2 Java对象内存模型

在HotSpot虚拟机中,对象在内存中存储的布局可以分为3块区域:对象头(Header)、 实例数据(Instance Data)和对齐填充(Padding)。

在 JVM 中,Java对象保存在堆中时,由以下三部分组成:

  • 对象头(object header):包括了关于堆对象的布局、类型、GC状态、同步状态和标识哈希码的基本信息。Java对象和vm内部对象都有一个共同的对象头格式。
  • 实例数据(Instance Data):主要是存放类的数据信息,父类的信息,对象字段属性信息。
  • 对齐填充(Padding):为了字节对齐,填充的数据,不是必须的。凑齐8字节的倍数。

2.1 对象头

对象头包括两部分信息,第一部分用于存储对象自身的运行时数据(MarkWord), 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。对象头的另外一部分是类型指针(Klass Pointer),即对象指向它的类元数据的指针,虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例。

// oopDesc hotspot对象头
volatile markOop _mark;
union _metadata {
wideKlassOop _klass;
narrowOop _compressed_klass;
} _metadata;

Mark Word在32位JVM中的长度是32bit,在64位JVM中长度是64bit。

markword组成内容基本一致。

  • 锁标志位(lock):区分锁状态,11时表示对象待GC回收状态, 只有最后2位锁标识(11)有效。
  • biased_lock:是否偏向锁,由于无锁和偏向锁的锁标识都是 01,没办法区分,这里引入一位的偏向锁标识位。
  • 分代年龄(age):表示对象被GC的次数,当该次数到达阈值的时候,对象就会转移到老年代。
  • 对象的hashcode(hash):运行期间调用System.identityHashCode()来计算,延迟计算,并把结果赋值到这里。当对象加锁后,计算的结果31位不够表示,在偏向锁,轻量锁,重量锁,hashcode会被转移到Monitor中。
  • 偏向锁的线程ID(JavaThread):偏向模式的时候,当某个线程持有对象的时候,对象这里就会被置为该线程的ID。 在后面的操作中,就无需再进行尝试获取锁的动作。
  • epoch:偏向锁在CAS锁操作过程中,偏向性标识,表示对象更偏向哪个锁。
  • ptr_to_lock_record:轻量级锁状态下,指向栈中锁记录的指针。当锁获取是无竞争的时,JVM使用原子操作而不是OS互斥。这种技术称为轻量级锁定。在轻量级锁定的情况下,JVM通过CAS操作在对象的markword中设置指向锁记录的指针。
  • ptr_to_heavyweight_monitor:重量级锁状态下,指向对象监视器Monitor的指针。如果两个不同的线程同时在同一个对象上竞争,则必须将轻量级锁定升级到Monitor以管理等待的线程。在重量级锁定的情况下,JVM在对象的ptr_to_heavyweight_monitor设置指向Monitor的指针。

2.2 对象信息

使用openjdk的jol工具打印对象信息。引入依赖

<dependency>
<groupId>org.openjdk.jol</groupId>
<artifactId>jol-core</artifactId>
<version>0.8</version>
</dependency>

1 无属性对象

// 打印无属性对象
System.out.println(ClassLayout.parseInstance(new Object()).toPrintable());
// 对象信息
java.lang.Object object internals:
OFFSET SIZE TYPE DESCRIPTION VALUE
0 4 (object header) 01 00 00 00 (00000001 00000000 00000000 00000000) (1)
4 4 (object header) 00 00 00 00 (00000000 00000000 00000000 00000000) (0)
8 4 (object header) e5 01 00 f8 (11100101 00000001 00000000 11111000) (-134217243)
12 4 (loss due to the next object alignment)
Instance size: 16 bytes
Space losses: 0 bytes internal + 4 bytes external = 4 bytes total

对象信息分析

  • OFFSET:偏移地址,单位字节;
  • SIZE:占用的内存大小,单位为字节;
  • TYPE DESCRIPTION:类型描述,其中object header为对象头;
  • VALUE:对应内存中当前存储的值,二进制32位;

对于普通无属性对象,一共占用16字节,其中对象头markword占用8个字节,类型指针占用4个字节,剩余4个字节用于对齐填充,没有实例数据。

JDK8版本默认开启指针压缩(-XX:+UseCompressedOops),如果关闭指针压缩,类型指针占用8个字节,不再需要对齐填充。

2 数组对象

// 打印数组
System.out.println(ClassLayout.parseInstance(new int[]{}).toPrintable());
// 对象信息
[I object internals:
OFFSET SIZE TYPE DESCRIPTION VALUE
0 4 (object header) 01 00 00 00 (00000001 00000000 00000000 00000000) (1)
4 4 (object header) 00 00 00 00 (00000000 00000000 00000000 00000000) (0)
8 4 (object header) 6d 01 00 f8 (01101101 00000001 00000000 11111000) (-134217363)
12 4 (object header) // 数组长度 00 00 00 00 (00000000 00000000 00000000 00000000) (0)
16 0 int [I.<elements> N/A
Instance size: 16 bytes
Space losses: 0 bytes internal + 0 bytes external = 0 bytes total

对于数组对象,类型指针后有4个字节记录数组长度。因为虚拟机可以通过普通Java对象的元数据信息确定Java对象大小,如果数组长度不确定,则无法推断出数组对象大小。

3 有属性对象

// 打印有属性对象
System.out.println(ClassLayout.parseInstance(new User()).toPrintable());
class User {
int id; // 4B
String name; // 4B 未经类型压缩为8B
byte b; // 1B
Object o; // 4B 未经类型压缩为8B
}
// 对象信息
com.lzp.java.jvm.memory.User object internals:
OFFSET SIZE TYPE DESCRIPTION VALUE
// 对象头 12字节
0 4 (object header) 01 00 00 00 (00000001 00000000 00000000 00000000) (1)
4 4 (object header) 00 00 00 00 (00000000 00000000 00000000 00000000) (0)
8 4 (object header) 65 cc 00 f8 (01100101 11001100 00000000 11111000) (-134165403)
// 实例数据
12 4 int User.id 0
16 1 byte User.b 0
17 3 (alignment/padding gap) // 对齐
20 4 java.lang.String User.name null
24 4 java.lang.Object User.o null
// 对齐填充
28 4 (loss due to the next object alignment)
Instance size: 32 bytes
Space losses: 3 bytes internal + 4 bytes external = 7 bytes total

通过这一节的分析,我们可以比较轻松地估计出一个对象的大小,即对象头+实例数据+对象填充,得到一个8字节倍数的值。

2.3 其他

1 JVM每次GC,对象分代年龄加1,当年龄增加到15时晋升到老年代。为什么是15?

在Mark Word中可以发现标记对象分代年龄的分配的空间是4bit,而4bit能表示的最大数就是2^4-1 = 15。

2 为什么要进行指针压缩?

通过指针压缩,类型指针、对象引用等由8字节转为4个字节。降低对象占用的内存大小,顺便减轻GC压力;当指针移动时,减少带宽损耗。

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