Java

漫谈jvm

2016-10-05  本文已影响15人  高级Java开发

## 背景介绍

jvm已经是Java开发的必备技能了,jvm相当于Java的操作系统。

JVM,java virtual machine, 即Java虚拟机,是运行java class文件的程序。

Java代码经过Java编译器编译,会编译成class文件,一种平台无关的代码格式,class文件按照jvm规范,包括了java代码运行的数据和代码等内容。jvm加载class文件后,就可以执行java代码了。

JVM有不同的实现,有我们熟悉的Hotspot虚拟机,JRockit等。在各个操作系统上,又回有各自的虚拟机实现,从而形成了Java代码 > class文件 > JVM规范 > JVM实现的层次。再加上其他语言如scala、groovy也能够生成class文件,这样不仅实现了平台无关性,也实现了语言无关性。

JVM体系,分为JVM内存结构,Class文件结构,Java ByteCode,垃圾收集算法和实现,调优和监控工具,以及Java内存模型(JMM)。

## JVM内存结构

通常,认为大概分为线程共享的区域和线程私有的区域。共享区域在JVM启动时创建,

私有区域伴随这线程的启动和结束。

### 私有区域

一个线程拥有的结构有

#### 程序计数器(Program Counter, PC)

Java天生支持多线程,多线程会有线程切换的问题,当一个线程从可运行状态得到CPU调度进入运行状态,CPU需要知道从哪里开始执行,并且Java是一种基于栈的执行架构(区别于基于寄存器的架构)。当执行一个Java方法时,PC会指向下一条指令的位置。执行native方法时,PC是未定义。操作指令可能会有0个或多个操作数。JVM的执行流程大概可以描述为:

```

while(true) {

opcode = code[pc];

oprand = getOperan(opcode);

pc = code[pc + len(oprand)];

execute(opcode, oprand);

}

```

#### Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stack)

Java虚拟机栈,或者叫方法栈,会伴随这方法的调用和返回进行相应的入栈和出栈。栈的元素是栈帧(Stack Frame), 栈帧中的内容包括: 操作数栈,本地变量表,动态链接等信息。当线程调用一个方法的时候,会组装对应的栈帧入栈。

##### 本地变量表(Local Variable Table)

本地变量表存储方法的参数、方法内部创建的局部变量。本地变量表的大小在编译时就确定了。本地变量表会根据变量的作用范围选择重用一个位置。本地变量表会存放

int,char,byte,float,double,long,address(实例引用)。其中除了double和long其他变量占用一个slot,一个slot指一个抽象的位置,在32位虚拟机中是32bit大小,

double和long占用两个slot。

值得注意的时,如果一个方法是实例方法,Java编译器会将this作为第一个参数传入本地变量表。另外Java中面向对象,方法调用可以这样理解

```

实例方法

obj.method(var1, var2, var3) => method invoke obj var1 var2 var3

```

##### 操作数栈

操作数栈用于方法内执行保存中间结果,Java方法中的代码逻辑就是通过操作数栈来实现的。和本地方法表一样,操作数栈也是在编译时就确定最大大小了,即最大深度。操作数栈可以和本地变量表交互,进行数据的存放和读取。下面用一个简单的例子展示一下。

```

int add(int a, int b) {

  return a + b;

}

```

这个实例方法经过Java编译器编译后生成的字节码

```

本地变量表

slot0  this

slot1  a

slot2  b

方法字节码

iload_1 #读位置是1的本地变量(本地变量表从0开始,位置0是this引用)

此时操作数栈是 a

iload_2 #读位置是2的本地变量,即b

此时操作数栈是 a b

iadd    #进行int类型的add操作,会取出栈头的两个元素取出进行相加并将结果入栈。

此时操作数栈是 c (相加的结果)

ireturn #ireturn指令会将栈头元素返回给调用方法的栈帧

```

### 线程共享区域

#### 堆(Heap区)

创建的对象(包括普通实例和数组)都分配在Heap区(不考虑一些虚拟机的栈上分配优化技术)。在细分的话,一般还分成年轻代和老年代。这是基于这样一个类似28原理的统计,90%多的对象都是很快成为垃圾的对象。所以化为成两个区域,分别使用不同的收集算法,年轻代的收集频率更高,所需空间也相对较小。内存分配时,多个线程会有并发问题,主要通过两种方式解决:1.CAS加上失败重试分配内存地址。2. TLAB, 即Thread Local Allocation Buffer, 为每个线程分配一块缓冲区域进行对象分配。年轻代还可以分为两个大小相等的Survivor和一个Eden区域。对象在几种情况下会进入老年代:1. 大对象,超过Eden大小或者PretenureSizeThreshold. 2. 在年轻代的年龄(经历的GC次数)超过设定的值的时候 3. To Survivor存放不下的对象

#### 方法区

方法区存放加载的类信息和运行时常量池等。

## 垃圾收集(Garbage Collect)

Java中不需要对内存进行手动释放,JVM中的垃圾回收器帮助我们回收内存。

### 何时进行收集

一般来说,当某个区域内存不够的时候就会进行垃圾收集。如当Eden区域分配不下对象时,就会进行年轻代的收集。还有其他的情况,如使用CMS收集器时配置CMSInitalize

### 如何判断一块内存是垃圾

即判断一个对象不再使用,不再使用可以是没有有效的引用。

一般来说,主要有两种判断方式

#### 引用计数

当有对象引用自身时,就会计数器加1,删除一个引用就减一,当计数为0时即可判断为垃圾。python等语言使用引用计数。引用计数存在循环引用问题,如两个落单的A和B互相引用,但是没有其他对象指向它们这种情况。

#### 可达性分析

通过一些根节点开始,分析引用链,没有被引用的对象都可以被标记为垃圾对象。根节点是方法栈中的引用、常量等。

### 垃圾收集算法

#### 标记清除(Mark Sweep)

对非垃圾对象进行标记都,清除其他的对象。这种方式对对内存空间造成空隙,即内存碎片,最终导致有空余空间,但没有连续的足够大小的空间分配内存。

#### 标记整理(Mark Compact)

标记非垃圾对象后,将这些对象整理好,排列到内存的开始位置。这样内存就是整齐的了。但是因为会造成对象移动,所以效率会有降低。

#### 标记清除整理(Mark Sweep Compact)

即组合两种方式,在若干次清除后进行一次整理。

#### 复制(Copy)

划分成两个相同大小的区域,收集时,将第一个区域的活对象复制到另一个区域,这样不会有内存碎片问题。但是最多只能存放一半内存。

### 垃圾收集器

垃圾收集器就是垃圾收集算法的相应实现。

#### Serial New

新生代单线程的收集器,是Client模式默认的垃圾收集器

#### Parallel New

Serial New的多线程版本。ParNew常和CMS拉配使用。这里说明一些Parallel和Concurrent即并行和并发在垃圾收集这里的表示的不同,并行表示有多个线程同时进行垃圾收集,并发是指垃圾收集线程和应用线程可以并发执行。

#### Parallel Scanvenge

PS收集器是注重吞吐量(ThroughPut)的收集器。

#### Serial Old。

老年代的单线程收集器

#### Parallel Old

Serial Old的多线程版本,由于Parallel Scavenge不能和CMS搭配使用,所以会是使用PS时的一种选择。

#### CMS (Concurrent Mark Sweep)

注重延迟latency的收集器,在交互式应用中,如面向用户的web应用,需要尽可能减少垃圾收集造成的停顿时间。在总的统计上,吞吐量可能没有PS收集器高。

细分上,CMS还分为4个阶段

* 初始标记,标记GC Root可以直达的对象。STW

* 并发标记,从第一步标记的对象开始,进行可达性分析遍历,和应用线程并发执行。

* 重新标记,SWT,修正上一阶段并发执行造成的引用变化。

* 并发清除,并发的清除垃圾

CMS使用标记清除算法,所以有内存碎片问题,可能设置参数在进行若干次不带整理的收集后进行一次带整理(compact)的收集。另外,因为垃圾收集是和应用线程并发执行的,在收集的同时可能还会有垃圾不断产生,即产生了浮动垃圾。另外还需要预留出一定空间,到达这个值后进行收集,但是还会有收集速度赶不上生产的速度,这时就会出现Concurrent Mode Failure,CMS会退化成Serial Old进行GC。

#### G1 (Garbage First)

具有大内存收集和目标效率时间等控制能力,目标是代替CMS。G1通过将内存划分成不同的区域(Region),并对不同区域计算分数,分析那个Region最具有收集价值。

### 一些JVM的GC参数

常用的参数设置有

* -Xms=4g -Xmx=4g 设置Java堆的初始大小和最大大小均

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