn/zhiyucs/java/SimpleHeap.<init> : (I)V>
 8 astore_1
 9 new #11 <cn/zhiyucs/java/SimpleHeap>
12 dup
13 iconst_2
14 invokespecial #12 <cn/zhiyucs/java/SimpleHeap.<init> : (I)V>
17 astore_2
18 bipush 10
20 newarray 10 (int)
22 astore_3
23 bipush 10
25 anewarray #13 <java/lang/Object>
28 astore 4
30 retur

一个JVM实例只存在一个堆内存，并且堆内存的大小是可以调节的

示例2：

Demo的VM选项为：-Xms10m -Xmx10m

public class HeapDemo {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("start....");
        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        System.out.println("end...");
    }
}

Demo1的VM参数为：-Xms20m -Xmx20m

public class HeapDemo1 {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("start....");
        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        System.out.println("end...");
    }
}

查看堆内存

在JDK文件Bin内：打开jvisualvm.exe

初次使用没有GC查看器，所以可以点击工具--插件下载

Demo（红色标记为把这些加在一起的大小就是设置的堆内存大小）

Demo1

堆内存分区

现代垃圾收集器大部分都基于分代收集理论设计，堆空间细分为：

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

从Jvisualvm中可以看

约定：新生区 = 新生代 = 年轻代、 养老区 = 老年区 = 老年代、 永久区 = 永久代
堆空间内部结构，JDK1.8之前从永久代 替换成 元空间
堆空间逻辑上包括 永久代/元空间，实际上控制不到

示例代码：

public class SimpleHeap {
    private int id;//属性、成员变量

    public SimpleHeap(int id) {
        this.id = id;
    }

    public void show() {
        System.out.println("My ID is " + id);
    }

    public static void main(String[] args) {
        SimpleHeap sl = new SimpleHeap(1);
        SimpleHeap s2 = new SimpleHeap(2);
        int[] arr = new int[10];
        Object[] arr1 = new Object[10];
    }
}

加入VM参数

-Xms10m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails

在Java8的条件下可以看到

Heap
 PSYoungGen      total 2560K, used 1623K [0x00000000ffd00000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
  eden space 2048K, 79% used [0x00000000ffd00000,0x00000000ffe95f48,0x00000000fff00000)
  from space 512K, 0% used [0x00000000fff80000,0x00000000fff80000,0x0000000100000000)
  to   space 512K, 0% used [0x00000000fff00000,0x00000000fff00000,0x00000000fff80000)
 ParOldGen       total 7168K, used 0K [0x00000000ff600000, 0x00000000ffd00000, 0x00000000ffd00000)
  object space 7168K, 0% used [0x00000000ff600000,0x00000000ff600000,0x00000000ffd00000)
 Metaspace       used 3194K, capacity 4496K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 348K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K

java7环境下是

设置堆内存大小与OOM

设置堆空间大小

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"-Xms"和"-Xmx"来进行设置。
- -Xms 用于表示堆区的初始内存，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Java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

/**
 * 1. 设置堆空间大小的参数
 * -Xms 用来设置堆空间（年轻代+老年代）的初始内存大小
 *      -X 是jvm的运行参数
 *      ms 是memory start
 * -Xmx 用来设置堆空间（年轻代+老年代）的最大内存大小
 *
 * 2. 默认堆空间的大小
 *      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
 *
 * 3. 手动设置：-Xms600m -Xmx600m
 *     开发中建议将初始堆内存和最大的堆内存设置成相同的值。
 *
 * 4. 查看设置的参数：方式一： jps   /  jstat -gc 进程id
 *                  方式二：-XX:+PrintGCDetails
 */
public class HeapSpaceInitial {
    public static void main(String[] args) {

        //返回Java虚拟机中的堆内存总量
        long initialMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024;
        //返回Java虚拟机试图使用的最大堆内存量
        long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024;

        System.out.println("-Xms : " + initialMemory + "M");
        System.out.println("-Xmx : " + maxMemory + "M");
    }
}

如何验证？

使用上述代码：HeapSpaceInitial

jps：查看当前程序运行的进程

jstat：JVM在GC的显示信息

OC 总量
OU 使用量
EC / EU 伊甸园区
S0 / S1

初次计算：

总的加起来是：614400，再除以1024，得到575

但是显示的是：

这是如何计算的？

S0C和S1C选择一个即可，相当于：

( 25600 + 153600 + 409600 ) / 1024 = 575

OOM举例

/**
 * -Xms600m -Xmx600m
 */
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)));
        }
    }
}

class Picture {
    private byte[] pixels;

    public Picture(int length) {
        this.pixels = new byte[length];
    }
}

监控堆内存变化：Old 区域一点一点在变大，直到最后一次垃圾回收器无法回收垃圾时，堆内存被撑爆，抛出 OutOfMemoryError 错误

最后超过堆空间造成OOM错误

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）

配置新老比例

配置新生代与老年代在堆结构的占比（下面这些参数在开发中一般不会调）

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
当发现在整个项目中，生命周期长的对象偏多，那么就可以通过调整老年代的大小，来进行调优

下面这个参数开发中一般不会调：

新生区中的比例

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（有些大的对象在Eden区无法存储时候，将直接进入老年代）
- 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，但这个参数一般使用默认值就可以了。
新生区的对象默认生命周期超过 15 ，将进入老年代

代码示例：

/**
 * -Xms600m -Xmx600m
 *
 * -XX:NewRatio ： 设置新生代与老年代的比例。默认值是2.
 * -XX:SurvivorRatio ：设置新生代中Eden区与Survivor区的比例。默认值是8
 * -XX:-UseAdaptiveSizePolicy ：关闭自适应的内存分配策略  （暂时用不到）
 * -Xmn:设置新生代的空间的大小。 （一般不设置）
 */
public class EdenSurvivorTest {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("我只是来打个酱油~");
        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

通过命令行查看各种比例
- 查看新生代与老年代的比例

jps
jinfo -flag NewRatios 进程id 
12

查看新生区中伊甸园区与幸存者区的比例

jps
jinfo -flag SurvivorRatio 进程id 
12

设置 JVM 参数

-Xms600m -Xmx600m -XX:NewRatio=2 -XX:SurvivorRatio=8
1

新生区中：伊甸园区 : 幸存者 0 区 : 幸存者 1 区 = 8 : 1 : 1
新生区 : 老年区 = 1 : 2

思考：设置的600M的堆空间，首先按照新生代：老年代=1:2，新生代就为200M，老年代为400M；再按照新生代8:1:1的方式计算，每个幸存者区应该是20M？这就是因为存在一个自适应的机制（下图的幸存者区为25M，如何解决这个问题？）

加上参数：-XX:-UseAdaptiveSizePolicy ：关闭自适应的内存分配策略

效果还是和以前一样

换VM参数为：-XX:SurvivorRatio=8

就可以达到关闭自适应的效果

图解对象分配过程

概述

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，此时将伊甸园区和幸存者0区进行垃圾回收，剩下的对象就会放到幸存者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。可以设置新生区进入养老区的年龄限制，
- 设置 JVM 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。

图解对象分配(重要)

webpageopen in new window

分解

我们创建的对象，一般都是存放在Eden区的，当我们的Eden区满了后，就会触发GC操作，一般被称为 YGC / Minor GC操作

当我们进行一次垃圾收集后，红色的对象将会被回收，而绿色的独享还被占用着，存放在S0(Survivor From)区。同时我们给每个对象设置了一个年龄计数器，经过一次回收后还存在的对象，将其年龄加 1。

同时Eden区继续存放对象，当Eden区再次存满的时候，又会触发一个MinorGC操作，此时GC将会把 Eden和Survivor From中的对象进行一次垃圾收集，把存活的对象放到 Survivor To区，同时让存活的对象年龄 + 1

我们继续不断的进行对象生成和垃圾回收，当Survivor中的对象的年龄达到15的时候，将会触发一次 Promotion 晋升的操作，也就是将年轻代中的对象晋升到老年代中

注意：伊甸园区满了会触发YGC/Minor GC，幸存者区满了不会触发YGC

特殊情况说明

思考：幸存区满了咋办？

特别注意，在Eden区满了的时候，才会触发MinorGC，而幸存者区满了后，不会触发MinorGC操作
如果Survivor区满了后，将会触发一些特殊的规则，也就是可能直接晋升老年代

对象分配的特殊情况

如果来了一个新对象，先看看 Eden 是否放的下？
- 如果 Eden 放得下，则直接放到 Eden 区
- 如果 Eden 放不下，则触发 YGC ，执行垃圾回收，看看还能不能放下？放得下最好当然最好咯~~~
将对象放到老年区又有两种情况：
- 如果 Eden 执行了 YGC 还是无法放不下该对象，那没得办法，只能说明是超大对象，只能直接怼到老年代
- 那万一老年代都放不下，则先触发重 GC ，再看看能不能放下，放得下最好，但如果还是放不下，那只能报 OOM 啦~~~
如果 Eden 区满了，将对象往幸存区拷贝时，发现幸存区放不下啦，那只能便宜了某些新对象，让他们直接晋升至老年区

JVM常用调优工具

JDK命令行
Eclipse：Memory Analyzer Tool
Jconsole
Visual VM（实时监控推荐~）
Jprofiler（推荐~）
Java Flight Recorder（实时监控）
GCViewer
GCEasy

Jprofiler 基本使用

在 IDEA 中启动 Jprofiler

点击 Instrumentation

总结

针对幸存者区s0, s1：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，很少在养老区收集，几乎不在永久区/元空间收集
新生代采用复制算法的目的：是为了减少内碎片

GC垃圾回收器

分代收集思想(面试必问)

Minor GC、Major GC、Full GC

我们都知道，JVM调优的一个环节，也就是垃圾收集，我们需要尽量的避免垃圾回收，因为在垃圾回收的过程中，容易出现STW（Stop the World）的问题，而 Major GC 和 Full GC出现STW的时间，是Minor GC的10倍以上

JVM在进行GC时，并非每次都对上面三个内存( 新生代、老年代；方法区 )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。

Young/Minor GC

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区满不会触发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，等待垃圾回收线程结束，用户线程才恢复运行

Major GC

老年代 GC（MajorGC/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MajorGc，经常会伴随至少一次的Minor GC
- 但非绝对的，在Parallel Scavenge收集器的收集策略里就有直接进行Major GC的策略选择过程
- 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

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
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STW时间会短一些

GC 日志分析

/**
 * 测试MinorGC、MajorGC、FullGC
 * -Xms9m -Xmx9m -XX:+PrintGCDetails
 */
public class GCTest {

    public static void main(String[] args) {
        int i = 0;
        try {
            List<String> list = new ArrayList<>();
            String a = "zhiyucs.cn";
            while (true) {
                list.add(a);
                a = a + a;
                i++;
            }
        } catch (Throwable t) {
            t.printStackTrace();
            System.out.println("遍历次数为：" + i);
        }
    }
}

VM参数设置：

-Xms9m -Xmx9m -XX:+PrintGCDetails

[Full GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 460K->0K(2560K)] [ParOldGen: 5688K->4468K(7168K)] 6148K->4468K(9728K), [Metaspace: 3312K->3312K(1056768K)], 0.0056846 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]

[PSYoungGen: 460K->0K(2560K)] ：年轻代总空间为 2560K ，当前占用 460K ，经过垃圾回收后占用 0K
[ParOldGen: 5688K->4468K(7168K)] ：老年代总空间为 7168K ，当前占用 5688K ，经过垃圾回收后占用 4468K
8102K->4864K(9728K)：堆内存总空间为 9728K ，当前占用 8102K ，经过垃圾回收后占用 4864K
[Metaspace: 3312K->3312K(1056768K)] ：元空间总空间为 1056768K ，当前占用 3312K，经过垃圾回收后占用 3312K
0.0050464 secs ：垃圾回收用时 0.0050464 secs

堆空间分配思想

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之后仍然存活的对象。
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。

内存分配策略

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 ，也就是经过Minor GC后，所有的对象都存活，因为Survivor比较小，所以就需要将Survivor无法容纳的对象，存放到老年代中。

代码如下

/**
 * 测试：大对象直接进入老年代
 * -Xms60m -Xmx60m -XX:NewRatio=2 -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+PrintGCDetails
 */
public class YoungOldAreaTest {
    public static void main(String[] args) {
        byte[] buffer = new byte[1024 * 1024 * 20]; //20m

    }
}

VM参数

-Xms60m -Xmx60m -XX:NewRatio=2 -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+PrintGCDetails

结果

整个过程并没有进行垃圾回收，并且 ParOldGen 区直接占用了 20MB 的空间，说明大对象直接怼到了老年代中

为对象分配内存: TLAB

为什么有 TLAB

问题：堆空间都是共享的么？

不一定，因为还有TLAB这个概念，在堆中划分出一块区域，为每个线程所独占

为什么有TLAB（Thread Local Allocation Buffer）？

TLAB：Thread Local Allocation Buffer，也就是为每个线程单独分配了一个缓冲区
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。

TLAB 分配过程

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。

测试是否是首选

/**
 * 测试-XX:UseTLAB参数是否开启的情况: 默认情况是开启的
 */
public class TLABArgsTest {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("我只是来打个酱油~");
        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

运行之后使用jps + jinfo -flag UseTLAB

可以看到默认开启TLAB

过程详解

保证当前类要加载过，针对字节码的数据有一个加载过程（图示中的类加载步骤）
判断当前类有没有加载，如果加载了直接进入到伊甸园区
比如要创建一个对象（new Person()）,此时new就会开辟一个堆空间，开辟完之后首先就会在这个独立的线程中放一个TLAB对象，接着设计到对象的赋值就来到对象的实例化（图示TLAB分配 ==> 对象实例化）
如果TLAB分配没有成功，说明这个对象比较大，那么就在公共的伊甸园区进行分配（图示TLAB分配 ==> Eden分配），分配成功就进入到对象的实例化，分配失败说明伊甸园区的空间不是很够，就会进行YGC，然后在进行分配。如果YGC之后还是放不下，进入老年代。

总结：

堆是共享的，访问需要加锁。而new对象是件很频繁的事情，为了提高效率，所以创建了TLAB区域
这个区域是线程独占，就无须考虑并发问题。
分配对象就先分配到TLAB区域。满了或对象过大，就还分配到外边。
这就要求我们创建对象时候尽量创建小对象。提高效率

堆空间参数设置

常用参数设置

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常用参数设置

-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）
-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
-XX:+PrintGC 或 -verbose:gc ：打印gc简要信息
-XX:HandlePromotionFalilure：是否设置空间分配担保

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，则进行一次Full GC。
如果HandlePromotionFailure=false，则进行一次Full GC。

历史版本

在JDK6 Update 24之后 (JDK 7)，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。
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Full GC。即 HandlePromotionFailure=true

代码示例

/**
 * 测试堆空间常用JVM参数：
 * -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）
 * 具体查看某个参数的指令：
 *      jps：查看当前运行中的进程
 *      jinfo -flag SurvivorRatio 进程id
 * -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:HandlePromotionFailure：是否设置空间分配担保
 */
public class HeapArgsTest {
    public static void main(String[] args) {

    }
}

问题：如果伊甸园区设置的不够大，幸存者区设置的比较大怎么办？

此时YGC出现的频率就比较高，就会影响用户进程导致STW（总体时间）变多

面试问题

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TaoBao VM( 淘宝虚拟机 )，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。

逃逸分析

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。

举例说明

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

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

下面代码中的 StringBuffer sb 发生了逃逸（因为这个StringBuffer在方法外有可能被调用），由此可以进一步拓展，【栈上分配大致就是只在方法内部用，用完就丢】

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

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();
}

逃逸分析的举例
如何快速的判断是否发生了逃逸分析，大家就看new的对象实体是否有可能在方法外被调用

/**
 * 逃逸分析
 *
 * 如何快速的判断是否发生了逃逸分析，大家就看new的对象实体是否有可能在方法外被调用。
 */
public class EscapeAnalysis {

    public EscapeAnalysis obj;

    /*
    方法返回EscapeAnalysis对象，发生逃逸
     */
    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();
    }
    //思考：如果当前的obj引用声明为static的？ 仍然会发生逃逸。

    /*
    对象的作用域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 useEscapeAnalysis1(){
        EscapeAnalysis e = getInstance(); //这个e对象，本身就是从外面的方法逃逸进来的
        //getInstance().xxx()同样会发生逃逸
    }

参数设置

在JDK 1.7 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。

代码优化

使用逃逸分析，编译器可以对代码做如下优化：

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
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。
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。

代码举例

/**
 * 栈上分配测试
 * -Xmx256m -Xms256m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails
 */
public class StackAllocation {
    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            alloc();
        }
        // 查看执行时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("花费的时间为： " + (end - start) + " ms");
        // 为了方便查看堆内存中对象个数，线程sleep
        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (InterruptedException e1) {
            e1.printStackTrace();
        }
    }

    private static void alloc() {
        User user = new User(); //未发生逃逸
    }

    static class User {

    }
}

当没有开启逃逸分析的时候

-Xmx256m -Xms256m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails

[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 65536K->840K(76288K)] 65536K->848K(251392K), 0.0006857 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 66376K->760K(76288K)] 66384K->768K(251392K), 0.0005822 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs] 
花费的时间为： 42 ms

开启了逃逸分析后

-Xmx256m -Xms256m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails

花费的时间为： 4 ms

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。
例如下面的智障代码，根本起不到锁的作用

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

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);
}

字节码分析

/**
 * 同步省略说明
 * @author xiexu
 * @create 2020-11-27 7:01 下午
 */
public class SynchronizedTest {
    public void f() {
        Object hellis = new Object();
        synchronized(hellis) {
            System.out.println(hellis);
        }
    }
}

注意：字节码文件中并没有进行优化，可以看到加锁和释放锁的操作依然存在，同步省略操作是在解释运行时发生的

（同步操作是下图中橙色标志）

分离对象或标量替换

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

代码举例

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

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);
}

代码示例

/**
 * 标量替换测试
 *  -Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:-EliminateAllocations
 * @author shkstart  shkstart@126.com
 * @create 2020  12:01
 */
public class ScalarReplace {
    public static class User {
        public int id;
        public String name;
    }

    public static void alloc() {
        User u = new User();//未发生逃逸
        u.id = 5;
        u.name = "www.atguigu.com";
    }

    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            alloc();
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("花费的时间为： " + (end - start) + " ms");
    }
}

VM选项

-Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:-EliminateAllocations

当没有开启标量，结果

[GC (Allocation Failure)  25600K->752K(98304K), 0.0007471 secs]
[GC (Allocation Failure)  26352K->736K(98304K), 0.0008870 secs]
[GC (Allocation Failure)  26336K->736K(98304K), 0.0004834 secs]
[GC (Allocation Failure)  26336K->776K(98304K), 0.0005193 secs]
[GC (Allocation Failure)  26376K->744K(98304K), 0.0004676 secs]
[GC (Allocation Failure)  26344K->760K(101376K), 0.0009020 secs]
[GC (Allocation Failure)  32504K->668K(101376K), 0.0007022 secs]
[GC (Allocation Failure)  32412K->668K(101376K), 0.0003749 secs]
花费的时间为： 50 ms

开启标量替换，结果

花费的时间为： 5 ms

结论：

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，就被替换成两个聚合量了。
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。

逃逸分析参数设置总结

上述代码在主函数中调用了1亿次alloc( )方法，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：

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

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

逃逸分析的不足

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的。
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。
Oracle Hotspot JVM是通过标量替换实现逃逸分析的
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。

堆总结

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可能会被分配在TLAB上
如果对象较大，无法分配在 TLAB 上，则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Minor GC
当GC发生在老年代时则被称为Major GC（主要是老年代）或者Full GC（回收堆、方法区）
一般的，Minor GC的发生频率要比Major GC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

堆

# 堆的核心概述

# 认识堆内存

# 代码示例

# 查看堆内存

# 堆内存分区

# 设置堆内存大小与OOM

# 设置堆空间大小

# 如何验证？

# OOM举例

# 年轻代与老年代

# 配置新老比例

# 新生区中的比例

# 图解对象分配过程

# 概述

# 图解对象分配(重要)

# 分解

# 特殊情况说明

# JVM常用调优工具

# Jprofiler 基本使用

# 总结

# GC垃圾回收器

# 分代收集思想(面试必问)

# Young/Minor GC

# Major GC

# Full GC

# GC 日志分析

# 堆空间分配思想

# 内存分配策略

# 为对象分配内存: TLAB

# 为什么有 TLAB

# 什么是 TLAB

# TLAB 分配过程

# 测试是否是首选

# 过程详解

# 堆空间参数设置

# 常用参数设置

# 空间分配担保

# 面试问题

# 堆是分配对象存储的唯一选择吗？

# 逃逸分析

# 举例说明

# 参数设置

# 结论

# 代码优化

# 栈上分配

# 同步省略

# 分离对象或标量替换

# 逃逸分析参数设置总结

# 逃逸分析的不足

# 堆总结

堆的核心概述

认识堆内存

代码示例

查看堆内存

堆内存分区

设置堆内存大小与OOM

设置堆空间大小

如何验证？

OOM举例

年轻代与老年代

配置新老比例

新生区中的比例

图解对象分配过程

概述

图解对象分配(重要)

分解

特殊情况说明

JVM常用调优工具

Jprofiler 基本使用

总结

GC垃圾回收器

分代收集思想(面试必问)

Young/Minor GC

Major GC

Full GC

GC 日志分析

堆空间分配思想

内存分配策略

为对象分配内存: TLAB

为什么有 TLAB

什么是 TLAB

TLAB 分配过程

测试是否是首选

过程详解

堆空间参数设置

常用参数设置

空间分配担保

面试问题

堆是分配对象存储的唯一选择吗？

逃逸分析

举例说明

参数设置

结论

代码优化

栈上分配

同步省略

分离对象或标量替换

逃逸分析参数设置总结

逃逸分析的不足

堆总结