详解JVM的内存分配策略

柔光的暖阳◎ 2023-05-29 03:35 33阅读 0赞

JVM的内存结构模型由方法区、堆、虚拟机栈、本地方法区和程序计数器五个部分组成。虚拟机栈、本地方法和程序计数器是线程私有的，随着方法或线程的结束，对应的内存也被回收了，而Java虚拟机规范也指出可不对方法区（jdk8叫元空间）做垃圾收集，因而可以说垃圾收集主要关注的是堆空间。

### 一、对象是否需要被回收 ###

内存回收前需要先确定那些对象已经“死亡”（没有被其他对象引用）。判断对象的存活方式有2中，分别是“引用计数算法”和“可达性分析算法”。

引用计数算法的原理跟它的名字一样明了，通过在对象中维护一个计数器判断对象是否被使用。当有一个地方引用它，则计数器+1，当引用失效，则计数器-1，任何时刻计数器值为0的对象则是不可被使用的。该算法实现简单，效率也高，但无法处理对象之间的相互循环引用的问题。

public class ReferenceCounterGC {
        public Object instance = null;
        private static final int SIZE= 1024 * 1024;
        //占点内存
        private byte[] socket = new byte[2 * SIZE];
        public static void main(String[] args) {
            ReferenceCounterGC objA = new ReferenceCounterGC();
            ReferenceCounterGC objB = new ReferenceCounterGC();
            objA.instance = objB;
            objB.instance = objA;
            objA = null;
            objB = null;
            System.gc();  //手动GC
        }
    }

通过GC日志发现，内存还是被回收了，可见JVM用的并非引用计数算法。  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hzZjE1NzY4NjE1Mjg0_size_16_color_FFFFFF_t_70][]  
可达性分析算法，也叫根搜索算法。通过一些“GCRoots”对象做为起点，向下搜索对象，走过的路径称为“引用链”。当一个对象到达“GC Roots”没有任何引用链的时候，表明该对象不可用，可被回收。JVM规定可作为“GC Roots”对象的包括：虚拟机栈中的引用对象、方法区中类静态属性引用的对象，方法区中常量引用的对象，Native方法引用的对象。

### 二、对象逃脱 ###

但事实上当一个对象不存在引用链时候，也不一定就会被回收。判断对象真正“死亡”还需要经过标记。

第一次标记会进行筛选，判断对象是否有必要执行finalize()，若对象没有覆盖finalize()或者finalize()方法已经被调用过，则被视作没有必要，对象会被直接回收。若有必要执行，该对象会被放置在一个F-Queue队列里，由一条低优先级的线程去执行finalize()，再回收内存。若此时对象获得新的引用链，则可逃脱被清除的命运，不过运行代价高，不确定性比较大，所以一般不推荐这种方法拯救对象。

### 三、关于引用 ###

垃圾收集算法判定对象的存活其实是跟“引用”有关，一个对象存在被引用和没有被引用这两种状态。若对象没有存在引用状态，此时JVM的内存还很充足，是可以考虑保留对象在内存之中，等到内存不足时再回收。jdk通过定义不同等级的引用对这类“食之无味，弃之可惜”的对象进行划分。

不同等级的引用包含：强引用、软引用、弱引用、虚引用（也叫幻像引用），关于他们的介绍网上资料很多，这里就不再累述了，主要区别在于对象存活生命周期的不同。

### 四、内存分配策略 ###

Java自动内存管理归结到底就两点：给对象分配内存以及回收对象的内存。内存区域分为新生代和老年代，新生代包括1个Eden区和2个Survivor。运行的时候可以通过添加对应参数分配指定内存空间，举个例子：

-Xms2048M -Xmx2048M -XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=256m -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:../logs/gc.log  -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

这里限制了Java堆大小为2048M，且不可扩展，Eden区和Survivor的空间比例是8：1。但整个新生代可用的内存空间其实只有9/10，因为新生代采用的是复制算法，需要保留一个Survivor作为轮换。  
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对象优先分配在Eden，大对象（很长的字符串以及数组）直接进入老年代。新生代连续的内存空间不足以存储对象时会触发Minor GC，老年代同理则会出发Full GC。出现Full GC会至少伴随一次Minor GC且速度比Minor GC慢10倍，因而应该尽量避免Full GC，减少Minor GC。但Minor GC时也是有可能会引发Full GC，因为存在内存空间分配担保。

新生代中的对象熬过一次Minor GC，年龄就会+1，当年龄大于一定程度（默认是15）就会进入老年代，可通过-XX:MaxTenuringThreshold设置。但也有特殊情况，当Surivor空间中相同年龄所有对象大小总和大于Surivor空间的一半，年龄大于等于该年龄的对象可以直接进入老年代，无须受到限制。

虚拟机也提供了参数 -XX:PretenureSizeThreshold，设置老年代分配的阈值，当对象大于该值则直接分配在老年代，可避免在Eden区和两个Survivor区之间发生大量的内存复制。

### 五、理解GC日志 ###

最后以JDK1.8版本为例子说一说如何理解GC日志：

//这里是GC类型，Full GC表明这次GC发生了STW
    //方括号内6115K->728K(9216K)，含义：GC前该区域使用情况->GC后该区域使用情况（该区域总容量）
    //方括号外6115K->736K(19456K)，含义：GC前Java堆已使用容量->GC后Java堆已使用容量（Java堆总容量）
    //0.0039696 secs表示该区域GC占用时间，单位是秒
    [GC (System.gc()) [PSYoungGen: 6115K->728K(9216K)] 6115K->736K(19456K), 0.0039696 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs] 
    [Full GC (System.gc()) [PSYoungGen: 728K->0K(9216K)] [ParOldGen: 8K->623K(10240K)] 736K->623K(19456K), [Metaspace: 3426K->3426K(1056768K)], 0.0083509 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 
    Heap
    //新生代，包括eden和survivor的大小和使用情况
    PSYoungGen      total 9216K, used 166K [0x00000000ff600000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
    eden space 8192K, 2% used [0x00000000ff600000,0x00000000ff629998,0x00000000ffe00000)
    from space 1024K, 0% used [0x00000000ffe00000,0x00000000ffe00000,0x00000000fff00000)
    to   space 1024K, 0% used [0x00000000fff00000,0x00000000fff00000,0x0000000100000000)
    //老年代内存使用信息
    ParOldGen       total 10240K, used 623K [0x00000000fec00000, 0x00000000ff600000, 0x00000000ff600000)
    object space 10240K, 6% used [0x00000000fec00000,0x00000000fec9bcc0,0x00000000ff600000)
    //元空间使用信息
    Metaspace       used 3441K, capacity 4496K, committed 4864K, reserved 1056768K
    class space    used 375K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K

### 七、总结 ###

以上便是对JVM内存分配策略的一个总结，学而时习之，不亦乐乎。很高兴你能看到了这里，如果对文章内容有疑问，欢迎留言、私信交流。

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