深入理解Java虚拟机-Java内存区域,垃圾回收机制和内存分配策略
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了深入理解Java虚拟机-Java内存区域,垃圾回收机制和内存分配策略相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
本篇主要参考周志明老师的《深入理解Java虚拟机》第三版
一个Java程序,首先要经过javac编译成.class文件,.class文件是给JVM进行识别的,JVM将.class文件加载到方法区,执行引擎会执行这些字节码,执行时,会翻译成操作系统相关的函数。
过程如下:Java文件->编译器->字节码->JVM->机器码
Java能够做到“一处编译,处处运行”,这与.class文件的作用是密不可分的。无论在什么环境中将Java源文件编译为.class文件,都能够通过JVM执行。不管是windows,mac,还是linux,unix,oracle官网上都提供了下载对应的jdk版本,我们只需要编写java代码,因为jvm不同操作系统上下载的是不同版本,所以不需要我们管各种操作系统之间的区别,jvm只识别字节码,所以jvm其实跟语言是解耦的,也没有直接关联。
Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的"高墙",墙外面的人想进去,墙里面的人却想出来。
概述
对于从事C、C++程序开发的开发人员来说,在内存管理领域,他们既是拥有最高权力的“皇帝”又是从事最基础工作的“劳动人民”——既拥有每一个对象的“所有权”,又担负着每一个对象生命开始到终结的维护责任。
对于Java程序员来说,在虚拟机自动内存管理机制的帮助下,不再需要为每一个new操作去写配对的delete/free代码,不容易出现内存泄漏和内存溢出问题,由虚拟机管理内存这一切看起来都很美好。不过,也正是因为Java程序员把内存控制的权力交给了Java虚拟机,一旦出现内存泄漏和溢出方面的问题,如果不了解虚拟机是怎样使用内存的,那么排查错误将会成为一项异常艰难的工作。
一,运行时数据区域
JVM包含两个子系统和两个组件,两个子系统为Class loader(类装载)、Execution engine(执行引擎);两个组件为Runtime data area(运行时数据区)、Native Interface(本地接口)。
- Class loader(类装载):根据给定的全限定名类名(如:java.lang.Object)来装载class文件到Runtime data area中的method area。
- Execution engine(执行引擎):执行classes中的指令。
- Native Interface(本地接口):与native libraries交互,是其它编程语言交互的接口。
- Runtime data area(运行时数据区域):这就是我们常说的JVM的内存。
程序计数器(线程私有内存区域)
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。在Java虚拟机的概念模型里 ,字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,它是程序控制流的指示器,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。
由于Java虚拟机的多线程是通过线程轮流切换、分配处理器执行时间的方式来实现的(CPU时间片轮机制),在任何一个确定的时刻,一个处理器(对于多核处理器来说是一个内核)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,每条线程都需要有一个独立的程序计数器,各条线程之间计数器互不影响,独立存储,我们称这类内存区域为“线程私有”的内存。
Java虚拟机栈(线程私有内存区域)
虚拟机栈描述的是Java方法执行的线程内存模型:每个方法被执行的时候,Java虚拟机都会同步创建一个栈帧,用于存储局部变量表、操作数栈、动态连接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完毕的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。
经常有人把Java内存区域笼统地划分为堆内存(Heap)和栈内存(Stack),这种划分方式直接继承自传统的C、C++程序的内存布局结构,在Java语言里就显得有些粗糙了,实际的内存区域划分要比这更复杂。不过这种划分方式的流行也间接说明了程序员最关注的、与对象内存分配关系最密切的区域是“堆”和“栈”两块。其中,“堆”在稍后笔者会专门讲述,而“栈”通常就是指这里讲的虚拟机栈,或者更多的情况下只是指虚拟机栈中局部变量表部分。
Java程序员口中的“栈”,通常就是指这里讲的虚拟机栈,或者更多的情况下只是指虚拟机栈中局部变量表部分。
局部变量表,其存放了编译期可知的各种Java虚拟机基本数据类型(boolean、byte、char、short、int、float、long、double)、对象引用(reference类型,它并不等同于对象本身,可能是一个指向对象起始地址的引用指针,也可能是指向一个代表对象的句柄或者其他与此对象相关的位置)和returnAddress类型(指向了一条字节码指令的地址)。
局部变量表所需的内存空间在编译期间完成分配,当进入一个方法时,这个方法需要在栈帧中分配多大的局部变量空间是完全确定的,在方法运行期间不会改变局部变量表的大小。
在《Java虚拟机规范》中,对这个内存区域规定了两类异常状况:如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度,将抛出StackOverflowError异常;如果Java虚拟机栈容量可以动态扩展,当栈扩展时无法申请到足够的内存会抛出OutOfMemoryError异常。
本地方法栈(线程私有内存区域)
本地方法栈与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的,其区别只是虚拟机栈为虚拟机执行的Java方法(也就是字节码)服务,而本地方法栈则是为虚拟机使用到的本地(Native)方法服务。
与虚拟机栈一样,本地方法栈也会在栈深度溢出或者栈扩展失败时分别抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。
Java堆(所有线程共享的内存区域)
对于Java应用程序来说,Java堆(Java Heap)是虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆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,Java世界里“几乎”所有的对象实例都在这里分配内存。
Java堆是垃圾收集器管理的内存区域,因此一些资料中它也被称作“GC堆”(Garbage CollectedHeap,幸好国内没翻译成“垃圾堆”)。从回收内存的角度看,由于现代垃圾收集器大部分都是基于分代收集理论设计的,所以Java堆中经常会出现“新生代”,“老年代”,“Eden(伊甸园)空间”,“From Survivor空间”,“To Survivor空间”等名词。无论是哪个区域,存储的都只能是对象的实例,将Java堆细分的目的只是为了更好地回收内存,或者更快地分配内存。
Java堆既可以被实现成固定大小的,也可以是可扩展的,不过当前主流的Java虚拟机都是按照可扩展来实现的(通过参数-Xmx和-Xms设定)。
如果在Java堆中没有内存完成实例分配,并且堆也无法再扩展时,Java虚拟机将会抛出OutOfMemoryError异常。
方法区(所有线程共享的内存区域)
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型信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码缓存等数据。虽然《Java虚拟机规范》中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作“非堆”(Non-Heap),目的是与Java堆区分开来。
public static int initData = 666;
这个initData就是静态变量,毋庸置疑是存放在方法区的。
public static User user = new User();
那么这个user就有点不一样了,new的User是存放在堆中的,而user变量放在方法区。
《Java虚拟机规范》对方法区的约束是非常宽松的,除了和Java堆一样不需要连续的内存和可以选择固定大小或者可扩展外,甚至还可以选择不实现垃圾收集。相对而言,垃圾收集行为在这个区域的确是比较少出现的,但并非数据进入了方法区就永久存在了。这区域的内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载,一般来说这个区域的回收效果比较难令人满意,尤其是类型的卸载,条件相当苛刻,但是这部分区域的回收有时又确实是必要的。
如果方法区无法满足新的内存分配需求时,将抛出OutOfMemoryError异常。
运行时常量池
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表(Constant Pool Table),用于存放编译期生成的各种字面量与符号引用,这部分内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池中。
运行时常量池相对于Class文件常量池的另外一个重要特征是具备动态性,Java语言并不要求常量一定只有编译期才能产生,也就是说,并非预置入Class文件中常量池的内容才能进入方法区运行时常量池,运行期间也可以将新的常量放入池中,这种特性被开发人员利用得比较多的便是String类的intern()方法。
既然运行时常量池是方法区的一部分,自然受到方法区内存的限制,当常量池无法再申请到内存时会抛出OutOfMemoryError异常。
二,垃圾收集器
在1960年诞生于麻省理工学院的Lisp是第一门开始使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言。当Lisp还在胚胎时期时,其作者John McCarthy就思考过垃圾收集需要完成的三件事情:
- ·哪些内存需要回收?
- ·什么时候回收?
- ·如何回收?
经过半个世纪的发展,今天的内存动态分配与内存回收技术已经相当成熟,一切看起来都进入了“自动化”时代,那为什么我们还要去了解垃圾收集和内存分配?答案很简单:当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时,当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时,我们就必须对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。
把时间从大半个世纪以前拨回到现在,舞台也回到我们熟悉的Java语言。第一节介绍了Java内存运行时区域的各个部分,其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈3个区域随线程而生,随线程而灭,栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的,因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性,在这几个区域内就不需要过多考虑如何回收的问题,当方法结束或者线程结束时,内存自然就跟随着回收了。
而Java堆和方法区这两个区域则有着很显著的不确定性:一个接口的多个实现类需要的内存可能会不一样,一个方法所执行的不同条件分支所需要的内存也可能不一样,只有处于运行期间,我们才能知道程序究竟会创建哪些对象,创建多少个对象,这部分内存的分配和回收是动态的。垃圾收集器所关注的正是这部分内存该如何管理,本文后续讨论中的“内存”分配与回收也仅仅特指这一部分内存。
对象已死?
在堆里面存放着Java世界中几乎所有的对象实例,垃圾收集器在对堆进行回收前,第一件事情就是要确定这些对象之中哪些还“存活”着,哪些已经“死去”(“死去”即不可能再被任何途径使用的对象)了。
可达性分析算法
当前主流的商用程序语言(Java、C#)的内存管理子系统,都是通过可达性分析(Reachability Analysis)算法来判定对象是否存活的。这个算法的基本思路就是通过一系列称为“GC Roots”的根对象作为起始节点集,从这些节点开始,根据引用关系向下搜索,搜索过程所走过的路径称为“引用链”(Reference Chain),如果某个对象到GC Roots间没有任何引用链相连,或者用图论的话来说就是从GC Roots到这个对象不可达时,则证明此对象是不可能再被使用的。
上图中,对象object 5、object 6、object 7虽然互有关联,但是它们到GC Roots是不可达的,因此它们将会被判定为可回收的对象。
在Java技术体系里面,固定可作为GC Roots的对象包括以下几种:
- 在虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象,譬如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、局部变量、临时变量等。
- 在方法区中类静态属性引用的对象,譬如Java类的引用类型静态变量。
- 在方法区中常量引用的对象,譬如字符串常量池(String Table)里的引用。
- 在本地方法栈中JNI(即通常所说的Native方法)引用的对象。
- Java虚拟机内部的引用,如基本数据类型对应的Class对象,一些常驻的异常对象(比如NullPointExcepiton、OutOfMemoryError)等,还有系统类加载器。
- 所有被同步锁(synchronized关键字)持有的对象。
- 反映Java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。
四种引用类型
通过可达性分析算法判断对象是否引用链可达,判定对象是否存活和“引用”离不开关系。
在JDK 1.2版之后,Java对引用的概念进行了扩充,将引用分为强引用(Strongly Re-ference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Weak Reference)和虚引用(Phantom Reference)4种,这4种引用强度依次逐渐减弱。
- 强引用是最传统的“引用”的定义,是指在程序代码之中普遍存在的引用赋值,即类似“Objectobj=new Object()”这种引用关系。无论任何情况下,只要强引用关系还存在,垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。
- 软引用是用来描述一些还有用,但非必须的对象。只被软引用关联着的对象,在系统将要发生内存溢出异常前,会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收,如果这次回收还没有足够的内存,才会抛出内存溢出异常。在JDK 1.2版之后提供了SoftReference类来实现软引用。
- 弱引用也是用来描述那些非必须对象,但是它的强度比软引用更弱一些,被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生为止。当垃圾收集器开始工作,无论当前内存是否足够,都会回收掉只被弱引用关联的对象。在JDK 1.2版之后提供了WeakReference类来实现弱引用。
- 虚引用也称为“幽灵引用”或者“幻影引用”,它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在,完全不会对其生存时间构成影响,也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的只是为了能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。在JDK 1.2版之后提供了PhantomReference类来实现虚引用。
生存还是死亡?
即使在可达性分析算法中判定为不可达的对象,也不是“非死不可”的,这时候它们暂时还处于“缓刑”阶段,要真正宣告一个对象死亡,至少要经历两次标记过程:如果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,那它将会被第一次标记,随后进行一次筛选,筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。假如对象没有覆盖finalize()方法,或者finalize()方法已经被虚拟机调用过,那么虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”。
finalize()方法是对象逃脱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一个对象建立关联即可,譬如把自己(this关键字)赋值给某个类变量或者对象的成员变量,那在第二次标记时它将被移出“即将回收”的集合;如果对象这时候还没有逃脱,那基本上它就真的要被回收了。
还有一点需要特别说明,上面关于对象死亡时使用finalize()方法自救,大家尽量避免使用它,其如今已被官方明确声明为不推荐使用的语法。
回收方法区
在jdk1.8之前,该区有一个名称叫做持久带/永久代,应该听过,在jdk1.8之后,oracle官方改名为元空间。存放常量、静态变量、类元信息。方法区的垃圾收集主要回收两部分内容:废弃的常量和不再使用的类型。回收废弃常量与回收Java堆中的对象非常类似。举个常量池中字面量回收的例子,假如一个字符串“java”曾经进入常量池中,但是当前系统又没有任何一个字符串对象的值是“java”,换句话说,已经没有任何字符串对象引用常量池中的“java”常量,且虚拟机中也没有其他地方引用这个字面量。如果在这时发生内存回收,而且垃圾收集器判断确有必要的话,这个“java”常量就将会被系统清理出常量池。常量池中其他类(接口)、方法、字段的符号引用也与此类似。
方法区垃圾收集的“性价比”通常也是比较低的:在Java堆中,尤其是在新生代中,对常规应用进行一次垃圾收集通常可以回收70%至99%的内存空间,相比之下,方法区回收囿于苛刻的判定条件,其区域垃圾收集的回收成果往往远低于此。
分代收集理论
当前商业虚拟机的垃圾收集器,大多数都遵循了“分代收集”(Generational Collection) 的理论进行设计,分代收集名为理论,实质是一套符合大多数程序运行实际情况的经验法则,它建立在两个分代假说之上:
弱分代假说(Weak Generational Hypothesis):绝大多数对象都是朝生夕灭的。
强分代假说(Strong Generational Hypothesis):熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。
这两个分代假说共同奠定了多款常用的垃圾收集器的一致的设计原则:收集器应该将Java堆划分出不同的区域,然后将回收对象依据其年龄(年龄即对象熬过垃圾收集过程的次数)分配到不同的区域之中存储。显而易见,如果一个区域中大多数对象都是朝生夕灭,难以熬过垃圾收集过程的话,那么把它们集中放在一起,每次回收时只关注如何保留少量存活而不是去标记那些大量将要被回收的对象,就能以较低代价回收到大量的空间;如果剩下的都是难以消亡的对象,那把它们集中放在一块,虚拟机便可以使用较低的频率来回收这个区域,这就同时兼顾了垃圾收集的时间开销和内存的空间有效利用。
在Java堆划分出不同的区域之后,垃圾收集器才可以每次只回收其中某一个或者某些部分的区域——因而才有了“Minor GC”“Major GC”“Full GC”这样的回收类型的划分;也才能够针对不同的区域安排与里面存储对象存亡特征相匹配的垃圾收集算法——因而发展出了“标记-复制算法”“标记-清除算法”“标记-整理算法”等针对性的垃圾收集算法。
部分收集(Partial GC):指目标不是完整收集整个Java堆的垃圾收集,其中又分为:
- 新生代收集(Minor GC/Young GC):指目标只是新生代的垃圾收集。
- 老年代收集(Major GC/Old GC):指目标只是老年代的垃圾收集。目前只有CMS收集器会有单独收集老年代的行为。另外请注意“Major GC”这个说法现在有点混淆,在不同资料上常有不同所指,读者需按上下文区分到底是指老年代的收集还是整堆收集。
- 混合收集(Mixed GC):指目标是收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。目前只有G1收集器会有这种行为。
整堆收集(Full GC):收集整个Java堆和方法区的垃圾收集。
标记-清除算法
最早出现也是最基础的垃圾收集算法是“标记-清除”(Mark-Sweep) 算法, 算法分为“标记”和“清除”两个阶段: 首先标记出所有需要回收的对象, 在标记完成后, 统一回收掉所有被标记的对象, 也可以反过来, 标记存活的对象, 统一回收所有未被标记的对象。 标记过程就是对象是否属于垃圾的判定过程。
后续的收集算法大多都是以标记-清除算法为基础, 对其缺点进行改进而得到的。
它的主要缺点有两个:
第一个是执行效率不稳定, 如果Java堆中包含大量对象, 而且其中大部分是需要被回收的, 这时必须进行大量标记和清除的动作, 导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低;
第二个是内存空间的碎片化问题, 标记、 清除之后会产生大量不连续的内存碎片, 空间碎片太多可能会导致当以后在程序运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。
标记-清除算法的执行过程如图所示:
标记-复制算法
标记-复制算法常被简称为复制算法。 为了解决标记-清除算法面对大量可回收对象时执行效率低的问题, 1969年Fenichel提出了一种称为“半区复制”(Semispace Copying) 的垃圾收集算法, 它将可用内存按容量划分为大小相等的两块, 每次只使用其中的一块。 当这一块的内存用完了, 就将还存活着的对象复制到另外一块上面, 然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。
如果内存中多数对象都是存活的, 这种算法将会产生大量的内存间复制的开销, 但对于多数对象都是可回收的情况, 算法需要复制的就是占少数的存活对象, 而且每次都是针对整个半区进行内存回收, 分配内存时也就不用考虑有空间碎片的复杂情况, 只要移动堆顶指针, 按顺序分配即可。
这样实现简单, 运行高效, 不过其缺陷也显而易见, 这种复制回收算法的代价是将可用内存缩小为了原来的一半, 空间浪费未免太多了一点。
标记-复制算法的执行过程如图所示:
现在的商用Java虚拟机大多都优先采用了这种收集算法去回收新生代, IBM公司曾有一项专门研究对新生代“朝生夕灭”的特点做了更量化的诠释——新生代中的对象有98%熬不过第一轮收集。 因此并不需要按照1∶ 1的比例来划分新生代的内存空间。
标记-整理算法
标记-复制算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作, 效率将会降低。 更关键的是, 如果不想浪费50%的空间, 就需要有额外的空间进行分配担保,以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况,所以在老年代一般不能直接选用这种算法。针对老年代对象的存亡特征, 提出了另外一种有针对性的“标记-整理”(Mark-Compact) 算法, 其中的标记过程仍然与“标记-清除”算法一样, 但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理, 而是让所有存活的对象都向内存空间一端移动, 然后直接清理掉边界以外的内存, “标记-整理”算法的示意图如图3-4所示。
标记-清除算法与标记-整理算法的本质差异在于前者是一种非移动式的回收算法, 而后者是移动式的。 是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策:
如果移动存活对象, 尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域, 移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方将会是一种极为负重的操作, 而且这种对象移动操作必须全程暂停用户应用程序才能进行。
但如果跟标记-清除算法那样完全不考虑移动和整理存活对象的话, 弥散于堆中的存活对象导致的空间碎片化问题就只能依赖更为复杂的内存分配器和内存访问器来解决。
基于以上两点, 是否移动对象都存在弊端, 移动则内存回收时会更复杂, 不移动则内存分配时会更复杂。从垃圾收集的停顿时间来看, 不移动对象停顿时间会更短, 甚至可以不需要停顿, 但是从整个程序的吞吐量来看, 移动对象会更划算。
三,内存分配与回收策略
Java技术体系的自动内存管理, 最根本的目标是自动化地解决两个问题: 自动给对象分配内存以及自动回收分配给对象的内存。
对象的内存分配, 从概念上讲, 应该都是在堆上分配(而实际上也有可能经过即时编译后被拆散为标量类型并间接地在栈上分配) 。 在经典分代的设计下, 新生对象通常会分配在新生代中, 少数情况下(例如对象大小超过一定阈值) 也可能会直接分配在老年代。 对象分配的规则并不是固定的, 这取决于虚拟机当前使用的是哪一种垃圾收集器, 不过最基本的内存分配原则,大家都是遵守的:
1)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区没有足够空间进行分配时, 虚拟机将发起一次Minor GC。
2)大对象直接进入老年代 —— 大对象就是指需要大量连续内存空间的Java对象, 最典型的大对象便是那种很长的字符串, 或者元素数量很庞大的数组。在Java虚拟机中要避免大对象的原因是, 在分配空间时, 它容易
导致内存明明还有不少空间时就提前触发垃圾收集, 以获取足够的连续空间才能安置好它们, 而当复制对象时, 大对象就意味着高额的内存复制开销。
3)长期存活的对象将进入老年代 —— HotSpot虚拟机中多数收集器都采用了分代收集来管理堆内存, 那内存回收时就必须能决策哪些存活对象应当放在新生代, 哪些存活对象放在老年代中。 为做到这点, 虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄(Age) 计数器, 存储在对象头中。对象通常在Eden区里诞生, 如果经过第一次Minor GC后仍然存活, 并且能被Survivor容纳的话, 该对象会被移动到Survivor空间中, 并且将其对象年龄设为1岁。 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) , 就会被晋升到老年代中。
4)动态对象年龄判定 —— 为了能更好地适应不同程序的内存状况, HotSpot虚拟机并不是永远要求对象的年龄必须达到-XX: MaxTenuringThreshold才能晋升老年代, 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-XX:MaxTenuringThreshold中要求的年龄。
举个简单例子,便于理解
一个Java堆的基本结构,由年轻代和老年代组成,年轻代又分为伊甸园区和survivor区,survivor区中又有from区和to区。假设我们给对分配600M内存。那么老年代默认是占2/3的,也就是差不多400M,那年轻代就是200M,Eden区160M,Survivor区40M,From和To区各占一半(划分为了大小相等的两块,这就是使用了“标记-复制”算法)。
一个程序只要在运行,那么就不会不停的new对象,那么总有一刻Eden区会放满,那么一旦Eden区被放满之后,虚拟机就会开始GC。我们假设我们是一个web应用程序,main线程执行完之后程序不会结束,但是main方法结束了,那么main()方法栈帧会被释放,局部变量会被释放,但是局部变量对应的堆中的对象还是依然存在的,但是又没有指针指向它,那么它就是一个垃圾对象,那就应该被回收掉了,之后如果还会new Math对象,也不会用这个之前的了,因为已经无法找到它了,如果留着这个对象只会占用内存,显然是不合适的。
1)新建一个对象;
2)经历了第一次minor gc后,没有被清理的对象就会被移到From区;
基本分配原则中说过,在对象头的Mark Word中有存储GC分代年龄,一个对象每熬过一次GC,那么它的GC分代年龄就会+1,如上图。
3)第二次新的对象又把Eden区放满了,第二次执行minor gc;
如果第二次新的对象又把Eden区放满了,那么又会执行minor gc,但是这次会连着From区一起gc,然后将Eden区和From区存活的对象都移到To区域,对象头中分代年龄都+1,如上图。
4)第三次Eden区满的时候;
当第三次Eden区第三次满的时候,minor gc就是回收Eden区和To区域了,Eden区和To区域还活着的对象就会都移到From区,如上图。总而言之,Survivor区中总有一块区域是空着的,存活的对象存放是在From区和To区轮流存放,也就是互相复制拷贝,这也就是垃圾回收算法中的“标记-复制”算法。
一般地,如果一个对象经历了一个限值15次GC的时候,就会移至老年代。那如果还没有到限值,From区或者To区域也放不下了,就会直接挪到老年代。
那么随着应用程序的不断运行,老年代最终也是会满的,那么此时也会GC,此时的gc就是Full GC了。
末尾补充一下:
JVM是Java Virtual Machine,而DVM就是 Dalvik Virtual Machine,是安卓中使用的虚拟机,所有安卓程序都运行在安卓系统进程里,每个进程对应着一个Dalvik虚拟机实例。
JAVA虚拟机运行的是JAVA字节码,Dalvik虚拟机运行的是Dalvik字节码。
JVM基于栈,DVM基于寄存器,数据的访问通过寄存器间直接传递,这样的访问方式比基于栈方式要快很多。
安卓在4.4中发布了ART虚拟机,替换了DVM,Dalvik虚拟机执行的是dex字节码,ART虚拟机执行的是本地机器码。应用程序仍然是一个包含dex字节码的apk文件。在安装应用的时候,dex中的字节码将被编译成本地机器码,之后每次打开应用,执行的都是本地机器码。移除了运行时的解释执行,效率更高,启动更快。
Java虚拟机技术是不用担心过时的,因为不管未来android程序是用Java开发也好、Kotlin开发也好,底层的运行环境都是依赖于Java虚拟机的。在Android上是叫ART,但本质上仍然是Java虚拟机。
参考文章:
《这一定是全网写JVM最好的文章之一 - JVM运行时数据区》
《JAVA虚拟机、Dalvik虚拟机和ART虚拟机简要对比》
以上是关于深入理解Java虚拟机-Java内存区域,垃圾回收机制和内存分配策略的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
深入理解Java虚拟机-Java内存区域,垃圾回收机制和内存分配策略