深入理解Java虚拟机

一、内存

虚拟机管理的内存包括以下运行时数据区域
线程私有
  1. 程序计数器。 当前线程所执行的字节码的行数指示器。native方法则数值为空
  2. Java虚拟机栈。 每个方法执行时都创建一个栈帧,方法执行就是入栈到出栈的过程
  3. 局部变量表。 存放基本类型、对象引用、返回地址
  4. 本地方法栈。 让虚拟机使用Native方法
线程共享
  1. Java堆。
    • 虚拟机启动时创建
    • 为几乎所有对象实例分配内存
    • GC的主要区域
  2. 方法区 MethodArea。
    • 存储已被虚拟机加载的类信息
    • 运行时常量池
    • 静态量
内存分配策略
  • 对象有线再新生代分配
    • 当新生代没有足够空间,将发生一次MinorGC
  • 大对象直接进入老年代
    • 大对象多容易导致GC
  • 长期存活的对象进入老年代
    • 年龄计数器计算年龄,以Minor GC为计数周期
    • 达到阈值,或相同年龄的对象占了Survivor空间的一半则进入老年代
  • 避免不必要的Full GC
    • 当老年代连续空间小于新生代总空间则导致Full GC
    • 检查老年代最大连续空间是否大于历次晋升老年代的平均大小,如果不大于,则Full GC

二、回收

GC
  • 判断对象可被回收:
    • 引用计数法
      • 每个对象伴随一个计数器,被引用加一,引用失效减一,减到0表明可被回收
      • 由于无法识别交叉引用,所以虚拟机没有采用这种方案
    • 可达性分析
      • 通过一个GcRoot为起点,完整遍历引用链,未被遍历到的对象为可回收对象。通常一下对象作为GcRoot
      • 栈中的引用对象
      • 方法区中类静态属性医用对象
      • 方法区类常量引用对象
      • 本地方法栈JNI引用的对象
四种引用
  • 强引用 关键对象,GC永远不会回收
  • 软引用 有用但非必需的对象,GC在OOM之前尝试回收
  • 弱引用 描述非必须对象,每次GC周期都会被回收
  • 虚引用 唯一目的是在回收时收到通知
GC过程
不可达的对象需要经历2次标记过程才会被回收
  1. 可达性分析发现不可达会被标记一次。如果没覆盖finalize()方法或finalize被吊用过,则判定不进行第二次标记,否则放进队列F-Queue
  2. 在F-Queue中进行第二次标记,如果对象finalize方法重新和GC roots的节点重新可达,则不会被回收。
垃圾收集算法
  1. 标记-清除算法 两次标记后清除
    • 不足:效率不高。产生不连续的内存碎片
  2. 复制算法 分为2块等容量内存。当一块用完就把存货的复制到另一块,然后一次性清理已使用的内存空间
    • 一般新生代使用这种算法
    • 优点:分配内存时不用考虑内存碎片,简单高效
    • 不足:内存代价高
  3. 标记-整理算法 标记-清除算法的改良版,针对内存碎片问题
    • 一般用于老年代的垃圾收集

三、类加载

类加载机制:虚拟机把描述类的数据从Class文件加载到内存,并对数据进行校验,转换解析和初始化,最终形成可以被虚拟机直接使用的Java类
类加载机制
类加载过程
  1. 加载
    • 通过类的类名获取定义该类的二进制字节流
    • 静态存储结构转化为方法区的运行时数据结构
    • 在内存中生成一个Class对象,作为方法区这个类的访问入口
  2. 验证
  3. 准备
    • 为类变量即静态变量分配内存,设置默认值
  4. 解析 常量池的符号引用转化为直接引用
  5. 初始化 类构造器 <clinit>()方法
    • 静态语句块。父类语句块优于子类。
    • 静态语句块是线程安全的
  6. 类加载器
    • 启动类加载器 扩展类加载器 应用程序类加载器 自定义的类加载器

四、并发与线程安全

Java内存模型规定所有变量都存储在主内存,每个线程在自己的工作内存都保存了主内存的拷贝副本。线程对变量的所有操作都在工作内存中进行,不同线程的之间的变量值的传递需要通过主内存完成
  • volatile

    • 保证对所有线程可见
    • 不保证原子性。
    • 禁止指令重排序优化
  • 原子性 基本数据类型的访问和读写都具备原子性。synchronized块内具备原子性

  • 可见性 volatile synchronized final修饰,修改后会立刻同步回主内存。读取前都会从主内存重新读取值值。

  • 有序性 volatile和synchronized可以保证县城之间操作的有序性

线程安全从强到弱
  • 不可变 final 基本数据类型
  • 绝对线程安全
  • 相对线程安全 使用线程安全类Vector HashTable等
  • 线程兼容 类本身不是线程安全的,但在调用端使用正确的同步手段来保证对象在并发环境中安全使用
线程同步
  • wait与sleep
    • wait 等待时会释放锁,一般用于线程间交互,与notify配套使用
    • sleep 一直持有锁,一般用于暂停执行
  • HashTable与ConcurrentHashMap
    • HashTable 所有线程竞争同一把锁,效率低
    • ConcurrentHashMap 锁分段
  • Java四种线程池
    • newCachedThreadPool 无可用新建,有可用重用,无上限
    • newFixedTreadPool 线程数量固定
    • newScheduledThreadPool 定时定期执行
    • newSingleTreadExecutor 单个后台线程
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 205,386评论 6 479
  • 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 87,939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 151,851评论 0 341
  • 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 54,953评论 1 278
  • 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 63,971评论 5 369
  • 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 48,784评论 1 283
  • 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 38,126评论 3 399
  • 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 36,765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 43,148评论 1 300
  • 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 35,744评论 2 323
  • 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 37,858评论 1 333
  • 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 33,479评论 4 322
  • 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 39,080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 30,053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 31,278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 45,245评论 2 352
  • 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 42,590评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容