JVM堆分代

为什么要分代

堆内存是虚拟机管理的内存中最大的一块,也是垃圾回收最频繁的一块区域,我们程序所有的对象实例都存放在堆内存中。给堆内存分代是为了提高对象内存分配和垃圾回收的效率。试想一下,如果堆内存中没有区域划分,所有的新创建的对象和生命周期很长的对象放在一起,随着程序的运行,对内存需要频繁进行垃圾收集,而每次回收都要遍历所有的对象,遍历这些对象所花费的时间代价是巨大的,会严重影响GC效率。


堆内存分代策略

java虚拟机根据对象存活的周期不同,把堆内存划分为几块,一般分为新生代、老年代和永久代(对HopSpot虚拟机而言),这就是JVM的内存分代策略。有了内存分代,情况就不同了,新创建的对象会在新生代中分配内存,经过多次回收仍然存活下来的对象放在老年代中,静态属性、类信息等存放在永久代中,新生代中的对象存活时间短,只需要在新生代区域中频繁进行GC,老年代中对象生命周长,内存回收的频率相对较低,不需要频繁进行回收,永久代中回收效果太差,一般不进行垃圾回收,还可以根据不同年代的特点采用合适的垃圾收集算法。分代收集大大提升了收集效率,这些都是内存分代带来的好处


内存分代详情

java虚拟机将堆内存划分为新生代、老年代和永久代,永久代是HotSpot虚拟机特有的概念,它采用永久带的方式来实现方法区,其他的虚拟机实现没有这一概念,而且HotSpot也没有取消永久代的趋势,在JDK1.7中HopStop已经开始“去永久化”,把原本放在永久代中的字符串常量池移出。永久代主要存放常量、类信息、静态变量等数据,与垃圾回收关系不大,新生代和老年代是垃圾回收的主要区域

image.png
新生代 (Young Generation)

新生成的对象优先存放在新生代中,新生代对象朝生夕死,存活率很低,在新生代中常规应用进行一次垃圾收集一般可以回收70%~95%的空间,回收效率很高。

HotSpot将新生代分为三块,一块较大的Eden空间和两块小的 Survivor空间,默认比例为8:1:1。划分的目的是因为 HotSpot采用复制算法来回收新生代,设置这个比例是为了充分利用内存空间,减少浪费。新生成的对象在Eden区分配(大对象除外,大对象直接进入老年代),当Eden区没有足够的空间进行分配时,虚拟机将发起一次 Minor GC。

GC开始时,对象只会存在于Eden区和 From Survivor区, To Survivor区是空的(作为保留区域)。GC进行时,Eden区中所有存活的对象都会被复制到 To Survivor区,而在FromSurvivor区中,仍存活的对象会根据它们的年龄值决定去向,年龄值达到年龄阀值(默认为15,新生代中的对象毎熬过一轮垃圾回收,年龄值就加1,GC分代年龄存储在对象的 header中)的对象会被移到老年代中,没有达到阀值的对象会被复制到 To Survivor区。接着清空Eden区和 From Survivor区,新生代中存活的对象都在 To Survivor区。接着,From Survivor区和 To Survivor区会交换它们的角色,也就是新的 To Survivor区就是上次GC清空的From Survivor区,新的 From Survivor区就是上次GC的 To Survivor区,总之,不管怎样都会保证 To Survivor区在一轮GC后是空的。GC时当 To Survivor区没有足够的空间存放上一次新生代收集下来的存活对象时,需要依赖老年代进行分配担保,将这些对象存放在老年代中。

老年代

在新生代中经历了多次(具体看虚拟机配置的值)GC后仍然存活下来的对象会进入老年代中。老年代中的对象生命周期较长,存活率比较高,在老年代中进行GC的频率相对而言较低,而且回收的速度也比较慢

永久代

永久代存储类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据,对这一区域而言,Java虚拟机规范指出可以不进行垃圾收集,一般而言不会进行垃圾回收。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,053评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,527评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,779评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,685评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,699评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,609评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,989评论 3 396
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,654评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,890评论 1 298
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,634评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,716评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,394评论 4 319
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,976评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,950评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,191评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,849评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,458评论 2 342