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作为Java工程师的你曾被伤害过吗？你是否也遇到过这些问题？运行着的线上系统突然卡死，系统无法访问，甚至直接OOMM！
大部分Java开发人员，除会在项目中使用到与Java平台相关的各种高精尖技术，对于Java技术的核心Java虚拟机了解甚少。
一些有一定工作经验的开发人员，打心眼儿里觉得SSM、微服务等上层技术才是重点，基础技术并不重要，这其实是一种本末倒置的“病态”。如果我们把核心类库的API比做数学公式的话，那么Java虚拟机的知识就好比公式的推导过程。
计算机系统体系对我们来说越来越远，在不了解底层实现方式的前提下，通过高级语言很容易编写程序代码。但事实上计算机并不认识高级语言
知乎上有条帖子：应该如何看招聘信息，直通年薪50万+？
垃圾收集机制为我们打理了很多繁琐的工作，大大提高了开发的效率，但是，垃圾收集也不是万能的，懂得JVM内部的内存结构、工作机制，是设计高扩展性应用和诊断运行时问题的基础，也是Java工程师进阶的必备能力。
C语言需要自己分配内存和回收内存
Java是全部交给JVM进行分配和回收
Java是目前应用最为广泛的软件开发平台之一。随着Java以及Java社区的不断壮大Java 也早已不再是简简单单的一门计算机语言了，它更是一个平台、一种文化、一个社区。
作为一个平台，Java虚拟机扮演着举足轻重的作用
作为灯种文化，Java几乎成为了“开源”的代名词。
作为一个社区，Java拥有全世界最多的技术拥护者和开源社区支持，有数不清的论坛和资料。从桌面应用软件、嵌入式开发到企业级应用、后台服务器、中间件，都可以看到Java的身影。其应用形式之复杂、参与人数之众多也令人咋舌。
每个语言都需要转换成字节码文件，最后转换的字节码文件都能通过Java虚拟机进行运行和处理
随着Java7的正式发布，Java虚拟机的设计者们通过JSR-292规范基本实现在Java虚拟机平台上运行非Java语言编写的程序。
Java虚拟机根本不关心运行在其内部的程序到底是使用何种编程语言编写的，它只关心“字节码”文件。也就是说Java虚拟机拥有语言无关性，并不会单纯地与Java语言“终身绑定”，只要其他编程语言的编译结果满足并包含Java虚拟机的内部指令集、符号表以及其他的辅助信息，它就是一个有效的字节码文件，就能够被虚拟机所识别并装载运行。
我们平时说的java字节码，指的是用java语言编译成的字节码。准确的说任何能在jvm平台上执行的字节码格式都是一样的。所以应该统称为：jvm字节码。
不同的编译器，可以编译出相同的字节码文件，字节码文件也可以在不同的JVM上运行。
Java虚拟机与Java语言并没有必然的联系，它只与特定的二进制文件格式—Class文件格式所关联，Class文件中包含了Java虚拟机指令集（或者称为字节码、Bytecodes）和符号表，还有一些其他辅助信息。
Java平台上的多语言混合编程正成为主流，通过特定领域的语言去解决特定领域的问题是当前软件开发应对日趋复杂的项目需求的一个方向。
试想一下，在一个项目之中，并行处理用clojure语言编写，展示层使用JRuby/Rails，中间层则是Java，每个应用层都将使用不同的编程语言来完成，而且，接口对每一层的开发者都是透明的，各种语言之间的交互不存在任何困难，就像使用自己语言的原生API一样方便，因为它们最终都运行在一个虚拟机之上。
对这些运行于Java虚拟机之上、Java之外的语言，来自系统级的、底层的支持正在迅速增强，以JSR-292为核心的一系列项目和功能改进（如Da Vinci Machine项目、Nashorn引擎、InvokeDynamic指令、java.lang.invoke包等），推动Java虚拟机从“Java语言的虚拟机”向 “多语言虚拟机”的方向发展。
1990年，在Sun计算机公司中，由Patrick Naughton、MikeSheridan及James Gosling领导的小组Green Team，开发出的新的程序语言，命名为oak，后期命名为Java
1995年，Sun正式发布Java和HotJava产品，Java首次公开亮相。
1996年1月23日sun Microsystems发布了JDK 1.0。
1998年，JDK1.2版本发布。同时，sun发布了JSP/Servlet、EJB规范，以及将Java分成了J2EE、J2SE和J2ME。这表明了Java开始向企业、桌面应用和移动设备应用3大领域挺进。
2000年，JDK1.3发布，Java HotSpot Virtual Machine正式发布，成为Java的默认虚拟机。
2002年，JDK1.4发布，古老的Classic虚拟机退出历史舞台。
2003年年底，Java平台的scala正式发布，同年Groovy也加入了Java阵营。
2004年，JDK1.5发布。同时JDK1.5改名为JavaSE5.0。
2006年，JDK6发布。同年，Java开源并建立了openJDK。顺理成章，Hotspot虚拟机也成为了openJDK中的默认虚拟机。
2007年，Java平台迎来了新伙伴Clojure。
2008年，oracle收购了BEA，得到了JRockit虚拟机。
2009年，Twitter宣布把后台大部分程序从Ruby迁移到scala，这是Java平台的又一次大规模应用。
2010年，oracle收购了sun，获得Java商标和最真价值的HotSpot虚拟机。此时，oracle拥有市场占用率最高的两款虚拟机HotSpot和JRockit，并计划在未来对它们进行整合：HotRockit
2011年，JDK7发布。在JDK1.7u4中，正式启用了新的垃圾回收器G1。
2017年，JDK9发布。将G1设置为默认Gc，替代CMS
同年，IBM的J9开源，形成了现在的open J9社区
2018年，Android的Java侵权案判决，Google赔偿oracle计88亿美元
同年，oracle宣告JavagE成为历史名词JDBC、JMS、Servlet赠予Eclipse基金会
同年，JDK11发布，LTS版本的JDK，发布革命性的zGc，调整JDK授权许可
2019年，JDK12发布，加入RedHat领导开发的shenandoah GC
在JDK11之前，oracleJDK中还会存在一些openJDK中没有的、闭源的功能。但在JDK11中，我们可以认为openJDK和oracleJDK代码实质上已经完全一致的程度。
虚拟机
所谓虚拟机（Virtual Machine），就是一台虚拟的计算机。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。
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虚拟机
Java虚拟机是一台执行Java字节码的虚拟计算机，它拥有独立的运行机制，其运行的Java字节码也未必由Java语言编译而成。JVM平台的各种语言可以共享Java虚拟机带来的跨平台性、优秀的垃圾回器，以及可靠的即时编译器。Java技术的核心就是Java虚拟机（JVM，Java Virtual Machine），因为所有的Java程序都运行在Java虚拟机内部。Java虚拟机就是二进制字节码的运行环境，负责装载字节码到其内部，解释/编译为对应平台上的机器指令执行。每一条Java指令，Java虚拟机规范中都有详细定义，如怎么取操作数，怎么处理操作数，处理结果放在哪里。
特点：
虚拟机和java虚拟机的虚拟程度不一样，虚拟机是全虚拟化，重量级，可以虚拟一台完整的计算机，比如虚拟一台windows或者linux，我们公司常用的EXSI服务器就虚拟了很多服务。
java虚拟机类似现在流行的Docker技术，半虚拟化，轻量级，启动速度快等优点。这是我理解的，不足之处大家提一下，非常感谢！
JVM是运行在操作系统之上的，它与硬件没有直接的交互
Java的体系结构
JVM主要模块
1、类加载器子系统
2、运行时数据区
3、执行引擎
4、本地方法接口
5、垃圾收集模块
运行时数据区
1、方法区
2、堆
3、Java虚拟机栈--或者栈内存
4、本地方法栈
5、程序计数器
线程间共享：方法区+堆
线程非共享：java虚拟机栈+本地方法区+程序计数器
执行引擎包含三部分：解释器+及时编译器+垃圾回收器
只是能生成被Java虚拟机所能解释的字节码文件，那么理论上就可以自己设计一套代码了。比如，大佬自己设计一套语言，遵守jvm规范，就可以在jvm运行了。
Java编译器输入的指令流有两种：
基于栈式架构
基于寄存器架构
两种架构之间的区别：
1、基于栈式架构的特点
2、基于寄存器架构的特点
我们现在用的jvm就是基于栈式架构
虚拟机的启动：
Java虚拟机的启动是通过引导类加载器（bootstrap class loader）创建一个初始类（initial class）来完成的，这个类是由虚拟机的具体实现指定的，后面讲到类加载器在仔细讲。
虚拟机的执行：
虚拟机的退出：
程序正常执行结束
程序在执行过程中遇到了异常或错误而异常终止
由于操作系统用现错误而导致Java虚拟机进程终止
某线程调用Runtime类或system类的exit方法，或Runtime类的halt方法，并且Java安全管理器也允许这次exit或halt操作。
除此之外，JNI（Java Native Interface）规范描述了用JNI Invocation API来加载或卸载 Java虚拟机时，Java虚拟机的退出情况。
jvm的周期就是启动，执行，退出。我们的电脑也是这样，开机，使用，关机。
为了解决上一个虚拟机问题，Jdk1.2时，Sun提供了此虚拟机。
Exact Memory Management：准确式内存管理
也可以叫Non-Conservative/Accurate Memory Management
虚拟机可以知道内存中某个位置的数据具体是什么类型。|
具备现代高性能虚拟机的维形
只在Solaris平台短暂使用，其他平台上还是Classic VM，英雄气短，终被HotSpot虚拟机替换。
HotSpot历史
目前Hotspot占有绝对的市场地位，称霸武林。
名称中的HotSpot指的就是它的热点代码探测技术。
专注于服务器端应用
大量的行业基准测试显示，JRockit JVM是世界上最快的JVM。
优势：全面的Java运行时解决方案组合
2008年，JRockit被Oracle收购。Oracle表达了整合两大优秀虚拟机的工作，大致在Jdk8中完成。整合的方式是在HotSpot的基础上，移植JRockit的优秀特性。
高斯林：目前就职于谷歌，研究人工智能和水下机器人
全称：IBM Technology for Java Virtual Machine，简称IT4J，内部代号：J9。市场定位与HotSpot接近，服务器端、桌面应用、嵌入式等多用途VM广泛用于IBM的各种Java产品。目前，有影响力的三大商用虚拟机之一，也号称是世界上最快的Java虚拟机。2017年左右，IBM发布了开源J9VM，命名为OpenJ9，交给Eclipse基金会管理，也称为Eclipse OpenJ9。OpenJdk -> 是Jdk开源了，包括了虚拟机
Oracle在Java ME产品线上的两款虚拟机为：
KVM简单、轻量、高度可移植，面向更低端的设备上还维持自己的一片市场，比如，智能控制器、传感器、老人手机、经济欠发达地区的功能手机。
CDC/CLDC HotSpot Implementation VM KVM（Kilobyte）是CLDC-HI早期产品目前移动领域地位尴尬，智能机被Android和IOS二分天下。
所有的虚拟机的原则：一次编译，到处运行。
前面三大“高性能Java虚拟机”使用在通用硬件平台上这里Azu1VW和BEALiquid VM是与特定硬件平台绑定、软硬件配合的专有虚拟机，高性能Java虚拟机中的战斗机。
Azul VM是Azu1Systems公司在HotSpot基础上进行大量改进，运行于Azul Systems公司的专有硬件Vega系统上的ava虚拟机。
每个Azu1VM实例都可以管理至少数十个CPU和数百GB内存的硬件资源，并提供在巨大内存范围内实现可控的GC时间的垃圾收集器、专有硬件优化的线程调度等优秀特性。
2010年，AzulSystems公司开始从硬件转向软件，发布了自己的zing JVM，可以在通用x86平台上提供接近于Vega系统的特性。
高性能Java虚拟机中的战斗机。
BEA公司开发的，直接运行在自家Hypervisor系统上Liquid VM即是现在的JRockit VE（Virtual Edition），
Liquid VM不需要操作系统的支持，或者说它自己本身实现了一个专用操作系统的必要功能，如线程调度、文件系统、网络支持等。
随着JRockit虚拟机终止开发，Liquid vM项目也停止了。
Apache也曾经推出过与JDK1.5和JDK1.6兼容的Java运行平台Apache Harmony。它是IElf和Inte1联合开发的开源JVM，受到同样开源的OpenJDK的压制，Sun坚决不让Harmony获得JCP认证，最终于2011年退役，IBM转而参与OpenJDK。虽然目前并没有Apache Harmony被大规模商用的案例，但是它的Java类库代码吸纳进了Android SDK。
微软为了在IE3浏览器中支持Java Applets，开发了Microsoft JVM。只能在window平台下运行。但确是当时Windows下性能最好的Java VM。1997年，Sun以侵犯商标、不正当竞争罪名指控微软成功，赔了Sun很多钱。微软WindowsXPSP3中抹掉了其VM。现在Windows上安装的Jdk都是HotSpot。
由AliJVM团队发布。阿里，国内使用Java最强大的公司，覆盖云计算、金融、物流、电商等众多领域，需要解决高并发、高可用、分布式的复合问题。有大量的开源产品。
基于OpenJDK开发了自己的定制版本AlibabaJDK，简称AJDK。是整个阿里Java体系的基石。
基于OpenJDK Hotspot VM发布的国内第一个优化、深度定制且开源的高性能服务器版Java虚拟机。
创新的GCIH（GCinvisible heap）技术实现了off-heap，即将生命周期较长的Java对象从heap中移到heap之外，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。
GCIH中的对象还能够在多个Java虚拟机进程中实现共享，使用crc32指令实现JvM intrinsic降低JNI的调用开销
PMU hardware的Java profiling tool和诊断协助功能，针对大数据场景的ZenGC taobao vm应用在阿里产品上性能高，硬件严重依赖inte1的cpu，损失了兼容性，但提高了性能。目前已经在淘宝、天猫上线，把Oracle官方JVM版本全部替换了。
谷歌开发的，应用于Android系统，并在Android2.2中提供了JIT，发展迅猛。Dalvik VM只能称作虚拟机，而不能称作“Java虚拟机”，它没有遵循 Java虚拟机规范，不能直接执行Java的Class文件。基于寄存器架构，不是jvm的栈架构。执行的是编译以后的dex（Dalvik Executable）文件。执行效率比较高。
它执行的dex（Dalvik Executable）文件可以通过class文件转化而来，使用Java语法编写应用程序，可以直接使用大部分的Java API等。Android 5.0使用支持提前编译（Ahead of Time Compilation，AoT）的ART VM替换Dalvik VM。
2018年4月，oracle Labs公开了GraalvM，号称 "Run Programs Faster Anywhere"，勃勃野心。与1995年java的”write once，run anywhere"遥相呼应。GraalVM在HotSpot VM基础上增强而成的跨语言全栈虚拟机，可以作为“任何语言”的运行平台使用。语言包括：Java、Scala、Groovy、Kotlin；C、C++、Javascript、Ruby、Python、R等支持不同语言中混用对方的接口和对象，支持这些语言使用已经编写好的本地库文件。工作原理是将这些语言的源代码或源代码编译后的中间格式，通过解释器转换为能被Graal VM接受的中间表示。Graal VM提供Truffle工具集快速构建面向一种新语言的解释器。在运行时还能进行即时编译优化，获得比原生编译器更优秀的执行效率。如果说HotSpot有一天真的被取代，Graalvm希望最大。但是Java的软件生态没有丝毫变化。
具体JVM的内存结构，其实取决于其实现，不同厂商的JVM，或者同一厂商发布的不同版本，都有可能存在一定差异。主要以oracle HotSpot VM为默认虚拟机。
其中类加载的过程包括了加载、验证、准备、解析、初始化五个阶段。
在这五个阶段中，加载、验证、准备和初始化这四个阶段发生的顺序是确定的，而解析阶段则不一定，它在某些情况下可以在初始化阶段之后开始，这是为了支持Java语言的运行时绑定（也成为动态绑定或晚期绑定）。
另外注意这里的几个阶段是按顺序开始，而不是按顺序进行或完成，因为这些阶段通常都是互相交叉地混合进行的，通常在一个阶段执行的过程中调用或激活另一个阶段。
查找并加载类的二进制数据加载时类加载过程的第一个阶段，在加载阶段，虚拟机需要完成以下三件事情：
通过一个类的全限定名来获取其定义的二进制字节流。
将这个字节流所代表的静态存储结构转化为方法区的运行时数据结构。
在Java堆中生成一个代表这个类的 java.lang.Class对象，作为对方法区中这些数据的访问入口。
我们常见加载class文件的方式
从本地系统中直接加载
通过网络下载.class文件
从zip，jar等归档文件中加载.class文件
从专有数据库中提取.class文件
将Java源文件动态编译为.class文件
类的连接包含三个阶段，验证，准备，解析。
验证是连接的第一步，验证是为了确保类被加载的正确性，这一阶段的目的是为了确保Class文件的字节流中包含的信息符合当前虚拟机的要求，并且不会危害虚拟机自身的安全。验证阶段大致会完成4个阶段的检验动作：
0xCAFEBABE开头、主次版本号是否在当前虚拟机的处理范围之内、常量池中的常量是否有不被支持的类型。java.lang.Object之外。验证阶段是非常重要的，但不是必须的，它对程序运行期没有影响，如果所引用的类经过反复验证，那么可以考虑采用 -Xverifynone参数来关闭大部分的类验证措施，以缩短虚拟机类加载的时间。
准备是连接的第二步、为类的静态变量分配内存，并将其初始化为默认值。准备阶段是正式为类变量分配内存并设置类变量初始值的阶段，这些内存都将在方法区中分配。对于该阶段有以下几点需要注意：
假设一个类变量的定义为： public static int value=3；
那么变量value在准备阶段过后的初始值为0，而不是3，因为这时候尚未开始执行任何Java方法，而把value赋值为3的 public static指令是在程序编译后，存放于类构造器 （）方法之中的，所以把value赋值为3的动作将在初始化阶段才会执行。这里还需要注意如下几点：
1、对基本数据类型来说，对于类变量（static）和全局变量，如果不显式地对其赋值而直接使用，则系统会为其赋予默认的零值，而对于局部变量来说，在使用前必须显式地为其赋值，否则编译时不通过。
2、对于同时被static和final修饰的常量，必须在声明的时候就为其显式地赋值，否则编译时不通过；而只被final修饰的常量则既可以在声明时显式地为其赋值，也可以在类初始化时显式地为其赋值，总之，在使用前必须为其显式地赋值，系统不会为其赋予默认零值。
3、对于引用数据类型reference来说，如数组引用、对象引用等，如果没有对其进行显式地赋值而直接使用，系统都会为其赋予默认的零值，即null。
4、如果在数组初始化时没有对数组中的各元素赋值，那么其中的元素将根据对应的数据类型而被赋予默认的零值。
5、如果类字段的字段属性表中存在 ConstantValue属性，即同时被final和static修饰，那么在准备阶段变量value就会被初始化为ConstValue属性所指定的值。
假设上面的类变量value被定义为： public static final int value=3；
编译时Javac将会为value生成ConstantValue属性，在准备阶段虚拟机就会根据 ConstantValue的设置将value赋值为3。我们可以理解为static final常量在编译期就将其结果放入了调用它的类的常量池中
解析是连接的第三步，把类中的符号引用转换为直接引用，解析阶段是虚拟机将常量池内的符号引用替换为直接引用的过程，解析动作主要针对类或接口、字段、类方法、接口方法、方法类型、方法句柄和调用点限定符7类符号引用进行。符号引用就是一组符号来描述目标，可以是任何字面量。
直接引用就是直接指向目标的指针、相对偏移量或一个间接定位到目标的句柄。
初始化，为类的静态变量赋予正确的初始值，JVM负责对类进行初始化，主要对类变量进行初始化。在Java中对类变量进行初始值设定有两种方式：
JVM初始化步骤：
类初始化时机：只有当对类的主动使用的时候才会导致类的初始化，类的主动使用包括以下六种：
Class.forName(“com.pangzhao.Test”)）JavaTest），直接使用 java.exe命令来运行某个主类正常使用，使用完了就销毁。
在如下几种情况下，Java虚拟机将结束生命周期
System.exit()方法
注意：这里父类加载器并不是通过继承关系来实现的，而是采用组合实现的。
加载器不同角度分类：
A、站在Java虚拟机的角度来讲，只存在两种不同的类加载器：
1、启动类加载器：它使用C++实现（这里仅限于Hotspot，也就是JDK1.5之后默认的虚拟机，有很多其他的虚拟机是用Java语言实现的），是虚拟机自身的一部分；
2、所有其它的类加载器：这些类加载器都由Java语言实现，独立于虚拟机之外，并且全部继承自抽象类 java.lang.ClassLoader，这些类加载器需要由启动类加载器加载到内存中之后才能去加载其他的类。
B、站在Java开发人员的角度来看，类加载器可以大致划分为以下三类：
1、启动类加载器： BootstrapClassLoader，负责加载存放在 JDK\jre\lib(JDK代表JDK的安装目录，下同)下，或被 -Xbootclasspath参数指定的路径中的，并且能被虚拟机识别的类库（如rt.jar，所有的java.开头的类均被 BootstrapClassLoader加载）。启动类加载器是无法被Java程序直接引用的。
2、扩展类加载器： ExtensionClassLoader，该加载器由 sun.misc.Launcher$ExtClassLoader实现，它负责加载 JDK\jre\lib\ext目录中，或者由 java.ext.dirs系统变量指定的路径中的所有类库（如javax.开头的类），开发者可以直接使用扩展类加载器。
3、应用程序类加载器： ApplicationClassLoader，该类加载器由 sun.misc.Launcher$AppClassLoader来实现，它负责加载用户类路径（ClassPath）所指定的类，开发者可以直接使用该类加载器，如果应用程序中没有自定义过自己的类加载器，一般情况下这个就是程序中默认的类加载器。
应用程序都是由这三种类加载器互相配合进行加载的，如果有必要，我们还可以加入自定义的类加载器。因为JVM自带的ClassLoader只是懂得从本地文件系统加载标准的java class文件，因此如果编写了自己的ClassLoader，便可以做到如下几点：
类加载有三种方式：
Class.forName()和ClassLoader.loadClass()区别
Class.forName()：将类的.class文件加载到jvm中之外，还会对类进行解释，执行类中的static块；
ClassLoader.loadClass()：只干一件事情，就是将.class文件加载到jvm中，不会执行static中的内容,只有在newInstance才会去执行static块。
Class.forName(name,initialize,loader)带参函数也可控制是否加载static块。并且只有调用了newInstance()方法采用调用构造函数，创建类的对象 。
双亲委派模型的工作流程是：如果一个类加载器收到了类加载的请求，它首先不会自己去尝试加载这个类，而是把请求委托给父加载器去完成，依次向上，因此，所有的类加载请求最终都应该被传递到顶层的启动类加载器中，只有当父加载器在它的搜索范围中没有找到所需的类时，即无法完成该加载，子加载器才会尝试自己去加载该类。
双亲委派机制:
AppClassLoader加载一个class时，它首先不会自己去尝试加载这个类，而是委派给上层加载器ExtClassLoader去完成。ExtClassLoader加载一个class时，它首先也不会自己去尝试加载这个类，而是把类加载请求委派给BootStrapClassLoader去完成。BootStrapClassLoader加载失败（例如在 $JAVA_HOME/jre/lib里未查找到该class），会使用 ExtClassLoader来尝试加载。AppClassLoader来加载，如果 AppClassLoader也加载失败，则会报出异常 ClassNotFoundException。在JVM中表示两个class对象是否为同一个类存在两个必要条件：
相同对象=相同的Class+相同加载器
换句话说，在JVM中，即使这两个类对象（class对象）来源同一个Class文件，被同一个虚拟机所加载，但只要加载它们的ClassLoader实例对象不同，那么这两个类对象也是不相等的。
JVM必须知道一个类型是由启动加载器加载的还是由用户类加载器加载的。如果一个类型是由用户类加载器加载的，那么JVM会将这个类加载器的一个引用作为类型信息的一部分保存在方法区中。当解析一个类型到另一个类型的引用的时候，JVM需要保证这两个类型的类加载器是相同的。
Java程序对类的使用方式分为：主动使用和被动使用。
1、主动使用
2、被动使用
除了以上主动使用的七种情况，其他使用Java类的方式都被看作是对类的被动使用，都不会导致类的初始化。
类加载完成后的阶段
运行时数据区有五个部分：
1、方法区
2、堆
3、程序计数器
4、java虚拟机栈
5、本地方法栈
后面一个一个仔细讲解，这里大概了解一下。
当我们通过前面的：类的加载-> 验证 -> 准备 -> 解析 -> 初始化 这几个阶段完成后，就会用到执行引擎对我们的类进行使用，同时执行引擎将会使用到我们运行时数据区
也就是大厨做饭，我们把大厨后面的东西（切好的菜，刀，调料），比作是运行时数据区。而厨师可以类比于执行引擎，将通过准备的东西进行制作成精美的菜品。
内存是非常重要的系统资源，是硬盘和CPU的中间仓库及桥梁，承载着操作系统和应用程序的实时运行JVM内存布局规定了Java在运行过程中内存申请、分配、管理的策略，保证了JVM的高效稳定运行。不同的JVM对于内存的划分方式和管理机制存在着部分差异。结合JVM虚拟机规范，来探讨一下经典的JVM内存布局。
我们通过磁盘或者网络IO得到的数据，都需要先加载到内存中，然后CPU从内存中获取数据进行读取，也就是说内存充当了CPU和磁盘之间的桥梁
运行时数据区的完整图
Java虚拟机定义了若干种程序运行期间会使用到的运行时数据区，其中有一些会随着虚拟机启动而创建，随着虚拟机退出而销毁。另外一些则是与线程一一对应的，这些与线程对应的数据区域会随着线程开始和结束而创建和销毁。
灰色的为单独线程私有的，红色的为多个线程共享的。即：
线程是一个程序里的运行单元。JVM允许一个应用有多个线程并行的执行。在Hotspot JVM里，每个线程都与操作系统的本地线程直接映射。当一个Java线程准备好执行以后，此时一个操作系统的本地线程也同时创建。Java线程执行终止后，本地线程也会回收。操作系统负责所有线程的安排调度到任何一个可用的CPU上。一旦本地线程初始化成功，它就会调用Java线程中的run（）方法。
补充：
堆和方法区针对一个 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，他们是共享同一堆和方法区空间的，每个线程各自包含一套程序计数器、本地方法栈和虚拟机栈。
一个进程只有一个jvm，一个Runtime实例，一个堆和一个方法区
如果你使用console或者是任何一个调试工具，都能看到在后台有许多线程在运行。这些后台线程不包括调用public static void main（String[]）的main线程以及所有这个main线程自己创建的线程。这些主要的后台系统线程在Hotspot JVM里主要是以下几个：
JVM中的程序计数寄存器（Program Counter Register）中，Register的命名源于CPU的寄存器，寄存器存储指令相关的现场信息。CPU只有把数据装载到寄存器才能够运行。这里，并非是广义上所指的物理寄存器，或许将其翻译为PC计数器（或指令计数器）会更加贴切（也称为程序钩子），并且也不容易引起一些不必要的误会。JVM中的PC寄存器是对物理PC寄存器的一种抽象模拟。
它是一块很小的内存空间，几乎可以忽略不记。也是运行速度最快的存储区域。在JVM规范中，每个线程都有它自己的程序计数器，是线程私有的，生命周期与线程的生命周期保持一致。任何时间一个线程都只有一个方法在执行，也就是所谓的当前方法。程序计数器会存储当前线程正在执行的Java方法的JVM指令地址；或者，如果是在执行native方法，则是未指定值（undefned）。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。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。它是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何outotMemoryError情况的区域。
PC寄存器用来存储指向下一条指令的地址，也即将要执行的指令代码，由执行引擎读取下一条指令。
这里可以理解为ip地址的下一跳，告诉路由器数据怎样出去，实现网络互通，如果没有配置下一跳也没使用动态路由协议，我们的网络是不通的。我做Java之前是网络工程师，哈哈哈。
我们首先写一个简单的代码
public class PCRegisterTest {
public static void main(String[] args) {
int i = 10;
int j = 20;
int k = i + j;
}
}
然后将代码进行编译成字节码文件，我们再次查看 ，发现在字节码的左边有一个行号标识，它其实就是指令地址，用于指向当前执行到哪里。
0: bipush 10
2: istore_1
3: bipush 20
5: istore_2
6: iload_1
7: iload_2
8: iadd
9: istore_3
10: return
通过PC寄存器，我们就可以知道当前程序执行到哪一步了 
因为CPU需要不停的切换各个线程，这时候切换回来以后，就得知道接着从哪开始继续执行。JVM的字节码解释器就需要通过改变PC寄存器的值来明确下一条应该执行什么样的字节码指令。
我们都知道所谓的多线程在一个特定的时间段内只会执行其中某一个线程的方法，CPU会不停地做任务切换，这样必然导致经常中断或恢复，如何保证分毫无差呢？为了能够准确地记录各个线程正在执行的当前字节码指令地址，最好的办法自然是为每一个线程都分配一个PC寄存器，这样一来各个线程之间便可以进行独立计算，从而不会出现相互干扰的情况。
由于CPU时间片轮限制，众多线程在并发执行过程中，任何一个确定的时刻，一个处理器或者多核处理器中的一个内核，只会执行某个线程中的一条指令。
这样必然导致经常中断或恢复，如何保证分毫无差呢？每个线程在创建后，都会产生自己的程序计数器和栈帧，程序计数器在各个线程之间互不影响。
CPU时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片。
在宏观上：俄们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。
在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。
由于跨平台性的设计，Java的指令都是根据栈来设计的。不同平台CPU架构不同，所以不能设计为基于寄存器的。
优点是跨平台，指令集小，编译器容易实现。
缺点是性能下降，实现同样的功能需要更多的指令。
有不少Java开发人员一提到Java内存结构，就会非常粗粒度地将JVM中的内存区理解为仅有Java堆（heap）和Java战（stack）？为什么？大学的C语言教的只有堆和栈，学Java后才知道了一个方法区。
首先栈是运行时的单位，而堆是存储的单位。
Java虚拟机栈（Java Virtual Machine Stack），早期也叫Java栈。每个线程在创建时都会创建一个虚拟机栈，其内部保存一个个的栈帧（Stack Frame），对应着一次次的Java方法调用。
是线程私有的
生命周期和线程一致，也就是线程结束了，该虚拟机栈也销毁了。
主管Java程序的运行，它保存方法的局部变量、部分结果，并参与方法的调用和返回。
局部变量，它是相比于成员变量来说的（或属性）
基本数据类型变量 VS 引用类型变量（类、数组、接口）
栈是一种快速有效的分配存储方式，访问速度仅次于程序计数器。JVM直接对Java栈的操作只有两个：
对于栈来说不存在垃圾回收问题（栈存在溢出的情况）
栈中可能出现的异常，Java 虚拟机规范允许Java栈的大小是动态的或者是固定不变的。
如果采用固定大小的Java虚拟机栈，那每一个线程的Java虚拟机栈容量可以在线程创建的时候独立选定。如果线程请求分配的栈容量超过Java虚拟机栈允许的最大容量，Java虚拟机将会抛出一个StackoverflowError 异常。
如果Java虚拟机栈可以动态扩展，并且在尝试扩展的时候无法申请到足够的内存，或者在创建新的线程时没有足够的内存去创建对应的虚拟机栈，那Java虚拟机将会抛出一个 outofMemoryError 异常。
public class StackErrorTest {
private static int count = 1;
public static void main(String[] args) {
System.out.println(count++);
main(args);
}
}
当栈深度达到9803的时候，就出现栈内存空间不足
我们可以使用参数 -Xss选项来设置线程的最大栈空间，栈的大小直接决定了函数调用的最大可达深度
-Xss1m
-Xss1k
每个线程都有自己的栈，栈中的数据都是以栈帧（Stack Frame）的格式存在。
在这个线程上正在执行的每个方法都各自对应一个栈帧（Stack Frame）。
栈帧是一个内存区块，是一个数据集，维系着方法执行过程中的各种数据信息。
每个线程都有自己的栈，栈中的数据都是以栈帧（Stack Frame）的格式存在。在这个线程上正在执行的每个方法都各自对应一个栈颜（Stack Frame）。栈帧是一个内存区块，是一个数据集，维系着方法执行过程中的各种数据信息。
OOP的基本概念：类和对象
类中基本结构：field（属性、字段、域）、method
JVM直接对Java栈的操作只有两个，就是对栈帧的压栈和出栈，遵循“先进后出”/“后进先出”原则。
在一条活动线程中，一个时间点上，只会有一个活动的栈帧。即只有当前正在执行的方法的栈帧（栈顶栈帧）是有效的，这个栈帧被称为当前栈帧（Current Frame），与当前栈帧相对应的方法就是当前方法（Current Method），定义这个方法的类就是当前类（Current Class）。
执行引擎运行的所有字节码指令只针对当前栈帧进行操作。
如果在该方法中调用了其他方法，对应的新的栈帧会被创建出来，放在栈的顶端，成为新的当前帧。
下面写一个简单的代码
public class StackFrameTest {
public static void main(String[] args) {
method01();
}
private static int method01() {
System.out.println("方法1的开始");
int i = method02();
System.out.println("方法1的结束");
return i;
}
private static int method02() {
System.out.println("方法2的开始");
int i = method03();;
System.out.println("方法2的结束");
return i;
}
private static int method03() {
System.out.println("方法3的开始");
int i = 30;
System.out.println("方法3的结束");
return i;
}
}
输出结果为
方法1的开始
方法2的开始
方法3的开始
方法3的结束
方法2的结束
方法1的结束
满足栈先进后出的概念，通过Idea的 DEBUG，能够看到栈信息
不同线程中所包含的栈帧是不允许存在相互引用的，即不可能在一个栈帧之中引用另外一个线程的栈帧。
如果当前方法调用了其他方法，方法返回之际，当前栈帧会传回此方法的执行结果给前一个栈帧，接着，虚拟机会丢弃当前栈帧，使得前一个栈帧重新成为当前栈帧。
Java方法有两种返回函数的方式，一种是正常的函数返回，使用return指令；另外一种是抛出异常。不管使用哪种方式，都会导致栈帧被弹出。
每个栈帧中存储着五部分：
并行每个线程下的栈都是私有的，因此每个线程都有自己各自的栈，并且每个栈里面都有很多栈帧，栈帧的大小主要由局部变量表和操作数栈决定的。
局部变量表：Local Variables，被称之为局部变量数组或本地变量表。
定义为一个数字数组，主要用于存储方法参数和定义在方法体内的局部变量，这些数据类型包括各类基本数据类型、对象引用（reference），以及Return Address类型。
由于局部变量表是建立在线程的栈上，是线程的私有数据，因此不存在数据安全问题。
局部变量表所需的容量大小是在编译期确定下来的，并保存在方法的Code属性的maximum local variables数据项中。在方法运行期间是不会改变局部变量表的大小的。意思就是只要确定下来，不会更改。
方法嵌套调用的次数由栈的大小决定。一般来说，栈越大，方法嵌套调用次数越多。对一个函数而言，它的参数和局部变量越多，使得局部变量表膨胀，它的栈帧就越大，以满足方法调用所需传递的信息增大的需求。进而函数调用就会占用更多的栈空间，导致其嵌套调用次数就会减少。
局部变量表中的变量只在当前方法调用中有效，在方法执行时，虚拟机通过使用局部变量表完成参数值到参数变量列表的传递过程。当方法调用结束后，随着方法栈帧的销毁，局部变量表也会随之销毁。
复习一下：
成员遍历：堆，随着对象的销毁而销毁
局部遍历：栈，随着方法的结束而销毁
参数值的存放总是在局部变量数组的index0开始，到数组长度-1的索引结束。
局部变量表，最基本的存储单元是Slot（变量槽）局部变量表中存放编译期可知的各种基本数据类型（8种），引用类型（reference），Return Address类型的变量。
在局部变量表里，32位以内的类型只占用一个slot（包括Return Address类型），64位的类型（Long和Double）占用两个slot。
byte、short、char 在存储前被转换为int，
boolean也被转换为int，0表示false，非0表示true。
Long和Double则占据两个slot。
JVM会为局部变量表中的每一个Slot都分配一个访问索引，通过这个索引即可成功访问到局部变量表中指定的局部变量值。
当一个实例方法被调用的时候，它的方法参数和方法体内部定义的局部变量将会按照顺序被复制到局部变量表中的每一个slot上。如果需要访问局部变量表中一个64bit的局部变量值时，只需要使用前一个索引即可。（比如：访问Long或Double类型变量）如果当前帧是由构造方法或者实例方法创建的，那么该对象引用This将会存放在index为0的Slot处，其余的参数按照参数表顺序继续排列。
栈帧中的局部变量表中的槽位是可以重用的，如果一个局部变量过了其作用域，那么在其作用域之后申明的新的局部变就很有可能会复用过期局部变量的槽位，从而达到节省资源的目的。
Java中的变量的分类：
参数表分配完毕之后，再根据方法体内定义的变量的顺序和作用域分配。
我们知道类变量表有两次初始化的机会，第一次是在“准备阶段”，执行系统初始化，对类变量设置零值，另一次则是在“初始化”阶段，赋予程序员在代码中定义的初始值。
和类变量初始化不同的是，局部变量表不存在系统初始化的过程，这意味着一旦定义了局部变量则必须人为的初始化，否则无法使用。
在栈帧中，与性能调优关系最为密切的部分就是前面提到的局部变量表。在方法执行时，虚拟机使用局部变量表完成方法的传递。
局部变量表中的变量也是重要的垃圾回收根节点，只要被局部变量表中直接或间接引用的对象都不会被回收。
操作数栈：Operand Stack
每一个独立的栈帧除了包含局部变量表以外，还包含一个后进先出（Last - In - First -Out）的 操作数栈，也可以称之为 表达式栈（Expression Stack）
操作数栈，在方法执行过程中，根据字节码指令，往栈中写入数据或提取数据，即入栈（push）和 出栈（pop）
代码举例
操作数栈，主要用于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。
操作数栈就是JVM执行引擎的一个工作区，当一个方法刚开始执行的时候，一个新的栈帧也会随之被创建出来，这个方法的操作数栈是空的。.
这个时候数组是有长度的，因为数组一旦创建，那么就是长度不可变的
每一个操作数栈都会拥有一个明确的栈深度用于存储数值，其所需的最大深度在编译期就定义好了，保存在方法的Code属性中，为maxstack的值。
栈中的任何一个元素都是可以任意的Java数据类型
操作数栈并非采用访问索引的方式来进行数据访问的，而是只能通过标准的入栈和出栈操作来完成一次数据访问。
如果被调用的方法带有返回值的话，其返回值将会被压入当前栈帧的操作数栈中，并更新PC寄存器中下一条需要执行的字节码指令。操作数栈中元素的数据类型必须与字节码指令的序列严格匹配，这由编译器在编译器期间进行验证，同时在类加载过程中的类检验阶段的数据流分析阶段要再次验证。
另外，我们说Java虚拟机的解释引擎是基于栈的执行引擎，其中的栈指的就是操作数栈。
代码追踪
public void testAddOperation() {
byte i = 15;
int j = 8;
int k = i + j;
}
使用javap 命令反编译class文件： javap -v 类名.class
byte、short、char、boolean 内部都是使用int型来进行保存的
从上面的代码我们可以知道，我们都是通过bipush对操作数 15 和 8进行入栈操作
同时使用的是 iadd方法进行相加操作，i -> 代表的就是 int，也就是int类型的加法操作
执行流程如下所示：
首先执行第一条语句，PC寄存器指向的是0，也就是指令地址为0，然后使用bipush让操作数15入栈。
执行完后，让PC + 1，指向下一行代码，下一行代码就是将操作数栈的元素存储到局部变量表1的位置，我们可以看到局部变量表的已经增加了一个元素
为什么局部变量表不是从0开始的呢？
其实局部变量表也是从0开始的，但是因为0号位置存储的是this指针，所以说就直接省略了~
然后PC+1，指向的是下一行。让操作数8也入栈，同时执行store操作，存入局部变量表中
然后从局部变量表中，依次将数据放在操作数栈中
然后将操作数栈中的两个元素执行相加操作，并存储在局部变量表3的位置
最后PC寄存器的位置指向10，也就是return方法，则直接退出方法
i++和++i的区别
栈顶缓存技术：Top Of Stack Cashing
前面提过，基于栈式架构的虚拟机所使用的零地址指令更加紧凑，但完成一项操作的时候必然需要使用更多的入栈和出栈指令，这同时也就意味着将需要更多的指令分派（instruction dispatch）次数和内存读/写次数。
由于操作数是存储在内存中的，因此频繁地执行内存读/写操作必然会影响执行速度。为了解决这个问题，HotSpot JVM的设计者们提出了栈顶缓存（Tos，Top-of-Stack Cashing）技术，将栈顶元素全部缓存在物理CPU的寄存器中，以此降低对内存的读/写次数，提升执行引擎的执行效率。
寄存器：指令更少，执行速度快
动态链接：Dynamic Linking
动态链接、方法返回地址、附加信息 ： 有些地方被称为帧数据区
每一个栈帧内部都包含一个指向运行时常量池中该栈帧所属方法的引用包含这个引用的目的就是为了支持当前方法的代码能够实现动态链接（Dynamic Linking）。比如：invokedynamic指令。
在Java源文件被编译到字节码文件中时，所有的变量和方法引用都作为符号引用（symbolic Reference）保存在class文件的常量池里。
比如：描述一个方法调用了另外的其他方法时，就是通过常量池中指向方法的符号引用来表示的，那么动态链接的作用就是为了将这些符号引用转换为调用方法的直接引用。
为什么需要运行时常量池？
因为在不同的方法，都可能调用常量或者方法，所以只需要存储一份即可，节省了空间
常量池的作用：就是为了提供一些符号和常量，便于指令的识别
在JVM中，将符号引用转换为调用方法的直接引用与方法的绑定机制相关
静态链接
当一个字节码文件被装载进JVM内部时，如果被调用的目标方法在编译期克制，且运行期保持不变时，这种情况下降调用方法的符号引用转换为直接引用的过程称之为静态链接
动态链接
如果被调用的方法在编译期无法被确定下来，也就是说，只能够在程序运行期将调用的方法的符号转换为直接引用，由于这种引用转换过程具备动态性，因此也被称之为动态链接。
绑定机制
对应的方法的绑定机制为：早期绑定（Early Binding）和晚期绑定（Late Binding）。绑定是一个字段、方法或者类在符号引用被替换为直接引用的过程，这仅仅发生一次。
早期绑定
早期绑定就是指被调用的目标方法如果在编译期可知，且运行期保持不变时，即可将这个方法与所属的类型进行绑定，这样一来，由于明确了被调用的目标方法究竟是哪一个，因此也就可以使用静态链接的方式将符号引用转换为直接引用。
晚期绑定
如果被调用的方法在编译期无法被确定下来，只能够在程序运行期根据实际的类型绑定相关的方法，这种绑定方式也就被称之为晚期绑定。
随着高级语言的横空出世，类似于Java一样的基于面向对象的编程语言如今越来越多，尽管这类编程语言在语法风格上存在一定的差别，但是它们彼此之间始终保持着一个共性，那就是都支持封装、继承和多态等面向对象特性，既然这一类的编程语言具备多态特悄，那么自然也就具备早期绑定和晚期绑定两种绑定方式。
Java中任何一个普通的方法其实都具备虚函数的特征，它们相当于C++语言中的虚函数（C++中则需要使用关键字virtual来显式定义）。如果在Java程序中不希望某个方法拥有虚函数的特征时，则可以使用关键字final来标记这个方法。
子类对象的多态的使用前提
- 类的继承关系
- 方法的重写
虚拟机中提供了以下几条方法调用指令：
invokedynamic：动态解析出需要调用的方法，然后执行前四条指令固化在虚拟机内部，方法的调用执行不可人为干预，而invokedynamic指令则支持由用户确定方法版本。其中invokestatic指令和invokespecial指令调用的方法称为非虚方法，其余的（fina1修饰的除外）称为虚方法。
JVM字节码指令集一直比较稳定，一直到Java7中才增加了一个invokedynamic指令，这是Java为了实现动态类型语言】支持而做的一种改进。
但是在Java7中并没有提供直接生成invokedynamic指令的方法，需要借助ASM这种底层字节码工具来产生invokedynamic指令。直到Java8的Lambda表达式的出现，invokedynamic指令的生成，在Java中才有了直接的生成方式。
Java7中增加的动态语言类型支持的本质是对Java虚拟机规范的修改，而不是对Java语言规则的修改，这一块相对来讲比较复杂，增加了虚拟机中的方法调用，最直接的受益者就是运行在Java平台的动态语言的编译器。
动态类型语言和静态类型语言两者的区别就在于对类型的检查是在编译期还是在运行期，满足前者就是静态类型语言，反之是动态类型语言。
说的再直白一点就是，静态类型语言是判断变量自身的类型信息；动态类型语言是判断变量值的类型信息，变量没有类型信息，变量值才有类型信息，这是动态语言的一个重要特征。
Java：String info = "mogu blog"; (Java是静态类型语言的，会先编译就进行类型检查)
JS：var name = "shkstart"; var name = 10; （运行时才进行检查）
Java 语言中方法重写的本质：
IllegalAccessError介绍
程序试图访问或修改一个属性或调用一个方法，这个属性或方法，你没有权限访问。一般的，这个会引起编译器异常。这个错误如果发生在运行时，就说明一个类发生了不兼容的改变。
方法的调用：虚方法表
在面向对象的编程中，会很频繁的使用到动态分派，如果在每次动态分派的过程中都要重新在类的方法元数据中搜索合适的目标的话就可能影响到执行效率。因此，为了提高性能，JVM采用在类的方法区建立一个虚方法表 （virtual method table）（非虚方法不会出现在表中）来实现。使用索引表来代替查找。
每个类中都有一个虚方法表，表中存放着各个方法的实际入口。
虚方法表是什么时候被创建的呢？
虚方法表会在类加载的链接阶段被创建并开始初始化，类的变量初始值准备完成之后，JVM会把该类的方法表也初始化完毕。
如上图所示：如果类中重写了方法，那么调用的时候，就会直接在虚方法表中查找，否则将会直接连接到Object的方法中。
方法返回地址
存放调用该方法的pc寄存器的值。一个方法的结束，有两种方式：
正常执行完成
出现未处理的异常，非正常退出
无论通过哪种方式退出，在方法退出后都返回到该方法被调用的位置。方法正常退出时，调用者的pc计数器的值作为返回地址，即调用该方法的指令的下一条指令的地址。而通过异常退出的，返回地址是要通过异常表来确定，栈帧中一般不会保存这部分信息。
当一个方法开始执行后，只有两种方式可以退出这个方法：
执行引擎遇到任意一个方法返回的字节码指令（return），会有返回值传递给上层的方法调用者，简称正常完成出口；
在方法执行过程中遇到异常（Exception），并且这个异常没有在方法内进行处理，也就是只要在本方法的异常表中没有搜索到匹配的异常处理器，就会导致方法退出，简称异常完成出口。
方法执行过程中，抛出异常时的异常处理，存储在一个异常处理表，方便在发生异常的时候找到处理异常的代码
本质上，方法的退出就是当前栈帧出栈的过程。此时，需要恢复上层方法的局部变量表、操作数栈、将返回值压入调用者栈帧的操作数栈、设置PC寄存器值等，让调用者方法继续执行下去。
正常完成出口和异常完成出口的区别在于：通过异常完成出口退出的不会给他的上层调用者产生任何的返回值。
一些附加信息
栈帧中还允许携带与Java虚拟机实现相关的一些附加信息。例如：对程序调试提供支持的信息。
/**
* 面试题
* 方法中定义局部变量是否线程安全？具体情况具体分析
* 何为线程安全？
* 如果只有一个线程才可以操作此数据，则必是线程安全的
* 如果有多个线程操作，则此数据是共享数据，如果不考虑共享机制，则为线程不安全
*/
public class StringBuilderTest {
// s1的声明方式是线程安全的
public static void method01() {
// 线程内部创建的，属于局部变量
StringBuilder s1 = new StringBuilder();
s1.append("a");
s1.append("b");
}
// 这个也是线程不安全的，因为有返回值，有可能被其它的程序所调用
public static StringBuilder method04() {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
stringBuilder.append("a");
stringBuilder.append("b");
return stringBuilder;
}
// stringBuilder 是线程不安全的，操作的是共享数据
public static void method02(StringBuilder stringBuilder) {
stringBuilder.append("a");
stringBuilder.append("b");
}
/**
* 同时并发的执行，会出现线程不安全的问题
*/
public static void method03() {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
new Thread(() -> {
stringBuilder.append("a");
stringBuilder.append("b");
}, "t1").start();
method02(stringBuilder);
}
// StringBuilder是线程安全的，但是String也可能线程不安全的
public static String method05() {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
stringBuilder.append("a");
stringBuilder.append("b");
return stringBuilder.toString();
}
}
总结一句话就是：如果对象是在内部产生，并在内部消亡，没有返回到外部，那么它就是线程安全的，反之则是线程不安全的。
运行时数据区，是否存在Error和GC？
| 运行时数据区 | 是否存在Error | 是否存在GC |
|---|---|---|
| 程序计数器 | 否 | 否 |
| 虚拟机栈 | 是 | 否 |
| 本地方法栈 | 是 | 否 |
| 方法区 | 是（OOM） | 是 |
| 堆 | 是 | 是 |
简单地讲，一个Native Method是一个Java调用非Java代码的接囗，该方法的实现由非Java语言实现，比如C。这个特征并非Java所特有，很多其它的编程语言都有这一机制，比如在C++中，你可以用extern "c" 告知c++编译器去调用一个c的函数。"A native method is a Java method whose implementation is provided by non-java code."（本地方法是一个非Java的方法，它的具体实现是非Java代码的实现），在定义一个Native Method时，并不提供实现体（有些像定义一个Java interface），因为其实现体是由非java语言在外面实现的。
本地接口的作用是融合不同的编程语言为Java所用，它的初衷是融合C/C++程序。
代码举例说明Native方法是如何编写的
public class IhaveNatives {
public native void Native1(int x);
native static public long Native2();
native synchronized private float Native3(Object o);
native void Natives(int[] ary) throws Exception;
}
需要注意的是：标识符native可以与其它java标识符连用，但是abstract除外
Java使用起来非常方便，有些层次的任务用Java实现起来不容易，或者我们对程序的效率很在意时，问题就来了。
2.1、与非Java环境的交互
有时Java应用需要与Java外面的环境交互，这是本地方法存在的主要原因。你可以想想Java需要与一些底层系统，比如，操作系统或某些硬件交换信息。本地方法正是这样一种交流机制：它为我们提供了一个非常简洁的接口，而且我们无需去了解Java应用之外的繁琐的细节。
2.2、与操作系统的交互
JVM支持着Java语言本身和运行时库，它是Java程序赖以生存的平台，它由一个解释器（解释字节码）和一些连接到本地代码的库组成。然而不管怎样，它毕竟不是一个完整的系统，它经常依赖于一底层系统的支持。这些底层系统常常是强大的操作系统。通过使用本地方法，我们得以用Java实现了jre的与底层系统的交互，甚至JVM的一些部分就是用c写的。还有，如果我们要使用一些Java语言本身没有提供封装的操作系统的特性时，我们也需要使用本地方法。
2.3、Sun's Java
Sun的解释器是用C实现的，这使得它能像一些普通的C一样与外部交互。jre大部分是用Java实现的，它也通过一些本地方法与外界交互。例如：类java.lang.Thread的setpriority（）方法是用Java实现的，但是它实现调用的是该类里的本地方法setpriorityo（）。这个本地方法是用C实现的，并被植入JVM内部，在Windows 95的平台上，这个本地方法最终将调用Win32 setpriority（）ApI。这是一个本地方法的具体实现由JVM直接提供，更多的情况是本地方法由外部的动态链接库（external dynamic link library）提供，然后被JVM调用。
目前该方法使用的越来越少了，除非是与硬件有关的应用，比如通过Java程序驱动打印机或者Java系统管理生产设备，在企业级应用中已经比较少见。因为现在的异构领域间的通信很发达，比如可以使用Socket通信，也可以使用Web Service等等，不多做介绍。
Java虚拟机栈于管理Java方法的调用，而本地方法栈用于管理本地方法的调用。本地方法栈，也是线程私有的。
允许被实现成固定或者是可动态扩展的内存大小。（在内存溢出方面是相同的）
本地方法是使用C语言实现的。它的具体做法是Native Method Stack中登记native方法，在Execution Engine 执行时加载本地方法库。
当某个线程调用一个本地方法时，它就进入了一个全新的并且不再受虚拟机限制的世界。它和虚拟机拥有同样的权限。
并不是所有的JVM都支持本地方法。因为Java虚拟机规范并没有明确要求本地方法栈的使用语言、具体实现方式、数据结构等。如果JVM产品不打算支持native方法，也可以无需实现本地方法栈。在Hotspot JVM中，直接将本地方法栈和虚拟机栈合二为一。
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
-Xmx10m：最大堆内存
下图就是使用：Java VisualVM查看堆空间的内容，通过 jdk bin提供的插件
《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，就是new出来的对象。—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。
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
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
约定：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开始从永久代替换成元空间
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。
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
/**
* -Xms 用来设置堆空间（年轻代+老年代）的初始内存大小
* -X：是jvm运行参数
* ms：memory start
* -Xmx：用来设置堆空间（年轻代+老年代）的最大内存大小
*/
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
long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024;
System.out.println("-Xms:" + initialMemory + "M");
System.out.println("-Xmx:" + maxMemory + "M");
}
}
输出结果
-Xms:245M
-Xmx:3614M
如何查看堆内存的内存分配情况
jps -> jstat -gc 进程id
-XX:+PrintGCDetails
OutOfMemory举例
我们简单的写一个OOM例子
/**
* OOM测试
*/
public class OOMTest {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
while(true) {
list.add(999999999);
}
}
}
然后设置启动参数
-Xms10m -Xmx:10m
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
存储在JVM中的Java对象可以被划分为两类：
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：
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。
-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。
概念
为新对象分配内存是一件非常严谨和复杂的任务，JM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。
可以设置参数：-Xx:MaxTenuringThreshold= N进行设置
图解过程
我们创建的对象，一般都是存放在Eden区的，当我们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，红色的将会被回收，而绿色的还会被占用着，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MinorGC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MinorGC，而幸存者区满了后，不会触发MinorGC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 -> 排长
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);
}
}
}
然后设置JVM参数
-Xms600m -Xmx600m
然后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
最终，在老年代和新生代都满了，就出现OOM
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at com.atguigu.java.chapter08.HeapInstanceTest.<init>(HeapInstanceTest.java:13)
at com.atguigu.java.chapter08.HeapInstanceTest.main(HeapInstanceTest.java:17)
总结
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，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（FullGC）。部分收集：不是完整收集整个Java堆的垃圾收集。其中又分为：
整堆收集（FullGC）：收集整个java堆和方法区的垃圾收集。
1、Minor GC
当年轻代空间不足时，就会触发MinorGC，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
STW：stop the word
2、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MajorGc，经常会伴随至少一次的Minor GC（但非绝对的，在Paralle1 Scavenge收集器的收集策略里就有直接进行MajorGC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MinorGc。如果之后空间还不足，则触发Major GC，Major GC的速度一般会比MinorGc慢1e倍以上，STW的时间更长，如果Major GC后，内存还不足，就报OOM了
3、Full GC
触发Full GC执行的情况有如下五种：
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。
4、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。
/**
* GC测试
*/
public class GCTest {
public static void main(String[] args) {
int i = 0;
try {
List<String> list = new ArrayList<>();
String a = "mogu blog";
while(true) {
list.add(a);
a = a + a;
i++;
}
}catch (Exception e) {
e.getStackTrace();
}
}
}
设置JVM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.atguigu.java.chapter08.GCTest.main(GCTest.java:20)
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
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。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。
如果对象在Eden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MinorGC，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：
空间分配担保： -Xx:HandlePromotionFailure
1、问题：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。
2、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。
3、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。据我所知所有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。
4、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
5、小结：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
-XX:HandlePromotionFalilure：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。
在JDK6 Update24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。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FullGC。
逃逸分析
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。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：
逃逸分析举例
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，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;
}
针对下面的代码
public static StringBuffer createStringBuffer(String s1, String s2) {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append(s1);
sb.append(s2);
return sb;
}
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();
}
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，大家就看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
* @return
*/
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();
}
/**
* 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
}
}
如何快速的判断是否发生了逃逸分析，大家就看new的对象是否在方法外被调用。
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：
结论
开发中能使用局部变量的，就不要使用在方法外定义。使用逃逸分析，编译器可以对代码做如下优化：
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
* -Xmx1G -Xms1G -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails
*/
class User {
private String name;
private String age;
private String gender;
private String phone;
}
public class StackAllocation {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
alloc();
}
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
Thread.sleep(10000000);
}
private static void alloc() {
// 未发生逃逸
User user = new User();
}
}
设置JVM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
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。
例如下面的代码
public void f() {
Object hellis = new Object();
synchronized(hellis) {
System.out.println(hellis);
}
}
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，所以在JIT编译阶段就会被优化掉，优化成：
public void f() {
Object hellis = new Object();
System.out.println(hellis);
}
我们将其转换成字节码
标量（scalar）是指一个无法再分解成更小的数据的数据。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，因为他可以分解成其他聚合量和标量。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);
}
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);
}
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。
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：
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，这一点在逃逸分析相关的文档里已经说明，所以可以明确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会被分配在TLAB上；如果对象较大，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MinorGc。当GC发生在老年代时则被称为MajorGc或者FullGC。一般的，MinorGc的发生频率要比MajorGC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。
这次所讲述的是运行时数据区的最后一个部分
从线程共享与否的角度来看
ThreadLocal：如何保证多个线程在并发环境下的安全性？典型应用就是数据库连接管理，以及会话管理
下面就涉及了对象的访问定位
《Java虚拟机规范》中明确说明：“尽管所有的方法区在逻辑上是属于堆的一部分，但一些简单的实现可能不会选择去进行垃圾收集或者进行压缩。”但对于HotSpotJVM而言，方法区还有一个别名叫做Non-Heap（非堆），目的就是要和堆分开。所以，方法区看作是一块独立于Java堆的内存空间。
方法区主要存放的是 Class，而堆中主要存放的是 实例化的对象
在jdk7及以前，习惯上把方法区，称为永久代。jdk8开始，使用元空间取代了永久代。
本质上，方法区和永久代并不等价。仅是对hotspot而言的。《Java虚拟机规范》对如何实现方法区，不做统一要求。例如：BEAJRockit / IBM J9 中不存在永久代的概念。
现在来看，当年使用永久代，不是好的idea。导致Java程序更容易oom（超过-XX:MaxPermsize上限）
而到了JDK8，终于完全废弃了永久代的概念，改用与JRockit、J9一样在本地内存中实现的元空间（Metaspace）来代替
元空间的本质和永久代类似，都是对JVM规范中方法区的实现。不过元空间与永久代最大的区别在于：元空间不在虚拟机设置的内存中，而是使用本地内存，永久代、元空间二者并不只是名字变了，内部结构也调整了，根据《Java虚拟机规范》的规定，如果方法区无法满足新的内存分配需求时，将抛出OOM异常。
方法区的大小不必是固定的，JVM可以根据应用的需要动态调整。
元数据区大小可以使用参数 -XX:MetaspaceSize 和 -XX:MaxMetaspaceSize指定，默认值依赖于平台。windows下，-XX:MetaspaceSize是21M，-XX:MaxMetaspaceSize的值是-1，即没有限制。
与永久代不同，如果不指定大小，默认情况下，虚拟机会耗尽所有的可用系统内存。如果元数据区发生溢出，虚拟机一样会抛出异常OutOfMemoryError:Metaspace，-XX:MetaspaceSize：设置初始的元空间大小。对于一个64位的服务器端JVM来说，其默认的-xx:MetaspaceSize值为21MB。这就是初始的高水位线，一旦触及这个水位线，Ful1GC将会被触发并卸载没用的类（即这些类对应的类加载器不再存活）然后这个高水位线将会重置。新的高水位线的值取决于GC后释放了多少元空间。如果释放的空间不足，那么在不超过MaxMetaspaceSize时，适当提高该值。如果释放空间过多，则适当降低该值。如果初始化的高水位线设置过低，上述高水位线调整情况会发生很多次。通过垃圾回收器的日志可以观察到Ful1GC多次调用。为了避免频繁地GC，建议将-XX:MetaspaceSize设置为一个相对较高的值。
要解决ooM异常或heap space的异常，一般的手段是首先通过内存映像分析工具（如Ec1ipse Memory Analyzer）对dump出来的堆转储快照进行分析，重点是确认内存中的对象是否是必要的，也就是要先分清楚到底是出现了内存泄漏（Memory Leak）还是内存溢出（Memory Overflow）
如果是内存泄漏，可进一步通过工具查看泄漏对象到GC Roots的引用链。于是就能找到泄漏对象是通过怎样的路径与GCRoots相关联并导致垃圾收集器无法自动回收它们的。掌握了泄漏对象的类型信息，以及GCRoots引用链的信息，就可以比较准确地定位出泄漏代码的位置。
如果不存在内存泄漏，换句话说就是内存中的对象确实都还必须存活着，那就应当检查虚拟机的堆参数（-Xmx与-Xms），与机器物理内存对比看是否还可以调大，从代码上检查是否存在某些对象生命周期过长、持有状态时间过长的情况，尝试减少程序运行期的内存消耗。
《深入理解Java虚拟机》书中对方法区（Method Area）存储内容描述如下：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。
对每个加载的类型（类class、接口interface、枚举enum、注解annotation），JVm必须在方法区中存储以下类型信息：
JVM必须在方法区中保存类型的所有域的相关信息以及域的声明顺序。
域的相关信息包括：域名称、域类型、域修饰符（public，private，protected，static，final，volatile，transient的某个子集）
JVM必须保存所有方法的以下信息，同域信息一样包括声明顺序：
每个异常处理的开始位置、结束位置、代码处理在程序计数器中的偏移地址、被捕获的异常类的常量池索引
静态变量和类关联在一起，随着类的加载而加载，他们成为类数据在逻辑上的一部分，类变量被类的所有实例共享，即使没有类实例时，你也可以访问它。
/**
* non-final的类变量
*/
public class MethodAreaTest {
public static void main(String[] args) {
Order order = new Order();
order.hello();
System.out.println(order.count);
}
}
class Order {
public static int count = 1;
public static final int number = 2;
public static void hello() {
System.out.println("hello!");
}
}
如上代码所示，即使我们把order设置为null，也不会出现空指针异常
全局常量就是使用 static final 进行修饰，被声明为final的类变量的处理方法则不同，每个全局常量在编译的时候就会被分配了。
运行时常量池，就是运行时常量池。
一个有效的字节码文件中除了包含类的版本信息、字段、方法以及接口等描述符信息外，还包含一项信息就是常量池表（Constant Pool Table），包括各种字面量和对类型、域和方法的符号引用
一个java源文件中的类、接口，编译后产生一个字节码文件。而Java中的字节码需要数据支持，通常这种数据会很大以至于不能直接存到字节码里，换另一种方式，可以存到常量池，这个字节码包含了指向常量池的引用。r在动态链接的时候会用到运行时常量池，之前有介绍。
比如：如下的代码：
public class SimpleClass {
public void sayHello() {
System.out.println("hello");
}
}
虽然上述代码只有194字节，但是里面却使用了String、System、PrintStream及Object等结构。这里的代码量其实很少了，如果代码多的话，引用的结构将会更多，这里就需要用到常量池了。
例如下面这段代码
public class MethodAreaTest2 {
public static void main(String args[]) {
Object obj = new Object();
}
}
将会被翻译成如下字节码
new #2
dup
invokespecial
小结
常量池、可以看做是一张表，虚拟机指令根据这张常量表找到要执行的类名、方法名、参数类型、字面量等类型
运行时常量池（Runtime Constant Pool）是方法区的一部分。
常量池表（Constant Pool Table）是Class文件的一部分，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。
运行时常量池，在加载类和接口到虚拟机后，就会创建对应的运行时常量池。
JVM为每个已加载的类型（类或接口）都维护一个常量池。池中的数据项像数组项一样，是通过索引访问的。
运行时常量池中包含多种不同的常量，包括编译期就已经明确的数值字面量，也包括到运行期解析后才能够获得的方法或者字段引用。此时不再是常量池中的符号地址了，这里换为真实地址。
运行时常量池，相对于Class文件常量池的另一重要特征是：具备动态性。
运行时常量池类似于传统编程语言中的符号表（symboltable），但是它所包含的数据却比符号表要更加丰富一些。
当创建类或接口的运行时常量池时，如果构造运行时常量池所需的内存空间超过了方法区所能提供的最大值，则JVM会抛outofMemoryError异常。
方法区使用举例
如下代码
public class MethodAreaDemo {
public static void main(String args[]) {
int x = 500;
int y = 100;
int a = x / y;
int b = 50;
System.out.println(a+b);
}
}
字节码执行过程展示
首先现将操作数500放入到操作数栈中
然后存储到局部变量表中
然后重复一次，把100放入局部变量表中，最后再将变量表中的500 和 100 取出，进行操作
将500 和 100 进行一个除法运算，在把结果入栈
在最后就是输出流，需要调用运行时常量池的常量
最后调用invokevirtual（虚方法调用），然后返回
返回时
程序计数器始终计算的都是当前代码运行的位置，目的是为了方便记录 方法调用后能够正常返回，或者是进行了CPU切换后，也能回来到原来的代码进行执行。方法区的演进细节，首先明确：只有Hotspot才有永久代。BEA JRockit、IBMJ9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。Hotspot中方法区的变化：
| JDK1.6及以前 | 有永久代，静态变量存储在永久代上 |
|---|---|
| JDK1.7 | 有永久代，但已经逐步 “去永久代”，字符串常量池，静态变量移除，保存在堆中 |
| JDK1.8 | 无永久代，类型信息，字段，方法，常量保存在本地内存的元空间，但字符串常量池、静态变量仍然在堆中。 |
JDK6的时候
JDK7的时候
JDK8的时候，元空间大小只受物理内存影响
JRockit是和HotSpot融合后的结果，因为JRockit没有永久代，所以他们不需要配置永久代。随着Java8的到来，HotSpot VM中再也见不到永久代了。但是这并不意味着类的元数据信息也消失了。这些数据被移到了一个与堆不相连的本地内存区域，这个区域叫做元空间（Metaspace）。由于类的元数据分配在本地内存中，元空间的最大可分配空间就是系统可用内存空间，这项改动是很有必要的，原因有：
在某些场景下，如果动态加载类过多，容易产生Perm区的oom。比如某个实际Web工程中，因为功能点比较多，在运行过程中，要不断动态加载很多类，经常出现致命错误。
“Exception in thread‘dubbo client x.x connector'java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space”
而元空间和永久代之间最大的区别在于：元空间并不在虚拟机中，而是使用本地内存。因此，默认情况下，元空间的大小仅受本地内存限制。
有些人认为方法区（如HotSpot虚拟机中的元空间或者永久代）是没有垃圾收集行为的，其实不然。《Java虚拟机规范》对方法区的约束是非常宽松的，提到过可以不要求虚拟机在方法区中实现垃圾收集。事实上也确实有未实现或未能完整实现方法区类型卸载的收集器存在（如JDK11时期的ZGC收集器就不支持类卸载）。 一般来说这个区域的回收效果比较难令人满意，尤其是类型的卸载，条件相当苛刻。但是这部分区域的回收有时又确实是必要的。以前sun公司的Bug列表中，曾出现过的若干个严重的Bug就是由于低版本的HotSpot虚拟机对此区域未完全回收而导致内存泄漏
方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：常量池中废弃的常量和不在使用的类型
Jdk7中将StringTable放到了堆空间中。因为永久代的回收效率很低，在full gc的时候才会触发。而full gc是老年代的空间不足、永久代不足时才会触发。这就导致StringTable回收效率不高。而我们开发中会有大量的字符串被创建，回收效率低，导致永久代内存不足。放到堆里，能及时回收内存。
静态引用对应的对象实体始终都存在堆空间，可以使用 jhsdb.ext，需要在jdk9的时候才引入的staticobj随着Test的类型信息存放在方法区，instanceobj随着Test的对象实例存放在Java堆，localobject则是存放在foo（）方法栈帧的局部变量表中。
测试发现：三个对象的数据在内存中的地址都落在Eden区范围内，所以结论：只要是对象实例必然会在Java堆中分配。接着，找到了一个引用该staticobj对象的地方，是在一个java.1ang.Class的实例里，并且给出了这个实例的地址，通过Inspector查看该对象实例，可以清楚看到这确实是一个java.lang.Class类型的对象实例，里面有一个名为staticobj的实例字段：
从《Java虚拟机规范》所定义的概念模型来看，所有Class相关的信息都应该存放在方法区之中，但方法区该如何实现，《Java虚拟机规范》并未做出规定，这就成了一件允许不同虚拟机自己灵活把握的事情。JDK7及其以后版本的HotSpot虚拟机选择把静态变量与类型在Java语言一端的映射class对象存放在一起，存储于Java堆之中，从我们的实验中也明确验证了这一点
有些人认为方法区（如Hotspot虚拟机中的元空间或者永久代）是没有垃圾收集行为的，其实不然。《Java虚拟机规范》对方法区的约束是非常宽松的，提到过可以不要求虚拟机在方法区中实现垃圾收集。事实上也确实有未实现或未能完整实现方法区类型卸载的收集器存在（如JDK11时期的zGC收集器就不支持类卸载）。
一般来说这个区域的回收效果比较难令人满意，尤其是类型的卸载，条件相当苛刻。但是这部分区域的回收有时又确实是必要的。以前sun公司的Bug列表中，曾出现过的若干个严重的Bug就是由于低版本的HotSpot虚拟机对此区域未完全回收而导致内存泄漏。
方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：常量池中废弃的常量和不再使用的类型。
先来说说方法区内常量池之中主要存放的两大类常量：字面量和符号引用。字面量比较接近Java语言层次的常量概念，如文本字符串、被声明为final的常量值等。而符号引用则属于编译原理方面的概念，包括下面三类常量：
HotSpot虚拟机对常量池的回收策略是很明确的，只要常量池中的常量没有被任何地方引用，就可以被回收。
回收废弃常量与回收Java堆中的对象非常类似。（关于常量的回收比较简单，重点是类的回收）
判定一个常量是否“废弃”还是相对简单，而要判定一个类型是否属于“不再被使用的类”的条件就比较苛刻了。需要同时满足下面三个条件：
百度：
三面：说一下JVM内存模型吧，有哪些区？分别干什么的？
蚂蚁金服：
Java8的内存分代改进
JVM内存分哪几个区，每个区的作用是什么？
一面：JVM内存分布/内存结构？栈和堆的区别？堆的结构？为什么两个survivor区？
二面：Eden和survior的比例分配
小米：
jvm内存分区，为什么要有新生代和老年代
字节跳动：
二面：Java的内存分区
二面：讲讲vm运行时数据库区
什么时候对象会进入老年代？
京东：
JVM的内存结构，Eden和Survivor比例。
JVM内存为什么要分成新生代，老年代，持久代。新生代中为什么要分为Eden和survivor。
天猫：
一面：Jvm内存模型以及分区，需要详细到每个区放什么。
一面：JVM的内存模型，Java8做了什么改
拼多多：
JVM内存分哪几个区，每个区的作用是什么？
美团：
java内存分配
jvm的永久代中会发生垃圾回收吗？
一面：jvm内存分区，为什么要有新生代和老年代？
从对象创建的方式和步骤开始说
虚拟机遇到一条new指令，首先去检查这个指令的参数能否在Metaspace的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经被加载，解析和初始化。（即判断类元信息是否存在）。如果没有，那么在双亲委派模式下，使用当前类加载器以ClassLoader + 包名 + 类名为key进行查找对应的 .class文件，如果没有找到文件，则抛出ClassNotFoundException异常，如果找到，则进行类加载，并生成对应的Class对象。
首先计算对象占用空间的大小，接着在堆中划分一块内存给新对象。如果实例成员变量是引用变量，仅分配引用变量空间即可，即4个字节大小
如果内存规整：指针碰撞
如果内存不规整
如果内存是规整的，那么虚拟机将采用的是指针碰撞法（Bump The Point）来为对象分配内存。
意思是所有用过的内存在一边，空闲的内存放另外一边，中间放着一个指针作为分界点的指示器，分配内存就仅仅是把指针指向空闲那边挪动一段与对象大小相等的距离罢了。如果垃圾收集器选择的是Serial ，ParNew这种基于压缩算法的，虚拟机采用这种分配方式。一般使用带Compact（整理）过程的收集器时，使用指针碰撞。
如果内存不是规整的，已使用的内存和未使用的内存相互交错，那么虚拟机将采用的是空闲列表来为对象分配内存。意思是虚拟机维护了一个列表，记录上那些内存块是可用的，再分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，并更新列表上的内容。这种分配方式成为了 “空闲列表（Free List）”
选择哪种分配方式由Java堆是否规整所决定，而Java堆是否规整又由所采用的垃圾收集器是否带有压缩整理功能决定。
给对象属性赋值的操作
属性的默认初始化
显示初始化
代码块中的初始化
构造器初始化
所有属性设置默认值，保证对象实例字段在不赋值可以直接使用
将对象的所属类（即类的元数据信息）、对象的HashCode和对象的GC信息、锁信息等数据存储在对象的对象头中。这个过程的具体设置方式取决于JVM实现。
在Java程序的视角看来，初始化才正式开始。初始化成员变量，执行实例化代码块，调用类的构造方法，并把堆内对象的首地址赋值给引用变量
因此一般来说（由字节码中跟随invokespecial指令所决定），new指令之后会接着就是执行方法，把对象按照程序员的意愿进行初始化，这样一个真正可用的对象才算完成创建出来。
对象头包含了两部分，分别是 运行时元数据（Mark Word）和 类型指针
如果是数组，还需要记录数组的长度
指向类元数据InstanceKlass，确定该对象所属的类型。指向的其实是方法区中存放的类元信息
不是必须的，也没有特别的含义，仅仅起到占位符的作用
JVM是如何通过栈帧中的对象引用访问到其内部的对象实例呢？
对象访问的两种方式
句柄访问就是说栈的局部变量表中，记录的对象的引用，然后在堆空间中开辟了一块空间，也就是句柄池。
优点：reference中存储稳定句柄地址，对象被移动（垃圾收集时移动对象很普遍）时只会改变句柄中实例数据指针即可，reference本身不需要被修改。
直接指针是局部变量表中的引用，直接指向堆中的实例，在对象实例中有类型指针，指向的是方法区中的对象类型数据。
直接内存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。
Jdk8中的元空间使用直接内存。
直接内存是在Java堆外的、直接向系统申请的内存区间。来源于NIO，通过存在堆中的DirectByteBuffer操作Native内存通常，访问直接内存的速度会优于Java堆，即读写性能高。
使用下列代码，直接分配本地内存空间：
int BUFFER = 1024*1024*1024; // 1GB
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(BUFFER);
使用NIO时，操作系统划出的直接缓存区可以被java代码直接访问，只有一份，NIO适合大文件的读写操作。
避免了中间商赚差价
原来采用BIO的架构，我们需要从用户态切换成内核态。
NIO的方式使用了缓存区的概念
也可能导致outofMemoryError异常，由于直接内存在Java堆外，因此它的大小不会直接受限于-xmx指定的最大堆大小，但是系统内存是有限的，Java堆和直接内存的总和依然受限于操作系统能给出的最大内存。 缺点：
直接内存大小可以通过MaxDirectMemorySize设置，如果不指定，默认与堆的最大值-xmx参数值一致。
执行引擎属于JVM的下层，里面包括解释器、及时编译器、垃圾回收器。
执行引擎是Java虚拟机核心的组成部分之一。“虚拟机”是一个相对于“物理机”的概念，这两种机器都有代码执行能力，其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器、缓存、指令集和操作系统层面上的，而虚拟机的执行引擎则是由软件自行实现的，因此可以不受物理条件制约地定制指令集与执行引擎的结构体系，能够执行那些不被硬件直接支持的指令集格式。
JVM的主要任务是负责装载字节码到其内部，但字节码并不能够直接运行在操作系统之上，因为字节码指令并非等价于本地机器指令，它内部包含的仅仅只是一些能够被JVM所识别的字节码指令、符号表，以及其他辅助信息。
那么，如果想要让一个Java程序运行起来，执行引擎（Execution Engine）的任务就是将字节码指令解释/编译为对应平台上的本地机器指令才可以。简单来说，JVM中的执行引擎充当了将高级语言翻译为机器语言的译者。
从外观上来看，所有的Java虚拟机的执行引擎输入，输出都是一致的：输入的是字节码二进制流，处理过程是字节码解析执行的等效过程，输出的是执行过程。
大部分的程序代码转换成物理机的目标代码或虚拟机能执行的指令集之前，都需要经过上图中的各个步骤
Java代码编译是由Java源码编译器来完成，流程图如下所示：
Java字节码的执行是由JVM执行引擎来完成，流程图 如下所示
我们用一个总的图，来说说 解释器和编译器
当Java虚拟机启动时会根据预定义的规范对字节码采用逐行解释的方式执行，将每条字节码文件中的内容“翻译”为对应平台的本地机器指令执行。
JIT（Just In Time Compiler）编译器：就是虚拟机将源代码直接编译成和本地机器平台相关的机器语言。
JDK1.e时代，将Java语言定位为“解释执行”还是比较准确的。再后来，Java也发展出可以直接生成本地代码的编译器。现在JVM在执行Java代码的时候，通常都会将解释执行与编译执行二者结合起来进行。翻译成本地代码后，就可以做一个缓存操作，存储在方法区中
机器码
各种用二进制编码方式表示的指令，叫做机器指令码。开始，人们就用它采编写程序，这就是机器语言。机器语言虽然能够被计算机理解和接受，但和人们的语言差别太大，不易被人们理解和记忆，并且用它编程容易出差错。用它编写的程序一经输入计算机，CPU直接读取运行，因此和其他语言编的程序相比，执行速度最快。机器指令与CPU紧密相关，所以不同种类的CPU所对应的机器指令也就不同。
指令
由于机器码是有0和1组成的二进制序列，可读性实在太差，于是人们发明了指令。指令就是把机器码中特定的0和1序列，简化成对应的指令（一般为英文简写，如mov，inc等），可读性稍好。由于不同的硬件平台，执行同一个操作，对应的机器码可能不同，所以不同的硬件平台的同一种指令（比如mov），对应的机器码也可能不同。
指令集
不同的硬件平台，各自支持的指令，是有差别的。因此每个平台所支持的指令，称之为对应平台的指令集。 如常见的：
由于指令的可读性还是太差，于是人们又发明了汇编语言。在汇编语言中，用助记符（Mnemonics）代替机器指令的操作码，用地址符号（Symbo1）或标号（Labe1）代替指令或操作数的地址。在不同的硬件平台，汇编语言对应着不同的机器语言指令集，通过汇编过程转换成机器指令。
由于计算机只认识指令码，所以用汇编语言编写的程序还必须翻译成机器指令码，计算机才能识别和执行。
为了使计算机用户编程序更容易些，后来就出现了各种高级计算机语言。高级语言比机器语言、汇编语言更接近人的语言当计算机执行高级语言编写的程序时，仍然需要把程序解释和编译成机器的指令码。完成这个过程的程序就叫做解释程序或编译程序。
高级语言也不是直接翻译成 机器指令，而是翻译成汇编语言吗，如下面说的C和C++
编译过程又可以分成两个阶段：编译和汇编。
编译过程：是读取源程序（字符流），对之进行词法和语法的分析，将高级语言指令转换为功能等效的汇编代码
汇编过程：实际上指把汇编语言代码翻译成目标机器指令的过程。
字节码是一种中间状态（中间码）的二进制代码（文件），它比机器码更抽象，需要直译器转译后才能成为机器码字节码主要为了实现特定软件运行和软件环境、与硬件环境无关。字节码的实现方式是通过编译器和虚拟机器。编译器将源码编译成字节码，特定平台上的虚拟机器将字节码转译为可以直接执行的指令。
JVM设计者们的初衷仅仅只是单纯地为了满足Java程序实现跨平台特性，因此避免采用静态编译的方式直接生成本地机器指令，从而诞生了实现解释器在运行时采用逐行解释字节码执行程序的想法。
为什么Java源文件不直接翻译成JMV，而是翻译成字节码文件？可能是因为直接翻译的代码是比较大的解释器真正意义上所承担的角色就是一个运行时“翻译者”，将字节码文件中的内容“翻译”为对应平台的本地机器指令执行。当一条字节码指令被解释执行完成后，接着再根据PC寄存器中记录的下一条需要被执行的字节码指令执行解释操作。
在Java的发展历史里，一共有两套解释执行器，即古老的字节码解释器、现在普遍使用的模板解释器。字节码解释器在执行时通过纯软件代码模拟字节码的执行，效率非常低下。而模板解释器将每一条字节码和一个模板函数相关联，模板函数中直接产生这条字节码执行时的机器码，从而很大程度上提高了解释器的性能。
在HotSpot VM中，解释器主要由Interpreter模块和Code模块构成。
现状
由于解释器在设计和实现上非常简单，因此除了Java语言之外，还有许多高级语言同样也是基于解释器执行的，比如Python、Per1、Ruby等。但是在今天，基于解释器执行已经沦落为低效的代名词，并且时常被一些C/C++程序员所调侃。为了解决这个问题，JVM平台支持一种叫作即时编译的技术。即时编译的目的是避免函数被解释执行，而是将整个函数体编译成为机器码，每次函数执行时，只执行编译后的机器码即可，这种方式可以使执行效率大幅度提升。不过无论如何，基于解释器的执行模式仍然为中间语言的发展做出了不可磨灭的贡献。
Java代码的执行分类
第一种是将源代码编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器将字节码文件转为机器码执行
第二种是编译执行（直接编译成机器码）。现代虚拟机为了提高执行效率，会使用即时编译技术（JIT，Just In Time）将方法编译成机器码后再执行
HotSpot VM是目前市面上高性能虚拟机的代表作之一。它采用解释器与即时编译器并存的架构。在Java虚拟机运行时，解释器和即时编译器能够相互协作，各自取长补短，尽力去选择最合适的方式来权衡编译本地代码的时间和直接解释执行代码的时间。在今天，Java程序的运行性能早已脱胎换骨，已经达到了可以和C/C++ 程序一较高下的地步。
问题来了
有些开发人员会感觉到诧异，既然HotSpot VM中已经内置JIT编译器了，那么为什么还需要再使用解释器来“拖累”程序的执行性能呢？比如JRockit VM内部就不包含解释器，字节码全部都依靠即时编译器编译后执行。
首先明确： 当程序启动后，解释器可以马上发挥作用，省去编译的时间，立即执行。 编译器要想发挥作用，把代码编译成本地代码，需要一定的执行时间。但编译为本地代码后，执行效率高。
所以： 尽管JRockit VM中程序的执行性能会非常高效，但程序在启动时必然需要花费更长的时间来进行编译。对于服务端应用来说，启动时间并非是关注重点，但对于那些看中启动时间的应用场景而言，或许就需要采用解释器与即时编译器并存的架构来换取一个平衡点。
在此模式下，当Java虚拟器启动时，解释器可以首先发挥作用，而不必等待即时编译器全部编译完成后再执行，这样可以省去许多不必要的编译时间。随着时间的推移，编译器发挥作用，把越来越多的代码编译成本地代码，获得更高的执行效率。同时，解释执行在编译器进行激进优化不成立的时候，作为编译器的“逃生门”。
当虚拟机启动的时候，解释器可以首先发挥作用，而不必等待即时编译器全部编译完成再执行，这样可以省去许多不必要的编译时间。并且随着程序运行时间的推移，即时编译器逐渐发挥作用，根据热点探测功能，将有价值的字节码编译为本地机器指令，以换取更高的程序执行效率。
案例
注意解释执行与编译执行在线上环境微妙的辩证关系。机器在热机状态可以承受的负载要大于冷机状态。如果以热机状态时的流量进行切流，可能使处于冷机状态的服务器因无法承载流量而假死。
在生产环境发布过程中，以分批的方式进行发布，根据机器数量划分成多个批次，每个批次的机器数至多占到整个集群的1/8。曾经有这样的故障案例：某程序员在发布平台进行分批发布，在输入发布总批数时，误填写成分为两批发布。如果是热机状态，在正常情况下一半的机器可以勉强承载流量，但由于刚启动的JVM均是解释执行，还没有进行热点代码统计和JIT动态编译，导致机器启动之后，当前1/2发布成功的服务器马上全部宕机，此故障说明了JIT的存在。—阿里团队
概念解释
前端编译器：Sun的Javac、Eclipse JDT中的增量式编译器（ECJ）。
JIT编译器：HotSpot VM的C1、C2编译器。
AOT 编译器：GNU Compiler for the Java（GCJ）、Excelsior JET。
热点探测技术
一个被多次调用的方法，或者是一个方法体内部循环次数较多的循环体都可以被称之为“热点代码”，因此都可以通过JIT编译器编译为本地机器指令。由于这种编译方式发生在方法的执行过程中，因此被称之为栈上替换，或简称为OSR（On Stack Replacement）编译。
一个方法究竟要被调用多少次，或者一个循环体究竟需要执行多少次循环才可以达到这个标准？必然需要一个明确的阈值，JIT编译器才会将这些“热点代码”编译为本地机器指令执行。这里主要依靠热点探测功能。
目前HotSpot VM所采用的热点探测方式是基于计数器的热点探测。
采用基于计数器的热点探测，HotSpot V将会为每一个方法都建立2个不同类型的计数器，分别为方法调用计数器（Invocation Counter）和回边计数器（Back Edge Counter）。
这个计数器就用于统计方法被调用的次数，它的默认阀值在Client模式下是1500次，在Server模式下是10000次。超过这个阈值，就会触发JIT编译。这个阀值可以通过虚拟机参数 -XX:CompileThreshold 来人为设定。当一个方法被调用时，会先检查该方法是否存在被JIT编译过的版本，如果存在，则优先使用编译后的本地代码来执行。如果不存在已被编译过的版本，则将此方法的调用计数器值加1，然后判断方法调用计数器与回边计数器值之和是否超过方法调用计数器的阀值。如果已超过阈值，那么将会向即时编译器提交一个该方法的代码编译请求。
如果不做任何设置，方法调用计数器统计的并不是方法被调用的绝对次数，而是一个相对的执行频率，即一段时间之内方法被调用的次数。当超过一定的时间限度，如果方法的调用次数仍然不足以让它提交给即时编译器编译，那这个方法的调用计数器就会被减少一半，这个过程称为方法调用计数器热度的衰减（Counter Decay），而这段时间就称为此方法统计的半衰周期（Counter Half Life Time）
进行热度衰减的动作是在虚拟机进行垃圾收集时顺便进行的，可以使用虚拟机参数 -XX:-UseCounterDecay 来关闭热度衰减，让方法计数器统计方法调用的绝对次数，这样，只要系统运行时间足够长，绝大部分方法都会被编译成本地代码。
另外，可以使用-XX:CounterHalfLifeTime参数设置半衰周期的时间，单位是秒。
它的作用是统计一个方法中循环体代码执行的次数，在字节码中遇到控制流向后跳转的指令称为“回边”（Back Edge）。显然，建立回边计数器统计的目的就是为了触发OSR编译。
缺省情况下HotSpot VM是采用解释器与即时编译器并存的架构，当然开发人员可以根据具体的应用场景，通过命令显式地为Java虚拟机指定在运行时到底是完全采用解释器执行，还是完全采用即时编译器执行。如下所示：
JIT的编译器还分为了两种，分别是C1和C2，在HotSpot VM中内嵌有两个JIT编译器，分别为Client Compiler和Server Compiler，但大多数情况下我们简称为C1编译器 和 C2编译器。开发人员可以通过如下命令显式指定Java虚拟机在运行时到底使用哪一种即时编译器，如下所示：
-client：指定Java虚拟机运行在Client模式下，并使用C1编译器；
-server：指定Java虚拟机运行在server模式下，并使用C2编译器。
在不同的编译器上有不同的优化策略，C1编译器上主要有方法内联，去虚拟化、元余消除。
C2的优化主要是在全局层面，逃逸分析是优化的基础。基于逃逸分析在C2上有如下几种优化：
分层编译（Tiered Compilation）策略：程序解释执行（不开启性能监控）可以触发C1编译，将字节码编译成机器码，可以进行简单优化，也可以加上性能监控，C2编译会根据性能监控信息进行激进优化。
不过在Java7版本之后，一旦开发人员在程序中显式指定命令“-server"时，默认将会开启分层编译策略，由C1编译器和C2编译器相互协作共同来执行编译任务。
总结
AOT编译器
jdk9引入了AoT编译器（静态提前编译器，Ahead of Time Compiler）
Java 9引入了实验性AOT编译工具aotc。它借助了Graal编译器，将所输入的Java类文件转换为机器码，并存放至生成的动态共享库之中。
所谓AOT编译，是与即时编译相对立的一个概念。我们知道，即时编译指的是在程序的运行过程中，将字节码转换为可在硬件上直接运行的机器码，并部署至托管环境中的过程。而AOT编译指的则是，在程序运行之前，便将字节码转换为机器码的过程。
.java -> .class -> (使用jaotc) -> .so
最大的好处：Java虚拟机加载已经预编译成二进制库，可以直接执行。不必等待及时编译器的预热，减少Java应用给人带来“第一次运行慢” 的不良体验
缺点：
-XX:+UnlockExperimentalvMOptions -XX:+UseJVMCICompiler
字符串常量池不会存储相同内容的字符串
String类的当前实现将字符存储在char数组中，每个字符使用两个字节(16位)。从许多不同的应用程序收集的数据表明，字符串是堆使用的主要组成部分，而且，大多数字符串对象只包含拉丁字符。这些字符只需要一个字节的存储空间，因此这些字符串对象的内部char数组中有一半的空间将不会使用。
我们建议改变字符串的内部表示class从utf - 16字符数组到字节数组+一个encoding-flag字段。新的String类将根据字符串的内容存储编码为ISO-8859-1/Latin-1(每个字符一个字节)或UTF-16(每个字符两个字节)的字符。编码标志将指示使用哪种编码。
结论：String再也不用char[] 来存储了，改成了byte [] 加上编码标记，节约了一些空间
// 之前
private final char value[];
// 之后
private final byte[] value
同时基于String的数据结构，例如StringBuffer和StringBuilder也同样做了修改
String：代表不可变的字符序列。简称：不可变性。
当对字符串重新赋值时，需要重写指定内存区域赋值，不能使用原有的value进行赋值。 当对现有的字符串进行连接操作时，也需要重新指定内存区域赋值，不能使用原有的value进行赋值。 当调用string的replace（）方法修改指定字符或字符串时，也需要重新指定内存区域赋值，不能使用原有的value进行赋值。 通过字面量的方式（区别于new）给一个字符串赋值，此时的字符串值声明在字符串常量池中。
代码
/**
* String的不可变性
*/
public class StringTest1 {
public static void test1() {
// 字面量定义的方式，“abc”存储在字符串常量池中
String s1 = "abc";
String s2 = "abc";
System.out.println(s1 == s2);
s1 = "hello";
System.out.println(s1 == s2);
System.out.println(s1);
System.out.println(s2);
System.out.println("----------------");
}
public static void test2() {
String s1 = "abc";
String s2 = "abc";
// 只要进行了修改，就会重新创建一个对象，这就是不可变性
s2 += "def";
System.out.println(s1);
System.out.println(s2);
System.out.println("----------------");
}
public static void test3() {
String s1 = "abc";
String s2 = s1.replace('a', 'm');
System.out.println(s1);
System.out.println(s2);
}
public static void main(String[] args) {
test1();
test2();
test3();
}
}
运行结果
true
false
hello
abc
----------------
abc
abcdef
----------------
abc
mbc
/**
* 面试题
*/
public class StringExer {
String str = new String("good");
char [] ch = {'t','e','s','t'};
public void change(String str, char ch []) {
str = "test ok";
ch[0] = 'b';
}
public static void main(String[] args) {
StringExer ex = new StringExer();
ex.change(ex.str, ex.ch);
System.out.println(ex.str);
System.out.println(ex.ch);
}
}
输出结果
good
best
字符串常量池是不会存储相同内容的字符串的
String的String Pool是一个固定大小的HashTable，默认值大小长度是1009。如果放进String Pool的String非常多，就会造成Hash冲突严重，从而导致链表会很长，而链表长了后直接会造成的影响就是当调用string.intern时性能会大幅下降。使用-XX:StringTablesize可设置StringTable的长度。
在jdk6中StringTable是固定的，就是1009的长度，所以如果常量池中的字符串过多就会导致效率下降很快。stringTablesize设置没有要求。
在Jdk7中，StringTable的长度默认值是60013。
在Jdk8中，StringTable可以设置的最小值为1009。
在Java语言中有8种基本数据类型和一种比较特殊的类型string。这些类型为了使它们在运行过程中速度更快、更节省内存，都提供了一种常量池的概念。常量池就类似一个Java系统级别提供的缓存。8种基本数据类型的常量池都是系统协调的，String类型的常量池比较特殊。
它的主要使用方法有两种。
1、直接使用双引号声明出来的String对象会直接存储在常量池中。
2、如果不是用双引号声明的string对象，可以使用string提供的intern（）方法。
Java 6及以前，字符串常量池存放在永久代
Java 7中 oracle的工程师对字符串池的逻辑做了很大的改变，即将字符串常量池的位置调整到Java堆内
所有的字符串都保存在堆（Heap）中，和其他普通对象一样，这样可以让你在进行调优应用时仅需要调整堆大小就可以了。
字符串常量池概念原本使用得比较多，但是这个改动使得我们有足够的理由让我们重新考虑在Java 7中使用string.intern（）。
Java8元空间，字符串常量在堆
在JDK 7中，interned字符串不再在Java堆的永久生成中分配，而是在Java堆的主要部分(称为年轻代和年老代)中分配，与应用程序创建的其他对象一起分配。此更改将导致驻留在主Java堆中的数据更多，驻留在永久生成中的数据更少，因此可能需要调整堆大小。由于这一变化，大多数应用程序在堆使用方面只会看到相对较小的差异，但加载许多类或大量使用字符串的较大应用程序会出现这种差异。intern()方法会看到更显著的差异。
Java语言规范里要求完全相同的字符串字面量，应该包含同样的Unicode字符序列（包含同一份码点序列的常量），并且必须是指向同一个String类实例。
public static void test1() {
String s1 = "a" + "b" + "c"; // 得到 abc的常量池
String s2 = "abc"; // abc存放在常量池，直接将常量池的地址返回
/**
* 最终java编译成.class，再执行.class
*/
System.out.println(s1 == s2); // true，因为存放在字符串常量池
System.out.println(s1.equals(s2)); // true
}
public static void test2() {
String s1 = "javaEE";
String s2 = "hadoop";
String s3 = "javaEEhadoop";
String s4 = "javaEE" + "hadoop";
String s5 = s1 + "hadoop";
String s6 = "javaEE" + s2;
String s7 = s1 + s2;
System.out.println(s3 == s4); // true
System.out.println(s3 == s5); // false
System.out.println(s3 == s6); // false
System.out.println(s3 == s7); // false
System.out.println(s5 == s6); // false
System.out.println(s5 == s7); // false
System.out.println(s6 == s7); // false
String s8 = s6.intern();
System.out.println(s3 == s8); // true
}
从上述的结果我们可以知道：
如果拼接符号的前后出现了变量，则相当于在堆空间中new String()，具体的内容为拼接的结果
而调用intern方法，则会判断字符串常量池中是否存在JavaEEhadoop值，如果存在则返回常量池中的值，否者就在常量池中创建
拼接操作的底层其实使用了StringBuilder
s1 + s2的执行细节
在JDK5之后，使用的是StringBuilder，在JDK5之前使用的是StringBuffer
| String | StringBuffer | StringBuilder |
|---|---|---|
| String的值是不可变的，这就导致每次对String的操作都会生成新的String对象，不仅效率低下，而且浪费大量优先的内存空间 | StringBuffer是可变类，和线程安全的字符串操作类，任何对它指向的字符串的操作都不会产生新的对象。每个StringBuffer对象都有一定的缓冲区容量，当字符串大小没有超过容量时，不会分配新的容量，当字符串大小超过容量时，会自动增加容量 | 可变类，速度更快 |
| 不可变 | 可变 | 可变 |
| 线程安全 | 线程不安全 | |
| 多线程操作字符串 | 单线程操作字符串 |
注意，我们左右两边如果是变量的话，就是需要new StringBuilder进行拼接，但是如果使用的是final修饰，则是从常量池中获取。所以说拼接符号左右两边都是字符串常量或常量引用 则仍然使用编译器优化。也就是说被final修饰的变量，将会变成常量，类和方法将不能被继承、
public static void test4() {
final String s1 = "a";
final String s2 = "b";
String s3 = "ab";
String s4 = s1 + s2;
System.out.println(s3 == s4);
}
运行结果
true
public static void method1(int highLevel) {
String src = "";
for (int i = 0; i < highLevel; i++) {
src += "a"; // 每次循环都会创建一个StringBuilder对象
}
}
public static void method2(int highLevel) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < highLevel; i++) {
sb.append("a");
}
}
方法1耗费的时间：4005ms，方法2消耗时间：7ms
结论：
好处
改进的空间
intern是一个native方法，调用的是底层C的方法
字符串池最初是空的，由String类私有地维护。在调用intern方法时，如果池中已经包含了由equals(object)方法确定的与该字符串对象相等的字符串，则返回池中的字符串。否则，该字符串对象将被添加到池中，并返回对该字符串对象的引用。
如果不是用双引号声明的string对象，可以使用string提供的intern方法：intern方法会从字符串常量池中查询当前字符串是否存在，若不存在就会将当前字符串放入常量池中。
比如：
String myInfo = new string("I love atguigu").intern();
也就是说，如果在任意字符串上调用string.intern方法，那么其返回结果所指向的那个类实例，必须和直接以常量形式出现的字符串实例完全相同。因此，下列表达式的值必定是true
（"a"+"b"+"c"）.intern（）=="abc"
通俗点讲，Interned string就是确保字符串在内存里只有一份拷贝，这样可以节约内存空间，加快字符串操作任务的执行速度。注意，这个值会被存放在字符串内部池（String Intern Pool）
我们通过测试一下，使用了intern和不使用的时候，其实相差还挺多的
/**
* 使用Intern() 测试执行效率
*/
public class StringIntern2 {
static final int MAX_COUNT = 1000 * 10000;
static final String[] arr = new String[MAX_COUNT];
public static void main(String[] args) {
Integer [] data = new Integer[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < MAX_COUNT; i++) {
arr[i] = new String(String.valueOf(data[i%data.length])).intern();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("花费的时间为：" + (end - start));
try {
Thread.sleep(1000000);
} catch (Exception e) {
e.getStackTrace();
}
}
}
结论：对于程序中大量使用存在的字符串时，尤其存在很多已经重复的字符串时，使用intern()方法能够节省内存空间。
大的网站平台，需要内存中存储大量的字符串。比如社交网站，很多人都存储：北京市、海淀区等信息。这时候如果字符串都调用intern() 方法，就会很明显降低内存的大小。
new String("ab")会创建几个对象
/**
* new String("ab") 会创建几个对象？ 看字节码就知道是2个对象
*/
public class StringNewTest {
public static void main(String[] args) {
String str = new String("ab");
}
}
我们转换成字节码来查看
0 new #2 <java/lang/String>
3 dup
4 ldc #3 <ab>
6 invokespecial #4 <java/lang/String.<init>>
9 astore_1
10 return
这里面就是两个对象
new String("a") + new String("b") 会创建几个对象
/**
* new String("ab")+ new String("b") 会创建几个对象？ 看字节码就知道是6个对象
*/
public class StringNewTest {
public static void main(String[] args) {
String str = new String("a") + new String("b");
}
}
字节码文件为
0 new #2 <java/lang/StringBuilder>
3 dup
4 invokespecial #3 <java/lang/StringBuilder.<init>>
7 new #4 <java/lang/String>
10 dup
11 ldc #5 <a>
13 invokespecial #6 <java/lang/String.<init>>
16 invokevirtual #7 <java/lang/StringBuilder.append>
19 new #4 <java/lang/String>
22 dup
23 ldc #8 <b>
25 invokespecial #6 <java/lang/String.<init>>
28 invokevirtual #7 <java/lang/StringBuilder.append>
31 invokevirtual #9 <java/lang/StringBuilder.toString>
34 astore_1
35 return
我们创建了6个对象
JDK6中
String s = new String("1"); // 在常量池中已经有了
s.intern(); // 将该对象放入到常量池。但是调用此方法没有太多的区别，因为已经存在了1
String s2 = "1";
System.out.println(s == s2); // false
String s3 = new String("1") + new String("1");
s3.intern();
String s4 = "11";
System.out.println(s3 == s4); // true
输出结果
false
true
为什么对象会不一样呢？
如果是下面这样的，那么就是true
String s = new String("1");
s = s.intern();
String s2 = "1";
System.out.println(s == s2); // true
而对于下面的来说，因为 s3变量记录的地址是 new String("11")，然后这段代码执行完以后，常量池中不存在 "11"，这是JDK6的关系，然后执行 s3.intern()后，就会在常量池中生成 "11"，最后 s4用的就是s3的地址
为什么最后输出的 s3 == s4 会为false呢？
这是因为在JDK6中创建了一个新的对象 "11"，也就是有了新的地址， s2 = 新地址
而在JDK7中，在JDK7中，并没有创新一个新对象，而是指向常量池中的新对象
JDK7中
String s = new String("1");
s.intern();
String s2 = "1";
System.out.println(s == s2); // true
String s3 = new String("1") + new String("1");
s3.intern();
String s4 = "11";
System.out.println(s3 == s4); // true
扩展
String s3 = new String("1") + new String("1");
String s4 = "11"; // 在常量池中生成的字符串
s3.intern(); // 然后s3就会从常量池中找，发现有了，就什么事情都不做
System.out.println(s3 == s4);
我们将 s4的位置向上移动一行，发现变化就会很大，最后得到的是 false
总结string的intern（）的使用：
JDK1.6中，将这个字符串对象尝试放入串池。
JDK1.7起，将这个字符串对象尝试放入串池。
练习：
所以上述结果，在JDK6中是：
true
false
在JDK8中是
false
true
针对下面这题，在JDK6和8中表现的是一样的
/**
* String的垃圾回收
* -Xms15m -Xmx15m -XX:+PrintStringTableStatistics -XX:+PrintGCDetails
*/
public class StringGCTest {
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
String.valueOf(i).intern();
}
}
}
注意这里说的重复，指的是在堆中的数据，而不是常量池中的，因为常量池中的本身就不会重复
描述
背景：对许多Java应用（有大的也有小的）做的测试得出以下结果：
堆存活数据集合里面string对象占了25%
堆存活数据集合里面重复的string对象有13.5%
string对象的平均长度是45
许多大规模的Java应用的瓶颈在于内存，测试表明，在这些类型的应用里面，Java堆中存活的数据集合差不多25%是string对象。更进一步，这里面差不多一半string对象是重复的，重复的意思是说： stringl.equals（string2）= true。堆上存在重复的string对象必然是一种内存的浪费。这个项目将在G1垃圾收集器中实现自动持续对重复的string对象进行去重，这样就能避免浪费内存。
实现
开启
命令行选项
UsestringDeduplication（bool）：开启string去重，默认是不开启的，需要手动开启。 Printstringbeduplicationstatistics（bool）：打印详细的去重统计信息 stringpeduplicationAgeThreshold（uintx）：达到这个年龄的string对象被认为是去重的候选对象
这次我们主要关注的是黄色部分，内存的分配与回收
在提到什么是垃圾之前，我们先看下面一张图
从上图我们可以很明确的知道，Java 和 C++语言的区别，就在于垃圾收集技术和内存动态分配上，C语言没有垃圾收集技术，需要我们手动的收集。
垃圾收集，不是Java语言的伴生产物。早在1960年，第一门开始使用内存动态分配和垃圾收集技术的Lisp语言诞生。 关于垃圾收集有三个经典问题：
垃圾收集机制是Java的招牌能力，极大地提高了开发效率。如今，垃圾收集几乎成为现代语言的标配，即使经过如此长时间的发展，Java的垃圾收集机制仍然在不断的演进中，不同大小的设备、不同特征的应用场景，对垃圾收集提出了新的挑战，这当然也是面试的热点。
总结：什么是垃圾？
垃圾是指在运行程序中没有任何指针指向的对象，这个对象就是需要被回收的垃圾。
如果不及时对内存中的垃圾进行清理，那么，这些垃圾对象所占的内存空间会一直保留到应用程序的结束，被保留的空间无法被其它对象使用，甚至可能导致内存溢出。
机械硬盘需要进行磁盘整理，同时还有坏道
蚂蚁金服
百度
天猫
滴滴
Java的垃圾回收器都有哪些，说下g1的应用场景，平时你是如何搭配使用垃圾回收器的
京东
阿里
字节跳动
对于高级语言来说，一个基本认知是如果不进行垃圾回收，内存迟早都会被消耗完，因为不断地分配内存空间而不进行回收，就好像不停地生产生活垃圾而从来不打扫一样。
除了释放没用的对象，垃圾回收也可以清除内存里的记录碎片。碎片整理将所占用的堆内存移到堆的一端，以便JVM将整理出的内存分配给新的对象。
随着应用程序所应付的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序的正常进行。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化。
在早期的C/C++时代，垃圾回收基本上是手工进行的。开发人员可以使用new关键字进行内存申请，并使用delete关键字进行内存释放。比如以下代码：
MibBridge *pBridge= new cmBaseGroupBridge（）；
//如果注册失败，使用Delete释放该对象所占内存区域
if（pBridge->Register（kDestroy）！=NO ERROR）
delete pBridge；
这种方式可以灵活控制内存释放的时间，但是会给开发人员带来频繁申请和释放内存的管理负担。倘若有一处内存区间由于程序员编码的问题忘记被回收，那么就会产生内存泄漏，垃圾对象永远无法被清除，随着系统运行时间的不断增长，垃圾对象所耗内存可能持续上升，直到出现内存溢出并造成应用程序崩溃。
有了垃圾回收机制后，上述代码极有可能变成这样
MibBridge *pBridge=new cmBaseGroupBridge();
pBridge->Register(kDestroy);
现在，除了Java以外，C#、Python、Ruby等语言都使用了自动垃圾回收的思想，也是未来发展趋势，可以说这种自动化的内存分配和来及回收方式已经成为了线代开发语言必备的标准。
优点
自动内存管理，无需开发人员手动参与内存的分配与回收，这样降低内存泄漏和内存溢出的风险，没有垃圾回收器，java也会和cpp一样，各种悬垂指针，野指针，泄露问题让你头疼不已。自动内存管理机制，将程序员从繁重的内存管理中释放出来，可以更专心地专注于业务开发
oracle官网关于垃圾回收的介绍 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/vm/gctuning/toc.html
担忧
对于Java开发人员而言，自动内存管理就像是一个黑匣子，如果过度依赖于“自动”，那么这将会是一场灾难，最严重的就会弱化Java开发人员在程序出现内存溢出时定位问题和解决问题的能力。
此时，了解JVM的自动内存分配和内存回收原理就显得非常重要，只有在真正了解JVM是如何管理内存后，我们才能够在遇见outofMemoryError时，快速地根据错误异常日志定位问题和解决问题。
当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时，当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就必须对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。
GC主要关注于 方法区 和堆中的垃圾收集
垃圾收集器可以对年轻代回收，也可以对老年代回收，甚至是全栈和方法区的回收
从次数上讲：
一般掌握这几种算法差不多了
1、标记清除
2、标记整理
3、复制算法
4、分代收集
5、增量收集
在堆里存放着几乎所有的Java对象实例，在GC执行垃圾回收之前，首先需要区分出内存中哪些是存活对象，哪些是已经死亡的对象。只有被标记为己经死亡的对象，GC才会在执行垃圾回收时，释放掉其所占用的内存空间，因此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段。那么在JVM中究竟是如何标记一个死亡对象呢？简单来说，当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时，就可以宣判为已经死亡。
判断对象存活一般有两种方式：引用计数算法和可达性分析算法。
引用计数算法（Reference Counting）比较简单，对每个对象保存一个整型的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。
对于一个对象A，只要有任何一个对象引用了A，则A的引用计数器就加1；当引用失效时，引用计数器就减1。只要对象A的引用计数器的值为0，即表示对象A不可能再被使用，可进行回收。
优点：
实现简单，垃圾对象便于辨识；判定效率高，回收没有延迟性。
缺点：
什么是循环引用
当p的指针断开的时候，内部的引用形成一个循环，这就是循环引用，从而造成内存泄漏
举例：Java否采用的是引用计数算法
我们使用一个案例来测试Java中是否采用的是引用计数算法
/**
* 引用计数算法测试
*/
public class RefCountGC {
// 这个成员属性的唯一作用就是占用一点内存
private byte[] bigSize = new byte[5*1024*1024];
// 引用
Object reference = null;
public static void main(String[] args) {
RefCountGC obj1 = new RefCountGC();
RefCountGC obj2 = new RefCountGC();
obj1.reference = obj2;
obj2.reference = obj1;
obj1 = null;
obj2 = null;
// 显示的执行垃圾收集行为，判断obj1 和 obj2是否被回收？
System.gc();
}
}
运行结果
[GC (System.gc()) [PSYoungGen: 15490K->808K(76288K)] 15490K->816K(251392K), 0.0061980 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.36 secs]
[Full GC (System.gc()) [PSYoungGen: 808K->0K(76288K)] [ParOldGen: 8K->672K(175104K)] 816K->672K(251392K), [Metaspace: 3479K->3479K(1056768K)], 0.0045983 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
Heap
PSYoungGen total 76288K, used 655K [0x000000076b500000, 0x0000000770a00000, 0x00000007c0000000)
eden space 65536K, 1% used [0x000000076b500000,0x000000076b5a3ee8,0x000000076f500000)
from space 10752K, 0% used [0x000000076f500000,0x000000076f500000,0x000000076ff80000)
to space 10752K, 0% used [0x000000076ff80000,0x000000076ff80000,0x0000000770a00000)
ParOldGen total 175104K, used 672K [0x00000006c1e00000, 0x00000006cc900000, 0x000000076b500000)
object space 175104K, 0% used [0x00000006c1e00000,0x00000006c1ea8070,0x00000006cc900000)
Metaspace used 3486K, capacity 4496K, committed 4864K, reserved 1056768K
class space used 385K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K
我们能够看到，上述进行了GC收集的行为，将上述的新生代中的两个对象都进行回收了
PSYoungGen: 15490K->808K(76288K)] 15490K->816K(251392K)
如果使用引用计数算法，那么这两个对象将会无法回收。而现在两个对象被回收了，说明Java使用的不是引用计数算法来进行标记的。
小结
引用计数算法，是很多语言的资源回收选择，例如因人工智能而更加火热的Python，它更是同时支持引用计数和垃圾收集机制。
具体哪种最优是要看场景的，业界有大规模实践中仅保留引用计数机制，以提高吞吐量的尝试。
Java并没有选择引用计数，是因为其存在一个基本的难题，也就是很难处理循环引用关系。Python如何解决循环引用？
手动解除：很好理解，就是在合适的时机，解除引用关系。使用弱引用weakref，weakref是Python提供的标准库，旨在解决循环引用。
可达性分析算法：也可以称为 根搜索算法、追踪性垃圾收集
相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用的问题，防止内存泄漏的发生。相较于引用计数算法，这里的可达性分析就是Java、C#选择的，这种类型的垃圾收集通常也叫作追踪性垃圾收集（Tracing Garbage Collection）。
基本思路
所谓"GCRoots”根集合就是一组必须活跃的引用。 基本思路：
官场上的裙带关系，可达性分析在人类关系网中
GC Roots包括以下几类元素
总结
注意
如果要使用可达性分析算法来判断内存是否可回收，那么分析工作必须在一个能保障一致性的快照中进行。这点不满足的话分析结果的准确性就无法保证。
这点也是导致GC进行时必须“stop The World”的一个重要原因。
即使是号称（几乎）不会发生停顿的CMS收集器中，枚举根节点时也是必须要停顿的。
Java语言提供了对象终止（finalization）机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑。
当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象，即：垃圾回收此对象之前，总会先调用这个对象的finalize()方法。
finalize() 方法允许在子类中被重写，用于在对象被回收时进行资源释放。通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作，比如关闭文件、套接字和数据库连接等。
注意
永远不要主动调用某个对象的finalize()方法，应该交给垃圾回收机制调用。
理由包括下面三点：
从功能上来说，finalize()方法与c++中的析构函数比较相似，但是Java采用的是基于垃圾回收器的自动内存管理机制，所以finalize()方法在本质上不同于C++中的析构函数。
由于finalize()方法的存在，虚拟机中的对象一般处于三种可能的状态。
生存还是死亡？
如果从所有的根节点都无法访问到某个对象，说明对象己经不再使用了。一般来说，此对象需要被回收。但事实上，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于“缓刑”阶段。一个无法触及的对象有可能在某一个条件下“复活”自己，如果这样，那么对它的回收就是不合理的，为此，定义虚拟机中的对象可能的三种状态。如下：
以上3种状态中，是由于finalize（）方法的存在，进行的区分。只有在对象不可触及时才可以被回收。
具体过程
判定一个对象objA是否可回收，至少要经历两次标记过程：
如果对象objA到GC Roots没有引用链，则进行第一次标记。
进行筛选，判断此对象是否有必要执行finalize（）方法
上图就是我们看到的Finalizer线程
代码演示
我们使用重写 finalize()方法，然后在方法的内部，重写将其存放到GC Roots中
/**
* 测试Object类中finalize()方法
* 对象复活场景
*/
public class CanReliveObj {
// 类变量，属于GC Roots的一部分
public static CanReliveObj canReliveObj;
@Override
protected void finalize() throws Throwable {
super.finalize();
System.out.println("调用当前类重写的finalize()方法");
canReliveObj = this;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
canReliveObj = new CanReliveObj();
canReliveObj = null;
System.gc();
System.out.println("-----------------第一次gc操作------------");
// 因为Finalizer线程的优先级比较低，暂停2秒，以等待它
Thread.sleep(2000);
if (canReliveObj == null) {
System.out.println("obj is dead");
} else {
System.out.println("obj is still alive");
}
System.out.println("-----------------第二次gc操作------------");
canReliveObj = null;
System.gc();
// 下面代码和上面代码是一样的，但是 canReliveObj却自救失败了
Thread.sleep(2000);
if (canReliveObj == null) {
System.out.println("obj is dead");
} else {
System.out.println("obj is still alive");
}
}
}
最后运行结果
-----------------第一次gc操作------------
调用当前类重写的finalize()方法
obj is still alive
-----------------第二次gc操作------------
obj is dead
在进行第一次清除的时候，我们会执行finalize方法，然后 对象 进行了一次自救操作，但是因为finalize()方法只会被调用一次，因此第二次该对象将会被垃圾清除。
MAT是什么？
MAT是Memory Analyzer的简称，它是一款功能强大的Java堆内存分析器。用于查找内存泄漏以及查看内存消耗情况。MAT是基于Eclipse开发的，是一款免费的性能分析工具。
大家可以在http://www.eclipse.org/mat/下载并使用MAT
捕获的heap dump文件是一个临时文件，关闭JVisualVM后自动删除，若要保留，需要将其另存为文件。可通过以下方法捕获heap dump：
在左侧“Application"（应用程序）子窗口中右击相应的应用程序，选择Heap Dump（堆Dump）。
在Monitor（监视）子标签页中点击Heap Dump（堆Dump）按钮。本地应用程序的Heap dumps作为应用程序标签页的一个子标签页打开。同时，heap dump在左侧的Application（应用程序）栏中对应一个含有时间戳的节点。
右击这个节点选择save as（另存为）即可将heap dump保存到本地。
打开后，我们就可以看到有哪些可以作为GC Roots的对象
里面我们能够看到有一些常用的Java类，然后Thread线程。
我们在实际的开发中，一般不会查找全部的GC Roots，可能只是查找某个对象的整个链路，或者称为GC Roots溯源，这个时候，我们就可以使用JProfiler
当我们程序出现OOM的时候，我们就需要进行排查，我们首先使用下面的例子进行说明
/**
* 内存溢出排查
* -Xms8m -Xmx8m -XX:HeapDumpOnOutOfMemoryError
* @author: 陌溪
* @create: 2020-07-12-14:56
*/
public class HeapOOM {
// 创建1M的文件
byte [] buffer = new byte[1 * 1024 * 1024];
public static void main(String[] args) {
ArrayList<HeapOOM> list = new ArrayList<>();
int count = 0;
try {
while (true) {
list.add(new HeapOOM());
count++;
}
} catch (Exception e) {
e.getStackTrace();
System.out.println("count:" + count);
}
}
}
上述代码就是不断的创建一个1M小字节数组，然后让内存溢出，我们需要限制一下内存大小，同时使用HeapDumpOnOutOfMemoryError将出错时候的dump文件输出
-Xms8m -Xmx8m -XX:HeapDumpOnOutOfMemoryError
我们将生成的dump文件打开，然后点击Biggest Objects就能够看到超大对象
然后我们通过线程，还能够定位到哪里出现OOM
当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后，GC接下来的任务就是执行垃圾回收，释放掉无用对象所占用的内存空间，以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存。目前在JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是
标记-清除算法（Mark-Sweep）是一种非常基础和常见的垃圾收集算法，该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并并应用于Lisp语言。
执行过程
当堆中的有效内存空间（available memory）被耗尽的时候，就会停止整个程序（也被称为stop the world），然后进行两项工作，第一项则是标记，第二项则是清除
什么是清除？
这里所谓的清除并不是真的置空，而是把需要清除的对象地址保存在空闲的地址列表里。下次有新对象需要加载时，判断垃圾的位置空间是否够，如果够，就存放覆盖原有的地址。
关于空闲列表是在为对象分配内存的时候 提过
缺点
背景
为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷，M.L.Minsky于1963年发表了著名的论文，“使用双存储区的Lisp语言垃圾收集器CA LISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage）”。M.L.Minsky在该论文中描述的算法被人们称为复制（Copying）算法，它也被M.L.Minsky本人成功地引入到了Lisp语言的一个实现版本中。
核心思想
将活着的内存空间分为两块，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活对象复制到未被使用的内存块中，之后清除正在使用的内存块中的所有对象，交换两个内存的角色，最后完成垃圾回收
把可达的对象，直接复制到另外一个区域中复制完成后，A区就没有用了，里面的对象可以直接清除掉，其实里面的新生代里面就用到了复制算法
优点
缺点
注意
如果系统中的垃圾对象很多，复制算法需要复制的存活对象数量并不会太大，或者说非常低才行（老年代大量的对象存活，那么复制的对象将会有很多，效率会很低）
在新生代，对常规应用的垃圾回收，一次通常可以回收70% - 99% 的内存空间。回收性价比很高。所以现在的商业虚拟机都是用这种收集算法回收新生代。
背景
复制算法的高效性是建立在存活对象少、垃圾对象多的前提下的。这种情况在新生代经常发生，但是在老年代，更常见的情况是大部分对象都是存活对象。如果依然使用复制算法，由于存活对象较多，复制的成本也将很高。因此，基于老年代垃圾回收的特性，需要使用其他的算法。
标记一清除算法的确可以应用在老年代中，但是该算法不仅执行效率低下，而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片，所以JvM的设计者需要在此基础之上进行改进。标记-压缩（Mark-Compact）算法由此诞生。
1970年前后，G.L.Steele、C.J.Chene和D.s.Wise等研究者发布标记-压缩算法。在许多现代的垃圾收集器中，人们都使用了标记-压缩算法或其改进版本。
执行过程
第一阶段和标记清除算法一样，从根节点开始标记所有被引用对象
第二阶段将所有的存活对象压缩到内存的一端，按顺序排放。之后，清理边界外所有的空间。
标清和标整的区别
标记-压缩算法的最终效果等同于标记-清除算法执行完成后，再进行一次内存碎片整理，因此，也可以把它称为标记-清除-压缩（Mark-Sweep-Compact）算法。
二者的本质差异在于标记-清除算法是一种非移动式的回收算法，标记-压缩是移动式的。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。可以看到，标记的存活对象将会被整理，按照内存地址依次排列，而未被标记的内存会被清理掉。如此一来，当我们需要给新对象分配内存时，JVM只需要持有一个内存的起始地址即可，这比维护一个空闲列表显然少了许多开销。
标整的优缺点
优点
缺点
小结
效率上来说，复制算法是当之无愧的老大，但是却浪费了太多内存。
而为了尽量兼顾上面提到的三个指标，标记-整理算法相对来说更平滑一些，但是效率上不尽如人意，它比复制算法多了一个标记的阶段，比标记-清除多了一个整理内存的阶段。
| 标记清除 | 标记整理 | 复制 | |
|---|---|---|---|
| 速率 | 中等 | 最慢 | 最快 |
| 空间开销 | 少（但会堆积碎片） | 少（不堆积碎片） | 通常需要活对象的2倍空间（不堆积碎片） |
| 移动对象 | 否 | 是 | 是 |
综合我们可以找到，没有最好的算法，只有最合适的算法
前面所有这些算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。
分代收集算法，是基于这样一个事实：不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。一般是把Java堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点使用不同的回收算法，以提高垃圾回收的效率。
在Java程序运行的过程中，会产生大量的对象，其中有些对象是与业务信息相关，比如Http请求中的Session对象、线程、Socket连接，这类对象跟业务直接挂钩，因此生命周期比较长。但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期会比较短，比如：string对象，由于其不变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收。
目前几乎所有的GC都采用分代手机算法执行垃圾回收的
在HotSpot中，基于分代的概念，GC所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点。
年轻代特点：区域相对老年代较小，对象生命周期短、存活率低，回收频繁。
这种情况复制算法的回收整理，速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关，因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题，通过hotspot中的两个survivor的设计得到缓解。
老年代特点：区域较大，对象生命周期长、存活率高，回收不及年轻代频繁。
这种情况存在大量存活率高的对象，复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者是标记-清除与标记-整理的混合实现。
以HotSpot中的CMS回收器为例，CMS是基于Mark-Sweep实现的，对于对象的回收效率很高。而对于碎片问题，CMS采用基于Mark-Compact算法的Serial old回收器作为补偿措施：当内存回收不佳（碎片导致的Concurrent Mode Failure时），将采用serial old执行FullGC以达到对老年代内存的整理。
分代的思想被现有的虚拟机广泛使用。几乎所有的垃圾回收器都区分新生代和老年代
概述
上述现有的算法，在垃圾回收过程中，应用软件将处于一种stop the World的状态。在stop the World状态下，应用程序所有的线程都会挂起，暂停一切正常的工作，等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收时间过长，应用程序会被挂起很久，将严重影响用户体验或者系统的稳定性。为了解决这个问题，即对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集（Incremental Collecting）算法的诞生。
如果一次性将所有的垃圾进行处理，需要造成系统长时间的停顿，那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行。每次，垃圾收集线程只收集一小片区域的内存空间，接着切换到应用程序线程。依次反复，直到垃圾收集完成。
总的来说，增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对线程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作
缺点
使用这种方式，由于在垃圾回收过程中，间断性地还执行了应用程序代码，所以能减少系统的停顿时间。但是，因为线程切换和上下文转换的消耗，会使得垃圾回收的总体成本上升，造成系统吞吐量的下降。
一般来说，在相同条件下，堆空间越大，一次GC时所需要的时间就越长，有关GC产生的停顿也越长。为了更好地控制GC产生的停顿时间，将一块大的内存区域分割成多个小块，根据目标的停顿时间，每次合理地回收若干个小区间，而不是整个堆空间，从而减少一次GC所产生的停顿。
分代算法将按照对象的生命周期长短划分成两个部分，分区算法将整个堆空间划分成连续的不同小区间。 每一个小区间都独立使用，独立回收。这种算法的好处是可以控制一次回收多少个小区间。
写到最后
注意，这些只是基本的算法思路，实际GC实现过程要复杂的多，目前还在发展中的前沿GC都是复合算法，并且并行和并发兼备。
在默认情况下，通过system.gc（）者Runtime.getRuntime().gc() 的调用，会显式触发FullGC，同时对老年代和新生代进行回收，尝试释放被丢弃对象占用的内存。
然而system.gc() )调用附带一个免责声明，无法保证对垃圾收集器的调用。(不能确保立即生效)
JVM实现者可以通过system.gc() 调用来决定JVM的GC行为。而一般情况下，垃圾回收应该是自动进行的，无须手动触发，否则就太过于麻烦了。在一些特殊情况下，如我们正在编写一个性能基准，我们可以在运行之间调用System.gc()
代码演示是否出发GC操作
/**
* System.gc()
*/
public class SystemGCTest {
public static void main(String[] args) {
new SystemGCTest();
// 提醒JVM进行垃圾回收
System.gc();
//System.runFinalization();
}
@Override
protected void finalize() throws Throwable {
super.finalize();
System.out.println("SystemGCTest 执行了 finalize方法");
}
}
运行结果，但是不一定会触发销毁的方法，调用System.runFinalization()会强制调用 失去引用对象的finalize()
SystemGCTest 执行了 finalize方法
代码如下所示：
/**
* 局部变量回收
*/
public class LocalVarGC {
/**
* 触发Minor GC没有回收对象，然后在触发Full GC将该对象存入old区
*/
public void localvarGC1() {
byte[] buffer = new byte[10*1024*1024];
System.gc();
}
/**
* 触发YoungGC的时候，已经被回收了
*/
public void localvarGC2() {
byte[] buffer = new byte[10*1024*1024];
buffer = null;
System.gc();
}
/**
* 不会被回收，因为它还存放在局部变量表索引为1的槽中
*/
public void localvarGC3() {
{
byte[] buffer = new byte[10*1024*1024];
}
System.gc();
}
/**
* 会被回收，因为它还存放在局部变量表索引为1的槽中，但是后面定义的value把这个槽给替换了
*/
public void localvarGC4() {
{
byte[] buffer = new byte[10*1024*1024];
}
int value = 10;
System.gc();
}
/**
* localvarGC5中的数组已经被回收
*/
public void localvarGC5() {
localvarGC1();
System.gc();
}
public static void main(String[] args) {
LocalVarGC localVarGC = new LocalVarGC();
localVarGC.localvarGC3();
}
}
内存溢出相对于内存泄漏来说，尽管更容易被理解，但是同样的，内存溢出也是引发程序崩溃的罪魁祸首之一。
由于GC一直在发展，所有一般情况下，除非应用程序占用的内存增长速度非常快，造成垃圾回收已经跟不上内存消耗的速度，否则不太容易出现ooM的情况。
大多数情况下，GC会进行各种年龄段的垃圾回收，实在不行了就放大招，来一次独占式的Fu11GC操作，这时候会回收大量的内存，供应用程序继续使用。
javadoc中对outofMemoryError的解释是，没有空闲内存，并且垃圾收集器也无法提供更多内存。
首先说没有空闲内存的情况：说明Java虚拟机的堆内存不够。原因有二：
比如：可能存在内存泄漏问题；也很有可能就是堆的大小不合理，比如我们要处理比较可观的数据量，但是没有显式指定JVM堆大小或者指定数值偏小。我们可以通过参数-Xms 、-Xmx来调整。
对于老版本的oracle JDK，因为永久代的大小是有限的，并且JVM对永久代垃圾回收（如，常量池回收、卸载不再需要的类型）非常不积极，所以当我们不断添加新类型的时候，永久代出现OutOfMemoryError也非常多见，尤其是在运行时存在大量动态类型生成的场合；类似intern字符串缓存占用太多空间，也会导致OOM问题。对应的异常信息，会标记出来和永久代相关：“java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space"。
随着元数据区的引入，方法区内存已经不再那么窘迫，所以相应的ooM有所改观，出现ooM，异常信息则变成了：“java.lang.OutofMemoryError:Metaspace"。直接内存不足，也会导致OOM。
这里面隐含着一层意思是，在抛出OutofMemoryError之前，通常垃圾收集器会被触发，尽其所能去清理出空间。
例如：在引用机制分析中，涉及到JVM会去尝试回收软引用指向的对象等。 在java.nio.BIts.reserveMemory（）方法中，我们能清楚的看到，System.gc（）会被调用，以清理空间。
当然，也不是在任何情况下垃圾收集器都会被触发的
比如，我们去分配一个超大对象，类似一个超大数组超过堆的最大值，JVM可以判断出垃圾收集并不能解决这个问题，所以直接抛出OutofMemoryError。
也称作“存储渗漏”。严格来说，只有对象不会再被程序用到了，但是GC又不能回收他们的情况，才叫内存泄漏。
但实际情况很多时候一些不太好的实践（或疏忽）会导致对象的生命周期变得很长甚至导致00M，也可以叫做宽泛意义上的“内存泄漏”。
尽管内存泄漏并不会立刻引起程序崩溃，但是一旦发生内存泄漏，程序中的可用内存就会被逐步蚕食，直至耗尽所有内存，最终出现outofMemory异常，导致程序崩溃。
注意，这里的存储空间并不是指物理内存，而是指虚拟内存大小，这个虚拟内存大小取决于磁盘交换区设定的大小。
买房子：80平的房子，但是有10平是公摊的面积，我们是无法使用这10平的空间，这就是所谓的内存泄漏
Java使用可达性分析算法，最上面的数据不可达，就是需要被回收的。后期有一些对象不用了，按道理应该断开引用，但是存在一些链没有断开，从而导致没有办法被回收。
举例
单例的生命周期和应用程序是一样长的，所以单例程序中，如果持有对外部对象的引用的话，那么这个外部对象是不能被回收的，则会导致内存泄漏的产生。
数据库连接（dataSourse.getConnection() ），网络连接（socket）和io连接必须手动close，否则是不能被回收的。
stop-the-world，简称STW，指的是GC事件发生过程中，会产生应用程序的停顿。停顿产生时整个应用程序线程都会被暂停，没有任何响应，有点像卡死的感觉，这个停顿称为STW。
可达性分析算法中枚举根节点（GC Roots）会导致所有Java执行线程停顿。
分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行
一致性指整个分析期间整个执行系统看起来像被冻结在某个时间点上
如果出现分析过程中对象引用关系还在不断变化，则分析结果的准确性无法保证
被STW中断的应用程序线程会在完成GC之后恢复，频繁中断会让用户感觉像是网速不快造成电影卡带一样，所以我们需要减少STw的发生。
STW事件和采用哪款GC无关所有的GC都有这个事件。
哪怕是G1也不能完全避免Stop-the-world情况发生，只能说垃圾回收器越来越优秀，回收效率越来越高，尽可能地缩短了暂停时间。
STW是JVM在后台自动发起和自动完成的。在用户不可见的情况下，把用户正常的工作线程全部停掉。
开发中不要用system.gc() 会导致stop-the-world的发生。
在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理器上运行。
并发不是真正意义上的“同时进行”，只是CPU把一个时间段划分成几个时间片段（时间区间），然后在这几个时间区间之间来回切换，由于CPU处理的速度非常快，只要时间间隔处理得当，即可让用户感觉是多个应用程序同时在进行。
当系统有一个以上CPU时，当一个CPU执行一个进程时，另一个CPU可以执行另一个进程，两个进程互不抢占CPU资源，可以同时进行，我们称之为并行（Paralle1）。
其实决定并行的因素不是CPU的数量，而是CPU的核心数量，比如一个CPU多个核也可以并行。
适合科学计算，后台处理等弱交互场景
并发，指的是多个事情，在同一时间段内同时发生了。
并行，指的是多个事情，在同一时间点上同时发生了。
并发的多个任务之间是互相抢占资源的。并行的多个任务之间是不互相抢占资源的。
只有在多CPU或者一个CPU多核的情况中，才会发生并行。
否则，看似同时发生的事情，其实都是并发执行的。
并发和并行，在谈论垃圾收集器的上下文语境中，它们可以解释如下：
并行（Paralle1）：指多条垃圾收集线程并行工作，但此时用户线程仍处于等待状态。如ParNew、Parallel Scavenge、Parallel old；
串行（Serial）
并发和并行，在谈论垃圾收集器的上下文语境中，它们可以解释如下：
并发（Concurrent）：指用户线程与垃圾收集线程同时执行（但不一定是并行的，可能会交替执行），垃圾回收线程在执行时不会停顿用户程序的运行。>用户程序在继续运行，而垃圾收集程序线程运行于另一个CPU上；
如：CMS、G1
程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始GC，只有在特定的位置才能停顿下来开始GC，这些位置称为“安全点（Safepoint）”。
Safe Point的选择很重要，如果太少可能导致GC等待的时间太长，如果太频繁可能导致运行时的性能问题。大部分指令的执行时间都非常短暂，通常会根据“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准。比如：选择一些执行时间较长的指令作为Safe Point，如方法调用、循环跳转和异常跳转等。
如何在cc发生时，检查所有线程都跑到最近的安全点停顿下来呢？
Safepoint 机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入GC的Safepoint。但是，程序“不执行”的时候呢？例如线程处于sleep-状态或Blocked 状态，这时候线程无法响应JVM的中断请求，“走”到安全点去中断挂起，JVM也不太可能等待线程被唤醒。对于这种情况，就需要安全区域（Safe Region）来解决。
安全区域是指在一段代码片段中，对象的引用关系不会发生变化，在这个区域中的任何位置开始Gc都是安全的。我们也可以把Safe Region看做是被扩展了的Safepoint。
执行流程：
我们希望能描述这样一类对象：当内存空间还足够时，则能保留在内存中；如果内存空间在进行垃圾收集后还是很紧张，则可以抛弃这些对象。
【既偏门又非常高频的面试题】强引用、软引用、弱引用、虚引用有什么区别？具体使用场景是什么？ 在JDK1.2版之后，Java对引用的概念进行了扩充，将引用分为：
这4种引用强度依次逐渐减弱。除强引用外，其他3种引用均可以在java.lang.ref包中找到它们的身影。如下图，显示了这3种引用类型对应的类，开发人员可以在应用程序中直接使用它们。
.
Reference子类中只有终结器引用是包内可见的，其他3种引用类型均为public，可以在应用程序中直接使用
在Java程序中，最常见的引用类型是强引用（普通系统99%以上都是强引用），也就是我们最常见的普通对象引用，也是默认的引用类型。
当在Java语言中使用new操作符创建一个新的对象，并将其赋值给一个变量的时候，这个变量就成为指向该对象的一个强引用。
强引用的对象是可触及的，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。
对于一个普通的对象，如果没有其他的引用关系，只要超过了引用的作用域或者显式地将相应（强）引用赋值为nu11，就是可以当做垃圾被收集了，当然具体回收时机还是要看垃圾收集策略。
相对的，软引用、弱引用和虚引用的对象是软可触及、弱可触及和虚可触及的，在一定条件下，都是可以被回收的。所以，强引用是造成Java内存泄漏的主要原因之一。
举例
强引用的案例说明
StringBuffer str = new StringBuffer("hello mogublog");
局部变量str指向stringBuffer实例所在堆空间，通过str可以操作该实例，那么str就是stringBuffer实例的强引用对应内存结构：
如果此时，在运行一个赋值语句
StringBuffer str = new StringBuffer("hello mogublog");
StringBuffer str1 = str;
对应的内存结构为:
那么我们将 str = null; 则 原来堆中的对象也不会被回收，因为还有其它对象指向该区域
总结
本例中的两个引用，都是强引用，强引用具备以下特点：
软引用是用来描述一些还有用，但非必需的对象。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。
注意，这里的第一次回收是不可达的对象
软引用通常用来实现内存敏感的缓存。比如：高速缓存就有用到软引用。如果还有空闲内存，就可以暂时保留缓存，当内存不足时清理掉，这样就保证了使用缓存的同时，不会耗尽内存。
垃圾回收器在某个时刻决定回收软可达的对象的时候，会清理软引用，并可选地把引用存放到一个引用队列（Reference Queue）。
类似弱引用，只不过Java虚拟机会尽量让软引用的存活时间长一些，迫不得已才清理。
一句话概括：当内存足够时，不会回收软引用可达的对象。内存不够时，会回收软引用的可达对象
在JDK1.2版之后提供了SoftReference类来实现软引用
// 声明强引用
Object obj = new Object();
// 创建一个软引用
SoftReference<Object> sf = new SoftReference<>(obj);
obj = null; //销毁强引用，这是必须的，不然会存在强引用和软引用
发现即回收
弱引用也是用来描述那些非必需对象，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。在系统GC时，只要发现弱引用，不管系统堆空间使用是否充足，都会回收掉只被弱引用关联的对象。
但是，由于垃圾回收器的线程通常优先级很低，因此，并不一定能很快地发现持有弱引用的对象。在这种情况下，弱引用对象可以存在较长的时间。
弱引用和软引用一样，在构造弱引用时，也可以指定一个引用队列，当弱引用对象被回收时，就会加入指定的引用队列，通过这个队列可以跟踪对象的回收情况。
软引用、弱引用都非常适合来保存那些可有可无的缓存数据。如果这么做，当系统内存不足时，这些缓存数据会被回收，不会导致内存溢出。而当内存资源充足时，这些缓存数据又可以存在相当长的时间，从而起到加速系统的作用。
在JDK1.2版之后提供了WeakReference类来实现弱引用
// 声明强引用
Object obj = new Object();
// 创建一个弱引用
WeakReference<Object> sf = new WeakReference<>(obj);
obj = null; //销毁强引用，这是必须的，不然会存在强引用和弱引用
弱引用对象与软引用对象的最大不同就在于，当GC在进行回收时，需要通过算法检查是否回收软引用对象，而对于弱引用对象，GC总是进行回收。弱引用对象更容易、更快被GC回收。
面试题：你开发中使用过WeakHashMap吗？
WeakHashMap用来存储图片信息，可以在内存不足的时候，及时回收，避免了OOM
也称为“幽灵引用”或者“幻影引用”，是所有引用类型中最弱的一个
一个对象是否有虚引用的存在，完全不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用，那么它和没有引用几乎是一样的，随时都可能被垃圾回收器回收。
它不能单独使用，也无法通过虚引用来获取被引用的对象。当试图通过虚引用的get（）方法取得对象时，总是null
为一个对象设置虚引用关联的唯一目的在于跟踪垃圾回收过程。比如：能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。
虚引用必须和引用队列一起使用。虚引用在创建时必须提供一个引用队列作为参数。当垃圾回收器准备回收一个对象时，如果发现它还有虚引用，就会在回收对象后，将这个虚引用加入引用队列，以通知应用程序对象的回收情况。
由于虚引用可以跟踪对象的回收时间，因此，也可以将一些资源释放操作放置在虚引用中执行和记录。
虚引用无法获取到我们的数据
在JDK1.2版之后提供了PhantomReference类来实现虚引用。
// 声明强引用
Object obj = new Object();
// 声明引用队列
ReferenceQueue phantomQueue = new ReferenceQueue();
// 声明虚引用（还需要传入引用队列）
PhantomReference<Object> sf = new PhantomReference<>(obj, phantomQueue);
obj = null;
案例
我们使用一个案例，来结合虚引用，引用队列，finalize进行讲解
public class PhantomReferenceTest {
// 当前类对象的声明
public static PhantomReferenceTest obj;
// 引用队列
static ReferenceQueue<PhantomReferenceTest> phantomQueue = null;
@Override
protected void finalize() throws Throwable {
super.finalize();
System.out.println("调用当前类的finalize方法");
obj = this;
}
public static void main(String[] args) {
Thread thread = new Thread(() -> {
while(true) {
if (phantomQueue != null) {
PhantomReference<PhantomReferenceTest> objt = null;
try {
objt = (PhantomReference<PhantomReferenceTest>) phantomQueue.remove();
} catch (Exception e) {
e.getStackTrace();
}
if (objt != null) {
System.out.println("追踪垃圾回收过程：PhantomReferenceTest实例被GC了");
}
}
}
}, "t1");
thread.setDaemon(true);
thread.start();
phantomQueue = new ReferenceQueue<>();
obj = new PhantomReferenceTest();
// 构造了PhantomReferenceTest对象的虚引用，并指定了引用队列
PhantomReference<PhantomReferenceTest> phantomReference = new PhantomReference<>(obj, phantomQueue);
try {
System.out.println(phantomReference.get());
// 去除强引用
obj = null;
// 第一次进行GC，由于对象可复活，GC无法回收该对象
System.out.println("第一次GC操作");
System.gc();
Thread.sleep(1000);
if (obj == null) {
System.out.println("obj 是 null");
} else {
System.out.println("obj 不是 null");
}
System.out.println("第二次GC操作");
obj = null;
System.gc();
Thread.sleep(1000);
if (obj == null) {
System.out.println("obj 是 null");
} else {
System.out.println("obj 不是 null");
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
}
}
}
最后运行结果
null
第一次GC操作
调用当前类的finalize方法
obj 不是 null
第二次GC操作
追踪垃圾回收过程：PhantomReferenceTest实例被GC了
obj 是 null
从上述运行结果我们知道，第一次尝试获取虚引用的值，发现无法获取的，这是因为虚引用是无法直接获取对象的值，然后进行第一次gc，因为会调用finalize方法，将对象复活了，所以对象没有被回收，但是调用第二次gc操作的时候，因为finalize方法只能执行一次，所以就触发了GC操作，将对象回收了，同时将会触发第二个操作就是 将回收的值存入到引用队列中。
它用于实现对象的finalize() 方法，也可以称为终结器引用
无需手动编码，其内部配合引用队列使用
在GC时，终结器引用入队。由Finalizer线程通过终结器引用找到被引用对象调用它的finalize()方法，第二次GC时才回收被引用的对象
垃圾收集器没有在规范中进行过多的规定，可以由不同的厂商、不同版本的JVM来实现。
由于JDK的版本处于高速迭代过程中，因此Java发展至今已经衍生了众多的GC版本。
从不同角度分析垃圾收集器，可以将GC分为不同的类型。
Java不同版本新特性
- 语法层面：Lambda表达式、switch、自动拆箱装箱、enum
- API层面：Stream API、新的日期时间、Optional、String、集合框架
- 底层优化：JVM优化、GC的变化、元空间、静态域、字符串常量池位置变化
按线程数分（垃圾回收线程数），可以分为串行垃圾回收器和并行垃圾回收器。
串行回收指的是在同一时间段内只允许有一个CPU用于执行垃圾回收操作，此时工作线程被暂停，直至垃圾收集工作结束。
和串行回收相反，并行收集可以运用多个CPU同时执行垃圾回收，因此提升了应用的吞吐量，不过并行回收仍然与串行回收一样，采用独占式，使用了“stop-the-world”机制。
按照工作模式分，可以分为并发式垃圾回收器和独占式垃圾回收器。
按碎片处理方式分，可分为压缩武垃圾回收器和非压缩式垃圾回收器。
按工作的内存区间分，又可分为年轻代垃圾回收器和老年代垃圾回收器。
吞吐量、暂停时间、内存占用 这三者共同构成一个“不可能三角”。三者总体的表现会随着技术进步而越来越好。一款优秀的收集器通常最多同时满足其中的两项。 这三项里，暂停时间的重要性日益凸显。因为随着硬件发展，内存占用多些越来越能容忍，硬件性能的提升也有助于降低收集器运行时对应用程序的影响，即提高了吞吐量。而内存的扩大，对延迟反而带来负面效果。 简单来说，主要抓住两点：
这三项里，暂停时间的重要性日益凸显。因为随着硬件发展，内存占用多些越来越能容忍，硬件性能的提升也有助于降低收集器运行时对应用程序的影响，即提高了吞吐量。而内存的扩大，对延迟反而带来负面效果。 简单来说，主要抓住两点：
吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值，即吞吐量=运行用户代码时间 /（运行用户代码时间+垃圾收集时间）
比如：虚拟机总共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。
这种情况下，应用程序能容忍较高的暂停时间，因此，高吞吐量的应用程序有更长的时间基准，快速响应是不必考虑的
吞吐量优先，意味着在单位时间内，STW的时间最短：0.2+0.2=e.4
“暂停时间”是指一个时间段内应用程序线程暂停，让Gc线程执行的状态
例如，GC期间1ee毫秒的暂停时间意味着在这1e0毫秒期间内没有应用程序线程是活动的。暂停时间优先，意味着尽可能让单次STW的时间最短：0.1+0.1 + 0.1+ 0.1+ 0.1=0.5
高吞吐量较好因为这会让应用程序的最终用户感觉只有应用程序线程在做“生产性”工作。直觉上，吞吐量越高程序运行越快。
低暂停时间（低延迟）较好因为从最终用户的角度来看不管是GC还是其他原因导致一个应用被挂起始终是不好的。这取决于应用程序的类型，有时候甚至短暂的200毫秒暂停都可能打断终端用户体验。因此，具有低的较大暂停时间是非常重要的，特别是对于一个交互式应用程序。
不幸的是”高吞吐量”和”低暂停时间”是一对相互竞争的目标（矛盾）。
因为如果选择以吞吐量优先，那么必然需要降低内存回收的执行频率，但是这样会导致GC需要更长的暂停时间来执行内存回收。
相反的，如果选择以低延迟优先为原则，那么为了降低每次执行内存回收时的暂停时间，也只能频繁地执行内存回收，但这又引起了年轻代内存的缩减和导致程序吞吐量的下降。
在设计（或使用）GC算法时，我们必须确定我们的目标：一个GC算法只可能针对两个目标之一（即只专注于较大吞吐量或最小暂停时间），或尝试找到一个二者的折衷。
现在标准：在最大吞吐量优先的情况下，降低停顿时间
垃圾收集机制是Java的招牌能力，极大地提高了开发效率。这当然也是面试的热点。
那么，Java常见的垃圾收集器有哪些？
GC垃圾收集器是和JVM一脉相承的，它是和JVM进行搭配使用，在不同的使用场景对应的收集器也是有区别
有了虚拟机，就一定需要收集垃圾的机制，这就是Garbage Collection，对应的产品我们称为Garbage Collector。
新生代收集器：Serial、ParNew、Paralle1 Scavenge；
老年代收集器：Serial old、Parallel old、CMS；
整堆收集器：G1；
为什么要有很多收集器，一个不够吗？因为Java的使用场景很多，移动端，服务器等。所以就需要针对不同的场景，提供不同的垃圾收集器，提高垃圾收集的性能。
虽然我们会对各个收集器进行比较，但并非为了挑选一个最好的收集器出来。没有一种放之四海皆准、任何场景下都适用的完美收集器存在，更加没有万能的收集器。所以我们选择的只是对具体应用最合适的收集器。
-XX:+PrintcommandLineFlags：查看命令行相关参数（包含使用的垃圾收集器）
使用命令行指令：jinfo -flag 相关垃圾回收器参数 进程ID
Serial收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。JDK1.3之前回收新生代唯一的选择。
Serial收集器作为HotSpot中client模式下的默认新生代垃圾收集器。
Serial收集器采用复制算法、串行回收和"stop-the-World"机制的方式执行内存回收。
除了年轻代之外，Serial收集器还提供用于执行老年代垃圾收集的Serial old收集器。Serial old收集器同样也采用了串行回收和"stop the World"机制，只不过内存回收算法使用的是标记-压缩算法。
这个收集器是一个单线程的收集器，但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有的工作线程，直到它收集结束（Stop The World）
优势：简单而高效（与其他收集器的单线程比），对于限定单个cPU的环境来说，Serial收集器由于没有线程交互的开销，专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率。
运行在client模式下的虚拟机是个不错的选择。
在用户的桌面应用场景中，可用内存一般不大（几十MB至一两百MB），可以在较短时间内完成垃圾收集（几十ms至一百多ms），只要不频繁发生，使用串行回收器是可以接受的。
在HotSpot虚拟机中，使用-XX：+UseSerialGC参数可以指定年轻代和老年代都使用串行收集器。
等价于新生代用Serial GC，且老年代用Serial old GC
总结
这种垃圾收集器大家了解，现在已经不用串行的了。而且在限定单核cpu才可以用。现在都不是单核的了。
对于交互较强的应用而言，这种垃圾收集器是不能接受的。一般在Java web应用程序中是不会采用串行垃圾收集器的。
如果说serialGC是年轻代中的单线程垃圾收集器，那么ParNew收集器则是serial收集器的多线程版本。
ParNew 收集器除了采用并行回收的方式执行内存回收外，两款垃圾收集器之间几乎没有任何区别。ParNew收集器在年轻代中同样也是采用复制算法、"stop-the-World"机制。
ParNew 是很多JVM运行在Server模式下新生代的默认垃圾收集器。
由于ParNew收集器是基于并行回收，那么是否可以断定ParNew收集器的回收效率在任何场景下都会比serial收集器更高效？
因为除Serial外，目前只有ParNew GC能与CMS收集器配合工作
在程序中，开发人员可以通过选项"-XX：+UseParNewGC"手动指定使用ParNew收集器执行内存回收任务。它表示年轻代使用并行收集器，不影响老年代。
-XX:ParallelGCThreads限制线程数量，默认开启和CPU数据相同的线程数。
HotSpot的年轻代中除了拥有ParNew收集器是基于并行回收的以外，Parallel Scavenge收集器同样也采用了复制算法、并行回收和"Stop the World"机制。
那么Parallel 收集器的出现是否多此一举？
高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。因此，常见在服务器环境中使用。例如，那些执行批量处理、订单处理、工资支付、科学计算的应用程序。
Paralle1收集器在JDK1.6时提供了用于执行老年代垃圾收集的Paralle1o1d收集器，用来代替老年代的serialold收集器。
Parallel old收集器采用了标记-压缩算法，但同样也是基于并行回收和"stop-the-World"机制。
在程序吞吐量优先的应用场景中，IParalle1收集器和Parallel old收集器的组合，在server模式下的内存回收性能很不错。在Java8中，默认是此垃圾收集器。
参数配置
-XX：+UseParallelGC 手动指定年轻代使用Paralle1并行收集器执行内存回收任务。
-XX：+UseParalleloldcc 手动指定老年代都是使用并行回收收集器。
-XX:ParallelGcrhreads设置年轻代并行收集器的线程数。一般地，最好与CPU数量相等，以避免过多的线程数影响垃圾收集性能。
在默认情况下，当CPU数量小于8个，ParallelGcThreads的值等于CPU数量。
当CPU数量大于8个，ParallelGCThreads的值等于3+[5*CPU Count]/8]
-XX:MaxGCPauseMillis 设置垃圾收集器最大停顿时间（即STw的时间）。单位是毫秒。
为了尽可能地把停顿时间控制在MaxGCPauseMi11s以内，收集器在工作时会调整Java堆大小或者其他一些参数。 对于用户来讲，停顿时间越短体验越好。但是在服务器端，我们注重高并发，整体的吞吐量。所以服务器端适合Parallel，进行控制。该参数使用需谨慎。
-XX:GCTimeRatio垃圾收集时间占总时间的比例（=1/（N+1））。用于衡量吞吐量的大小。
取值范围（0，100）。默认值99，也就是垃圾回收时间不超过1。
与前一个-xx:MaxGCPauseMillis参数有一定矛盾性。暂停时间越长，Radio参数就容易超过设定的比例。
-XX:+UseAdaptivesizepplicy 设置Parallel scavenge收集器具有自适应调节策略
在这种模式下，年轻代的大小、Eden和Survivor的比例、晋升老年代的对象年龄等参数会被自动调整，已达到在堆大小、吞吐量和停顿时间之间的平衡点。
在手动调优比较困难的场合，可以直接使用这种自适应的方式，仅指定虚拟机的最大堆、目标的吞吐量（GCTimeRatio）和停顿时间（MaxGCPauseMil1s），让虚拟机自己完成调优工作。
在JDK1.5时期，Hotspot推出了一款在强交互应用中几乎可认为有划时代意义的垃圾收集器：cMS（Concurrent-Mark-Sweep）收集器，这款收集器是HotSpot虚拟机中第一款真正意义上的并发收集器，它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程同时工作。
CMS收集器的关注点是尽可能缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间。停顿时间越短（低延迟）就越适合与用户交互的程序，良好的响应速度能提升用户体验。
目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上，这类应用尤其重视服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。
CMS的垃圾收集算法采用标记-清除算法，并且也会"stop-the-world"
不幸的是，CMS作为老年代的收集器，却无法与JDK1.4.0中已经存在的新生代收集器Parallel Scavenge配合工作，所以在JDK1.5中使用CMS来收集老年代的时候，新生代只能选择ParNew或者Serial收集器中的一个。
在G1出现之前，CMS使用还是非常广泛的。一直到今天，仍然有很多系统使用CMS GC。
CMS整个过程比之前的收集器要复杂，整个过程分为4个主要阶段，即初始标记阶段、并发标记阶段、重新标记阶段和并发清除阶段。(涉及STW的阶段主要是：初始标记 和 重新标记)
尽管CMS收集器采用的是并发回收（非独占式），但是在其初始化标记和再次标记这两个阶段中仍然需要执行“Stop-the-World”机制暂停程序中的工作线程，不过暂停时间并不会太长，因此可以说明目前所有的垃圾收集器都做不到完全不需要“stop-the-World”，只是尽可能地缩短暂停时间。
由于最耗费时间的并发标记与并发清除阶段都不需要暂停工作，所以整体的回收是低停顿的。
另外，由于在垃圾收集阶段用户线程没有中断，所以在CMS回收过程中，还应该确保应用程序用户线程有足够的内存可用。因此，CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集，而是当堆内存使用率达到某一阈值时，便开始进行回收，以确保应用程序在CMS工作过程中依然有足够的空间支持应用程序运行。要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要，就会出现一次“Concurrent Mode Failure” 失败，这时虚拟机将启动后备预案：临时启用Serial old收集器来重新进行老年代的垃圾收集，这样停顿时间就很长了。
CMS收集器的垃圾收集算法采用的是标记清除算法，这意味着每次执行完内存回收后，由于被执行内存回收的无用对象所占用的内存空间极有可能是不连续的一些内存块，不可避免地将会产生一些内存碎片。那么CMS在为新对象分配内存空间时，将无法使用指针碰撞（Bump the Pointer）技术，而只能够选择空闲列表（Free List）执行内存分配。
答案其实很简答，因为当并发清除的时候，用Compact整理内存的话，原来的用户线程使用的内存还怎么用呢？要保证用户线程能继续执行，前提的它运行的资源不受影响嘛。Mark Compact更适合“stop the world” 这种场景下使用
优点
缺点
会产生内存碎片，导致并发清除后，用户线程可用的空间不足。在无法分配大对象的情况下，不得不提前触发FullGC。
CMS收集器对CPU资源非常敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用户停顿，但是会因为占用了一部分线程而导致应用程序变慢，总吞吐量会降低。
CMS收集器无法处理浮动垃圾。可能出现“Concurrent Mode Failure"失败而导致另一次Full GC的产生。在并发标记阶段由于程序的工作线程和垃圾收集线程是同时运行或者交叉运行的，那么在并发标记阶段如果产生新的垃圾对象，CMS将无法对这些垃圾对象进行标记，最终会导致这些新产生的垃圾对象没有被及时回收，从而只能在下一次执行GC时释放这些之前未被回收的内存空间。
设置的参数
开启该参数后会自动将-xx：+UseParNewGC打开。即：ParNew（Young区用）+CMS（01d区用）+Serial old的组合。
JDK5及以前版本的默认值为68，即当老年代的空间使用率达到68%时，会执行一次cMs回收。JDK6及以上版本默认值为92%
如果内存增长缓慢，则可以设置一个稍大的值，大的阀值可以有效降低CMS的触发频率，减少老年代回收的次数可以较为明显地改善应用程序性能。反之，如果应用程序内存使用率增长很快，则应该降低这个阈值，以避免频繁触发老年代串行收集器。因此通过该选项便可以有效降低Ful1Gc的执行次数。
GC后对内存空间进行压缩整理，以此避免内存碎片的产生。不过由于内存压缩整理过程无法并发执行，所带来的问题就是停顿时间变得更长了。
-XX:CMSFullGCsBeforecompaction 设置在执行多少次Ful1GC后对内存空间进行压缩整理。
-XX:ParallelcMSThreads 设置cMs的线程数量。
CMs默认启动的线程数是（Paralle1GCThreads+3）/4，ParallelGCThreads是年轻代并行收集器的线程数。当CPU资源比较紧张时，受到CMS收集器线程的影响，应用程序的性能在垃圾回收阶段可能会非常糟糕。
小结
HotSpot有这么多的垃圾回收器，那么如果有人问，Serial GC、Parallel GC、Concurrent Mark Sweep GC这三个Gc有什么不同呢？
请记住以下口令：
JDK9新特性：CMS被标记为eprecate了（JEP291）>如果对JDK9及以上版本的HotSpot虚拟机使用参数-XX： +UseConcMarkSweepGC来开启CMS收集器的话，用户会收到一个警告信息，提示CMS未来将会被废弃。
JDK14新特性：删除CMs垃圾回收器（JEP363）移除了CMS垃圾收集器，如果在JDK14中使用 XX：+UseConcMarkSweepGC的话，JVM不会报错，只是给出一个warning信息，但是不会exit。JVM会自动回退以默认GC方式启动JVM
既然我们已经有了前面几个强大的GC，为什么还要发布Garbage First（G1）？
原因就在于应用程序所应对的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序正常进行，而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化。G1（Garbage-First）垃圾回收器是在Java7 update4之后引入的一个新的垃圾回收器，是当今收集器技术发展的最前沿成果之一。
与此同时，为了适应现在不断扩大的内存和不断增加的处理器数量，进一步降低暂停时间（pause time），同时兼顾良好的吞吐量。
官方给G1设定的目标是在延迟可控的情况下获得尽可能高的吞吐量，所以才担当起“全功能收集器”的重任与期望。
为什么名字叫 Garbage First(G1)呢？
因为G1是一个并行回收器，它把堆内存分割为很多不相关的区域（Region）（物理上不连续的）。使用不同的Region来表示Eden、幸存者0区，幸存者1区，老年代等。
G1 GC有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region。
由于这种方式的侧重点在于回收垃圾最大量的区间（Region），所以我们给G1一个名字：垃圾优先（Garbage First）。
G1（Garbage-First）是一款面向服务端应用的垃圾收集器，主要针对配备多核CPU及大容量内存的机器，以极高概率满足GC停顿时间的同时，还兼具高吞吐量的性能特征。
在JDK1.7版本正式启用，移除了Experimenta1的标识，是JDK9以后的默认垃圾回收器，取代了CMS回收器以及Paralle1+Parallel old组合。被orac1e官方称为“全功能的垃圾收集器”。
与此同时，CMS已经在JDK9中被标记为废弃（deprecated）。在jdk8中还不是默认的垃圾回收器，需要使用-xx：+UseG1GC来启用。
与其他GC收集器相比，G1使用了全新的分区算法，其特点如下所示：
并行与并发
分代收集
G1所谓的分代，已经不是下面这样的了
而是这样的一个区域
空间整合
可预测的停顿时间模型（即：软实时soft real-time） 这是G1相对于CMS的另一大优势，G1除了追求低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒。
相较于CMS，G1还不具备全方位、压倒性优势。比如在用户程序运行过程中，G1无论是为了垃圾收集产生的内存占用（Footprint）还是程序运行时的额外执行负载（overload）都要比CMS要高。
从经验上来说，在小内存应用上CMS的表现大概率会优于G1，而G1在大内存应用上则发挥其优势。平衡点在6-8GB之间。
G1的设计原则就是简化JVM性能调优，开发人员只需要简单的三步即可完成调优：
G1中提供了三种垃圾回收模式：YoungGC、Mixed GC和Fu11GC，在不同的条件下被触发。
面向服务端应用，针对具有大内存、多处理器的机器。（在普通大小的堆里表现并不惊喜）
最主要的应用是需要低GC延迟，并具有大堆的应用程序提供解决方案；
如：在堆大小约6GB或更大时，可预测的暂停时间可以低于e.5秒；（G1通过每次只清理一部分而不是全部的Region的增量式清理来保证每次Gc停顿时间不会过长）。 用来替换掉JDK1.5中的CMS收集器；在下面的情况时，使用61可能比CMS好：
HotSpot垃圾收集器里，除了61以外，其他的垃圾收集器使用内置的JVM线程执行Gc的多线程操作，而G1GC可以采用应用线程承担后台运行的GC工作，即当JVM的GC线程处理速度慢时，系统会调用应用程序线程帮助加速垃圾回收过程。
使用G1收集器时，它将整个Java堆划分成约2048个大小相同的独立Region块，每个Region块大小根据堆空间的实际大小而定，整体被控制在1MB到32MB之间，且为2的N次幂，即1MB，2MB，4MB，8MB，16MB，32MB。可以通过
XX:G1HeapRegionsize设定。所有的Region大小相同，且在JVM生命周期内不会被改变。
虽然还保留有新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔离的了，它们都是一部分Region（不需要连续）的集合。通过Region的动态分配方式实现逻辑上的连续。
一个region有可能属于Eden，Survivor或者old/Tenured内存区域。但是一个region只可能属于一个角色。图中的E表示该region属于Eden内存区域，s表示属于survivor内存区域，o表示属于01d内存区域。图中空白的表示未使用的内存空间。
G1垃圾收集器还增加了一种新的内存区域，叫做Humongous内存区域，如图中的H块。主要用于存储大对象，如果超过1.5个region，就放到H。
**设置H的原因：**对于堆中的对象，默认直接会被分配到老年代，但是如果它是一个短期存在的大对象就会对垃圾收集器造成负面影响。为了解决这个问题，G1划分了一个Humongous区，它用来专门存放大对象。如果一个H区装不下一个大对象，那么G1会寻找连续的H区来存储。为了能找到连续的H区，有时候不得不启动Fu11Gc。G1的大多数行为都把H区作为老年代的一部分来看待。
每个Region都是通过指针碰撞来分配空间
G1GC的垃圾回收过程主要包括如下三个环节：
（如果需要，单线程、独占式、高强度的Fu11GC还是继续存在的。它针对GC的评估失败提供了一种失败保护机制，即强力回收。）
顺时针，young gc->young gc+concurrent mark->Mixed GC顺序，进行垃圾回收。
应用程序分配内存，当年轻代的Eden区用尽时开始年轻代回收过程；G1的年轻代收集阶段是一个并行的独占式收集器。在年轻代回收期，G1GC暂停所有应用程序线程，启动多线程执行年轻代回收。然后从年轻代区间移动存活对象到Survivor区间或者老年区间，也有可能是两个区间都会涉及。
当堆内存使用达到一定值（默认45%）时，开始老年代并发标记过程。
标记完成马上开始混合回收过程。对于一个混合回收期，G1GC从老年区间移动存活对象到空闲区间，这些空闲区间也就成为了老年代的一部分。和年轻代不同，老年代的G1回收器和其他GC不同，G1的老年代回收器不需要整个老年代被回收，一次只需要扫描/回收一小部分老年代的Region就可以了。同时，这个老年代Region是和年轻代一起被回收的。
举个例子：一个Web服务器，Java进程最大堆内存为4G，每分钟响应1500个请求，每45秒钟会新分配大约2G的内存。G1会每45秒钟进行一次年轻代回收，每31个小时整个堆的使用率会达到45%，会开始老年代并发标记过程，标记完成后开始四到五次的混合回收。
一个对象被不同区域引用的问题
一个Region不可能是孤立的，一个Region中的对象可能被其他任意Region中对象引用，判断对象存活时，是否需要扫描整个Java堆才能保证准确？
在其他的分代收集器，也存在这样的问题（而G1更突出）回收新生代也不得不同时扫描老年代？这样的话会降低MinorGC的效率；
解决方法：
无论G1还是其他分代收集器，JVM都是使用Remembered Set来避免全局扫描：
每个Region都有一个对应的Remembered Set；每次Reference类型数据写操作时，都会产生一个Write Barrier暂时中断操作；
然后检查将要写入的引用指向的对象是否和该Reference类型数据在不同的Region（其他收集器：检查老年代对象是否引用了新生代对象）；如果不同，通过cardTable把相关引用信息记录到引用指向对象的所在Region对应的Remembered Set中；当进行垃圾收集时，在GC根节点的枚举范围加入Remembered Set；就可以保证不进行全局扫描，也不会有遗漏。
JVM启动时，G1先准备好Eden区，程序在运行过程中不断创建对象到Eden区，当Eden空间耗尽时，G1会启动一次年轻代垃圾回收过程。
YGC时，首先G1停止应用程序的执行（stop-The-Wor1d），G1创建回收集（Collection Set），回收集是指需要被回收的内存分段的集合，年轻代回收过程的回收集包含年轻代Eden区和Survivor区所有的内存分段。
然后开始如下回收过程：
根是指static变量指向的对象，正在执行的方法调用链条上的局部变量等。根引用连同RSet记录的外部引用作为扫描存活对象的入口。
处理dirty card queue（见备注）中的card，更新RSet。此阶段完成后，RSet可以准确的反映老年代对所在的内存分段中对象的引用。
识别被老年代对象指向的Eden中的对象，这些被指向的Eden中的对象被认为是存活的对象。
此阶段，对象树被遍历，Eden区内存段中存活的对象会被复制到Survivor区中空的内存分段，Survivor区内存段中存活的对象如果年龄未达阈值，年龄会加1，达到阀值会被会被复制到o1d区中空的内存分段。如果Survivor空间不够，Eden空间的部分数据会直接晋升到老年代空间。
处理Soft，Weak，Phantom，Final，JNI Weak 等引用。最终Eden空间的数据为空，GC停止工作，而目标内存中的对象都是连续存储的，没有碎片，所以复制过程可以达到内存整理的效果，减少碎片。
当越来越多的对象晋升到老年代o1d region时，为了避免堆内存被耗尽，虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器，即Mixed GC，该算法并不是一个old GC，除了回收整个Young Region，还会回收一部分的old Region。这里需要注意：是一部分老年代，而不是全部老年代。可以选择哪些o1d Region进行收集，从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。也要注意的是Mixed GC并不是Full GC。
并发标记结束以后，老年代中百分百为垃圾的内存分段被回收了，部分为垃圾的内存分段被计算了出来。默认情况下，这些老年代的内存分段会分8次（可以通过-XX:G1MixedGCCountTarget设置）被回收
混合回收的回收集（Collection Set）包括八分之一的老年代内存分段，Eden区内存分段，Survivor区内存分段。混合回收的算法和年轻代回收的算法完全一样，只是回收集多了老年代的内存分段。具体过程请参考上面的年轻代回收过程。
由于老年代中的内存分段默认分8次回收，G1会优先回收垃圾多的内存分段。垃圾占内存分段比例越高的，越会被先回收。并且有一个阈值会决定内存分段是否被回收，
XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent，默认为65%，意思是垃圾占内存分段比例要达到65%才会被回收。如果垃圾占比太低，意味着存活的对象占比高，在复制的时候会花费更多的时间。
混合回收并不一定要进行8次。有一个阈值-XX:G1HeapWastePercent，默认值为1e%，意思是允许整个堆内存中有10%的空间被浪费，意味着如果发现可以回收的垃圾占堆内存的比例低于1e%，则不再进行混合回收。因为GC会花费很多的时间但是回收到的内存却很少。
G1的初衷就是要避免Fu11GC的出现。但是如果上述方式不能正常工作，G1会停止应用程序的执行（stop-The-world），使用单线程的内存回收算法进行垃圾回收，性能会非常差，应用程序停顿时间会很长。
要避免Fu11GC的发生，一旦发生需要进行调整。什么时候会发生Ful1GC呢？比如堆内存太小，当G1在复制存活对象的时候没有空的内存分段可用，则会回退到ful1gc，这种情况可以通过增大内存解决。 导致61Fu11GC的原因可能有两个：
从oracle官方透露出来的信息可获知，回收阶段（Evacuation）其实本也有想过设计成与用户程序一起并发执行，但这件事情做起来比较复杂，考虑到G1只是回一部分Region，停顿时间是用户可控制的，所以并不迫切去实现，而选择把这个特性放到了G1之后出现的低延迟垃圾收集器（即ZGC）中。另外，还考虑到G1不是仅仅面向低延迟，停顿用户线程能够最大幅度提高垃圾收集效率，为了保证吞吐量所以才选择了完全暂停用户线程的实现方案。
年轻代大小
暂停时间目标暂停时间目标不要太过严苛
截止JDK1.8，一共有7款不同的垃圾收集器。每一款的垃圾收集器都有不同的特点，在具体使用的时候，需要根据具体的情况选用不同的垃圾收集器。
GC发展阶段：Seria l=> Parallel（并行）=> CMS（并发）=> G1 => ZGC
不同厂商、不同版本的虚拟机实现差距比较大。HotSpot虚拟机在JDK7/8后所有收集器及组合如下图
Java垃圾收集器的配置对于JVM优化来说是一个很重要的选择，选择合适的垃圾收集器可以让JVM的性能有一个很大的提升。怎么选择垃圾收集器？
最后需要明确一个观点：
对于垃圾收集，面试官可以循序渐进从理论、实践各种角度深入，也未必是要求面试者什么都懂。但如果你懂得原理，一定会成为面试中的加分项。 这里较通用、基础性的部分如下：
垃圾收集的算法有哪些？如何判断一个对象是否可以回收？
垃圾收集器工作的基本流程。
另外，大家需要多关注垃圾回收器这一章的各种常用的参数
通过阅读Gc日志，我们可以了解Java虚拟机内存分配与回收策略。 内存分配与垃圾回收的参数列表
打开GC日志
-verbose:gc
这个只会显示总的GC堆的变化，如下：
参数解析
打开GC日志
-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails
输入信息如下
参数解析
补充
Allocation Failure表明本次引起GC的原因是因为在年轻代中没有足够的空间能够存储新的数据了。
[PSYoungGen：5986K->696K（8704K）]5986K->704K（9216K）中括号内：GC回收前年轻代大小，回收后大小，（年轻代总大小）括号外：GC回收前年轻代和老年代大小，回收后大小，（年轻代和老年代总大小）
user代表用户态回收耗时，sys内核态回收耗时，rea实际耗时。由于多核的原因，时间总和可能会超过rea1时间
我们编写一个程序，用来说明GC收集的过程
/**
* GC垃圾收集过程
*/
public class GCUseTest {
static final Integer _1MB = 1024 * 1024;
public static void main(String[] args) {
byte [] allocation1, allocation2, allocation3, allocation4;
allocation1 = new byte[2 *_1MB];
allocation2 = new byte[2 *_1MB];
allocation3 = new byte[2 *_1MB];
allocation4 = new byte[4 *_1MB];
}
}
我们设置JVM启动参数
-Xms10m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails
首先我们会将3个2M的数组存放到Eden区，然后后面4M的数组来了后，将无法存储，因为Eden区只剩下2M的剩余空间了，那么将会进行一次Young GC操作，将原来Eden区的内容，存放到Survivor区，但是Survivor区也存放不下，那么就会直接晋级存入Old 区
然后我们将4M对象存入到Eden区中
可以用一些工具去分析这些GC日志
常用的日志分析工具有：GCViewer、GCEasy、GCHisto、GCLogViewer、Hpjmeter、garbagecat等
GCViewer
GC easy
GC仍然处于飞速发展之中，目前的默认选项G1GC在不断的进行改进，很多我们原来认为的缺点，例如串行的Fu11GC、Card Table扫描的低效等，都已经被大幅改进，例如，JDK10以后，Fu11GC已经是并行运行，在很多场景下，其表现还略优于ParallelGC的并行Ful1GC实现。
即使是SerialGC，虽然比较古老，但是简单的设计和实现未必就是过时的，它本身的开销，不管是GC相关数据结构的开销，还是线程的开销，都是非常小的，所以随着云计算的兴起，在serverless等新的应用场景下，Serial Gc找到了新的舞台。
比较不幸的是CMSGC，因为其算法的理论缺陷等原因，虽然现在还有非常大的用户群体，但在JDK9中已经被标记为废弃，并在JDK14版本中移除
Epsilon:A No-Op GarbageCollector（Epsilon垃圾回收器，"No-Op（无操作）"回收器）http://openidk.iava.net/iep s/318
ZGC:A Scalable Low-Latency Garbage Collector（Experimental）（ZGC：可伸缩的低延迟垃圾回收器，处于实验性阶段）
现在G1回收器已成为默认回收器好几年了。我们还看到了引入了两个新的收集器：ZGC（JDK11出现）和Shenandoah（Open JDK12）
主打特点：低停顿时间
Open JDK12的shenandoash GC：低停顿时间的GC（实验性）
Shenandoah，无疑是众多GC中最孤独的一个。是第一款不由oracle公司团队领导开发的Hotspot垃圾收集器。不可避免的受到官方的排挤。比如号称openJDK和OracleJDk没有区别的Oracle公司仍拒绝在oracleJDK12中支持Shenandoah。
Shenandoah垃圾回收器最初由RedHat进行的一项垃圾收集器研究项目Pauseless GC的实现，旨在针对JVM上的内存回收实现低停顿的需求。在2014年贡献给OpenJDK。
Red Hat研发Shenandoah团队对外宣称，Shenandoah垃圾回收器的暂停时间与堆大小无关，这意味着无论将堆设置为200MB还是200GB，99.9%的目标都可以把垃圾收集的停顿时间限制在十毫秒以内。不过实际使用性能将取决于实际工作堆的大小和工作负载。
这是RedHat在2016年发表的论文数据，测试内容是使用Es对200GB的维基百科数据进行索引。从结果看：
停顿时间比其他几款收集器确实有了质的飞跃，但也未实现最大停顿时间控制在十毫秒以内的目标。 而吞吐量方面出现了明显的下降，总运行时间是所有测试收集器里最长的。
总结
zGC与shenandoah目标高度相似，在尽可能对吞吐量影响不大的前提下，实现在任意堆内存大小下都可以把垃圾收集的停颇时间限制在十毫秒以内的低延迟。
《深入理解Java虚拟机》一书中这样定义zGC：2GC收集器是一款基于Region内存布局的，（暂时）不设分代的，使用了读屏障、染色指针和内存多重映射等技术来实现可并发的标记-压缩算法的，以低延迟为首要目标的一款垃圾收集器。
ZGC的工作过程可以分为4个阶段：并发标记 - 并发预备重分配 - 并发重分配 - 并发重映射 等。
ZGC几乎在所有地方并发执行的，除了初始标记的是STw的。所以停顿时间几乎就耗费在初始标记上，这部分的实际时间是非常少的。
停顿时间对比
虽然ZGC还在试验状态，没有完成所有特性，但此时性能已经相当亮眼，用“令人震惊、革命性”来形容，不为过。 未来将在服务端、大内存、低延迟应用的首选垃圾收集器。
JDK14之前，2GC仅Linux才支持。
尽管许多使用zGc的用户都使用类Linux的环境，但在Windows和macos上，人们也需要zGC进行开发部署和测试。许多桌面应用也可以从ZGC中受益。因此，2GC特性被移植到了Windows和macos上。
现在mac或Windows上也能使用zGC了，示例如下：
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions-XX：+UseZGC
AliGC是阿里巴巴JVM团队基于G1算法，面向大堆（LargeHeap）应用场景。指定场景下的对比：
当然，其它厂商也提供了各种别具一格的GC实现，例如比较有名的低延迟GC Zing
有时间好好整理，好好复习吧。
GC最基础的算法有三种：标记 -清除算法、复制算法、标记-压缩算法，我们常用的垃圾回收器一般都采用分代收集算法。
“标记-清除”（Mark-Sweep）算法，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。之所以说它是最基础的收集算法，是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其缺点进行改进而得到的。
它的主要缺点有两个：一个是效率问题，标记和清除过程的效率都不高；另外一个是空间问题，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，当程序在以后的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。
“复制”（Copying）的收集算法，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。
这样使得每次都是对其中的一块进行内存回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存即可，实现简单，运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为原来的一半，持续复制长生存期的对象则导致效率降低。
复制收集算法在对象存活率较高时就要执行较多的复制操作，效率将会变低。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。
根据老年代的特点，有人提出了另外一种“标记-整理”（Mark-Compact）算法，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一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存Java堆是垃圾收集器的工作重点
GC分代的基本假设：绝大部分对象的生命周期都非常短暂，存活时间短。
“分代收集”（Generational Collection）算法，把Java堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，只有少量存活，那就选用复制算法，只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。而老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保，就必须使用“标记-清理”或“标记-整理”算法来进行回收。
如果说收集算法是内存回收的方法论，垃圾收集器就是内存回收的具体实现
串行收集器是最古老，最稳定以及效率高的收集器，可能会产生较长的停顿，只使用一个线程去回收。新生代、老年代使用串行回收；新生代复制算法、老年代标记-压缩；垃圾收集的过程中会Stop The World（服务暂停）
参数控制： -XX:+UseSerialGC 串行收集器
ParNew收集器 ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本。新生代并行，老年代串行；新生代复制算法、老年代标记-压缩
参数控制：
-XX:+UseParNewGC ParNew收集器
-XX:ParallelGCThreads 限制线程数量
Parallel Scavenge收集器类似ParNew收集器，Parallel收集器更关注系统的吞吐量。可以通过参数来打开自适应调节策略，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或最大的吞吐量；也可以通过参数控制GC的时间不大于多少毫秒或者比例；新生代复制算法、老年代标记-压缩
参数控制： -XX:+UseParallelGC 使用Parallel收集器+ 老年代串行
Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，使用多线程和“标记－整理”算法。这个收集器是在JDK 1.6中才开始提供
参数控制： -XX:+UseParallelOldGC 使用Parallel收集器+ 老年代并行
CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。目前很大一部分的Java应用都集中在互联网站或B/S系统的服务端上，这类应用尤其重视服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，以给用户带来较好的体验。
从名字（包含“Mark Sweep”）上就可以看出CMS收集器是基于“标记-清除”算法实现的，它的运作过程相对于前面几种收集器来说要更复杂一些，整个过程分为4个步骤，包括：
其中初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，并发标记阶段就是进行GC Roots Tracing的过程，而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间，因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段稍长一些，但远比并发标记的时间短。
由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程中，收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发地执行。老年代收集器（新生代使用ParNew）
优点: 并发收集、低停顿 缺点: 产生大量空间碎片、并发阶段会降低吞吐量
参数控制：
-XX:+UseConcMarkSweepGC 使用CMS收集器
-XX:+ UseCMSCompactAtFullCollection Full GC后，进行一次碎片整理；整理过程是独占的，会引起停顿时间变长
-XX:+CMSFullGCsBeforeCompaction 设置进行几次Full GC后，进行一次碎片整理
-XX:ParallelCMSThreads 设定CMS的线程数量（一般情况约等于可用CPU数量）
G1是目前技术发展的最前沿成果之一，HotSpot开发团队赋予它的使命是未来可以替换掉JDK1.5中发布的CMS收集器。与CMS收集器相比G1收集器有以下特点：
上面提到的垃圾收集器，收集的范围都是整个新生代或者老年代，而G1不再是这样。使用G1收集器时，Java堆的内存布局与其他收集器有很大差别，它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），虽然还保留有新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔阂了，它们都是一部分（可以不连续）Region的集合。
| 新生代GC策略 | 老年老代GC策略 | 说明 | |
|---|---|---|---|
| 组合1 | Serial | Serial Old | Serial和Serial Old都是单线程进行GC，特点就是GC时暂停所有应用线程。 |
| 组合2 | Serial | CMS+Serial Old | CMS（Concurrent Mark Sweep）是并发GC，实现GC线程和应用线程并发工作，不需要暂停所有应用线程。另外，当CMS进行GC失败时，会自动使用Serial Old策略进行GC。 |
| 组合3 | ParNew | CMS | 使用 -XX:+UseParNewGC选项来开启。ParNew是Serial的并行版本，可以指定GC线程数，默认GC线程数为CPU的数量。可以使用-XX:ParallelGCThreads选项指定GC的线程数。如果指定了选项 -XX:+UseConcMarkSweepGC选项，则新生代默认使用ParNew GC策略。 |
| 组合4 | ParNew | Serial Old | 使用 -XX:+UseParNewGC选项来开启。新生代使用ParNew GC策略，年老代默认使用Serial Old GC策略。 |
| 组合5 | Parallel Scavenge | Serial Old | Parallel Scavenge策略主要是关注一个可控的吞吐量：应用程序运行时间 / (应用程序运行时间 + GC时间)，可见这会使得CPU的利用率尽可能的高，适用于后台持久运行的应用程序，而不适用于交互较多的应用程序。 |
| 组合6 | Parallel Scavenge | Parallel Old | Parallel Old是Serial Old的并行版本 |
| 组合7 | G1GC | G1GC |
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseG1GC #开启； -XX:MaxGCPauseMillis=50 #暂停时间目标； -XX:GCPauseIntervalMillis=200 #暂停间隔目标； -XX:+G1YoungGenSize=512m #年轻代大小； -XX:SurvivorRatio=6 #幸存区比例 |
很多同学总是搞不清楚，内存泄漏和内存溢出的区别，它俩是两个完全不同的概念， 它们之间存在一些关联。
所以内存泄漏可能会导致内存溢出，但内存溢出并不完全都是因为内存泄漏，也有可能使用了太多的大对象导致。
内存泄漏----循环引用
运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题！虽然jvm调优成熟的工具已经有很多：jconsole、大名鼎鼎的VisualVM，IBM的Memory Analyzer等等，但是在生产环境出现问题的时候，一方面工具的使用会有所限制，另一方面喜欢装X的我们，总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决。所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令，研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性。
Sun JDK监控和故障处理命令有jps，jstat，jmap，jhat，jstack，jinfo下面做一一介绍
JVM Process Status Tool,显示指定系统内所有的HotSpot虚拟机进程。
命令格式
jps [options] [hostid]
option参数
- -l : 输出主类全名或jar路径
- -q : 只输出LVMID
- -m : 输出JVM启动时传递给main()的参数
- -v : 输出JVM启动时显示指定的JVM参数
其中[option]、[hostid]参数也可以不写。
示例
$ jps -l -m 28920 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start 11589 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start 25816 sun.tools.jps.Jps -l -m
jstat(JVM statistics Monitoring)是用于监视虚拟机运行时状态信息的命令，它可以显示出虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行数据。
命令格式
jstat [option] LVMID [interval] [count]
参数
- [option] : 操作参数
- LVMID : 本地虚拟机进程ID
- [interval] : 连续输出的时间间隔
- [count] : 连续输出的次数
option 参数总览
| Option | Displays… |
|---|---|
| class | class loader的行为统计。Statistics on the behavior of the class loader. |
| compiler | HotSpt JIT编译器行为统计。Statistics of the behavior of the HotSpot Just-in-Time compiler. |
| gc | 垃圾回收堆的行为统计。Statistics of the behavior of the garbage collected heap. |
| gccapacity | 各个垃圾回收代容量(young,old,perm)和他们相应的空间统计。Statistics of the capacities of the generations and their corresponding spaces. |
| gcutil | 垃圾回收统计概述。Summary of garbage collection statistics. |
| gccause | 垃圾收集统计概述（同-gcutil），附加最近两次垃圾回收事件的原因。Summary of garbage collection statistics (same as -gcutil), with the cause of the last and |
| gcnew | 新生代行为统计。Statistics of the behavior of the new generation. |
| gcnewcapacity | 新生代与其相应的内存空间的统计。Statistics of the sizes of the new generations and its corresponding spaces. |
| gcold | 年老代和永生代行为统计。Statistics of the behavior of the old and permanent generations. |
| gcoldcapacity | 年老代行为统计。Statistics of the sizes of the old generation. |
| gcpermcapacity | 永生代行为统计。Statistics of the sizes of the permanent generation. |
| printcompilation | HotSpot编译方法统计。HotSpot compilation method statistics. |
option 参数详解
-class
监视类装载、卸载数量、总空间以及耗费的时间
$ jstat -class 11589 Loaded Bytes Unloaded Bytes Time 7035 14506.3 0 0.0 3.67
- Loaded : 加载class的数量
- Bytes : class字节大小
- Unloaded : 未加载class的数量
- Bytes : 未加载class的字节大小
- Time : 加载时间
-compiler
输出JIT编译过的方法数量耗时等
$ jstat -compiler 1262Compiled Failed Invalid Time FailedType FailedMethod 2573 1 0 47.60 1 org/apache/catalina/loader/WebappClassLoader findResourceInternal
- Compiled : 编译数量
- Failed : 编译失败数量
- Invalid : 无效数量
- Time : 编译耗时
- FailedType : 失败类型
- FailedMethod : 失败方法的全限定名
-gc
垃圾回收堆的行为统计，常用命令
$ jstat -gc 1262 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT FGC FGCT GCT 26112.0 24064.0 6562.5 0.0 564224.0 76274.5 434176.0 388518.3 524288.0 42724.7 320 6.417 1 0.398 6.815
C即Capacity 总容量，U即Used 已使用的容量
- S0C : survivor0区的总容量
- S1C : survivor1区的总容量
- S0U : survivor0区已使用的容量
- S1C : survivor1区已使用的容量
- EC : Eden区的总容量
- EU : Eden区已使用的容量
- OC : Old区的总容量
- OU : Old区已使用的容量
- PC 当前perm的容量 (KB)
- PU perm的使用 (KB)
- YGC : 新生代垃圾回收次数
- YGCT : 新生代垃圾回收时间
- FGC : 老年代垃圾回收次数
- FGCT : 老年代垃圾回收时间
- GCT : 垃圾回收总消耗时间
$ jstat -gc 1262 2000 20
这个命令意思就是每隔2000ms输出1262的gc情况，一共输出20次
-gccapacity
同-gc，不过还会输出Java堆各区域使用到的最大、最小空间
$ jstat -gccapacity 1262 NGCMN NGCMX NGC S0C S1C EC OGCMN OGCMX OGC OC PGCMN PGCMX PGC PC YGC FGC 614400.0 614400.0 614400.0 26112.0 24064.0 564224.0 434176.0 434176.0 434176.0 434176.0 524288.0 1048576.0 524288.0 524288.0 320 1
- NGCMN : 新生代占用的最小空间
- NGCMX : 新生代占用的最大空间
- OGCMN : 老年代占用的最小空间
- OGCMX : 老年代占用的最大空间
- OGC：当前年老代的容量 (KB)
- OC：当前年老代的空间 (KB)
- PGCMN : perm占用的最小空间
- PGCMX : perm占用的最大空间
-gcutil
同-gc，不过输出的是已使用空间占总空间的百分比
$ jstat -gcutil 28920 S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT 12.45 0.00 33.85 0.00 4.44 4 0.242 0 0.000 0.242
-gccause
垃圾收集统计概述（同-gcutil），附加最近两次垃圾回收事件的原因
$ jstat -gccause 28920 S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT LGCC GCC 12.45 0.00 33.85 0.00 4.44 4 0.242 0 0.000 0.242 Allocation Failure No GC
- LGCC：最近垃圾回收的原因
- GCC：当前垃圾回收的原因
-gcnew
统计新生代的行为
$ jstat -gcnew 28920 S0C S1C S0U S1U TT MTT DSS EC EU YGC YGCT 419392.0 419392.0 52231.8 0.0 6 6 209696.0 3355520.0 1172246.0 4 0.242
- TT：Tenuring threshold(提升阈值)
- MTT：最大的tenuring threshold
- DSS：survivor区域大小 (KB)
-gcnewcapacity
新生代与其相应的内存空间的统计
$ jstat -gcnewcapacity 28920 NGCMN NGCMX NGC S0CMX S0C S1CMX S1C ECMX EC YGC FGC 4194304.0 4194304.0 4194304.0 419392.0 419392.0 419392.0 419392.0 3355520.0 3355520.0 4 0
- NGC:当前年轻代的容量 (KB)
- S0CMX:最大的S0空间 (KB)
- S0C:当前S0空间 (KB)
- ECMX:最大eden空间 (KB)
- EC:当前eden空间 (KB)
-gcold
统计旧生代的行为
$ jstat -gcold 28920 PC PU OC OU YGC FGC FGCT GCT 1048576.0 46561.7 6291456.0 0.0 4 0 0.000 0.242
-gcoldcapacity
统计旧生代的大小和空间
$ jstat -gcoldcapacity 28920 OGCMN OGCMX OGC OC YGC FGC FGCT GCT 6291456.0 6291456.0 6291456.0 6291456.0 4 0 0.000 0.242
-gcpermcapacity
永生代行为统计
$ jstat -gcpermcapacity 28920 PGCMN PGCMX PGC PC YGC FGC FGCT GCT 1048576.0 2097152.0 1048576.0 1048576.0 4 0 0.000 0.242
-printcompilation
hotspot编译方法统计
$ jstat -printcompilation 28920 Compiled Size Type Method 1291 78 1 java/util/ArrayList indexOf
- Compiled：被执行的编译任务的数量
- Size：方法字节码的字节数
- Type：编译类型
- Method：编译方法的类名和方法名。类名使用"/" 代替 "." 作为空间分隔符. 方法名是给出类的方法名. 格式是一致于HotSpot - XX:+PrintComplation 选项
jmap(JVM Memory Map)命令用于生成heap dump文件，如果不使用这个命令，还阔以使用-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数来让虚拟机出现OOM的时候·自动生成dump文件。 jmap不仅能生成dump文件，还阔以查询finalize执行队列、Java堆和永久代的详细信息，如当前使用率、当前使用的是哪种收集器等。
命令格式
jmap [option] LVMID
option参数
- dump : 生成堆转储快照
- finalizerinfo : 显示在F-Queue队列等待Finalizer线程执行finalizer方法的对象
- heap : 显示Java堆详细信息
- histo : 显示堆中对象的统计信息
- permstat : to print permanent generation statistics
- F : 当-dump没有响应时，强制生成dump快照
示例
-dump
常用格式
-dump::live,format=b,file=<filename> pid
dump堆到文件,format指定输出格式，live指明是活着的对象,file指定文件名
$ jmap -dump:live,format=b,file=dump.hprof 28920 Dumping heap to /home/xxx/dump.hprof ... Heap dump file created
dump.hprof这个后缀是为了后续可以直接用MAT(Memory Anlysis Tool)打开。
-finalizerinfo
打印等待回收对象的信息
$ jmap -finalizerinfo 28920 Attaching to process ID 28920, please wait... Debugger attached successfully. Server compiler detected. JVM version is 24.71-b01 Number of objects pending for finalization: 0
可以看到当前F-QUEUE队列中并没有等待Finalizer线程执行finalizer方法的对象。
-heap
打印heap的概要信息，GC使用的算法，heap的配置及wise heap的使用情况,可以用此来判断内存目前的使用情况以及垃圾回收情况
$ jmap -heap 28920 Attaching to process ID 28920, please wait... Debugger attached successfully. Server compiler detected. JVM version is 24.71-b01 using thread-local object allocation. Parallel GC with 4 thread(s)//GC 方式 Heap Configuration: //堆内存初始化配置 MinHeapFreeRatio = 0 //对应jvm启动参数-XX:MinHeapFreeRatio设置JVM堆最小空闲比率(default 40) MaxHeapFreeRatio = 100 //对应jvm启动参数 -XX:MaxHeapFreeRatio设置JVM堆最大空闲比率(default 70) MaxHeapSize = 2082471936 (1986.0MB) //对应jvm启动参数-XX:MaxHeapSize=设置JVM堆的最大大小 NewSize = 1310720 (1.25MB)//对应jvm启动参数-XX:NewSize=设置JVM堆的‘新生代’的默认大小 MaxNewSize = 17592186044415 MB//对应jvm启动参数-XX:MaxNewSize=设置JVM堆的‘新生代’的最大大小 OldSize = 5439488 (5.1875MB)//对应jvm启动参数-XX:OldSize=<value>:设置JVM堆的‘老生代’的大小 NewRatio = 2 //对应jvm启动参数-XX:NewRatio=:‘新生代’和‘老生代’的大小比率 SurvivorRatio = 8 //对应jvm启动参数-XX:SurvivorRatio=设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值 PermSize = 21757952 (20.75MB) //对应jvm启动参数-XX:PermSize=<value>:设置JVM堆的‘永生代’的初始大小 MaxPermSize = 85983232 (82.0MB)//对应jvm启动参数-XX:MaxPermSize=<value>:设置JVM堆的‘永生代’的最大大小 G1HeapRegionSize = 0 (0.0MB) Heap Usage://堆内存使用情况 PS Young Generation Eden Space://Eden区内存分布 capacity = 33030144 (31.5MB)//Eden区总容量 used = 1524040 (1.4534378051757812MB) //Eden区已使用 free = 31506104 (30.04656219482422MB) //Eden区剩余容量 4.614088270399305% used //Eden区使用比率 From Space: //其中一个Survivor区的内存分布 capacity = 5242880 (5.0MB) used = 0 (0.0MB) free = 5242880 (5.0MB) 0.0% used To Space: //另一个Survivor区的内存分布 capacity = 5242880 (5.0MB) used = 0 (0.0MB) free = 5242880 (5.0MB) 0.0% used PS Old Generation //当前的Old区内存分布 capacity = 86507520 (82.5MB) used = 0 (0.0MB) free = 86507520 (82.5MB) 0.0% used PS Perm Generation//当前的 “永生代” 内存分布 capacity = 22020096 (21.0MB) used = 2496528 (2.3808746337890625MB) free = 19523568 (18.619125366210938MB) 11.337498256138392% used 670 interned Strings occupying 43720 bytes.
可以很清楚的看到Java堆中各个区域目前的情况。
-histo
打印堆的对象统计，包括对象数、内存大小等等 （因为在dump:live前会进行full gc，如果带上live则只统计活对象，因此不加live的堆大小要大于加live堆的大小 ）
$ jmap -histo:live 28920 | more num #instances #bytes class name---------------------------------------------- 1: 83613 12012248 <constMethodKlass> 2: 23868 11450280 [B 3: 83613 10716064 <methodKlass> 4: 76287 10412128 [C 5: 8227 9021176 <constantPoolKlass> 6: 8227 5830256 <instanceKlassKlass> 7: 7031 5156480 <constantPoolCacheKlass> 8: 73627 1767048 java.lang.String 9: 2260 1348848 <methodDataKlass> 10: 8856 849296 java.lang.Class ....
仅仅打印了前10行
xml class name是对象类型，说明如下：
B byteC charD doubleF floatI intJ longZ boolean[ 数组，如[I表示int[][L+类名 其他对象
-permstat
打印Java堆内存的永久保存区域的类加载器的智能统计信息。对于每个类加载器而言，它的名称、活跃度、地址、父类加载器、它所加载的类的数量和大小都会被打印。此外，包含的字符串数量和大小也会被打印。
$ jmap -permstat 28920 Attaching to process ID 28920, please wait... Debugger attached successfully. Server compiler detected. JVM version is 24.71-b01 finding class loader instances ..done. computing per loader stat ..done. please wait.. computing liveness.liveness analysis may be inaccurate ... class_loader classes bytes parent_loader alive? type <bootstrap> 3111 18154296 null live <internal> 0x0000000600905cf8 1 1888 0x0000000600087f08 dead sun/reflect/DelegatingClassLoader@0x00000007800500a0 0x00000006008fcb48 1 1888 0x0000000600087f08 dead sun/reflect/DelegatingClassLoader@0x00000007800500a0 0x00000006016db798 0 0 0x00000006008d3fc0 dead java/util/ResourceBundle$RBClassLoader@0x0000000780626ec0 0x00000006008d6810 1 3056 null dead sun/reflect/DelegatingClassLoader@0x00000007800500a0
-F
强制模式。如果指定的pid没有响应，请使用jmap -dump或jmap -histo选项。此模式下，不支持live子选项。
jhat(JVM Heap Analysis Tool)命令是与jmap搭配使用，用来分析jmap生成的dump，jhat内置了一个微型的HTTP/HTML服务器，生成dump的分析结果后，可以在浏览器中查看。在此要注意，一般不会直接在服务器上进行分析，因为jhat是一个耗时并且耗费硬件资源的过程，一般把服务器生成的dump文件复制到本地或其他机器上进行分析。
命令格式
jhat [dumpfile]
参数
- -stack false|true 关闭对象分配调用栈跟踪(tracking object allocation call stack)。 如果分配位置信息在堆转储中不可用. 则必须将此标志设置为 false. 默认值为 true.>
- -refs false|true 关闭对象引用跟踪(tracking of references to objects)。 默认值为 true. 默认情况下, 返回的指针是指向其他特定对象的对象,如反向链接或输入引用(referrers or incoming references), 会统计/计算堆中的所有对象。>
- -port port-number 设置 jhat HTTP server 的端口号. 默认值 7000.>
- -exclude exclude-file 指定对象查询时需要排除的数据成员列表文件(a file that lists data members that should be excluded from the reachable objects query)。 例如, 如果文件列列出了 java.lang.String.value , 那么当从某个特定对象 Object o 计算可达的对象列表时, 引用路径涉及 java.lang.String.value 的都会被排除。>
- -baseline exclude-file 指定一个基准堆转储(baseline heap dump)。 在两个 heap dumps 中有相同 object ID 的对象会被标记为不是新的(marked as not being new). 其他对象被标记为新的(new). 在比较两个不同的堆转储时很有用.>
- -debug int 设置 debug 级别. 0 表示不输出调试信息。 值越大则表示输出更详细的 debug 信息.>
- -version 启动后只显示版本信息就退出>
- -J< flag > 因为 jhat 命令实际上会启动一个JVM来执行, 通过 -J 可以在启动JVM时传入一些启动参数. 例如, -J-Xmx512m 则指定运行 jhat 的Java虚拟机使用的最大堆内存为 512 MB. 如果需要使用多个JVM启动参数,则传入多个 -Jxxxxxx.
示例
$ jhat -J-Xmx512m dump.hprof eading from dump.hprof... Dump file created Fri Mar 11 17:13:42 CST 2016 Snapshot read, resolving... Resolving 271678 objects... Chasing references, expect 54 dots...................................................... Eliminating duplicate references...................................................... Snapshot resolved. Started HTTP server on port 7000 Server is ready.
中间的-J-Xmx512m是在dump快照很大的情况下分配512M内存去启动HTTP服务器，运行完之后就可在浏览器打开Http://localhost:7000进行快照分析 堆快照分析主要在最后面的Heap Histogram里，里面根据class列出了dump的时候所有存活对象。
分析同样一个dump快照，MAT需要的额外内存比jhat要小的多的多，所以建议使用MAT来进行分析，当然也看个人偏好。
分析
打开浏览器Http://localhost:7000，该页面提供了几个查询功能可供使用：
All classes including platformShow all members of the rootsetShow instance counts for all classes (including platform)Show instance counts for all classes (excluding platform)Show heap histogramShow finalizer summaryExecute Object Query Language (OQL) query
一般查看堆异常情况主要看这个两个部分： Show instance counts for all classes (excluding platform)，平台外的所有对象信息。如下图：
Show heap histogram 以树状图形式展示堆情况。如下图：
具体排查时需要结合代码，观察是否大量应该被回收的对象在一直被引用或者是否有占用内存特别大的对象无法被回收。 一般情况，会down到客户端用工具来分析
jstack用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照。线程快照是当前java虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈的集合，生成线程快照的主要目的是定位线程出现长时间停顿的原因，如线程间死锁、死循环、请求外部资源导致的长时间等待等。 线程出现停顿的时候通过jstack来查看各个线程的调用堆栈，就可以知道没有响应的线程到底在后台做什么事情，或者等待什么资源。 如果java程序崩溃生成core文件，jstack工具可以用来获得core文件的java stack和native stack的信息，从而可以轻松地知道java程序是如何崩溃和在程序何处发生问题。另外，jstack工具还可以附属到正在运行的java程序中，看到当时运行的java程序的java stack和native stack的信息, 如果现在运行的java程序呈现hung的状态，jstack是非常有用的。
命令格式
jstack [option] LVMID
option参数
- -F : 当正常输出请求不被响应时，强制输出线程堆栈
- -l : 除堆栈外，显示关于锁的附加信息
- -m : 如果调用到本地方法的话，可以显示C/C++的堆栈
示例
$ jstack -l 11494|more2016-07-28 13:40:04Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (24.71-b01 mixed mode):"Attach Listener" daemon prio=10 tid=0x00007febb0002000 nid=0x6b6f waiting on condition [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE Locked ownable synchronizers: - None"http-bio-8005-exec-2" daemon prio=10 tid=0x00007feb94028000 nid=0x7b8c waiting on condition [0x00007fea8f56e000] java.lang.Thread.State: WAITING (parking) at sun.misc.Unsafe.park(Native Method) - parking to wait for <0x00000000cae09b80> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject) at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186) at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2043) at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.take(LinkedBlockingQueue.java:442) at org.apache.tomcat.util.threads.TaskQueue.take(TaskQueue.java:104) at org.apache.tomcat.util.threads.TaskQueue.take(TaskQueue.java:32) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.getTask(ThreadPoolExecutor.java:1068) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1130) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615) at org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.run(TaskThread.java:61) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Locked ownable synchronizers: - None .....
分析
这里有一篇文章解释的很好 分析打印出的文件内容
jinfo(JVM Configuration info)这个命令作用是实时查看和调整虚拟机运行参数。 之前的jps -v口令只能查看到显示指定的参数，如果想要查看未被显示指定的参数的值就要使用jinfo口令
命令格式
jinfo [option] [args] LVMID
option参数
- -flag : 输出指定args参数的值
- -flags : 不需要args参数，输出所有JVM参数的值
- -sysprops : 输出系统属性，等同于System.getProperties()
示例
$ jinfo -flag 11494-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
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