运行时数据区最重要的内容,对应书中2.2.4节、3.8节。
位置:
1. 概述
一个java进程对应一个jvm虚拟机,也对应一个堆空间一个JVM实例只存在一个堆内存,堆也是Java内存管理的核心区域Java堆区在JVM启动的时候即被创建,其空间大小也就确定了。是JVM管理的最大一块内存空间(也是最重要的) 堆内存的大小是可以调节的 《JAVA虚拟机规范》规定,堆可以处于物理上不连续的内存空间中,但在逻辑上他应该被视为连续的。所有的线程共享Java堆,在这里还可以划分线程私有的缓冲区(TLAB)《Java虚拟机规范》中对java堆的描述是:所有的对象实例以及数组都应当在运行时分配在堆上。 从实际角度出发,应该是几乎所有的对象实例都在这里分配内存。随着逃逸分析技术的日渐强大,栈上分配、标量替换优化手段已经导致了一些变化,所以所有对象实例分配在堆上已经不是那么绝对了。 数组和对象可能永远不会存储在栈上,因为栈帧中保存引用,这个引用指向对象或者数组在堆中的位置。在方法结束后,堆中的对象不会马上被移除,仅仅在垃圾收集的时候才会被移除堆,是GC执行垃圾回收的重点区域。1.1 例:
public class SimpleHeap {private int id;//属性、成员变量public SimpleHeap(int id) {this.id = id;}public void show() {System.out.println("My ID is " + id);}public static void main(String[] args) {SimpleHeap sl = new SimpleHeap(1);SimpleHeap s2 = new SimpleHeap(2);int[] arr = new int[10];Object[] arr1 = new Object[10];}}
1.2 堆空间内存细分:(注意JDK7到JDK8的变化)
现代垃圾收集器大部分都基于分代收集理论设计,堆空间细分为:
约定:新生区 = 新生代 = 年轻代、 养老区 = 老年区 = 老年代、
永久区 = 永久代
堆空间内部结构,JDK1.8之前从永久代 替换成 元空间
堆空间逻辑上包括 永久代/元空间,实际上控制不到
1.3 在1.8之后,字符串常量池也存在于堆中
jdk1.6及之前,StringTable与方法区一同在永久代中。jdk1.8之后,方法区转移到本地内存中,但是将StringTable转移到堆内存中。原因:
StringTable中存在大量的字符串对象,运行时间增长永久代内存占用过多,且永久代只有在触发FULL GC时才进行垃圾回收,回收频率过慢。转移到堆中可以利用虚拟机在堆内存中频繁的垃圾回收,处理StringTable中对象过多情况。
2. 设置堆内存大小和OOM
2.1 设置堆空间大小
其中-X是jvm的运行参数 ms是memory start的意思
Java堆区用于存储Java对象实例,那么堆的大小在JVM启动时就已经设定好了,大家可以通过选项"-Xms
"和"-Xmx
"来进行设置。-Xms
用于表示堆区的初始内存,等价于-XX:InitialHeapSize
-Xmx
则用于表示堆区的最大内存,等价于-XX:MaxHeapSize
一旦堆区中的内存大小超过“-Xmx”所指定的最大内存时,将会抛出OutofMemoryError异常。通常会将-Xms和-Xmx两个参数配置相同的值,其目的是为了能够在Java垃圾回收机制清理完堆区后不需要重新分隔计算堆区的大小,从而提高性能。默认情况下: 初始内存大小:物理电脑内存大小/64最大内存大小:物理电脑内存大小/4
2.1.1 测试:
代码:/*** 1. 设置堆空间大小的参数* -Xms 用来设置堆空间(年轻代+老年代)的初始内存大小*-X 是jvm的运行参数*ms 是memory start* -Xmx 用来设置堆空间(年轻代+老年代)的最大内存大小** 2. 默认堆空间的大小*初始内存大小:物理电脑内存大小 / 64*最大内存大小:物理电脑内存大小 / 4** 3. 手动设置:-Xms600m -Xmx600m*开发中建议将初始堆内存和最大的堆内存设置成相同的值。** 4. 查看设置的参数:方式一: jps / jstat -gc 进程id* 方式二:-XX:+PrintGCDetails*/public class HeapSpaceInitial {public static void main(String[] args) {//返回Java虚拟机中的堆内存总量long initialMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024;//返回Java虚拟机试图使用的最大堆内存量long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024;System.out.println("-Xms : " + initialMemory + "M");System.out.println("-Xmx : " + maxMemory + "M");}}
设置大小:
测试:
其中新生代中包含伊甸园和survior1和survior2区,但是2个survior区只能选择一个使用,所以我们设置了堆空间大小为600m,但是通过代码查看下来只有575M
如图S0和S1,2个幸存者区,只有一个是可以使用的内存空间,另一个一定是空的。
查看设置的参数: 方式一:jps / jstat -gc 进程id
方式二:-XX:+PrintGCDetails
2.2 OutOfMemory举例
设置堆空间大小为600M
执行如下代码:
/*** 数组和对象都是存放在对空间中,这里不停循环创建picture对象,并且对象中还有数组*/public class OOMTest {public static void main(String[] args) {List<Picture> list = new ArrayList<>();while (true) {try {Thread.sleep(2);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}list.add(new Picture(new Random().nextInt(1024 * 1024)));}}}class Picture {private byte[] pixels;public Picture(int length) {this.pixels = new byte[length];}}
查看VisualVM工具:(jdk9之后需要自己下载)
可以看到其中的一个survivor区是空的,新生代+survivor1区+老年代等于600M.
Eden区不断增加,满了之后加到老年代,老年代不断增加,当老年代满了之后就报出OOM错误。
溢出的原因:
3. 年轻代和老年代
存储在JVM中的Java对象可以被划分为两类: 一类是生命周期较短的瞬时对象,这类对象的创建和消亡都非常迅速另一类对象的生命周期却非常长,在某些极端的情况下还能够与JVM的生命周期保持一致。 Java堆区进一步细分的话,可以划分为年轻代(YoungGen)和老年代(OldGen)其中年轻代又可以划分为Eden空间、survior0空间和survior1空间(有时也叫from区、to区)3.1 设置堆空间中区域大小
3.1.1 配置新生代与老年代在堆结构的占比(下面这些参数在开发中一般不会调)
默认-XX:NewRatio=2
,表示新生代占和老年代的比例是1:2,新生代占整个堆的1/3可以修改-XX:NewRatio=4
,表示新生代占和老年代的比例是1:4,新生代占整个堆的1/5当发现在整个项目中,生命周期长的对象偏多,那么就可以通过调整老年代的大小,来进行调优
3.1.2 新生代的比例
在HotSpot中,Eden空间和另外两个survivor空间缺省所占的比例是8 : 1 : 1当然开发人员可以通过选项-XX:SurvivorRatio
调整这个空间比例。比如-XX:SurvivorRatio=8
几乎所有的Java对象都是在Eden区被new出来的。绝大部分的Java对象的销毁都在新生代进行了(有些大的对象在Eden区无法存储时候,将直接进入老年代) IBM公司的专门研究表明,新生代中80%的对象都是“朝生夕死”的。 可以使用选项"-Xmn"设置新生代最大内存大小,但这个参数一般使用默认值就可以了。新生区的对象默认生命周期超过 15 ,将进入老年代3.1.2 测试:
/*** -Xms600m -Xmx600m** -XX:NewRatio : 设置新生代与老年代的比例。默认值是2.* -XX:SurvivorRatio :设置新生代中Eden区与Survivor区的比例。默认值是8* -XX:-UseAdaptiveSizePolicy :关闭自适应的内存分配策略 (暂时用不到)* -Xmn:设置新生代的空间的大小。 (一般不设置)* 如果同时设置了-Xmn和-XX:NewRatio,那么以-Xmn为准*/public class EdenSurvivorTest {public static void main(String[] args) {System.out.println("我只是来打个酱油~");try {Thread.sleep(1000000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}
通过命令行查看各种比例 查看新生代与老年代的比例jps
jinfo -flag NewRatios 进程id
查看新生区中伊甸园区与幸存者区的比例jps
jinfo -flag SurvivorRatio 进程id
设置 JVM 参数-Xms600m -Xmx600m -XX:NewRatio=2 -XX:SurvivorRatio=8
jvisual中查看:可以看到并不是8:1:1,而是6:1:1,这是因为这个配置是自适应的,
手动设置比例:-XX:SurvivorRatio=8
4. 对象分配过程
书中3.8节
4.1 对象分配正常情况:
为新对象分配内存是一件非常严谨和复杂的任务,JVM的设计者们不仅需要考虑内存如何分配、在哪里分配等问题,并且由于内存分配算法与内存回收算法密切相关,所以还需要考虑GC执行完内存回收后是否会在内存空间中产生内存碎片。
new的对象先放伊甸园区。此区有大小限制。当伊甸园的空间填满时,程序又需要创建对象,JVM的垃圾回收器将对伊甸园区进行垃圾回收(MinorGC),将伊甸园区中的不再被其他对象所引用的对象进行销毁。再加载新的对象放到伊甸园区。然后将伊甸园中的剩余对象移动到幸存者0区。如果再次触发垃圾回收,此时将伊甸园区和幸存者0区进行垃圾回收,没有被回收的象就会放到幸存者1区。如果再次经历垃圾回收,此时会重新放回幸存者0区,接着再去幸存者1区。啥时候能去养老区呢?可以设置次数。默认是15次。 设置 JVM 参数:-XX:MaxTenuringThreshold=N
进行设置 在养老区,相对悠闲。当养老区内存不足时,再次触发GC:Major GC,进行养老区的内存清理若养老区执行了Major GC之后,发现依然无法进行对象的保存,就会产生OOM异常。
通过图来分解一下步骤:
4.1.1 第一步:
创建的对象先存放到Eden区;当Eden区满的时候会触发YGC/MinorGC,通过算法计算后红色的对象被回收了;绿色的对象还需要被使用,也就是幸存下来了,就被存放到幸存者0区;从Eden区到幸存者0区的对象,我们给他们设置一个年龄计数器age,并将age赋为1,这时Eden中就没有对象了。4.1.2 第二步:
当第一步中Eden被清空后,又来了很多对象,继续存放到Eden区。Eden区满了后再去触发YGC/MinorGC,将红色的回收,绿色的还被使用此时就要将Eden中的幸存者存放到此时为空的幸存者区,即幸存者1区S1区,设置age为1。(此时,S0就是From区,S1就是to区,即谁空谁就是to区)。再上面将Eden中的幸存者存放到To区时,同样要判断from区中的对象是否还需要使用,如果需要使用的也放到to区,同时age+1,不需要使用的就回收。此时eden区和幸存者0区(此时的from区)都为空4.1.3 第三步:
不停重复上面的过程后,达到如果图中的情况:Eden区中有一个对象幸存,存放到此时的TO区S0区,From区S1中age为1的转移到TO区并age+1,同时From区中有2个对象的age达到15了,就会发生晋升,转移到老年代区,而不是到to区。这个15就是阈值,可以通过设置修改。在From区中,并不是大于阈值才能晋升到老年代,当From区中相同年龄对象的总数大于From区空间的一半时,年龄大于或等于该年龄的对象就会直接进入老年代4.1.4 总结:
针对幸存者s0,s1区的总结:复制之后有交换,谁空谁是to关于垃圾回收:频繁在新生区收集,很少在养老区收集,几乎不在永久区/元空间收集。幸存者区并不会触发GC,只有在Eden区满的时候会触发,然后对Eden区和幸存者区一起GC,也就是说幸存者区的GC操作是在Eden区满的时候触发的。4.1.5 代码示例:
/*** -Xms600m -Xmx600m*/public class HeapInstanceTest {byte[] buffer = new byte[new Random().nextInt(1024 * 200)];public static void main(String[] args) {ArrayList<HeapInstanceTest> list = new ArrayList<HeapInstanceTest>();while (true) {list.add(new HeapInstanceTest());try {Thread.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}}
注意【伊甸园区、幸存者区、老年区】的内存变化趋势
4.2 对象分配特殊情况
我们通过上面的图来做分解:
如果Eden区放得下,直接放在Eden区;如果放不下,触发YGC,进入到上面说的正常情况如果经过YGC后,Eden区仍然放不下,直接放到Old区,如果老年代能放得下,那就在老年代中分配内存如果老年代仍然放不下,那经过FGC/MajorGC后如果Old区放得下,就放到老年代如果经过FGC后,老年代仍然放不下,就会触发OOM在第一步中,进入到正常情况后,如果TO区还是放不下,那么就会直接晋升到老年代重复3,4步骤
4.3 MinorGC,MajorGC和FullGC
4.3.1 分带收集思想
我们都知道,JVM调优的一个环节,也就是垃圾收集,我们需要尽量的避免垃圾回收,因为在垃圾回收的过程中,容易出现STW(Stop the World)的问题,而 Major GC 和 Full GC出现STW的时间,是Minor GC的10倍以上
JVM在进行GC时,并非每次都对上面三个内存( 新生代、老年代;方法区 )区域一起回收的,大部分时候回收的都是指新生代。
针对Hotspot VM的实现,它里面的GC按照回收区域又分为两大种类型:一种是部分收集(Partial GC),一种是整堆收集(FullGC)
部分收集:不是完整收集整个Java堆的垃圾收集。其中又分为: 新生代收集( Minor GC / Young GC ):只是新生代( Eden、S0/S1 )的垃圾收集老年代收集( Major GC / Old GC ):只是老年代的垃圾收集。 目前,只有CMS GC会有单独收集老年代的行为。注意,很多时候Major GC会和Full GC混淆使用,需要具体分辨是老年代回收还是整堆回收。 混合收集(Mixed GC):收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。 目前,只有G1 GC会有这种行为 整堆收集(Full GC):收集整个java堆和方法区的垃圾收集。
4.3.2 年轻代Minor GC触发条件
当年轻代空间不足时,就会触发Minor GC,这里的年轻代满指的是Eden区满,Survivor区满不会触发GC。(每次Minor GC会清理年轻代的内存)因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性,所以Minor GC非常频繁,一般回收速度也比较快。这一定义既清晰又易于理解。Minor GC会引发STW,暂停其它用户的线程,等待垃圾回收线程结束,用户线程才恢复运行4.3.3 老年代(Major GC / Full GC)触发条件
指发生在老年代的GC,对象从老年代消失时,我们说 “Major Gc” 或 “Full GC” 发生了出现了MajorGc,经常会伴随至少一次的Minor GC(但非绝对的,在Parallel Scavenge收集器的收集策略里就有直接进行Major GC的策略选择过程) 也就是在老年代空间不足时,会先尝试触发Minor GC,如果之后空间还不足,则触发Major GC Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上,STW的时间更长如果Major GC后,内存还不足,就报OOM了4.3.4 Full GC 触发机制(后面细讲)
触发Full GC执行的情况有如下五种:
调用System.gc( )时,系统建议执行Full GC,但是不必然执行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区、survivor space0(From Space)区 向survivor space1(To Space)区复制时,对象大小大于To Space可用内存,则把该对象转存到老年代,且老年代的可用内存 小于 该对象大小
说明:Full GC 是开发或调优中尽量要避免的。这样STW时间会短一些
4.3.5 GC距离与日志分析
代码:
/*** 测试MinorGC、MajorGC、FullGC* JVM 参数:-Xms9m -Xmx9m -XX:+PrintGCDetails*/public class GCTest {public static void main(String[] args) {int i = 0;try {List<String> list = new ArrayList<>();String a = "";while (true) {list.add(a);a = a + a;i++;}} catch (Throwable t) {t.printStackTrace();System.out.println("遍历次数为:" + i);}}}
GC 日志:在 OOM 之前,一定会触发一次 Full GC ,因为只有在老年代空间不足且进行垃圾回收后仍然空间不足的时候,才会爆出OOM异常
解释:
[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 1319K->0K(2560K)] [ParOldGen: 6782K->4864K(7168K)] 8102K->4864K(9728K)[Metaspace: 3452K->3452K(1056768K)], 0.0050464 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
[PSYoungGen: 1319K->0K(2560K)] :年轻代总空间为2560K,当前占用 1319K ,经过垃圾回收后占用 0K[ParOldGen: 6782K->4864K(7168K)] :老年代总空间为 7168K ,当前占用 6782K ,经过垃圾回收后占用 4864K8102K->4864K(9728K):堆内存总空间为 9728K ,当前占用 8102K ,经过垃圾回收后占用 4864K[Metaspace: 3452K->3452K(1056768K)] :元空间总空间为 1056768K ,当前占用3452K ,经过垃圾回收后占用 3452K0.0050464 secs :垃圾回收用时 0.0050464 secs
4.4 堆空间分代思想
为什么要把Java堆分代?不分代就不能正常工作了吗?
经研究,不同对象的生命周期不同。70%-99%的对象是临时对象 新生代:有Eden、两块大小相同的Survivor(又称为from/to,s0/s1)构成,to总为空老年代:存放新生代中经历多次GC仍然存活的对象 其实不分代完全可以,分代的唯一理由就是优化GC性能。 如果没有分代,那所有的对象都在一块,如果把一个学校的人关在一个教室。GC的时候要找到哪些对象没用,这样就会对堆的所有区域进行扫描。而很多对象都是朝生息死的,如果分代的话,把新创建的对象放到某一地方,当GC的时候先把这块存储“朝生息死”对象的区域进行回收,这样就会腾出很大的空间和时间。
4.5 内存分配策略
4.5.1 一般情况
如果对象在Eden出生并经过第一次MinorGC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中每熬过一次MinorGC,年龄就增加一岁,当他的年龄增加到某种程度(默认为15岁,其实每个JVM,每个GC都有所不同)时,就会被晋升到老年代中。对象晋升老年代的年龄阈值,可以通过选项,-XX:MaxTenuringThreshold
来设置。
4.5.2 针对不同年龄段的对象分配原则:
优先分配到Eden大对象直接分配到老年代 尽量避免程序中出现过多的大对象更要避免大对象是朝生夕死的 长期存活的对象分配到老年代动态对象年龄判断 如果Survivor区中相同年龄的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 -XX:HandlePromotionFailure,也就是经过Minor GC后,所有的对象都存活,因为Survivor比较小,所以就需要将Survivor无法容纳的对象,存放到老年代中。4.5.3 大对象直接分配到老年代代码演示:
/*** 测试:大对象直接进入老年代* jvm参数:-Xms60m -Xmx60m -XX:NewRatio=2 -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+PrintGCDetails*/public class YoungOldAreaTest {public static void main(String[] args) {byte[] buffer = new byte[1024 * 1024 * 20]; //20m}}
整个过程并没有进行垃圾回收,并且 ParOldGen 区直接占用了 20MB 的空间,说明大对象直接怼到了老年代中:
4.6 TLAB
4.6.1 为什么有TLAB(ThreadLocal Allocation Buffer)
堆区是线程共享区域,任何线程都可以访问到堆区中的共享数据由于对象实例的创建在JVM中非常频繁,因此在并发环境下从堆区中划分内存空间是线程不安全的为避免多个内存操作统一地址,需要使用加锁等机制,进而影响分配速度4.6.2 什么是TLAB
从内存模型而不是垃圾收集的角度,对Eden区域继续进行划分,JVM为每个线程分配了一个私有缓存区域,它包含在Eden空间内。多线程同时分配内存时,使用TLAB可以避免一系列的非线程安全问题,同时还能够提升内存分配的吞吐量,因此我们可以将这种内存分配方式称之为快速分配策略据。我所知所有OpenJDK衍生出来的JVM都提供了TLAB的设计4.6.3 TLAB再说明
尽管不是所有的对象实例都能够在TLAB中成功分配内存,但JVM确实是将TLAB作为内存分配的首选。在程序中,开发人员可以通过选项-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%,当然我们可以通过选项-XX:TLABWasteTargetPercent
设置TLAB空间所占用Eden空间的百分比大小。一旦对象在TLAB空间分配内存失败时,JVM就会尝试着通过使用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。-XX:UseTLAB默认是开启的4.6.4 TLAB步骤
假设new Person()
先进行编译,然后通过类加载,成功后会进入TLAB分配,如果通过TLAB分配了空间,就实例化对象了如果TLAB没有分配空间,说明对象比较大或者TLAB空间不够了,就分配到线程共享的Eden区
5. 堆空间的参数设置
5.1 具体查看某个参数的值的指令:
jps:查看当前运行中的进程jinfo -flag SurvivorRation 进程id
5.2 常用参数设置:
-XX:+PrintFlagsInitial
:查看所有的参数的默认初始值-XX:+PrintFlagsFinal
:查看所有的参数的最终值(可能会存在修改,不再是初始值)-Xms
:初始堆空间内存(默认为物理内存的1/64)-Xmx
:最大堆空间内存(默认为物理内存的1/4)-Xmn
:设置新生代的大小(初始值及最大值)-XX:NewRatio
:配置新生代与老年代在堆结构的占比-XX:SurvivorRatio
:设置新生代中Eden和S0/S1空间的比例-XX:MaxTenuringThreshold
:设置新生代垃圾的最大年龄-XX:+PrintGCDetails
:输出详细的GC处理日志-XX:+PrintGC 或 -verbose:gc
:打印gc简要信息-XX:HandlePromotionFalilure
:是否设置空间分配担保5.3 空间担保策略:(JDK7之后不能设置,一直为true)
在发生Minor GC之前,虚拟机会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的总空间。
如果大于,则此次Minor GC是安全的如果小于,则虚拟机会查看-XX:HandlePromotionFailure设置值是否允许担保失败。 如果HandlePromotionFailure=true,那么会继续检查老年代最大可用连续空间是否大于历次晋升到老年代的对象的平均大小如果大于,则尝试进行一次Minor GC,但这次Minor GC依然是有风险的;如果小于,则进行一次Full GC。 如果HandlePromotionFailure=false,则进行一次Full GC。
在JDK6 Update 24之后 (JDK 7),HandlePromotionFailure参数不会再影响到虚拟机的空间分配担保策略,观察openJDK中的源码变化,虽然源码中还定义了HandlePromotionFailure参数,但是在代码中已经不会再使用它。JDK6 Update 24之后的规则变为只要老年代的连续空间大于新生代对象总大小或者历次晋升的平均大小就会进行Minor GC,否则将进行Full GC。即 HandlePromotionFailure=true
5.4 注意Eden区和Survivor区设置比例的问题
如果Eden设置比Survivor大很多: 那么对象很可能在没有达到阈值时,就进入了老年代,这样之后要执行的GC就是Major GC,耗时更久,我们的目的是将对象存放在新生代 如果Eden设置和Survivor差不多大: 那么Eden区很容易就满了,会频繁的触发Minor GC,占用用户线程。6. 逃逸分析
jdk1.7后默认开启
-XX:+DoEscapeAnalysis
显式开启逃逸分析
-XX:+PrintEscapeAnalysis
查看逃逸分析的筛选结果
6.1 堆是分配对象存储的唯一选择吗?
在《深入理解Java虚拟机》中关于Java堆内存有这样一段描述:
随着JIT编译器的发展与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。
在Java虚拟机中,对象是在Java堆中分配内存的,这是一个普遍的常识。但是,有一种特殊情况,那就是如果经过逃逸分析(Escape Analysis)后发现,一个对象并没有逃逸出方法的话,那么就可能被优化成栈上分配。这样就无需在堆上分配内存,也无须进行垃圾回收了。这也是最常见的堆外存储技术。
此外,前面提到的基于OpenJDK深度定制的TaoBao VM( 淘宝虚拟机 ),其中创新的GCIH(GC invisible heap)技术实现off-heap,将生命周期较长的Java对象从heap中移至heap外,并且GC不能管理GCIH内部的Java对象,以此达到降低GC的回收频率和提升GC的回收效率的目的。
6.2 逃逸分析概述:
如何快速的判断是否发生了逃逸分析,就看new的对象实体是否有可能在方法外被调用。
如何将堆上的对象分配到栈,需要使用逃逸分析手段。这是一种可以有效减少Java程序中同步负载和内存堆分配压力的跨函数全局数据流分析算法。通过逃逸分析,Java Hotspot编译器能够分析出一个新的对象的引用的使用范围从而决定是否要将这个对象分配到堆上。逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域: 当一个对象在方法中被定义后,对象只在方法内部使用,则认为没有发生逃逸。当一个对象在方法中被定义后,它被外部方法所引用,则认为发生逃逸。例如作为调用参数传递到其他地方中。
6.2.1 举例1:
public void method1() {V v = new V();// user vv = null;}
对象v在方法内部定义,并在方法没有引用指向它(内部创建,内部消亡),所以这个对象的作用区域就是这个方法内部,所以我们认为它没有发生逃逸现象。
则可以分配到栈上,随着方法执行的结束,栈空间就被移除
6.2.2 举例2:
// StringBuffer sb 发生了逃逸public static StringBuffer createStringBuffer(String s1, String s2) {StringBuffer sb = new StringBuffer();sb.append(s1);sb.append(s2);return sb;}
// 如果想要StringBuffer sb不发生逃逸,可以这样写public static String createStringBuffer(String s1, String s2) {StringBuffer sb = new StringBuffer();sb.append(s1);sb.append(s2);return sb.toString();}
6.2.3 逃逸的几种情况
/*** 逃逸分析** 如何快速的判断是否发生了逃逸分析,大家就看new的对象实体是否有可能在方法外被调用。*/public class EscapeAnalysis {public EscapeAnalysis obj;//方法返回EscapeAnalysis对象,发生逃逸public EscapeAnalysis getInstance(){return obj == null? new EscapeAnalysis() : obj;}//为成员属性赋值,发生逃逸public void setObj(){this.obj = new EscapeAnalysis();}//思考:如果当前的obj引用声明为static的? 仍然会发生逃逸。// 对象的作用域仅在当前方法中有效,没有发生逃逸public void useEscapeAnalysis(){EscapeAnalysis e = new EscapeAnalysis();}// 引用成员变量的值,发生逃逸public void useEscapeAnalysis1(){EscapeAnalysis e = getInstance(); //这个e对象,本身就是从外面的方法逃逸进来的//getInstance().xxx()同样会发生逃逸}}
6.2.4 结论:
开发中能使用局部变量的,就不要在方法外定义。
6.3 基于逃逸分析的代码优化:
使用逃逸分析,编译器可以对代码做如下优化:
栈上分配:如果一个对象在子程序中被分配,要使指向该对象的指针永不逃逸,对象可能使栈分配的候选,而不是堆分配。同步省略:如果一个对象在子程序中被分配,要使指向该对象的指针永不逃逸,对象可能使栈分配的候选,而不是堆分配。分离对象或变量替换:如果一个对象在子程序中被分配,要使指向该对象的指针永不逃逸,对象可能使栈分配的候选,而不是堆分配。
6.3.1 栈上分配
将对象分配在栈上,也节省了给对象分配内存的时间,可以节省很多时间。
JIT编译器在编译期间根据逃逸分析的结果,发现如果一个对象并没有逃逸出方法的话,就可能被优化成栈上分配。分配完成后,继续在调用栈内执行,最后线程结束,栈空间被回收,局部变量也被回收。这样就无需进行垃圾回收了。常见的栈上分配的场景: 在逃逸分析中,已经说明了。发生逃逸情况的是:给成员变量赋值、方法返回值、实例引用传递;不是这些情况的就是没有发生逃逸。
测试:
/*** 栈上分配测试* -Xmx256m -Xms256m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails*/public class StackAllocation {public static void main(String[] args) {long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 10000000; i++) {alloc();}// 查看执行时间long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("花费的时间为: " + (end - start) + " ms");// 为了方便查看堆内存中对象个数,线程sleeptry {Thread.sleep(1000000);} catch (InterruptedException e1) {e1.printStackTrace();}}private static void alloc() {User user = new User(); //未发生逃逸}static class User {}}
未开启逃逸分析日志:-Xmx256m -Xms256m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails
,可以看到堆中有new出来的User的对象
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 65536K->560K(76288K)] 65536K->568K(251392K), 0.0017179 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 66096K->464K(76288K)] 66104K->480K(251392K), 0.0017602 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 花费的时间为: 74 ms
开启逃逸分析日志:-Xmx256m -Xms256m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails
// 并没有发生 GC ,耗时 3ms ,栈上分配是真的快啊花费的时间为: 4 ms
6.3.2 同步省略
如果一个对象被发现只能从一个线程被访问到,那么对于这个对象的操作可以不考虑同步。
线程同步的代价是相当高的,同步的后果是降低并发性和性能。在动态编译同步块的时候,JIT编译器可以借助逃逸分析来判断同步块所使用的锁对象是否只能够被一个线程访问而没有被发布到其他线程。如果没有,那么JIT编译器在编译这个同步块的时候就会取消对这部分代码的同步。这样就能大大提高并发性和性能。这个取消同步的过程就叫同步省略,也叫锁消除。
举例:
// 例如下面的代码,根本起不到锁的作用public class SynchronizedTest {public void f() {Object hellis = new Object();synchronized(hellis) {System.out.println(hellis);}}}// 代码中对hellis这个对象加锁,但是hellis对象的生命周期只在f( )方法中,并不会被其他线程所访问到,所以在JIT编译阶段就会被优化掉,优化成:public void f() {Object hellis = new Object();System.out.println(hellis);}
注意:反编译字节码文件:字节码文件中并没有进行优化,可以看到加锁和释放锁的操作依然存在,同步省略操作是在解释运行时发生的
6.3.3 分离对象或标量替换
有的对象可能不需要作为一个连续的内存结构存在也可以被访问到,那么对象的部分(或全部)可以不存储在内存,而是存储在CPU寄存器中。
还是相当于将对象分配在栈上,节省了对象内存分配的时间,能够大大节省时间。
标量(scalar)是指一个无法再分解成更小的数据的数据。Java中的原始数据类型就是标量。相对的,那些还可以分解的数据叫做聚合量(Aggregate),Java中的对象就是聚合量,因为他可以分解成其他聚合量和标量。在JIT阶段,如果经过逃逸分析,发现一个对象不会被外界访问的话,那么经过JIT优化,就会把这个对象拆解成若干个其中包含的若干个成员变量来代替。这个过程就是标量替换。
代码示意:
public static void main(String args[]) {alloc();}class Point {private int x;private int y;}private static void alloc() {Point point = new Point(1,2);System.out.println("point.x" + point.x + ";point.y" + point.y);}// 以上代码,经过标量替换后,就会变成private static void alloc() {int x = 1;int y = 2;System.out.println("point.x = " + x + "; point.y=" + y);}
可以看到,Point这个聚合量经过逃逸分析后,发现他并没有逃逸,就被替换成两个聚合量了。
那么标量替换有什么好处呢?就是可以大大减少堆内存的占用。因为一旦不需要创建对象了,那么就不再需要分配堆内存了。
标量替换为栈上分配提供了很好的基础
变量替换参数设置:
参数-XX:+EliminateAllocations
:开启了标量替换(默认打开),允许将对象打散分配在栈上
代码测试:
/*** 标量替换测试* -Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:-EliminateAllocations*/public class ScalarReplace {public static class User {public int id;public String name;}public static void alloc() {User u = new User(); //未发生逃逸u.id = 5;u.name = "";}public static void main(String[] args) {long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 10000000; i++) {alloc();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("花费的时间为: " + (end - start) + " ms");}}
1. 不开启结果:-Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:+EliminateAllocations
[GC (Allocation Failure) 25600K->536K(98304K), 0.0021681 secs][GC (Allocation Failure) 26136K->536K(98304K), 0.0019547 secs][GC (Allocation Failure) 26136K->472K(98304K), 0.0016708 secs][GC (Allocation Failure) 26072K->536K(98304K), 0.0016899 secs][GC (Allocation Failure) 26136K->584K(98304K), 0.0018258 secs][GC (Allocation Failure) 26184K->568K(101376K), 0.0015689 secs][GC (Allocation Failure) 32312K->461K(101376K), 0.0015208 secs][GC (Allocation Failure) 32205K->461K(101376K), 0.0010466 secs]// 有GC花费的时间为: 84 ms
2. 开启结果:-Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:+EliminateAllocations
// 日志分析:无垃圾回收,用时 5ms花费的时间为: 5 ms
逃逸分析相关设置:
上述代码在主函数中调用了1亿次alloc( )方法,进行对象创建由于User对象实例需要占据约16字节的空间,因此累计分配空间达到将近1.5GB。
如果堆空间小于这个值,就必然会发生GC。使用如下参数运行上述代码:
-server -Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:+EliminateAllocations
这里设置参数如下:
参数 -server:启动Server模式,因为在server模式下,才可以启用逃逸分析。参数 -XX:+DoEscapeAnalysis:启用逃逸分析参数 -Xmx10m:指定了堆空间最大为10MB参数 -XX:+PrintGC:将打印GC日志。参数 -XX:+EliminateAllocations:开启了标量替换(默认打开),允许将对象打散分配在栈上,比如对象拥有id和name两个字段,那么这两个字段将会被视为两个独立的局部变量进行分配
6.4 逃逸分析总结:
关于逃逸分析的论文在1999年就已经发表了,但直到JDK1.6才有实现,而且这项技术到如今也并不是十分成熟的。其根本原因就是无法保证逃逸分析的性能消耗一定能高于他的消耗。虽然经过逃逸分析可以做标量替换、栈上分配、和锁消除。但是逃逸分析自身也是需要进行一系列复杂的分析的,这其实也是一个相对耗时的过程。一个极端的例子,就是经过逃逸分析之后,发现没有一个对象是不逃逸的。那这个逃逸分析的过程就白白浪费掉了。虽然这项技术并不十分成熟,但是它也是即时编译器优化技术中一个十分重要的手段。注意到有一些观点,认为通过逃逸分析,JVM会在栈上分配那些不会逃逸的对象,这在理论上是可行的,但是取决于JVM设计者的选择。据我所知,Oracle Hotspot JVM中并未这么做,这一点在逃逸分析相关的文档里已经说明,所以可以明确所有的对象实例都是创建在堆上。Oracle Hotspot JVM是通过标量替换实现逃逸分析的目前很多书籍还是基于JDK7以前的版本,JDK已经发生了很大变化,intern字符串的缓存和静态变量曾经都被分配在永久代上,而永久代已经被元数据区取代。但是intern字符串缓存和静态变量并不是被转移到元数据区,而是直接在堆上分配,所以这一点同样符合前面一点的结论:对象实例都是分配在堆上。