jvm-堆详解

1.堆概述

方法区和堆是线程共享的，是每个进程唯一的，一个java程序对应一个进程，一个进程对应jvm实例，一个jvm实例拥有一个单例的运行时数据区，堆是java内存管理的核心区域

• 堆的大小可以被调节，通过-Xms和-Xmx参数调节
• 堆在jvm启动时即创建，空间大小也就随之确定
• 所有线程共享堆，可以设置线程私有缓冲区TLAB(文章稍后介绍)
• 堆在物理上不连续，在逻辑上连续，方法区是堆的逻辑上的一部分

2.堆内存细分

java堆是垃圾收集器管理的内存区域，故也叫GC堆，从内存回收的角度看，现代垃圾收集器大部分是基于分代收集理论设计的，所以java堆中会经常出现如图所示的内存划分（新生代包括伊甸区和幸存区），根据不同jdk版本（以jdk8划分），堆内存划分也不同：

2.1设置堆内存大小

• -Xms：堆起始内存，相当于-XX：InitialHeapSpace
• -Xmx：堆最大内存，相当于-XX：MaxHeapSpace

一般情况下将这两个参数的值设为相同，当堆区的内存超出设置的最大内存时，将会抛出OutOfMemoryError异常，jvm在计算堆内存的方式与我们不同，比如我们计算堆内存是新生代+老年代，而jvm则是不同，如图所示，堆内存为600m，jvm计算出来只有575m

2.2新生代和老年代

在上面我们提到了，新生代分为Eden，Survivor(S0,S1/From Survivor,To Survivor)区,为什么这样划分呢？原因是java中的对象生命周期导致：

• 对于生命周期较短的对象，创建和消亡都非常迅速
• 某些对象生命周期很长，甚至可以与jvm生命周期一致

新生代与老年代在堆中内存占比: -XX:NewRation=2,表示新生代占1，老年代占2
关于新生代中Eden和Survivor区的内存划分：：-XX：Survivor=8，默认情况下Eden和sos1的划分是8：1：1
以上两个参数一般不需要调整，这里需要说明的是：

• 几乎所有的对象都是在Eden区被new出来的，且绝大部分的对象的销毁都在新生代中进行
• 在养老区，当内存不足时，会触发Major GC，对老年代的对象进行垃圾回收，如果还是内存不足，则会产生OOM异常

3.对象分配过程

• 1.对象优先在Eden中分配
• 2.当Eden空间填满时，程序还要继续创建对象，这是会触发YGC/Minor GC对新生代（Eden和Survivor）进行垃圾回收，将Eden中没有引用的对象销毁，再创建新的对象到Eden中
• 3.在Minor GC回收后的Eden中，没有被销毁的对象移动到Survivor0中
• 4.若Eden区满了再次触发垃圾回收，并且垃圾回收过后，此前在Survivor0中仍然存在的对象会被移到Survivor1中，经历多次移动，达到jvm规定的阈值(15次)，就会被移动到养老区了，至于阈值，可以通过：-XX:MaxTenuringThreshold=< N >进行设置

注意：Eden满了会触发Minor GC，而Survivor区满了不会触发，且Minor GC会对新生代进行垃圾回收,且垃圾回收在新生代频繁进行，很少在养老区搜集，几乎不再方法区搜集

3.1对象分配特殊情况

在创建对象的时候，会遇到一些特殊情况，比如在创建一个非常大的对象的时候，因为是在Eden中创建，当对象的大小大于Eden区的大小，会触发垃圾回收，在回收后仍然无法存放对象，一般会去老年区尝试存放，老年区比Eden内存空间大，如果老年区也无法存放就会抛出OOM异常，下面这张图清晰的展示了遇到特殊情况时JVM的处理过程

4.几种垃圾收集比较

在jvm进行垃圾回收时，会根据内存区域的不同进行垃圾回收，以HotSpot VM为例，它的GC按照回收区域划分为部分收集(Partial gc)和整堆收集(Full GC)

• 部分收集
  • 新生代收集：Minor GC/Young GC,新生代的垃圾收集
  • 老年代收集：Major GC/Old GC，老年代的垃圾收集，只有CMS GC会有单独收集老年代的行为
  • 混合收集(Mixed GC)：收集整个新生代和部分老年代的垃圾收集，目前只有G1 GC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

下面分别介绍这几种垃圾收集机制，这里只是简单介绍这些机制的用处，并不会深入解析

4.1Minor GC

• 当年轻代空间（Eden）空间不足时会触发Minor GC，Survivor满不会触发Minor GC
• 因为Java对象大多都具备朝生夕死的特征，所以Minor GC非常频繁，所以垃圾回收主要发生在新生代
• Minor GC会引发STW，暂停其他用户线程，当垃圾回收结束，用户线程才恢复运行

4.2Major GC

即老年代GC触发机制、

• 当对象从老年代消失，我们就会说Major GC或Full GC
• 出现Major GC，经常会伴随至少一次的Minor GC(当老年代空间不足时，会先尝试触发Minor GC，如果之后空间还不足，就会触发Major GC)
• Major GC的速度一般比Minor GC慢10倍以上，STW时间更长
• Major GC之后内存还不足，就会OOM

4.3Full GC

当出现以下几种情况会触发Full GC

• 调用System.gc()
• 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Eden，S0（From区）向S1（To区）复制时，对象大小大于To区可用内存，则把对象转入老年代，且老年代可用空间大小小于该对象大小

5.为什么要分代

前面我们说过，不同对象的生命周期不同，且70%-99%的对象都是临时对象，如果不分代，就相当于将所有对象放在一块管理，这样对GC性能影响太大，而分代的唯一理由就是优化GC性能，新生代存储的对象大多都是朝生夕死，这个区域也是GC最频繁的地区，类似数据库连接池对象则放在老年代，这样的分代管理就大大优化GC性能

6.本地线程缓冲TLAB

6.1为什么要有TLAB(Thread Local Allocation Buffer)

我们都知道堆是线程共享的，并且对象在虚拟机中的创建是非常频繁的，在并发情况下是不安全的，比如正在给A对象分配内存，指针还没来得及修改，对象B又使用了原来的指针，解决这个问题有两种方式，一种是对分配空间的动作进行同步，这种方式影响分配速度，另一种就是每个线程在堆中预先分配一小块内存，称为本地线程分配缓冲

6.2什么是TLAB

从内存模型的角度来看，在堆中的Eden区域，jvm为每个线程分配了一小块空间，如图所示

通过TLAB,可以避免一些线程安全问题，因为每个线程的对象创建销毁都是在本地线程的TLAB空间中进行，属于线程私有，不会造成并发问题，并且能够提升内存分配的吞吐量，因此这种内存分配方式被称为快速分配策略，JVM将TLAB作为内存分配的首选，我们可以在程序中通过-XX:UseTLAB设置是否开启TLAB空间

默认情况下，TLAB空间的内存非常小，仅占有整个Eden空间的1%，通过选项-XX:TLABWasteTargetPertcent重新设置所占Eden空间百分比,一旦对象在TLAB空间分配内存失败，JVM就会尝试通过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

7.堆是否是对象存储的唯一选择

到目前为止我们所说的对象都是在堆上创建的，在《深入理解Java虚拟机》中有这样一段描述：

随着JIT编译期的发展和逃逸分析技术逐渐成熟，栈上分配，标量替换优化技术将会导致一些微妙的变化，所有的对象都分配到堆上也渐渐变得不那么绝对了

言外之意，通过其他技术类似逃逸分析技术的发展，对象可以不只分配在对上，也可以在栈上分配了

那么什么是逃逸分析

7.1逃逸分析

举个例子

class Demo{
    void fun(){
        Demo d = new Demo();
    }
}

在fun方法中过的对象仅仅作用在这个方法内，即没有逃逸到方法外，对于这种对象，可以将其分配到栈上，随着方法的结束进行弹栈，栈空间被移除，对象也就被销毁，不存在GC问题，所以经过逃逸分析，我们可以对代码进行多种优化方式

7.2栈上分配

和在逃逸分析中举得例子一样， 对象尽可能的写成局部变量的方式，可以避免垃圾回收，提高程序性能，但值得注意的是：

• 逃逸技术并不是很成熟，且HotSpot虚拟机并没有采用逃逸分析技术，所以到目前为止，所有的对象还是分配到java堆上的

7.3同步省略

线程的同步往往会带来程序性能的下降，举个例子：

未发生逃逸的对象可以省略同步代码块，进而提高性能

7.4标量分配

首先要知道什么是标量(Scalar),值无法再分解的数据，对应着java的原始数据，与之相对的就叫做聚合量，对象就是聚合量，看下面的代码：

public class heapTest {
    public static void main(String[] args){
        alloc();
    }
    static void alloc(){
        Demo d = new Demo();
        System.out.println(d.x + " " + d.y);
    }
}
class Demo{
    int x;
    int y;

}

在alloc函数中，对象未发生逃逸，进而可以将代码拆分为：

static void alloc(){
        int x;
        int y;
        System.out.println(d.x + " " + d.y);
    }

在经过拆分后，大大减少了堆内存的占用