java架构之路-（JVM优化与原理）JVM的对象和堆

　　上次博客，我们说了jvm运行时的内存模型，堆，栈，程序计数器，元空间和本地方法栈。我们主要说了堆和栈，栈的流程大致也说了一遍，同时我们知道堆是用来存对象的，分别年轻代和老年代。但是具体的堆是怎么来存放对象的呢？什么时候可以将对象放置在老年代呢。下面我来看一下。

　　

 

 

 如果都为默认设置，大致就是这样的。假设我们设置内存堆的大小为600M，那么老年代就大概是400M，我们的年轻代就是200M，然后年轻代的eden区域占160M也就是200M的8/10，一般新建的对象都在这，我是说一般啊。后面会用这个600M来详细说明，from和 to区域各占20M，也就是Survivor区域占用40M，每次做完minor GC，对象就放在这个区域。

　　我刚才说到，有时候对象不在年轻代，那么我来具体分析一下，什么情况放置在年轻代，而什么时候又放置在老年代。

1，Minor GC之后，存活的对象Survivor区域放不下。

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        byte[] bt1;
        bt1 = new byte[60000 * 1024];
    }
}

加入堆内存日志，我们得到打印结果为：

 　　我们得到bt1新建以后，我们的堆内存几乎占满了，现在已经99%了，那么我们再来看一下。

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        byte[] bt1,bt2;
        bt1 = new byte[60000 * 1024];
        bt2 = new byte[10000 * 1024];
    }
}

从代码里我们可以得知，我们新建了bt1之后又新建了bt2，这时我们的eden区域应该不够用了，那么我们的内存会怎么来处理呢。我们来看一下结果

　　我们可以看到已经做了一次GC了，但是还是放不下，那么我们直接将较大的对象直接放置在了堆内存上。

2，长期存活的对象移到老年代。也就是经过多次minorGC以后，对象还是存活的，我们将该对象移置老年代，一般是15次，也就是对象头内的分代年龄达到15岁时，我们将该对象移置老年代。

3，对象动态年龄判断。

　　这个很重要的一个理论知识，大概来说一下，当我们做完minorGC以后，对象放在to区域，也就是我们Survivor的to区域，可能对象是放不下的，这时会来计算分类年龄，大致是这样来算的将所有分代年龄为1的相加，再加上分代年龄为2的，再加分代年龄为3的，依次相加，一直加到最大的分代年龄，但在相加过程中，你会发现加到分代年龄为m的对象，总大小已经放满了to区域，这时就将m到n分代年龄的对象都移置到老年代，包含m。也就是大于Survivor区域的50%时，则后面的对象，包含该年龄的对象都放置在老年代。

4，大对象直接放在老年代。再来看段代码。

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        byte[] bt1;
        bt1 = new byte[90000 * 1024];
    }
}

　　上面我知道我们创建一个大概600M的对象放置在eden时，占了99%，那么我们创建大于600M的对象，eden一定放不下了。那么直接放置在老年代。这里参数也是可以设置的。我来设置一个参数再看看，设置参数为

-XX:PretenureSizeThreshold=10000000 -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails   

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        byte[] bt1;
        bt1 = new byte[20000 * 1024];
    }
}

 　　我们设置了参数，声明10M的对象就为大对象，我们创建了一个大概20M的对象，就直接放置在了老年代上。就是对象经历那么多次的minorGC了，jvm虚拟机会认为你可能会一直存活，趁着这次放不下了，你就趁早过来吧，来我们老年代混吧。

5，老年代空间分配担保机制。

　　其实我们每次进行minorGC前，会有一系列操作的，可能会进行full GC的，那么我们来看一下流程吧。

 

 我来解释一下上面那个五彩缤纷的图。等我们的eden区满时，需要进行minorGC，这时会优先看一下老年代的剩余空间大小，如果老年代剩余的空间不多了，我们就可能进行full GC，也就是我们老年代的剩余空间小于我们的eden区内将要进行minorGC对象的总和。

如果真的小了，那么我们往下走，我们会判断时候配置了-XX:-HandlePromotionFailure （jdk8以上默认设置）这个参数，如果没配置，直接进行fullGC，如果配置了就去判断老年代的剩余空间是否小于我们每次minorGC后每次要放在老年代对象大小的平均值，如果老年代小于minorGC了，那么进行fullGC。否则不需要进行full GC。

eden和Survivor（from和to）默认比例是8：1：1，但是jvm可能会将我们的参数优化，也就是-XX:+UseAdaptiveSizePolicy这个默认参数，我将其改为-XX:-UseAdaptiveSizePolicy不进行优化，保持8：1：1的比例了。

　　我们再来看一下什么样的对象是可以被回收的。

1，引用计数法（基本不用，循环引用对象永远无法销毁，可能内存溢出）

　　给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它，计数器就加1;当引用 失效，计数器就减1;任何时候计数器为0的对象就是不可能再被使用的。 

　　GC Roots根节点一般为线程栈的本地变量、静态变量、本地方法栈的变量等等。

2，可达性分析算法。

　　这个算法的基本思想就是通过一系列的称为 “GC Roots” 的对象作为起点， 从这些节点开始向下搜索，找到的对象都标记为非垃圾对象，其余未标记的对象都是垃圾对象

3，常见的引用类型。

　　java的引用类型一般分为四种:强引用、软引用、弱引用、虚引用 

import java.lang.ref.SoftReference;
import java.lang.ref.WeakReference;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        User user = new User();//强引用
        WeakReference<User> user2 = new WeakReference<User>(new User());//弱引用
        SoftReference<User> user3 = new SoftReference<User>(new User());//软引用
    }
}

　　一般将对象用SoftReference软引用类型的对象包裹，正常情况不会被回收，但是GC做完后发现释放不出空间存放新的对象，则会把这些软引用的对象回收掉。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。 

4，finalize最终判断对象存活。

　　finalize是在对象马上要被收回之前运行的最后一个方法，可以写逻辑，但是完全不建议去这样去写，很可能出现对象永远不会被回收，造成内存溢出，也就是说在finalize方法内还可能“救活”我们的对象。

　　即使在可达性分析算法中不可达的对象，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于“缓刑”阶段，要真正宣告一个对象死亡，至少要经历再次标记过程。 

　　如何判断一个类是无用的类

1.该类所有的实例都已经被回收，也就是 Java 堆中不存在该类的任何 实例。

2.加载该类的 ClassLoader 已经被回收。

3.该类对应的 java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。 

　　最后我们来看一下逃逸分析。

　   JVM的运行模式用三种，分别是解释模式，编译模式和混合模式，这里简单说一下这个问题，不然后面会蒙圈的。

解释模式就是执行一行JVM字节码就编译一行为机器码，这样的好处就是很节省内存空间，不用把所有的字节码都塞到内存里面去，运行效率低，但是启动快。

编译模式和解释模式恰恰相反，是先将所有JVM字节码一次编译为机器码，然后一次性执行所有机器码。这样会提高我们的运行效率，但是消耗空间资源。

混合模式是上面的总和，依然使用解释模式执行代码，但是对于一些 "热点" 代码采用编译模式执行，JVM一般采用混合模式执行代码。

我们来看一段代码。

public class Main {
    public User getUserBeanTest() {
        User user = new User();//放置在堆上
        return user;
    }


    public void userBeanTest() {
        User user = new User();//优先和方法一起发放置在栈上.
    }
}

也就是说明，对象也是有很小的可能放置在栈上的。中秋放假了，明天补一下mybatis的底层是实现原理。过几天继续来说我们的jvm优化

 

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