JVM原理详解

Bertha 。 2022-05-18 02:43 234阅读 0赞

# 一、java监控工具使用 #

## 1、jconsole ##

jconsole是一种集成了上面所有命令功能的可视化工具，可以分析jvm的内存使用情况和线程等信息。通过JDK/bin目录下的“jconsole.exe”启动Jconsole后，将自动搜索出本机运行的所有JVM进程，不需要用户使用jps来查询了，双击其中一个进程即可开始监控。也可以“远程连接服务器，进行远程虚拟机的监控。”

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概览页面如下：

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概述页面显示的是整个虚拟机主要运行数据的概览。

## 2、jvisualvm ##

提供了和jconsole的功能类似，提供了一大堆的插件。插件中，Visual GC（可视化GC）还是比较好用的，可视化GC可以看到内存的具体使用情况。

# 二、java内存模型 #

## 1、内存模型图解 ##

Java虚拟机在执行Java程序的过程中，会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区。这些区域有各自的用途，以及创建和销毁的时间，有的区域随着虚拟机进程的启动而存在，有的区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁，我们可以将这些区域统称为Java运行时数据区域。如下图是一个内存模型的关系图

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如上图所示，Java虚拟机运行时数据区域被分为五个区域：堆(Heap)、栈(Stack)、本地方法栈(Native Stack)、方法区(Method Area)、程序计数器(Program Count Register)。

## 2、堆（Heap） ##

对于大多数应用来说，Java Heap是Java虚拟机管理的内存的最大一块，这块区域随着虚拟机的启动而创建。在实际的运用中，我们创建的对象和数组就是存放在堆里面。如果你听说线程安全的问题，就会很明确的知道Java Heap是一块共享的区域，操作共享区域的成员就有了锁和同步。

与Java Heap相关的还有Java的垃圾回收机制（GC）,Java Heap是垃圾回收器管理的主要区域。程序猿所熟悉的新生代、老生代、永久代的概念就是在堆里面，现在大多数的GC基本都采用了分代收集算法。如果再细致一点，Java Heap还有Eden空间，From Survivor空间,To Survivor空间等。

Java Heap可以处于物理上不连续的内存空间中，只要逻辑上是连续的即可。

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## 3、 栈（Stack） ##

相对于Java Heap来讲，Java Stack是线程私有的，她的生命周期与线程相同。Java Stack描述的是Java方法执行时的内存模型，每个方法执行时都会创建一个栈帧（Stack Frame）用语存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。从下图从可以看到，每个线程在执行一个方法时，都意味着有一个栈帧在当前线程对应的栈帧中入栈和出栈。

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图中可以看到每一个栈帧中都有局部变量表。局部变量表存放了编译期间的各种基本数据类型，对象引用等信息。

## 4、本地方法栈（Native Stack） ##

本地方法栈（Native Stack）与Java虚拟机站（Java Stack）所发挥的作用非常相似，他们之间的区别在于虚拟机栈为虚拟机栈执行java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则为使用到Native方法服务。

## 5、方法区（Method Area） ##

方法区（Method Area）与堆（Java Heap）一样，是各个线程共享的内存区域，它用于存储虚拟机加载的类信息，常量，静态变量，即时编译器编译后的代码等数据。虽然Java虚拟机规范把方法区描述为堆的一个逻辑部分，但是她却有一个别名叫做非堆（Non-Heap）。分析下Java虚拟机规范，之所以把方法区描述为堆的一个逻辑部分，应该觉得她们都是存储数据的角度出发的。一个存储对象数据（堆），一个存储静态信息(方法区)。

在上文中，我们看到堆中有新生代、老生代、永久代的描述。为什么我们将新生代、老生代、永久代三个概念一起说，那是因为HotSpot虚拟机的设计团队选择把GC分代收集扩展至方法区，或者说使用永久代来实现方法区而已。这样HotSpot的垃圾收集器就能想管理Java堆一样管理这部分内存。简单点说就是HotSpot虚拟机中内存模型的分代，其中新生代和老生代在堆中，永久代使用方法区实现。根据官方发布的路线图信息，现在也有放弃永久代并逐步采用Native Memory来实现方法区的规划，在JDK1.7的HotSpot中，已经把原本放在永久代的字符串常量池移出。

# 三、JVM参数列表 #

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:middle;">java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0 -Xmx3550m：最大堆内存为3550M。 -Xms3550m：初始堆内存为3550m。 此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。 -Xmn2g：设置年轻代大小为2G。 整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m，所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。 -Xss128k：设置每个线程的堆栈大小。 JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在 3000~5000左右。&nbsp; -XX:NewRatio=4:设置年轻代（包括Eden和两个Survivor区）与年老代的比值（除去持久代）。设置为4，则年轻代与年老代所占比值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5 -XX:SurvivorRatio=4：设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。 设置为4，则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:4，一个Survivor区占整个年轻代的1/6 -XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。 -XX:MaxTenuringThreshold=0：设置垃圾最大年龄。 如果设置为0的话，则年轻代对象不经过Survivor区，直 接进入年老代。对于年老代比较多的应用，可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值，则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制，这样可以增加对象 再年轻代的存活时间，增加在年轻代即被回收的概论。 收集器设置 -XX:+UseSerialGC:设置串行收集器 -XX:+UseParallelGC:设置并行收集器 -XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器 -XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器 垃圾回收统计信息 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:filename 并行收集器设置 -XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。 -XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间 -XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n) 并发收集器设置 -XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。 -XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时，使用的CPU数。并行收集线程数。</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 四、jvm案例演示 #

## 1、内存 ##

Jconsole的内存标签相当于可视化的jstat命令，用于监视收集器管理的虚拟机内存（java堆和永久代）的变化趋势。我们通过下面的一段代码体验一下它的监视功能。运行时设置的虚拟机参数为：-Xms100m -Xmx100m -XX:+UseSerialGC，这段代码的作用是以64kb/50毫秒的速度往java堆内存中填充数据。

public class TestMemory {
 static class OOMObject {
  public byte[] placeholder = new byte[64 * 1024];
 }
 
 public static void fillHeap(int num) throws Exception {
  ArrayList<OOMObject> list = new ArrayList<OOMObject>();
  for (int i = 0; i < num; i++) {
   Thread.sleep(50);
   list.add(new OOMObject());
 }
  System.gc();
 }
 
 public static void main(String[] args) throws Exception {
  fillHeap(1000);
  Thread.sleep(500000);
 }
 }

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从图中可以看出，运行轨迹成曲线增长，循环1000次后，虽然整个新生代Eden和Survivor区都基本上被清空了，但是老年代仍然保持峰值状态，这说明，填充的数据在GC后仍然存活，因为list的作用域没有结束。如果把System.gc();移到fillHeap(1000);后，就可以全部回收掉。

## 2、线程 ##

jconsole线程标签相当于可视化了jstack命令，遇到线程停顿时，可以使用这个也签进行监控分析。线程长时间停顿的主要原因有：等待外部资源（数据库连接等），死循环、锁等待。下面的代码将演示这几种情况：

public class TestThread {
     /**
      * 死循环演示
      * 
      * @param args
      */
     public static void createBusyThread() {
      Thread thread = new Thread(new Runnable() {
       @Override
       public void run() {
        System.out.println("createBusyThread");
        while (true)
         ;
       }
      }, "testBusyThread");
      thread.start();
     }
    
     /**
      * 线程锁等待
      * 
      * @param args
      */
     public static void createLockThread(final Object lock) {
      Thread thread = new Thread(new Runnable() {
       @Override
       public void run() {
        System.out.println("createLockThread");
        synchronized (lock) {
         try {
          lock.wait();
         } catch (InterruptedException e) {
          e.printStackTrace();
         }
        }
    
       }
      }, "testLockThread");
      thread.start();
     }
    
     public static void main(String[] args) throws Exception {
      BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
      br.readLine();
      createBusyThread();
      br.readLine();
      Object object = new Object();
      createLockThread(object);
     }
    }

main线程：追踪到需要键盘录入

testBusyThread线程：线程阻塞在18行的while（true），直到线程切换，很耗性能

testLockThread线程：出于waitting状态，等待notify

死锁：

public class TestDeadThread implements Runnable {
 int a, b;
 public TestDeadThread(int a, int b) {
  this.a = a;
  this.b = b;
 }
 
 @Override
 public void run() {
  System.out.println("createDeadThread");
  synchronized (Integer.valueOf(a)) {
   synchronized (Integer.valueOf(b)) {
    System.out.println(a + b);
   }
 }
 }
 
 public static void main(String[] args) {
  for (int i = 0; i < 100; i++) {
   new Thread(new TestDeadThread(1, 2)).start();
   new Thread(new TestDeadThread(2, 1)).start();
 }
 }
 }

点击检查死锁，会出现死锁的详情。

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thread-5的锁被thread-10持有，相反亦是，造成死锁。

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[70 1]: /images/20220518/cd37f9d38eec4997b24b42a7045d8863.png
[70 2]: /images/20220518/f736c625c27b4f2cb225650229fc15c0.png
[70 3]: /images/20220518/c0c8fddb57104768be508f1205c5a960.png
[70 4]: /images/20220518/b25dc2adcb1840fa805bd34330f387d9.png
[70 5]: /images/20220518/336dd2aa9b4849ef8b3be61fb63486d1.png
[70 6]: /images/20220518/de31af248cb149bebe0efab6505ab94f.png
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