一个进程对应一个jvm实例，一个运行时数据区，又包含多个线程，这些线程共享了方法区和堆，每个线程包含了程序计数器、本地方法栈和虚拟机栈。
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（堆内存的大小是可以调节的） – 堆空间大小可以调节《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，但在逻辑上它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:Thread Local Allocation Buffer）.（面试问题：堆空间一定是所有线程共享的么？不是，TLAB线程在堆中独有的）《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。 – 从实际使用的角度看，“几乎”所有的对象的实例都在这里分配内存 （‘几乎’是因为可能存储在栈上）数组或对象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(Garbage Collection，垃圾收集器)执行垃圾回收的重点区域编写HeapDemo/HeapDemo1代码
public class HeadDemo { public static void main(String[] args) { try { TimeUnit.SECONDS.sleep(100000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }首先对虚拟机进行配置，如图 Run-Edit configurations 在jdk目录，%JAVA_HOME%/bin下找到jvisualvm 运行（或者直接终端运行jvisualvm），查看进程，可以看到我们设置的配置信息
visual Gc 默认没有 需要我们点击工具添加插件(如何看安装可以参考Jvisualvm 添加插件) 可以看到HeapDemo配置-Xms10m， 分配的10m被分配给了新生代3m和老年代7m
现代垃圾收集器大部分基于分代收集理论设计堆空间细分为：
JDK 7以前： 新生区+养老区+永久区 – Young Generation Space：又被分为Eden区和Survior区 Young/New – Tenure generation Space： Old/Tenure – Permanent Space： Perm JDK 8以后： 新生区+养老区+元空间 – Young Generation Space：又被分为Eden区和Survior区 Young/New – Tenure generation Space： Old/Tenure – Meta Space： Meta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
默认情况
默认情况下，初始内存大小：物理内存大小/64;最大内存大小：物理内存大小/4
/**
jvm 设置 -Xms10m -Xmx10m-Xms : 9M-Xmx : 9M*/ 我们设置的10m 但是打印出来是9m 为啥?
设置堆大小为10m，打印出的结果为9m，这是因为幸存者区S0和S1各占据了1m，但是他们始终有一个是空的，存放对象的是伊甸园区和一个幸存者区 通过这个图片很容易理解
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 代码示例：
/** * -Xms600m -Xmx600m */ public class OOMTest { public static void main(String[] args) { ArrayList<Picture> list = new ArrayList<>(); while(true){ try { Thread.sleep(20); } 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]; } }为新对象分配内存是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、在哪里分配的问题，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（Minor GC),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，此时上次幸存下来的放到幸存者0区的，如果没有回收，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。·可以设置参数：-XX:MaxTenuringThreshold=进行设置。在养老区，相对悠闲。当老年区内存不足时，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。总结 针对幸存者s0,s1区：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，几乎不再永久区/元空间收集。 图示如下:
对应堆空间分配过程
JDK命令行 Eclipse：Memory Analyzer Tool Jconsole VisualVM Jprofiler Java Flight Recorder GCViewer GC Easy
JVM在进行GC时，并非每次都针对上面三个内存区域（新生代、老年代、方法区）一起回收的，大部分时候回收都是指新生代。 分类
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（Full GC） – 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，之后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最简单的分代式GC策略的触发条件
年轻代GC（Minor GC）触发机制： – 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代满，Survivor满不会引发GC.(每次Minor GC会清理年轻代的内存，Survivor是被动GC，不会主动GC) – 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，这一定义既清晰又利于理解。 – Minor GC 会引发STW（Stop the World），暂停其他用户的线程，等垃圾回收结束，用户线程才恢复运行。
老年代GC(Major GC/Full GC)触发机制 – 指发生在老年代的GC,对象从老年代消失时，Major GC 或者 Full GC 发生了 – 出现了Major GC，经常会伴随至少一次的Minor GC（不是绝对的，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速度一般会比Minor GC慢10倍以上，STW时间更长 – 如果Major GC后，内存还不足，就报OOM了
Full GC触发机制 触发Full GC执行的情况有以下五种 ①调用System.gc()时，系统建议执行Full GC，但是不必然执行 ②老年代空间不足 ③方法区空间不足 ④通过Minor GC后进入老年代的平均大小小于老年代的可用内存 ⑤由Eden区，Survivor S0（from）区向S1（to）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，这样暂停时间会短一些
Young GC ->Full GC -> OOM
/** 测试GC分代回收 * 测试MinorGC 、 MajorGC、FullGC * -Xms9m -Xmx9m -XX:+PrintGCDetails */ public class GCTest { public static void main(String[] args) { int i = 0; try { List<String> list = new ArrayList<>(); String a = "testGC"; while (true) { list.add(a); a = a + a; i++; } } catch (Throwable t) { t.printStackTrace(); System.out.println("遍历次数为：" + i); } } }日志里面的含义解析:这里先大致看懂: GC 就是执行的Minor GC, Full GC Allocation Failure 表示新生代内存不足引起的GC,后面的数字 我计划在GC相关内容进行编写,如果好奇的可以百度下,这个地方不重要,我们看看GC运行先
为什么要把Java堆分代？不分代就不能正常工作了么
经研究，不同对象的生命周期不同。70%-99%的对象都是临时对象。 – 新生代：有Eden、Survivor构成（s0,s1 又称为from to），to总为空 – 老年代：存放新生代中经历多次依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，就如同把一个学校的人都关在一个教室。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夕死的，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“朝生夕死”对象的区域进行回收，这样就会腾出很大的空间出来。分配60m堆空间，新生代 20m ，Eden 16m， s0 2m， s1 2m，buffer对象20m，Eden 区无法存放buffer， 直接晋升老年代
/** 测试：大对象直接进入老年代 * -Xms60m -Xmx60m -XX:NewRatio=2 -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+PrintGCDetails */ public class YoungOldAreaTest { // 新生代 20m ，Eden 16m， s0 2m， s1 2m // 老年代 40m public static void main(String[] args) { //Eden 区无法存放buffer 晋升老年代 byte[] buffer = new byte[1024 * 1024 * 20];//20m } }可以看到 直接放到养老区了,这里不一定是20M ,我尝试 18,15,10M都是直接放到养老区,应该和eden 区已经使用有关,这么也给我们提醒尽可能的不要制造大对象.
为什么有TLAB（Thread Local 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线程操作同一地址，需要使用加锁等机制，进而影响分配速度什么是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所有OpenJDK衍生出来的JVM都提供了TLAB的设计说明
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确是是将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“ 设置是够开启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空间中分配了内存终端输入jps，查看TLABArgsTest进程id jinfo -flag UseTLAB （进程id），输出-XX:+UseTLAB，证明TLAB默认是开启的
/** * 测试-XX:UseTLAB参数是否开启的情况:默认情况是开启的 */ public class TLABArgsTest { 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(); } } }-XX:PrintFlagsInitial: 查看所有参数的默认初始值
-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） 具体查看某个参数的指令： jps：查看当前运行中的进程 jinfo -flag SurvivorRatio 进程id： 查看新生代中Eden和S0/S1空间的比例
-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(默认15)
-XX:+PrintGCDetails：输出详细的GC处理日志 打印gc简要信息：① -XX:+PrintGC ② -verbose:gc
-XX:HandlePromotionFailure：是否设置空间分配担保 说明 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。（JDK 7以后的规则HandlePromotionFailure可以认为就是true） 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，则改为进行一次Fu11 GC。 √ 如果HandlePromotionFailure=false,则改为进行一次Fu11 GC。 在JDK6 Update24之后（JDK7），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 Update24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。 官方参数说明文档在《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编译期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TaoBaoVM,其中创新的GCIH(GCinvisible 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。
/** * 逃逸分析 * * 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。 */ 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(); //getInstance().xxx()同样会发生逃逸 } }
在JDK 6u23版本之后，HotSpot中默认就已经开启了逃逸分析 如果使用了较早的版本，开发人员可以通过 -XX:DoEscapeAnalysis 显式开启逃逸分析 -XX:+PrintEscapeAnalysis查看逃逸分析的筛选结果 结论 开发中能使用局部变量的，就不要使用在方法外定义
使用逃逸分析，编译器可以对代码做如下优化：
栈上分配：将堆分配转化为栈分配。如果一个对象在子线程中被分配，要使指向该对象的指针永远不会逃逸，对象可能是栈分配的候选，而不是堆分配同步省略：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。代码分析 以下代码，关闭逃逸分析（-XX:-DoEscapeAnalysi），维护10000000个对象，如果开启逃逸分析，只维护少量对象（JDK7 逃逸分析默认开启）
/** * 栈上分配测试 * -Xmx1G -Xms1G -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sleep try { Thread.sleep(1000000); } catch (InterruptedException e1) { e1.printStackTrace(); } } private static void alloc() { User user = new User();//未发生逃逸 } static class User { } }分析： 使用时间，gc是否发生，内存中对象的个数几个方面对比？。。。。。 -DoEscapeAnalysis +DoEscapeAnalysis
测试代码
/** * 标量替换测试 * -Xmx100m -Xms100m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:-EliminateAllocations */ public class ScalarReplace { public static class User { public int id;//标量（无法再分解成更小的数据） public String name;//聚合量（String还可以分解为char数组） } public static void alloc() { User u = new User();//未发生逃逸 u.id = 5; u.name = "www.atguigu.com"; } 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"); } }-XX:-EliminateAllocations 是否开启 标量替换 -XX:+EliminateAllocations 是否开启 标量替换
