JVM内存结构划分实例解析
这篇文章主要介绍了JVM内存结构划分实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
数据区域划分
运行时内存区域划分:程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区
程序计数器
- 线程私有
- 通过寄存器实现
- 不会存在运行溢出
当前线程所执行的行号指示器,记住下一条JVM指令的执行地址
虚拟机栈
- 垃圾回收不涉及栈内存
- 栈内存是线程私有的,可以理解为线程运行需要的内存空间
- 栈由栈帧组成,每个栈帧代表一个方法执行时需要的内存(参数,局部变量,返回地址)
- 每个线程只能有一个活动栈帧,对应着当前正在执行的那个方法
栈内存分配过大只能支撑一定的递归调用,并不会影响运行速度,还可能减少线程数量(因为物理内存是一定的)
本地方法栈
为运行本地方法时分配的内存(HotSpot把虚拟机栈和本地方法栈合二为一了)
- 堆
- 有垃圾回收机制
- 线程共享,需要考虑线程安全问题
- 存储的都是对象的实例(通过new关键字创建的对象)
- 从内存分配的角度来说:堆中可以划分出多个线程私有的分配缓冲区(TLAB),以提升对象分配时的效率
- Java堆可以处于物理上不连续的内存空间,但在逻辑上应该视为连续的(但是对于比如数组这种大对象,可能会要求连续的内存空间)
方法区
- 线程共享区
- 存储已被虚拟机加载的类型信息,常量,静态变量,即时编译器编译后的代码缓存
- 在虚拟机启动时被创建,逻辑上属于堆的一部分(不同JVM实现的方式不同)
- JDK1.6使用永久代(PerGen)作为方法区的实现
- JDK1.8使用元空间(Metaspace)对方法区进行实现(包含Class ClassLoader 常量池三个部分,放在直接内存中)StringTable放在堆中(有助于垃圾回收管理)
使用场景:如Spring Mybatis使用的动态加载
运行时常量池
运行时常量池是方法区的一部分
二进制字节码内容:类基本信息\常量池表\类方法定义,包含了虚拟机指令
其中,常量池表中存放编译期间生成的各种字面量(比如各种基本数据类型)与符号引用(比如,类名\方法名\参数类型),这部分内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池中,并把符号地址变为真实地址
StringTable
类似于hashTable结构,不能自动扩容
常量池中的字符串只是符号,第一次使用时才变为对象
利用串池机制,避免重复创建字符对象
案例
- 字符串拼接的原理是编译期优化
- 字符串拼接原理是StringBuilder(JDK1.8)
- 使用intern()方法,主动将串池中还没有的字符串对象放入串池
// StringTable [ "a", "b" ,"ab" ] hashtable 结构,不能扩容 public class Demo1_22 { // 常量池中的信息,都会被加载到运行时常量池中, 这时 a b ab 都是常量池中的符号,还没有变为 java 字符串对象 // ldc #2 会把 a 符号变为 "a" 字符串对象 // ldc #3 会把 b 符号变为 "b" 字符串对象 // ldc #4 会把 ab 符号变为 "ab" 字符串对象 public static void main(String[] args) { String s1 = "a"; // 懒惰的 String s2 = "b"; String s3 = "ab"; String s4 = s1 + s2; // new StringBuilder().append("a").append("b").toString() new String("ab") String s5 = "a" + "b"; // javac 在编译期间的优化,结果已经在编译期确定为ab System.out.println(s3 == s5); } }
JDK1.7以后,利用intern()方法,会将字符串对象尝试放入串池,如果有则并不会放入,如果没有则放入串池, 会把串池中的对象返回;而JDK1.6调用intern()方法,是将对象拷贝一份到串池中,指向堆中的对象本身引用并不不改变
public class Demo1_23 { // ["ab", "a", "b"] public static void main(String[] args) { demo1(); demo2(); } static void demo1() { // 串池中事前没有"ab",intern()之后,s返回的是串池中的对象 String s = new String("a") + new String("b"); String s1 = s.intern(); System.out.println(s == "ab"); // true System.out.println(s1 == "ab"); //true } static void demo2() { // 串池中事前已有"ab",s返回的仍是堆中的对象 String x = "ab"; String s = new String("a") + new String("b"); // 堆 new String("a") new String("b") new String("ab") String s2 = s.intern(); // 将这个字符串对象尝试放入串池,如果有则并不会放入,如果没有则放入串池, 会把串池中的对象返回 System.out.println( s2 == x); // true System.out.println( s == x ); //false } }
位置
JDK1.6时,StringTable放在元空间内,属于永久代的位置,但是StringTable占用内存容易触发full gc耗时较久;JDK1.7以后将StringTable放在堆内存中,随着内存占用增大首先触发minor gc,耗时较短.
直接内存
使用Native函数直接分配堆外内存,然后通过Java堆里的DirectByteBuffer对象作为引用对这块内存的引用进行操作.
原理说明:
使用Unsafe对象完成直接内存的分配和回收,回收时需要主动调用freeMemory方法
ByteBuffer的实现类内部使用了Cleaner(虚引用)来监测ByteBuffer(BB)对象,一旦BB对象被垃圾回收,会有ReferenceHandler线程通过Cleaner方法调用freeMemory来释放内存
创建新对象说明
HotSpot虚拟机在Java堆中对象分配、布局和访问的过程
对象的创建
new字节码指令
虚拟机遇到new字节码指令时,首先检查能否在常量池中定位到一个类的符号引用,并检查该符号引用的来是否已被加载、解析和初始化。如果没有,则执行相应的类加载过程。
类加载检查后,虚拟机为新生对象分配内存
内存分配
对象所需的内存大小在类加载过程中可以确定,在Java虚拟机中为对象划分内存时有两种方式:指针碰撞、空闲列表
指针碰撞: 利用一个指针作为已用内存和未用内存的分界点的指示器,内存分配就仅仅是指针的移动。优点在于不会造成内存碎片化,但是速度较慢
空闲列表:虚拟机维护一个内存使用记录表,使用时,从空闲的内存区域直接划分一块足够大的空间给对象实例。
内存分配的线程安全问题
划分可用空间后仍要考虑并发情况下对内存的使用,有两种方式解决内存冲突的问题:CAS配上失败重试、TLAB本地线程分配缓冲
TLAB:把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堆中预先分配了一小块内存空间
对象的内存布局
对象在堆内存中的布局可以划分为三个部分:对象头、实例数据、对齐填充
对象头
对象头中包含两类信息:Mark Word、类型指针
Mark Word
存储对象自身运行时数据,考虑到虚拟机的空间效率,被设计成一个动态定义的数据结构,即根据对象的状态复用自己的存储空间(数据长度在32位和64位虚拟机上分别为32个比特和64个比特)
类型指针
对象中指向它类型元数据的指针,Java虚拟机通过这个指针来确定该对象是哪个类的实例(不是所有虚拟机都必须在对象数据上保留类型指针)此外,如果对象是一个数组,对象头中还必须拥有一块记录数据长度的数据
实例数据
即程序代码里定义的各种类型的字段内容,包括从父类继承的或子类中定义的字段。各类数据存储是按照一定顺序的(long/double、ints...),而宽度相同的字段总是被分配到一起存放,所以父类中定义的变量可能会出现在子类之前。
对齐填充
占位符,无特殊意义
HotSpot虚拟机的自动内存管理系统要求对象的起始地址必须是8字节的整倍数,若有些对象的对象头和示例数据内存设计不是8的倍数,则需要利用占位符来进行填充。
对象的访问定位
Java程序通过reference数据操作对上的具体对象,主流的访问方式有两种:句柄、直接指针
句柄
Java堆中可能划分出一块内存作为句柄池。reference中存储对象的句柄地址,句柄中包含对象的实例数据和类型数据的具体地址信息。
直接指针
Java堆中对象的布局需要考虑如何放置类型数据的相关信息(如访问信息)。reference中存储的直接就是对象地址,如果只访问对象本身,就不要多一次间接访问的开销
优缺点
使用句柄访问, reference数据只需关乎句柄地址,当对象被回收或移动后只需改变句柄中的实例数据指针,而reference本身不用修改
使用直接指针省去了一次指针定位的时间开销,速度更快,由于Java中对象的访问相当频繁,所以效果可观。
HotSpot使用直接指针的方式
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
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