JVM

JVM篇

1、说说JDK、JRE、JVM？

JDK，Java标准开发包（Java开发工具包），它提供了编译、运行Java程序所需的各种工具和资源，包括Java编译器、Java运行时环境、以及常用的Java类库等。

JRE，Java运行环境，用于运行Java的字节码文件。JRE中包括了JVM以及JVM工作所需的类库，普通用户只需要安装JRE来运行Java程序，而程序开发者必须安装JDK来编译、调试程序。

JVM，Java虚拟机，是JRE的一部分，它是整个java实现跨平台的最核心部分，负责运行字节码文件。

JDK中包含了JRE，JRE中包含了JVM。

2、JVM内存模型？

（1）程序计数器：用于存储当前线程执行的字节码指令的地址。在多线程环境下，每个线程都有自己独立的程序计数器，以保证线程切换后能恢复到正确的执行位置。

• 程序计数器：线程私有的，是一块很小的内存空间，作为当前线程的行号指示器，用于记录当前虚拟机正在执行的线程指令地址；

（2）Java虚拟机栈： 线程私有的，每个线程都有一个私有的Java虚拟机栈，用于存储方法调用的局部变量、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每个方法的调用都会创建一个栈帧，方法执行完毕后栈帧会被销毁。如果线程请求的栈深度大于虚拟机允许的深度，将抛出栈溢出异常。

（3）本地方法栈： 线程私有的，与虚拟机栈类似，用于支持Native方法的执行。

• 本地方法栈：线程私有的，保存的是native方法的信息，当一个jvm创建的线程调用native方法后，jvm不会在虚拟机栈中为该线程创建栈帧，而是简单的动态链接并直接调用该方法；

（4）堆：用于存储对象实例和数组。

• 堆：java堆是所有线程共享的一块内存，几乎所有对象的实例和数组都要在堆上分配内存，因此该区域经常发生垃圾回收的操作

（5）方法区： 存储类的元数据、常量等信息。运行时常量池是方法区的一部分，用于存放编译时生成的各种字面量和符号引用。在类加载后，常量池会被加载到内存中。

• 方法区：存放已被加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码数据，即永久代。在jdk1.8中不存在方法区了，被元空间替代了，原方法区被分成两部分；1：加载的类信息，2：运行时常量池；加载的类信息被保存在元空间中，运行时常量池保存在堆中；

（6）本地内存： 直接内存不是JVM内部的一部分，但也被广泛使用。它是一种在Java堆之外直接分配内存的方式，通常与NIO相关。直接内存的分配和释放需要通过本地方法库来实现。

3、Java虚拟机中有哪些类加载器？

（1）启动类加载器：这个类加载器负责将存放在<JAVA_HOME>\lib目录中的，或者被-Xbootclasspath参数所指定的路径中的，并且是虚拟机识别的类库加载到虚拟机内存中。

（2）扩展类加载器：这个加载器由sun.misc.Launcher$ExtClassLoader实现，它负责加载<JAVA_HOME>\lib\ext目录中的，或者被java.ext.dirs系统变量所指定的路径中的所有类库，开发者可以直接使用扩展类加载器。

（3）应用程序类加载器：这个类加载器由sun.misc.Launcher$AppClassLoader实现。由于这个类加载器是ClassLoader中的getSystemClassLoader()方法的返回值，所以一般也称它为系统类加载器。它负责加载用户类路径上所指定的类库，开发者可以直接使用这个类加载器，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。

（4）自定义类加载器：用户自定义的类加载器。

4、类加载的过程？

类加载的过程包括：加载、验证、准备、解析、初始化、使用、卸载，其中验证、准备、解析统称为连接。

（1）加载：通过一个类的全限定名来获取定义该类的二进制字节流，在内存中生成一个代表这个类的java.lang.Class对象。

（2）验证：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。

（3）准备：为静态变量分配内存并设置静态变量初始值，这里所说的初始值“通常情况”下是数据类型的零值。

（4）解析：将常量池内的符号引用替换为直接引用。

（5）初始化：到了初始化阶段，才真正开始执行类中定义的Java初始化程序代码。主要是静态变量赋值动作和静态语句块（static{}）中的语句。

（6）使用：JVM开始从入口方法开始执行用户的程序代码。

（7）卸载：当用户程序代码执行完毕后，JVM便开始销毁创建的Class对象。

5、JVM有哪些垃圾回收算法？

（1）标记清除算法：

标记阶段：把垃圾内存标记出来；

清除阶段：直接将垃圾内存回收；

这种算法是比较简单的，但是有个很严重的问题，就是会产生大量的内存碎片。

（2）复制算法：为了解决标记清除算法的内存碎片问题，复制算法将内存分为大小相等的两半，每次只使用其中一半。垃圾回收时，将当前这一块的存活对象全部拷贝到另一半，然后当前这一半内存就可以直接清除。这种算法没有内存碎片，但是他的问题就在于浪费空间。而且，他的效率跟存活对象的个数有关。

（3）标记压缩算法：为了解决复制算法的缺陷，就提出了标记压缩算法。这种算法在标记阶段跟标记清除算法是一样的，但是在完成标记之后，不是直接清理垃圾内存，而是将存活对象往一端移动，然后将边界以外的所有内存直接清除。

6、JVM垃圾回收机制？

在触发GC的时候，会使用垃圾回收机制。

对那些JVM认为已经“死掉”的对象进行垃圾收集，新生代使用复制算法，老年代使用标记-清除和标记-整理算法。

7、GC Roots有哪些?

可作为GC Roots的对象包括下面几种：

（1）虚拟机栈中引用的对象。

（2）方法区中类静态属性引用的对象。

（3）方法区中常量引用的对象。

（4）本地方法栈中JNI（即一般说的Native方法）引用的对象。

8、什么是双亲委派模型？

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，而是把这个请求委派给父类加载器去完成，每一个层次的类加载器都是如此，因此所有的加载请求最终都应该传送到顶层的启动类加载器中，只有当父加载器反馈自己无法完成这个加载请求时，子加载器才会尝试自己去加载。

9、使用双亲委派模型的好处？

使用双亲委派模型来组织类加载器之间的关系，好处就是Java类随着它的类加载器一起具备了一种带有优先级的层次关系。例如类java.lang.Object，它存放在rt.jar之中，无论哪一个类加载器要加载这个类，最终都是委派给处于模型最顶端的启动类加载器进行加载，因此Object类在程序的各种类加载器环境中都是同一个类。相反，如果没有使用双亲委派模型，由各个类加载器自行去加载的话，如果用户自己编写了一个称为java.lang.Object的类，并放在程序的ClassPath中，那系统中将会出现多个不同的Object类，Java类型体系中最基础的行为也就无法保证，应用程序也将会变得一片混乱。

10、怎么判定对象已经“死去”？

常见的判定方法有两种：引用计数法和可达性分析算法，HotSpot中采用的是可达性分析算法。

（1）引用计数法：

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

客观地说，引用计数算法的实现简单，判定效率也很高，在大部分情况下它都是一个不错的算法，但是主流的Java虚拟机里面没有选用引用计数算法来管理内存，其中最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。

（2）可达性分析算法： 就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明此对象是不可用的。

11、HotSpot为什么要分为新生代和老年代？

HotSpot根据对象存活周期的不同将内存划分为几块，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”或者“标记—整理”算法来进行回收。

其中新生代又分为1个Eden区和2个Survivor区，通常称为From Survivor和To Survivor区。

12、HotSpot GC的分类？

（1）Partial GC：并不收集整个GC堆的模式，具体如下：

1）Young GC/Minor GC：只收集新生代的GC。

2）Old GC：只收集老年代的GC。只有CMS的concurrent collection是这个模式。

3）Mixed GC：收集整个新生代以及部分老年代的GC，只有G1有这个模式。

（2）Full GC/Major GC：收集整个GC堆的模式，包括新生代、老年代、永久代等所有部分的模式。

13、HotSpot GC的触发条件？

（1）触发Young GC：当新生代中的Eden区没有足够空间进行分配时会触发Young GC。

（2）触发Full GC：

1）当准备要触发一次Young GC时，如果发现统计数据说之前Young GC的平均晋升大小比目前老年代剩余的空间大，则不会触发Young GC而是转为触发Full GC。 ​ 2）如果有永久代的话，在永久代需要分配空间但已经没有足够空间时，也要触发一次Full GC。 ​ 3）System.gc()默认也是触发Full GC。 ​ 4）heap dump带GC默认也是触发Full GC。

5）CMS GC时出现Concurrent Mode Failure会导致一次Full GC的产生。

14、Full GC后老年代的空间反而变小？

HotSpot的Full GC实现中，默认新生代里所有活的对象都要晋升到老年代，实在晋升不了才会留在新生代。假如做Full GC的时候，老年代里的对象几乎没有死掉的，而新生代又要晋升活对象上来，那么Full GC结束后老年代的使用量自然就上升了。

15、什么情况下新生代对象会晋升到老年代？

（1）如果新生代的垃圾收集器为Serial和ParNew，并且设置了-XX:PretenureSizeThreshold参数，当对象大于这个参数值时，会被认为是大对象，直接进入老年代。

（2）Young GC后，如果对象太大无法进入Survivor区，则会通过分配担保机制进入老年代。

（3）对象每在Survivor区中“熬过”一次Young GC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为15岁，可以通过-XX:MaxTenuringThreshold设置），就将会被晋升到老年代中。

（4）如果在Survivor区中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代，无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。

16、发生Young GC的时候需要扫描老年代的对象吗？

在分代收集中，新生代的规模一般都比老年代要小许多，新生代的收集也比老年代要频繁许多，如果回收新生代时，不得不同时扫描老年代的话，那么Young GC的效率可能下降不少。

17、垃圾收集器有哪些？

（1）Serial。Serial是一个单线程的收集器，它不但只会使用一个CPU或一条线程去完成垃圾收集工作，并且在进行垃圾收集的同时，必须暂停其他所有的工作线程，直到垃圾收集结束。适合用于客户端垃圾收集器。

（2）Parnew。ParNew垃圾收集器其实是Serial收集器的多线程版本，也使用复制算法，除了使用多线程进行垃圾收集之外，其余的行为和Serial收集器完全一样，ParNew垃圾收集器在垃圾收集过程中同样也要暂停所有其他的工作线程。

（3）parallel Scavenge。Parallel Scavenge收集器关注点是吞吐量。CMS等垃圾收集器的关注点更多的是用户线程的停顿时间；高吞吐量可以最高效率地利用CPU时间，尽快地完成程序的运算任务，主要适用于在后台运算而不需要太多交互的任务。

（4）Serial old。Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器，使用标记-整理算法。主要有两个用途： 1）在JDK1.5之前版本中与新生代的Parallel Scavenge收集器搭配使用。 2）作为年老代中使用CMS收集器的后备垃圾收集方案。

（5）JDK8-CMS：（关注最短垃圾回收停顿时间）。CMS收集器是一种年老代垃圾收集器，其最主要目标是获取最短垃圾回收停顿时间，和其他年老代使用标记-整理算法不同，它使用多线程的标记-清除算法。最短的垃圾收集停顿时间可以为交互比较高的程序提高用户体验。初始标记、并发标记、重新标记、并发清除。

（6）JDK9-G1：（精准控制停顿时间，避免垃圾碎片）。是一款面向服务器的垃圾收集器，主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器，以及高概率满足GC停顿时间要求的同时，还具备高吞吐量性能特征。相比与CMS收集器，G1收集器两个最突出的改进是： 1）基于标记-整理算法，不产生内存碎片。 2）可以非常精确控制停顿时间，在不牺牲吞吐量前提下，实现低停顿垃圾回收。

18、如何配置垃圾收集器？

（1）首先是内存大小问题，基本上每一个内存区域都会设置一个上限，来避免溢出问题，比如元空间。

（2）通常，堆空间会设置成操作系统的2/3，超过8GB的堆，优先选用G1。

（3） 然后采用JVM进行初步优化，比如根据老年代的对象提升速度，来调整年轻代和老年代之间的比例。

（4）依据系统容量、访问延迟、吞吐量等进行专项优化，服务是高并发的，对STW的时间敏感。

（5）会通过记录详细的GC日志，来找到这个瓶颈点，借用GCeasy这样的日志分析工具，定位问题。

19、JVM性能调优？

常用命令：jps、jinfo、jstat、jstack、jmap。

 

20、内存溢出问题？OOM

（1）当JVM花太多时间执行垃圾回收并且只能回收很少的堆空间时，就会发生内存溢出问题。

（2）假如在创建新的对象时，堆内存中的空间不足以存放新创建的对象，就会引发此错误。

（3）内存申请过大：程序试图申请超过可用内存的空间，超出了操作系统或者硬件的控制。

（4）内存泄漏：程序中存在未被释放的内存块，随着程序的执行，这些未释放的内存会逐渐累积，最终导致内存耗尽。

（5）同时运行多个大内存消耗程序：如果同时运行了多个需要大量内存的程序，可能会导致系统内存不足。

（6）内存碎片问题：即使总内存足够，但是由于内存碎片的存在，导致没有足够的连续内存块来分配给程序。

解决方法：

（1）优化程序设计，减少内存消耗。

（2）检查是否存在内存泄漏，并修复。

（3）使用合适的数据结构和算法，避免不必要的内存占用。

（4）合理配置虚拟内存。

（5）确保及时释放不再使用的内存块。

（6）分析系统资源使用情况，避免过度占用资源。