JVM学习（1）——通过实例总结Java虚拟机的运行机制

俗话说，自己写的代码，6个月后也是别人的代码……复习！复习！复习！涉及到的知识点总结如下：

JVM的历史
JVM的运行流程简介
JVM的组成（基于 Java 7）
JVM调优参数：-Xmx和-Xms
逃逸分析（DoEscapeAnalysis ）的概念——JVM栈上分配实验
JVM中client模式（-client）和server模式（-server）的区别
查看GC日志的方法
使用idea对JVM进行参数输入
Java栈，Java堆和方法区的交互原理
为了能让递归方法调用的次数更多一些，应该怎么做？

　　当今——截止本文总结之前，使用最为广泛的 JVM 为 HotSpot（HotSpot 为Longview Technologies开发，被SUN收购），而 JVM 本质上是使用软件来模拟 Java 的字节码的指令集，类比 VMWare，Visual Box……他们都是使用软件去模拟物理CPU的指令集。

　　所谓读史使人明智，先简单回顾和了解下 JVM 与 Java 的发展史：

1996年 SUN JDK 1.0 Classic VM——纯解释运行，使用外挂进行JIT
1997年 JDK1.1 发布——AWT、内部类、JDBC、RMI、反射
1998年 JDK1.2 Solaris Exact VM
1. JIT 解释器混合
2. Accurate Memory Management 精确内存管理，数据类型敏感
3. 提升 GC 性能
4. JDK1.2开始称为Java 2，导致了J2SE J2EE J2ME 的出现
5. 加入Swing Collections
2000年 JDK 1.3 Hotspot （HotSpot 为Longview Technologies开发被SUN收购）作为默认虚拟机发布——加入JavaSound API
2002年 JDK 1.4 Classic VM退出历史舞台（1996年推出的 Classic VM 到2002年出 JDK 1.4 方才退出）——Assert、正则表达式、NIO、IPV6、日志API、加密类库……
2004年 JDK1.5 即 JDK5 、J2SE 5 、Java 5 发布了（很重要的一版），是Java语言的发展史上的又一里程碑事件。为了表示这个版本的重要性，JDK 1.5 更名为 5.0
1. 泛型
2. 注解
3. 装箱
4. 枚举
5. 可变长参数
6. Foreach
2005年 Java SE 6、JDK 1.6、JDK 6 发布，JavaOne 大会召开，SUN 公司公开 Java SE 6 此时 Java 的各种版本已经更名以取消其中的数字“2”——J2EE更名为Java EE, J2SE更名为Java SE，J2ME更名为Java ME。
1. 脚本语言支持
2. JDBC 4.0
3. Java编译器 API
2006年11月13日，SUN 公司宣布 Java 全线采纳 GNU General Public License Version 2，从而公开了 Java 的源代码，并建立OpenJDK——HotSpot 成为Sun JDK 和 OpenJDK 中所带的虚拟机。
2008 年 Oracle 收购 BEA——得到JRockit VM。
2010 年 Oracle 收购 Sun——得到Hotspot，Oracle 宣布在 JDK 8 时整合 JRockit 和 Hotspot，优势互补，在Hotspot基础上，移植JRockit优秀特性。
2011年 JDK 7 发布，延误项目推到JDK 8
1. G1
2. 动态语言增强
3. 64位系统中的压缩指针
4. NIO 2.0
2014年 JDK 8 发布
1. Lambda 表达式
2. 语法增强
3. Java类型注解
2016年 JDK 9 发布——模块化

　　Java的两大基石：Java 语言规范和 JVM 规范

　　Java 语言规范：规定了语法、变量、类型、文法，Java 语言规范定义了什么是Java语言

　　JVM 规范：规范了 Class 文件类型、运行时数据、帧栈、虚拟机的启动、虚拟机的指令集，JVM规范主要定义二进制 class文件和 JVM指令集等，且需要明确的问题是 Java语言和JVM相对独立，不论何种语言，但凡符合了JVM规范，那么都可以在JVM上运行，比如：

–Groovy
–Clojure
–Scala

　　JVM的启动过程是怎样的？

　　也就是说JVM是如何一步步的找到main方法的……简单总结下，Java虚拟机启动的过程：

首先使用 Java 命令启动JVM
其次进行JVM配置的装载——根据当前路径和系统的版本去寻找jvm.cfg文件，装载配置。
之后会根据加载的配置去寻找JVM.dll文件——JVM的主要实现文件。
再后，通过该文件去初始化JVM，并获得相关的接口，比如JNIEnv接口，通过该接口实现findClass操作。
最后，通过相关接口（JNIEnv……），找到程序里的main方法，即可进入程序……

　　如图：

　　介绍一下 JVM 的基本结构，并说出各个模块的功能?

　　可以结合这个网络上经典的 JVM 结构图来理解 JVM，当总结完毕，再画一个更加详细的结构图（jdk 7 规范的 JVM）：

　　首先，要知道JVM有一个类加载系统（不然我们的类没法执行），也就是传说中的ClassLoader……Class文件（Java编译之后的）通过类加载器被加载到JVM中，而JVM的内存空间是分区的，主要有如图所示几个区：

方法区
Java 堆
Java 栈
本地方法栈（也就是native方法调用）

　　而类比物理cpu，JVM也需要一个指针来指向下一条指令的地址，就是图中的PC寄存器，紧接着是执行引擎，用来执行字节码，当然还有一个很重要的模块——GC（垃圾回收器）。下面单独总结下各个主要模块：

PC寄存器

　　Java程序里的每个线程都拥有一个PC寄存器，线程私有的。每当线程启动时PC寄存器就创建了，它是一个指针，总是用来指向下一条指令的地址，让程序知道下一步需要做啥，且执行本地方法时，PC的值为undefined（未定义）

方法区

　　保存JVM装载的类的信息，比如类型的常量池、类中的字段，类中的方法信息、方法的字节码（bytecode）等，注意这不是绝对的！！！比如：JDK 6 时，String等字符串常量的信息是置于方法区中的，但是到了JDK 7 时，已经移动到了Java堆。所以，方法区也好，Java堆也罢，到底详细的保存了什么，其实没有具体定论，要结合不同的JVM版本来分析，因为技术是发展的！不过一般认为，方法区就是保存了JVM装载的类的信息。通常方法区和永久区(Perm)关联在一起，永久区是JVM里很常见的一个概念，它保存了相对来说比较稳定的数据……之后再总结。

Java堆

　　Java堆是和程序开发密切相关的一块内存区间，可以说，应用系统的对象都保存在Java堆中，且所有线程共享Java堆，也就是说Java堆是全局共享的，从GC角度看，对使用了分代算法的GC来说，必须堆也是对应分代的，因为Java堆是GC的主要工作区间……比如：如下图，分代的堆：

　　首先有个伊甸园（eden代）——是对象出生的地方，还有s0，s1使用复制算法……以后详细总结。最后还有一个老年代tenured（长期占有的，终身的）——年龄比较大的对象。

Java栈

　　Java栈和Java堆是完全不一样的，上面说Java堆是全局共享（all线程访问）的，而Java栈是线程私有的，Java栈由一系列的帧组成（因此Java栈也叫做帧栈），栈众所周知是先进后出（FILO）的数据结构，Java栈也不例外，Java栈中的每个帧都保存一个方法调用的局部变量、操作数栈、指向常量池的指针等，且每一次方法调用都会创建一个帧，并压栈。

　　下面首先分析下Java栈里很重要的一个概念——局部变量表，该表不仅仅只是方法里的局部变量，而是更加宽泛的包含了方法的参数以及局部变量，当方法调用时，会在Java栈里创建一个帧，帧里的局部变量表保存了方法的参数和局部变量。如下一个静态方法：

1 public class Demo {
2     public static int doStaticMethod(int i, long l, float f, Object o, byte b) {
3         return 0;
4     }
5 }

View Code

　　编译之后的具备变量表字节码如下：

1     LOCALVARIABLE i I L0 L1 0
2     LOCALVARIABLE l J L0 L1 1
3     LOCALVARIABLE f F L0 L1 3
4     LOCALVARIABLE o Ljava/lang/Object; L0 L1 4
5     LOCALVARIABLE b B L0 L1 5
6     MAXSTACK = 1
7     MAXLOCALS = 6

　　可以认为Java栈帧里的局部变量表有很多的槽位组成，每个槽最大可以容纳32位的数据类型，故方法参数里的int i 参数占据了一个槽位，而long l 参数就占据了两个槽（1和2），Object对象类型的参数其实是一个引用，o相当于一个指针，也就是32位大小。byte类型升为int，也是32位大小。如下：

　　相对再看看实例方法：

    public int doInstanceMethod(char c, short s, boolean b) {
        return 0;
    }

View Code

　　编译之后的具备变量表字节码如下：

1    L1
2     LOCALVARIABLE this LDemo; L0 L1 0
3     LOCALVARIABLE c C L0 L1 1
4     LOCALVARIABLE s S L0 L1 2
5     LOCALVARIABLE b Z L0 L1 3
6     MAXSTACK = 1
7     MAXLOCALS = 4

　　实例方法的局部变量表和静态方法基本一样，唯一区别就是实例方法在Java栈帧的局部变量表里第一个槽位（0位置）存的是一个this引用（当前对象的引用），后面就和静态方法的一样了。

　　再看，Java栈里的方法调用组成帧栈的过程：

1     public static int doStaticMethod(int i, long l, float f, Object o, byte b) {
2         return doStaticMethod(i, l, f, o, b);
3     }

View Code

　　如上一个递归调用（栈的内存溢出），当类中方法（静态 or 实例）调用的时候，就会在Java栈里创建一个帧，每一次调用都会产生一个帧，并持续的压入栈顶……一直到Java栈满了，就发生了溢出！或者方法调用结束了，那么对应的Java栈帧就被移除。

　　注意，一个Java栈帧里除了保存局部变量表外，还会保存操作数栈，返回地址等信息。顺势我在分析下Java栈帧里的操作数栈，理解Java栈帧里的操作数栈前先知道一个结论——因为Java没有寄存器，故所有参数传递使用Java栈帧里的操作数栈。

　　看一个例子：

　　注意，对于局部变量表的槽位，按照从0开始的顺序，依次是方法参数，之后是方法内的局部变量，局部变量0就是a，1就是b，2就是c……　编译之后的字节码为：

  // access flags 0x9
  public static add(II)I
   L0
    LINENUMBER 18 L0 // 对应源代码第18行，以此类推
    ICONST_0 // 把常量0 push 到Java栈帧的操作数栈里
    ISTORE 2 // 将0从操作数栈pop到局部变量表槽2里（c），完成赋值
   L1
    LINENUMBER 19 L1
    ILOAD 0 // 将局部变量槽位0（a）push 到Java栈帧的操作数栈里
    ILOAD 1 // 把局部变量槽1（b）push到操作数栈  
    IADD // pop出a和b两个变量，求和，把结果push到操作数栈
    ISTORE 2 // 把结果从操作数栈pop到局部变量2（a+b的和给c赋值）
   L2
    LINENUMBER 21 L2
    ILOAD 2 // 局部变量2（c）push 到操作数栈
    IRETURN // 返回结果
   L3
    LOCALVARIABLE a I L0 L3 0
    LOCALVARIABLE b I L0 L3 1
    LOCALVARIABLE c I L1 L3 2
    MAXSTACK = 2
    MAXLOCALS = 3

　　发现，整个计算过程的参数传递和操作数栈密切相关！如图：

　　继续总结，区分Java堆上分配内存和栈上分配内存

　　回忆c++语言，如下代码：

    public void test() {
        Demo *demo = new Demo();
        // ......
        delete demo;
    }

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new出的对象是在堆中分配内存，每次使用完毕，必须记得手动回收该内存区域，使用了delete运算符，如果一旦这样的分配多了，那么很可能忘记删除，就可能会发生内存泄漏问题，一旦发生就很难发现和解决。如果是这样：

    public void test() {
        Demo demo;// 使用c++的引用，直接声明一个对象引用，对对象进行操作，操作完毕，不需要我们手动释放内存
    }

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此时就叫在栈中分配，栈上分配，函数调用完成自动清理内存，不会发生内存泄漏。而堆上分配，每次需要清理空间。

　　类似的原理，在Java中：

 1 public class OnStackTest {
 2     /**
 3      * alloc方法内分配了两个字节的内存空间
 4      */
 5     public static void alloc(){
 6         byte[] b = new byte[2];
 7         b[0] = 1;
 8     }
 9 
10     public static void main(String[] args) {
11         long b = System.currentTimeMillis();
12 
13         // 分配 100000000 个 alloc 分配的内存空间
14         for(int i = 0; i < 100000000; i++){
15             alloc();
16         }
17 
18         long e = System.currentTimeMillis();
19         System.out.println(e - b);
20     }
21 }

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alloc方法内的b（new）分配的内存按照之前理论，我开始认为是分到了Java堆，那么如果系统的内存空间不够，是不是会发生内存泄漏？！下面做一个实验来验证。

　　再实验之前先总结几个JVM调优的参数和一些需要使用的概念：

-XX：功能开关
-Xms：minimum memory size for pile and heap
-Xmx：maximum memory size for pile and heap
打印GC日志——我还需要使用JVM的一个查看GC日志的参数：-XX:+PrintGC（当GC发生时打印信息）
JVM的server模式和client模式
逃逸分析

　　举例：对JVM堆内存进行基本的配置可以使用哪个命令参数？

　　-Xms 10m，表示JVM Heap(堆内存)最小尺寸10MB，最开始只有 -Xms 的参数，表示 `初始` memory size(m表示memory，s表示size)，属于初始分配10m，-Xms表示的 `初始` 内存也有一个 `最小` 内存的概念（其实常用的做法中初始内存采用的也就是最小内存）。

　　-Xmx 10m，表示JVM Heap(堆内存)最大允许的尺寸10MB，按需分配。如果 -Xmx 不指定或者指定偏小，也许出现java.lang.OutOfMemory错误，此错误来自JVM不是Throwable的，无法用try...catch捕捉。

　　JVM的server模式和client模式的区别是什么？

　　-client，-server 两个参数可以设置JVM使用何种运行模式，client模式启动较快，但运行性能和内存管理效率不如server模式，通常用于客户端程序。相反server模式启动比client慢，但可获得更高的运行性能，常用语服务器程序。

　　windows上，缺省的虚拟机类型为client模式（使用java -verson命令查看），如果要使用server模式，就需要在启动虚拟机时加-server参数，以获得更高性能，对服务器端应用，推荐采用server模式，尤其是多个CPU的系统。

　　在Linux，Solaris上缺省采用server模式。

　　官方这样介绍：JVM Server模式与client模式启动，最主要的差别在于：-Server模式启动时，速度较慢，但是一旦运行起来后，性能将会有很大的提升。JVM工作在Server模式可以大大提高性能，但应用的启动会比client模式慢大概10%。当该参数不指定时，虚拟机启动检测主机是否为服务器，如果是，则以Server模式启动，否则以client模式启动，Java 5.0检测的根据是至少2个CPU和最低2GB内存。

　　综上，当JVM用于启动GUI界面的交互应用时适合于使用client模式，当JVM用于运行服务器后台程序时建议用Server模式。

　　JVM在client模式默认-Xms是1M，-Xmx是64M；

　　JVM在Server模式默认-Xms是128M，-Xmx是1024M。可以通过运行:java -version来查看jvm默认工作在什么模式。

　　什么是JVM 的逃逸分析（Escape Analysis）？

　　所谓逃逸分析，是JVM的一种内存分配的优化方式，一些参考书上这样写到：在编程语言的编译优化原理中，分析指针动态范围的方法称之为逃逸分析。通俗一点讲，就是当一个对象的指针被多个方法或线程引用时，我们称这个指针发生了逃逸。而用来分析这种逃逸现象的方法，就称之为逃逸分析。

　　我们知道java对象是在堆里分配的，在Java栈帧中，只保存了对象的指针。当对象不再使用后，需要依靠GC来遍历引用树并回收内存，如果对象数量较多，将给GC带来较大压力，也间接影响了应用的性能。减少临时对象在堆内分配的数量，无疑是最有效的优化方法，接下来，举一个场景来阐述。

　　假设在方法体内，声明了一个局部变量，且该变量在方法执行生命周期内未发生逃逸（在方法体内，未将引用暴露给外面）。按照JVM内存分配机制，首先会在堆里创建变量类的实例，然后将返回的对象指针压入调用栈，继续执行。这是优化前，JVM的处理方式。

　　逃逸分析优化 – 栈上分配，优化原理：JVM分析找到未逃逸的变量（在方法体内，未将引用暴露给外面），将变量类的实例化内存直接在栈里分配(无需进入堆)，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，局部变量也被回收。这是优化后的处理方式，对比可以看出，主要区别在栈空间直接作为临时对象的存储介质。从而减少了临时对象在堆内的分配数量。

　　如下例子是发生了逃逸的局部对象变量：

 1 class A {
 2     public static B b;  
 3 
 4     // 给全局变量赋值，发生逃逸
 5     public void globalVariablePointerEscape() { 
 6         b = new B();
 7     }  
 8 
 9      // 方法返回值，发生逃逸
10     public B methodPointerEscape() {
11         return new B();
12     }  
13 
14     // 实例引用传递，发生逃逸
15     public void instancePassPointerEscape() {
16         methodPointerEscape().printClassName(this); 
17     }
18 }  
19 
20 class B {
21     public void printClassName(A a) {
22         System.out.println(a.class.getName());
23     }

View Code

　　记住一个结论：启用逃逸分析的运行性能6倍于未启用逃逸分析的程序。逃逸分析是JVM层面的工作，JVM做了逃逸分析，这样没有逃逸的对象就可以被优化，从而减少堆的大小并减少GC。如果JVM没有加逃逸分析，就算自己优化了代码，也不会有效果。

　　JVM中启用逃逸分析需要安装jdk1.6.0_14+版本，运行java时传递jvm参数 -XX:+DoEscapeAnalysis，取消逃逸分析把+改为-。

　　下面回到之前的实验代码，如下：

 1 public class OnStackTest {
 2     /**
 3      * alloc方法内分配了两个字节的内存空间
 4      */
 5     public static void alloc(){
 6         byte[] b = new byte[2];
 7         b[0] = 1;
 8     }
 9 
10     public static void main(String[] args) {
11         long b = System.currentTimeMillis();
12 
13         // 分配 100000000 个 alloc 分配的内存空间
14         for(int i = 0; i < 100000000; i++){
15             alloc();
16         }
17 
18         long e = System.currentTimeMillis();
19         System.out.println(e - b);
20     }
21 }

View Code

　　我启用逃逸分析（可以看出b引用的对象没有逃逸），并设置在服务端模式下运行程序（性能较高），修改JVM堆内存最小（初始化）为10m，最大可用也为10m，且打印GC作为实验结果。如下在idea设置JVM参数：

　　进入菜单之后，在如下地方填写JVM参数，在JVM启动时，传递给jvm

　　运行结果：

[GC (Allocation Failure) 2816K->727K(9984K), 0.0049897 secs]
23

Process finished with exit code 0

　　得知，运行了23ms，没有GC发生。作为对比，我不用任何参数配置，也不进行逃逸分析，且本机在win下，默认是客户端模式运行程序如下结果：

　　发现运行了1285ms！间接的证明了之前的理论是有效果的。

　　再进行实验，只是取消逃逸分析，其他不变，如下：

　　运行结果：（数据很多……）

  1 [GC (Allocation Failure)  2816K->726K(9984K), 0.0331335 secs]
  2 [GC (Allocation Failure)  3542K->742K(9984K), 0.0005698 secs]
  3 [GC (Allocation Failure)  3558K->734K(9984K), 0.0016077 secs]
  4 [GC (Allocation Failure)  3550K->798K(9984K), 0.0004902 secs]
  5 [GC (Allocation Failure)  3614K->798K(9984K), 0.0003673 secs]
  6 [GC (Allocation Failure)  3614K->798K(8960K), 0.0003434 secs]
  7 [GC (Allocation Failure)  2590K->826K(9472K), 0.0003698 secs]
  8 [GC (Allocation Failure)  2618K->834K(9472K), 0.0001611 secs]
  9 [GC (Allocation Failure)  2626K->842K(9472K), 0.0002289 secs]
 10 [GC (Allocation Failure)  2634K->830K(9472K), 0.0004765 secs]
 11 [GC (Allocation Failure)  2622K->838K(9472K), 0.0001281 secs]
 12 [GC (Allocation Failure)  2630K->842K(9472K), 0.0002448 secs]
 13 [GC (Allocation Failure)  2634K->830K(9472K), 0.0004815 secs]
 14 [GC (Allocation Failure)  2622K->862K(9472K), 0.0001148 secs]
 15 [GC (Allocation Failure)  2654K->870K(9472K), 0.0001238 secs]
 16 [GC (Allocation Failure)  2662K->846K(9472K), 0.0004488 secs]
 17 [GC (Allocation Failure)  2638K->846K(9472K), 0.0001138 secs]
 18 [GC (Allocation Failure)  2638K->846K(9728K), 0.0001107 secs]
 19 [GC (Allocation Failure)  2894K->846K(9472K), 0.0001126 secs]
 20 [GC (Allocation Failure)  2894K->846K(9728K), 0.0001760 secs]
 21 [GC (Allocation Failure)  3150K->846K(9728K), 0.0002964 secs]
 22 [GC (Allocation Failure)  3150K->846K(9728K), 0.0087972 secs]
 23 [GC (Allocation Failure)  3150K->846K(9728K), 0.0003353 secs]
 24 [GC (Allocation Failure)  3150K->846K(9728K), 0.0002302 secs]
 25 [GC (Allocation Failure)  3150K->846K(9728K), 0.0001739 secs]
 26 [GC (Allocation Failure)  3150K->846K(9728K), 0.0242303 secs]
 27 [GC (Allocation Failure)  3150K->846K(9728K), 0.0002367 secs]
 28 [GC (Allocation Failure)  3150K->846K(9728K), 0.0006995 secs]
 29 [GC (Allocation Failure)  3150K->846K(9728K), 0.0004961 secs]
 30 [GC (Allocation Failure)  3150K->846K(9984K), 0.0003110 secs]
 31 [GC (Allocation Failure)  3406K->846K(9728K), 0.0001449 secs]
 32 [GC (Allocation Failure)  3406K->846K(9984K), 0.0008167 secs]
 33 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003906 secs]
 34 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0013368 secs]
 35 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002305 secs]
 36 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001524 secs]
 37 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001204 secs]
 38 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002497 secs]
 39 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003225 secs]
 40 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001652 secs]
 41 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0005384 secs]
 42 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001642 secs]
 43 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001477 secs]
 44 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001524 secs]
 45 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0307698 secs]
 46 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002871 secs]
 47 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002777 secs]
 48 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0004491 secs]
 49 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001592 secs]
 50 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002547 secs]
 51 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001779 secs]
 52 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001729 secs]
 53 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002858 secs]
 54 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002815 secs]
 55 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0005290 secs]
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433 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0006339 secs]
434 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001767 secs]
435 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001558 secs]
436 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001561 secs]
437 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0034837 secs]
438 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003017 secs]
439 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002578 secs]
440 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001627 secs]
441 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0005045 secs]
442 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001586 secs]
443 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001449 secs]
444 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003368 secs]
445 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002507 secs]
446 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001306 secs]
447 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001997 secs]
448 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003555 secs]
449 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001767 secs]
450 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001518 secs]
451 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001683 secs]
452 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001614 secs]
453 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0005026 secs]
454 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001720 secs]
455 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001505 secs]
456 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001614 secs]
457 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001770 secs]
458 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001176 secs]
459 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001216 secs]
460 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002924 secs]
461 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001574 secs]
462 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001378 secs]
463 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001546 secs]
464 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001490 secs]
465 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001409 secs]
466 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0030663 secs]
467 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002572 secs]
468 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0253565 secs]
469 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0034722 secs]
470 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0007384 secs]
471 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001701 secs]
472 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002376 secs]
473 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0010111 secs]
474 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001555 secs]
475 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0004874 secs]
476 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0011909 secs]
477 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0011402 secs]
478 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0006597 secs]
479 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0004606 secs]
480 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0142543 secs]
481 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0104319 secs]
482 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0101361 secs]
483 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003993 secs]
484 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0005073 secs]
485 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003689 secs]
486 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0015545 secs]
487 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002068 secs]
488 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0008438 secs]
489 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002426 secs]
490 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002264 secs]
491 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001512 secs]
492 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001166 secs]
493 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002099 secs]
494 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001045 secs]
495 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0007010 secs]
496 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0006068 secs]
497 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001608 secs]
498 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001306 secs]
499 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0009097 secs]
500 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0005219 secs]
501 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0004196 secs]
502 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0007172 secs]
503 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0263185 secs]
504 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0007054 secs]
505 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001860 secs]
506 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001173 secs]
507 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002989 secs]
508 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001166 secs]
509 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001151 secs]
510 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001686 secs]
511 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001070 secs]
512 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001169 secs]
513 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003023 secs]
514 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002090 secs]
515 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003350 secs]
516 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0005281 secs]
517 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003297 secs]
518 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0008161 secs]
519 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001642 secs]
520 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003029 secs]
521 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002320 secs]
522 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001117 secs]
523 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001157 secs]
524 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0081105 secs]
525 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003459 secs]
526 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001760 secs]
527 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001449 secs]
528 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001337 secs]
529 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0129219 secs]
530 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001564 secs]
531 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001452 secs]
532 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001459 secs]
533 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001788 secs]
534 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001145 secs]
535 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001132 secs]
536 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001135 secs]
537 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002665 secs]
538 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001415 secs]
539 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001151 secs]
540 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001400 secs]
541 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001064 secs]
542 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001281 secs]
543 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001045 secs]
544 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0003275 secs]
545 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0009041 secs]
546 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001555 secs]
547 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001092 secs]
548 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001104 secs]
549 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001247 secs]
550 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001120 secs]
551 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001126 secs]
552 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001110 secs]
553 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001095 secs]
554 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001123 secs]
555 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001110 secs]
556 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001847 secs]
557 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001107 secs]
558 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001079 secs]
559 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001496 secs]
560 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001132 secs]
561 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0001107 secs]
562 [GC (Allocation Failure)  3662K->846K(9984K), 0.0002034 secs]
563 1755
564 
565 Process finished with exit code 0

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　　果不其然，不仅运行速度慢了很多，且可以推断出变量b指向的对象在Java堆里分配内存了。就如之前理论，逃逸分析是JVM层面的工作，如果JVM不进行逃逸分析，那么即使优化了代码，也是在堆中分配内存（因为发生了大量的GC日志记录~！），而之前的进行逃逸分析运行不仅速度很快，且没有任何GC记录，说明逃逸分析之后b是在Java栈帧里分配的内存，方法调用完毕自动清理内存，不会发生内存泄漏，也不GC！

　　对Java栈——栈上分配优化的小结：

必须是小对象（一般几十个bytes），且必须是在没有逃逸的情况下，如果JVM使用了逃逸分析优化，则该小对象可以直接分配在栈上，因为栈的空间不大（一般也就到1m封顶了），更没有堆大。
直接分配在栈上，方法调用完毕，Java栈帧就立即被移除，故内存可以自动回收，减轻GC压力。
大对象（栈的空间不允许）或者逃逸的对象无法在栈上分配（即使启动了JVM的逃逸分析优化，且因为Java栈是线程私有的，不共享，局部对象变量被其他线程或者方法引用了肯定不能在栈分配内存）

　　总结到这里不禁有一个疑问，为什么方法调用（包括其他编程语言的函数调用等）需要使用栈？

　　占坑，留在下一个单元进行总结。

　　对JVM基本结构的小结，再次回忆上文提到的JVM的基本结构：

　　现在单独拿出红色框里的方法区，Java堆，Java栈区，来看看三者之间如何交互。

　　且前面也说了Java堆是全局共享的，几乎所有的对象都保存到了Java堆，堆是发生GC的主要区域。

　　而Java栈是线程私有的，且每个线程启动都会创建一个Java栈，栈内还有帧，Java栈中的每个帧都保存一个方法调用的局部变量、操作数栈、指向常量池的指针等，且每一次方法调用都会创建一个帧，并压栈。

　　还有方法区，它是保存JVM装载的类的信息的，比如类型的常量池、类中的字段，类中的方法信息、方法的字节码（bytecode）等，注意这不是绝对的！比如：JDK 6 时，String等字符串常量的信息是置于方法区中的，但是到了JDK 7 时，已经移动到了Java堆。

　　所以，方法区也好，Java堆也罢，到底保存了什么，其实没有具体定论，要结合不同的JVM版本来分析，因为技术是发展的！不过一般认为，方法区就是保存了JVM装载的类的信息。

　　下面再看一个（网上找的）更加细致的JVM内存结构图（以后会经常看到）：

　　进阶：实例说明JVM的栈、堆、和方法区的交互

　　看上图有些复杂，下面用一个例子（来源于互联网）帮助总结他们三者之间的交互原理。

 1 public class Sample {
 2     private String name;
 3 
 4     public Sample(String name) {
 5         this.name = name;
 6     }
 7 
 8     public void printName() {
 9         System.out.println(this.name);
10     }
11 }
12 
13 public class AppMain {
14 
15     public static void main(String[] args) {
16         Sample test1 = new Sample("测试1");
17         Sample test2 = new Sample("测试2");
18 
19         test1.printName();
20         test2.printName();
21     }
22 }

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　　众所周知，通常Java程序都要从main方法进入，故一般情况下Java程序都有一个main方法，而它本身也是一个线程（主线程），自然就对应一个Java栈，main方法也就对应一个Java的栈帧了。而根据之前JVM结构的分析，我们知道类会被JVM装载，那么JVM装载的类的信息放在了方法区里（包括字段信息，方法本身的字节码等，当然main方法也不例外），而方法体内的局部变量（包括形参），本例是对象的引用，统一放到Java栈帧里。而对象本身存放到了Java堆。如下注释：

 1 /**
 2  * AppMain
 3  *
 4  * 程序运行时，JVM把AppMain这个类的信息（装载的）全部放入方法区保存
 5  *
 6  * @author Wang Yishuai.
 7  * @date 2016/2/19 0019.
 8  * @Copyright(c) 2016 Wang Yishuai,USTC,SSE.
 9  */
10 public class AppMain {
11 
12     // main方法本身的字节码也放入方法区保存
13     public static void main(String[] args) {
14         // test引用保存到Java栈帧，类Sample的对象存入Java堆
15         Sample test1 = new Sample("测试 1");
16         Sample test2 = new Sample("测试 2");
17 
18         test1.printName();
19         test2.printName();
20     }
21 }
22 
23 public class Sample {
24     /**
25      * 类的字段信息也存入了方法区
26      */
27     private String name;
28 
29     /**
30      * main方法里new本类实例之后，Sample构造器作为一个方法，它的形参name，name引用存入栈，name引用的字符串对象放入堆
31      *
32      * @param name String
33      */
34     public Sample(String name) {
35         this.name = name;
36     }
37 
38     /**
39      * printName 放入了方法区保存
40      */
41     public void printName() {
42         System.out.println(this.name);
43     }
44 }

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　　画成图就是这样：类中方法本身（字节码）存放在方法区，Java栈里的对象引用指向了Java堆里的对象，之后堆里的对象需要的类的信息要去方法区里（非堆区）读取。

　　问题：为了能让递归方法调用的次数更多一些，应该怎么做呢？

　　众所周知，递归是指函数直接或间接地调用自己，传统地递归过程就是函数调用，涉及返回地址、函数参数、寄存器值等压栈（在x86-64上通常用寄存器保存函数参数），这样做的缺点有二：

效率低，占内存
如果递归链过长，可能会statck over flow（栈区的空间通常是OS设定好的，通常只有几M）

　　因为传统的递归都是在栈上根据调用顺序依次申请内存空间（栈帧）进行运算，然后层层回调，这是基于上一层运算依赖于下一层的运算结果（或者说上一层的运算还没做完，需要下一层返回的结果），比如经典的斐波那契数列第n项计算例子（Fn = Fn-1 + Fn-2，if n = 0和1， then Fn = 1），使用循环去实现：

 1 int fib_1(int n) {
 2     int a = 1;
 3         int b = 1 ;
 4 
 5     for(int i = 0; i < n; i++) {
 6         int a_ = b;
 7                 int b_ = a + b;
 8         a = a_ ;
 9         b = b_ ;
10     }
11 
12     return a
13 }

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　　使用递归实现：

1 int fib_2(int n) {
2     if (n <= 1) {
3         return 1 ;
4     } else {
5         return fib_2(n - 1) + fib_2(n - 2) ;
6     }
7 }

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　　后来人们发现，对于该递归而言，一些压栈操作并无必要，递归中的子问题规模几乎不变，每次只减去了1或者2。如果画一个递归树，会发现很多相同的子树！！！说明该实现浪费了很多内存和时间，当解决Fn-1问题时，计算了Fn-2和Fn-3，解决Fn问题时，计算了Fn-1和Fn-2，实际上我只需要计算一次Fn-2就ok了。优化——使用自底向上的算法：线性递归

 1 int fib_3(int n) {
 2     int fib_rec(int a , int b , int n) {
 3         if (n <= 1) {
 4             return 1 ;
 5         } else {
 6             return a + fib_rec(b , a + b , n - 1)
 7         }
 8     }
 9 
10     return fib_rec(1 , 1 , n)
11 }

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　　依次计算Fn，F0、F1、F2、F3……Fn，花费线性时间，因为我的输入是线性的。不过还不是更好的，线性递归每次调用时，针对上一次调用的结果，它不进行收集（保存），只能依靠顺次的展开，这样也很消耗内存。下面引出一个概念——尾递归：尾递归，它比线性递归多一个参数，这个参数是上一次调用函数得到的结果，尾递归每次调用都在收集结果，避免了线性递归不收集结果只能依次展开，消耗内存的坏处。如下：

 1 int fib_4(int n) {
 2     int fib_iter(int a , int b , int n) {
 3         if (n == 0) {
 4             return a;
 5         } else {
 6             return fib_iter(b , a + b , n - 1) ;
 7         }
 8     }
 9 
10     return fib_iter(1 , 1 , n) ;
11 }

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　　尾递归的情况是下层计算结果对上层“无用”（上一层运算已经做完，不依赖后续的递归），为了效率，直接将下一层需要的空间覆盖在上一层上，尾递归和一般的递归不同在对内存的占用，普通递归创建stack累积而后计算收缩，尾递归只会占用恒量的内存（和迭代一样）。通俗的说，尾递归是把变化的参数传递给递归函数的变量了。

　　怎么写尾递归？形式上只要最后一个return语句是单纯函数就可以。如：

return tailrec(x+1);

而

return tailrec(x+1) + x;

则不可以。因为无法更新tailrec()函数内的实际变量，只是新建一个栈。

　　更形象的解释（来自网络）：普通递归

function story() {
从前有座山，山上有座庙，庙里有个老和尚，一天老和尚对小和尚讲故事：story()，小和尚听了，找了块豆腐撞死了 // 非尾递归，下一个函数结束以后此函数还有后续，所以必须保存本身的环境以供处理返回值。
}

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　　尾递归：

function story() {
从前有座山，山上有座庙，庙里有个老和尚，一天老和尚对小和尚讲故事：story() // 尾递归，进入下一个函数不再需要上一个函数的环境了，得出结果以后直接返回。
}

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　　综上，可以尽可能高效的利用栈空间，增加递归调研数。

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dashuai的博客是终身学习践行者，大厂程序员，且专注于工作经验、学习笔记的分享和日常吐槽，包括但不限于互联网行业，附带分享一些PDF电子书，资料，帮忙内推，欢迎拍砖！

posted @ 2016-02-20 01:00 dashuai的博客阅读(2615) 评论(4) 编辑收藏举报

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