本篇文章为大家展示了Java中运行机制和内存机制的原理是什么,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
JVM工作原理和特点主要是指操作系统装入JVM是通过jdk中Java.exe来完成,通过下面4步来完成JVM环境.
1.创建JVM装载环境和配置
2.装载JVM.dll
3.初始化JVM.dll并挂界到JNIEnv(JNI调用接口)实例
4.调用JNIEnv实例装载并处理class类。
类从被加载到虚拟机类存中开始,到被卸载出内存为止,它的整个生命周期包括:
加载 → 验证 → 准备 → 解析 → 初始化 → 使用 → 卸载 (7个部分)
加载:
1.JDK在执行程序运行命令时会去JRE目录中找到jvm.dll , 并初始化JVM,这时会产生一个Bootstrap Loader(启动类加载器)
2.Bootstrap Loader 自动加载 Extended Loader(标准扩展类加载器)
3.Bootstrap Loader 自动加载 AppClass Loader(系统类加载器)
4.最后由 AppClass Loader 加载 我们指定(想要运行)的 java 类
验证:
文件格式验证->元数据验证->字节码验证->符号引用验证
1.文件格式验证:主要是检查字节码的字节流是否符合Class文件格式的规范,验证该文件是否能被当前的 jvm 所处理,
如果没问题,字节里就可以进入方法区进行保存了;
2.元数据验证:对字节码描述的信息进行语义分析,保证其描述的内容符合java语言的语法规范,能被java虚拟机识别;
3.字节码验证:该部分最为复杂,对方法体内的内容进行验证,保证代码在运行时不会做出什么危害虚拟机安全的事件;
4.符号引用验证:来验证一些引用的真实性与可行性,比如代码里面引了其他类(符号中通过字符串描述的全限定名是否能找到对应的类),这里就要去检测一下那些来究竟是否存在;或者说代码中访问了其他类的一些属性,这里就对那些属性的可以访问行进行了检验
准备:
准备阶段会为类变量(指的是静态变量,这就是我们常说的,静态变量/方法 在类加载的时候就执行了,通过类名.静态**来调用)分配内存并设置类的初始值; 值得一提的是 如果有以下语句:
public static int i = 123 ;
在准备阶段的初始值是 0 ,而不是 123 ,是因为此时 只是分配内存空间而已, 并没有对 i 进行初始化, 真正的对 i 赋值是在 初始化 阶段
解析:
1.类或接口的解析;
2.字段解析;
3.类方法解析;
4.接口方法解析;
初始化:(也可以在解析之前执行)
类初始化阶段是类加载过程中的最后一步,这才是执行类中定义的java程序代码(也可以说是字节码)在准备阶段,已经为变量赋过一次系统要求的初始值,到了初始化阶段会根据程序员的要求出初始化变量赋值。
1.遇到new,get static,put static,invoke static这4条字节码指令时,假如类还没进行初始化,则马上对其进行初始化工作
2.使用java.lang.reflect.*的方法对类进行反射调用时,如果类还没有进行过初始化,立即马上光速对其进行初始化!!!
3.初始化一个类的时候,如果其父类还没有被初始化,那么会先去初始化其父类;
在java中内存的占用主要分为四块:堆、栈、方法区和程序计数器其中,堆和栈是使用最多的。
堆(heap):堆是一个运行时数据区,主要存放new出来的一些对象和数组。
栈(stack):栈中主要保存一些基本的数据类型和对象的引用变量。
方法区:
1、常量池:存放一些字符串常量和基本类型常量。2、静态区:内存在程序编译时就分配好的区域,主要存放一些静态变量(static的);3、 代码区:存放程序方法的二进制代码,而且是多个对象共享一个代码空间区域;
程序计数器:记录程序下一步指令;
堆栈的运行机智和优缺点
堆中分配的内存,是运行时动态分配的,所以生存期也不必告诉编译区,由java虚拟机的垃圾回收机制回收,缺点:因为是动态分配内存,所以存取速度较慢。堆可以理解为一颗完全二叉树
栈的优势是:当在一段代码块定义一个变量时,Java就在栈中为这个变量分配内存空间,当超过变量的作用域后,Java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间,该内存空间可以立即被另作他用。优点是:存取速度快,仅次于CPU中的寄存器,同时,数据可以共享。缺点是:数据大小和生存期必须是确定的,缺乏灵活性
堆 | 栈 |
存放大内容:对象实例 | 大小有限制,后进先出,存放:引用和基本类型 |
慢 | 速度快 |
所有线程共享,生命周期和JVM同步 | 每个线程有自己独立的栈,线程销毁的时候被销毁 |
JVM内存管理机制说到底就是为了解决两个问题:给对象分配内存以及回收分配给对象的内存。
Java变量在内存中的分配
1、类变量(static修饰的变量):在程序加载时系统就为它在堆中开辟了内存,堆中的内存地址存放于栈以便于高速访问。静态变量的生命周期–一直持续到整个”系统”关闭。
2、实例变量:当你使用java关键字new的时候,系统在堆中开辟并不一定是连续的空间分配给变量(比如说类实例),然后根据零散的堆内存地址,通过哈希算法换算为一长串数字以表征这个变量在堆中的”物理位置”。 实例变量的生命周期–当实例变量的引用丢失后,将被GC(垃圾回收器)列入可回收“名单”中,但并不是马上就释放堆中内存。
3、局部变量:局部变量,由声明在某方法,或某代码段里(比如for循环),执行到它的时候在栈中开辟内存,当局部变量一但脱离作用域,内存立即释放。
4、String str = new String("abc")和String str = "abc";
当通过new产生一个字符串时,先去常量池中查看是否有"abc"对象,如果没有,则在常量池中创建一个"abc"对象,然后在堆中创建一个常量池中"abc"的copy对象
第二种是先在栈中创建一个String对象的引用变量str的引用,然后找到栈中有没有存放值为"abc"的地址,如果没有,就开创一个字面值为"abc"的地址,然后在常量池中创建一个"abc"对象,并指向这个地址
不同的对象引用类型, GC会采用不同的方法进行回收,JVM对象的引用分为了四种类型:
(1)强引用:默认情况下,对象采用的均为强引用(这个对象的实例没有其他对象引用,GC时才会被回收)
(2)软引用:软引用是Java中提供的一种比较适合于缓存场景的应用(只有在内存不够用的情况下才会被GC)
(3)弱引用:在GC时一定会被GC回收
(4)虚引用:由于虚引用只是用来得知对象是否被GC
垃圾回收(GC,全称:garbage colletion)
(1)什么时候回收?
当内存不足或者当前空闲的时候进行垃圾回收,GC线程优先级都不太高;
(2)判断什么是垃圾?
一般来说,对于没有引用指向的对象,被标识为垃圾,没有对象指向它,也就无法对它进行操作,这个对象对于我们来说就是没用的;
(3)垃圾回收方法
标记清除算法、复制算法、标记整理算法以及分代回收算法
标记清除算法
该算法分为“标记”和“清除”两个阶段:标记阶段的任务是标记出所有需要被回收的对象,清除阶段就是回收被标记的对象所占用的空间。它是最基础的收集算法,效率也很高,但是会带来两个明显的问题:
效率问题
空间问题(标记清除后会产生大量不连续的碎片)
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。当第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。这样就使每次的内存回收都是对内存区间的一半进行回收。
这种算法的优缺点也比较明显
优点:解决碎片化问题,顺序分配内存简单高效
缺点:只适用于存活率低的场景,如果极端情况下如果对象面上的对象全部存活,就要浪费一半的存储空间。
标记整理算法
为了解决复制算法的缺陷,充分利用内存空间,提出了标记整理算法。该算法标记阶段和标记清除一样,但是在完成标记之后,它不是直接清理可回收对象,而是将存活对象都向一端移动,然后清理掉端边界以外的内存。 如下图所示:
分代收集算法
在堆中,采用分代收集算法,这种算法就是根据具体的情况选择具体的垃圾回收算法。一般将 java 堆分为新生代和老年代(Young Generation 和 Old Gereration),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。
新生代
多数情况下,对象都在新生代Eden区中分配,但一些大对象可能会直接进入到老年代。虚拟机提供了一个 -XX:PretenureSizeThreshold
参数,令大于这个设置值的对象直接进老年代分配,这样做的目的是避免在Eden区以及两个Survivor区之间发生大量的内存拷贝。
当新生代满了, 就会执行Garbage Collection (GC),此时的GC称为Minor GC。
JVM执行Minor GC,被引用的对象都会存活下来,它们将被移到Survivor区域里,也就是 图中的S0或S1。
同一时间的两个Survivor区,一个用来保存对象,另一个是空的;每次进行Minor GC垃圾回收时,就把Eden,From的可达对象复制到To区域中,一些生存时间长的就复制到老年代,接着就清除Eden,From空间,最后把原来的To空间变为From空间,原来的From空间变为To空间。
如果对象在Eden出生并进过第一次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Survivro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
来设置。
如果在Survivor空间中相同年龄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就可以直接进入老年代,无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。
区域大部分对象 朝生夕灭,因此Minor GC回收频率高且回收速度很快。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。所以采用复制算法
老年代
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。且回收频率不高
对象来源:
大对象直接进入老年代
Young代中生存时间长的可达对象。
永久代
jvm的永久代(方法区)、常量池和变量的存储区,垃圾回收不会发生在永久代,当永久代存储满了或超过了临界值后才会触发完全垃圾回收(full gc);jdk8后永久代已经去除,改存元空间区(本地内存区)中;最大可利用空间就变成了整个系统内存的可用空间.
在 JDK 1.8 中, HotSpot 已经没有 “PermGen space”这个区间了,取而代之是一个叫做 Metaspace(元空间) 的东西。下面我们就来看看 Metaspace 与 PermGen space 的区别。
移除永久代是为融合HotSpot JVM与JRockit VM而做出的努力,因为JRockit没有永久代,不需要配置永久代。
永久代大小不确定,PermSize指定的太小很容易造成永久代OOM,因为PermSize的大小很依赖于很多因素,比如JVM加载的class总数,常量池的大小,方法的大小等。
1、新生代和老年代溢出:java.lang.OutOfMemoryError:java heep space;当98%时间用于垃圾回收时,且可用的Heap size 不足2%的时候将抛出此异常信息;
解决方法:手动设置JVM Heap(堆)的大小
2、持久代溢出:java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
解决方法: 通过-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize设置永久代大小即可。
3、栈溢出:java.lang.StackOverFlowError:Thread stack space
栈区远远小于堆区,栈区需要的内存大小1-2m左右;出现栈溢出,即说明单线程运行程序需要的内存太大;
解决方法:1:修改程序。2:通过 -Xss: 来设置每个线程的Stack大小即可。
4、java自带分析工具:
jstack(查看线程)、jmap(查看内存)和jstat(性能分析)命令
-Xmx3550m:设置JVM最大堆内存为3550M。
-Xms3550m:设置JVM初始堆内存为3550M。此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
-Xss128k:设置每个线程的栈大小。JDK5.0以后每个线程栈大小为1M,之前每个线程栈大小为256K。应当根据应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成,经验值在3000~5000左右。需要注意的是:当这个值被设置的较大(例如>2MB)时将会在很大程度上降低系统的性能。
-Xmn2g:设置年轻代大小为2G。在整个堆内存大小确定的情况下,增大年轻代将会减小年老代,反之亦然。此值关系到JVM垃圾回收,对系统性能影响较大,官方推荐配置为整个堆大小的3/8。
-XX:NewSize=1024m:设置年轻代初始值为1024M。
-XX:MaxNewSize=1024m:设置年轻代最大值为1024M。
-XX:PermSize=256m:设置持久代初始值为256M。
-XX:MaxPermSize=256m:设置持久代最大值为256M。
-XX:NewRatio=4:设置年轻代(包括1个Eden和2个Survivor区)与年老代的比值。表示年轻代比年老代为1:4。
-XX:SurvivorRatio=4:设置年轻代中Eden区与Survivor区的比值。表示2个Survivor区(JVM堆内存年轻代中默认有2个大小相等的Survivor区)与1个Eden区的比值为2:4,即1个Survivor区占整个年轻代大小的1/6。
-XX:MaxTenuringThreshold=7:表示一个对象如果在Survivor区(救助空间)移动了7次还没有被垃圾回收就进入年老代。如果设置为0的话,则年轻代对象不经过Survivor区,直接进入年老代,对于需要大量常驻内存的应用,这样做可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值,则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制,这样可以增加对象在年轻代存活时间,增加对象在年轻代被垃圾回收的概率,减少Full GC的频率,这样做可以在某种程度上提高服务稳定性。
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