一文带你了解JVM堆详解

JAVA能够实现跨平台的一个根本原因，是定义了class文件的格式标准,凡是实现该标准的JVM都能够加载并解释该class文件，据此也可以知道，为啥Java语言的执行速度比C/C++语言执行的速度要慢了,当然原因肯定不止这一个，如在JVM中没有数据寄存器，指令集使用的是栈来保存中间数据…等,尽管Java的贡献者们为执行速度的提高想了各种办法，如JIT、动态编译器等,以下是Leetcode中一道题目用不同的语言实现时的执行性能对比图…

一文带你了解JVM堆详解
以下是JVM的一个基本架构图,在这个基本架构图中，栈有两部份，Java线程栈以及本地方法栈，栈的概念与C/C++程序基本上都是一个概念,里面存放的都是栈帧，一个栈帧代表的就是一个函数的调用，在栈帧里面存放了函数的形参，函数的局部变量, 返回地址等，但是与C/C++的一个重要区别是，C/C++里面有传值以及传址的区别，当传的是一个对象时（结构体也可以当成对象，其实就是对象_{，只不过里面的方法默认都是public的，不信你可以试试，在结构体中加一个函数，编译器也不会报错，程序依旧运行}~~）,会将对象复到到栈中，而Java中只有基本类型才是传值的，其他类型传的都是引用，什么是引用，学过C/C++的就把引用当作指针理解吧~~~，在这个基本架构图中，可以看出JVM还定义了一个本地方法栈，本地方法栈是为Java调用本地方法【这些本地方法是由其他语言编写的】服务的

一文带你了解JVM堆详解

上面的图中看到的是JVM中栈有两个，但是堆只有一个，每一个线程都有自已的线程栈【线程栈的大小可以通过设置JVM的-xss参数进行配置，32位系统下，一般默认的大小是512K】，线程栈里面的数据属于该线程私有，但是所有的线程都共享一个堆空间,堆中存放的是对象数据，什么是对象数据，排除法，排除基本类型以及引用类型以外的数据都将放在堆空间中，下面来具体分析一下堆空间…

在JVM中堆空间划分如下图所示

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上图中，刻画了Java程序运行时的堆空间,可以简述成如下2条

1.JVM中堆空间可以分成三个大区，新生代、老年代、永久代

2.新生代可以划分为三个区，Eden区，两个幸存区

在JVM运行时，可以通过配置以下参数改变整个JVM堆的配置比例

1.JVM运行时堆的大小　　-Xms堆的最小值　　-Xmx堆空间的最大值2.新生代堆空间大小调整　　-XX:NewSize新生代的最小值　　-XX:MaxNewSize新生代的最大值　　-XX:NewRatio设置新生代与老年代在堆空间的大小　　-XX:SurvivorRatio新生代中Eden所占区域的大小3.永久代大小调整　　-XX:MaxPermSize4.其他　 -XX:MaxTenuringThreshold,设置将新生代对象转到老年代时需要经过多少次垃圾回收，但是仍然没有被回收
在上面的配置中，老年代所占空间的大小是由-XX:SurvivorRatio这个参数进行配置的,看完了上面的JVM堆空间分配图，可能会奇怪，为啥新生代空间要划分为三个区Eden及两个Survivor区？有何用意？为什么要这么分？要理解这个问题，就得理解一下JVM的垃圾收集机制（复制算法也叫copy算法),步骤如下:

复制（Copying）算法

将内存平均分成A、B两块，算法过程：

新生对象被分配到A块中未使用的内存当中。当A块的内存用完了，把A块的存活对象对象复制到B块。
清理A块所有对象。
新生对象被分配的B块中未使用的内存当中。当B块的内存用完了，把B块的存活对象对象复制到A块。
清理B块所有对象。
goto 1。

优点：简单高效。缺点：内存代价高，有效内存为占用内存的一半。

图解说明如下所示:（图中后观是一个循环过程）

一文带你了解JVM堆详解
对复制算法进一步优化：使用Eden/S0/S1三个分区

平均分成A/B块太浪费内存，采用Eden/S0/S1三个区更合理，空间比例为Eden:S0:S1==8:1:1，有效内存（即可分配新生对象的内存）是总内存的9/10。

算法过程：

Eden+S0可分配新生对象；
对Eden+S0进行垃圾收集，存活对象复制到S1。清理Eden+S0。一次新生代GC结束。
Eden+S1可分配新生对象；
对Eden+S1进行垃圾收集，存活对象复制到S0。清理Eden+S1。二次新生代GC结束。
goto 1。

默认Eden:S0:S1=8:1:1,因此，新生代中可以使用的内存空间大小占用新生代的9/10,那么有人就会问，为什么不直接分成两个区，一个区占9/10,另一个区占1/10，这样做的原因大概有以下几种

1.S0与S1的区间明显较小，有效新生代空间为Eden+S0/S1，因此有效空间就大，增加了内存使用率
2.有利于对象代的计算，当一个对象在S0/S1中达到设置的XX:MaxTenuringThreshold值后，会将其分到老年代中，设想一下，如果没有S0/S1,直接分成两个区，该如何计算对象经过了多少次GC还没被释放,你可能会说，在对象里加一个计数器记录经过的GC次数，或者存在一张映射表记录对象和GC次数的关系，是的，可以，但是这样的话，会扫描整个新生代中的对象, 有了S0/S1我们就可以只扫描S0/S1区了~~~

堆和非堆内存

按照官方的说法：“Java 虚拟机具有一个堆(Heap)，堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。堆是在 Java 虚拟机启动时创建的。”“在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non-heap memory)”。

JVM主要管理两种类型的内存：堆和非堆。

Heap memory Code Cache

Eden Space

Survivor Space

Tenured Gen

non-heap memory Perm Gen

native heap?(I guess)

堆内存

Java 虚拟机具有一个堆，堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。堆是在 Java 虚拟机启动时创建的。对象的堆内存由称为垃圾回收器的自动内存管理系统回收。

堆的大小可以固定，也可以扩大和缩小。堆的内存不需要是连续空间。

非堆内存

Java 虚拟机管理堆之外的内存（称为非堆内存）。

Java 虚拟机具有一个由所有线程共享的方法区。方法区属于非堆内存。它存储每个类结构，如运行时常数池、字段和方法数据，以及方法和构造方法的代码。它是在 Java 虚拟机启动时创建的。

方法区在逻辑上属于堆，但 Java 虚拟机实现可以选择不对其进行回收或压缩。与堆类似，方法区的大小可以固定，也可以扩大和缩小。方法区的内存不需要是连续空间。

除了方法区外，Java 虚拟机实现可能需要用于内部处理或优化的内存，这种内存也是非堆内存。例如，JIT 编译器需要内存来存储从 Java 虚拟机代码转换而来的本机代码，从而获得高性能。

几个基本概念

PermGen space：全称是Permanent Generation space，即永久代。就是说是永久保存的区域,用于存放Class和Meta信息，Class在被Load的时候被放入该区域，GC(Garbage Collection)应该不会对PermGen space进行清理，所以如果你的APP会LOAD很多CLASS的话，就很可能出现PermGen space错误。

Heap space：存放Instance。

Java Heap分为3个区，Young即新生代，Old即老生代和Permanent。

Young保存刚实例化的对象。当该区被填满时，GC会将对象移到Old区。Permanent区则负责保存反射对象。

堆内存分配

JVM初始分配的堆内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64；
JVM最大分配的堆内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4。
默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；
空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。
因此服务器一般设置-Xms、-Xmx 相等以避免在每次GC 后调整堆的大小。
说明：如果-Xmx 不指定或者指定偏小，应用可能会导致java.lang.OutOfMemory错误，此错误来自JVM，不是Throwable的，无法用try…catch捕捉。

非堆内存分配

JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64；
由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。

还有一说：MaxPermSize缺省值和-server -client选项相关，-server选项下默认MaxPermSize为64m，-client选项下默认MaxPermSize为32m。这个我没有实验。

XX:MaxPermSize设置过小会导致java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 就是内存益出。
为什么会内存益出：

这一部分内存用于存放Class和Meta的信息，Class在被 Load的时候被放入PermGen space区域，它和存放Instance的Heap区域不同。
GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的APP会LOAD很多CLASS 的话,就很可能出现PermGen space错误。

这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。

JVM内存限制(最大值)

首先JVM内存限制于实际的最大物理内存，假设物理内存无限大的话，JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。简单的说就32位处理器虽然可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制，这个限制一般是2GB-3GB（一般来说Windows系统下为1.5G-2G，Linux系统下为2G-3G），而64bit以上的处理器就不会有限制了。
为什么有的机器我将-Xmx和-XX:MaxPermSize都设置为512M之后Eclipse可以启动，而有些机器无法启动？

通过上面对JVM内存管理的介绍我们已经了解到JVM内存包含两种：堆内存和非堆内存，另外JVM最大内存首先取决于实际的物理内存和操作系统。所以说设置VM参数导致程序无法启动主要有以下几种原因：

参数中-Xms的值大于-Xmx，或者-XX:PermSize的值大于-XX:MaxPermSize；
-Xmx的值和-XX:MaxPermSize的总和超过了JVM内存的最大限制，比如当前操作系统最大内存限制，或者实际的物理内存等等。说到实际物理内存这里需要说明一点的是，如果你的内存是1024MB，但实际系统中用到的并不可能是1024MB，因为有一部分被硬件占用了。

如果你有一个双核的CPU，也许可以尝试这个参数: -XX:+UseParallelGC 让GC可以更快的执行。（只是JDK 5里对GC新增加的参数）
如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar，其大小超过了服务器jvm默认的大小，那么就会产生内存益出问题了。解决方法：设置MaxPermSize大小。

增加服务器启动的JVM参数设置： -Xms128m -Xmx256m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m
如tomcat，修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh，在echo “Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE”上面加入以下行：JAVA_OPTS=”-server -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m

建议：将相同的第三方jar文件移置到tomcat/shared/lib目录下，这样可以减少jar 文档重复占用内存

JVM内存设置参数

内存设置参数

一文带你了解JVM堆详解
说明：
如果-Xmx不指定或者指定偏小，应用可能会导致java.lang.OutOfMemory错误，此错误来自JVM不是Throwable的，无法用try…catch捕捉。
PermSize和MaxPermSize指明虚拟机为java永久生成对象（Permanate generation）如，class对象、方法对象这些可反射（reflective）对象分配内存限制，这些内存不包括在Heap（堆内存）区之中。
-XX:MaxPermSize分配过小会导致：java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space。
MaxPermSize缺省值和-server -client选项相关：-server选项下默认MaxPermSize为64m、-client选项下默认MaxPermSize为32m。

申请一块内存的过程

JVM会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域
当Eden空间足够时，内存申请结束。否则到下一步
JVM试图释放在Eden中所有不活跃的对象（这属于1或更高级的垃圾回收）；释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象，则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区/OLD区
Survivor区被用来作为Eden及OLD的中间交换区域，当OLD区空间足够时，Survivor区的对象会被移到Old区，否则会被保留在Survivor区
当OLD区空间不够时，JVM会在OLD区进行完全的垃圾收集（0级）
完全垃圾收集后，若Survivor及OLD区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象，导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域，则出现”out of memory错误”

resin服务器典型的响应时间优先型的jvm配置：

-Xmx2000M -Xms2000M -Xmn500M

-XX:PermSize=250M -XX:MaxPermSize=250M

-Xss256K

-XX:+DisableExplicitGC

-XX:SurvivorRatio=1

-XX:+UseConcMarkSweepGC

-XX:+UseParNewGC

-XX:+CMSParallelRemarkEnabled

-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection

-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0

-XX:+CMSClassUnloadingEnabled

-XX:LargePageSizeInBytes=128M

-XX:+UseFastAccessorMethods

-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60

-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0

-XX:+PrintClassHistogram

-XX:+PrintGCDetails

-XX:+PrintGCTimeStamps

-XX:+PrintHeapAtGC

-Xloggc:log/gc.log

内存回收算法

Java中有四种不同的回收算法，对应的启动参数为:

–XX:+UseSerialGC

–XX:+UseParallelGC

–XX:+UseParallelOldGC

–XX:+UseConcMarkSweepGC

Serial Collector

大部分平台或者强制 java -client 默认会使用这种。

young generation算法 = serial

old generation算法 = serial (mark-sweep-compact)

这种方法的缺点很明显, stop-the-world, 速度慢。服务器应用不推荐使用。

Parallel Collector

在linux x64上默认是这种，其他平台要加 java -server 参数才会默认选用这种。

young = parallel，多个thread同时copy

old = mark-sweep-compact = 1

优点：新生代回收更快。因为系统大部分时间做的gc都是新生代的，这样提高了throughput(cpu用于非gc时间)

缺点：当运行在8G/16G server上old generation live object太多时候pause time过长

Parallel Compact Collector (ParallelOld)

young = parallel = 2

old = parallel，分成多个独立的单元，如果单元中live object少则回收，多则跳过

优点：old old generation上性能较 parallel 方式有提高

缺点：大部分server系统old generation内存占用会达到60%-80%, 没有那么多理想的单元live object很少方便迅速回收，同时compact方面开销比起parallel并没明显减少。

Concurrent Mark-Sweep(CMS) Collector

young generation = parallel collector = 2

old = cms

同时不做 compact 操作。

优点：pause time会降低, pause敏感但CPU有空闲的场景需要建议使用策略4.

缺点：cpu占用过多，cpu密集型服务器不适合。另外碎片太多，每个object的存储都要通过链表连续跳n个地方，空间浪费问题也会增大。

内存监控方法

jmap -heap 查看java 堆（heap）使用情况

jmap -heap pid

using thread-local object allocation.

Parallel GC with 4 thread(s) #GC 方式

Heap Configuration: #堆内存初始化配置

MinHeapFreeRatio=40 #对应jvm启动参数-XX:MinHeapFreeRatio设置JVM堆最小空闲比率(default 40)

MaxHeapFreeRatio=70 #对应jvm启动参数 -XX:MaxHeapFreeRatio设置JVM堆最大空闲比率(default 70)

MaxHeapSize=512.0MB #对应jvm启动参数-XX:MaxHeapSize=设置JVM堆的最大大小

NewSize = 1.0MB #对应jvm启动参数-XX:NewSize=设置JVM堆的‘新生代’的默认大小

MaxNewSize =4095MB #对应jvm启动参数-XX:MaxNewSize=设置JVM堆的‘新生代’的最大大小

OldSize = 4.0MB #对应jvm启动参数-XX:OldSize=:设置JVM堆的‘老生代’的大小

NewRatio = 8 #对应jvm启动参数-XX:NewRatio=:‘新生代’和‘老生代’的大小比率

SurvivorRatio = 8 #对应jvm启动参数-XX:SurvivorRatio=设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值

PermSize= 16.0MB #对应jvm启动参数-XX:PermSize=:设置JVM堆的‘永生代’的初始大小

MaxPermSize=64.0MB #对应jvm启动参数-XX:MaxPermSize=:设置JVM堆的‘永生代’的最大大小

Heap Usage: #堆内存分步

PS Young Generation

Eden Space: #Eden区内存分布

capacity = 20381696 (19.4375MB) #Eden区总容量

used = 20370032 (19.426376342773438MB) #Eden区已使用

free = 11664 (0.0111236572265625MB) #Eden区剩余容量

99.94277218147106% used #Eden区使用比率

From Space: #其中一个Survivor区的内存分布

capacity = 8519680 (8.125MB)

used = 32768 (0.03125MB)

free = 8486912 (8.09375MB)

0.38461538461538464% used

To Space: #另一个Survivor区的内存分布

capacity = 9306112 (8.875MB)

used = 0 (0.0MB)

free = 9306112 (8.875MB)

0.0% used

PS Old Generation #当前的Old区内存分布

capacity = 366280704 (349.3125MB)

used = 322179848 (307.25464630126953MB)

free = 44100856 (42.05785369873047MB)

87.95982001825573% used

PS Perm Generation #当前的 “永生代” 内存分布

capacity = 32243712 (30.75MB)

used = 28918584 (27.57891082763672MB)

free = 3325128 (3.1710891723632812MB)

89.68751488662348% used

JVM内存监控工具

<%@ page import=“java.lang.management.*” %>

<%@ page import=“java.util.*” %>

JVM Memory Monitor

Memory MXBean

Heap Memory Usage<%=ManagementFactory.getMemoryMXBean().getHeapMemoryUsage()%> Non-Heap Memory Usage<%=ManagementFactory.getMemoryMXBean().getNonHeapMemoryUsage()%>

Memory Pool MXBeans

Iterator iter = ManagementFactory.getMemoryPoolMXBeans().iterator();

while (iter.hasNext()) {

MemoryPoolMXBean item = (MemoryPoolMXBean) iter.next();

<%= item.getName() %> Type<%= item.getType() %> Usage<%= item.getUsage() %> Peak Usage<%= item.getPeakUsage() %> Collection Usage<%= item.getCollectionUsage() %>

<%} %>

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