JVM - 堆

堆的核心概念
- 堆内存细分
JVisualVM可视化查看堆内存
设置堆内存大小与OOM
- 设置堆内存
- OutOfMemory举例
年轻代与老年代
图解对象分配过程
GC分类
堆空间分代思想
内存分配策略
TLAB为对象分配内存
堆空间的参数设置
- 常用参数设置
- 空间分配担保
堆是分配对象的唯一选择么？
小结

# 堆的核心概念

堆针对一个 JVM 进程来说是唯一的，也就是一个进程只有一个 JVM，但是进程包含多个线程，他们是共享同一堆空间的。

一个 JVM 实例只存在一个堆内存，堆也是 Java 内存管理的核心区域。

Java 堆区在 JVM 启动的时候即被创建，其空间大小也就确定了。是 JVM 管理的最大一块内存空间。

堆内存的大小是可以调节的

《Java 虚拟机规范》规定，堆可以处于物理上不连续的内存空间中，但在逻辑上它应该被视为连续的。

所有的线程共享 Java 堆，在这里还可以划分线程私有的缓冲区（Thread Local Allocation Buffer，TLAB）。

-Xms10m：最小堆内存，这里给 10M

-Xmx10m：最大堆内存，这里给 10M

《Java 虚拟机规范》中对 Java 堆的描述是：所有的对象实例以及数组都应当在运行时分配在堆上。（The heap is the run-time data area from which memory for all class instances and arrays is allocated）

我要说的是：「几乎」所有的对象实例都在这里分配内存。从实际使用角度看的。

因为还有一些对象是在栈上分配的

数组和对象可能永远不会存储在栈上，因为栈帧中保存引用，这个引用指向对象或者数组在堆中的位置。

在方法结束后，堆中的对象不会马上被移除，仅仅在垃圾收集的时候才会被移除。

也就是触发了 GC 的时候，才会进行回收
如果堆中对象马上被回收，那么用户线程就会收到影响，因为有 stop the word

堆，是 GC（Garbage Collection，垃圾收集器）执行垃圾回收的重点区域。

代码示例：

public class SimpleHeap {
    private int id;  // 属性、成员变量

    public SimpleHeap(int id) {
        this.id = id;
    }

    public void show() {
        System.out.println("My ID is " + id);
    }
    public static void main(String[] args) {
        SimpleHeap sl = new SimpleHeap(1);
        SimpleHeap s2 = new SimpleHeap(2);

        int[] arr = new int[10];

        Object[] arr1 = new Object[10];
    }
}

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# 堆内存细分

Java 7 及之前堆内存逻辑上分为三部分：新生区 + 养老区 + 永久区

Young Generation Space：新生区（简称：Young/New）
- 又被划分为 Eden 区和 Survivor 区
Tenure generation space：养老区（简称：Old/Tenure）
Permanent Space 永久区（Perm）

Java 8 及之后堆内存逻辑上分为三部分：新生区 + 养老区 + 元空间

Young Generation Space：新生区（简称：Young/New）
- 又被划分为 Eden 区和 Survivor 区
Tenure generation space：养老区（简称：Old/Tenure）
Meta Space：元空间（简称：Meta）

后面的说法约定（下面的意思的表达都一样）：

新生区 == 新生代 == 年轻代
养老区 == 老年区 == 老年代 == 永久区 == 永久代

堆空间内部结构，JDK1.8 之前从永久代替换成元空间

PERMANENT 是永久区，METASPACE 是元空间。

# JVisualVM可视化查看堆内存

public class HeapDemo {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("start...");
        try {
            Thread.sleep(100000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("end...");
    }
}

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使用的工具处于 JDK 目录下的 bin 目录下的 jvisualvm.exe，双击打开即可。

打开后，安装插件

下图就是使用：Java VisualVM 查看堆空间的大小

# 设置堆内存大小与OOM

Java 堆区用于存储 Java 对象实例，那么堆的大小在 JVM 启动时就已经设定好了，大家可以通过选项 -Xmx 和 -Xms 来进行设置。

-Xms 用于表示堆区的起始内存，等价于 -XX:InitialHeapSize
-Xmx 则用于表示堆区的最大内存，等价于 -XX:MaxHeapSize

一旦堆区中的内存大小超过 -xmx 所指定的最大内存时，将会抛出 OutofMemoryError 异常。

通常会将 -Xms 和 -Xmx 两个参数配置相同的值，其目的是 为了能够在 Java 垃圾回收机制清理完堆区后不需要重新分隔计算堆区的大小，从而提高性能。

默认情况下

初始内存大小：物理电脑内存大小 / 64
最大内存大小：物理电脑内存大小 / 4

开发中建议将初始堆内存和最大的堆内存设置成相同的值。

# 设置堆内存

首先不设置堆内存参数

/**
 * 1. 设置堆空间大小的参数
 * -Xms 用来设置堆空间（年轻代 + 老年代）的初始内存大小
 *      -X 是 jvm 的运行参数
 *      ms 是 memory start（内存开始）
 * -Xmx 用来设置堆空间（年轻代 + 老年代）的最大内存大小
 *
 * 2. 默认堆空间的大小
 *    初始内存大小：物理电脑内存大小 / 64
 *             最大内存大小：物理电脑内存大小 / 4
 * 3. 手动设置：-Xms600m -Xmx600m
 *     开发中建议将初始堆内存和最大的堆内存设置成相同的值。
 *
 * 4. 查看设置的参数：方式一： jps / jstat -gc 进程 id
 *                  方式二：-XX:+PrintGCDetails
 */
public class HeapSpaceInitial {
    public static void main(String[] args) {

        //返回Java虚拟机中的堆内存总量
        long initialMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024;
        //返回Java虚拟机试图使用的最大堆内存量
        long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024;

        System.out.println("-Xms : " + initialMemory + "M");
        System.out.println("-Xmx : " + maxMemory + "M");

        System.out.println("系统内存大小为：" + initialMemory * 64.0 / 1024 + "G");
        System.out.println("系统内存大小为：" + maxMemory * 4.0 / 1024 + "G");

        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

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输出结果

-Xms: 243M
-Xmx: 3607M
系统内存大小为：15.1875G
系统内存大小为：14.08984375G

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内存大小小于 16GB，说明操作系统自身还占据了一些。

设置堆内存参数再看

public class HeapSpaceInitial {
    public static void main(String[] args) {

        //返回Java虚拟机中的堆内存总量
        long initialMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024;
        //返回Java虚拟机试图使用的最大堆内存量
        long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024;

        System.out.println("-Xms : " + initialMemory + "M");
        System.out.println("-Xmx : " + maxMemory + "M");


        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

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输出结果：

-Xms: 575M
-Xmx: 575M

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为什么会少 25M 呢？

其实不是少了 25M，是计算公式的原因，下面我们先查看堆内存的内存分配情况。

有两种方式：

方式一

# 命令 1
jps
# 下面一些堆内存的情况
# ......

# 命令 2：查看某个具体的堆内存
jstat -gc 进程id

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SOC：S0 区总共容量
S1C：S1 区总共容量
S0U：S0 区使用的量
S1U：S1 区使用的量
EC：伊甸园区总共容量
EU：伊甸园区使用的量
OC：老年代总共容量
OU：老年代使用的量

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下面我们来对上面图给出的数据进行计算：

25600 + 25600 + 153600 + 409600 = 614400K

614400 /1024 = 600M

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上面是我们理想的计算公式，而实际的计算公式如下：

25600 + 153600 + 409600 = 588800K

588800 /1024 = 575M

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原因：S0 区和 S1 区两个只有一个能使用，另一个暂时用不了

方式二：-XX:+PrintGCDetails

在设置 -Xms600m -Xmx600m 的时候，后面加一个空格后再加上 +PrintGCDetails，这样当程序结束后，自动在控制台输入程序的堆内存大小

# OutOfMemory举例

先来张图的示例代码，下面有详细的代码：

我们简单的写一个 OOM 例子

public class OOMTest {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Picture> list = new ArrayList<>();
        while(true){
            try {
                Thread.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            list.add(new Picture(new Random().nextInt(1024 * 1024)));  // 不断向堆空间加入数据
        }
    }
}

class Picture{
    private byte[] pixels;

    public Picture(int length) {
        this.pixels = new byte[length];
    }
}

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然后设置 VM option 启动参数

-Xms600m -Xmx600m

运行后，就出现 OOM 了，那么我们可以通过 VisualVM 这个工具查看具体是什么参数造成的 OOM

另一种角度：

# 年轻代与老年代

存储在 JVM 中的 Java 对象可以被划分为两类：

一类是生命周期较短的瞬时对象，这类对象的创建和消亡都非常迅速
- 生命周期短的，及时回收即可
另外一类对象的生命周期却非常长，在某些极端的情况下还能够与 JVM 的生命周期保持一致

Java 堆区进一步细分的话，可以划分为年轻代（YoungGen）和老年代（OldGen）

其中年轻代又可以划分为 Eden 空间、Survivor0 空间和 Survivor1 空间（有时也叫做 from 区、to 区）

下面这参数开发中一般不会调：

Eden : From : To 比例：8 : 1 : 1
新生代 : 老年代比例：1 : 2

配置新生代与老年代在堆结构的占比。

默认 -XX:NewRatio=2，表示新生代占 1，老年代占 2，新生代占整个堆的 1/3
可以修改 -XX:NewRatio=4，表示新生代占 1，老年代占 4，新生代占整个堆的 1/5

当发现在整个项目中，生命周期长的对象偏多，那么就可以通过调整 老年代的大小，来进行调优

在 HotSpot 中，Eden 空间和另外两个 Survivor 空间缺省所占的比例是 8 : 1 : 1，当然开发人员可以通过选项 -xx:SurvivorRatio 调整这个空间比例。比如默认值 -xx:SurvivorRatio=8。

几乎所有的 Java 对象都是在 Eden 区被 new 出来的。绝大部分的 Java 对象的销毁都在新生代进行了。（有些大的对象在 Eden 区无法存储时候，将直接进入老年代）

IBM 公司的专门研究表明，新生代中 80% 的对象都是「朝生夕死」的。

可以使用选项 -Xmn 设置新生代最大内存大小，这个参数一般使用默认值就可以了。

/**
 * -Xms600m -Xmx600m
 *
 * -XX:NewRatio： 设置新生代与老年代的比例，默认值是 1:2
 * -XX:SurvivorRatio：设置新生代中 Eden 区与 Survivor 区的比例。默认值是 8
 * -XX:-UseAdaptiveSizePolicy：关闭自适应的内存分配策略  （暂时用不到）
 * -Xmn:设置新生代的空间的大小。 （一般不设置）
 *
 */
public class EdenSurvivorTest {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("我只是来打个酱油~");
        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

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# 图解对象分配过程

# 概念

为新对象分配内存是一件非常严谨和复杂的任务，JVM 的设计者们不仅需要考虑内存如何分配、在哪里分配等问题，并且由于内存分配算法与内存回收算法密切相关，所以还需要考虑 GC 执行完内存回收后是否会在内存空间中产生内存碎片。

new 的对象先放伊甸园区。此区有大小限制
当伊甸园的空间填满时，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。再加载新的对象放到伊甸园区
然后将伊甸园中的剩余对象移动到幸存者 0 区
如果再次触发垃圾回收，此时上次幸存下来的放到幸存者 0 区的，如果没有回收，就会放到幸存者 1 区
如果再次经历垃圾回收，此时会重新放回幸存者 0 区，再发生再去幸存者 1 区，如此反复
啥时候能去养老区呢？可以设置次数。默认是 15 次
在养老区，相对悠闲。当养老区内存不足时，触发 Major GC，进行养老区的内存清理
若养老区执行了 Major GC 之后，发现依然无法进行对象的保存，就会产生 OOM 异常

可以设置参数 -Xx:MaxTenuringThreshold=<N> 来进行设置前往养老区的阈值（默认 15）。

# 图解过程

可以看视频，更加清晰易懂：https://www.bilibili.com/video/BV1PJ411n7xZ?p=72

我们创建的对象，一般都是存放在 Eden 区的，当 Eden 区满了后，就会触发 GC 操作，一般被称为 YGC / Minor GC 操作。

当我们进行一次垃圾收集后，红色的（不再使用的）将会被回收，而绿色的（还使用的）还会被占用着，存放在 S0（Survivor From）区。同时我们给每个对象设置了一个年龄计数器，一次回收后就是 1。

同时 Eden 区继续存放对象，当 Eden 区再次存满的时候，又会触发一个 YGC / Minor GC 操作，此时 GC 将会把 Eden 和 Survivor From 中的对象进行一次收集，把存活的对象放到 Survivor To 区，同时让年龄 + 1

我们继续不断的进行对象生成和垃圾回收，当 Survivor 中的对象的年龄达到 15 的时候，将会触发一次 Promotion 晋升的操作，也就是将年轻代中的对象晋升到老年代中。

# 思考：幸存区区满了后？

特别注意，在 Eden 区满了的时候，才会触发 YGC / Minor GC，同时清理幸存者区，而 Survivor 幸存者区满了后，不会触发 YGC / Minor GC 操作。

如果 Survivor 区满了后，将会触发一些特殊的规则，也就是可能直接晋升老年代。

举例：以当兵为例，正常人的晋升可能是：新兵 -> 班长 -> 排长 -> 连长 ......。

但是也有可能有些人因为做了非常大的贡献，直接从新兵 -> 师长。

也有些人天生有优势，不用当新兵，直接在当兵那天晋升司令（极少）。

折射到富二代也是如此🙃。

To、From 如何区分？

经过一次 YGC / Minor GC 后，谁为空则是 To，不为空的是 From。

关于垃圾回收：频繁在新生区收集，很少在养老区收集，几乎不在永久区/元空间收集。

如同当上了大官，则很难被清理下台，除非特殊情况（年老、腐败）。

# 对象分配的特殊情况

如果来了一个新对象，先看看 Eden 区是否放的下？

如果 Eden 区放得下，则直接放到 Eden 区
如果 Eden 区放不下，则触发 YGC，执行垃圾回收，看看还能不能放下？
如果垃圾回收还放不下，说明对象很大，直接放到老年区

将对象放到老年区又有两种情况：

如果 Eden 区执行了 YGC 还是无法放不下该对象，那没得办法，只能说明是超大对象，只能直接放到老年区
那万一老年区都放不下，则先触发 Full GC 清理老年区，再看看能不能放下，放得下最好，但如果还是放不下，那只能报 OOM

如果 Eden 区满了，触发 YGC，将存活对象从 Eden 区往 Survivor 幸存区拷贝时，发现幸存区放不下了，那只能便宜了某些新对象，让他们直接晋升至老年区

# 代码演示对象分配过程

我们不断的创建大对象

/**
 * 代码演示对象创建过程
 *
 */
public class HeapInstanceTest {
    byte [] buffer = new byte[new Random().nextInt(1024 * 200)];
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ArrayList<HeapInstanceTest> list = new ArrayList<>();
        while (true) {
            list.add(new HeapInstanceTest());
            Thread.sleep(10);
        }
    }
}

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然后设置 VM option 参数

-Xms600m -Xmx600m

不同于直接找到 JDK 的 bin 目录打开软件，这里利用命令行打开，更加方便。

在 cmd 输入下面命令，打开 VisualVM 图形化界面

jvisualvm

然后通过执行上面代码，通过 VisualGC 进行动态化查看

垃圾回收

观察右侧的图表，Eden 区每隔一段时间都有一个下降到底部的锋线是发生了 GC 回收，Survivor 则是来回切换，老年区则是往上升。

最终，在老年代或新生代都满了，就出现 OOM

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
	at com.youngkbt.java.chapter08.HeapInstanceTest.<init>(HeapInstanceTest.java:13)
	at com.youngkbt.java.chapter08.HeapInstanceTest.main(HeapInstanceTest.java:17)

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# 常用的调优工具

JDK 命令行
Eclipse：Memory Analyzer Tool
Jconsole
Visual VM（实时监控，推荐）
Jprofiler（IDEA 插件，推荐）
Java Flight Recorder（实时监控）
GCViewer
GCEasy

# 总结

针对幸存者 s0，s1 区的总结：复制之后有交换，谁空谁是 to
关于垃圾回收：频繁在新生区收集，很少在老年代收集，几乎不再永久代和元空间进行收集
新生代采用复制算法的目的：是为了减少内碎片

# GC分类

Minor GC：新生代的 GC
Major GC：老年代的 GC
Full GC：整堆收集，收集整个 Java 堆和方法区的垃圾收集

我们都知道，JVM 的调优的一个环节，也就是垃圾收集，我们需要尽量的避免垃圾回收，因为在垃圾回收的过程中，容易出现 STW 的问题。

STW：stop the word，暂停其它用户的线程，等垃圾回收结束，用户线程才恢复运行。

而 Major GC 和 Full GC 出现 STW 的时间，是 Minor GC 的 10 倍以上。

JVM 在进行 GC 时，并非每次都对上面三个内存区域一起回收的，大部分时候回收的都是指新生代。针对 Hotspot VM 的实现，它里面的 GC 按照回收区域又分为两大种类型：一种是部分收集（Partial GC），一种是整堆收集（Full GC）

部分收集：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）：只是新生代的垃圾收集
老年代收集（Major GC / Old GC）：只是老年代的圾收集
- 目前，只有 CMS GC 会有单独收集老年代的行为
- 注意，很多时候 Major GC 会和 Full GC 混淆使用，需要具体分辨是老年代回收（Major GC）还是整堆回收（Full GC）
混合收集（Mixed GC）：收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集
- 目前，只有 G1 GC 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。

# Minor GC

当年轻代空间不足时，就会触发 Minor GC，这里的年轻代满指的是 Eden 代满，Survivor 满不会引发 GC。（每次 Minor GC 会清理年轻代的内存。）

因为 Java 对象大多都具备 朝生夕灭 的特性，所以 Minor GC 非常频繁，一般回收速度也比较快。这一定义既清晰又易于理解。

Minor GC 会引发 STW，暂停其它用户的线程，等垃圾回收结束，用户线程才恢复运行。

# Major GC

指发生在老年代的 GC，对象从老年代消失时，我们说「Major Gc」或「Full GC」发生了。

出现了 Major GC，经常会伴随至少一次的 Minor GC（但非绝对的，在 Parallel Scavenge 收集器的收集策略里就有直接进行 Major GC 的策略选择过程）。

也就是在老年代空间不足时，会先尝试触发 Minor GC。如果之后空间还不足，则触发 Major GC

Major GC 的速度一般会比 Minor GC 慢 10 倍以上，STW 的时间更长，如果 Major GC 后，内存还不足，就报 OOM 了。

# Full GC

本内容只是简单介绍了解，垃圾回收站的内容有详细的讲解。

触发 Full GC 执行的情况有如下五种：

调用 System.gc() 时，系统建议执行 Full GC，但是不必然执行
老年代空间不足
方法区空间不足
通过 Minor GC 后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存
由 Eden 区、Survivor Space0（From Space）区向 Ssurvivor Space1（To Space）区复制时，对象大小大于 To Space 可用内存，则把该对象转存到老年代，且老年代的可用内存小于该对象大小（和老年代空间不足类似）

说明：Full GC 是开发或调优中尽量要避免的。这样暂时时间会短一些。

# GC 举例

我们编写一个 OOM 的异常，因为我们在不断的创建字符串，是存放在元空间的

/**
 * 测试 MinorGC 、 MajorGC、FullGC
 * -Xms9m -Xmx9m -XX:+PrintGCDetails
 */
public class GCTest {
    public static void main(String[] args) {
        int i = 0;
        try {
            List<String> list = new ArrayList<>();
            String a = "young kbt";
            while(true) {
                list.add(a);
                a = a + a;
                i++;
            }
        }catch (Exception e) {
            e.getStackTrace();
        }
    }
}

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设置 VM option 启动参数

-Xms10m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails

打印出的日志

[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 2038K->500K(2560K)] 2038K->797K(9728K), 0.3532002 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.36 secs] 
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 2108K->480K(2560K)] 2405K->1565K(9728K), 0.0014069 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2288K->0K(2560K)] [ParOldGen: 6845K->5281K(7168K)] 9133K->5281K(9728K), [Metaspace: 3482K->3482K(1056768K)], 0.0058675 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 0K->0K(2560K)] 5281K->5281K(9728K), 0.0002857 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
[Full GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 0K->0K(2560K)] [ParOldGen: 5281K->5263K(7168K)] 5281K->5263K(9728K), [Metaspace: 3482K->3482K(1056768K)], 0.0058564 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 
Heap
 PSYoungGen      total 2560K, used 60K [0x00000000ffd00000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
  eden space 2048K, 2% used [0x00000000ffd00000,0x00000000ffd0f138,0x00000000fff00000)
  from space 512K, 0% used [0x00000000fff00000,0x00000000fff00000,0x00000000fff80000)
  to   space 512K, 0% used [0x00000000fff80000,0x00000000fff80000,0x0000000100000000)
 ParOldGen       total 7168K, used 5263K [0x00000000ff600000, 0x00000000ffd00000, 0x00000000ffd00000)
  object space 7168K, 73% used [0x00000000ff600000,0x00000000ffb23cf0,0x00000000ffd00000)
 Metaspace       used 3514K, capacity 4498K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 388K, capacity 390K, committed 512K, reserved 1048576K
  
  Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
	at java.util.Arrays.copyOfRange(Arrays.java:3664)
	at java.lang.String.<init>(String.java:207)
	at java.lang.StringBuilder.toString(StringBuilder.java:407)
	at com.youngkbt.java.chapter08.GCTest.main(GCTest.java:20)

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[PSYoungGen: 2038K->500K(2560K)]：年轻代总空间为 2560K，当前占用 2038K，经过垃圾回收后剩余 500K
2038K->797K(9728K)：堆内存总空间为 9728K，当前占用 2038K，经过垃圾回收后剩余 797K

触发 OOM 的时候，一定是进行了一次 Full GC，因为只有在老年代空间不足时候，才会爆出 OOM 异常。

# 堆空间分代思想

为什么要把 Java 堆分代？不分代就不能正常工作了吗？经研究，不同对象的生命周期不同。70% - 99% 的对象是临时对象。

新生代：有 Eden、两块大小相同的 survivor（又称为 from/to，s0/s1）构成，to 总为空。

老年代：存放新生代中经历多次 GC 仍然存活的对象。

其实不分代完全可以，分代的唯一理由就是 优化 GC 性能。

如果没有分代，那所有的对象都在一块，就如同把一个学校的人都关在一个教室。GC 的时候要找到哪些对象没用，这样就会对堆的所有区域进行扫描。（性能低）
而很多对象都是朝生夕死的，如果分代的话，把新创建的对象放到某一地方，当 GC 的时候先把这块存储「朝生夕死」对象的区域进行回收，这样就会腾出很大的空间出来。（多回收新生代，少回收老年代，性能会提高很多）

例子：

拿疫情举例：

一个地方分为本地居民区、从疫情高危地回来的居民区，从外国回来的居民区
单纯从检测角度看，我们是分为三个区好还是统一放在一个区进行检测好？
当然是分为三个区好，本地区隔半个月检查一次，高危地回来的一天检查一次，外国回来的两天检查一次，否则检测整个地方，耗时耗力

GC 的垃圾回收也是同理。

# 内存分配策略

如果对象在 Eden 区出生并经过第一次 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 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 岁，其实每个 JVM、每个 GC 都有所不同）时，就会被晋升到老年代。

对象晋升老年代的年龄阀值，可以通过选项 -xx:MaxTenuringThreshold 来设置。

针对不同年龄段的对象分配原则如下所示：

优先分配到 Eden：开发中比较长的字符串或者数组，会直接存在老年代，但是因为新创建的对象都是朝生夕死的，所以这个大对象可能也很快被回收，但是因为老年代触发 Major GC 的次数比 Minor GC 要更少，因此可能回收起来就会比较慢。

大对象直接分配到老年代（大到 Eden 区无法容下）：尽量避免程序中出现过多的大对象。

长期存活的对象分配到老年代。

动态对象年龄判断：如果 Survivor 区中相同年龄的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可以直接进入老年代，无须等到 MaxTenuringThreshold 中要求的年龄。

空间分配担保：-XX:HandlePromotionFailure。

代码示例：

public class YoungOldAreaTest {
    public static void  main(String[] args) {
        byte[] buffer = new byte[1024 * 1024 * 20]; // 20M
    }
}

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设置 VM option 参数：

-Xms60m -Xmx60m -XX:NewRatio=2 -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+PrintGCDetails

此时新生代大小为 20M，其中 Eden 区为 16M，Survivor1 和 Survivor1 为 2M，形成 8:1:1，老年代为 40M，形成 2:1。

# TLAB为对象分配内存

# 堆空间都是共享的么？

不一定，因为还有 TLAB 这个概念，在堆中划分出一块区域，为每个线程所独占。

# 为什么有TLAB？

TLAB：Thread Local Allocation Buffer，也就是为每个线程单独分配了一个缓冲区。

堆区是线程共享区域，任何线程都可以访问到堆区中的共享数据。

由于对象实例的创建在 JVM 中非常频繁，因此在并发环境下从堆区中划分内存空间是线程不安全的。

为避免多个线程操作同一地址，需要使用加锁等机制，进而影响分配速度。

# 什么是TLAB

从内存模型而不是垃圾收集的角度，对 Eden 区域继续进行划分，JVM 为每个线程分配了一个私有缓存区域，它包含在 Eden 空间内。

多线程同时分配内存时，使用 TLAB 可以避免一系列的非线程安全问题，同时还能够提升内存分配的吞吐量，因此我们可以将这种内存分配方式称之为 快速分配策略。

据所知所有 OpenJDK 衍生出来的 JVM 都提供了 TLAB 的设计。

尽管不是所有的对象实例都能够在 TLAB 中成功分配内存，但 JVM 确实是将 TLAB 作为内存分配的首选。

在程序中，开发人员可以通过选项「-Xx:UseTLAB」设置是否开启 TLAB 空间。

默认情况下，TLAB 空间的内存非常小，仅占有整个 Eden 空间的 1%，当然我们可以通过选项 -XX:TLABWasteTargetPercent 设置 TLAB 空间所占用 Eden 空间的百分比大小。

一旦对象在 TLAB 空间分配内存失败时，JVM 就会尝试着通过 使用加锁机制 确保数据操作的原子性，从而直接在 Eden 空间中分配内存。

笔记

哪个线程要分配内存，就在哪个线程的本地缓冲区中分配，只有本地缓冲区用完了，分配新的缓存区时才需要同步锁定 —— 《深入理解 JVM》第三版里。

和这里讲的有点不同。我猜测说的意思是某一次分配，如果 TLAB 用完了，那么 这一次 先在 Eden 区直接分配。空闲下来后再加锁分配新的 TLAB（TLAB 内存较大，分配时间应该较长）。

2022-01-19 @Young Kbt

# TLAB分配过程

对象首先是通过 TLAB 开辟空间，如果不能放入，那么需要通过 Eden 来进行分配

问题

一个 100KB 的 TLAB 区域，如果已经使用了 80KB，当需要分配一个 30KB 的对象时，TLAB 是如何分配的呢？

此时，虚拟机有两种选择：

第一，废弃当前的 TLAB（会浪费 20KB 的空间）
第二，将这个 30KB 的对象直接分配到堆上，保留当前 TLAB（当有小于 20KB 的对象请求 TLAB 分配时可以直接使用该 TLAB 区域）

JVM 选择的策略是：在虚拟机内部维护一个叫 refill_waste 的值，当请求对象大于 refill_waste 时，会选择在堆中分配，反之，则会废弃当前 TLAB，新建 TLAB 来分配新对象。

默认情况下，TLAB 和 refill_waste 都是会在运行时不断调整的，使系统的运行状态达到最优。

# 堆空间的参数设置

# 常用参数设置

更多的参数设置在官方文档：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/java.html。

测试堆空间常用的 JVM 参数：

-XX:+PrintFlagsInitial: 查看所有的参数的默认初始值
-XX:+PrintFlagsFinal：查看所有的参数的最终值（可能会存在修改，不再是初始值）

具体查看某个参数的指令：
- jps：查看当前运行中的进程
- jinfo -flag SurvivorRatio 进程 id：通过 jps 获取的进程 id 来查看详细的进程信息
-Xms：初始堆空间内存（默认为物理内存的 1/64）
-Xmx：最大堆空间内存（默认为物理内存的 1/4）
-Xmn：设置新生代的大小（初始值及最大值）
-XX:NewRatio：配置新生代与老年代在堆结构的占比
-XX:SurvivorRatio：设置新生代中 Eden 和 S0/S1 空间的比例
-XX:MaxTenuringThreshold：设置新生代垃圾的最大年龄
-XX:+PrintGCDetails：输出详细的 GC 处理日志

打印 GC 简要信息：-XX:+PrintGC 或者 -verbose:gc
-XX:HandlePromotionFailure：是否设置空间分配担保

# 空间分配担保

在发生 Minor GC 之前，虚拟机会检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象的总空间。

如果大于，则此次 Minor GC 是安全的
如果小于，则虚拟机会查看 -XX:HandlePromotionFailure 设置值是否允担保失败
- 如果 HandlePromotionFailure=true，那么会继续检查老年代最大可用连续空间是否大于历次晋升到老年代的对象的平均大小
  - 如果大于，则尝试进行一次 Minor GC，但这次 Minor GC 依然是有风险的
  - 如果小于，则改为进行一次 Full GC
- 如果 HandlePromotionFailure=false，则不检查，直接进行一次 Full GC

在 JDK6 Update24（JDK7）之后，HandlePromotionFailure 参数不会再影响到虚拟机的空间分配担保策略（相当于固定为 true），观察 OpenJDK 中的源码变化，虽然源码中还定义了 HandlePromotionFailure 参数，但是在代码中已经不会再使用它。JDK6 Update 24 之后的规则变为只要老年代的连续空间大于新生代对象总大小或者历次晋升的平均大小就会进行 Minor GC，否则将进行 Full GC。

相当于 JDK7 后 HandlePromotionFailure 参数为 true，且无法更改。

# 堆是分配对象的唯一选择么？

在《深入理解 Java 虚拟机》中关于 Java 堆内存有这样一段描述：

随着 JIT 编译期的发展与 逃逸分析技术 逐渐成熟，栈上分配、标量替换优化技术 将会导致一些微妙的变化，所有的对象都分配到堆上也渐渐变得不那么「绝对」了。

在 Java 虚拟机中，对象是在 Java 堆中分配内存的，这是一个普遍的常识。但是，有一种特殊情况，那就是 如果经过逃逸分析（Escape Analysis）后发现，一个对象并没有逃逸出方法的话，那么就可能被优化成栈上分配。这样就无需在堆上分配内存，也无须进行垃圾回收了。这也是最常见的堆外存储技术。

此外，前面提到的基于 OpenJDK 深度定制的 TaoBaoVM，其中创新的 GCIH（GC invisible heap）技术实现 off-heap，将生命周期较长的 Java 对象从 heap 中移至 heap 外，并且 GC 不能管理 GCIH 内部的 Java 对象，以此达到降低 GC 的回收频率和提升 GC 的回收效率的目的。

# 逃逸分析

如何将堆上的对象分配到栈，需要使用逃逸分析手段。

这是一种可以有效减少 Java 程序中同步负载和内存堆分配压力的跨函数全局数据流分析算法。通过逃逸分析，Java Hotspot 编译器能够分析出一个新的对象的引用的使用范围从而决定是否要将这个对象分配到堆上。

逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域：

当一个对象在方法中被定义后，对象只在方法内部使用，则认为没有发生逃逸
当一个对象在方法中被定义后，它被外部方法所引用，则认为发生逃逸。例如作为调用参数传递到其他地方中

逃逸分析举例

没有发生逃逸的对象，则可以分配到栈（无线程安全问题）上，随着方法执行的结束，栈空间就被移除，每个栈里面包含了很多栈帧，也就是发生逃逸分析

public void my_method() {
    V v = new V();
    // use v
    // ....
    v = null;
}

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下面代码中的 StringBuffer sb 发生了逃逸，不能在栈上分配

public static StringBuffer createStringBuffer(String s1, String s2) {
    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    sb.append(s1);
    sb.append(s2);
    return sb;
}

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如果想要 StringBuffer sb 不发生逃逸，可以这样写

public static String createStringBuffer(String s1, String s2) {
    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    sb.append(s1);
    sb.append(s2);
    return sb.toString();
}

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完整的逃逸分析代码举例

/**
 * 逃逸分析
 * 如何快速的判断是否发生了逃逸分析，就看 new 的对象是否在方法外被调用。
 */
public class EscapeAnalysis {

    public EscapeAnalysis obj;

    /**
     * 方法返回 EscapeAnalysis 对象，发生逃逸
     */
    public EscapeAnalysis getInstance() {
        return obj == null ? new EscapeAnalysis():obj;
    }

    /**
     * 为成员属性赋值，发生逃逸
     */
    public void setObj() {
        this.obj = new EscapeAnalysis();
    }
    //思考：如果当前的 obj 引用声明为 static 的？仍然会发生逃逸。
    
    /**
     * 对象的作用于仅在当前方法中有效，没有发生逃逸
     */
    public void useEscapeAnalysis() {
        EscapeAnalysis e = new EscapeAnalysis();
    }

    /**
     * 引用成员变量的值，发生逃逸
     */
    public void useEscapeAnalysis2() {
        EscapeAnalysis e = getInstance();
        // getInstance().XXX  发生逃逸
    }
}

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参数设置

在 JDK 1.7 版本之后，HotSpot 中默认就已经开启了逃逸分析。

如果使用的是较早的版本，开发人员则可以通过：

选项 -xx:+DoEscapeAnalysis 显式开启逃逸分析
通过选项 -xx:+PrintEscapeAnalysis 查看逃逸分析的筛选结果

结论

开发中能使用局部变量的，就不要使用在方法外定义。

能定义局部变量，就不要定义全局变量。

代码优化

使用逃逸分析，编译器可以对代码做如下优化：

栈上分配：将堆分配转化为栈分配。如果一个对象在子程序中被分配，要使指向该对象的指针永远不会发生逃逸，对象可能是栈上分配的候选，而不是堆上分配
同步省略：如果一个对象被发现只有一个线程被访问到，那么对于这个对象的操作可以不考虑同步
分离对象或标量替换：有的对象可能不需要作为一个连续的内存结构存在也可以被访问到，那么对象的部分（或全部）可以不存储在内存，而是存储在 CPU 寄存器中

# 栈上分配

JIT 编译器在编译期间根据逃逸分析的结果，发现如果一个对象并没有逃逸出方法的话，就可能被优化成栈上分配。分配完成后，继续在调用栈内执行，最后线程结束，栈空间被回收，局部变量对象也被回收。这样就无须进行垃圾回收了。

常见的栈上分配的场景

在逃逸分析中，已经说明了。分别是给成员变量赋值、方法返回值、实例引用传递。

举例

我们通过举例来说明开启逃逸分析和未开启逃逸分析时候的情况

/**
 * 栈上分配测试
 * -Xmx128m -Xms128m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails
 */
public class StackAllocation {
    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            alloc();
        }
        // 查看执行时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("花费的时间为： " + (end - start) + " ms");
        // 为了方便查看堆内存中对象个数，线程 sleep
        try {
            Thread.sleep(1000000);
        } catch (InterruptedException e1) {
            e1.printStackTrace();
        }
    }

    private static void alloc() {
        User user = new User(); // 未发生逃逸
    }

    static class User {

    }
}

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设置 VM option 参数，表示未开启逃逸分析

-Xmx1G -Xms1G -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails

运行结果，同时还触发了 GC 操作

花费的时间为：664 ms

然后查看内存的情况，发现有大量的 User 存储在堆中

我们在开启逃逸分析

-Xmx1G -Xms1G -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails

然后查看运行时间，我们能够发现花费的时间快速减少，同时不会发生 GC 操作

花费的时间为：5 ms

在看内存情况，我们发现只有很少的 User 对象，说明 User 未发生逃逸，因为它存储在栈中，随着栈的销毁而消失

# 同步省略

线程同步的代价是相当高的，同步的后果是降低并发性和性能。

在动态编译同步块的时候，JIT 编译器可以借助逃逸分析来 判断同步块所使用的锁对象是否只能够被一个线程访问而没有被发布到其他线程。如果没有，那么 JIT 编译器在编译这个同步块的时候就会取消对这部分代码的同步。这样就能大大提高并发性和性能。这个取消同步的过程就叫同步省略，也叫 锁消除。

也就是只有一个线程的情况下，同步模式可以去掉，因为不涉及别的线程争夺资源情况。

例如下面的代码

public void f() {
    Object hellis = new Object();
    synchronized(hellis) {  // 锁了个寂寞，因为每个线程获取的 hellis 都是新 new 出来，不是同一个 
        System.out.println(hellis);
    }
}

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代码中对 hellis 这个对象加锁，但是 hellis 对象的生命周期只在 f() 方法中，并不会被其他线程所访问到，俗称锁了个寂寞，因为每个线程获取的 hellis 都是新 new 出来，不是同一个 hellis。

所以在 JIT 编译阶段就会被优化掉，自动优化成：

public void f() {
    Object hellis = new Object();
	System.out.println(hellis);
}

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我们将其转换成字节码

# 分离对象和标量替换

标量（scalar）是指一个无法再分解成更小数据的数据。Java 中的原始数据类型就是标量。

相对的，那些还可以分解的数据叫做聚合量（Aggregate），Java 中的对象就是聚合量，因为对象可以分解成其他聚合量和标量。

如 User 类有 name 和 age，两者都是标量，所以可以分解，放到栈中，不需要放到堆中生成 User 类。

在 JIT 阶段，如果经过逃逸分析，发现一个对象不会被外界访问的话，那么经过 JIT 优化，就会把这个对象拆解成若干个其中包含的若干个成员变量来代替。这个过程就是标量替换。

public static void main(String args[]) {
    alloc();
}
class Point {
    private int x;
    private int y;
}
private static void alloc() {
    Point point = new Point(1,2);
    System.out.println("point.x" + point.x + ";point.y" + point.y);
}

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以上代码，经过标量替换后，就会变成：

private static void alloc() {
    int x = 1;
    int y = 2;
    System.out.println("point.x = " + x + "; point.y=" + y);
}

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可以看到，Point 这个聚合量经过逃逸分析后，发现他并没有逃逸，就被替换成两个标量了。那么标量替换有什么好处呢？就是可以大大减少堆内存的占用。因为一旦不需要创建对象了，那么就不再需要分配堆内存了。

标量替换为栈上分配提供了很好的基础。

代码优化之标量替换

代码示例

/**
 * 标量替换测试
 *  -Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:-EliminateAllocations
 * @author shkstart  shkstart@126.com
 * @create 2020  12:01
 */
public class ScalarReplace {
    public static class User {
        public int id;
        public String name;
    }

    public static void alloc() {
        User u = new User();//未发生逃逸
        u.id = 5;
        u.name = "www.youngkbt.com";
    }

    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            alloc();
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("花费的时间为： " + (end - start) + " ms");
    }
}

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未开启标量替换参数

-Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:-EliminateAllocations

运行代码后的控制台输出：

[GC (Allocation Failure)  25600K->880K(98304K), 0.0012658 secs]
[GC (Allocation Failure)  26480K->832K(98304K), 0.0012124 secs]
[GC (Allocation Failure)  26432K->784K(98304K), 0.0009719 secs]
[GC (Allocation Failure)  26384K->832K(98304K), 0.0009071 secs]
[GC (Allocation Failure)  26432K->768K(98304K), 0.0010643 secs]
[GC (Allocation Failure)  26368K->824K(101376K), 0.0012354 secs]
[GC (Allocation Failure)  32568K->712K(100864K), 0.0011291 secs]
[GC (Allocation Failure)  32456K->712K(100864K), 0.0006368 secs]
花费的时间为： 99 ms

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开启标量替换参数

-Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:+EliminateAllocations

运行代码后的控制台输出：时间减少很多，且无 GC

花费的时间为： 6 ms

上述代码在主函数中进行了 1 亿次 alloc。调用进行对象创建，由于 User 对象实例需要占据约 16 字节的空间，因此累计分配空间达到将近 1.5GB。如果堆空间小于这个值，就必然会发生 GC。使用如下参数运行上述代码：

-server -Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:+EliminateAllocations

这里设置参数如下：

参数 -server：启动 Server 模式，因为在 Server 模式下，才可以启用逃逸分析
参数 -XX:+DoEscapeAnalysis：启用逃逸分析
参数 -Xmx10m：指定了堆空间最大为 10MB
参数 -XX:+PrintGC：将打印 GC 日志
参数 -XX:+EliminateAllocations：开启了标量替换（默认打开），允许将对象打散分配在栈上，比如对象拥有 id 和 name 两个字段，那么这两个字段将会被视为两个独立的局部变量进行分配

# 逃逸分析的不足

关于逃逸分析的论文在 1999 年就已经发表了，但直到 JDK1.6 才有实现，而且这项技术到如今也并不是十分成熟。

其根本原因就是无法保证逃逸分析的性能消耗一定能高于他的消耗。虽然经过逃逸分析可以做标量替换、栈上分配、和锁消除。但是逃逸分析自身也是需要进行一系列复杂的分析的，这其实也是一个相对耗时的过程。

一个极端的例子，就是经过逃逸分析之后，发现没有一个对象是不逃逸的。那这个逃逸分析的过程就白白浪费掉了。

虽然这项技术并不十分成熟，但是它也是即时编译器优化技术中一个十分重要的手段。注意到有一些观点，认为通过逃逸分析，JVM 会在栈上分配那些不会逃逸的对象，这在理论上是可行的，但是取决于 JVM 设计者的选择。据我所知，Oracle Hotspot JVM 中并未这么做（刚刚演示的效果，是因为 HotSpot 实现了标量替换，然后变成基本数据类型的数据，存入栈中，没有发生内存分配），这一点在逃逸分析相关的文档里已经说明，所以可以明确在 HotSpot 虚拟机上，所有的对象实例都是创建在堆上。

目前很多书籍还是基于 JDK7 以前的版本，JDK 已经发生了很大变化，intern 字符串的缓存和静态变量曾经都被分配在永久代上，而永久代已经被元数据区取代。但是，intern 字符串缓存和静态变量并不是被转移到元数据区，而是直接在堆上分配，所以这一点同样符合前面一点的结论：对象实例都是分配在堆上。

# 小结

年轻代是对象的诞生、成长、消亡的区域，一个对象在这里产生、应用，最后被垃圾回收器收集、结束生命。

老年代放置长生命周期的对象，通常都是从 Survivor 区域筛选拷贝过来的 Java 对象。

当然，也有特殊情况，我们知道普通的对象可能会被分配在 TLAB 上；

如果对象较大，无法分配在 TLAB 上，则 JVM 会试图直接分配在 Eden 其他位置上；

如果对象太大，完全无法在新生代找到足够长的连续空闲空间，JVM 就会直接分配到老年代。

当 GC 只发生在年轻代中，回收年轻代对象的行为被称为 Minor GC。

当 GC 发生在老年代时则被称为 Major GC 或者 Full GC。

一般的，Minor GC 的发生频率要比 Major GC 高很多，即老年代中垃圾回收发生的频率将大大低于年轻代。

编辑此页

#Java

更新时间: 2024/11/02, 18:07:00

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