1. 内存分布:

1). 程序计数器(Program Counter Register)是一块较小的内存空间,它的作用可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。线程私有。如果线程正在执行的是一个Java方法,这个计数器记录的是

正在执行的虚拟机字节码指令的地址;如果正在执行的是Natvie方法,这个计数器值则为空(Undefined)。此内存区域是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。

2). Java虚拟机栈:线程私有的,它的生命周期与线程相同。每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至

         执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型(boolean、byte、char、short、int、float、long、double)、对象引用

         (reference类型)。在Java虚拟机规范中,对这个区域规定了两种异常状况:如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度,将抛出StackOverflowError异常;如果虚拟机栈可以动态扩展(当前大部分的Java

虚拟机都可动态扩展,只不过Java虚拟机规范中也允许固定长度的虚拟机栈),当扩展时无法申请到足够的内存时会抛出OutOfMemoryError异常。

3). 本地方法栈(Native Method Stacks)与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的,其区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(也就是字节码)服务,而本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native方法服务。

4). Java堆:Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存。

5). 方法区:方法区(Method Area)与Java堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被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,但是它却有一个别名叫做Non-Heap(非堆),目的应该是与Java堆区分开来。

6). 运行时常量池:运行时常量池(Runtime Constant Pool)是方法区的一部分。Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述等信息外,还有一项信息是常量池(Constant Pool Table),用于存放编译期

         生成的各种字面量(String)和符号引用,这部分内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池中。 运行期间也可能将新的常量放入池中。

常量池中主要存放两大类常量:字面量(Literal)和符号引用(Symbolic Rederence)。字面量比较接近于Java语言层面的常量概念。如:字符串、声明为final的常量值。符号引用则属于编译原理方面的概念。

         包括了下面三类常量:类和接口的全限定名(Full Qualified Name),字段的名称和描述符(Descriptor),方法的名称和描述符。

7). 直接内存:直接内存(Direct Memory) 并不是虚拟机运行时数据区的一部分。在JDK1.4中新加入NIO类,引入了一种基于通道(Channel)与缓存区(Buffer)的IO方式,它可以使用Native函数库直接分配堆外内存,然后

通过一个存储在Java堆中的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一系列场景中显著提高性能,因为避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据。显然,本机直接内存的分配不会受到Java堆大小

的限制。但是,既然是内存肯定受到本机总内存。

2. 对象内存布局

在HotSpot虚拟机中,对象的内存中存储的布局可以分为3块区域:对象头(Header)、实例数据(Instance Data)和对齐填充(Padding)。

HotSpot虚拟机的对象头包括两部分信息:第一部分用于存储对象自身的运行时数据,如:哈希码、GC分代年龄、锁状态标志等。 另一部分是类型指针,即对象指向它的类元数据的指针,虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例。

实例数据部分是对象真正存储的有效信息,也是在程序代码中所定义的各种类型的字段内容。无论是从父类继承下来的,还是在子类中定义的,都需要记录起来。

对齐填充并不是必然存在的,也没有特别的含义,它仅仅起到占位符的作用。因为HotSpot VM自动内存管理系统要求对象地址必须是8字节的整数倍。

对象访问:主流的访问方式有两种:使用句柄和直接指针。

3. 分代垃圾回收:详见:http://www.cnblogs.com/Jtianlin/p/4473998.html  中的 年轻代中的GC

1). JVM将内存划分为:New(年轻代),Tenured(年老代),永久代(Perm)。

2). New又分为几个部分:

Eden:Eden用来存放JVM刚分配的对象

Survivor1(From)

Survivro2(To):两个Survivor空间一样大,当Eden中的对象经过垃圾回收没有被回收掉时,会在两个Survivor之间来回Copy,当满足某个条件,比如Copy次数,就会被Copy到Tenured。显然,

Survivor只是增加了对象在年轻代中的逗留时间,增加了被垃圾回收的可能性。

3). 为什么分代:分代的唯一理由就是优化GC性能。你先想想,如果没有分代,那我们所有的对象都在一块,GC的时候我们要找到哪些对象没用,这样就会对堆的所有区域进行扫描。而我们的很多对象都是朝生夕死的,

如果分代的话,我们把新创建的对象放到某一地方,当GC的时候先把这块存“朝生夕死”对象的区域进行回收,这样就会腾出很大的空间出来。

我们可以根据不同时代的特点,采用不同的垃圾回收算法。

4. 垃圾回收动作何时执行?

  • 当年轻代内存满时,会引发一次普通GC,该GC仅回收年轻代。需要强调的时,年轻代满是指Eden代满,Survivor满不会引发GC
  • 当年老代满时会引发Full GC,Full GC将会同时回收年轻代、年老代
  • 当永久代满时也会引发Full GC,会导致Class、Method元信息的卸载

5. 何时会抛出OutOfMemoryException,并不是内存被耗空的时候才抛出

  • JVM98%的时间都花费在内存回收
  • 每次回收的内存小于2%

6. 内存泄漏及解决方法

1).系统崩溃前的一些现象:

  • 每次垃圾回收的时间越来越长,由之前的10ms延长到50ms左右,FullGC的时间也有之前的0.5s延长到4、5s
  • FullGC的次数越来越多,最频繁时隔不到1分钟就进行一次FullGC
  • 年老代的内存越来越大并且每次FullGC后年老代没有内存被释放

之后系统会无法响应新的请求,逐渐到达OutOfMemoryError的临界值。

2). 生成堆的dump文件

通过JMX的MBean生成当前的Heap信息,大小为一个3G(整个堆的大小)的hprof文件,如果没有启动JMX可以通过Java的jmap命令来生成该文件。

3). 分析dump文件

下面要考虑的是如何打开这个3G的堆信息文件,显然一般的Window系统没有这么大的内存,必须借助高配置的Linux。当然我们可以借助X-Window把Linux上的图形导入到Window。我们考虑用下面几种工具打开该文件:

a. Visual VM

b. IBM HeapAnalyzer

c. JDK 自带的Hprof工具

使用这些工具时为了确保加载速度,建议设置最大内存为6G。使用后发现,这些工具都无法直观地观察到内存泄漏,Visual VM虽能观察到对象大小,但看不到调用堆栈;HeapAnalyzer虽然能看到调用堆栈,却无法正确

打开一个3G的文件。因此,我们又选用了Eclipse专门的静态内存分析工具:Mat。

4). 分析内存泄漏

通过Mat我们能清楚地看到,哪些对象被怀疑为内存泄漏,哪些对象占的空间最大及对象的调用关系。针对本案,在ThreadLocal中有很多的JbpmContext实例,经过调查是JBPM的Context没有关闭所致。 另,通过Mat或

JMX我们还可以分析线程状态,可以观察到线程被阻塞在哪个对象上,从而判断系统的瓶颈。

5). 回归问题

Q:为什么崩溃前垃圾回收的时间越来越长?

A:根据内存模型和垃圾回收算法,垃圾回收分两部分:内存标记、清除(复制),标记部分只要内存大小固定时间是不变的,变的是复制部分,因为每次垃圾回收都有一些回收不掉的内存,所以增加了复制量,导致时间延长。所以,垃圾回收的时间也可以作为判断内存泄漏的依据

Q:为什么Full GC的次数越来越多?

A:因此内存的积累,逐渐耗尽了年老代的内存,导致新对象分配没有更多的空间,从而导致频繁的垃圾回收

Q:为什么年老代占用的内存越来越大?

A:因为年轻代的内存无法被回收,越来越多地被Copy到年老代

7. 性能调优

除了上述内存泄漏外,我们还发现CPU长期不足3%,系统吞吐量不够,针对8core×16G、64bit的Linux服务器来说,是严重的资源浪费。

在CPU负载不足的同时,偶尔会有用户反映请求的时间过长,我们意识到必须对程序及JVM进行调优。从以下几个方面进行:

  • 线程池:解决用户响应时间长的问题
  • 连接池
  • JVM启动参数:调整各代的内存比例和垃圾回收算法,提高吞吐量
  • 程序算法:改进程序逻辑算法提高性能

1). Java线程池(java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor)

大多数JVM6上的应用采用的线程池都是JDK自带的线程池,之所以把成熟的Java线程池进行罗嗦说明,是因为该线程池的行为与我们想象的有点出入。Java线程池有几个重要的配置参数:

  • corePoolSize:核心线程数(最新线程数)
  • maximumPoolSize:最大线程数,超过这个数量的任务会被拒绝,用户可以通过RejectedExecutionHandler接口自定义处理方式
  • keepAliveTime:线程保持活动的时间
  • workQueue:工作队列,存放执行的任务

Java线程池需要传入一个Queue参数(workQueue)用来存放执行的任务,而对Queue的不同选择,线程池有完全不同的行为:

  • SynchronousQueue: 一个无容量的等待队列,一个线程的insert操作必须等待另一线程的remove操作,采用这个Queue线程池将会为每个任务分配一个新线程
  • LinkedBlockingQueue : 无界队列,采用该Queue,线程池将忽略 maximumPoolSize参数,仅用corePoolSize的线程处理所有的任务,未处理的任务便在LinkedBlockingQueue中排队
  • ArrayBlockingQueue: 有界队列,在有界队列和 maximumPoolSize的作用下,程序将很难被调优:更大的Queue和小的maximumPoolSize将导致CPU的低负载;小的Queue和大的池,Queue就没起动应有的作用。

其实我们的要求很简单,希望线程池能跟连接池一样,能设置最小线程数、最大线程数,当最小数<任务<最大数时,应该分配新的线程处理;当任务>最大数时,应该等待有空闲线程再处理该任务。

但线程池的设计思路是,任务应该放到Queue中,当Queue放不下时再考虑用新线程处理,如果Queue满且无法派生新线程,就拒绝该任务。设计导致“先放等执行”、“放不下再执行”、“拒绝不等待”。所以,根据不同的Queue参数,要提高吞吐量不能一味地增大maximumPoolSize。

当然,要达到我们的目标,必须对线程池进行一定的封装,幸运的是ThreadPoolExecutor中留了足够的自定义接口以帮助我们达到目标。我们封装的方式是:

  • 以SynchronousQueue作为参数,使maximumPoolSize发挥作用,以防止线程被无限制的分配,同时可以通过提高maximumPoolSize来提高系统吞吐量
  • 自定义一个RejectedExecutionHandler,当线程数超过maximumPoolSize时进行处理,处理方式为隔一段时间检查线程池是否可以执行新Task,如果可以把拒绝的Task重新放入到线程池,检查的时间依赖keepAliveTime的大小。

2). 连接池(org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource)

在使用org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource的时候,因为之前采用了默认配置,所以当访问量大时,通过JMX观察到很多Tomcat线程都阻塞在BasicDataSource使用的Apache ObjectPool的锁上,直接原因当时是因为BasicDataSource连接池的最大连接数设置的太小,默认的BasicDataSource配置,仅使用8个最大连接。

我还观察到一个问题,当较长的时间不访问系统,比如2天,DB上的Mysql会断掉所以的连接,导致连接池中缓存的连接不能用。为了解决这些问题,我们充分研究了BasicDataSource,发现了一些优化的点:

  • Mysql默认支持100个链接,所以每个连接池的配置要根据集群中的机器数进行,如有2台服务器,可每个设置为60
  • initialSize:参数是一直打开的连接数
  • minEvictableIdleTimeMillis:该参数设置每个连接的空闲时间,超过这个时间连接将被关闭
  • timeBetweenEvictionRunsMillis:后台线程的运行周期,用来检测过期连接
  • maxActive:最大能分配的连接数
  • maxIdle:最大空闲数,当连接使用完毕后发现连接数大于maxIdle,连接将被直接关闭。只有initialSize < x < maxIdle的连接将被定期检测是否超期。这个参数主要用来在峰值访问时提高吞吐量。
  • initialSize是如何保持的?经过研究代码发现,BasicDataSource会关闭所有超期的连接,然后再打开initialSize数量的连接,这个特性与minEvictableIdleTimeMillis、timeBetweenEvictionRunsMillis一起保证了所有超期的initialSize连接都会被重新连接,从而避免了Mysql长时间无动作会断掉连接的问题。

  3). JVM参数

在JVM启动参数中,可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置,默认情况不做任何设置JVM会工作的很好,但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能。通过设置我们希望达到一些目标:

  • GC的时间足够的小
  • GC的次数足够的少
  • 发生Full GC的周期足够的长

前两个目前是相悖的,要想GC时间小必须要一个更小的堆,要保证GC次数足够少,必须保证一个更大的堆,我们只能取其平衡。

(1)针对JVM堆的设置一般,可以通过-Xms -Xmx限定其最小、最大值,为了防止垃圾收集器在最小、最大之间收缩堆而产生额外的时间,我们通常把最大、最小设置为相同的值
   (2)年轻代和年老代将根据默认的比例(1:2)分配堆内存,可以通过调整二者之间的比率NewRadio来调整二者之间的大小,也可以针对回收代,比如年轻代,通过 -XX:newSize -XX:MaxNewSize来设置其绝对大小。同样,为了防止年轻代的堆收缩,我们通常会把-XX:newSize -XX:MaxNewSize设置为同样大小

(3)年轻代和年老代设置多大才算合理?这个我问题毫无疑问是没有答案的,否则也就不会有调优。我们观察一下二者大小变化有哪些影响

  • 更大的年轻代必然导致更小的年老代,大的年轻代会延长普通GC的周期,但会增加每次GC的时间;小的年老代会导致更频繁的Full GC
  • 更小的年轻代必然导致更大年老代,小的年轻代会导致普通GC很频繁,但每次的GC时间会更短;大的年老代会减少Full GC的频率
  • 如何选择应该依赖应用程序对象生命周期的分布情况:如果应用存在大量的临时对象,应该选择更大的年轻代;如果存在相对较多的持久对象,年老代应该适当增大。但很多应用都没有这样明显的特性,在抉择时应该根据以下两点:(A)本着Full GC尽量少的原则,让年老代尽量缓存常用对象,JVM的默认比例1:2也是这个道理 (B)通过观察应用一段时间,看其他在峰值时年老代会占多少内存,在不影响Full GC的前提下,根据实际情况加大年轻代,比如可以把比例控制在1:1。但应该给年老代至少预留1/3的增长空间

4)在配置较好的机器上(比如多核、大内存),可以为年老代选择并行收集算法: -XX:+UseParallelOldGC ,默认为Serial收集

(5)线程堆栈的设置:每个线程默认会开启1M的堆栈,用于存放栈帧、调用参数、局部变量等,对大多数应用而言这个默认值太了,一般256K就足用。理论上,在内存不变的情况下,减少每个线程的堆栈,可以产生更多的线程,但这实际上还受限于操作系统。

(4)可以通过下面的参数打Heap Dump信息

  • -XX:HeapDumpPath
  • -XX:+PrintGCDetails
  • -XX:+PrintGCTimeStamps
  • -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt

通过下面参数可以控制OutOfMemoryError时打印堆的信息

  • -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

请看一下一个时间的Java参数配置:(服务器:Linux 64Bit,8Core×16G)

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -server -Xms3G -Xmx3G -Xss256k -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseParallelOldGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/aaa/dump -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt -XX:NewSize=1G -XX:MaxNewSize=1G"

经过观察该配置非常稳定,每次普通GC的时间在10ms左右,Full GC基本不发生,或隔很长很长的时间才发生一次

通过分析dump文件可以发现,每个1小时都会发生一次Full GC,经过多方求证,只要在JVM中开启了JMX服务,JMX将会1小时执行一次Full GC以清除引用,关于这点请参考附件文档。

以上内容摘自:http://www.cnblogs.com/chen77716/archive/2010/06/26/2130807.html

8. 判断对象是否为垃圾的算法

1). 引用计数算法:

2). 可达性分析法:

3). 引用分为:强引用,软引用,弱引用,虚引用

4). 要宣布一个对象死亡,至少要经历两次标记过程:

根据可达性分析判断,如果没有引用,放入到F-Queue中,稍后调用finalize()方法。finalize()方法不一定能回收对象,虚拟机会另起线程做回收工作。

5). 回收方法区主要回收两部分内容:废弃常量和无用的类。

9. 垃圾收集算法

1). 标记-清除算法

缺点:

a. 效率问题,标记和清除两个过程效率都不高

b. 空间问题

2). 复制-算法:

将可用内存分为两块,每次只是用其中一块。当一块用完,就将还存活着的对象复制到另外一块上面,然后再把已经使用过得内存空间一次清理掉。

优点:实现简单,运行效率高

缺点:内存空间浪费严重

3). 标记-整理:

标记后让所有存活的对象移动到另一端,然后直接清理掉端边界意外的内存。

4). 分代收集算法

把Java堆分为新生代和老年代,这样就可以根据各个年代的特点采用最合适的收集算法。年轻带每次收集中会有大量对象死亡,使用复制算法。老年代因为对象存活率高,使用标记清理或者标记整理算法来回收

10. 垃圾收集器:

参见:http://www.cnblogs.com/Jtianlin/p/5042989.html

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