JVM 自动内存管理

Java 内存区域

对于从事 C、C++程序开发的开发人员来说，在内存管理领域，他们既是拥有最高权力的“皇帝”，又是从事最基础工作的劳动人民——既拥有每一个对象的“所有权”，又担负着每一个对象生命从开始到终结的维护责任。

对于 Java 程序员来说，在虚拟机自动内存管理机制的帮助下，不再需要为每一个 new 操作去写配对的 delete/free 代码，不容易出现内存泄漏和内存溢出问题，看起来由虚拟机管理内存一切都很美好。不过，也正是因为 Java 程序员把控制内存的权力交给了 Java 虚拟机，一旦出现内存泄漏和溢出方面的问题，如果不了解虚拟机是怎样使用内存的，那排查错误、修正问题将会成为一项异常艰难的工作。

运行时数据区域

JVM 在执行 Java 程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域有各自的用途，以及创建和销毁的时间，有的区域随着虚拟机进程的启动而一直存在，有些区域则是依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。

程序计数器

程序计数器（Program Counter Register）是一块较小的内存空间，它可以看作是当 前线程所执行的字节码的行号指示器。学过计算组成原理的小伙伴应该都知道，在 CPU 中程序计数器指明的是下一条指令的地址，在 Java 虚拟机中也是类似，指明的是下一条字节码指令的地址。在 Java 虚拟机的概念模型里，字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令，它是程序控制流的指示器，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。

由于 Java 虚拟机的多线程是通过线程轮流切换、分配处理器执行时间的方式来实现的，在任何一个确定的时刻，一个处理器（对于多核处理器来说是一个内核）都只会执 行一条线程中的指令。因此，为了线程切换后能恢复到正确的执行位置，每条线程都需 要有一个独立的程序计数器，各条线程之间计数器互不影响，独立存储，我们称这类内存区域为“线程私有”的内存。

另外，如果正在执行的是本地（Native）方法，这个计数器值则应为空 （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。

虚拟机栈

与程序计数器一样，Java 虚拟机栈（Java Virtual Machine Stack）也是线程私有的， 它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是 Java 方法执行的线程内存模型：每个方法被执行的时候，Java 虚拟机都会同步创建一个栈帧（Stack Frame）用于存储局部变量表、操作数栈、动态连接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完毕的过程， 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、对象引用（reference 类型，它并不等同于对象 本身，可能是一个指向对象起始地址的引用指针，也可能是指向一个代表对象的句柄或 者其他与此对象相关的位置）和 returnAddress 类型（指向了一条字节码指令的地址）。

这些数据类型在局部变量表中的存储空间以局部变量槽（Slot）来表示，其中 64 位 长度的 long 和 double 类型的数据会占用两个变量槽，其余的数据类型只占用一个。局 部变量表所需的内存空间在编译期间完成分配，当进入一个方法时，这个方法需要在栈帧中分配多大的局部变量空间是完全确定的，在方法运行期间不会改变局部变量表的大小。

对这个内存区域规定了两类异常状况：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 Java 虚拟机栈容量可以动态扩展，当栈扩展时无法申请到足够的内存会抛出OutOfMemoryError异常。现在最常用的 HotSpot JVM 的栈容量是不可以动态扩展的，只要线程申请栈空间成功了就不会有 OOM，但是如果申请时就失败，仍然是会出现 OOM 异常的。

本地方法栈

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 别只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 拟机使用到的本地方法服务。本地方法栈中方法使用的语言、使用方式与数据结构并没有 任何强制规定，因此具体的虚拟机可以根据需要自由实现它，甚至有的 Java 虚拟机（譬 如 Hot-Spot 虚拟机）直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。与虚拟机栈一样，本地方法栈也会在栈深度溢出或者栈扩展失败时分别抛出 StackOverflowError 和 OutOfMemoryError 异常。

堆

对于 Java 应用程序来说，堆是虚拟机所管理的内存中最大的一 块。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，Java 世界里“几乎”所有的对象实例都在这里分配内存。为什么说是“几乎”所有对象呢？由于即时编译技术的 进步，尤其是逃逸分析技术的日渐强大，栈上分配、标量替换优化手段已经导致一些 微妙的变化悄然发生，所以说 Java 对象实例都分配在堆上也渐渐变得不是那么绝对了。这些内容会在后续的文章中进行探讨。

堆是垃圾收集器管理的内存区域，根据垃圾回收器的实现，堆又被划分为多个区域，存放不同“年龄”的对象，并由垃圾收集器回收。从分配内存的角度看，所有线程共享的堆中可以划分出多个线程私有的分配缓冲区（Thread Local Allocation Buffer，TLAB），以提升对象分配时的效率。不过 论从什么角度，无论如何划分，都不会改变堆中存储内容的共性，无论是哪个区域，存储的都只能是对象的实例，将堆细分的目的只是为了更好地回收内存，或者更快地分配内存。

堆可以处于物理上不连续的内存空间中，但在逻辑上它应该被视为连续的，这点就像我们用磁盘空间去存储文件一样，并不要求每个文件都连续存放，学过计组和 OS 的小伙伴应该很容易理解。但对于大对象（典型的如数组对象），多数虚拟机实现出于实现简单、存储高效的考虑，很可能会要求连续的内存空间。

堆既可以被实现成固定大小的，也可以是可扩展的，不过当前主流的 JVM 都是按照可扩展来实现的（通过参数-Xmx 和-Xms 设定）。如果在堆中没有内存完成实例分配，并且堆也无法再扩展时，JVM 将会抛出 OutOfMemoryError 异常。

方法区

方法区与堆一样，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型信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码缓存等数据。 在《Java 虚拟机规范》中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 作“非堆”（Non-Heap），目的是与堆区分开来。

方法区和永久代以及元空间的关系很像 Java 中接口和类的关系，类实现了接口，这里的类就可以看作是永久代和元空间，接口可以看作是方法区，也就是说永久代以及元空间是 HotSpot 虚拟机对虚拟机规范中方法区的两种实现方式。并且，永久代是 JDK 1.8 之前的方法区实现，JDK 1.8 及以后方法区的实现变成了元空间。

《Java 虚拟机规范》对方法区的约束是非常宽松的，除了和堆一样不需要连续的内存和可以选择固定大小或者可扩展外，甚至还可以选择不实现垃圾收集。相对而言，垃圾收集行为在这个区域的确是比较少出现的，但并非数据进入了方法区就如永久代的名字一样“永久”存在了。这区域的内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载，一般来说这个区域的回收效果比较难令人满意，尤其是类型的卸载，条件相当苛刻，但是这部分区域的回收有时又确实是必要的。如果方法区无法满足新的内存分配需求时，将抛出 OutOfMemoryError 异常。

运行时常量池

运行时常量池是方法区的一部分。Class 文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外，还有一项信息是常量池表，用于存放编译期生成的各种字面量与符号引用，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。JVM 对于 Class 文件每一部分（自然也包括常量池）的格式都有严格规定， 如每一个字节用于存储哪种数据都必须符合规范上的要求才会被虚拟机认可、加载和执行，但对于运行时常量池，《Java 虚拟机规范》并没有做任何细节的要求，不同提供商 实现的虚拟机可以按照自己的需要来实现这个内存区域，不过一般来说，除了保存 Class 文件中描述的符号引用外，还会把由符号引用翻译出来的直接引用也存储在运行时常量池中。既然运行时常量池是方法区的一部分，自然受到方法区内存的限制，当常量池无法 再申请到内存时会抛出OutOfMemoryError异常。

直接内存

直接内存并不是虚拟机运行时数据区的一部分，也不是《Java 虚拟机规范》中定义的内存区域。但是这部分内存也被频繁地使用，而且也可能导致 OutOfMemoryError异常出现。在 JDK 1.4 中新加入了 NIO（New Input/Output）类，引入了一种基于 Channel 与 Buffer 的 I/O 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 堆里面的 DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能，因为避免了在 Java 堆和本地内存中来回复制数据。

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，则肯定还是会受到本机总内存（包括物理内存、SWAP 分区或者分页文件）大小以及处理器寻址空间的限制，一般服务器管理员配置虚拟机参数时，会根据实际内存去设置 -Xmx 等参数信息，但经常忽略掉直接内存，使得各个内存区域总和大于物理内存限制（包括物理的和操作系统级的限制），从而导致动态扩展时出现 OutOfMemoryError 异常。

对象的创建、内存布局、访问

以下都是以 HotSpot JVM 为例。

对象的创建

当 JVM 遇到一条字节码 new 指令时，首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、 解析和初始化过。如果没有，那必须先执行相应的类加载过程。在类加载检查通过后，接下来虚拟机将为新生对象分配内存。对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定，为对象分配空间的任务 实际上便等同于把一块确定大小的内存块从堆中划分出来。

基于不同的垃圾收集器，堆中的内存可能分为两种情况：

• 堆中内存是绝对规整的，所有被使用过的内存都被放在一边，空闲的内存被放在另一边，中间放着 一个指针作为分界点的指示器，那所分配内存就仅仅是把那个指针向空闲空间方向挪动 一段与对象大小相等的距离，这种分配方式称为“指针碰撞”。
• 堆中的内存并不是规整的，已被使用的内存和空闲的内存相互交错在一起，虚拟机就必须维护一个列表，记录上哪些内存块是可用的，在分配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例，并更新列表上的记录，这种分配方式称为“空闲列表”（Free List）。

为什么说基于不同的垃圾收集器？

堆是否规整又由所采用的垃圾收集器是否带有空间压缩整理（Compact） 的能力决定。当使用Serial、ParNew等带压缩整理过程的收集器时，系统采用的分配算法是指针碰撞，既简单又高效；而当使用CMS这种基于清除（Sweep）算法的收 集器时，理论上就只能采用较为复杂的空闲列表来分配内存。

对象创建过程中的并发问题

对象创建在虚拟机中是非常频繁的行为，即使仅仅修改一个指针所指向的位置，在并发情况下也并不是线程安 全的，可能出现正在给对象 A 分配内存，指针还没来得及修改，对象 B 又同时使用了原来的指针来分配内存的情况。

解决这一问题有两种可选择的方案:

1. 对分配内存空间 的动作进行同步处理——实际上虚拟机是采用CAS配上失败重试的方式保证更新操作的原子性。
2. 把内存分配的动作按照线程划分在不同的空间之中进行，即每个 线程在 Java 堆中预先分配一小块内存，也就是之前提到过的本地线程分配缓冲（Thread Local Allocation Buffer，TLAB），哪个线程要分配内存，就在哪个线程的本地缓冲区中分配，只有本地缓冲区用完了，分配新的缓存区时才需要同步锁定。

在分配完内存之后，JVM 需要将分配到的内存初试化成零值，保证了对象的实例字段在 Java 代码中可以不赋初始值就直接使用，使程序能访问到这些字段的数据类型所对应的零值。

初始化零值后，再对对象头（Object Header）进行设置。例如这个对象是哪个类的实例、如何才能找到类的元数据信息、对象的哈希码（实际上对象的哈希码会延后到真正调用 Object::hashCode()方法时才计算）、对象的 GC 分代年龄等信息。这些信息存放在对象的对象头之中。

当所有准备工作完成，就要执行 Class 文件中的 <init> 方法，所有的字段都为默认的零值，对象需要的其他资源和状态信息按照预定的意图构造好。

对象的内存布局

对象在堆内存中的存储布局可以划分为三个部分：对象头（Header）、实例数据（Instance Data）和对齐填充（Padding）。

对象头

HotSpot 虚拟机对象的对象头部分包括两类信息：

1. 用于存储对象自身的运行时数据，如HashCode、GC 分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程 ID、偏向时间戳等这部分数据的长度在 32 位和 64 位的虚拟机（未开启压缩指针）中分别为 32 个比特和 64 个比特，官方称它为“Mark Word”。Mark Word 被设计成一个有着动态定义的数据结构，以便在极小的空间内存储尽量多的数据，根据对象的状态复用自己的存储空间。
2. 类型指针，即对象指向它的类型元数据的指针，Java 虚拟机通过这个指针来确定该对象是哪个类的实例。

存储内容	标志位	状态
对象 HashCode、分代年龄	01	未锁定
指向锁记录的指针	00	轻量级锁定
指向重量级锁的指针	10	重量级锁定
空，不需要记录额外信息	11	GC 标记
偏向锁 ID、偏向时间戳、对象分代年龄	01	可偏向

如果对象是一个 Java 数组，那在对象头中还必须有一块用于记录数组长度的数据，因为虚拟机可以通过普通 Java 对象的元数据信息确定 Java 对象的大小，但是如果数组的长度是不确定的，将无法通过元数据中的信息推断出数组的大小。

实例数据

实例数据部分是对象真正存储的有效信息，即我们在程序代码里面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字段都必须记录起来。HotSpot 虚拟机默认的分配顺序为 longs/doubles、ints、shorts/chars、bytes/booleans、oops（Ordinary Object Pointers，OOPs），从以上默认的分配策略中可以看到，相同宽度的字段总是被分配到一起存放，在满足这个前提条件的情况下，在父类中定义的变量会出现在子类之前。如果 HotSpot 虚拟机的+XX：CompactFields 参数值为 true（默认就为 true），那子类之中较窄的变量也允许插入父类变量的空隙之中，以节省出一点点空间。

对齐填充

它仅仅起着占位符的作用。由于 HotSpot 虚拟机的自动内存管理系统要求对象起始地址必须是 8 字节的整数倍，不满足 8 的整数倍的时候就需要通过对齐填充来补全。

对象的访问定位

创建对象自然是为了后续使用该对象，我们的 Java 程序会通过栈上的 reference 数据来操作堆上的具体对象。对象访问方式也是由虚拟机实现而定的，主流的访问方式主要有使用句柄和直接指针两种：

• 使用句柄访问，堆中将可能会划分出一块内存来作为句柄池，**reference **中存储的就是对象的句柄地址，而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自具体的地址信息。
• 使用直接指针访问，堆中对象的内存布局就必须考虑如何放置访问类型数据的相关信息，reference 中存储的直接就是对象地址

句柄访问

直接指针访问

使用直接指针来访问最大的好处就是速度更快，它节省了一次指针定位的时间开销，由于对象访问在 Java 中非常频繁，因此这类开销积少成多也是一项极为可观的执行成本。HotSpot JVM 主要就是采用直接指针访问的方式。

OutOfMemoryError 一般解决思路

堆溢出

堆内存的 OutOfMemoryError 异常是实际应用中最常见的内存溢出异常情况。出现 Java 堆内存溢出时，异常堆栈信息 java.lang.OutOfMemoryError 会跟随进一步提示Java heap space。解决这个异常，第一步首先应确认内存中导致 OOM 的对象是否是必要的，也就是要先分清楚到底是出现了内存泄漏（Memory Leak）还是内存溢出（Memory Overflow）。

内存泄露

如果是内存泄露，可进一步通过工具查看泄漏对象到 GC Roots 的引用链，找到泄漏对象是通过怎样的引用路径、与哪些 GC Roots 相关联，才导致垃圾收集器无法回收它们，根据泄漏对象的类型信息以及它到 GC Roots 引用链的信息，一般可以比较准确地定位到这些对象创建的位置，进而找出产生内存泄漏的代码的具体位置。

内存溢出

如果是内存溢出，说明这些对象必须是存活的，那就应当检查 Java 虚拟机的堆参数（-Xmx 与-Xms）设置，与机器的内存对比，看看是否还有向上调整的空间。再从代码上检查是否存在某些对象生命周期过长、持有状态时间过长、存储结构设计不合理等情况，尽量减少程序运行期的内存消耗。

栈溢出

1. 如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度，将抛出 StackOverflowError 异常。

2. 如果虚拟机的栈内存允许动态扩展，当扩展栈容量无法申请到足够的内存时，将抛出 OutOfMemoryError 异常。

《Java 虚拟机规范》明确允许 Java 虚拟机实现自行选择是否支持栈的动态扩展，而 HotSpot 虚拟机的选择是不支持扩展，所以除非在创建线程申请内存时就因无法获得足够内存而出现 OutOfMemoryError 异常，否则在线程运行时是不会因为扩展而导致内存溢出的，只会因为栈容量无法容纳新的栈帧而导致 StackOverflowError 异常。

出现 StackOverflowError 异常时，会有明确错误堆栈可供分析，相对而言比较容易定位到问题所在。如果使用 HotSpot 虚拟机默认参数，栈深度在大多数情况下（因为每个方法压入栈的帧大小并不是一样的，所以只能说大多数情况下）到达 1000~2000 是完全没有问题，对于正常的方法调用（包括不能做尾递归优化的递归调用），这个深度应该完全够用了。但是，如果是建立过多线程导致的内存溢出，在不能减少线程数量或者更换 64 位虚拟机的情况下，就只能通过减少最大堆和减少栈容量来换取更多的线程。

直接内存溢出

直接内存（Direct Memory）的容量大小可通过-XX：MaxDirectMemorySize 参数来指定，如果不去指定，则默认与 Java 堆最大值（由-Xmx 指定）一致。

public class DirectMemoryOOM {
	private static final int _1MB = 1024 * 1024;
 	public static void main(String[] args) throws Exception {
 		Field unsafeField = Unsafe.class.getDeclaredFields()[0];
 		unsafeField.setAccessible(true);
 		Unsafe unsafe = (Unsafe) unsafeField.get(null);
 		while (true) {
 			unsafe.allocateMemory(_1MB);
 		}
 	}
}

越过 DirectByteBuffer 类直接通过反射获取 Unsafe 实例进行内存分配。

由直接内存导致的内存溢出，一个明显的特征是在 Heap Dump 文件中不会看见有什么明显的异常情况，如果发现内存溢出之后产生的 Dump 文件很小，而程序中又直接或间接使用了 DirectMemory（典型的间接使用就是 NIO），那就可以考虑重点检查一下直接内存方面的原因了。

垃圾回收

如何找到需要回收的对象？

在堆里面存放着 Java 世界中几乎所有的对象实例，垃圾收集器在对堆进行回收前，第一件事情就是要确定这些对象之中哪些还“存活”着，哪些已经“死去”了。

引用计数法

在对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值就加一；当引用失效时，计数器值就减一；任何时刻计数器为零的对象就是不可能再被使用的。引用计数算法虽然占用了一些额外的内存空间来进行计数，但它的原理简单，判定效率也很高，在大多数情况下它都是一个不错的算法。但是，在 Java 领域，至少主流的 Java 虚拟机里面都没有选用引用计数算法来管理内存，主要原因是，这个看似简单的算法有很多例外情况要考虑，必须要配合大量额外处理才能保证正确地工作，譬如单纯的引用计数就很难解决对象之间相互循环引用的问题。

可达性分析

这个算法的基本思路就是通过一系列称为 GC Roots 的根对象作为起始节点集，从这些节点开始，根据引用关系向下搜索，搜索过程所走过的路径称为“引用链”（Reference Chain），如果某个对象到 GC Roots 间没有任何引用链相连，或者用图论的话来说就是从 GC Roots 到这个对象不可达时，则证明此对象是不可能再被使用的。

固定可作为 GC Roots 的对象包括以下几种：

• 在虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象，譬如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、局部变量、临时变量等。
• 在方法区中类静态属性引用的对象，譬如 Java 类的引用类型静态变量。
• 在方法区中常量引用的对象，譬如字符串常量池（String Table）里的引用。
• 在本地方法栈中 JNI（即通常所说的 Native 方法）引用的对象。
• Java 虚拟机内部的引用，如基本数据类型对应的 Class 对象，一些常驻的异常对象（比如 NullPointExcepiton、OutOfMemoryError）等，还有系统类加载器。
• 所有被同步锁（synchronized 关键字）持有的对象。
• 反映 Java 虚拟机内部情况的 JMXBean、JVMTI 中注册的回调、本地代码缓存等。

除了这些固定的 GC Roots 集合以外，根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同，还可以有其他对象“临时性”地加入，共同构成完整 GC Roots 集合。

什么是引用？

无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量，还是通过可达性分析算法判断对象是否引用链可达，判定对象是否存活都和“引用”离不开关系。在 JDK 1.2 版之后，Java 对引用的概念进行了扩充，将引用分为强引用（Strongly Reference）、软引用（Soft Reference）、弱引用（Weak Reference）和虚引用（Phantom Reference）4 种，这 4 种引用强度依次逐渐减弱。

强引用

强引用是最传统的“引用”的定义，是指在程序代码之中普遍存在的引用赋值，即类似“Object obj=new Object()”这种引用关系。无论任何情况下，只要强引用关系还存在，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。

弱引用

软引用是用来描述一些还有用，但非必须的对象。只被软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常前，会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收，如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。

软引用

弱引用也是用来描述那些非必须对象，但是它的强度比软引用更弱一些，被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生为止。当垃圾收集器开始工作，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象。

虚引用

虚引用也称为“幽灵引用”或者“幻影引用”，它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的只是为了能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。

被判死刑的对象要立即执行吗？

即使在可达性分析算法中判定为不可达的对象，也不是“非死不可”的，这时候它们暂时还处于“缓刑”阶段，要真正宣告一个对象死亡，至少要经历两次标记过程：如果对象在进行可达性分析后发现没有与 GC Roots 相连接的引用链，那它将会被第一次标记，随后进行一次筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行 finalize()方法。假如对象没有覆盖 finalize()方法，或者 finalize()方法已经被虚拟机调用过，那么虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”。

如果这个对象被判定为确有必要执行 finalize() 方法，那么该对象将会被放置在一个名为 F-Queue 的队列之中，并在稍后由一条由虚拟机自动建立的、低调度优先级的Finalizer 线程去执行它们的 finalize() 方法。这里所说的“执行”是指虚拟机会触发这个方法开始运行，但并不承诺一定会等待它运行结束。这样做的原因是，如果某个对象的finalize()方法执行缓慢，或者更极端地发生了死循环，将很可能导致 F-Queue 队列中的其他对象永久处于等待，甚至导致整个内存回收子系统的崩溃。finalize() 方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会，稍后收集器将对 F-Queue 中的对象进行第二次小规模的标记，如果对象要在 finalize() 中成功拯救自己——只要重新与引用链上的任何一个对象建立关联即可，譬如把自己（this 关键字）赋值给某个类变量或者对象的成员变量，那在第二次标记时它将被移出“即将回收”的集合；如果对象这时候还没有逃脱，那基本上它就真的要被回收了。

finalize() 方法已被官方明确声明为不推荐使用的语法。有些教材中描述它适合做“关闭外部资源”之类的清理性工作，这完全是对 finalize() 方法用途的一种自我安慰。因为它并不能等同于 C 和 C++语言中的析构函数，而是 Java 刚诞生时为了使传统 C、C++程序员更容易接受 Java 所做出的一项妥协。它的运行代价高昂，不确定性大，无法保证各个对象的调用顺序。

方法区如何回收？

Java 虚拟机规范》中提到过可以不要求虚拟机在方法区中实现垃圾收集，事实上也确实有未实现或未能完整实现方法区类型卸载的收集器存在(ZGC)。方法区垃圾收集的“性价比”通常也是比较低的：在堆中，尤其是在新生代中，对常规应用进行一次垃圾收集通常可以回收 $70%$ 至 $99%$的内存空间，相比之下，方法区回收囿于苛刻的判定条件，其区域垃圾收集的回收成果往往远低于此。

方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：

• 废弃的常量：回收废弃常量与回收堆中的对象非常类似。假如一个字符串“java”曾经进入常量池中，但是当前系统又没有任何一个字符串对象的值是“java”，换句话说，已经没有任何字符串对象引用常量池中的“java”常量，且虚拟机中也没有其他地方引用这个字面量。如果在这时发生内存回收，而且垃圾收集器判断确有必要的话，这个“java”常量就将会被系统清理出常量池。常量池中其他类（接口）、方法、字段的符号引用也与此类似。
• 不再使用的类: 需要满足以下三个条件：
  • 该类所有的实例都已经被回收，也就是 Java 堆中不存在该类及其任何派生子类的实例。
  • 加载该类的类加载器已经被回收，这个条件除非是经过精心设计的可替换类加载器的场景，如 OSGi、JSP 的重加载等，否则通常是很难达成的。
  • 该类对应的 java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射
    访问该类的方法。

垃圾收集算法

分代收集理论

分代收集名为理论，实质是一套符合大多数程序运行实际情况的经验法则，它建立在两个分代假说之上：

• 弱分代假说（Weak Generational Hypothesis）：绝大多数对象都是朝生夕灭的。
• 强分代假说（Strong Generational Hypothesis）：熬过越多次垃圾收集过程的对象就
  越难以消亡。

这两个分代假说共同奠定了多款常用的垃圾收集器的一致的设计原则：收集器应该将堆划分出不同的区域，然后将回收对象依据其年龄（年龄即对象熬过垃圾收集过程的次数）分配到不同的区域之中存储。

标记-清除

算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后，统一回收掉所有被标记的对象，也可以反过来，标记存活的对象，统一回收所有未被标记的对象。标记过程就是对象是否属于垃圾的判定过程，这在前一节讲述垃圾对象标记判定算法时其实已经介绍过了。

它的主要缺点有两个：

• 第一个是执行效率不稳定，如果 Java 堆中包含大量对象，而且其中大部分是需要被回收的，这时必须进行大量标记和清除的动作，导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低。
• 第二个是内存空间的碎片化问题，标记、清除之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致当以后在程序运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。

标记-复制

为了解决标记-清除算法面对大量可回收对象时执行效率低的问题，1969 年 Fenichel 提出了一种称为“半区复制”（Semispace Copying）的垃圾收集算法。

将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。如果内存中多数对象都是存活的，这种算法将会产生大量的内存间复制的开销，但对于多数对象都是可回收的情况，算法需要复制的就是占少数的存活对象，而且每次都是针对整个半区进行内存回收，分配内存时也就不用考虑有空间碎片的复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配即可。这样实现简单，运行高效，不过其缺陷也显而易见，这种复制回收算法的代价是将可用内存缩小为了原来的一半，空间浪费未免太多了一点。

在 1989 年，Andrew Appel 针对具备“朝生夕灭”特点的对象，提出了一种更优化的半区复制分代策略，现在称为Appel 式回收。HotSpot 虚拟机的 Serial、ParNew 等新生
代收集器均采用了这种策略来设计新生代的内存布局。Appel 式回收的具体做法是把新生代分为一块较大的 Eden 空间和两块较小的 Survivor 空间，每次分配内存只使用Eden 和其中一块 Survivor。发生垃圾搜集时，将 Eden 和 Survivor 中仍然存活的对象一次性复制到另外一块 Survivor 空间上，然后直接清理掉 Eden 和已用过的那块 Survivor空间。Survivor 空间不足以容纳一次 Minor GC 之后存活的对象时，就需要依赖其他内存区域
（实际上大多就是老年代）进行分配担保（Handle Promotion）

标记-整理

标记-复制算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作，效率将会降低。更关键的是，如果不想浪费 50%的空间，就需要有额外的空间进行分配担保，以应对被使用的内存中所有对象都 100%存活的极端情况，所以在老年代一般不能直接选用这种算法。

1974 年 Edward Lueders 提出了另外一种有针对性的标记-整理（Mark-Compact）算法，其中的标记过程仍然与标记-清除算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向内存空间一端移动，然后直接清理掉边界以外的内存。

如果移动存活对象，尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域，移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方将会是一种极为负重的操作，而且这种对象移动操作必须全程暂停用户应用程序才能进行。

但如果跟标记-清除算法那样完全不考虑移动和整理存活对象的话，弥散于堆中的存活对象导致的空间碎片化问题就只能依赖更为复杂的内存分配器和内存访问器来解决。

还有一种“和稀泥式”解决方案可以不在内存分配和访问上增加太大额外负担，做法是让虚拟机平时多数时间都采用标记-清除算法，暂时容忍内存碎片的存在，直到内存空间的碎片化程度已经大到影响对象分配时，再采用标记-整理算法收集一次，以获得规整的内存空间。前面提到的基于标记-清除算法的 CMS 收集器面临空间碎片过多时采用的就是这种处理办法。

HotSpot JVM 实现垃圾回收

根节点枚举

所有收集器在根节点枚举这一步骤时都是必须暂停用户线程的，因此毫无疑问根节点枚举与之前提及的整理内存碎片一样会面临相似的“Stop The World”的困扰。现在可达性分析算法耗时最长的查找引用链的过程已经可以做到与用户线程一起并发，但根节点枚举始终还是必须在一个能保障一致性的快照中才得以进行——这里“一致性”的意思是整个枚举期间执行子系统看起来就像被冻结在某个时间点上，不会出现分析过程中，根节点集合的对象引用关系还在不断变化的情况，若这点不能满足的话，分析结果准确性也就无法保证。

在 HotSpot 的解决方案里，是使用一组称为 OopMap 的数据结构来达到这个目的。一旦类加载动作完成的时候， HotSpot 就会把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来，在即时编译过程中，也会在特定的位置记录下栈里和寄存器里哪些位置是引用。这样收集器在扫描时就可以直接得知这些信息了，并不需要真正一个不漏地从方法区等 GC Roots 开始查找。

安全点

在 OopMap 的协助下，HotSpot 可以快速准确地完成 GC Roots 枚举，但一个很现实的问题随之而来：可能导致引用关系变化，或者说导致 OopMap 内容变化的指令非常多，如果为每一条指令都生成对应的 OopMap，那将会需要大量的额外存储空间，这样垃圾收集伴随而来的空间成本就会变得无法忍受的高昂。

HotSpot 并没有为每条指令都生成 OopMap，只是在特定的位置记录了这些信息，这些位置被称为安全点。这样，用户程序执行时并非在代码指令流的任意位置都能够停顿下来开始垃圾收集，而是强制要求必须执行到达安全点后才能够暂停。

安全点位置的选取基本上是以“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准进行选定的，因为每条指令执行的时间都非常短暂，程序不太可能因为指令流长度太长这样的原因而长时间执行，“长时间执行”的最明显特征就是指令序列的复用，例如方法调用、循环跳转、异常跳转等都属于指令序列复用，所以只有具有这些功能的指令才会产生安全点。

如何在垃圾收集发生时让所有线程都跑到最近的安全点，然后停顿下来?

有两种方案可供选择：抢先式中断（Preemptive Suspension）和主动式中断（Voluntary Suspension）

• 抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合，在垃圾收集发生时，系统首先把所有用户线程全部中断，如果发现有用户线程中断的地方不在安全点上，就恢复这条线程执行，让它一会再重新中断，直到跑到安全点上。现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程响应 GC 事件，个人认为是因为很难预测不在安全点上的用户线程什么时候能到安全点。
• 主动式中断是当垃圾收集需要中断线程的时候，不直接对线程操作，仅仅简单地设置一个标志位，各个线程执行过程时会不停地主动去轮询这个标志，一旦发现中断标志为真时就自己在最近的安全点上主动中断挂起。

安全区域

安全点机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入垃圾收集过程的安全点。用户线程处于 Sleep 状态或者 Blocked 状态，这时候线程无法响应虚拟机的中断请求，不能再走到安全的地方去中断挂起自己，虚拟机也显然不可能持续等待线程重新被激活分配处理器时间。对于这种情况，就必须引入安全区域（Safe Region）来解决。

安全区域是指能够确保在某一段代码片段之中，引用关系不会发生变化，因此，在这个区域中任意地方开始垃圾收集都是安全的。我们也可以把安全区域看作被扩展拉伸了的安全点。当用户线程执行到安全区域里面的代码时，首先会标识自己已经进入了安全区域，那样当这段时间里虚拟机要发起垃圾收集时就不必去管这些已声明自己在安全区域内的线程了。

记忆集与卡表

记忆集是一种用于记录从非收集区域指向收集区域的指针集合的抽象数据结构，用来解决对象跨代引用所带来的问题。垃圾收集的场景中，收集器只需要通过记忆集判断出某一块非收集区域是否存在有指向了收集区域的指针就可以了。

卡表是记忆集的一种实现方式。

这是 HotSpot 中卡表的实现。

CARD_TABLE [this address >> 9] = 0;

字节数组 CARD_TABLE 的每一个元素都对应着其标识的内存区域中一块特定大小的内存块，这个内存块被称作卡页（Card Page）。卡页大小都是以 2 的 N 次幂的字节数，通过上面代码可以看出 HotSpot 中使用的卡页是 2 的 9 次幂。学过计组或者 OS 内存管理的小伙伴很容易理解，这和分页管理是类似的。

一个卡页的内存中通常包含不止一个对象，只要卡页内有一个（或更多）对象的字段存在着跨代指针，那就将对应卡表的数组元素的值标识为 1，没有则标识为 0。在垃圾收集发生时，就能轻易得出哪些卡页内存块中包含跨代指针，把它们加入 GC Roots 中一并扫描。

卡表的取值只有 01 为什么还要用字节数组存储，用位数组不行吗？

现代计算机硬件都是最小按字节寻址的，没有直接存储一个 bit 的指令，所以要用 bit 的话就不得不多消耗几条 shift+mask 指令，更费时。实际上这是对时间和空间的一种权衡。

写屏障

在 HotSpot 是通过写屏障（Write Barrier）技术维护卡表状态的。写屏障可以看作在虚拟机层面对引用类型字段赋值这个动作的 AOP 切面，在引用对象赋值时会产生一个环形（Around）通知，供程序执行额外的动作，也就是说赋值的前后都在写屏障的覆盖范畴内。在赋值前的部分的写屏障叫作写前屏障（Pre-Write Barrier），在赋值后的则叫作写后屏障（Post-Write Barrier）。HotSpot 虚拟机的许多收集器中都有使用到写屏障，但直至 G1 收集器出现之前，其他收集器都只用到了写后屏障。

void oop_field_store(oop*field, oop new_value) {
 // 引用字段赋值操作
 *field = new_value;
 // 写后屏障，在这里完成卡表状态更新
 post_write_barrier(field, new_value);
}

写屏障更新卡表可能会遇到什么问题？

卡表在高并发场景下还面临着伪共享（False Sharing）问题。现代中央处理器的缓存系统中是以Cache Line为单位存储的，当多线程修改互相独立的变量时，如果这些变量恰好共享同一个Cache Line，就会彼此影响（写回、无效化或者同步）而导致性能降低，这就是伪共享问题。

一种简单的解决方案是不采用无条件的写屏障，而是先检查卡表标记，只有当该卡表元素未被标记过时才将其标记为变脏。

并发可达性分析-三色标记法

标记阶段是所有追踪式垃圾收集算法的共同特征，如果这个阶段会随着堆变大而等比例增加停顿时间，其影响就会波及几乎所有的垃圾收集器，同理可知，如果能够削减这部分停顿时间的话，那收益也将会是系统性的。

三色标记法

引入三色标记（Tri￾color Marking）作为工具来辅助推导，把遍历对象图过程中遇到的对象，按照“是否访问过”这个条件标记成以下三种颜色：

• 白色：表示对象尚未被垃圾收集器访问过。显然在可达性分析刚刚开始的阶段，所有的对象都是白色的，若在分析结束的阶段，仍然是白色的对象，即代表不可达。
• 黑色：表示对象已经被垃圾收集器访问过，且这个对象的所有引用都已经扫描过。黑色的对象代表已经扫描过，它是安全存活的，如果有其他对象引用指向了黑色对象，无须重新扫描一遍。黑色对象不可能直接（不经过灰色对象）指向某个白色对象。
• 灰色：表示对象已经被垃圾收集器访问过，但这个对象上至少存在一个引用还没有被扫描过。

把它看作对象图上一股以灰色为波峰的波纹从黑向白推进的过程，如果用户线程此时是冻结的，只有收集器线程在工作，那不会有任何问题。

但为了运行效率，并不能只让收集器线程在工作。那么，并发情况下，又会出现什么问题呢？

当且仅当以下两个条件同时满足时，会产生“对象消失”的问题，即原本应该是黑色的对象被误标为白色：

• 赋值器插入了一条或多条从黑色对象到白色对象的新引用；
• 赋值器删除了全部从灰色对象到该白色对象的直接或间接引用。

解决问题的方向就是破环这两个条件任意一个即可。

两种解决方案：增量更新（Incremental Update）和原始快照（Snapshot At The Beginning）。

增量更新

增量更新要破坏的是第一个条件，当黑色对象插入新的指向白色对象的引用关系时，就将这个新插入的引用记录下来，等并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的黑色对象为根，重新扫描一次。这可以简化理解为，黑色对象一旦新插入了指向白色对象的引用之后，它就变回灰色对象了。

原始快照

原始快照要破坏的是第二个条件，当灰色对象要删除指向白色对象的引用关系时，就将这个要删除的引用记录下来，在并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的灰色对象为根，重新扫描一次。这也可以简化理解为，无论引用关系删除与否，都会按照刚刚开始扫描那一刻的对象图快照来进行搜索。

无论是对引用关系记录的插入还是删除，虚拟机的记录操作都是通过写屏障实现的。在 HotSpot 虚拟机中，增量更新和原始快照这两种解决方案都有实际应用，譬如，CMS 是基于增量更新来做并发标记的，G1、Shenandoah 则是用原始快照来实现。

内存分配

自动内存管理，最根本的目标是自动化地解决两个问题：自动给对象分配内存以及自动回收分配给对象的内存。

对象优先在 Eden 分配

大多数情况下，对象在新生代 Eden 区中分配。当 Eden 区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次 Minor GC。

大对象直接进入老年代

大对象就是指需要大量连续内存空间的 Java 对象，最典型的大对象便是那种很长的字符串，或者元素数量很庞大的数组。

在 Java 虚拟机中要避免大对象的原因是，在分配空间时，它容易导致内存明明还有不少空间时就提前触发垃圾收集，以获取足够的连续空间才能安置好它们，而当复制对象时，大对象就意味着高额的内存复制开销。HotSpot 虚拟机提供了-XX：PretenureSizeThreshold 参数，指定大于该设置值的对象直接在老年代分配，这样做的目的就是避免在 Eden 区及两个 Survivor 区之间来回复制，产生大量的内存复制操作。

长期存活的对象将进入老年代

虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）计数器，存储在对象头中。对象通常在 Eden 区里诞生，如果经过第一次 Minor GC 后仍然存活，并且能被 Survivor 容纳的话，该对象会被移动到 Survivor 空间中，并且将其对象年龄设为 1 岁。对象在 Survivor 区中每熬过一次 Minor GC，年龄就增加 1 岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为 15），就会被晋升到老年代中。对象晋升老年代的年龄阈值，可以通过参数-XX： MaxTenuringThreshold 设置。

动态对象年龄判定

为了能更好地适应不同程序的内存状况，HotSpot 虚拟机并不是永远要求对象的年龄必须达到 XX：MaxTenuringThreshold 才能晋升老年代，如果在 Survivor 空间中相同年龄所有对象大小的总和大于 Survivor 空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代，无须等到-XX： MaxTenuringThreshold 中要求的年龄。

空间分配担保

在发生 Minor GC 之前，虚拟机必须先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间，如果这个条件成立，那这一次 Minor GC 可以确保是安全的。如果不成立，则虚拟机会先查看-XX：HandlePromotionFailure 参数的设置值是否允许担保失败（Handle Promotion Failure）；如果允许，那会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于，将尝试进行一次 Minor GC，尽管这次 Minor GC 是有风险的；如果小于，或者-XX：HandlePromotionFailure 设置不允许冒险，那这时就要改为进行一次 Full GC。