JVM总结

1. 内存分布：

    1). 程序计数器（Program Counter Register）是一块较小的内存空间，它的作用可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。线程私有。如果线程正在执行的是一个Java方法，这个计数器记录的是

         正在执行的虚拟机字节码指令的地址；如果正在执行的是Natvie方法，这个计数器值则为空（Undefined）。此内存区域是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。

    2). Java虚拟机栈：线程私有的，它的生命周期与线程相同。每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧（Stack Frame）用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至

         执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型（boolean、byte、char、short、int、float、long、double）、对象引用

         (reference类型)。在Java虚拟机规范中，对这个区域规定了两种异常状况：如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，将抛出StackOverflowError异常；如果虚拟机栈可以动态扩展（当前大部分的Java

         虚拟机都可动态扩展，只不过Java虚拟机规范中也允许固定长度的虚拟机栈），当扩展时无法申请到足够的内存时会抛出OutOfMemoryError异常。

    3). 本地方法栈（Native Method Stacks）与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的，其区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native方法服务。

    4). Java堆：Java堆是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例，几乎所有的对象实例都在这里分配内存。

    5). 方法区：方法区（Method Area）与Java堆一样，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。虽然Java虚拟机规范把方法区描述

         为堆的一个逻辑部分，但是它却有一个别名叫做Non-Heap（非堆），目的应该是与Java堆区分开来。

    6). 运行时常量池：运行时常量池（Runtime Constant Pool）是方法区的一部分。Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述等信息外，还有一项信息是常量池(Constant Pool Table)，用于存放编译期

         生成的各种字面量(String)和符号引用，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。 运行期间也可能将新的常量放入池中。

         常量池中主要存放两大类常量：字面量(Literal)和符号引用(Symbolic Rederence)。字面量比较接近于Java语言层面的常量概念。如：字符串、声明为final的常量值。符号引用则属于编译原理方面的概念。

         包括了下面三类常量：类和接口的全限定名(Full Qualified Name)，字段的名称和描述符(Descriptor)，方法的名称和描述符。

    7). 直接内存：直接内存(Direct Memory) 并不是虚拟机运行时数据区的一部分。在JDK1.4中新加入NIO类，引入了一种基于通道(Channel)与缓存区(Buffer)的IO方式，它可以使用Native函数库直接分配堆外内存，然后

            通过一个存储在Java堆中的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一系列场景中显著提高性能，因为避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据。显然，本机直接内存的分配不会受到Java堆大小

            的限制。但是，既然是内存肯定受到本机总内存。

2. 对象内存布局

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

    HotSpot虚拟机的对象头包括两部分信息：第一部分用于存储对象自身的运行时数据，如：哈希码、GC分代年龄、锁状态标志等。 另一部分是类型指针，即对象指向它的类元数据的指针，虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例。

    实例数据部分是对象真正存储的有效信息，也是在程序代码中所定义的各种类型的字段内容。无论是从父类继承下来的，还是在子类中定义的，都需要记录起来。

    对齐填充并不是必然存在的，也没有特别的含义，它仅仅起到占位符的作用。因为HotSpot VM自动内存管理系统要求对象地址必须是8字节的整数倍。

    对象访问：主流的访问方式有两种：使用句柄和直接指针。

3. 分代垃圾回收：详见：http://www.cnblogs.com/Jtianlin/p/4473998.html   中的 年轻代中的GC

    1). JVM将内存划分为：New(年轻代)，Tenured(年老代)，永久代(Perm)。

    2). New又分为几个部分：

                            Eden：Eden用来存放JVM刚分配的对象

                            Survivor1(From)

                            Survivro2(To)：两个Survivor空间一样大，当Eden中的对象经过垃圾回收没有被回收掉时，会在两个Survivor之间来回Copy，当满足某个条件，比如Copy次数，就会被Copy到Tenured。显然，

                                                   Survivor只是增加了对象在年轻代中的逗留时间，增加了被垃圾回收的可能性。

     3). 为什么分代：分代的唯一理由就是优化GC性能。你先想想，如果没有分代，那我们所有的对象都在一块，GC的时候我们要找到哪些对象没用，这样就会对堆的所有区域进行扫描。而我们的很多对象都是朝生夕死的，

                            如果分代的话，我们把新创建的对象放到某一地方，当GC的时候先把这块存“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。

                            我们可以根据不同时代的特点，采用不同的垃圾回收算法。

4. 垃圾回收动作何时执行？

• 当年轻代内存满时，会引发一次普通GC，该GC仅回收年轻代。需要强调的时，年轻代满是指Eden代满，Survivor满不会引发GC
• 当年老代满时会引发Full GC，Full GC将会同时回收年轻代、年老代
• 当永久代满时也会引发Full GC，会导致Class、Method元信息的卸载

5. 何时会抛出OutOfMemoryException，并不是内存被耗空的时候才抛出

• JVM98%的时间都花费在内存回收
• 每次回收的内存小于2%

6. 内存泄漏及解决方法

    1).系统崩溃前的一些现象：

• 每次垃圾回收的时间越来越长，由之前的10ms延长到50ms左右，FullGC的时间也有之前的0.5s延长到4、5s
• FullGC的次数越来越多，最频繁时隔不到1分钟就进行一次FullGC
• 年老代的内存越来越大并且每次FullGC后年老代没有内存被释放

     之后系统会无法响应新的请求，逐渐到达OutOfMemoryError的临界值。

    2). 生成堆的dump文件

         通过JMX的MBean生成当前的Heap信息，大小为一个3G（整个堆的大小）的hprof文件，如果没有启动JMX可以通过Java的jmap命令来生成该文件。

    3). 分析dump文件

         下面要考虑的是如何打开这个3G的堆信息文件，显然一般的Window系统没有这么大的内存，必须借助高配置的Linux。当然我们可以借助X-Window把Linux上的图形导入到Window。我们考虑用下面几种工具打开该文件：

          a. Visual VM

          b. IBM HeapAnalyzer

          c. JDK 自带的Hprof工具

          使用这些工具时为了确保加载速度，建议设置最大内存为6G。使用后发现，这些工具都无法直观地观察到内存泄漏，Visual VM虽能观察到对象大小，但看不到调用堆栈；HeapAnalyzer虽然能看到调用堆栈，却无法正确

           打开一个3G的文件。因此，我们又选用了Eclipse专门的静态内存分析工具：Mat。

      4). 分析内存泄漏

           通过Mat我们能清楚地看到，哪些对象被怀疑为内存泄漏，哪些对象占的空间最大及对象的调用关系。针对本案，在ThreadLocal中有很多的JbpmContext实例，经过调查是JBPM的Context没有关闭所致。 另，通过Mat或

           JMX我们还可以分析线程状态，可以观察到线程被阻塞在哪个对象上，从而判断系统的瓶颈。

      5). 回归问题

           Q：为什么崩溃前垃圾回收的时间越来越长？

           A:根据内存模型和垃圾回收算法，垃圾回收分两部分：内存标记、清除（复制），标记部分只要内存大小固定时间是不变的，变的是复制部分，因为每次垃圾回收都有一些回收不掉的内存，所以增加了复制量，导致时间延长。所以，垃圾回收的时间也可以作为判断内存泄漏的依据

          Q：为什么Full GC的次数越来越多？

          A：因此内存的积累，逐渐耗尽了年老代的内存，导致新对象分配没有更多的空间，从而导致频繁的垃圾回收

          Q:为什么年老代占用的内存越来越大？

          A:因为年轻代的内存无法被回收，越来越多地被Copy到年老代

7. 性能调优

    除了上述内存泄漏外，我们还发现CPU长期不足3%，系统吞吐量不够，针对8core×16G、64bit的Linux服务器来说，是严重的资源浪费。

    在CPU负载不足的同时，偶尔会有用户反映请求的时间过长，我们意识到必须对程序及JVM进行调优。从以下几个方面进行：

• 线程池：解决用户响应时间长的问题
• 连接池
• JVM启动参数：调整各代的内存比例和垃圾回收算法，提高吞吐量
• 程序算法：改进程序逻辑算法提高性能

     1). Java线程池（java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor）

     大多数JVM6上的应用采用的线程池都是JDK自带的线程池，之所以把成熟的Java线程池进行罗嗦说明，是因为该线程池的行为与我们想象的有点出入。Java线程池有几个重要的配置参数：

• corePoolSize：核心线程数（最新线程数）
• maximumPoolSize：最大线程数，超过这个数量的任务会被拒绝，用户可以通过RejectedExecutionHandler接口自定义处理方式
• keepAliveTime：线程保持活动的时间
• workQueue：工作队列，存放执行的任务

    Java线程池需要传入一个Queue参数（workQueue）用来存放执行的任务，而对Queue的不同选择，线程池有完全不同的行为：

• SynchronousQueue： 一个无容量的等待队列，一个线程的insert操作必须等待另一线程的remove操作，采用这个Queue线程池将会为每个任务分配一个新线程
• LinkedBlockingQueue ： 无界队列，采用该Queue，线程池将忽略 maximumPoolSize参数，仅用corePoolSize的线程处理所有的任务，未处理的任务便在LinkedBlockingQueue中排队
• ArrayBlockingQueue： 有界队列，在有界队列和 maximumPoolSize的作用下，程序将很难被调优：更大的Queue和小的maximumPoolSize将导致CPU的低负载；小的Queue和大的池，Queue就没起动应有的作用。

    其实我们的要求很简单，希望线程池能跟连接池一样，能设置最小线程数、最大线程数，当最小数<任务<最大数时，应该分配新的线程处理；当任务>最大数时，应该等待有空闲线程再处理该任务。

    但线程池的设计思路是，任务应该放到Queue中，当Queue放不下时再考虑用新线程处理，如果Queue满且无法派生新线程，就拒绝该任务。设计导致“先放等执行”、“放不下再执行”、“拒绝不等待”。所以，根据不同的Queue参数，要提高吞吐量不能一味地增大maximumPoolSize。

    当然，要达到我们的目标，必须对线程池进行一定的封装，幸运的是ThreadPoolExecutor中留了足够的自定义接口以帮助我们达到目标。我们封装的方式是：

• 以SynchronousQueue作为参数，使maximumPoolSize发挥作用，以防止线程被无限制的分配，同时可以通过提高maximumPoolSize来提高系统吞吐量
• 自定义一个RejectedExecutionHandler，当线程数超过maximumPoolSize时进行处理，处理方式为隔一段时间检查线程池是否可以执行新Task，如果可以把拒绝的Task重新放入到线程池，检查的时间依赖keepAliveTime的大小。

  2). 连接池（org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource）

    在使用org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource的时候，因为之前采用了默认配置，所以当访问量大时，通过JMX观察到很多Tomcat线程都阻塞在BasicDataSource使用的Apache ObjectPool的锁上，直接原因当时是因为BasicDataSource连接池的最大连接数设置的太小，默认的BasicDataSource配置，仅使用8个最大连接。

    我还观察到一个问题，当较长的时间不访问系统，比如2天，DB上的Mysql会断掉所以的连接，导致连接池中缓存的连接不能用。为了解决这些问题，我们充分研究了BasicDataSource，发现了一些优化的点：

• Mysql默认支持100个链接，所以每个连接池的配置要根据集群中的机器数进行，如有2台服务器，可每个设置为60
• initialSize：参数是一直打开的连接数
• minEvictableIdleTimeMillis：该参数设置每个连接的空闲时间，超过这个时间连接将被关闭
• timeBetweenEvictionRunsMillis：后台线程的运行周期，用来检测过期连接
• maxActive：最大能分配的连接数
• maxIdle：最大空闲数，当连接使用完毕后发现连接数大于maxIdle，连接将被直接关闭。只有initialSize < x < maxIdle的连接将被定期检测是否超期。这个参数主要用来在峰值访问时提高吞吐量。
• initialSize是如何保持的？经过研究代码发现，BasicDataSource会关闭所有超期的连接，然后再打开initialSize数量的连接，这个特性与minEvictableIdleTimeMillis、timeBetweenEvictionRunsMillis一起保证了所有超期的initialSize连接都会被重新连接，从而避免了Mysql长时间无动作会断掉连接的问题。

  3). JVM参数

    在JVM启动参数中，可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置，默认情况不做任何设置JVM会工作的很好，但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能。通过设置我们希望达到一些目标：

• GC的时间足够的小
• GC的次数足够的少
• 发生Full GC的周期足够的长

  前两个目前是相悖的，要想GC时间小必须要一个更小的堆，要保证GC次数足够少，必须保证一个更大的堆，我们只能取其平衡。

   （1）针对JVM堆的设置一般，可以通过-Xms -Xmx限定其最小、最大值，为了防止垃圾收集器在最小、最大之间收缩堆而产生额外的时间，我们通常把最大、最小设置为相同的值
   （2）年轻代和年老代将根据默认的比例（1：2）分配堆内存，可以通过调整二者之间的比率NewRadio来调整二者之间的大小，也可以针对回收代，比如年轻代，通过 -XX:newSize -XX:MaxNewSize来设置其绝对大小。同样，为了防止年轻代的堆收缩，我们通常会把-XX:newSize -XX:MaxNewSize设置为同样大小

   （3）年轻代和年老代设置多大才算合理？这个我问题毫无疑问是没有答案的，否则也就不会有调优。我们观察一下二者大小变化有哪些影响

• 更大的年轻代必然导致更小的年老代，大的年轻代会延长普通GC的周期，但会增加每次GC的时间；小的年老代会导致更频繁的Full GC
• 更小的年轻代必然导致更大年老代，小的年轻代会导致普通GC很频繁，但每次的GC时间会更短；大的年老代会减少Full GC的频率
• 如何选择应该依赖应用程序对象生命周期的分布情况：如果应用存在大量的临时对象，应该选择更大的年轻代；如果存在相对较多的持久对象，年老代应该适当增大。但很多应用都没有这样明显的特性，在抉择时应该根据以下两点：（A）本着Full GC尽量少的原则，让年老代尽量缓存常用对象，JVM的默认比例1：2也是这个道理 （B）通过观察应用一段时间，看其他在峰值时年老代会占多少内存，在不影响Full GC的前提下，根据实际情况加大年轻代，比如可以把比例控制在1：1。但应该给年老代至少预留1/3的增长空间

  （4）在配置较好的机器上（比如多核、大内存），可以为年老代选择并行收集算法： -XX:+UseParallelOldGC ，默认为Serial收集

  （5）线程堆栈的设置：每个线程默认会开启1M的堆栈，用于存放栈帧、调用参数、局部变量等，对大多数应用而言这个默认值太了，一般256K就足用。理论上，在内存不变的情况下，减少每个线程的堆栈，可以产生更多的线程，但这实际上还受限于操作系统。

  （4）可以通过下面的参数打Heap Dump信息

• -XX:HeapDumpPath
• -XX:+PrintGCDetails
• -XX:+PrintGCTimeStamps
• -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt

    通过下面参数可以控制OutOfMemoryError时打印堆的信息

• -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

 请看一下一个时间的Java参数配置：（服务器：Linux 64Bit，8Core×16G）

 JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -server -Xms3G -Xmx3G -Xss256k -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseParallelOldGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/aaa/dump -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt -XX:NewSize=1G -XX:MaxNewSize=1G"

经过观察该配置非常稳定，每次普通GC的时间在10ms左右，Full GC基本不发生，或隔很长很长的时间才发生一次

通过分析dump文件可以发现，每个1小时都会发生一次Full GC，经过多方求证，只要在JVM中开启了JMX服务，JMX将会1小时执行一次Full GC以清除引用，关于这点请参考附件文档。

以上内容摘自：http://www.cnblogs.com/chen77716/archive/2010/06/26/2130807.html

 

8. 判断对象是否为垃圾的算法

   1). 引用计数算法：

   2). 可达性分析法：

   3). 引用分为：强引用，软引用，弱引用，虚引用

   4). 要宣布一个对象死亡，至少要经历两次标记过程：

        根据可达性分析判断，如果没有引用，放入到F-Queue中，稍后调用finalize()方法。finalize()方法不一定能回收对象，虚拟机会另起线程做回收工作。

   5). 回收方法区主要回收两部分内容：废弃常量和无用的类。

9. 垃圾收集算法

    1). 标记-清除算法

         缺点：

         a. 效率问题，标记和清除两个过程效率都不高

         b. 空间问题

    2). 复制-算法：

         将可用内存分为两块，每次只是用其中一块。当一块用完，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已经使用过得内存空间一次清理掉。

         优点：实现简单，运行效率高

         缺点：内存空间浪费严重

    3). 标记-整理：

         标记后让所有存活的对象移动到另一端，然后直接清理掉端边界意外的内存。

    4). 分代收集算法

         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合适的收集算法。

       年轻代每次收集中会有大量对象死亡，使用复制算法。老年代因为对象存活率高，使用标记清理或者标记整理算法来回收。

10. 垃圾收集器：

      参见：http://www.cnblogs.com/Jtianlin/p/5042989.html

11.  垃圾回收期的选择

     1）在并发能力比较强的 CPU 上，并行回收器产生的停顿时间要短于串行回收器，而在单 CPU 或者并发能力较弱的系统中，并行回收器

         的效果不会比串行回收器好，由于多线程的压力，它的实际表现很可能比串行回收器差。

     2）并行收集器工作时的线程数量可以使用-XX:ParallelGCThreads 参数指定。一般，最好与 CPU 数量相当，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，大于 8 个，ParallelGCThreads 的值等于 3+[5*CPU_Count]/8]。

     3）并行回收收集器与并行收集器另一个不同之处在于，它支持一种自适应的 GC 调节策略，使用-XX:+UseAdaptiveSizePolicy 可以打开自适应 GC 策略。

          在这种模式下，新生代的大小、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，以达到在堆大小、吞吐量和停顿时间之间的

          平衡点。在手工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 (MaxGCPauseMills)，

          让虚拟机自己完成调优工作。

 

12. 垃圾回收器类型

     1）串行收集器：串行收集器主要有两个特点：第一，它仅仅使用单线程进行垃圾回收；第二，它独占式的垃圾回收。在串行收集器进行垃圾回收时，

          Java 应用程序中的线程都需要暂停，等待垃圾回收的完成，这样给用户体验造成较差效果。

     2）并行收集器：并行收集器是工作在新生代的垃圾收集器，它只简单地将串行回收器多线程化。它的回收策略、算法以及参数和串行回收器一样。

          并行回收器也是独占式的回收器，在收集过程中，应用程序会全部暂停。但由于并行回收器使用多线程进行垃圾回收，因此，在并发能力比较强的

          CPU 上，它产生的停顿时间要短于串行回收器，而在单 CPU 或者并发能力较弱的系统中，并行回收器的效果不会比串行回收器好，由于多线程的

          压力，它的实际表现很可能比串行回收器差。

     3）CMS：CMS 收集器主要关注于系统停顿时间 、

          G1：G1 收集器的目标是作为一款服务器的垃圾收集器，因此，它在吞吐量和停顿控制上，预期要优于 CMS 收集器。