java 虚拟机 && Java内存结构 && JVM垃圾回收机制算法

什么是HotSpot VM

提起HotSpot VM，相信所有Java程序员都知道，它是Sun JDK和OpenJDK中所带的虚拟机，也是目前使用范围最广的Java虚拟机。

但不一定所有人都知道的是，这个目前看起来“血统纯正”的虚拟机在最初并非由Sun公司开发，而是由一家名为“Longview Technologies”的小公司设计的，甚至这个虚拟机最初并非是为Java语言而开发的，它来源于Strongtalk VM，而这款虚拟机中相当多的技术又是来源于一款支持Self语言实现“达到C语言50%以上的执行效率”的目标而设计的虚拟机。

Sun公司注意到了这款虚拟机在JIT编译上有许多优秀的理念和实际效果，在1997年收购了Longview Technologies公司，从而获得了HotSpot VM。

HotSpot VM既继承了Sun之前两款商用虚拟机的优点（如前面提到的准确式内存管理），也有许多自己新的技术优势，如它名称中的HotSpot指的就是它的热点代码探测技术（其实两个VM基本上是同时期的独立产品，HotSpot还稍早一些，HotSpot一开始就是准确式GC，而Exact VM之中也有与HotSpot几乎一样的热点探测。

为了Exact VM和HotSpot VM哪个成为Sun主要支持的VM产品，在Sun公司内部还有过争论，HotSpot打败Exact并不能算技术上的胜利。

HotSpot VM的热点代码探测能力可以通过执行计数器找出最具有编译价值的代码，然后通知JIT编译器以方法为单位进行编译。

如果一个方法被频繁调用，或方法中有效循环次数很多，将会分别触发标准编译和OSR（栈上替换）编译动作。

通过编译器与解释器恰当地协同工作，可以在最优化的程序响应时间与最佳执行性能中取得平衡，而且无须等待本地代码输出才能执行程序，

即时编译的时间压力也相对减小，这样有助于引入更多的代码优化技术，输出质量更高的本地代码。

在2006年的JavaOne大会上，Sun公司宣布最终会把Java开源，并在随后的一年，陆续将JDK的各个部分（其中当然也包括了HotSpot VM）在GPL协议下公开了源码，

并在此基础上建立了OpenJDK。这样，HotSpot VM便成为了Sun JDK和OpenJDK两个实现极度接近的JDK项目的共同虚拟机。

在2008年和2009年，Oracle公司分别收购了BEA公司和Sun公司，这样Oracle就同时拥有了两款优秀的Java虚拟机：JRockit VM和HotSpot VM。

Oracle公司宣布在不久的将来（大约应在发布JDK 8的时候）会完成这两款虚拟机的整合工作，使之优势互补。

整合的方式大致上是在HotSpot的基础上，移植JRockit的优秀特性，譬如使用JRockit的垃圾回收器与MissionControl服务，使用HotSpot的JIT编译器与混合的运行时系统。

     

Java内存结构

Java堆（Java Heap）

java堆是java虚拟机所管理的内存中最大的一块，是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例，这一点在Java虚拟机规范中的描述是：所有的对象实例以及数组都要在堆上分配。

java堆是垃圾收集器管理的主要区域，因此也被成为“GC堆”（Garbage Collected Heap）。从内存回收角度来看java堆可分为：新生代和老生代（当然还有更细致的划分，在下一章会讲到）。从内存分配的角度看，线程共享的Java堆中可能划分出多个线程私有的分配缓冲区（Thread Local Allocation Buffer，TLAB）。无论怎么划分，都与存放内容无关，无论哪个区域，存储的都是对象实例，进一步的划分都是为了更好的回收内存，或者更快的分配内存。

根据Java虚拟机规范的规定，java堆可以处于物理上不连续的内存空间中。当前主流的虚拟机都是可扩展的（通过 -Xmx 和 -Xms 控制）。如果堆中没有内存完成实例分配，并且堆也无法再扩展时，将会抛出OutOfMemoryError异常。

Java虚拟机栈（Java Virtual Machine Stacks）

java虚拟机也是线程私有的，它的生命周期和线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型：每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧（Stack Frame）用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。

咱们常说的堆内存、栈内存中，栈内存指的就是虚拟机栈。局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型（8个基本数据类型）、对象引用（地址指针）、returnAddress类型。

局部变量表所需的内存空间在编译期间完成分配。在运行期间不会改变局部变量表的大小。

这个区域规定了两种异常状态：

1. 如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，则抛出StackOverflowError异常；
2. 如果虚拟机栈可以动态扩展，在扩展是无法申请到足够的内存，就会抛出OutOfMemoryError异常。

本地方法栈（Native Method Stack）

本地方法栈与虚拟机栈所发挥作用非常相似，区别是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则为虚拟机使用到的native方法服务。本地方法栈也是抛出两个异常。

方法区（Method Area）

方法区与java堆一样，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。它有个别命叫Non-Heap（非堆）。当方法区无法满足内存分配需求时，抛出OutOfMemoryError异常。

直接内存（Direct Memory）

直接内存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。但这部分区域也会频繁使用，而且也可能导致OutOfMemoryError异常

在JDK1.4中新加入的NIO（New Input/Output）类，引入了一种基于通道（Channel）与缓冲区（Buffer）的I/O方式，它可以使用Native函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在java堆中的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。

运行时常量池（Runtime Constant Pool）

运行时常量池是方法区的一部分。Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外，还有一项信息是常量池，用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用，这部分内容将在加载后进入方法区的运行时常量池中存放。

程序计数器（Program Counter Register）

程序计数器是一块较小的内存空间，它可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。

由于Java虚拟机的多线程是通过线程轮流切换并分配处理器执行时间的方式来实现的，一个处理器都只会执行一条线程中的指令。因此，为了线程切换后能恢复到正确的执行位置，每条线程都有一个独立的程序计数器，各个线程之间计数器互不影响，独立存储。称之为“线程私有”的内存。程序计数器内存区域是虚拟机中唯一没有规定OutOfMemoryError情况的区域。

执行引擎

虚拟机核心的组件就是执行引擎，它负责执行虚拟机的字节码，一般会先进行编译成机器码后执行。

垃圾收集系统

垃圾收集系统是Java的核心，也是不可少的，Java有一套自己进行垃圾清理的机制，开发人员无需手工清理

垃圾回收机制算法分析

什么是垃圾回收机制

不定时去堆内存中清理不可达对象。不可达的对象并不会马上就会直接回收， 垃圾收集器在一个Java程序中的执行是自动的，不能强制执行，即使程序员能明确地判断出有一块内存已经无用了，是应该回收的，程序员也不能强制垃圾收集器回收该内存块。程序员唯一能做的就是通过调用System.gc 方法来"建议"执行垃圾收集器，但其是否可以执行，什么时候执行却都是不可知的。这也是垃圾收集器的最主要的缺点。当然相对于它给程序员带来的巨大方便性而言，这个缺点是瑕不掩瑜的。

finalize方法作用

Java技术使用finalize()方法在垃圾收集器将对象从内存中清除出去前，做必要的清理工作。这个方法是由垃圾收集器在确定这个对象没有被引用时对这个对象调用的。它是在Object类中定义的，因此所有的类都继承了它。子类覆盖finalize()方法以整理系统资源或者执行其他清理工作。finalize()方法是在垃圾收集器删除对象之前对这个对象调用的。

新生代与老年代

Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间，主要用于存放各种类的实例对象。

在 Java 中，根据垃圾回收机制的不同，Java堆有可能拥有不同的结构，最为常见的就是将整个Java堆分为两个不同的区域：新生代 ( Young )、老年代 ( Old )。新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域：Eden、From Survivor、To Survivor。From Survivor、To Survivor 也可以称为s0和s1区域，他们是两块大小相等并且可以互相角色的空间。绝大多数情况下，对象首先分配在eden区，在新生代回收后，如果对象还存活，则进入s0或s1区，之后每经过一次新生代回收，如果对象存活则它的年龄就加1，对象达到一定的年龄后，则进入老年代。

这样划分的目的是为了使 JVM 能够更好的管理堆内存中的对象，包括内存的分配以及回收。

堆的内存模型大致大致如下：

    

以下涉及的 JVM 默认值均以JDK1.6版本为准。
默认的，新生代 ( Young ) 与老年代 ( Old ) 的比例的值为 1:2 ( 该值可以通过参数 –XX:NewRatio 来指定 )，即：新生代 ( Young ) = 1/3 的堆空间大小。老年代 ( Old ) = 2/3 的堆空间大小。其中，新生代 ( Young ) 被细分为 Eden 和 两个 Survivor 区域，这两个 Survivor 区域分别被命名为 from 和 to，以示区分。
默认的，Edem : from : to = 8 : 1 : 1 ( 可以通过参数 –XX:SurvivorRatio 来设定 )，即： Eden = 8/10 的新生代空间大小，from = to = 1/10 的新生代空间大小。

如何判断对象是否存活

引用计数法

引用计数法就是如果一个对象没有被任何引用指向，则可视之为垃圾。这种方法的缺点就是不能检测到环的存在。

首先需要声明，至少主流的Java虚拟机里面都没有选用引用计数算法来管理内存。 那为什么主流的Java虚拟机里面都没有选用这种算法呢？其中最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。

什么是引用计数算法：给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值加１；当引用失效时，计数器值减１.任何时刻计数器值为０的对象会被认为是不可达对象。

根搜索算法

根搜索算法的基本思路就是通过一系列名为”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达的。

那么问题又来了，如何选取GCRoots对象呢？在Java语言中，可以作为GCRoots的对象包括下面几种：

(1). 虚拟机栈（栈帧中的局部变量区，也叫做局部变量表）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(Native方法)引用的对象。

         
下面给出一个GCRoots的例子，如下图，为GCRoots的引用链。
根搜索算法的基本思路就是通过一系列名为”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。

从上图，reference1、reference2、reference3都是GC Roots，可以看出： 
reference1-> 对象实例1； 
reference2-> 对象实例2； 
reference3-> 对象实例4； 
reference3-> 对象实例4 -> 对象实例6； 
可以得出对象实例1、2、4、6都具有GC Roots可达性，也就是存活对象，不能被GC回收的对象。 
而对于对象实例3、5直接虽然连通，但并没有任何一个GC Roots与之相连，这便是GC Roots不可达的对象，这就是GC需要回收的垃圾对象。

垃圾回收机制策略

标记清除算法

该算法有两个阶段。

1. 标记阶段：找到所有可访问的对象，做个标记

2. 清除阶段：遍历堆，把未被标记的对象回收

应用场景

该算法一般应用于老年代,因为老年代的对象生命周期比较长。

优缺点

标记清除算法的优点和缺点

1. 优点

- 是可以解决循环引用的问题

- 必要时才回收(内存不足时)

2. 缺点：

- 回收时，应用需要挂起，也就是stop the world。

- 标记和清除的效率不高，尤其是要扫描的对象比较多的时候，因为是通过遍历逐一清理，效率慢且易产生内存碎片。

- 会造成内存碎片(会导致明明有内存空间,但是由于不连续,申请稍微大一些的对象无法做到)。

复制算法

概念

如果jvm使用了coping算法，一开始就会将可用内存分为两块，from域和to域， 每次只是使用from域，to域则空闲着。当from域内存不够了，开始执行GC操作，这个时候，会把from域存活的对象拷贝到to域,然后直接把from域进行内存清理。

应用场景

coping算法一般是使用在新生代中，因为新生代中的对象一般都是朝生夕死的，存活对象的数量并不多，这样使用coping算法进行拷贝时效率比较高。jvm将Heap 内存划分为新生代与老年代，又将新生代划分为Eden(伊甸园) 与2块Survivor Space(幸存者区) ,然后在Eden –>Survivor Space 以及From Survivor Space 与To Survivor Space 之间实行Copying 算法。 不过jvm在应用coping算法时，并不是把内存按照1:1来划分的，这样太浪费内存空间了。一般的jvm都是8:1。也即是说,Eden区:From区:To区域的比例是始终有90%的空间是可以用来创建对象的,而剩下的10%用来存放回收后存活的对象。

1、当Eden区满的时候,会触发第一次young gc,把还活着的对象拷贝到Survivor From区；当Eden区再次触发young gc的时候,会扫描Eden区和From区域,对两个区域进行垃圾回收,经过这次回收后还存活的对象,则直接复制到To区域,并将Eden和From区域清空。

2、当后续Eden又发生young gc的时候,会对Eden和To区域进行垃圾回收,存活的对象复制到From区域,并将Eden和To区域清空。

3、可见部分对象会在From和To区域中复制来复制去,如此交换15次(由JVM参数MaxTenuringThreshold决定,这个参数默认是15),最终如果还是存活,就存入到老年代

注意: 万一存活对象数量比较多，那么To域的内存可能不够存放，这个时候会借助老年代的空间。

优缺点

优点：在存活对象不多的情况下，性能高，能解决内存碎片和java垃圾回收算法之-标记清除 中导致的引用更新问题。

缺点: 会造成一部分的内存浪费。不过可以根据实际情况，将内存块大小比例适当调整；如果存活对象的数量比较大，coping的性能会变得很差。

标记压缩算法

标记清除算法和标记压缩算法非常相同，但是标记压缩算法在标记清除算法之上解决内存碎片
概念

    

压缩算法简单介绍

任意顺序 : 即不考虑原先对象的排列顺序，也不考虑对象之间的引用关系，随意移动对象；

线性顺序 : 考虑对象的引用关系，例如a对象引用了b对象，则尽可能将a和b移动到一块；

滑动顺序 : 按照对象原来在堆中的顺序滑动到堆的一端。

优点：解决内存碎片问题，缺点压缩阶段，由于移动了可用对象，需要去更新引用。

Minor GC和Full GC区别

概念：

新生代 GC（Minor GC）：指发生在新生代的垃圾收集动作，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。

老年代 GC（Major GC  / Full GC）：指发生在老年代的 GC，出现了 Major GC，经常会伴随至少一次的 Minor GC（但非绝对的，在 ParallelScavenge 收集器的收集策略里就有直接进行 Major GC 的策略选择过程） 。MajorGC 的速度一般会比 Minor GC 慢 10倍以上。

Minor GC触发机制：

当年轻代满时就会触发Minor GC，这里的年轻代满指的是Eden代满，Survivor满不会引发GCFull GC触发机制：

当年老代满时会引发Full GC，Full GC将会同时回收年轻代、年老代，当永久代满时也会引发Full GC，会导致Class、Method元信息的卸载其中Minor GC如下图所示

虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）计数器。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 岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为 15 岁）时，就会被晋升到老年代中。对象晋升老年代的年龄阈值，可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold (阈值)来设置。

JVM的永久代中会发生垃圾回收么？

垃圾回收不会发生在永久代，如果永久代满了或者是超过了临界值，会触发完全垃圾回收(Full GC)。如果你仔细查看垃圾收集器的输出信息，就会发现永久代也是被回收的。这就是为什么正确的永久代大小对避免Full GC是非常重要的原因。请参考下Java8：从永久代到元数据区
(注：Java8中已经移除了永久代，新加了一个叫做元数据区的native内存区)

分代算法

概述

这种算法，根据对象的存活周期的不同将内存划分成几块，新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。可以用抓重点的思路来理解这个算法。

新生代对象朝生夕死,对象数量多，只要重点扫描这个区域，那么就可以大大提高垃圾收集的效率。另外老年代对象存储久，无需经常扫描老年代，避免扫描导致的开销。

新生代

在新生代，每次垃圾收集器都发现有大批对象死去，只有少量存活，采用复制算法，只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集；可以参看我之前写的java垃圾回收算法之-coping复制

老年代

而老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保，就必须“标记－清除-压缩”算法进行回收。参看java垃圾回收算法之-标记_清除压缩

新创建的对象被分配在新生代，如果对象经过几次回收后仍然存活，那么就把这个对象划分到老年代。

老年代区存放Young区Survivor满后触发minor GC后仍然存活的对象，当Eden区满后会将存活的对象放入Survivor区域，如果Survivor区存不下这些对象，GC收集器就会将这些对象直接存放到Old区中，如果Survivor区中的对象足够老，也直接存放到Old区中。如果Old区满了，将会触发Full GC回收整个堆内存。

JVM参数配置

JVM提供了诸多的参数进行JVM各个方面内存大小的设置，为Java应用进行优化提供了诸多的工具，本文将会详细分析各个参数的功能与使用。

常见参数配置

-XX:+PrintGC                  每次触发GC的时候打印相关日志

-XX:+UseSerialGC         串行回收

-XX:+PrintGCDetails       更详细的GC日志

-Xms                    堆初始值

-Xmx                    堆最大可用值

-Xmn                    新生代堆最大可用值

-XX:SurvivorRatio         用来设置新生代中eden空间和from/to空间的比例.

-XX:NewRatio               配置新生代与老年代占比 1:2

含以-XX:SurvivorRatio=eden/from=den/to

总结:在实际工作中，我们可以直接将初始的堆大小与最大堆大小相等，

这样的好处是可以减少程序运行时垃圾回收次数，从而提高效率。

-XX:SurvivorRatio     用来设置新生代中eden空间和from/to空间的比例.

堆内存大小配置

使用示例:  -Xmx20m -Xms5m 

说明： 当下Java应用最大可用内存为20M， 初始内存为5M

// byte[] b = new byte[4 * 1024 * 1024]; // System.out.println("分配了4M空间给数组"); System.out.print("最大内存"); System.out.println(Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); System.out.print("可用内存"); System.out.println(Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); System.out.print("已经使用内存"); System.out.println(Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024.0 / 1024 + "M");

设置新生代比例参数

使用示例:-Xms20m -Xmx20m -Xmn1m -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseSerialGC

说明：堆内存初始化值20m,堆内存最大值20m，新生代最大值可用1m，eden空间和from/to空间的比例为2/1

byte[] b = null; for (int i = 0; i < 10; i++) { b = new byte[1 * 1024 * 1024]; }

设置新生代与老年代比例参数

使用示例: -Xms20m -Xmx20m -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseSerialGC

-XX:NewRatio=2

说明：堆内存初始化值20m,堆内存最大值20m，新生代最大值可用1m，eden空间和from/to空间的比例为2/1

新生代和老年代的占比为1/2

实战OutOfMemoryError异常

Java堆溢出

错误原因: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 堆内存溢出

解决办法:设置堆内存大小 // -Xms1m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

// -Xms1m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError List

虚拟机栈溢出

错误原因: java.lang.StackOverflowError  栈内存溢出

栈溢出 产生于递归调用，循环遍历是不会的，但是循环方法里面产生递归调用， 也会发生栈溢出。

解决办法:设置线程最大调用深度

-Xss5m 设置最大调用深度

public class JvmDemo04 {  private static int count;  public static void count(){        try {              count++;              count();        } catch (Throwable e) {             System.out.println("最大深度:"+count);             e.printStackTrace();        }  }  public static void main(String[] args) {         count(); } }

内存溢出与内存泄漏区别

Java内存泄漏与内存溢出的关系：使用过的内存空间没有被及时释放，且被长时间占用，没有及时清理内存垃圾，导致系统无法再给你提供内存资源（内存资源耗尽），最终导致内存空间不足，而出现内存溢出。

而Java内存溢出就是你要求分配的内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出，说明存储空间不够大。就像倒水倒多了，从杯子上面溢出了来了一样。

内存泄漏，原理是，使用过的内存空间没有被及时释放，长时间占用内存，最终导致内存空间不足，而出现内存溢出。

垃圾收集器

串行与并行收集器

串行回收: JDK1.5前的默认算法 缺点是只有一个线程，执行垃圾回收时程序停止的时间比较长

并行回收: 多个线程执行垃圾回收适合于吞吐量的系统，回收时系统会停止运行

serial收集器

串行收集器是最古老，最稳定以及效率高的收集器，可能会产生较长的停顿。新生代、老年代使用串行回收；新生代复制算法、老年代标记-压缩算法。

一个单线程的收集器，在进行垃圾收集时候，必须暂停其他所有的工作线程直到它收集结束。即垃圾收集的过程中会Stop The World（服务暂停）

特点：CPU利用率最高，停顿时间即用户等待时间比较长。

适用场景：小型应用

通过JVM参数-XX:+UseSerialGC可以使用串行垃圾回收器。

ParNew收集器

ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本。新生代并行，老年代串行；新生代复制算法、老年代标记-压缩算法

参数控制：-XX:+UseParNewGC  ParNew收集器

-XX:ParallelGCThreads 限制线程数量

parallel 收集器

Parallel Scavenge收集器类似ParNew收集器，Parallel收集器更关注系统的吞吐量。可以通过参数来打开自适应调节策略，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或最大的吞吐量；也可以通过参数控制GC的时间不大于多少毫秒或者比例；新生代复制算法、老年代标记-压缩

采用多线程来通过扫描并压缩堆
特点：停顿时间短，回收效率高，对吞吐量要求高。
适用场景：大型应用，科学计算，大规模数据采集等。
通过JVM参数 XX:+USeParNewGC 打开并发标记扫描垃圾回收器。

cms收集器

CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。目前很大一部分的Java应用都集中在互联网站或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。

从名字（包含“Mark Sweep”）上就可以看出CMS收集器是基于“标记-清除”算法实现的，它的运作过程相对于前面几种收集器来说要更复杂一些，整个过程分为4个步骤，包括：

初始标记（CMS initial mark）

并发标记（CMS concurrent mark）

重新标记（CMS remark）

并发清除（CMS concurrent sweep）

其中初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，并发标记阶段就是进行GC Roots Tracing的过程，而重新标记阶段则是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一般会比初始标记阶段稍长一些，但远比并发标记的时间短。

由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程中，收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发地执行。老年代收集器（新生代使用ParNew）

优点:并发收集、低停顿

缺点：产生大量空间碎片、并发阶段会降低吞吐量

采用“标记-清除”算法实现，使用多线程的算法去扫描堆，对发现未使用的对象进行回收。

（1）初始标记

（2）并发标记

（3）并发预处理

（4）重新标记

（5）并发清除

（6）并发重置

特点：响应时间优先，减少垃圾收集停顿时间

适应场景：大型服务器等。

通过JVM参数 -XX:+UseConcMarkSweepGC设置

g1收集器

在G1中，堆被划分成许多个连续的区域(region)。采用G1算法进行回收，吸收了CMS收集器特点。

特点：支持很大的堆，高吞吐量

  -- 支持多CPU和垃圾回收线程

  -- 在主线程暂停的情况下，使用并行收集

  -- 在主线程运行的情况下，使用并发收集

实时目标：可配置在N毫秒内最多只占用M毫秒的时间进行垃圾回收

通过JVM参数 -XX:+UseG1GC 使用G1垃圾回收器

注意: 并发是指一个处理器同时处理多个任务。 
并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。 
并发是逻辑上的同时发生（simultaneous），而并行是物理上的同时发生。 
来个比喻：并发是一个人同时吃三个馒头，而并行是三个人同时吃三个馒头。 

Tomcat配置调优测试

Jmeter压力测试工具

JMeter是一款在国外非常流行和受欢迎的开源性能测试工具，像LoadRunner 一样，它也提供了一个利用本地Proxy Server（代理服务器）来录制生成测试脚本的功能，但是这个功能并不好用。所以在本文中介绍一个更为常用的方法——使用Badboy录制生成 JMeter 脚本。

简单的介绍一下Badboy。Badboy是一款不错的Web自动化测试工具，如果你将它用于非商业用途，或者用于商业用途但是安装Badboy 的机器数量不超过5台，你是不需要为它支付任何费用的。也许是一种推广策略，Badboy提供了将Web测试脚本直接导出生成JMeter 脚本的功能，并且这个功能非常好用，也非常简单。你可以跟着下面的试验步骤来迈出你在开源世界的第一步。

1. 通过Badboy的官方网站下载Badboy的最新版本；

2. 安装Badboy。安装过程同一般的Windows 应用程序没有什么区别，安装完成后你可以在桌面和Windows开始菜单中看到相应的快捷方式——如果找不到，可以找一下Badboy安装目录下的Badboy.exe 文件，直接双击启动Badboy；

3. 启动Badboy，你可以看到下面的界面。

在地址栏（图中红色方框标注的部分）中输入你需要录制的Web应用的URL——这里我们以http://www.yahoo.com 为例，并点击GO 按钮开始录制。如果你用过LoadRunner之类的商业工具，对于这个操作一定不会陌生吧 ^_^

4. 开始录制后，你可以直接在Badboy内嵌的浏览器（主界面的右侧）中对被测应用进行操作，所有的操作都会被记录在主界面左侧的编辑窗口中——在这个试验中，我们在Yahoo的搜索引擎中输入 JMeter 进行搜索。不过你将看到，录制下来的脚本并不是一行行的代码，而是一个个Web对象——这就有点像LoadRunner的VuGen中的Tree View视图；

5. 录制完成后，点击工具栏中的“停止录制”按钮，完成脚本的录制；

6. 选择“File -> Export to JMeter”菜单，填写文件名“login_mantis.jmx”，将录制好脚本导出为JMeter脚本格式。也可以选择“File -> Save”菜单保存为Badboy脚本；

7. 启动JMeter并打开刚刚生成的测试脚本。

也许你已经急不可待的准备开始尝试着用JMeter处理你手头的工作了^_^ 在下面的几节，我将继续为大家介绍如何在 JMeter 中完成一个测试场景的设置和JMeter测试结果分析入门，以及如何参数化JMeter脚本。

当然，如果你的动手能力很强，几分钟你就可以熟悉这些内容。不过还是请允许我一点点由浅入深的来帮大家完成“JMeter从入门到精通”的过程。我相信在这个过程中你将会了解到更多有关性能测试的知识和经验，甚至包括一些LoadRunner等商业测试工具所无法提供给你的经验。

什么是吞吐量

QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。

测试串行吞吐量

-XX:+PrintGCDetails -Xmx32M -Xms1M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+UseSerialGC -XX:PermSize=32M

GC 回收次数25次 吞吐量4662

堆的初始值和堆的最大一致 加大初始堆内存大小-Xms1M 修改为32m GC 回收次数7次 吞吐量5144

扩大堆的内存

-XX:+PrintGCDetails -Xmx512M -Xms32M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+UseSerialGC -XX:PermSize=32M

GC 回收次数6次 吞吐量5141 结论:垃圾回收次数和设置最大堆内存大小无关，只和初始内存有关系。 初始内存会影响吞吐量。

调整初始堆

-XX:+PrintGCDetails -Xmx512M –Xms512M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+UseSerialGC -XX:PermSize=32M

GC回收次数0次 吞吐量6561次 结论：堆的初始值和最大堆内存一致，并且初始堆越大就会高。

并行回收（UseParNewGC）

-XX:+PrintGCDetails -Xmx512M -Xms512M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+UseParNewGC -XX:PermSize=32M

GC回收0次 吞吐量6800

CMS收集器

-XX:+PrintGCDetails -Xmx512M -Xms512M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:PermSize=32M

G1回收方式

-XX:+PrintGCDetails -Xmx512M -Xms512M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+UseG1GC -XX:PermSize=32M

调优总结

初始堆值和最大堆内存内存越大，吞吐量就越高。

最好使用并行收集器,因为并行收集器速度比串行吞吐量高，速度快。

设置堆内存新生代的比例和老年代的比例最好为1:2或者1:3。

减少GC对老年代的回收。

理解gc日志

Minor GC和Full GC区别

概念：

新生代 GC（Minor GC）：指发生在新生代的垃圾收集动作，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。

老年代 GC（Major GC  / Full GC）：指发生在老年代的 GC，出现了 Major GC，经常会伴随至少一次的 Minor GC（但非绝对的，在 ParallelScavenge 收集器的收集策略里就有直接进行 Major GC 的策略选择过程） 。MajorGC 的速度一般会比 Minor GC 慢 10倍以上。

Minor GC触发机制：

当年轻代满时就会触发Minor GC，这里的年轻代满指的是Eden代满，Survivor满不会引发GCFull GC触发机制。

当年老代满时会引发Full GC，Full GC将会同时回收年轻代、年老代，当永久代满时也会引发Full GC，会导致Class、Method元信息的卸载其Minor。

如下图所示，虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）计数器。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 岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为 15 岁）时，就会被晋升到老年代中。对象晋升老年代的年龄阈值，可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold (阈值)来设置。

JVM的永久代中会发生垃圾回收么？

垃圾回收不会发生在永久代，如果永久代满了或者是超过了临界值，会触发完全垃圾回收(Full GC)。如果你仔细查看垃圾收集器的输出信息，就会发现永久代也是被回收的。这就是为什么正确的永久代大小对避免Full GC是非常重要的原因。请参考下Java8：从永久代到元数据区

(注：Java8中已经移除了永久代，新加了一个叫做元数据区的native内存区)

对象优先在eden分配

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

虚拟机提供了-XX:+PrintGCDetails这个收集器日志参数，告诉虚拟机在发生垃圾收集行为时打印内存回收日志，并且在进程退出的时候输出当前内存各区域的分配情况。在实际应用中，内存回收日志一般是打印到文件后通过日志工具进行分析，不过本实验的日志并不多，直接阅读就能看得很清楚。

public class Test00010 {   private static final int _1MB = 1024 * 1024;   // -Xms20m -Xmx20m -Xmn10M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+PrintGCDetails   // -XX:+UseSerialGC   public static void main(String[] args) {           testAllocation();   }     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]; // 出现一次Minor GC   } }