虚拟机-堆(二)

1.(Minor,Major,Full)三种GC区别

JVM在进行GC时，并非每次都对三个内存(新生代，老年代，方法区)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):只是老年代的垃圾收集。
  - 目前，只有CMS GC会有单独收集老年代的行为。
  - 很多时候我们会把Major GC和Full GC混淆使用，它们两一个是老年代回收，一个是整堆回收。
- 混淆收集(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 G2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。

最简单的分代式GC策略的触发条件

年轻代GC(Minor GC)触发机制：
- 当代年轻代空间不足时，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对象大多数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。
- Minor GC会引发STW,暂停其他用户的线程，等垃圾回收结束，用户线程才恢复运行。
  图例如下：

老年代GC(Major GC/Full GC)触发机制

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慢上10倍，STW的时间更长。
如果Major GC后，内存还不足，就报OOM了。

Full GC触发机制：
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survivor space1(To Space)区复制时，对象大小等于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。

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。

2.堆空间分代思想
为什么需要把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的时候要找哪些对象没用，这样就会对堆的所有区域进行扫描。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。

3.内存分配策略

如果对象在Eden出生并经过第一次MinorGC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MinorGC,年龄就增加1岁，当它的年龄增加到了一定程度(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中。
对象晋升老年代的年龄阀值，可以通过选项 -XX:MaxTenuringThreshould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
       大对象直接分配到老年代
        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      MaxTenuringThreshould中要求的年龄。
       空间分配担保
      -XX:HandlePromotionFailure

4.为对象分配内存:TLAB

为什么有TLAB(Thread Local Allocation Buffer)?
- 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为：快速分配策略。
- 据了解，所有OpenJDK衍生出来的JVM都提供了TLAB的设计。

TLAB的再说明：
* 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，JVM就会尝试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。

5.堆空间的参数设置

-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)
-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。(初始化及最大值)
-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:MaxTenuringThreshould: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：1.-XX:+PrintGC  2.-verbose:gc

-XX:HandlePromotionFailure:是否设置空间分配担保

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设置值是否允许担保失败。
  - 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，则改为进行一次Full GC。
在JDK7之后，HandlePromotionFailure参数不会再影响到虚拟机的空间分配担保策略，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。新规则是：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。

6.堆是分配对象存储的唯一选择吗？

   答案是:否；理由在于：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着一些微妙的变化，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，这是一个普遍常识。但是，有一个特殊情况，那就是如果经过逃逸分析后发现，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。

上面我们提到了逃逸分析，那么我们就来探讨探讨逃逸分析！
逃逸分析概述

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。
- 没有发生逃逸的对象，则可以分配到栈上，随着方法执行的结束，栈空间就被移除。
逃逸的例子
逃逸分析的参数设置：
- 在JDK7以后，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，可以通过：
  - "-XX:+DoEscapeAnalysis"显式开启逃逸分析
  - "-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，就尽量不要在方法外定义。

posted @ 2021-05-03 10:15 一只胖麻圆阅读(105) 评论(0) 收藏举报

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