JVM学习笔记--内存模型、垃圾回收、常见面试题、JVM调优

目录

一、JVM内存模型

JVM运行时数据区

Java对象的创建过程

Java对象的内存布局

Java对象怎么定位

Java对象怎么分配

二、JVM垃圾回收

如何定位垃圾？

如何清理垃圾？

JVM堆内存分带模型

JVM常见的垃圾回收器

三色标记算法

三、面试问题

CPU突然100%问题排查

内存充裕，为什么会发生FullGC

一个Object占多少个字节

四、JVM调优

JVM参数分类

arthas

如何解决OOM问题

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一、JVM内存模型

JVM运行时数据区

方法区：

1：线程共享

2：它是一个逻辑分区：JDK8之前方法区又称永久代，被分配在JVM内存中，JDK8开始方法区被分配到JVM内存区域外的内存区域（MetaSpace），原因是无需指定这块区域的大小

3：它主要存放：类元信息、运行时常量池、静态变量、JIT代码缓存、域信息、方法信息

4：类元信息：类的成员变量信息、类的方法信息、类的常量池信息等等（具体见oop-klass模型）

5：运行时常量池：

• 每个class文件都有一个常量池，里面存放字符串常量、类名、接口名，字段名和其他一些在class中引用的常量
• 每一个类被加载后，其中的常量池就会被加载到内存里（方法区运行时常量池）方便运行时调用
• 每个类都在运行时常量池有一份自己的数据
• 运行时常量池中有两种类型，分别是symbolic references符号引用和static constants静态常量；String a = "123"，其中a就是符号引用，"123"就是静态常量
• 符号引用可以随着程序的运行进行更新，比如a指向了新的字符串
• 静态常量可以随着程序的运行不断的添加新的常量；静态常量包含数字常量和字符串常量，其中字符串常量存储只是字符串常量池的引用，字符串常量池JDK8之前存放在方法区JDK8之后存放在堆内

6：方法区位于MetaSpace，MetaSpace的初始大小为21M（-XX：MetaspaceSize），最大大小为系统内存的1/64（-XX:MaxMetaspaceSize）

堆：

1：线程共享；存放实例对象数据、字符串常量池和.class对象(JDK1.8之后)

2：堆内存初始为系统内存的1/64（可通通过-XX:Xms指定）最大为系统内存的1/4（可通通过-XX:Xmx指定）

虚拟机栈：

1：线程独有；每个线程使用虚拟机栈完成线程的代码执行过程

2：每个线程的栈大小，一般情况下为1024K，可以通过-XX:Xss设置

程序计数器：线程独有；存放栈中执行的下一条指令的指令地址

本地方法栈：调用Native方法时使用的栈空间

Java对象的创建过程

• 步骤一：在运行时常量池中找到Class对象的符号引用，如果找到则直接进入步骤三
• 步骤二：类加载过程

1. 加载：从class文件中将类数据加载到内存（Bootstrap-Extension-Application-Custom，双亲委派机制；什么时候使用CustomClassLoader？由于java代码很容易被反编译，如果需要对自己的代码加密的话，可以对编译后的代码进行加密，然后再通过实现自己的自定义类加载器进行解密，最后再加载；也有可能从非标准的来源加载代码，比如从网络来源，此时需要CustomClassLoader进行指定源的类加载）
2. 链接：验证（保证加载进来的字节流符合虚拟机规范）-准备（类静态变量分配内存并赋默认值）-解析（将常量池内的符号引用替换为直接引用）
3. 初始化：对类静态变量进行初始化过程

• 步骤三：为对象分配内存
• 步骤四：为成员变量赋默认值
• 步骤五：执行构造函数

Java对象的内存布局

 Mark Word存储了对象的hashCode、GC信息、锁信息三部分

当锁状态为11时，对象处于GC过程中

class Pointer存储了指向方法区内对象类元信息的指针

Java对象怎么定位

1：直接引用（HotSpot虚拟机用的是这种方式）

2：句柄方式引用

 使用直接指针定位方式优点是快，使用句柄池定位方式有点是提升GC效率

Java对象怎么分配

  1：进入栈区：对对象进行逃逸分析和大对象分析，如果对象不逃逸且不是大对象，则对象被分配进入栈区

逃逸分析：对象不会在方法外被引用

大对象：Eden区分配不下；超过-XX：PretenureSizeThreshold参数（只对Serial和ParNew两种eden区垃圾回收器有效）

2：进入TLAB区：如果TLAB区域足够装下对象则直接进入，如果装不下则根据refill_waste（JVM运行时动态维护的一个变量）会有两种情况：1：请求对象大于refill_waste时将当前TLAB区域剩余的区域用dump object填满然后新开辟一块TLAB区域存放该对象；2：请求对象小于refill_waste时直接将请求对象放入Eden区

TLAB：Thread Local Allocation Buffer；多个对象被分配到堆上时会出现指针碰撞引起冲突，此时便出现了TLAB（也可以用CAS来解决指针碰撞问题），每个线程被创建出来之后JVM会在Eden区开放一块儿内存（约占Eden区的1%）作为该线程独有的内存区域

3：进入Eden区：1里已经进行过大对象分析，所以TLAB进不去对象就直接进入Eden区了

二、JVM垃圾回收

如何定位垃圾？

根可达算法：从根元素(栈里引用的对象、本地方法栈引用的对象、常量池内对象、静态变量引用的对象、.class对象)开始寻找，凡是通过根元素可以搜索到的对象，都不是垃圾

如何清理垃圾？

• 标记-清除算法：找到垃圾，然后标记垃圾，然后清除垃圾；缺点：位置不连续，会出现内存碎片
• 拷贝算法：开辟相同大小的内存空间，将不是垃圾的对象拷贝过去，拷贝完成后将旧的内存地址正片删除；缺点：虽然结局了内存碎片问题但太浪费内存
• 标记-压缩算法：先标记垃圾，然后清除垃圾的同时，将后面的非垃圾对象往前移动整理，最后将清理后的内存地址回收；缺点：算法效率低

JVM堆内存分带模型

1：传统垃圾回收器使用的模型（例如G1垃圾回收器就不适用新生代+老年代的模型）

2：新生代+老年代+永久代(JDK1.7)/元数据区(JDK1.8)

        永久代和元数据区都是装.class对象

        永久代必须指定大小限制，元数据区可以不指定大小限制

        字符串常量存放在永久代(JDK1.7)/字符串常量存放在堆里(JDK1.8)

3：新生代=eden区+2个survivor区域（8:1:1）

        1：YoungGC后，回收eden的大部分对象，eden区活着的对象 -> survivor0区
        2：再次YoungGC后，eden区域的对象+survivor0区的对象 -> survivor1区
        3：再次YoungGC后，eden区域的对象+survivor1区的对象 -> survivor0区

        4：每次YoungGC回收都会给对象增加年龄，年龄到了直接进入老年代

        5：每次往survivor区拷贝对象时，如果survivor区内存不够了，则对象直接进入老年代

        6：这种GC的模式比较适合使用拷贝算法

4：老年代

        老年代满了，则进行FullGC（新生代和老年代进行一次整体GC，采用压缩算法）

5：占用内存

• JVM的堆内存初始为系统内存的1/64（可通通过-XX:Xms指定）最大为系统内存的1/4（可通通过-XX:Xmx指定）
• 新生代和老年代的大小比例默认比例为1:2，可以通过–XX:NewRatio指定
• 新生代里的Eden和Survivor区默认比例为8:1:1，可以通过–XX:SurvivorRatio指定（同时需要关闭-XX:UseAdaptiveSizePolicy）

JVM常见的垃圾回收器

1.Serial：应用于新生代，串行回收器

2.Parallel Scavenge：应用于新生代，并行回收器 

3.ParNew：应用于新生代，并行回收器 ，因为Parallel Scavenge无法和CMS配合使用，因而产生

4.Serial Old：就是将Serial算法应用于老年代

5.Parallel Old：就是将Parallel Scavenge算法应用于老年代

6.CMS：应用于老年代，并发，与应用程序并行运行，降低了STW时间，复杂

7.G1(10ms)：未深究，视频有1小时40分钟专门讲G1

8.ZGC(1ms)：使用三色标记法

9.Shenadoah

10.Eplison

JDK1.8默认的垃圾回收器是2+5

三色标记算法

回收对象时对对象进行三色标记，黑色、灰色、白色
存在浮动垃圾问题，CMS和G1的解决方案不同

三、面试问题

CPU突然100%问题排查

原因：

1：cpu的内核上下文切换频率过高。上下文切换需要经历保存运行线程的执行状态、让处于等待中的线程恢复执行这2个过程，这2个过程需要CPU执行内核指令，所以频繁的切换会占据大量的CPU资源；在java中文件IO、网络IO、锁等待都会促使CPU执行上下文切换
2：CPU资源过度消耗。过多的线程和执行时间较长的业务代码，都会导致CPU资源的消耗

排查步骤：

第一步：top 找出哪个进程占用cpu

第二步：top -Hp 进程号 找出这个进程的哪个线程占用cpu

第三步：printf "%x\n" tid将线程id转换为16进制，jstack进程号 |grep 线程号 -A 30，查看堆栈信息进行分析

分析：

情况1：占用CPU的线程总是同一个

jstack查看程序堆栈，分析是哪块儿业务逻辑在消耗CPU资源

情况2：占用CPU的线程总是不断变化

此时需要挑选出几个线程进行逐个分析

内存充裕，为什么会发生FullGC

有大对象；连续空间不够；方法区或MetaSpace满了；手动调用System.gc()；

一个Object占多少个字节

内存小于32G：MarkWord占8个，klass pointer占4个，对象实例数据0个，padding占4个，一共16

内存大于32G：MarkWord占8个，klass pointer占8个，对象实例数据0个，padding占0个，一共16

四、JVM调优

JVM参数分类

标准：-开头，所有hotspot版本都支持

非标准：-X开头，不是所有hotspot版本都支持 查看 java -X

不稳定：-XX开头，有可能下个版本会移除 查看 java -XX:+PrintCommandLineFlags

java -XX:+PrintFlagsInitial  --查看出厂默认值

java -XX:+PrintFlagsFinal  -version --查看修改更新

java -XX:+PrintFlagsFinal -version |grep HeapSize --查找指定参数配置（:=为被更新过的值）

java -XX:+PrintCommandLineFlags -version  --打印命令行参数(可以看默认垃圾回收器)

arthas

dashboard：展示所有线程的cpu和mem占用，展示GC情况

thread：打印线程详细信息
trace：跟踪类或者函数的所有调用并记录时间

jad：反编译class或者method代码

redefine：在线上修改类后，javac生成class文件，redefine重新加载class文件，redefine不能给类添加新的field或method

tt：追踪某个method的详细信息，入参 返回值等等

如何解决OOM问题

方法1：

设置JVM参数，-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/local/tomcat，让程序发生OOM时自动生成文件

方法2：当很久才会发生一次OOM，不可能等到OOM才分析时

使用jmap -histo [进程号]命令直接分析内存中哪些实例有可能会导致OOM，不推荐该方法，因为jmap本身非常占用内存

方法3：当使用jmap -histo [进程号]需要看的东西太多时

使用jmap -dump:live,format=b,file=[文件名].hprof [进程号]生成hprof文件，然后用MAT或VisualVM分析文件