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java語(yǔ)言

java中JVM虛擬機內存模型詳細說(shuō)明

時(shí)間:2025-01-17 09:03:05 java語(yǔ)言 我要投稿
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java中JVM虛擬機內存模型詳細說(shuō)明

  以下是百分網(wǎng)小編為大家收集的java中JVM虛擬機內存模型詳細說(shuō)明內容,歡迎閱讀學(xué)習!

  JVM的內部結構如下圖:

  java中JVM虛擬機內存模型詳細說(shuō)明 - 天涯草 - 天涯草

  一個(gè)優(yōu)秀Java程序員,必須了解Java內存模型、GC工作原理,以及如何優(yōu)化GC的性能、與GC進(jìn)行有限的交互,有一些應用程序對性能要求較高,例如嵌入式系統、實(shí)時(shí)系統等,只有全面提升內存的管理效率,才能提高整個(gè)應用程序的性能。

  本文將從JVM內存模型、GC工作原理,以及GC的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行探討,從GC角度提高Java程序的性能。

  1 java內存分為:

  程序計數器(當前線(xiàn)程所執行字節碼的行號指示器,字節碼解釋器要通過(guò)改變這個(gè)計數器的值來(lái)選擇下一條字節碼指令,分支、循環(huán)、異常處理等。每條線(xiàn)程都有一條獨立的程序計數器,屬于線(xiàn)程私有的內存區)、

  java虛擬機棧(也是線(xiàn)私有的,存儲局部變量、操作棧,每個(gè)方法執行時(shí)創(chuàng )建一個(gè)棧幀,執行過(guò)程就是棧的出棧入棧操作)、

  本地方法棧(執行native方法)、

  年輕代堆(eden、from survivor、to survivor)、年老代堆(經(jīng)過(guò)幾次垃圾回收,保存下來(lái)的)、

  持久代堆(也叫方法區,保存常量池和類(lèi)型數據信息,不會(huì )被回收)、

  直接內存(使用native方法直接分配堆外內存,再通過(guò)堆內的DirectByteBuffer作為這塊內存的引用進(jìn)行操作)

  2 對象訪(fǎng)問(wèn)有兩種:通過(guò)句柄池和直接通過(guò)指針,句柄池的好處是垃圾回收后,不需要改變對象引用,只要改變句柄引用;直接指針的好處是效率較高。

  引用《深入java虛擬機第二章》

  解釋了minor gc和major gc,和兩個(gè)survivor區之于復制收集算法的意義

  3 jvm內存機制

  java內存中的四種引用解析,強引用、弱引用、軟引用、虛引用

  4 垃圾回收算法

  4.1 引用計數,效率高,但是無(wú)法解決無(wú)用對象循環(huán)引用的問(wèn)題。及時(shí)引用計數大于0,但卻不可用。

  4.2 根對象可達,java虛擬機使用的方式?梢宰鳛楦鶎ο蟮挠校禾摂M機棧幀中引用的對象,方法區中(持久區)類(lèi)靜態(tài)屬性引用的對象(類(lèi)靜態(tài)屬性在創(chuàng )建實(shí)例之前就已經(jīng)為這個(gè)屬性分配好空間,創(chuàng )建好實(shí)例,在所有的類(lèi)實(shí)例中共享),方法區中常量引用的對象(比如常量字符串),本地方法棧中引用的對象(native方法)。

  4.3 引用強度,強(即傳統理解的引用,obj=new obj()),軟(softReference,在內存溢出之前,GC會(huì )將這部分納入回收范圍,進(jìn)行二次回收,如果還是沒(méi)有足夠內存,那么OOM),弱(weakReference,一旦GC進(jìn)行回收,無(wú)論內存是否充足都會(huì )被回收),虛(有虛引用不會(huì )影響生命周期,無(wú)法通過(guò)虛引用來(lái)獲得一個(gè)對象,唯一作用是對象被回收時(shí)能得到一個(gè)系統通知,PhantomReference)

  4.4 對象在回收之前會(huì )調用僅有一次finalize(),可以在finalize中自救,把自己被引用。只有當對象覆蓋finalize()方法才會(huì )被放入執行finalize()的隊列。不建議使用這個(gè),可以用try{} finally代替。

  4.5 java回收算法

  標記清除法,效率低下,會(huì )產(chǎn)生內存碎片。

  復制收集算法,較為主流的算法,分區,eden,survivor,將未被回收的對象移動(dòng)到survivor區,然后一次性清理eden區。這種算法適用于對象存活率不高的情況,要犧牲一部分分配空間,一般來(lái)說(shuō)eden:survivor=8:1。

  當對象存活率很高的時(shí)候,復制收集算法的效率會(huì )出現問(wèn)題,所以有了標記-整理算法。把所有存活對象整理到一端,再把另一端直接清理掉。

  分代算法,java內存一般都分為新生代和年老代,根據兩個(gè)區域對象存活率的特點(diǎn),分別采用了復制-收集算法和標記-清理(標記-整理)算法。

  4.6 垃圾收集器

  serial收集器,單線(xiàn)程收集。很可惡,會(huì )停掉其他用戶(hù)線(xiàn)程。糟糕的用戶(hù)體驗。但是適用于client端,因為產(chǎn)生的垃圾量少,回收快,幾十毫秒解決。

  parNew收集器,和serial一樣。區別是收集時(shí)采用多線(xiàn)程機制。

  CMS收集器,可以讓收集線(xiàn)程和用戶(hù)線(xiàn)程并發(fā)執行,可惜的是作為年老代的收集器,只能和上面兩個(gè)不靠譜的收集器一起配合使用。它是以最短停頓時(shí)間為目標的年老代收集器,使用mark-sweep算法(標記-清除);厥詹襟E是初始標記(stop world),并發(fā)標記,重新標記(stop world),并發(fā)清除。stop world的時(shí)間很短,所以可以認為是用戶(hù)線(xiàn)程并發(fā)的收集器。

  parallel scavenge收集器,是并發(fā)收集器,可以和用戶(hù)線(xiàn)程并存?梢酝ㄟ^(guò)參數控制吞吐量=用戶(hù)線(xiàn)程時(shí)間/(用戶(hù)時(shí)間+垃圾收集時(shí)間),前臺程序適用低吞吐量,減少用戶(hù)操作每次停頓的時(shí)間;而后臺程序適用于高吞吐量,盡快完成后臺的計算。也稱(chēng)作吞吐量?jì)?yōu)先收集器。該收集器還能設置自適應模式,會(huì )根據實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調整吞吐量。

  serial old收集器和serial一樣,用于年老代收集。使用標記整理算法。

  parallel old收集器,用于和parallel scavenge配合使用的年老代收集器,是parallel scavenge的最佳搭檔。

  G1(garbage first)收集器,最前沿的,jdk1.6進(jìn)入試用期。采用標記-整理算法,并且對新生區分區,分區有不同的優(yōu)先級,優(yōu)先收集內存較滿(mǎn)的區域。有著(zhù)很高的并發(fā)和較低的停頓,也算是敏捷的一種收集器。

  5 基本經(jīng)驗

  minor gc是運行在新生代的gc,major GC是運行在年老代的GC,比minor慢十倍。

  大對象很有可能直接進(jìn)入年老代,程序中盡量避免短命大對象(數組、列表)。

  一次minor沒(méi)被收集,從eden進(jìn)入survivor,每過(guò)一次GC,survivor加一歲,直到N歲進(jìn)入年老區。

  根據GC的工作原理,我們可以通過(guò)一些技巧和方式,讓GC運行更加有效率,更加符合應用程序的要求。一些關(guān)于程序設計的幾點(diǎn)建議:

  1)最基本的建議就是盡早釋放無(wú)用對象的引用。大多數程序員在使用臨時(shí)變量的時(shí)候,都是讓引用變量在退出活動(dòng)域(scope)后,自動(dòng)設置為 null.我們在使用這種方式時(shí)候,必須特別注意一些復雜的對象圖,例如數組,隊列,樹(shù),圖等,這些對象之間有相互引用關(guān)系較為復雜。對于這類(lèi)對象,GC 回收它們一般效率較低。如果程序允許,盡早將不用的引用對象賦為null,這樣可以加速GC的工作。

  2)盡量少用finalize函數。finalize函數是Java提供給程序員一個(gè)釋放對象或資源的機會(huì )。但是,它會(huì )加大GC的工作量,因此盡量少采用finalize方式回收資源。

  3)如果需要使用經(jīng)常使用的圖片,可以使用soft應用類(lèi)型。它可以盡可能將圖片保存在內存中,供程序調用,而不引起OutOfMemory.

  4)注意集合數據類(lèi)型,包括數組,樹(shù),圖,鏈表等數據結構,這些數據結構對GC來(lái)說(shuō),回收更為復雜。另外,注意一些全局的變量,以及一些靜態(tài)變量。這些變量往往容易引起懸掛對象(dangling reference),造成內存浪費。

  5)當程序有一定的等待時(shí)間,程序員可以手動(dòng)執行System.gc(),通知GC運行,但是Java語(yǔ)言規范并不保證GC一定會(huì )執行。使用增量式GC可以縮短Java程序的暫停時(shí)間。

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