堆

堆的核心概念

• 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管理的最大的一块内存空间
  • 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）
• 《Java虚拟机规范》中对Java堆的描述是：所有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）
  • 几乎所有的对象实例都在这里分配内存——从实际使用的角度看的
• 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
• 堆，是GC(Garbage Collection,垃圾收集器)执行垃圾回收的重点区域

内存细分

堆空间大小的设置

• Java堆区用于存储Java对象实例，堆的大小在JVM启动时就已经设定好了，可以通过选项-Xmx和-Xms来进行设置
  • -Xms用于表示堆区的起始内存，等价于-XX:InitialHeapSisze
  • -Xmx则用于表示堆区的最大内存，等价于-XX:MaxHeapSize
• 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

public class HeapSpaceInitial {
    public static void main(String[] args) {
        //返回java虚拟机中堆内存总量  Runtime运行时数据区实例(单例)
        long initialMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024;
        //返回Java虚拟机试图使用的最大堆内存量
        long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024;

        try {
            Thread.sleep(30 * 60 * 60 * 1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

• 查询堆内存使用情况
• S0C 新生区Survivor区0占用空间
• S0U 新生区Survivor区0已使用空间
• S1C 新生区Survivor区1占用空间
• S1U 新生区Survivor区1已使用空间
• EC 新生区Eden区占用空间
• EU 新生区Eden区使用空间
• OC 老年区占用空间
• OU 老年区已使用空间

• Survivor区只能其中一个存放数据

年轻代与老年代

• 存储在JVM中的Java对象可以被划分为两类：
  • 一类是生命周期较短的瞬时对象，这类对象的创建和消亡都非常迅速
  • 另一类对象的生命周期却非常长，在某些极端的情况下还能够与JVM的生命周期保持一致
• 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

• 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:老年代 = 1:2
• 在HotSpot中，Eden空间和另外两个Survivor空间缺省所占的比例8:1:1
• 可以通过选项-XX:SurvivorTatio调整这个空间比例。比如-XX:SurvivorRatio=8
• 几乎所有的Java对象的销毁都在新生代进行了
  • 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（一般不使用）

对象分配过程

• 为新对象分配内存是一件非常严谨和复杂的任务，JVM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需要在内存空间中产生内存碎片

1. new的对象先放伊甸园区。此区间有大小限制
2. 当伊甸园的空间填满时，程序又需要创建对象，JVM的垃圾回收器将对伊甸园区进行垃圾回收(Minor GC)，将伊甸园区中的不再被其他对象所引用的对象进行销毁。再加载新的对象放到伊甸园区
3. 然后将伊甸园区的剩余对象移动到幸存者0区
4. 如果再次触发垃圾回收，此时上次幸存下来的放到幸存者0区的，如果没有回收，就会放到幸存者1区
5. 如果再次经历垃圾回收，此时会重新放回幸存者0区，接着再去幸存者1区
6. 默认15次则存放到老年区，可以设置参数：-XX:MaxTenuringThreshold=进行设置
7. 在老年区，相对悠闲。当养老去内存不足时，再次触发垃圾回收：Major GC,进行养老区的内存清理
8. 若老年区执行了Major GC之后发现依然无法进行对象的保存，就会产生OOM异常（java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space）

• 总结
  • 针对幸存者s0,s1去的总结：复制之后有交换，谁空谁是to区
  • 关于垃圾回收：频繁在新生区收集，很少在养老区收集，几乎不再永久区/元空间收集

对象分配特殊情况

Minor GC、Major GC、Full GC

• JVM在进行GC时，并非每次都是对上面三个内存（新生代、老年区；方法区）区域一起回收的，大部分时候回收的都是新生代。
• 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（Full GC）
  • 部分收集：不是完整收集整个Java堆的垃圾收集。其中又分为：
    • 新生代收集（Minor GC / Young GC）:只是新生代的垃圾收集
    • 老年代收集（Major GC / Old GC ）：只是老年代的垃圾收集
      • 目前，只有CMS GC会有单独收集来年代的行为
      • 很多时候Major GC会和Full GC混合使用，需要具体分辨是老年代回收还是整堆回收
    • 混合收集（Mixed GC）:收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集
      • 目前，只有G1 GC会有这种行为
  • 整堆收集（Full GC）:收集整个java堆和方法区的垃圾收集

• 年轻代GC（Minor GC）触发机制
  • 当年轻代空间不足时，就会触发Minor GC,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对象大多数都具备朝生夕死的特性，所以Minor GC非常频繁，一般回收速度也比较快。
  • Minor GC会应发STW,暂停其他用户的线程，等垃圾回收结束，用户线程才恢复运行

• 老年代GC（Major GC / Full GC）触发机制
  • 指发生在老年代的GC
  • 出现了Major GC,经常会伴随着至少一次的Minor GC（但非绝对的，在Parallel Scavenge收集器的手机策略里就有直接进行Major GC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Minor GC。如果之后空间还不足，则触发Major GC
  • Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上，STW的时间更长
  • 如果Major GC后，内存还不足，就包OOM了

• Full GC触发机制
  • 调用System.gc()时，系统建议执行Full GC，但是不必然执行
  • 老年代空间不足
  • 方法区空间不足
  • 通过Minor GC后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存
  • 由于Eden区、survivor space0 （From Space）区向Survivor space1 (To space)区复制时，对象大小大于To Space可用内存，则把该对象转存到老年代，且老年代的可用内存小于该对象大小
  • 说明：Full GC是开发调优中尽量要避免的。这样暂停时间会短一些

堆空间分代思想

• 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。GC的时候要找到哪些对象没用，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，把新建的对象放到某一个地方，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

内存分配策略

• 如果对象在Eden出生并经过第一次MinorGc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区中每熬过一个MinorGC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认15岁）时，就会被晋升到老年代中
• 对象晋升老年代的年龄阈值，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：
  • 优先分配带Eden区
  • 大对象（Eden区剩余空间不足）直接分配到老年代
    • 尽量避免程序中出现过多的大对象
  • 长期存活的对象分配到老年代
  • 动态对象年龄判断
    • 如果Survivor区中相同年龄的所有对象大小的和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象可以直接进入老年代，无需等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄
  • 空间配置担保
    • -XX:HandlePromotionFailure

为对象分配内存TLAB

• 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

• TLAB(Thread Loacl Allocation Buffer)
  • 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
  • 多个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，同时还能提高内存分配的吞吐量，因此我们可以将这种内存分配方式称之为快速分配策略

• 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
• 可以通过-XX:UseTLAB设置是否开启TLAB空间，默认开启。
• 默认情况下，TLAB空间的内存非常小，仅占有整个Eden空间的1%，可以通过-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空间中分配内存失败，JVM就会尝试着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

堆空间的参数设置

• -XX:+PrintFlagsInitial:查看所有参数的默认初始值
• -XX:+PrintFlagsFinal:查看所有参数的最终值（可能会存在修改，不再是初始值）
• -Xms:初始堆空间大小（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
  • 打印GC简要信息：-XX:+PrintGC、-verbos:gc
• -XX:HandlePromotionFailure: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。
  • 如果大于，则此次Minor GC是安全的
  • 如果小于，则虚拟机会查看-XX:HandlePromotionFailure设置值是否允许担保失败
    • 如果HandlePromotionFailure=true,那么会继续检查老年代最大可用连续空间是否大于历次晋升到老年代的对象的平均大小
      • 如果大于，则尝试进行一次Minor GC,但这次Minor GC依然是由风险的
      • 如果小于，则改为进行一次Full GC
    • 如果HandlePromotinoFailure=false,则改为进行一次Full GC
• 在JDK7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。JDK7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Full GC

逃逸分析

• 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：
  • 当一个对象在方法中被定义后，对象指在方法内部使用，则认为没有发生逃逸
  • 当一个对象在方法中被定义后，它被外部方法所引用，则认为发生了逃逸
• 没有发生逃逸的对象，则可以分配到栈上，不需要分配到堆中，随着方法执行的结束，栈空间被移除
• 在JDK7版本之后，HotSpot中默认就已经开启了逃逸分析
  • 选项-XX:+DoEscapeAnalysis显示开启逃逸分析
  • 通过选项-XX:+PrintEscapeAnalysis查看逃逸分析的筛选结果
  • 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，编译器可以对待吗做如下优化
  • 栈上分配，将堆分配转化为栈分配。如果一个对象在子程序中被分配，要使指向该对象的指针永远不会逃逸，对象可能是栈分配的候选，而不是堆分配
  • 同步省略，如果一个对象被发现只能从一个线程被访问到，那么对于这个对象的操作可以不考虑同步
  • 分离对象或标量替换，有的对象可能不需要作为一个连续的内存结构存在也可以被访问到，那么对象的部分（或全部）可以不存储在内存，而存储在CPU寄存器中

• JTT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，继续再调用栈内存执行，最后线程结束，栈空间被收回，局部变量对象也被收回。这样就无需进行垃圾回收了

• 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，JJT编译器可以借助逃逸分析来判断同步代码块所使用的锁对象是否只能被一个线程访问而米有被发布到其他线程。如果没有，那么JJT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

• 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，哪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JJT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替代。这个过程就是标量替换

• Point这个聚合量经过逃逸分析后，发现法并没有逃逸，就被替换成两个聚合量了。标量替换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
• 参数-XX:+EliminateAllocations:开启标量替换（默认开启），允许将对象打散分配在栈上