一文看懂 JVM 内存布局及 GC 原理

注：本文篇幅较长，且需要有一定的java基础，建议各位看官，备好瓜子、饮料、小板凳，摆个让自己舒服的姿势，慢慢细看^_^，文中素材均来自互联网（末尾有给出参考文章链接)。

一、JVM运行时内存布局

按java 8虚拟机规范的原始表达：(jvm)Run-Time Data Areas, 暂时翻译为"jvm运行时内存布局"。

从概念上大致分为6个(逻辑)区域，参考下图（注：Method Area中还有一个常量池区，图中未明确标出）

这6块区域按是否被线程共享，可以分为二大类：

一类是每个线程所独享的：

1. PC Register：也称为程序计数器，记录每个线程当前执行的指令信息(eg:当前执行到哪一条指令，下一条该取哪条指令)

2. JVM Stack：也称为虚拟机栈，记录每个栈帧(Frame)中的局部变量、方法返回地址等。注：这里出现了一个新名词“栈帧”，它的结构如下：

线程中每次有方法调用时，会创建Frame，方法调用结束时Frame销毁。

3. Native Method Stack: 本地(原生)方法栈，顾名思义就是调用操作系统原生本地方法时，所需要的内存区域。

上述3类区域，生命周期与Thread相同，即：线程创建时，相应的内存区创建，线程销毁时，释放相应内存。

另一类是所有线程共享的：

1. Heap：即鼎鼎大名的堆内存区，也是GC垃圾回收的主站场，用于存放类的实例对象及Arrays实例等。

注：Heap被所有线程共享，如果严格意义上抠字眼的话，也不完正确，事实上，由于TLAB的存在，为了防止并发对象分配时，多个对象分配到同1块内存，heap中的TLAB区域，在分配时，是被线程独占写入的。

2. Method Area：方法区，主要存放类结构、类成员定义，static静态成员等。

3. Runtime Constant Pool：运行时常量池，比如：字符串，int -128~127范围的值等，它是Method Area中的一部分。

Heap、Method Area 都是在虚拟机启动时创建，虚拟机退出时释放。

注：Method Area 区，虚拟机规范只是说必须要有，但是具体怎么实现，是交给具体的JVM实现去决定的，逻辑上讲，视为Heap区的一部分。所以，如果你看见类似下面的图，也不要觉得画错了。

上述6个区域，除了PC Register区不会抛出StackOverflowError或OutOfMemoryError ，其它5个区域，当请求分配的内存不足时，均会抛出OutOfMemoryError (即:OOM)，其中thread独立的JVM Stack区及Native Method Stack区还会抛出StackOverflowError.

最后，还有一类不受JVM虚拟机管控的内存区，这里也提一下，即：堆外内存

可以通过Unsafe和NIO包下的DirectByteBuffer来操作堆外内存。如上图，虽然堆外内存不受JVM管控，但是堆内存中会持有对它的引用，以便进行GC。

提一个问题：总体来看，JVM把内存划分为“栈(stack)”与“堆(heap)”二大类，为何要这样设计？

个人理解：程序运行时，内存中的信息大致分为二类，一是跟程序执行逻辑相关的指令数据（这类数据通常不大，而且生命周期短），一是跟对象实例相关的数据（这类数据可能会很大，而且可以被多个线程长时间内反复共用，比如字符串常量、缓存对象这类)，将这二类特点不同的数据分开管理，体现了软件设计上“模块隔离”的思想（好比，我们通常会把后端service与前端website解耦类似），也更便于内存管理。

二、GC垃圾回收原理

2.1 如何判断对象是垃圾 ?

有二种经典的判断方法，借用网友的图(文中最后有给出链接)：

引用计数法，思路很简单，但是如果出现循环引用，即：A引用B，B又引用A，这种情况下就不好办了，所以JVM中使用了另一种称为“可达性分析”的判断方法：

还是刚才的循环引用问题（也是某些公司面试官可能会问到的问题)，如果A引用B，B又引用A，这2个对象是否能被GC回收？答案：关键不是在于A,B之间是否有引用，而是A,B是否可以一直向上追溯到GC Roots。如果与GC Roots没有关联，则会被回收，否则将继续存活。

上图是一个用“可达性分析”标记垃圾对象的示例图，灰色的对象表示不可达对象，将等待回收。

2.2 哪些内存区域需要GC ?

在第一部分JVM内存布局中，我们知道了thread独享的区域：PC Regiester、JVM Stack、Native Method Stack，其生命周期都与线程相同（即：与线程共生死），所以无需GC。线程共享的Heap区、Method Area则是GC关注的重点对象。

2.3 常用的GC算法：

a. mark-sweep 标记清除法

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如上图，黑色区域表示待清理的垃圾对象，标记出来后直接清空。该方法很简单快速，但是缺点也很明显，会产生很多内存碎片。

b. mark-copy 标记复制法

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思路也很简单，将内存对半分，总是保留一块空着（上图中的右侧），将左侧存活的对象(浅灰色区域)复制到右侧，然后左侧全部清空。避免了内存碎片问题，但是内存浪费很严重，相当于只能使用50%的内存。

c. mark-compact 标记-整理(也称标记-压缩)法

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避免了上述二种算法的缺点，将垃圾对象清理掉后，同时将剩下的存活对象进行整理挪动（类似于windows的磁盘碎片整理），保证它们占用的空间连续，这样就避免了内存碎片问题，但是整理过程也会降低GC的效率。

d. generation-collect 分代收集算法

上述三种算法，每种都有各自的优缺点，都不完美。在现代JVM中，往往是综合使用的，经过大量实际分析，发现内存中的对象，大致可以分为二类：有些生命周期很短，比如一些局部变量/临时对象，而另一些则会存活很久（典型的，比如websocket长连接中的connection对象)，如下图：

纵向y轴可以理解分配内存的字节数，横向x轴理解为随着时间流逝(伴随着GC），可以发现大部分对象其实相当短命，很少有对象能在GC后活下来。因此诞生了分代的思想，以Hotspot为例(JDK 7)：

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将内存分成了三大块：年青代(Young Genaration），老年代(Old Generation）,永久代(Permanent Generation），其中Young Genaration更是又细为分eden，S0, S1三个区。

结合我们经常使用的一些jvm调优参数后，一些参数能影响的各区域内存大小值，示意图如下：

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注：jdk8开始，用MetaSpace区取代了Perm区(永久代)，所以相应的jvm参数变成-XX:MetaspaceSize 及 -XX:MaxMetaspaceSize

以Hotspot为例，我们来分析下GC的主要过程：

刚开始时，对象分配在eden区，s0(即:from)及s1(即:to)区，几乎是空着

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随着应用的运行，越来越多的对象被分配到eden区

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当eden区放不下时，就会发生minor GC(也被称为young GC)，第1步当然是要先标识出不可达垃圾对象(即：下图中的黄色块)，然后将可达对象，移动到s0区(即：4个淡蓝色的方块挪到s0区)，然后将黄色的垃圾块清理掉，这一轮过后，eden区就成空的了。--注：这里其实已经综合运用了“【标记-清理eden】 + 【标记-复制 eden->s0】”算法。

随着时间推移，eden如果又满了，再次触发minor GC，同样还是先做标记，这时eden和s0区可能都有垃圾对象了(下图中的黄色块)，注意：这时s1(即：to）区是空的，s0区和eden区的存活对象，将直接搬到s1区。然后将eden和s0区的垃圾清理掉，这一轮minor GC后，eden和s0区就变成了空的了。

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继续，随着对象的不断分配，eden空可能又满了，这时会重复刚才的minor GC过程，不过要注意的是，这时候s0是空的，所以s0与s1的角色其实会互换，即：存活的对象，会从eden和s1区，向s0区移动。然后再把eden和s1区中的垃圾清除，这一轮完成后，eden与s1区变成空的。（如下图）

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对于那些比较“长寿”的对象一直在s0与s1中挪来挪去，一来很占地方，而且也会造成一定开销，降低gc效率，于是有了“代龄(age)”及“晋升”，对象在年青代的3个区(edge,s0,s1)之间，每次从1个区移到另1区，年龄+1，在young区达到一定的年龄阈值后，将晋升到老年代（下图中是8，即：挪动8次后，如果还活着，下次minor GC时，将移动到Tenured区）

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下图是晋升的主要过程：对象先分配在年青代，经过多次Young GC后，如果对象还活着，晋升到老年代。

如果老年代，最终也放满了，就会发生major GC(即Full GC)，由于老年代的的对象通常会比较多，因为标记-清理-整理(压缩)的耗时通常会比较长，会让应用出现卡顿的现象，这也是为什么很多应用要优化，尽量避免或减少Full GC的原因。

注：上面的过程主要来自oracle官网的资料，但是有一个细节官网没有提到，如果分配的新对象比较大，eden区放不下，但是old区可以放下时，会直接分配到old区（即没有晋升这一过程，直接到老年代了）。

下图引自阿里出品的<<码出高效-Java开发手册>>一书，梳理了GC的主要过程。

三、垃圾回收器

不算最新出现的神器ZGC，历史上出现过7种经典的垃圾回收器。

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这些回收器都是基于分代的，把G1除外，按回收的分代划分，横线以上的3种：Serial ,ParNew, Parellel Scavenge都是回收年青代的，横线以下的3种：CMS，Serial Old, Parallel Old 都是回收老年代的

3.1 Serial 收集器

单线程用标记-复制算法，快刀斩乱麻，单线程的好处避免上下文切换，早期的机器，大多是单核，也比较实用。但执行期间，会发生STW(Stop The World)

3.2 ParNew 收集器

Serial的多线程版本，同样会STW，在多核机器上会更适用。

3.3 Parallel Scavenge 收集器

ParNew的升级版本，主要区别在于提供了二个参数：-XX:MaxGCPauseMillis 最大垃圾回收停顿时间; -XX:GCTimeRatio 垃圾回收时间与总时间占比，通过这2个参数，可以适合控制回收的节奏，更关注于吞吐率（即：总时间与垃圾回收时间的比例）。

3.4 Serial Old 收集器

因为老年代的对象通常比较多，占用的空间通常也会更大，如果采用复制算法，得留50%的空间用于复制，相当不划算，而且因为对象多，从1个区，复制到另1个区，耗时也会比较长，所以老年代的收集，通常会采用“标记-整理”法。从名字就可以看出来，这是单线程(串行)的，依然会有STW

3.5 Parallel Old 收集器

一句话：Serial Old的多线程版本

3.6 CMS 收集器

全称：Concurrent Mark Sweep，从名字上看，就能猜出它是并发多线程的。这是JDK 7中广泛使用的收集器，有必要多说一下，借一张网友的图说话：

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相对3.4 Serial Old收集器或3.5 Parallel Old收集器而言，这个明显要复杂多了，分为4个阶段：

1、 Inital Mark 初始标记：主要是标记GC Root开始的下级(注：仅下一级）对象，这个过程会STW，但是跟GC Root直接关联的下级对象不会很多，因此这个过程其实很快。

2、 Concurrent Mark 并发标记：根据上一步的结果，继续向下标识所有关联的对象，直到这条链上的最尽头。这个过程是多线程的，虽然耗时理论上会比较长，但是其它工作线程并不会阻塞，没有STW。

3、 Remark 再标志：为啥还要再标记一次？因为第2步并没有阻塞其它工作线程，其它线程在标识过程中，很有可能会产生新的垃圾。试想下，高铁上的垃圾清理员，从车厢一头开始吆喝“有需要扔垃圾的乘客，请把垃圾扔一下”，一边工作一边向前走，等走到车厢另一头时，刚才走过的位置上，可能又有乘客产生了新的空瓶垃圾。所以，要完全把这个车厢清理干净的话，她应该喊一下：所有乘客不要再扔垃圾了（STW）,然后把新产生的垃圾收走。当然，因为刚才已经把收过一遍垃圾，所以这次收集新产生的垃圾，用不了多长时间（即：STW时间不会很长）

4、 Concurrent Sweep：并行清理，这里使用多线程以“Mark Sweep-标记清理”算法，把垃圾清掉，其它工作线程仍然能继续支行，不会造成卡顿。等等，刚才我们不是提到过“标记清理”法，会留下很多内存碎片吗？确实，但是也没办法，如果换成“Mark Compact标记-整理”法，把垃圾清理后，剩下的对象也顺便排整理，会导致这些对象的内存地址发生变化，别忘了，此时其它线程还在工作，如果引用的对象地址变了，就天下大乱了。另外，由于这一步是并行处理，并不阻塞其它线程，所以还有一个副使用，在清理的过程中，仍然可能会有新垃圾对象产生，只能等到下一轮GC，才会被清理掉。

虽然仍不完美，但是从这4步的处理过程来看，以往收集器中最让人诟病的长时间STW，通过上述设计，被分解成二次短暂的STW，所以从总体效果上看，应用在GC期间卡顿的情况会大大改善，这也是CMS一度十分流行的重要原因。

3.7 G1 收集器

G1的全称是Garbage-First，为什么叫这个名字，呆会儿会详细说明。鉴于CMS的一些不足之外，比如: 老年代内存碎片化，STW时间虽然已经改善了很多，但是仍然有提升空间。G1就横空出世了，它对于heap区的内存划思路很新颖，有点算法中分治法“分而治之”的味道。

如下图，G1将heap内存区，划分为一个个大小相等(1-32M, 2的n次方)、内存连续的Region区域，每个region都对应Eden、Survivor 、Old、Humongous四种角色之一（注：Humongous，简称H区是专用于存放超大对象的区域，通常>= 1/2 Region Size，且只有Full GC阶段，才会回收H区，避免了频繁扫描、复制/移动大对象），但是region与region之间不要求连续。所有的垃圾回收，都是基于1个个region的。JVM内部知道，哪些region的对象最少（即：该区域最空），总是会优先收集这些region(因为对象少，内存相对较空，肯定快），这也是Garbage-First得名的由来，G即是Garbage的缩写， 1即First(第1)。

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G1 Young GC

young GC前：

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young GC后：

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理论上讲，只要有一个Empty Region(空区域)，就可以进行垃圾回收。

由于region与region之间并不要求连续，而使用G1的场景通常是大内存(比如:64G甚至更大)，为了提高扫描根对象和标记的效率，G1使用了二个新的辅助存储结构：

Remembered Sets：简称RSets，用于根据每个region里的对象，是从哪指向过来的(即：谁引用了我)，每个Region都有独立的RSets。（Other Region -> Self Region)

Collection Sets ：简称CSets，记录了等待回收的Region集合，GC时这些Region中的对象会被回收(copied or moved)。

RSets的引入，在YGC时，将年青代Region的RSets做为根对象，可以避免扫描老年代的region，能大大减轻GC的负担（注：在老年代收集Mixed GC时，RSets记录了Old->Old的引用，也可以避免扫描所有Old区）

Old Generation Collection(也称为 Mixed GC)

（按oracle官网文档描述分为）5个阶段： Initial Mark(STW) -> Root Region Scan -> Cocurrent Marking -> Remark(STW) -> Copying/Cleanup(STW && Concurrent)

（注：也有很多文章会把Root Region Scan省略掉，合并到Initial Mark里，变成4个阶段）

（上图）存活对象的"初始标记"依赖于Young GC，GC 日志中会记录成young字样。

2019-06-09T15:24:37.086+0800: 500993.392: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0493588 secs]
   [Parallel Time: 41.9 ms, GC Workers: 8]
      [GC Worker Start (ms): Min: 500993393.7, Avg: 500993393.7, Max: 500993393.7, Diff: 0.1]
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 1.5, Avg: 2.2, Max: 4.4, Diff: 2.8, Sum: 17.2]
      [Update RS (ms): Min: 15.8, Avg: 18.1, Max: 18.9, Diff: 3.1, Sum: 144.8]
         [Processed Buffers: Min: 110, Avg: 144.9, Max: 163, Diff: 53, Sum: 1159]
      [Scan RS (ms): Min: 4.7, Avg: 5.0, Max: 5.1, Diff: 0.4, Sum: 39.7]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
      [Object Copy (ms): Min: 16.4, Avg: 16.5, Max: 16.6, Diff: 0.2, Sum: 132.0]
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 4.9, Max: 7, Diff: 6, Sum: 39]
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 0.3]
      [GC Worker Total (ms): Min: 41.7, Avg: 41.8, Max: 41.8, Diff: 0.1, Sum: 334.1]
      [GC Worker End (ms): Min: 500993435.5, Avg: 500993435.5, Max: 500993435.5, Diff: 0.0]
   [Code Root Fixup: 0.0 ms]
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   [Clear CT: 0.2 ms]
   [Other: 7.2 ms]
      [Choose CSet: 0.0 ms]
      [Ref Proc: 4.3 ms]
      [Ref Enq: 0.1 ms]
      [Redirty Cards: 0.1 ms]
      [Humongous Register: 0.1 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.1 ms]
      [Free CSet: 0.6 ms]
   [Eden: 1340.0M(1340.0M)->0.0B(548.0M) Survivors: 40.0M->64.0M Heap: 2868.2M(12.0G)->1499.8M(12.0G)]
 [Times: user=0.35 sys=0.00, real=0.05 secs]

（上图），并发标记过程中，如果发现某些region全是空的，会被直接清除。

(上图)进入重新标记阶段。

（上图）并发复制/清理阶段。这个阶段，Young区和Old区的对象有可能会被同时清理。GC日志中，会记录为mixed字段，这也是G1的老年代收集，也称称为Mixed GC的原因。

2019-06-09T15:24:23.959+0800: 500980.265: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (mixed), 0.0885388 secs]
   [Parallel Time: 74.2 ms, GC Workers: 8]
      [GC Worker Start (ms): Min: 500980270.6, Avg: 500980270.6, Max: 500980270.6, Diff: 0.1]
      [Ext Root Scanning (ms): Min: 1.7, Avg: 2.2, Max: 4.1, Diff: 2.4, Sum: 17.3]
      [Update RS (ms): Min: 11.7, Avg: 13.7, Max: 14.3, Diff: 2.6, Sum: 109.8]
         [Processed Buffers: Min: 136, Avg: 141.5, Max: 152, Diff: 16, Sum: 1132]
      [Scan RS (ms): Min: 42.5, Avg: 42.9, Max: 43.1, Diff: 0.5, Sum: 343.1]
      [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.1]
      [Object Copy (ms): Min: 14.9, Avg: 15.2, Max: 15.4, Diff: 0.5, Sum: 121.7]
      [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.1]
         [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 8.2, Max: 11, Diff: 10, Sum: 66]
      [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.2]
      [GC Worker Total (ms): Min: 74.0, Avg: 74.0, Max: 74.1, Diff: 0.1, Sum: 592.3]
      [GC Worker End (ms): Min: 500980344.6, Avg: 500980344.6, Max: 500980344.6, Diff: 0.0]
   [Code Root Fixup: 0.0 ms]
   [Code Root Purge: 0.0 ms]
   [Clear CT: 0.5 ms]
   [Other: 13.9 ms]
      [Choose CSet: 4.1 ms]
      [Ref Proc: 1.8 ms]
      [Ref Enq: 0.1 ms]
      [Redirty Cards: 0.2 ms]
      [Humongous Register: 0.1 ms]
      [Humongous Reclaim: 0.1 ms]
      [Free CSet: 5.6 ms]
   [Eden: 584.0M(584.0M)->0.0B(576.0M) Survivors: 28.0M->36.0M Heap: 4749.3M(12.0G)->2930.0M(12.0G)]
 [Times: user=0.61 sys=0.00, real=0.09 secs]

上图是，老年代收集完后的示意图。

通过这几个阶段的分析，虽然看上去很多阶段仍然会发生STW，但是G1提供了一个预测模型，通过统计方法，根据历史数据来预测本次收集，需要选择多少个Region来回收，尽量满足用户的预期停顿值（-XX:MaxGCPauseMillis参数可指定预期停顿值)

注：如果Mixed GC仍然效果不理想，跟不上新对象分配内存的需求，会使用Serial Old GC(Full GC)强制收集整个Heap.

小结：与CMS相比，G1有内存整理过程(标记-压缩)，避免了内存碎片；STW时间可控（能预测GC停顿时间)

3.8 ZGC (截止目前为止，史上最好的GC收集器)

在G1的基础上，做了很多改进(JDK 11开始引入)

3.8.1 动态调整大小的Region

G1中每个Region的大小是固定的，但ZGC创建和销毁Region，可以动态调整大小，内存使用更高效。

3.8.2 不分代，干掉了RSets

G1中每个Region需要借助额外的RSets来记录“谁引用了我”，占用了额外的内存空间，每次对象移动时，RSets也需要更新，会产生开销。

注：ZGC没有为止，没有实现分代机制，每次都是并发的对所有region进行回收，不象G1是增量回收，所以用不着RSets( 不分代的带来的可能性能下降，会用下面马上提到的Colored Pointer && Load Barrier来优化)

3.8.3 带颜色的指针 Colored Pointer

这里的指针类似java中的引用，意为对某块虚拟内存的引用。ZGC采用了64位指针(注：目前只支持linux 64位系统)，将42-45这4个bit位置赋予了不同的含义（即：所谓的颜色标志位，也换为指针的metadata）

finalizable位: 仅finalizer(类比c++中的析构函数)可访问;
remap位：指向对象当前(最新)的内存地址 (参考下面提到的relocation);
marked0 && marked1 位: 用于标志可达对象;

这4个标志位，同一时刻只会有1个位置是1。每当指针对应的内存数据发生变化（比如：内存被移动）,颜色会发生变化。

3.8.4 读屏障 Load Barrier

传统GC做标记时，为了防止其它线程在标记期间修改对象，通常会简单的STW。而ZGC有了Colored Pointer后，引入了所谓的读屏障，当指针引用的内存正被移动时，指针上的颜色就会变化，ZGC会先把指针更新成最新状态，然后再返回。（大家可以回想下java中的volatile关键字，有异曲同工之妙)，这样仅读取该指针时可能会略有开销，而不用将整个heap STW。

3.8.5 重定位 relocation

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如上图，在标记过程中，先从Roots对象找到了直接关联的下级对象1,2,4

点击查看原图

然后继续向下层标记，找到了5,8对象，此时已经可以判定 3，6，7为垃圾对象。

点击查看原图

如果按常规思路，一般会将8从最右侧的Region移动(或复制到)中间的Region，然后再将中间Region的3干掉，最后再对中间Region做压缩compact整理。但ZGC做得更高明，它直接将4,5复制到了一个空的新Region就完事了，然后中间的2个Region直接废弃(或理解为“释放”，做为下次回收的“新”Region), 这样的好处是避免了中间Region的compact整理过程。

最后，指针重新调整为正确的指向(即：remap)，而且上一阶段的remap与下一阶段的mark是混在一起处理的，相对更高效。

Remap的流程图如下：

3.8.6 多重映射 Multi-Mapping

这个优化，说实话没完全看懂，只能谈下自己的理解（如果有误，欢迎指正)：虚拟内存与实际物理内存，OS会维护一个映射关系，才能正常使用。如下图：

zgc的64位颜色指针，在解除映射关系时，代价较高（需要屏蔽额外的42-45的颜色标志位)。考虑到这4个标志位，同1时刻，只会有1位置成1（如下图），另外finalizable标志位，永远不希望被解除映射绑定(可不用考虑映射问题)。所以剩下3种颜色的虚拟内存，可以都映射到同1段物理内存（即：映射复用，或者更通俗点讲，本来3种不同颜色的指针，哪怕0-41位完全相同，也需要映射到3段不同的物理内存，现在只需要映射到同1段物理内存即可）。

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3.8.7 支持NUMA架构

NUMA是一种多核服务器的架构，简单来讲，一个多核服务器（比如:2core)，每个cpu都有属于自己的存储器，会比访问另一个核的存储器会慢很多（类似于就近访问更快)。相对之前的GC算法，ZGC首次支持了NUMA架构，申请堆内存时，判断当前线程属是哪个CPU在执行，然后就近申请该CPU能使用的内存。

小结：革命性的ZGC经过上述一堆优化后，每次GC总体卡顿时间按官方说法<10ms。(注：启用zgc，需要设置-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC)

最后附上一段OOM的常用测试代码:

import sun.misc.Unsafe;
 
import java.lang.reflect.Field;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class OOMTest {
 
 
    public static void main(String[] args) {
        OOMTest test = new OOMTest();
        //heap区OOM测试     
        //test.heapOOM();
 
        //虚拟机栈和本地方法栈溢出
        //test.stackOverflow();
 
        //metaspace OOM测试
        //test.metaspaceOOM();
 
        //堆外内存 OOM测试
        //test.directOOM();
    }
 
    /**
     * heap OOM测试
     */
    public void heapOOM() {
        List<OOMTest> list = new ArrayList<>();
        while (true) {
            list.add(new OOMTest());
        }
    }
 
 
    private int stackLength = 1;
 
    public void stackLeak() {
        stackLength += 1;
        stackLeak();
    }
 
    /**
     * VM Stack / Native method Stack 溢出测试
     */
    public void stackOverflow() {
        OOMTest test = new OOMTest();
        try {
            test.stackLeak();
        } catch (Throwable e) {
            System.out.println("stack length:" + test.stackLength);
            throw e;
        }
    }
 
    public void genString() {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        int i = 0;
        while (true) {
            list.add("string-" + i);
            i++;
        }
    }
 
    /**
     * metaspace/常量池 OOM测试
     */
    public void metaspaceOOM() {
        OOMTest test = new OOMTest();
        test.metaspaceOOM();
    }
 
    public void allocDirectMemory() {
        final int _1MB = 1024 * 1024;
 
        Field unsafeField = Unsafe.class.getDeclaredFields()[0];
        unsafeField.setAccessible(true);
        Unsafe unsafe = null;
        try {
            unsafe = (Unsafe) unsafeField.get(null);
        } catch (IllegalArgumentException | IllegalAccessException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        while (true) {
            unsafe.allocateMemory(_1MB);
        }
    }
 
    /**
     * 堆外内存OOM测试
     */
    public void directOOM() {
        OOMTest test = new OOMTest();
        test.allocDirectMemory();
    }
}

命令行测试方法：

一、 openjdk 11.0.3 环境: + G1回收

a、验证heap OOM

把main方法中的test.heapOOM()行，注释打开，然后命令行下运行：

java -Xmx10M -XX:+UseG1GC -Xlog:gc* -Xlog:gc:gc.log -XX:+HeapDumpBeforeFullGC  OOMTest.java

最后会输出：

[1.892s][info][gc             ] GC(42) Concurrent Cycle 228.393ms
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
        at java.base/java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:3689)
        at java.base/java.util.ArrayList.grow(ArrayList.java:237)
        at java.base/java.util.ArrayList.grow(ArrayList.java:242)
        at java.base/java.util.ArrayList.add(ArrayList.java:485)
        at java.base/java.util.ArrayList.add(ArrayList.java:498)
        at oom.OOMTest.heapOOM(OOMTest.java:37)
        at oom.OOMTest.main(OOMTest.java:16)
[1.895s][info][gc,heap,exit   ] Heap

其中 OutOfMemoryError:Java heap space即表示heap OOM

b、验证stack溢出

把main方法中的test.stackOverflow()行，注释打开，然后命令行下运行：

java -Xmx20M -Xss180k -XX:+UseG1GC -Xlog:gc* -Xlog:gc:gc.log  -XX:+HeapDumpBeforeFullGC OOMTest.java

最后会输出：

[0.582s][info][gc,metaspace,freelist,oom]
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace
[0.584s][info][gc,heap,exit             ] Heap

其中 OutOfMemoryError: Metaspace 即表示Metaspace区OOM

d、验证堆外内存OOM

把main方法中的test.directOOM()行，注释打开，然后命令行下运行：

 java -Xmx20M -XX:MaxDirectMemorySize=10M -XX:+UseG1GC -Xlog:gc* -Xlog:gc:gc.log  -XX:+HeapDumpBeforeFullGC OOMTest.java

最后会输出：

[0.842s][info][gc,cpu       ] GC(4) User=0.06s Sys=0.00s Real=0.01s
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError
        at java.base/jdk.internal.misc.Unsafe.allocateMemory(Unsafe.java:616)
...

其中OutOfMemoryError行并没有输出具体哪个区（注：堆外内存不属于JVM内存中的任何一个区，所以无法输出)，但紧接着有一行jdk.internal.misc.Unsafe.allocateMemory 可以看出是"堆外内存直接分配"导致的异常

二、openjdk 1.8.0_212 + CMS回收

jdk1.8下，java命令无法直接运行.java文件，必须先编译，即:

java OOMTest.java 成功后，会生成OOMTest.class文件，然后再可以参考下面的命令进行测试：

a、heap OOM测试

java -Xmx10M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError OOMTest

b、验证stack溢出

java -Xmx10M -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError OOMTest

c、验证metaspace OOM

java -Xmx20M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:MaxMetaspaceSize=10M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError OOMTest

d、验证堆外内存OOM

java -Xmx20M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:MaxDirectMemorySize=10M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError OOMTest

生成的gc日志文件，可以用开源工具GCViewer查看，这是一个纯java写的GUI程序，使用很简单，File→Open File 选择gc日志文件即可(目前支持CMS/G1生成的日志文件，另外如果GC文件过大时，可能打不开)

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