Java虛擬機(jī)一直是比較重要的知識(shí)點(diǎn)，是Java高級(jí)開發(fā)必會(huì)的。本文為你總結(jié)了關(guān)于JVM的22個(gè)重點(diǎn)、難點(diǎn)，圖文并茂的向你展示和JVM有關(guān)的重點(diǎn)知識(shí)。全文共7000字左右。

概念

虛擬機(jī)：指以軟件的方式模擬具有完整硬件系統(tǒng)功能、運(yùn)行在一個(gè)完全隔離環(huán)境中的完整計(jì)算機(jī)系統(tǒng) ，是物理機(jī)的軟件實(shí)現(xiàn)。常用的虛擬機(jī)有VMWare，Visual Box，Java Virtual Machine（Java虛擬機(jī)，簡稱JVM）。

Java虛擬機(jī)陣營：Sun HotSpot VM、BEA JRockit VM、IBM J9 VM、Azul VM、Apache Harmony、Google Dalvik VM、Microsoft JVM…

啟動(dòng)流程

基本架構(gòu)

Java運(yùn)行時(shí)編譯源碼(.java)成字節(jié)碼，由jre運(yùn)行。jre由java虛擬機(jī)（jvm）實(shí)現(xiàn)。Jvm分析字節(jié)碼，后解釋并執(zhí)行。

JVM由三個(gè)主要的子系統(tǒng)構(gòu)成：

1. 1.類加載器子系統(tǒng)
2. 2.運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)區(qū)（內(nèi)存）
3. 3.執(zhí)行引擎

類加載器子系統(tǒng)

類裝載包括了加載，連接（驗(yàn)證、準(zhǔn)備、解析（可選）），初始化。其中類加載工作由ClassLoader及其子類負(fù)責(zé)。

1. 加載：在硬盤上查找并通過IO讀入字節(jié)碼文件
2. 連接：執(zhí)行校驗(yàn)、準(zhǔn)備、解析（可選）步驟
3. 校驗(yàn)，校驗(yàn)字節(jié)碼文件的正確性
4. 準(zhǔn)備，給類的靜態(tài)變量分配內(nèi)存，并賦予默認(rèn)值
5. 解析，將符號(hào)引用轉(zhuǎn)為直接引用，類裝載器裝入類所引用的其他所有類
6. 初始化：對(duì)類的靜態(tài)變量初始化為指定的值，執(zhí)行靜態(tài)代碼塊
   

類加載器體系結(jié)構(gòu)

1．啟動(dòng)類加載器：負(fù)責(zé)加載JRE的核心類庫，如jre目標(biāo)下的rt.jar,charsets.jar等.

2．?dāng)U展類加載器：負(fù)責(zé)加載JRE擴(kuò)展目錄ext中JAR類包

3．系統(tǒng)類加載器：負(fù)責(zé)加載ClassPath路徑下的類包

4．用戶自定義加載器：負(fù)責(zé)加載用戶自定義路徑下的類包

類加載機(jī)制（雙親委派）

全盤負(fù)責(zé)委托機(jī)制。全盤負(fù)責(zé)，當(dāng)一個(gè)ClassLoader加載一個(gè)類時(shí)，除非顯示的使用另一個(gè)ClassLoader，該類所依賴和引用的類也由這個(gè)ClassLoader載入。委托機(jī)制：指先委托父類加載器尋找目標(biāo)類，在找不到的情況下采用自己的路徑中查找并載入目標(biāo)類

運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)區(qū)

堆（Java堆）

虛擬機(jī)啟動(dòng)時(shí)創(chuàng)建，用于存放對(duì)象實(shí)例，幾乎所有的對(duì)象（包含常量池）都在堆上分配內(nèi)存，當(dāng)對(duì)象無法再該空間申請(qǐng)到內(nèi)存時(shí)將拋出OutOfMemoryError異常。同時(shí)也是垃圾收集器管理的主要區(qū)域?？赏ㄟ^ -Xmx –Xms 參數(shù)來分別指定最大堆和最小堆。線程共享。

 棧（Java棧）

是java方法執(zhí)行的內(nèi)存模型，為虛擬機(jī)執(zhí)行java方法，每個(gè)方法在執(zhí)行的同時(shí)都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)棧幀（用于存儲(chǔ)局部變量表，操作數(shù)棧，動(dòng)態(tài)鏈接，方法出口等信息）。線程獨(dú)占。

Jvm對(duì)該區(qū)域規(guī)范了兩種異常：

1. 1，線程請(qǐng)求的棧深度大于虛擬機(jī)棧所允許的深度，將拋出StackOverFlowError異常。
2. 2，若虛擬機(jī)?？蓜?dòng)態(tài)擴(kuò)展，當(dāng)無法申請(qǐng)到足夠內(nèi)存空間時(shí)將拋出OutOfMemoryError。通過jvm參數(shù)–Xss指定棧空間，空間大小決定函數(shù)調(diào)用的深度。

本地方法棧

為虛擬機(jī)執(zhí)行native方法，其他規(guī)范與java棧類似。不同類型的虛擬機(jī)對(duì)該區(qū)域可自由實(shí)現(xiàn)。線程獨(dú)占。

PC寄存器（程序計(jì)數(shù)器）

用來存儲(chǔ)待執(zhí)行指令的地址。分支，循環(huán)，跳轉(zhuǎn)，異常處理，線程恢復(fù)等功能都需要依賴pc寄存器。線程獨(dú)占。

若線程執(zhí)行的是一個(gè)java方法，則pc寄存器中保存的是待執(zhí)行指令的地址。若執(zhí)行的是一個(gè)native方法，則pc寄存器中為空。

元數(shù)據(jù)區(qū)

元數(shù)據(jù)區(qū)取代了永久代，本質(zhì)和永久代類似，都是對(duì)JVM規(guī)范中方法區(qū)的實(shí)現(xiàn)，區(qū)別在于元數(shù)據(jù)區(qū)并不在虛擬機(jī)中，而是使用本地內(nèi)存。元數(shù)據(jù)區(qū)在頻繁使用，也會(huì)發(fā)生OutOfMemory異常。

元數(shù)據(jù)區(qū)的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，默認(rèn)–XX:MetaspaceSize值為21MB的高水位線。一旦觸及則Full GC將被觸發(fā)并卸載沒有用的類（類對(duì)應(yīng)的類加載器不再存活），然后高水位線將會(huì)重置。新的高水位線的值取決于GC后釋放的元空間。如果釋放的空間少，這個(gè)高水位線則上升。如果釋放空間過多，則高水位線下降。

執(zhí)行引擎

執(zhí)行引擎讀取運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)區(qū)的字節(jié)碼并逐個(gè)執(zhí)行

(1) 解釋器：解釋器更快地解釋字節(jié)碼,但執(zhí)行緩慢,解釋一句執(zhí)行一句。

(2) JIT編譯器：JIT編譯器消除了解釋器的缺點(diǎn)。執(zhí)行引擎通過解釋器轉(zhuǎn)換字節(jié)碼，當(dāng)它發(fā)現(xiàn)重復(fù)的代碼時(shí)，將使用JIT編譯器，它編譯整個(gè)字節(jié)碼并將其更改為本地代碼。這個(gè)本地代碼將直接用于重復(fù)的方法調(diào)用，這提高了系統(tǒng)的性能。

JIT的構(gòu)成組件為：

1. 中間代碼生成器（Intermediate Code Generator）：生成中間代碼 。
2. 代碼優(yōu)化器（Code Optimizer）：負(fù)責(zé)優(yōu)化上面生成的中間代碼 。
3. 目標(biāo)代碼生成器（Target Code Generator）：負(fù)責(zé)生成機(jī)器代碼或本地代碼 。
4. 分析器（Profiler）：一個(gè)特殊組件，負(fù)責(zé)查找熱點(diǎn)（被多次調(diào)用的方法）

(3) 垃圾收集器：收集和刪除未引用的對(duì)象。程序可調(diào)用System.gc()觸發(fā)垃圾收集，但不能保證執(zhí)行。

1. 本地方法接口（JNI）：JNI將與本機(jī)方法庫進(jìn)行交互，并提供執(zhí)行引擎所需的本機(jī)庫。
2. 本地方法庫：執(zhí)行引擎所需的本機(jī)庫的集合。

垃圾收集（GC：Garbage Collection）

1，如何識(shí)別垃圾，判定對(duì)象是否可被回收？

引用計(jì)數(shù)法：給每個(gè)對(duì)象添加一個(gè)計(jì)數(shù)器，當(dāng)有地方引用該對(duì)象時(shí)計(jì)數(shù)器加1，當(dāng)引用失效時(shí)計(jì)數(shù)器減1。用對(duì)象計(jì)數(shù)器是否為0來判斷對(duì)象是否可被回收。缺點(diǎn)：無法解決循環(huán)引用的問題

根搜索算法：也稱可達(dá)性分析法，通過“GC ROOTs”的對(duì)象作為搜索起始點(diǎn)，通過引用向下搜索，所走過的路徑稱為引用鏈。通過對(duì)象是否有到達(dá)引用鏈的路徑來判斷對(duì)象是否可被回收（可作為GC ROOTs的對(duì)象：虛擬機(jī)棧中引用的對(duì)象，方法區(qū)中類靜態(tài)屬性引用的對(duì)象，方法區(qū)中常量引用的對(duì)象，本地方法棧中JNI引用的對(duì)象）

2，Java 中的堆是 GC 收集垃圾的主要區(qū)域，GC 分為兩種：Minor GC、Full GC ( 或稱為 Major GC )。

 Minor GC：新生代（Young Gen）空間不足時(shí)觸發(fā)收集，由于Java 中的大部分對(duì)象通常不需長久存活，新生代是GC收集頻繁區(qū)域，所以采用復(fù)制算法。

Full GC：老年代（Old Gen ）空間不足或元空間達(dá)到高水位線執(zhí)行收集動(dòng)作，由于存放大對(duì)象及長久存活下的對(duì)象，占用內(nèi)存空間大，回收效率低，所以采用標(biāo)記-清除算法。

GC算法

按照回收策略劃分為：標(biāo)記-清除算法，標(biāo)記-整理算法，復(fù)制算法。

1.標(biāo)記-清除算法：分為兩階段“標(biāo)記”和“清除”。首先標(biāo)記出哪些對(duì)象可被回收，在標(biāo)記完成之后統(tǒng)一回收所有被標(biāo)記的對(duì)象所占用的內(nèi)存空間。不足之處：1.無法處理循環(huán)引用的問題2.效率不高3.產(chǎn)生大量內(nèi)存碎片（ps：空間碎片太多可能會(huì)導(dǎo)致以后在分配大對(duì)象的時(shí)候而無法申請(qǐng)到足夠的連續(xù)內(nèi)存空間，導(dǎo)致提前觸發(fā)新一輪gc）

2.標(biāo)記-整理算法：分為兩階段“標(biāo)記”和“整理”。首先標(biāo)記出哪些對(duì)象可被回收，在標(biāo)記完成后，將對(duì)象向一端移動(dòng)，然后直接清理掉邊界以外的內(nèi)存。

3.復(fù)制算法：把內(nèi)存空間劃為兩個(gè)相等的區(qū)域，每次只使用其中一個(gè)區(qū)域。gc時(shí)遍歷當(dāng)前使用區(qū)域，把正在使用中的對(duì)象復(fù)制到另外一個(gè)區(qū)域中。算法每次只處理正在使用中的對(duì)象，因此復(fù)制成本比較小，同時(shí)復(fù)制過去以后還能進(jìn)行相應(yīng)的內(nèi)存整理，不會(huì)出現(xiàn)“碎片”問題。不足之處：1.內(nèi)存利用率問題2.在對(duì)象存活率較高時(shí)，其效率會(huì)變低。

按分區(qū)對(duì)待可分為：增量收集算法，分代收集算法

1. 1.增量收集:實(shí)時(shí)垃圾回收算法，即：在應(yīng)用進(jìn)行的同時(shí)進(jìn)行垃圾回收，理論上可以解決傳統(tǒng)分代方式帶來的問題。增量收集把對(duì)堆空間劃分成一系列內(nèi)存塊，使用時(shí)先使用其中一部分，垃圾收集時(shí)把之前用掉的部分中的存活對(duì)象再放到后面沒有用的空間中，這樣可以實(shí)現(xiàn)一直邊使用邊收集的效果，避免了傳統(tǒng)分代方式整個(gè)使用完了再暫停的回收的情況。
2.  2.分代收集:（商用默認(rèn)）基于對(duì)象生命周期劃分為新生代、老年代、元空間，對(duì)不同生命周期的對(duì)象使用不同的算法進(jìn)行回收。
   

按系統(tǒng)線程可分為：串行收集算法，并行收集算法，并發(fā)收集算法

1. 1.串行收集:使用單線程處理垃圾回收工作，實(shí)現(xiàn)容易，效率較高。不足之處：1.無法發(fā)揮多處理器的優(yōu)勢(shì) 2.需要暫停用戶線程
2. 2.并行收集:使用多線程處理垃圾回收工作，速度快，效率高。理論上CPU數(shù)目越多，越能體現(xiàn)出并行收集器的優(yōu)勢(shì)。不足之處：需要暫停用戶線程
3. 3.并發(fā)收集:垃圾線程與用戶線程同時(shí)工作。系統(tǒng)在垃圾回收時(shí)不需要暫停用戶線程
   

GC收集器

垃圾收集算法是內(nèi)存回收的理論基礎(chǔ)，而垃圾收集器就是內(nèi)存回收的具體實(shí)現(xiàn)。

1.Serial 收集器主要針對(duì)新生代的收集，是最基本最古老的收集器，它是單線程收集器，工作時(shí)必須暫停所有用戶線程。該收集器采用復(fù)制算法。      

Serial Old收集器主要針對(duì)老年代收集，采用標(biāo)記-整理算法，實(shí)現(xiàn)簡單高效，但會(huì)停頓。

2.ParNew收集器是Serial的多線程版本，針對(duì)新生代采用復(fù)制算法使用多線程進(jìn)行垃圾收集（并行收集器，響應(yīng)優(yōu)先）。

3.Parallel Scavenge采用復(fù)制算法針對(duì)新生代的多線程收集器（并行收集器，吞吐優(yōu)先）?？煽刂仆掏铝亢屯ｎD時(shí)間，即吞吐量 = 運(yùn)行用戶代碼時(shí)間 / (運(yùn)行用戶代碼時(shí)間+垃圾收集時(shí)間)。

 Parallel Old收集器是Parallel Scavenge收集器的老年代版本（并行收集器），使用多線程和標(biāo)記-整理算法。

4.CMS（Current MarkSweep）收集器針對(duì)老年代，是一種以獲取最短回收停頓時(shí)間為目標(biāo)的收集器，它是一種并發(fā)收集器，采用的是標(biāo)記-清除算法。

5.G1的新生代類似于ParNew，采用復(fù)制算法算法，當(dāng)新生代占用達(dá)到一定比例的時(shí)候，開始收集。老年代類似于CMS，不同點(diǎn)是采用標(biāo)記-整理算法。

G1因此它是一款并行與并發(fā)收集器，能充分利用多CPU、多核環(huán)境。并且它能建立可預(yù)測(cè)的停頓時(shí)間模型。

與CMS收集器相比G1收集器有以下特點(diǎn)：

1. 1. 空間整合，G1收集器采用標(biāo)記-整理算法，不會(huì)產(chǎn)生內(nèi)存空間碎片。分配大對(duì)象（直接進(jìn)Humongous區(qū)，專門存放短期巨型對(duì)象，不用直接進(jìn)老年代，避免Full GC的大量開銷）不會(huì)因?yàn)闊o法找到連續(xù)空間而提前觸發(fā)下一次GC。（年青代拷貝、老年代轉(zhuǎn)移對(duì)象無空閑分區(qū)、巨型對(duì)象無連續(xù)分區(qū)時(shí)觸發(fā)Full GC，開銷極大應(yīng)該避免）
2. 2. 可預(yù)測(cè)停頓，降低停頓時(shí)間是G1和CMS的共同關(guān)注點(diǎn)，但G1除了追求低停頓外，還能建立可預(yù)測(cè)的停頓時(shí)間模型，能讓使用者明確指定在一個(gè)長度為N毫秒的時(shí)間內(nèi)，消耗在垃圾收集上的時(shí)間不得超過N毫秒，幾乎達(dá)到Java實(shí)時(shí)系統(tǒng)（RTSJ）級(jí)的垃圾收集器。
3. 3.G1將Java堆劃分為多個(gè)大小相等的獨(dú)立區(qū)域（Region），雖保留新生代和老年代的概念，但不再是物理隔閡了，它們都是（可以不連續(xù)）Region的集合。
   

收集器常用組合

JVM性能調(diào)優(yōu)思路

理解GC日志

[GC [PSYoungGen: 8192K->1000K(9216K)] 16004K->14604K(29696K), 0.0317424 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.03 secs][GC [PSYoungGen: 9192K->1016K(9216K)] 22796K->20780K(29696K), 0.0314567 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.03 secs][Full GC [PSYoungGen: 8192K->8192K(9216K)] [ParOldGen: 20435K->20435K(20480K)] 28627K->28627K(29696K), [Metaspace: 8469K->8469K(1056768K)], 0.1307495 secs] [Times: user=0.50 sys=0.00, real=0.13 secs][Full GC [PSYoungGen: 8192K->8192K(9216K)] [ParOldGen: 20437K->20437K(20480K)] 28629K->28629K(29696K), [Metaspace: 8469K->8469K(1056768K)], 0.1240311 secs] [Times: user=0.42 sys=0.00, real=0.12 secs]

常見異常

StackOverflowError:（棧溢出）OutOfMemoryError: Java heap space（堆空間不足）OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded （GC花費(fèi)的時(shí)間超過 98%, 并且GC回收的內(nèi)存少于 2%）

GC參數(shù)

堆棧設(shè)置

-Xss:每個(gè)線程的棧大小-Xms:初始堆大小，默認(rèn)物理內(nèi)存的1/64-Xmx:最大堆大小，默認(rèn)物理內(nèi)存的1/4-Xmn:新生代大小-XX:NewSize:設(shè)置新生代初始大小-XX:NewRatio:默認(rèn)2表示新生代占年老代的1/2，占整個(gè)堆內(nèi)存的1/3。-XX:SurvivorRatio:默認(rèn)8表示一個(gè)survivor區(qū)占用1/8的Eden內(nèi)存，即1/10的新生代內(nèi)存。-XX:MaxMetaspaceSize:設(shè)置元空間最大允許大小，默認(rèn)不受限制，JVM Metaspace會(huì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)擴(kuò)展。

垃圾回收統(tǒng)計(jì)信息

-XX:+PrintGC-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps-Xloggc:filename

收集器設(shè)置

-XX:+UseSerialGC:設(shè)置串行收集器-XX:+UseParallelGC:設(shè)置并行收集器-XX:+UseParallelOldGC:老年代使用并行回收收集器-XX:+UseParNewGC:在新生代使用并行收集器-XX:+UseParalledlOldGC:設(shè)置并行老年代收集器-XX:+UseConcMarkSweepGC:設(shè)置CMS并發(fā)收集器-XX:+UseG1GC:設(shè)置G1收集器-XX:ParallelGCThreads:設(shè)置用于垃圾回收的線程數(shù)

并行收集器設(shè)置

-XX:ParallelGCThreads:設(shè)置并行收集器收集時(shí)使用的CPU數(shù)。并行收集線程數(shù)。-XX:MaxGCPauseMillis:設(shè)置并行收集最大暫停時(shí)間-XX:GCTimeRatio:設(shè)置垃圾回收時(shí)間占程序運(yùn)行時(shí)間的百分比。公式為1/(1+n)CMS收集器設(shè)置-XX:+UseConcMarkSweepGC:設(shè)置CMS并發(fā)收集器-XX:+CMSIncrementalMode:設(shè)置為增量模式。適用于單CPU情況。-XX:ParallelGCThreads:設(shè)置并發(fā)收集器新生代收集方式為并行收集時(shí)，使用的CPU數(shù)。并行收集線程數(shù)。-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction:設(shè)定進(jìn)行多少次CMS垃圾回收后，進(jìn)行一次內(nèi)存壓縮-XX:+CMSClassUnloadingEnabled:允許對(duì)類元數(shù)據(jù)進(jìn)行回收-XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly:表示只在到達(dá)閥值的時(shí)候，才進(jìn)行CMS回收-XX:+CMSIncrementalMode:設(shè)置為增量模式。適用于單CPU情況-XX:ParallelCMSThreads:設(shè)定CMS的線程數(shù)量-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction:設(shè)置CMS收集器在老年代空間被使用多少后觸發(fā)-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:設(shè)置CMS收集器在完成垃圾收集后是否要進(jìn)行一次內(nèi)存碎片的整理

G1收集器設(shè)置

-XX:+UseG1GC:使用G1收集器-XX:ParallelGCThreads:指定GC工作的線程數(shù)量-XX:G1HeapRegionSize:指定分區(qū)大小(1MB~32MB，且必須是2的冪)，默認(rèn)將整堆劃分為2048個(gè)分區(qū)-XX:GCTimeRatio:吞吐量大小，0-100的整數(shù)(默認(rèn)9)，值為n則系統(tǒng)將花費(fèi)不超過1/(1+n)的時(shí)間用于垃圾收集-XX:MaxGCPauseMillis:目標(biāo)暫停時(shí)間(默認(rèn)200ms)-XX:G1NewSizePercent:新生代內(nèi)存初始空間(默認(rèn)整堆5%)-XX:G1MaxNewSizePercent:新生代內(nèi)存最大空間-XX:TargetSurvivorRatio:Survivor填充容量(默認(rèn)50%)-XX:MaxTenuringThreshold:最大任期閾值(默認(rèn)15)-XX:InitiatingHeapOccupancyPercen:老年代占用空間超過整堆比IHOP閾值(默認(rèn)45%),超過則執(zhí)行混合收集-XX:G1HeapWastePercent:堆廢物百分比(默認(rèn)5%)-XX:G1MixedGCCountTarget:參數(shù)混合周期的最大總次數(shù)(默認(rèn)8）

性能分析和監(jiān)控工具

Jps：虛擬機(jī)進(jìn)程狀況工具

Jstat：虛擬機(jī)統(tǒng)計(jì)信息監(jiān)視工具

Jinfo：虛擬機(jī)配置信息工具

Jmap：內(nèi)存映像工具

Jhat：虛擬機(jī)堆轉(zhuǎn)儲(chǔ)快照分析工具

Jstack：堆棧跟蹤工具

JConsole：java監(jiān)視與管理控制臺(tái)

VisualVM：故障處理工具

以上所述是小編給大家介紹的Java虛擬機(jī)中22個(gè)重難點(diǎn)詳解整合，希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持！

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