JVM知识体系

第一部分JVM整体架构

类加载器子系统

运行时数据区（内存结构）

执行引擎

Java运行时编译源码(.java)成字节码，由jre运行。jre由java虚拟机（jvm）实现。Jvm分析字节码，后解释并执行

1 类加载器子系统

1.1类加载过程

JVM对class文件是按需加载(运行期间动态加载)，非一次性加载

类加载：类加载器将class文件加载到虚拟机的内存

加载：在硬盘上查找并通过IO读入字节码文件

连接：执行校验、准备、解析（可选）步骤

校验：校验字节码文件的正确性

准备：给类的静态变量分配内存，并赋予默认值

解析：类装载器装入类所引用的其他所有类

初始化：对类的静态变量初始化为指定的值，执行静态代码块

JVM对class文件是按需加载(运行期间动态加载)，非一次性加载

1.2 类加载器种类

启动类加载器：负责加载JRE的核心类库，如jre目标下的rt.jar,charsets.jar等

扩展类加载器：负责加载JRE扩展目录ext中JAR类包

系统类加载器：负责加载ClassPath路径下的类包

用户自定义加载器：负责加载用户自定义路径下的类包

1.3 加载机制

全盘负责委托机制：当一个ClassLoader加载一个类时，除非显示的使用另一个ClassLoader，该类所依赖和引用的类也由这个ClassLoader载入

双亲委派机制：指先委托父类加载器寻找目标类，在找不到的情况下在自己的路径中查找并载入目标类

双亲委派模式优势

沙箱安全机制：自己写的String.class类不会被加载，这样便可以防止核心API库被随意篡改

避免类的重复加载：当父亲已经加载了该类时，就没有必要子ClassLoader再加载一次

2 JVM内存结构

2.1内存结构

1 本地方法栈(线程私有)

登记native方法，在Execution Engine执行时加载本地方法库

2 程序计数器（线程私有）

就是一个指针，指向方法区中的方法字节码（用来存储指向下一条指令的地址,也即将要执行的指令代码），由执行引擎读取下一条指令，是一个非常小的内存空间，几乎可以忽略不记。

3 方法区(线程共享)：

类的所有字段和方法字节码，以及一些特殊方法如构造函数，接口代码也在此定义。简单说，所有定义的方法的信息都保存在该区域，静态变量+常量+类信息(构造方法/接口定义)+运行时常量池都存在方法区中，虽然Java虚拟机规范把方法区描述为堆的一个逻辑部分，但是它却有一个别名叫做 Non-Heap（非堆），目的应该是与 Java 堆区分开来。

4 Java栈（线程私有）：

 Java线程执行方法的内存模型，一个线程对应一个栈，每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧（用于存储局部变量表，操作数栈，动态链接，方法出口等信息）不存在垃圾回收问题，只要线程一结束该栈就释放，生命周期和线程一致

JVM对该区域规范了两种异常：

1 线程请求的栈深度大于虚拟机栈所允许的深度，将抛出StackOverFlowError异常

2 若虚拟机栈可动态扩展，当无法申请到足够内存空间时将抛出OutOfMemoryError

5 堆

堆(线程共享)：虚拟机启动时创建，用于存放对象实例，几乎所有的对象（包含常量池）都在堆上分配内存，当对象无法再该空间申请到内存时将抛出OutOfMemoryError异常。同时也是垃圾收集器管理的主要区域。可通过 -Xmx –Xms 参数来分别指定最大堆和最小堆

新生区

类诞生、成长、消亡的区域，一个类在这里产生，应用，最后被垃圾回收器收集，结束生命。

新生区分为两部分： 伊甸区（Eden space）和幸存者区（Survivor pace） ，所有的类都是在伊甸区被new出来的。幸存区有两个： 0区（Survivor 0 space）和1区（Survivor 1 space）。当伊甸园的空间用完时，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(Minor GC)，将伊甸园区中的不再被其他对象所引用的对象进行销毁。然后将伊甸园中的剩余对象移动到幸存 0区。若幸存 0区也满了，再对该区进行垃圾回收，然后移动到1区。

老年区

新生区经过多次GC仍然存活的对象移动到老年区。若老年区也满了，那么这个时候将产生MajorGC（FullGC），进行老年区的内存清理。若老年区执行了Full GC之后发现依然无法进行对象的保存，就会产生OOM异常“OutOfMemoryError”

元数据区

元数据区取代了永久代(jdk1.8以前)，本质和永久代类似，都是对JVM规范中方法区的实现，区别在于元数据区并不在虚拟机中，而是使用本地物理内存，永久代在虚拟机中，永久代逻辑结构上属于堆，但是物理上不属于堆，堆大小=新生代+老年代。元数据区也有可能发生OutOfMemory异常。

元数据区的动态扩展，默认–XX:MetaspaceSize值为21MB的高水位线。一旦触及则Full GC将被触发并卸载没有用的类（类对应的类加载器不再存活），然后高水位线将会重置。新的高水位线的值取决于GC后释放的元空间。如果释放的空间少，这个高水位线则上升。如果释放空间过多，则高水位线下降。

栈+堆+方法区的交互关系

HotSpot是使用指针的方式来访问对象

Java堆中会存放访问类元数据的地址

reference存储的就直接是对象的地址

3 JVM执行引擎

执行引擎：读取运行时数据区的Java字节码并逐个执行

第二部分 垃圾收集

1 JVM内存分配与回收

1.1 对象优先在Eden区分配

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

Minor Gc和Full GC 有什么不同呢？

新生代GC（Minor GC）:指发生新生代的的垃圾收集动作，Minor GC非常频繁，回收速度一般也比较快。

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（并非绝对），Major GC的速度一般会比Minor GC的慢10倍以上。

1.2 大对象直接进入老年代

大对象就是需要大量连续内存空间的对象（比如：字符串、数组）。

为什么要这样呢？

为了避免为大对象分配内存时由于分配担保机制带来的复制而降低效率。

1.3长期存活的对象将进入老年代

既然虚拟机采用了分代收集的思想来管理内存，那么内存回收时就必须能识别那些对象应放在新生代，那些对象应放在老年代中。为了做到这一点，虚拟机给每个对象一个对象年龄（Age）计数器。

如果对象在 Eden 出生并经过第一次 Minor GC 后仍然能够存活，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 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），就会被晋升到老年代中。对象晋升到老年代的年龄阈值，可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold 来设置。

2 如何判断对象可以被回收

堆中几乎放着所有的对象实例，对堆垃圾回收前的第一步就是要判断那些对象已经死亡（即不能再被任何途径使用的对象）。

2.1 引用计数法

给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，计数器就减1；任何时候计数器为0的对象就是不可能再被使用的。

这个方法实现简单，效率高，但是目前主流的虚拟机中并没有选择这个算法来管理内存，其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。

2.2 可达性分析算法

这个算法的基本思想就是通过一系列的称为 “GC Roots” 的对象作为起点，从这些节点开始向下搜索，节点所走过的路径称为引用链，当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连的话，则证明此对象是不可用的。

GC Roots根节点：类加载器、Thread、虚拟机栈的本地变量表、static成员、常量引用、本地方法栈的变量等等

2.3 finalize()方法最终判定对象是否存活

即使在可达性分析算法中不可达的对象，也并非是“非死不可”的

真正宣告一个对象死亡，至少要经历再次标记过程。

再次标记的前提是对象在进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连接的引用链。

1. 第一次标记并进行一次筛选。

筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。

当对象没有覆盖finalize方法，或者finzlize方法已经被虚拟机调用过，虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”，对象被回收。

2. 第二次标记

如果这个对象被判定为有必要执行finalize（）方法，那么这个对象将会被放置在一个名为：F-Queue的队列之中，并在稍后由一条虚拟机自动建立的、低优先级的Finalizer线程去执行

finalize（）方法是对象脱逃死亡命运的最后一次机会如果对象要在finalize（）中成功拯救自己----只要重新与引用链上的任何的一个对象建立关联即可

2.4 如何判断一个类是无用的类

方法区主要回收的是无用的类，那么如何判断一个类是无用的类的呢？

要判定一个类是否是“无用的类”的条件则相对苛刻许多。类需要同时满足下面3个条件才能算是 “无用的类” ：

1. 该类所有的实例都已经被回收，也就是 Java 堆中不存在该类的任何实例。

2. 加载该类的 ClassLoader 已经被回收。

3. 该类对应的 java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。

虚拟机可以对满足上述3个条件的无用类进行回收，这里说的仅仅是“可以”，而并不是和对象一样不使用了就会必然被回收。

3 垃圾收集算法

3.1 标记-清除算法

分为“标记”和“清除”阶段

1 首先标记出所有需要回收的对象

2 在标记完成后统一回收所有被标记的对象

优点:效率也很高

缺点:效率问题

空间问题（标记清除后会产生大量不连续的碎片）

3.2 复制算法

将内存分为大小相同的两块，每次使用其中的一块。

当这一块的内存使用完后，就将还存活的对象复制到另一块去

然后再把使用的空间一次清理掉

每次的内存回收都是对内存区间的一半进行回收

3.3 标记-整理算法(针对老年代)

标记过程仍然与“标记-清除”算法一样，

但是不是直接对可回收对象回收，而是让所有存活的对象向一段移动

再清理掉端边界外的内存

3.4 分代收集算法

只是根据对象存活周期的不同将内存分为几块。一般将java堆分为新生代和老年代，这样我们就可以根据各个年代的特点选择合适的垃圾收集算法

比如在新生代中，每次收集都会有大量对象死去，所以可以选择复制算法，只需要付出少量对象的复制成本就可以完成每次垃圾收集。而老年代的对象存活几率是比较高的，而且没有额外的空间对它进行分配担保，所以我们必须选择“标记-清除”或“标记-整理”算法进行垃圾收集。

4 垃圾收集器

4.1 Serial收集器

 “单线程”没有线程交互的开销,只会使用一条垃圾收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是它在进行垃圾收集工作的时候必须暂停其他所有的工作线程（ "Stop The World" ），直到它收集结束。

新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法。

4.2 ParNew收集器

ParNew收集器是Serial收集器的多线程版本，除了使用多线程进行垃圾收集外，其余行为（控制参数、收集算法、回收策略等等）和Serial收集器完全一样。

新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法。

4.3 Parallel Scavenge收集器

Parallel Scavenge 收集器类似于ParNew 收集器，是Server 模式（内存大于2G，2个cpu）下的默认收集器，那么它有什么特别之处呢？

Parallel Scavenge收集器关注点是吞吐量（高效率的利用CPU）。CMS等垃圾收集器的关注点更多的是用户线程的停顿时间（提高用户体验）。所谓吞吐量就是CPU中用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值。 Parallel Scavenge收集器提供了很多参数供用户找到最合适的停顿时间或最大吞吐量，如果对于收集器运作不太了解的话，可以选择把内存管理优化交给虚拟机去完成也是一个不错的选择。

新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法。

4.4 Serial Old收集器

Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器

4.5 Parallel Old收集器

Parallel Scavenge收集器的老年代版本。使用多线程和“标记-整理”算法。在注重吞吐量以及CPU资源的场合

4.6 CMS收集器(-XX:+UseConcMarkSweepGC(主要是old区使用))

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。它而非常符合在注重用户体验的应用上使用，它是HotSpot虚拟机第一款真正意义上的并发收集器，它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程（基本上）同时工作。

“标记-清除”算法实现的

四个步骤:

1. 初始标记： 暂停所有的其他线程(STW)，并记录下直接与root相连的对象，速度很快 ；
2. 并发标记： 同时开启GC和用户线程，用一个闭包结构去记录可达对象。但在这个阶段结束，这个闭包结构并不能保证包含当前所有的可达对象。因为用户线程可能会不断的更新引用域，所以GC线程无法保证可达性分析的实时性。所以这个算法里会跟踪记录这些发生引用更新的地方。
3. 重新标记： 重新标记阶段就是为了修正并发标记期间因为用户程序继续运行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的时间稍长，远远比并发标记阶段时间短
4. 并发清除： 开启用户线程，同时GC线程开始对未标记的区域做清扫。

优点：并发收集、低停顿

三个缺点:

1 对CPU资源敏感（会和服务抢资源）；

2 无法处理浮动垃圾(在java业务程序线程与垃圾收集线程并发执行过程中又产生的垃圾，这种浮动垃圾只能等到下一次gc再清理了)；

3 它使用的回收算法-“标记-清除”算法会导致收集结束时会有大量空间碎片产生。

4.7 G1收集器(-XX:+UseG1GC)

G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征.

G1将Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），虽保留新生代和老年代的概念，但不再是物理隔阂了，它们都是（可以不连续）Region的集合

分配大对象（直接进Humongous区，专门存放短期巨型对象，不用直接进老年代，避免Full GC的大量开销）不会因为无法找到连续空间而提前触发下一次GC。

特点

并行与并发：G1能充分利用CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个CPU（CPU或者CPU核心）来缩短Stop-The-World停顿时间。G1收集器可以通过并发的方式让java程序继续执行。

分代收集：虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆，但是还是保留了分代的概念。

空间整合：与CMS的“标记--清理”算法不同，G1从整体来看是基于“标记整理”算法实现的收集器；从局部上来看是基于“复制”算法实现的。

可预测的停顿：这是G1相对于CMS的另一个大优势，降低停顿时间是G1 和 CMS 共同的关注点，但G1 除了追求低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内完成垃圾收集。

G1收集器的运作步骤:

1 初始标记（initial mark，STW）：在此阶段，G1 GC 对根进行标记。该阶段与常规的 (STW) 年轻代垃圾回收密切相关。

2 并发标记（Concurrent Marking）：G1 GC 在整个堆中查找可访问的（存活的）对象。

3 最终标记（Remark，STW）：该阶段是 STW 回收，帮助完成标记周期。

4 筛选回收（Cleanup，STW）：首先对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划，可以做到与用户程序一起并发执行，但是因为只回收一部分Region，时间是用户可控制的，而且停顿用户线程将大幅提高收集效率。

概括:G1收集器在后台维护了一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先选择回收价值最大的Region(这也就是它的名字Garbage-First的由来)。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，保证了GF收集器在有限时间内可以尽可能高的收集效率。

YoungGC

新对象进入Eden区

存活对象拷贝到Survivor区

存活时间达到年龄阈值时，对象晋升到Old区

MixedGC

不是FullGC，回收所有的Young和部分Old(根据期望的GC停顿时间确定old区垃圾收集的优先顺序)

global concurrent marking （全局并发标记）

Initial marking phase:标记GC Root，STW

Root region scanning phase：标记存活Region

Concurrent marking phase：标记存活的对象

Remark phase :重新标记,STW

Cleanup phase:部分STW

堆占有率达到这个值则触发global concurrent marking，默认45%

在global concurrent marking结束之后，可以知道区有多少空间要被回收，在每次YGC之后和再次发生Mixed GC之前，会检查垃圾占比是否达到了此参数，只有达到了，下次才会发生Mixed GC

垃圾收集器选择:

第三部分 性能监控调试相关指令

Jps

打印所有java进程

Jinfo

查看正在运行的Java应用程序的扩展参数

查看jvm的参数

查看java系统参数

Jstat

jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量，以及加载类的数量。命令的格式如下：

jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数]

注意：使用的jdk版本是jdk8.

类加载统计：

垃圾回收统计

堆内存统计

新生代内存统计

老年代垃圾回收统计

老年代内存统计

元数据空间统计

Jmap

此命令可以用来查看内存信息。

实例个数以及占用内存大小

 打开log.txt，文件内容如下：

堆信息

 可以用jvisualvm命令工具导入dump文件分析

Jstack

用jstack查找死锁，见如下示例，也可以用jvisualvm查看死锁

jstack找出占用cpu最高的堆栈信息

1，使用命令top -p <pid> ，显示你的java进程的内存情况，pid是你的java进程号，比如4977

2，按H，获取每个线程的内存情况

3，找到内存和cpu占用最高的线程tid，比如4977

4，转为十六进制得到 0x1371 ,此为线程id的十六进制表示

5，执行 jstack 4977|grep -A 10 1371，得到线程堆栈信息中1371这个线程所在行的后面10行

6，查看对应的堆栈信息找出可能存在问题的代码

https://gceasy.io直接导入GC日志可视化