概要点:

  • java虚拟机概述和基本概念
  • 堆、栈、方法区
  • 了解虚拟机参数
  • 垃圾回收概念和算法、及对象的分代转换
  • 垃圾收集器

java虚拟机的原理:

  • 所谓虚拟机,就是一台虚拟的机器。它是一款软件,用来执行一系列虚拟计算机指令,大体上虚拟机可以分为系统虚拟机和程序虚拟机,大名鼎鼎的Visual Box、VMare就属于系统虚拟机,他们完全是对物理计算机的仿真,提供了一个可运行完整操作系统的软件平台。
  • 程序虚拟机典型代表就是Java虚拟机,它专门为执行单个计算机程序而设计,在java虚拟机中执行的指令我们成为java字节码指令。无论是系统虚拟机还是程序虚拟机,在上面运行的软件都被限制于虚拟机提供的资源中。Java发展至今,出现过很多虚拟机,最初Sun使用的一款叫Classic的Java虚拟机,到现在引用最广泛的是HotSpot虚拟机,除了Sun意外,还有BEA的JRockit,目前JRockit和HotSpot都被Oracle收入旗下,大有整合的趋势。

java虚拟机的基本结构

结构概念说明:

  • 类加载子系统:负责从文件系统或者网络中加载Class信息,加载的信息 存放在一块称之为方法区的内存空间。
  • 方法区:就是存放类信息、常量信息、常量池信息、包括字符串字面量和数字常量等。
  • java堆:在java虚拟机启动的时候建立java堆,它是java程序最主要的内存工作区域,几乎所有的对象实例都存放到java堆中,堆空间是所有线程共享的。
  • 直接内存:Java的NIO库允许java程序使用直接内存,从而提高性能,通常直接内存速度会优于java堆。读写频繁的场合可能会考虑使用。
  • 每个虚拟机线程都有一个私有的栈,一个线程的java栈在线程创建的时候被创建,java栈中保存着局部变量、方法参数、同时java的方法调用、返回值等。
  • 本地方法栈和java栈非常类似,最大不同为本地方法栈用于本地方法调用。java虚拟机允许java直接调用本地方法(通常使用C编写)。
  • 垃圾收集系统是java的核心,也是必不可少的,java有一套自己进行垃圾清理的机制,开发人员无需手工清理,我们稍后详细说明。
  • PC(Program Counter)寄存器也是每个线程私有的空间,java虚拟机会为每个线程创建PC寄存器,在任意时刻,一个java线程总是在执行一个方法,这个方法被称为当前方法,如果当前方法不是本地方法,PC寄存器就会执行当前正在被执行的指令,如果是本地方法,则PC寄存器值为undefined,寄存器存放如当前执行环境指针、程序计数器、操作栈指针、计算的变量指针等信息。
  • 虚拟机最核心的组件就是执行引擎了,它负责执行虚拟机的字节码。一般户先进行编译成机器码后执行

堆、栈、方法区概念和联系:

  • 堆解决的是数据存储的问题,即数据怎么放、放在哪儿。 栈解决程序的运行问题,即程序如何执行,或者说如何处理数据。
  • 方法区则是辅助堆栈的快永久区(Perm),解决堆栈信息的产生,是先决条件。
  • 我们创建一个新的对象,User:那么User类的一些信息(类信息、静态信息都存在于方法区中) 而User类被实例化出来之后,被存储到java堆中,一块内存空间 当我们去使用的时候,都是使用User对象的引用,形如User user = new User(); 这里的user就是存放在java栈中的,即User真实对象的一个引用。

java栈:

  • java栈是一块线程私有的内存空间,一个栈,一般由三部分组成:局部变量表、操作数栈和帧数据区。
  • 局部变量表:用于报错函数的参数及局部变量。 操作数栈:主要保存计算过程的中间结果,同时作为计算过程中变量临时的存储空间。
  • 帧数据区:除了局部变量表和操作数栈以外,栈还需要一些数据来支持常量池的解析,这里帧数据区保存着访问常量池的指针,方便程序访问常量池。
  • 另外,当函数返回或者出现异常时,虚拟机必须有一个异常处理表,方便发送异常的时候找到异常的代码,因此异常处理表也是帧数据区的一部分。

java方法区:

  • java方法区和堆一样,方法区是一块所有线程共享的内存区域,它保存系统的类信息,比如类的字段、方法、常量池等。
  • 方法区的大小决定了系统可以保存多少个类,如果系统定义太多的类,导致方法区溢出。虚拟机同样会抛出内存溢出错误。方法区可以理解为永久区(Perm)

虚拟机参数:

  • 在虚拟机运行的过程中,如果可以跟踪系统的运行状态,那么对于问题的故障排查会有一定的帮助。
  • 为此,虚拟机提供了一些跟踪系统状态的参数,使用给定的参数执行java虚拟机,就可以在系统运行时打印相关日志,用于分析实际问题。我们进行虚拟机参数配置,其实主要就是围绕着堆、栈、方法区进行配置。

堆分配参数(一):

  • -XX:+PrintGC 使用这个参数,虚拟机启动后,只要遇到GC就会打印日志。
  • -XX:+UseSerialGC 配置串行回收器
  • -XX:+PrintGCDetails 可以查看详细信息,包括各个区的情况
  • -Xms:设置java程序启动时初始堆大小
  • -Xmx:设置java程序能获得的最大堆大小
  • -Xmx20m -Xms5m -XX:+PrintCommandLineFlags : 可以将隐式或者显示传给虚拟机的参数输出
  • 总结:在实际工作中,我们可以直接将初始的堆大小与最大堆大小设置相等,这样的好处是可以减少程序运行时的垃圾回收次数,从而提高性能。

堆分配参数(二):

  • 新生代的配置 -Xmn:可以设置新生代的大小,设置一个比较大的新生代会减少老年代的大小,这个参数对系统性能以及GC行为有很大的影响,新生代大小一般会设置整个堆空间的1/3到1/4左右。
  • -XX:SurvivorRatio:用来设置新生代中eden空间和from/to空间的比例。含义:-XX:SurvivorRatio=eden/from=eden/to
  • 总结:不同的堆分布情况,对系统执行会产生一定的影响,在实际工作中,应该根据系统的特点做出合理的配置,基本策略:尽可能将对象预留在新生代,减少老年代的GC次数。 除了可以设置新生代的绝对大小(-Xmn),还可以使用(-XX:NewRatio)设置新生代和老年代的比例:-XX:NewRatio=老年代/新生代

堆溢出处理:

  • 在java程序的运行过程中,如果堆空间不足,则会抛出内存溢出的错误(Out Of Menory)OOM,一旦这类问题发生在生产环境,可能引起严重的业务中断。
  • java虚拟机提供了-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError,使用该参数可以在内存溢出时导出整个堆信息,与之配合使用的还有参数, -XX:HeapDumpPath,可以设置导出堆的存放路径。

栈配置:

  • Java虚拟机提供了参数-Xss来指定线程的最大栈空间,整个参数也直接决定了函数可调用的最大深度。

方法区:

  • 和java堆一样,方法区是一块所有线程共享的内存区域,它用于保存系统的类信息,方法区(永久区)可以保存多少信息可以对其进行配置。
  • 在默认情况下,-XX:MaxPermSize为64MB,如果系统运行时生产大量的类,就需要设置一个相对合适的方法区,以免出现永久区内存溢出的问题。 -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=64M

直接内存配置:

  • 直接内存也是java程序中非常重要的组成部分,特别是广泛用在NIO中,直接内存跳过了java堆,使java程序可以直接访问原生堆空间,因此在一定程度上加快了内存空间的访问速度。但是说直接内存一定就可以提高内存访问速度也不见得,具体情况具体分析。
  • 相关配置参数:-XX:MaxDirectMemorySize,如果不设置默认值为最大堆空间,即-Xmx。直接内存使用达到上限时,就会触发垃圾回收,如果不能有效的释放空间,也会引起系统的OOM.

垃圾回收概念和其算法:

  • 谈到垃圾回收(Garbage Collection,简称GC),需要先澄清什么是垃圾,类比日常生活中的垃圾,我们会把他们丢入垃圾桶,然后倒掉。
  • GC中的垃圾,特指存于内存中、不会再被使用的对象,而回收就是相当于把垃圾“倒掉”。 垃圾回收有很多种算法:如引用计数法、标记压缩法、复制算法、分代、分区的思想。

垃圾收集算法(一):

  • 引用计数法:这是个比较古老而经典的垃圾收集算法,其核心就是在对象被其他所引用时计数器加1,而当引用失效时则减1,但是这种方式有非常严重的问题:无法处理循环引用的情况、还有就是每次进行加减操作比较浪费系统性能。 标记清除法:就是分为标记和清除俩个阶段进行处理内存中的对象,当然这种方式也有非常大的弊端,就是空间碎片问题,垃圾回收后的空间不是连续的,不连续的内存空间的工作效率要低于连续的内存空间。
  • 复制算法:其核心思想就是将内存空间分为两块,,每次只使用其中一块,在垃圾回收时,将正在使用的内存中的存留对象复制到未被使用的内存块中去,之后去清除之前正在使用的内存块中所有的对象,反复去交换俩个内存的角色,完成垃圾收集。(java中新生代的from和to空间就是使用这个算法)
  • 标记压缩法:标记压缩法在标记清除法基础之上做了优化,把存活的对象压缩到内存一端,而后进行垃圾清理。(java中老年代使用的就是标记压缩法) 考虑一个问题:为什么新生代和老年代使用不同的算法?

垃圾收集算法(二):

  • 分代算法:就是根据对象的特点把内存分成N块,而后根据每个内存的特点使用不同的算法。 对于新生代和老年代来说,新生代回收频率很高,但是每次回收耗时都很短,而老年代回收频率较低,但是耗时会相对较长,所以应该尽量减少老年代的GC.
  • 分区算法:其主要就是将整个内存分为N多个小的独立空间,每个小空间都可以独立使用,这样细粒度的控制一次回收都少个小空间和那些个小空间,而不是对整个空间进行GC,从而提升性能,并减少GC的停顿时间。

垃圾回收时的停顿现象:

  • 垃圾回收器的任务是识别和回收垃圾对象进行内存清理,为了让垃圾回收器可以高效的执行,大部分情况下,会要求系统进入一个停顿的状态。
  • 停顿的目的是终止所有应用线程,只有这样系统才不会有新的垃圾产生,同事停顿保证了系统状态在某一个瞬间的一致性,也有益于更好低标记垃圾对象。因此在垃圾回收时,都会产生应用程序的停顿。

对象如何进入老年代:

  • 一般而言对象首次创建会被放置在新生代的eden区,如果没有GC介入,则对象不会离开eden区,那么eden区的对象如何进入老年代呢?
  • 一般来讲,只要对象的年龄达到一定的大小,就会自动离开年轻代进入老年代,对象年龄是由对象经历数次GC决定的,在新生代每次GC之后如果对象没有被回收则年龄加1.虚拟机提供了一个参数来控制新生代对象的最大年龄,当超过这个年龄范围就会晋升老年代。 -XX:MaxTenuringThreshold,默认情况下为15。
  • 总结:根据设置MaxTenuringThreshold参数,可以指定新生代对象经过多少次回收后进入老年代。 另外,大对象(新生代eden区无法装入时,也会直接进入老年代)。JVM里有个参数可以设置对象的大小超过在指定的大小之后,直接晋升老年代。 -XX:PretenureSizeThreshold

  • 总结:使用PretenureSizeThreshold可以进行指定进入老年代的对象大小,但是要注意TLAB区域优先分配空间。

对象创建流程图:

垃圾收集器:

  • 在java虚拟机中,垃圾回收器不仅仅只有一种,什么情况下该使用哪种,对性能又有什么样的影响,这都是我们需要了解的。
  • 串行垃圾回收器
  • 并行垃圾回收器
  • CMS回收器
  • G1回收器

串行回收器:

  • 串行回收器是指使用单线程进行垃圾回收的回收器。每次回收时,串行回收器只有一个工作线程,对于并行能力较弱的计算机来说,串行回收器的专注性和独占性往往有更好的性能表现。
  • 串行回收器可以在新生代和老年代使用,根据作用于不同的堆空间,分为新生代串行回收器和老年代串行回收器。 使用-XX:+UseSerialGC 参数可以设置使用新生代串行回收器和老年代串行回收器

并行回收器(ParNew回收器):

  • 并行回收器在串行回收器基础上做了改进,他可以使用多个线程同时进行垃圾回收,对于计算能力强的计算机而言,可以有效的缩短垃圾回收所需的实际时间。
  • ParNew回收器是一个工作在新生代的垃圾收集器,他只是简单的将串行回收器多线程化,他的回收策略和算法和串行回收器一样。
  • 使用 -XX:+UseParNewGC 新生代ParNew回收器,老年代则使用串行回收器 ParNew回收器工作时的线程数量可以使用
  • -XX:ParallelGCThreads参数指定,一般最好和计算机的CPU相当,避免过多的线程影响性能。

并行回收器(ParallelGC回收器):

  • 新生代ParallelGC回收器,使用了复制算法的收集器,也是多线程独占形式的收集器,但ParallelGC回收器有个非常重要的特点,就是它非常关注系统的吞吐量。
  • 提供了俩个非常关键的参数控制系统的吞吐量
  • -XX:MaxGCPauseMillis:设置最大垃圾收集停顿时间,可用把虚拟机在GC停顿的时间控制在MaxGCPauseMillis范围内,如果希望减少GC停顿时间可以将MaxGCPauseMillis设置的很小,但是会导致GC频繁,从而增加了GC的总时间,降低了吞吐量。所以需要根据实际情况设置该值。
  • -XX:GCTimeRatio:设置吞吐量大小,它是一个0到100之间的整数,默认情况下他的取值是99,那么系统将花费不超过1/(1+n)的时间用于垃圾回收,也就是1/(1+99) = 1%的时间。
  • 另外还可以指定 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy打开自适应模式,在这种模式下,新生代的大小、eden、from/to的比例,以及晋升老年代的对象年龄参数会被自动调整,以达到在堆大小、吞吐量和停顿时间之间的平衡点。

并行回收器(ParallelOldGC回收器):

  • 老年代ParallelOldGC回收器也是一种多线程的回收器,和新生代的ParallelGC回收器一样,也是一种关注吞吐量的回收器,他使用了标记压缩算法进行实现。
  • -XX:+UseParallelOldGC 进行设置
  • -XX:+ParallelGCThreads 也可以设置垃圾收集时的线程数量。

CMS回收器:

  • CMS全称为:Concurrent Mark Sweep 意为并发标记清除,他使用的是标记清除法,主要关注系统停顿时间。
  • 使用 -XX:+UseConcMarkSweepGC 进行设置。
  • 使用 -XX:ConcGCThreads 设置并发线程数量。
  • CMS并不是独占的回收器,也就说CMS回收的过程中,应用程序仍然在不停的工作,又会有新的垃圾不断的产生,所以在使用CMS的过程中应该确保应用程序的内存足够可用。CMS不会等到应用程序饱和的时候才去回收垃圾,而是在某一阀值的时候开始回收,回收阀值可用指定的参数进行配置,-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction来指定,默认为68,也就是说当老年代的空间使用率达到68%的时候,会执行CMS回收。如果内存使用率增长的很快,在CMS执行的过程中,已经出现了内存不足的情况,此时CMS回收就会失败,虚拟机将启动老年代串行回收器进行垃圾回收,这会导致应用程序中断,知道垃圾回收完成后才会正常工作,这个过程GC的停顿时间可能较长,所以 - XX:CMSInitiatingOccupancyFraction的设置要根据实际的情况。
  • 标记清除法有个缺点就是存在内存碎片的问题,那么CMS有个参数设置-XX:+UseCMSCompactAtFullCollecion可以使CMS回收完成之后进行一次碎片整理,-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction参数可以设置进行多少次CMS回收之后,对内存进行一次压缩。

G1回收器:

  • G1回收器(Garbage-First)实在jdk1.7中正式使用的垃圾回收器,从长期目标来看是为了取代CMS回收器,G1回收器拥有独特的垃圾回收策略,G1属于分代垃圾回收器,区分新生代和老年代,依然有eden和from/to区,它并不要求整个eden区或者新生代、老年代的空间都连续,它使用了分区算法。
  • 并行性:G1回收期间可多线程同时工作。
  • 并发性:G1拥有与应用程序交替执行能力,部分工作可与应用程序同时执行,在整个GC期间不会完全阻塞应用程序。
  • 分代GC:G1依然是一个分代的收集器,但是它是兼顾新生代和老年代一起工作,之前的垃圾收集器他们或者在新生代工作,或者在老年代工作,因此这是一个很大的不同。 空间整理:G1在回收过程中,不会像CMS那样在若干次GC后需要进行碎片整理,G1采用了有效复制对象的方式,减少空间碎片。
  • 可预见性:由于分区的原因,G1可以只选取部分区域进行回收,缩小了回收的范围,提升了性能。
  • 使用 -XX:+UseG1GC 应用G1收集器
  • 使用 -XX:MaxGCPauseMillis 指定最大停顿时间
  • 使用 -XX:ParallelGCThreads 设置并行回收的线程数量

Tomcat性能影响实验:

  • 配置环境说明: Tomcat7
  • 一个JSP网站 测试网站吞吐量(1个指标、停顿时间,内存的使用情况,包括回收的效率....)
  • 工具: Apache JMeter 下载地址:http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
  • 实验原理: 通过JMeter对Tomcat增加压力,不同的虚拟机参数应该会有不同的表现
  • 目的: 观察不同配置参数对吞吐量的影响

测试串行回收器:

  • -XX:+PrintGCDetails -Xmx32M -Xms32M
  • -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
  • -XX:+UseSerialGC -XX:PermSize=32M
  • 测试结果显示吞吐量为:1152 115

扩大堆内存以提升系统性能:

  • -XX:+PrintGCDetails -Xmx512M -Xms32M
  • -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
  • -XX:+UseSerialGC
  • -XX:PermSize=32M -Xloggc:d:/gc.log
  • 测试结果显示吞吐量为:1557 155

调整初始堆大小:

  • -XX:+PrintGCDetails -Xmx512M -Xms64M
  • -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
  • -XX:+UseSerialGC
  • -XX:PermSize=32M -Xloggc:d:/gc.log
  • 测试结果显示吞吐量为:2100 209

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