JVM专题整理,三万字分析(一)

简介: JVM专题整理,三万字分析

一、走入JVM

1.1 概念

JVM( Java Virtual Machine)Java虚拟机,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。

目前Java虚拟机已经可以支持很多除Java语言以外的语言了,如Kotlin、Groovy、JRuby、Jython、Scala等。之所以可以支持,就是因为这些语言也可以被编译成字节码。而虚拟机并不关心字节码是有哪种语言编译而来的

准确来说只要是能够被解析成符合class规范的都可以在JVM上运行。

组成结构

Java 虚拟机包括一个类加载器子系统(Class Loader SubSystem)、运行时数据区(Runtime Data Area)、执行引擎和本地接口库(Native Interface Library)。本地接口库通过调用本地方法库和操作系统交互

1.2 JVM 、JRE、JDK三者之间的关系

首先得搞懂JVM、JRE、JDK三者之间的关系,如图所示

二、自动内存管理

2.1 JVM的内存区域

JVM的内存区域分为线程私有区域(程序计数器、虚拟机栈、本地方法区)、线程共享区域(堆、方法区)和直接内存

  1. 线程私有区域的生命周期和线程相同。随着线程的启动而创建,随线程的结束而销毁。在JVM内,每个线程都有与操作系统的本地线程直接映射,因此这部分内存区域的存在与否和本地线程的启动和销毁相对应。
  2. 线程共享区域随着虚拟机的启动而创建,随着虚拟机的关闭而销毁
  3. 直接内存也叫做堆外内存。它并不是JVM运行时数据区域的一部分,但在并发编程中被频繁使用到了。JDK的NIO模块提供的基于Channel与Buffer的I/O操作方式就是基于堆外内存实现的。NIO模块通过调用Native函数库直接在操作系统上分配堆外内存,然后使用DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用对内存进行操作,Java进程可以通过堆外内存技术避免在Java堆和Native堆中来回复制数据带来的资源占用和性能消耗,因此堆外内存在高并发的情况下被广泛使用(Netty、Flink、HBase、Hadoop都有用到堆外内存)。

2.1.1 Program Counter程序计数器:线程私有,无内存溢出问题

程序计数器(Program Counter Register)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。

程序计数器属于“线程私有”的内存区域,它是唯一没有Out of Memory内存溢出的区域。

2.1.2 JVM Stack虚拟机栈:线程私有,描述Java方法的执行过程

与程序计数器一样,Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stack)也是线程私有的,它的生命周期

与线程相同。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 [1] (Stack Frame)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。

2.1.3 Native Methd Area本地方法区:线程私有

本地方法栈(Native Method Stacks)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。

2.1.4 Heap 堆:也叫做运行时数据区,线程共享

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。在《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堆上分配 [1] ”,而这里笔者写的“几乎”是指从实现角度来看,随着Java语

言的发展,现在已经能看到些许迹象表明日后可能出现值类型的支持,即使只考虑现在,由于即时编

译技术的进步,尤其是逃逸分析技术的日渐强大,栈上分配、标量替换 [2] 优化手段已经导致一些微妙

的变化悄然发生,所以说Java对象实例都分配在堆上也渐渐变得不是那么绝对了。

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。

2.1.5 Method Area方法区

方法区(Method Area)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。

说到方法区,不得不提一下“永久代”这个概念,尤其是在JDK 8以前,许多Java程序员都习惯在

HotSpot虚拟机上开发、部署程序,很多人都更愿意把方法区称呼为“永久代”(Permanent

Generation),或将两者混为一谈。本质上这两者并不是等价的,因为仅仅是当时的HotSpot虚拟机设

计团队选择把收集器的分代设计扩展至方法区,或者说使用永久代来实现方法区而已,这样使得

HotSpot的垃圾收集器能够像管理Java堆一样管理这部分内存,省去专门为方法区编写内存管理代码的

工作。但是对于其他虚拟机实现,譬如BEA JRockit、IBM J9等来说,是不存在永久代的概念的。原则

上如何实现方法区属于虚拟机实现细节,不受《Java虚拟机规范》管束,并不要求统一。

2.1.6 运行时常量池

运行时常量池(Runtime Constant Pool)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。

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。

2.1.7 直接内存

直接内存(Direct Memory)并不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是《Java虚拟机规范》中

定义的内存区域。但是这部分内存也被频繁地使用,而且也可能导致OutOfMemoryError异常出现。

在JDK 1.4中新加入了NIO(New Input/Output)类,引入了一种基于通道(Channel)与缓冲区

(Buffer)的I/O方式,它可以使用Native函数库直接分配堆外内存,然后通过一个存储在Java堆里面的

DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能,因为避免了

在Java堆和Native堆中来回复制数据。

显然,本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制,但是,既然是内存,则肯定还是会受到

本机总内存(包括物理内存、SWAP分区或者分页文件)大小以及处理器寻址空间的限制,一般服务

器管理员配置虚拟机参数时,会根据实际内存去设置-Xmx等参数信息,但经常忽略掉直接内存,使得

各个内存区域总和大于物理内存限制(包括物理的和操作系统级的限制),从而导致动态扩展时出现

OutOfMemoryError异常。

2.2 HotSpot虚拟机对象探秘

2.2.1 对象的创建

当Java虚拟机遇到一条字节码new指令时,首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用,并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过。如果没有,那必须先执行相应的类加载过程。

在类加载检查通过后,接下来虚拟机将为新生对象分配内存。对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定为对象分配空间的任务实际上便等同于把一块确定大小的内存块从Java堆中划分出来。假设Java堆中内存是绝对规整的,所有被使用过的内存都被放在一边,空闲的内存被放在另一边,中间放着一个指针作为分界点的指示器,那所分配内存就仅仅是把那个指针向空闲空间方向挪动一段与对象大小相等的距离,这种分配方式称为“指针碰撞”(Bump ThePointer)。但如果Java堆中的内存并不是规整的,已被使用的内存和空闲的内存相互交错在一起,那就没有办法简单地进行指针碰撞了,虚拟机就必须维护一个列表,记录上哪些内存块是可用的,在配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例,并更新列表上的记录,这种分配方式称为“空闲表”(Free List)。选择哪种分配方式由Java堆是否规整决定,而Java堆是否规整又由所采用的垃圾收集器是否带有空间压缩整理(Compact)的能力决定。因此,当使用Serial、ParNew等带压缩整理过程的收集器时,系统采用的分配算法是指针碰撞,既简单又高效;而当使用CMS这种基于清除(Sweep)算法的收集器时,理论上 就只能采用较为复杂的空闲列表来分配内存。

2.2.2 对象的内存布局

2.2.2.1、对象头

对象头用于存储对象的元数据信息

对象头又可以分为两块内容:第一部分用于存储对象自身的运行时数据,如哈希码(HashCode)、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等,这部分数据的长度在32位和64位的虚拟机中分别位32bit和64bit,官方称它为 Mark Word。对象头的另一部分是类型指针,指向它的类元数据的指针,用于判断对象属于哪个类的实例,另外,如果对像是一个数组,那在对象头中还必须有一块用于记录数组长度的数据,因为虚拟机可以通过普通Java对象的元数据信息确定Java对象的大小,但是从数组的元数据中却无法确定数组的大小。

32位机器的mark word

32位与64位的mark word区别

2.2.2.2、实例数据

实例数据部分是对象真正存储的有效信息,也是在程序代码中所定义各种类型的字段内容。无论是从父类继承下来的,还是在子类中定义的,都需要记录下来。父类定义的变量会出现在子类定义的变量的前面。各字段的分配策略为longs/doubles、ints、shorts/chars、bytes/boolean、oops(ordinary object pointers),相同宽度的字段总是被分配到一起,便于之后取数据。

2.2.2.3、对齐填充

对齐填充并不是必然存在的,也没有特别的含义,它仅仅起着占位符的作用。为什么需要有对齐填充呢?由于hotspot VM的自动内存管理系统要求对象起始地址必须是8字节的整数倍,换句话,就是对象的大小必须是8字节的整数倍。而对象头正好是8字节的倍数。因此,当对象实例数据部分没有对齐时,就需要通过对齐填充来补全。

最后再给个图帮助理解记忆

2.2.3 对象大小(64位机)

2.2.3.1 观察虚拟机配置

java -XX:+PrintCommandLineFlags -version

2.2.3.2 普通对象
  1. 对象头:markword 8
  2. ClassPointer指针:-XX:+UseCompressedClassPointers 为4字节 不开启为8字节
  3. 实例数据
  1. 引用类型:-XX:+UseCompressedOops 为4字节 不开启为8字节 Oops Ordinary Object Pointers
  1. Padding对齐,8的倍数

###2.3.3.3 数组对象

  1. 对象头:markword 8
  2. ClassPointer指针同上
  3. 数组长度:4字节
  4. 数组数据
  5. 对齐 8的倍数
2.2.3.4 实验
  1. 新建项目ObjectSize (1.8)
  2. 创建文件ObjectSizeAgent
package com.zhou.jvm.objectsize;
import java.lang.instrument.Instrumentation;
/**
 * @author zhouyanxiang
 * @create 2020-08-2020/8/5-17:53
 */
public class ObjectSizeAgent {
    private static Instrumentation instrumentation;
    public static void premain(String agentArgs, Instrumentation inst){
        instrumentation = inst;
    }
    public static long sizeOf(Object o){
        return instrumentation.getObjectSize(o);
    }
}
  1. src目录下创建META-INF/MANIFEST.MF
Manifest-Version: 1.0
Created-By: mashibing.com
Premain-Class: com.mashibing.jvm.agent.ObjectSizeAgent
  1. 注意Premain-Class这行必须是新的一行(回车 + 换行),确认idea不能有任何错误提示
  2. 打包jar文件
    选择Project Structure,然后点击Artifacts,点击+号

  3. 在需要使用该Agent Jar的项目中引入该Jar包 project structure - project settings - library 添加该jar包
  4. 运行时需要该Agent Jar的类,加入参数:
    1
-javaagent:C:\work\ijprojects\ObjectSize\out\artifacts\ObjectSize_jar\ObjectSize.jar
  1. 如何使用该类:
package com.mashibing.jvm.c3_jmm;
import com.mashibing.jvm.agent.ObjectSizeAgent;
public class T03_SizeOfAnObject {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(ObjectSizeAgent.sizeOf(new Object()));
        System.out.println(ObjectSizeAgent.sizeOf(new int[] {}));
        System.out.println(ObjectSizeAgent.sizeOf(new P()));
    }
    //一个Object占多少个字节
    // -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops
    // Oops = ordinary object pointers
    private static class P {
                        //8 _markword
                        //4 _class pointer
        int id;         //4
        String name;    //4
        int age;        //4
        byte b1;        //1
        byte b2;        //1
        Object o;       //4
        byte b3;        //1
    }
}

2.3 对象的访问定位

创建对象自然是为了后续使用该对象,我们的Java程序会通过栈上的reference数据来操作堆上的具

体对象。由于reference类型在《Java虚拟机规范》里面只规定了它是一个指向对象的引用,并没有定义

这个引用应该通过什么方式去定位、访问到堆中对象的具体位置,所以对象访问方式也是由虚拟机实

现而定的,主流的访问方式主要有使用句柄和直接指针两种

如果使用句柄访问的话,Java堆中将可能会划分出一块内存来作为句柄池,reference中存储的就

是对象的句柄地址,而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自具体的地址信息,其结构如图2-2所

示。

· 如果使用直接指针访问的话,Java堆中对象的内存布局就必须考虑如何放置访问类型数据的相关

信息,reference中存储的直接就是对象地址,如果只是访问对象本身的话,就不需要多一次间接访问

的开销,如图2-3所示。

这两种对象访问方式各有优势,使用句柄来访问的最大好处就是reference中存储的是稳定句柄地

址,在对象被移动(垃圾收集时移动对象是非常普遍的行为)时只会改变句柄中的实例数据指针,而

reference本身不需要被修改。

三、 垃圾收集器与内存分配策略

3.1 如何判断对象是否还“存活”

3.1.1 引用计数法

判断对象是否存活的算法是这样的:在对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就加一;当引用失效时,计数器值就减一;任何时刻计数器为零的对象就是不可能再被使用的。

客观地说,引用计数算法(Reference Counting)虽然占用了一些额外的内存空间来进行计数,但它的原理简单,判定效率也很高,在大多数情况下它都是一个不错的算法。也有一些比较著名的应用案例,例如微软COM(Component Object Model)技术、使用ActionScript 3的FlashPlayer、Python语言以及在游戏脚本领域得到许多应用的Squirrel中都使用了引用计数算法进行内存管理。但是,在Java领域,至少主流的Java虚拟机里面都没有选用引用计数算法来管理内存,主要原因是,这个看似简单的算法有很多例外情况要考虑,必须要配合大量额外处理才能保证正确地工作,譬如单纯的引用计数就很难解决对象之间相互循环引用的问题。

它们因为互相引用着对方,导致它们的引用计数都不为零,引用计数算法也就无法回收它们。

3.1.2 根可达算法(可达性分析算法)

当前主流的商用程序语言(Java、C#,上溯至前面提到的古老的Lisp)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。

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。

3.2 再谈引用

无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量,还是通过可达性分析算法判断对象是否引用链可达,判定对象是否存活都和“引用”离不开关系。在JDK 1.2版之前,Java里面的引用是很传统的定义:如果reference类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址,就称该reference数据是代表某块内存、某个对象的引用。这种定义并没有什么不对,只是现在看来有些过于狭隘了,一个对象在这种定义下只有“被引用”或者“未被引用”两种状态,对于描述一些“食之无味,弃之可惜”的对象就显得无能为力。譬如我们希望能描述一类对象:当内存空间还足够时,能保留在内存之中,如果内存空间在进行垃圾收集后仍然非常紧张,那就可以抛弃这些对象——很多系统的缓存功能都符合这样的应用场景。

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“Object obj=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。

3.3 对象生存还是死亡?

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”。

如果这个对象被判定为确有必要执行finalize()方法,那么该对象将会被放置在一个名为F-Queue的队列之中,并在稍后由一条由虚拟机自动建立的、低调度优先级的Finalizer线程去执行它们的finalize()方法。这里所说的“执行”是指虚拟机会触发这个方法开始运行,但并不承诺一定会等待它运行结束。这样做的原因是,如果某个对象的finalize()方法执行缓慢,或者更极端地发生了死循环,将很可能导致F-Queue队列中的其他对象永久处于等待,甚至导致整个内存回收子系统的崩溃。finalize()方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会,稍后收集器将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记,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。

3.4 垃圾收集算法

3.4.1 标记清除算法(mark sweep)-位置不连续 产生碎片 效率偏低(两遍扫描)适合多数对象存活的情景老年代

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,在1960年由Lisp之父John McCarthy所提出。如它的名字一样,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,这在前一节讲述垃圾对象标记判定算法时其实已经介绍过了。

之所以说它是最基础的收集算法,是因为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3-2所示。

图3-2 “标记-清除”算法示意图

3.4.2 标记-复制(coping)算法- 没有碎片,浪费空间 不适用于存活对象较多的场合 (老年代),比较适合年轻代。

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3-3所示。

图3-3 标记-复制算法示意图

HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8∶1,也即每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%(Eden的80%加上一个Survivor的10%),只有一个Survivor空间,即10%的新生代是会被“浪费”的。当然,98%的对象可被回收仅仅是“普通场景”下测得的数据,任何人都没有办法百分百保证每次回收都只有不多于10%的对象存活,因此Appel式回收还有一个充当罕见情况的“逃生门”的安全设计,当Survivor空间不足以容纳一次Minor GC之后存活的对象时,就需要依赖其他内存区域(实际上大多就是老年代)进行分配担保(Handle Promotion)。

3.4.3 标记压缩(mark compact) - 没有碎片,效率偏低(两遍扫描,指针需要调整)使用在大部分对象都是存活对象,如老年代

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,1974年Edward Lueders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:

图3-4 “标记-整理”算法示意图


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