jvm深度学习（8）：JVM对象的分配策略

痛定思痛。 2023-03-01 12:26 9阅读 0赞

### ![20200725141919404.png][] ###

### 栈上分配 ###

即方法中的对象没有发生逃逸。  
        **逃逸分析的原理**：分析对象动态作用域，当一个对象在方法中定义后，它可能被外部方法所引用。  
        比如：调用参数传递到其他方法中，这种称之为方法逃逸。甚至还有可能被外部线程访问到，例如：赋值给其他线程中访问的变量，这个称之为线程逃逸。 从不逃逸到方法逃逸到线程逃逸，称之为对象由低到高的不同逃逸程度。  
        如果确定一个对象不会逃逸出线程之外，那么让**对象在栈上分配**内存可以提高 JVM 的效率。

代码示例：

public class EscapeAnalysisTest {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            long start = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 0; i < 50000000; i++) {//5000万次---5000万个对象
                allocate();
            }
            System.out.println((System.currentTimeMillis() - start) + " ms");
            Thread.sleep(600000);
        }
    
        static void allocate() {//逃逸分析（不会逃逸出方法）
            //这个myObject引用没有出去，也没有其他方法使用
            MyObject myObject = new MyObject(2020, 2020.6);
        }
    
        static class MyObject {
            int a;
            double b;
    
            MyObject(int a, double b) {
                this.a = a;
                this.b = b;
            }
        }
    }

然后通过开启和关闭 DoEscapeAnalysis 开关观察不同。 开启逃逸分析（**JVM 默认开启**）

![20200725134906539.png][]

查看执行速度

![20200725134831473.png][]

关闭逃逸分析

![20200725134952281.png][]

执行速度：

![20200725135018534.png][]

我们发现关闭逃逸分析之后，执行速度变慢。我们发现allocate()方法里面创建了对象MyObject,然后其引用在并没有与外部方法存在引用关系。如果使用逃逸分析，Myboject 这个对象属于不可逃逸，JVM 可以做栈上分配，方法执行完立即释放，内存使用高效，执行速度极快。

**小结**：如果是逃逸分析出来的对象可以在栈上分配的话，那么该对象的生命周期就跟随线程了，就不需要垃圾回收，如果是频繁的调用此方法则可以得到很大的性能提高。**采用了逃逸分析后，满足逃逸的对象在栈上分配**。

**逃逸分析图解**

使用逃逸分析：

![20200725135821121.png][]

代码验证  
开启 GC 打印日志 -XX:+PrintGC

![20200725134831473.png][]

没有开启逃逸分析，对象都在堆上分配，会频繁触发垃圾回收（垃圾回收会影响系统性能），导致代码运行慢

![20200725135901259.png][]

代码验证  
开启 GC 打印日志 -XX:+PrintGC  
开启逃逸分析

![2020072514024241.png][]

可以看到关闭了逃逸分析，JVM 在频繁的进行垃圾回收（GC），正是这一块的操作导致性能有较大的差别。

### 对象优先在 Eden 区分配  ###

大多数情况下，对象在新生代 Eden 区中分配。当 Eden 区没有足够空间分配时，虚拟机将发起一次 Minor GC。

### 大对象直接进入老年代 ###

大对象就是指需要大量连续内存空间的 Java 对象，最典型的大对象便是那种很长的字符串，或者元素数量很庞大的数组。  
        大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个不折不扣的坏消息，比遇到一个大对象更加坏的消息就是遇到一群“朝生夕灭”的“短命大对象”，我们写程序的时候应注意避免。  
        在 Java 虚拟机中要避免大对象的原因是，在分配空间时，它容易导致内存明明还有不少空间时就提前触发垃圾收集，以获取足够的连续空间才能安置好它们。而当复制对象时，大对象就意味着高额的内存复制开销。  
        HotSpot 虚拟机提供了-XX:PretenureSizeThreshold 参数，指定大于该设置值的对象直接在老年代分配，这样做的目的就是避免在 Eden 区及两个 Survivor 区之间来回复制，产生大量的内存复制操作。

这样做的**目的**：

**1.避免大量内存复制；**

**2.避免提前进行垃圾回收，明明内存有空间进行分配。**

PretenureSizeThreshold 参数只对 Serial 和 ParNew 两款收集器有效。-XX:PretenureSizeThreshold=4m

### 长期存活对象进入老年区 ###

HotSpot 虚拟机中多数收集器都采用了分代收集来管理堆内存，那内存回收时就必须能决策哪些存活对象应当放在新生代，哪些存活对象放在老年代中。 为做到这点，虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄(Age)计数器，存储在对象头中。

![20200725140849117.png][]

如果对象在 Eden 出生并经过第一次 Minor GC 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 区中每熬过一次 Minor GC，年龄就增加 1，当它的年龄增加到一定程度(并发的垃圾回收器默认为 15,CMS 是 16 )时，就会被晋升到老年代中。  
\-XX:MaxTenuringThreshold 调整

### 对象年龄动态判定 ###

为了能更好地适应不同程序的内存状况，虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到了 MaxTenuringThreshold 才能晋升老年代，如果在 Survivor 空间中 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。

### 空间分配担保 ###

在发生 Minor GC 之前，虚拟机会先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总空间，如果这个条件成立，那么 Minor GC 可以确保是安全的。如果不成立，则虚拟机会查看 HandlePromotionFailure 设置值是否允许担保失败。如果允许，那么会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于，将尝试着进行一次 Minor GC，尽管这次 Minor GC 是有风险的，如果担保失败则会进行一次 Full GC；如果小于，或者 HandlePromotionFailure 设置不允许冒险，那这时也要改为进行一次 Full GC。

### 本地线程分配缓冲(TLAB) ###

内存分配的动作按照线程划分在不同的空间之中进行，即每个线程在 Java 堆中预先分配一小块私有内存，也就是本地线程分配缓冲（Thread Local Allocation Buffer,TLAB），JVM 在线程初始化时，同时也会申请一块指定大小的内存，只给当前线程使用，这样每个线程都单独拥有一个 Buffer，如果需要分配内存，就在自己的 Buffer 上分配，这样就不存在竞争的情况，可以大大提升分配效率，当 Buffer 容量不够的时候，再重新从 Eden 区域申请一块 继续使用。  
        TLAB 的目的是在为新对象分配内存空间时，让每个 Java 应用线程能在使用自己专属的分配指针来分配空间，减少同步开销。  
        TLAB 只是让每个线程有私有的分配指针，但底下存对象的内存空间还是给所有线程访问的，只是其它线程无法在这个区域分配而已。当一个TLAB 用满（分配指针top撞上分配极限end了），就新申请一个 TLAB。

**声明：本文为学习享学课堂三期JVM章节课后所做的学习总结，文中借鉴King老师上课笔记和课堂PPT。**

[20200725141919404.png]: /images/20230208/2414ecf989ce46e6b8662160e0ded873.png
[20200725134906539.png]: /images/20230208/d86f09f2513d44d4bb47e4d6e72eda8d.png
[20200725134831473.png]: /images/20230208/45088636f4f44c24a1d695538da37c9d.png
[20200725134952281.png]: /images/20230208/ee3ec0ce7be9472eb4ea7f2e8e5728c7.png
[20200725135018534.png]: /images/20230208/c681545f185b4f2a9ca7d87da124e2c9.png
[20200725135821121.png]: /images/20230208/ef8b7e0a0118446c8a951530aa23f655.png
[20200725135901259.png]: /images/20230208/ef9d16e42bf549258581473f8cc8c6c9.png
[2020072514024241.png]: /images/20230208/fdbdb8bb109a4590bf8189a4b9fa9b67.png
[20200725140849117.png]: /images/20230208/6a527f2f2c2945ca971bb51c42a070b7.png