JVM | 知识总结

最近入手了《深入理解Java虚拟机》第三版，正好也在面试，就将一些比较重要的知识点列出来了。

Java内存区域

Java的内存区域分为程序计数器，Java虚拟机栈，本地方法栈，Java堆，方法区，运行时常量池。
其中线程私有的是：程序计数器，Java虚拟机栈和本地方法栈
HotSpot将Java虚拟机栈和本地方法栈合二为一。

对象内存分配方式：指针碰撞和空闲列表

在类加载完成过后，就会给对象分配内存空间（对象在类加载完成后所需要的内存大小是完全确定）

• 指针碰撞：假设Java堆中的内存是绝对完整的，所有被使用过的内存放在一边，空闲的内存放在一边，中间放着一个指针作为分界点的指示器，那所分配的内存就是把那个指针向空闲空间方面挪动一段与对象大小相等的距离，这种分配方式叫做指针碰撞（Bump The Pointer）
• 空闲列表：如果Java堆中的内存并不是规整的，已经使用的内存和空闲的内存相互交错在一起，那就没有办法进行指针碰撞了，这时候虚拟机就必须维护一个列表，记录那些内存是可用的，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列，并更新表上的记录，这种方式被称为空闲列表。

虚拟机如何选择对象内存分配方式

选择哪种方式基于Java堆内存是否是规整的，而这又取决于虚拟机所采用的垃圾收集器是否带有空间压缩整理（Compact）的能力决定的。因此在使用Serial，ParNew等带压缩整理过程的收集器时使用的是指针碰撞,而当使用CMS这种基于清除（Sweep）算法的收集器时，理论上^{[ 1 ]}只能使用空闲列表来分配内存。

注：[ 1 ]处强调理论上是因为CMS为了能在多数情况下分配更快，设计了一个LInear Allocation Buffer的缓冲区，通过空闲列表拿到一大块分配缓冲区之后，在它里面仍然可以使用指针碰撞的方式来分配。

如何保证对象分配过程是线程安全的

假如在并发情况下，可能出现正在给对象A来分配内存，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

解决这个情况有两种可选方案：

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来保证更新操作的原子性。
2. 把内存分配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私有内存，成为本地线程分配缓冲（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分配，只有本地缓冲区用完了，分配新的缓冲区时才需要同步锁定。可以通过-XX:+/-UseTLAB参数来使用TLAB

在采用TLAB的时候，我们可以发现TLAB是在堆上，并且是线程私有的。所以Java堆一定是线程共享的这句话在此时不全然对，当然，这里的TLAB私有也是指的分配私有，在读取上面还是线程共享的。更多关于TLAB

对象的内存布局

对象在内存中的布局可以分为三个部分，对象头（Header），实列数据（Instance Data）和对齐填充（Padding）。

对象头包括两类信息：

• 第一类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，线程持有的锁，偏向线程ID，偏向时间戳等。这一部分被称为Mark Word，在32位虚拟机下是32位的，在64位虚拟机下是64位的。32位的Mark Word图示如下：
  
• 第二类是类型指针，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。并不是所有的虚拟机实现都必须在对象数据上保留类型指针，换句话说，查找对象的元数据信息并不一定要经过对象本身，这点我们会在下一节具体讨论。此外，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。

实列数据

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。这部分的存储顺序会受到虚拟机分配策略参数（-XX：FieldsAllocationStyle参数）和字段在Java源码中定义顺序的影响。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

对齐填充，这并不是必然存在的，也没有特别的含义，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，换句话说就是任何对象的大小都必须是8字节的整数倍。对象头部分已经被精心设计成正好是8字节的倍数（1倍或者2倍），因此，如果对象实例数据部分没有对齐的话，就需要通过对齐填充来补全。

对象的访问定位

对象的访问会通过栈上的reference数据来操作堆上的具体对象，这个reference可以通过两种方式去定位，句柄和直接指针访问

• 如果使用句柄访问的话，Java堆中将可能划出一块内存来作为句柄池，reference中存放的就是对象的句柄地址，句柄中包含了对象实例数据与对象的类型信息的具体位置
• 如果使用直接指针访问的话，Java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，如果只是访问对象本身的话，就不需要多一次间接访问的开销。

使用句柄来访问的最大好处就是reference中存储的是稳定句柄地址，在对象被移动（垃圾收集时移动对象是非常普遍的行为）时只会改变句柄中的实例数据指针，而reference本身不需要被修改。

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，就HotSpot而言，它主要使用第二种方式进行对象访问

各个运行时区域的一些参数

JAVA堆

VM Args:  -Xms20m  -Xmx20m -Xmn4g -XX:HeapDumpOnOutOfMemoryErroy

-Xms设置堆的最小值，-Xmx设置堆的最大值，两者设置一样，可以避免堆自动扩展
， -Xmn设置JVM年轻代内存（官方推荐配置为整个堆的3/8），-XX:HeapDumpOnOutOfMemoryErroy用于在出现内存溢出的时候Dump出当前的内存堆转快照以便时候分析。

虚拟机栈

VM Args:   -Xss128k

-Xss设置每个线程的运行时栈的大小。

方法区

JDK8以后方法区采用元空间的方式来实现，所以通过设置元空间的大小来控制方法区。

VM Args:   -XX:MaxMetaspaceSize=20m -XX:MetaspaceSize=10m -XX:MinMetaspaceFreeRatio=40

-XX:MaxMetaspaceSize设置元空间最大值，默认是-1，即不限制，或者说只受限于本地内存大小。
-XX:MetaspaceSize指定元空间的初始空间大小，以字节为单位，达到该值就会触发垃圾收集进行类型卸载，同时收集器会对该值进行调整：如果释放了大量的空间，就适当降低该值；如果释放了很少的空间，那么在不超过-XX:MaxMetaspaceSize（如果设置了的话）的情况下，适当提高该值。
-XX:MinMetaspaceFreeRatio作用是在垃圾收集之后控制最小的元空间剩余容量的百分比(上面的40就是40%)，可减少因为元空间不足导致的垃圾收集的频率。类似的还有-XX:Max-MetaspaceFreeRatio，用于控制最大的元空间剩余容量的百分比。

如何判断一个对象是否已经死亡

1. 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。
2. 可达性分析：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GCRoots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。

引用计数法看似简单，其实要做很多工作才能保证正常工作。举一个简单的例子：
对象objA和objB都有字段instance，赋值令objA.instance=objB及objB.instance=objA，除此之外，这两个对象再无任何引用，实际上这两个对象已经不可能再被访问，但是它们因为互相引用着对方，导致它们的引用计数都不为零，引用计数算法也就无法回收它们。

可作为GC Roots的对象包括以下几种：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 在本地方法栈中JNI（即通常所说的Native方法）引用的对象。
5. 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。
6. 所有被同步锁（synchronized关键字）持有的对象。
7. 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。譬如后文将会提到的分代收集和局部回收（Partial GC），如果只针对Java堆中某一块区域发起垃圾收集时（如最典型的只针对新生代的垃圾收集），必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节（在用户视角里任何内存区域都是不可见的），更不是孤立封闭的，所以某个区域里的对象完全有可能被位于堆中其他区域的对象所引用，这时候就需要将这些关联区域的对象也一并加入GC Roots集合中去，才能保证可达性分析的正确性。

各种引用类型

引用分为强引用（Strongly Re-ference）、软引用（Soft Reference）、弱引用（Weak Reference）和虚引用（PhantomReference）4种，这4种引用强度依次逐渐减弱。

1. 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。
2. 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。在JDK 1.2版之后提供了SoftReference类来实现软引用。
3. 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。在JDK 1.2版之后提供了WeakReference类来实现弱引用。
4. 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。在JDK 1.2版之后提供了PhantomReference类来实现虚引用。

finalize()方法

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

方法区的回收

方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：废弃的常量和不再使用的类型。

• 回收废弃常量与回收Java堆中的对象非常类似。举个常量池中字面量回收的例子，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。
• 判定一个类型是否属于“不再被使用的类”需要同时满足下面三个条件：
  • 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。

Java虚拟机被允许对满足上述三个条件的无用类进行回收，这里说的仅仅是“被允许”，而并不是和对象一样，没有引用了就必然会回收。关于是否要对类型进行回收，HotSpot虚拟机提供了-Xnoclassgc参数进行控制

分代收集理论

当前商业虚拟机的垃圾收集器，大多数都遵循了“分代收集”（Generational Collection）的理论进行设计，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：

1. 弱分代假说（Weak Generational Hypothesis）：绝大多数对象都是朝生夕灭的。
2. 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Java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。显而易见，如果一个区域中大多数对象都是朝生夕灭，难以熬过垃圾收集过程的话，那么把它们集中放在一起，每次回收时只关注如何保留少量存活而不是去标记那些大量将要被回收的对象，就能以较低代价回收到大量的空间；如果剩下的都是难以消亡的对象，那把它们集中放在一块，虚拟机便可以使用较低的频率来回收这个区域，这就同时兼顾了垃圾收集的时间开销和内存的空间有效利用。

3. 跨代引用假说（Intergenerational Reference Hypothesis）：跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。

这其实是可根据前两条假说逻辑推理得出的隐含推论：存在互相引用关系的两个对象，是应该倾向于同时生存或者同时消亡的。举个例子，如果某个新生代对象存在跨代引用，由于老年代对象难以消亡，该引用会使得新生代对象在收集时同样得以存活，进而在年龄增长之后晋升到老年代中，这时跨代引用也随即被消除了。依据这条假说，我们就不应再为了少量的跨代引用去扫描整个老年代，也不必浪费空间专门记录每一个对象是否存在及存在哪些跨代引用，只需在新生代上建立一个全局的数据结构（该结构被称为“记忆集”，Remembered Set），这个结构把老年代划分成若干小块，标识出老年代的哪一块内存会存在跨代引用。此后当发生Minor GC时，只有包含了跨代引用的小块内存里的对象才会被加入到GC Roots进行扫描。虽然这种方法需要在对象改变引用关系（如将自己或者某个属性赋值）时维护记录数据的正确性，会增加一些运行时的开销，但比起收集时扫描整个老年代来说仍然是划算的。

垃圾收集相关的名词

• 部分收集（Partial GC）：指目标不是完整收集整个Java堆的垃圾收集，其中又分为：
  • 新生代收集（Minor GC/Young GC）：指目标只是新生代的垃圾收集。
  • 老年代收集（Major GC/Old GC）：指目标只是老年代的垃圾收集。目前只有CMS收集器会有单独收集老年代的行为。另外请注意“Major GC”这个说法现在有点混淆，在不同资料上常有不同所指，读者需按上下文区分到底是指老年代的收集还是整堆收集。
  • 混合收集（Mixed GC）：指目标是收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。目前只有G1收集器会有这种行为。
• 整堆收集（Full GC）：收集整个Java堆和方法区的垃圾收集。

标记-清除算法

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。

• 缺点
  • 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
  • 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。

• 缺点
  • 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

但是现在大多数的虚拟机优先采用了这种方法，由于新生代“朝生夕灭”的特点——新生代中的对象有98%熬不过第一轮收集。因此并不需要按照1∶1的比例来划分新生代的内存空间。
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。发生垃圾收集时，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。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8∶1，也即每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%（Eden的80%加上一个Survivor的10%），只有一个Survivor空间，即10%的新生代是会被“浪费”的。当然，98%的对象可被回收仅仅是“普通场景”下测得的数据，任何人都没有办法百分百保证每次回收都只有不多于10%的对象存活，因此这里还有一个充当罕见情况的“逃生门”的安全设计，当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-整理算法

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。
针对老年代对象的存亡特征，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，这就更加让使用者不得不小心翼翼地权衡其弊端了，像这样的停顿被最初的虚拟机设计者形象地描述为“Stop The World”。

是否移动对象都存在弊端，移动则内存回收时会更复杂，不移动则内存分配时会更复杂。

并发的可达性分析

这里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。

关于可达性分析的扫描过程，可以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。但如果用户线程与收集器是并发工作呢？收集器在对象图上标记颜色，同时用户线程在修改引用关系——即修改对象图的结构，这样可能出现两种后果。一种是把原本消亡的对象错误标记为存活，这不是好事，但其实是可以容忍的，只不过产生了一点逃过本次收集的浮动垃圾而已，下次收集清理掉就好。另一种是把原本存活的对象错误标记为已消亡，这就是非常致命的后果了，程序肯定会因此发生错误。

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。

因此，我们要解决并发扫描时的对象消失问题，只需破坏这两个条件的任意一个即可。由此分别产生了两种解决方案：增量更新（Incremental Update）和原始快照（Snapshot At TheBeginning，SATB）。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。

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。

经典垃圾收集器

“经典”二字并非情怀，它其实是讨论范围的限定语，这里讨论的是在JDK 7Update 4之后（在这个版本中正式提供了商用的G1收集器，此前G1仍处于实验状态）、JDK11正式发布之前，OracleJDK中的HotSpot虚拟机所包含的全部可用的垃圾收集器。使用“经典”二字是为了与几款目前仍处于实验状态，但执行效果上有革命性改进的高性能低延迟收集器区分开来，这些经典的收集器尽管已经算不上是最先进的技术，但它们曾在实践中千锤百炼，足够成熟，基本上可认为是现在到未来两、三年内，能够在商用生产环境上放心使用的全部垃圾收集器了。
各个经典收集器的关系：

图展示了七种作用于不同分代的收集器，如果两个收集器之间存在连线，就说明它们可以搭配使用[插图]，图中收集器所处的区域，则表示它是属于新生代收集器抑或是老年代收集器

Serial收集器

这个收集器是一个单线程工作的收集器，它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有工作线程，直到它收集结束。

• 属于新生代收集器
• 采用标记-复制算法
• Stop The World
• 目前仍然是客户端模式下的默认新生代收集器

Serial Old收集器

是Serial收集器的老年代版本，同样是单线程的

• 属于老年代收集器
• 采用标记-整理算法
• Stop The World
• 一般也是用于客户端，如果在服务端，有两种用途：在JDK5以及之前的版本中配合Parallel Scavenge使用；作为CMS发生失败后的后备方案

ParNew收集器

实质就是Serial的多线程版本。

• 属于新生代收集器
• 采用标记-复制算法
• Stop The World
• 运行在服务端
• 可以与CMS配合使用

Parallel Scavenge收集器

Parallel Scavenge收集器也是一款新生代收集器，是能够并行收集的多线程收集器……

• 新生代收集器
• 采用标记-复制算法
• Stop The World
• 运行在服务端
• 关注吞吐量，而不是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间
  
  如果虚拟机完成某个任务，用户代码加上垃圾收集总共耗费了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。停顿时间越短就越适合需要与用户交互或需要保证服务响应质量的程序，良好的响应速度能提升用户体验；而高吞吐量则可以最高效率地利用处理器资源，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的分析任务。

Parallel Old收集器

Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，支持多线程并发收集。

• 老年代收集器
• 采用标记-复制算法
• 运行在服务端
• 关注吞吐量

CMS收集器

CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。目前很大一部分的Java应用集中在互联网网站或者基于浏览器的B/S系统的服务端上，这类应用通常都会较为关注服务的响应速度，希望系统停顿时间尽可能短，以给用户带来良好的交互体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。

从名字（包含“Mark Sweep”）上就可以看出CMS收集器是基于标记-清除算法实现的，它的运作过程相对于前面几种收集器来说要更复杂一些，整个过程分为四个步骤，包括：

1. 初始标记（CMS initial mark） (需要Stop The World)
   • 仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快
2. 并发标记（CMS concurrent mark）
   • 从GC Roots的直接关联对象开始遍历整个对象图的过程，这个过程耗时较长但是不需要停顿用户线程，可以与垃圾收集线程一起并发运行
3. 重新标记（CMS remark） (需要Stop The World)
   • 修正并发标记期间，因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录,这个阶段的停顿时间通常会比初始标记阶段稍长一些，但也远比并发标记阶段的时间短
4. 并发清除（CMS concurrent sweep）
   • 清理删除掉标记阶段判断的已经死亡的对象，由于不需要移动存活对象，所以这个阶段也是可以与用户线程同时并发的。

由于在整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除阶段中，垃圾收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以从总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的

• 老年代收集器
• 采用标记-清除算法
• 运行在服务端
• 只有老年代有卡表
• 采用增量更新算法实现标记与用户线程的并发
• 并发收集、低停顿
• 有可能产生浮动垃圾(标记过程中产生的新的垃圾对象),出现并发失败(要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序分配新对象的需要),这时就会冻结用户线程的执行，临时启用Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集，但这样停顿时间就很长了。可以适当调低参数-XX：CMSInitiatingOccu-pancyFraction的值来降低CMS的触发百分比(默认92%)
• 空间碎片过多时,提前触发 Full GC

Garbage First收集器

G1是一款主要面向服务端应用的垃圾收集器,停顿时间模型”（Pause Prediction Model）的收集器.

停顿时间模型的意思是能够支持指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在垃圾收集上的时间大概率不超过N毫秒这样的目标，这几乎已经是实时Java（RTSJ）的中软实时垃圾收集器特征了。

在G1收集器出现之前的所有其他收集器，包括CMS在内，垃圾收集的目标范围要么是整个新生代（Minor GC），要么就是整个老年代（Major GC），再要么就是整个Java堆（Full GC）。而G1跳出了这个樊笼，它可以面向堆内存任何部分来组成回收集（Collection Set，一般简称CSet）进行回收，衡量标准不再是它属于哪个分代，而是哪块内存中存放的垃圾数量最多，回收收益最大，这就是G1收集器的Mixed GC模式。因此基于G1是基于Region的堆内存布局,G1不再坚持固定大小以及固定数量的分代区域划分，而是把连续的Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），每一个Region都可以根据需要，扮演新生代的Eden空间、Survivor空间，或者老年代空间。

Region中还有一类特殊的Humongous区域，专门用来存储大对象。G1认为只要大小超过了一个Region容量一半的对象即可判定为大对象。每个Region的大小可以通过参数-XX：G1HeapRegionSize设定，取值范围为1MB～32MB，且应为2的N次幂。而对于那些超过了整个Region容量的超级大对象，将会被存放在N个连续的Humongous Region之中，G1的大多数行为都把Humongous Region作为老年代的一部分来进行看待。

G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它将Region作为单次回收的最小单元，即每次收集到的内存空间都是Region大小的整数倍，这样可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。更具体的处理思路是让G1收集器去跟踪各个Region里面的垃圾堆积的“价值”大小，价值即回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值，然后在后台维护一个优先级列表，每次根据用户设定允许的收集停顿时间（使用参数-XX：MaxGCPauseMillis指定，默认值是200毫秒），优先处理回收价值收益最大的那些Region，这也就是“Garbage First”名字的由来

总结

• 同时运用与新生代和老年代
• 从整体来看是基于“标记-整理”算法实现的收集器，但从局部（两个Region之间）上看又是基于“标记-复制”算法实现
• 运行在服务端
• 不管新生代还是老年代都有卡表来处理跨代指针
• 通过原始快照（SATB）算法来实现标记与用户线程的并发
• 思路的转变: 只要收集的速度能跟得上对象分配的速度，那一切就能运作得很完美

低延迟垃圾收集器

衡量垃圾收集器的三项最重要的指标是：内存占用（Footprint）、吞吐量（Throughput）和延迟（Latency），三者共同构成了一个“不可能三角”。三者总体的表现会随技术进步而越来越好，但是要在这三个方面同时具有卓越表现的“完美”收集器是极其困难甚至是不可能的，一款优秀的收集器通常最多可以同时达成其中的两项。

在内存占用、吞吐量和延迟这三项指标里，延迟的重要性日益凸显，越发备受关注。其原因是随着计算机硬件的发展、性能的提升，我们越来越能容忍收集器多占用一点点内存；硬件性能增长，对软件系统的处理能力是有直接助益的，硬件的规格和性能越高，也有助于降低收集器运行时对应用程序的影响，换句话说，吞吐量会更高。但对延迟则不是这样，硬件规格提升，准确地说是内存的扩大，对延迟反而会带来负面的效果，这点也是很符合直观思维的：虚拟机要回收完整的1TB的堆内存，毫无疑问要比回收1GB的堆内存耗费更多时间。由此，我们就不难理解为何延迟会成为垃圾收集器最被重视的性能指标了。

在CMS和G1之前的全部收集器，其工作的所有步骤都会产生“Stop TheWorld”式的停顿；CMS和G1分别使用增量更新和原始快照（见3.4.6节）技术，实现了标记阶段的并发，不会因管理的堆内存变大，要标记的对象变多而导致停顿时间随之增长。但是对于标记阶段之后的处理，仍未得到妥善解决。CMS使用标记-清除算法，虽然避免了整理阶段收集器带来的停顿，但是清除算法不论如何优化改进，在设计原理上避免不了空间碎片的产生，随着空间碎片不断淤积最终依然逃不过“Stop The World”的命运。G1虽然可以按更小的粒度进行回收，从而抑制整理阶段出现时间过长的停顿，但毕竟也还是要暂停的。

Shenandoah和ZGC，几乎整个工作过程全部都是并发的，只有初始标记、最终标记这些阶段有短暂的停顿，这部分停顿的时间基本上是固定的，与堆的容量、堆中对象的数量没有正比例关系。实际上，它们都可以在任意可管理的（譬如现在ZGC只能管理4TB以内的堆）堆容量下，实现垃圾收集的停顿都不超过十毫秒这种以前听起来是天方夜谭、匪夷所思的目标。这两款目前仍处于实验状态的收集器，被官方命名为“低延迟垃圾收集器”（Low-Latency Garbage Collector或者Low-Pause-Time GarbageCollector）。

Shenandoah收集器(openJDK12中发布)

Shenandoah相比起G1又有什么改进呢？虽然Shenandoah也是使用基于Region的堆内存布局，同样有着用于存放大对象的Humongous Region，默认的回收策略也同样是优先处理回收价值最大的Region……但在管理堆内存方面，它与G1至少有三个明显的不同之处，最重要的当然是支持并发的整理算法，G1的回收阶段是可以多线程并行的，但却不能与用户线程并发，这点作为Shenandoah最核心的功能稍后笔者会着重讲解。其次，Shenandoah（目前）是默认不使用分代收集的，换言之，不会有专门的新生代Region或者老年代Region的存在，没有实现分代，并不是说分代对Shenandoah没有价值，这更多是出于性价比的权衡，基于工作量上的考虑而将其放到优先级较低的位置上。最后，Shenandoah摒弃了在G1中耗费大量内存和计算资源去维护的记忆集，改用名为“连接矩阵”（Connection Matrix）的全局数据结构来记录跨Region的引用关系，降低了处理跨代指针时的记忆集维护消耗。连接矩阵可以简单理解为一张二维表格，如果Region N有对象指向RegionM，就在表格的N行M列中打上一个标记，如下图所示，如果Region 5中的对象Baz引用了Region 3的Foo，Foo又引用了Region 1的Bar，那连接矩阵中的5行3列、3行1列就应该被打上标记。在回收时通过这张表格就可以得出哪哪些Region之间产生了跨代引用

ZGC收集器

ZGC（“Z”并非什么专业名词的缩写，这款收集器的名字就叫作Z Garbage Collector）是一款在JDK 11中新加入的具有实验性质的低延迟垃圾收集器，是由Oracle公司研发的。ZGC和Shenandoah的目标是高度相似的，都希望在尽可能对吞吐量影响不太大的前提下[插图]，实现在任意堆内存大小下都可以把垃圾收集的停顿时间限制在十毫秒以内的低延迟。但是ZGC和Shenandoah的实现思路又是差异显著的。

与Shenandoah和G1一样，ZGC也采用基于Region的堆内存布局，但与它们不同的是，ZGC的Region（在一些官方资料中将它称为Page或者ZPage，本文一致继续称为Region）具有动态性——动态创建和销毁，以及动态的区域容量大小。在x64硬件平台下，ZGC的Region可以具有大、中、小三类容量：

• 小型Region（Small Region）：容量固定为2MB，用于放置小于256KB的小对象。* 中型Region（Medium Region）：容量固定为32MB，用于放置大于等于256KB但小于4MB的对象。
• 大型Region（Large Region）：容量不固定，可以动态变化，但必须为2MB的整数倍，用于放置4MB或以上的大对象。每个大型Region中只会存放一个大对象，这也预示着虽然名字叫作“大型Region”，但它的实际容量完全有可能小于中型Region，最小容量可低至4MB。大型Region在ZGC的实现中是不会被重分配的，因为复制一个大对象的代价非常高昂。

接下来是ZGC的核心问题——并发整理算法的实现。Shenandoah使用转发指针和读屏障来实现并发整理，ZGC虽然同样用到了读屏障，但用的却是一条与Shenandoah完全不同，更加复杂精巧的解题思路。ZGC收集器有一个标志性的设计是它采用的染色指针技术（Colored Pointer，其他类似的技术中可能将它称为Tag Pointer或者Version Pointer）。

Class文件

Class文件是一组以8个字节为基础单位的二进制流，各个数据项目严格按照顺序紧凑地排列在文件之中，中间没有添加任何分隔符，这使得整个Class文件中存储的内容几乎全部是程序运行的必要数据，没有空隙存在。当遇到需要占用8个字节以上空间的数据项时，则会按照高位在前的方式分割成若干个8个字节进行存储。

任何一个Class文件都对应着唯一的一个类或接口的定义信息，但是反过来说，类或接口并不一定都得定义在文件里（譬如类或接口也可以动态生成，直接送入类加载器中）。本章中，笔者只是通俗地将任意一个有效的类或接口所应当满足的格式称为“Class文件格式”，实际上它完全不需要以磁盘文件的形式存在。

根据《Java虚拟机规范》的规定，Class文件格式采用一种类似于C语言结构体的伪结构来存储数据，这种伪结构中只有两种数据类型：“无符号数”和“表”。

常量池

常量池可以比喻为Class文件里的资源仓库，它是Class文件结构中与其他项目关联最多的数据，通常也是占用Class文件空间最大的数据项目之一，另外，它还是在Class文件中第一个出现的表类型数据项目。
量池中主要存放两大类常量：字面量（Literal）和符号引用（Symbolic References）。字面量比较接近于Java语言层面的常量概念，如文本字符串、被声明为final的常量值等。而符号引用则属于编译原理方面的概念，主要包括下面几类常量：

• 被模块导出或者开放的包（Package）
• 类和接口的全限定名（Fully Qualified Name）
• 字段的名称和描述符（Descriptor）
• 方法的名称和描述符·方法句柄和方法类型（Method Handle、Method Type、Invoke Dynamic）
• 动态调用点和动态常量（Dynamically-Computed Call Site、Dynamically-ComputedConstant）

同步指令

Java虚拟机可以支持方法级的同步和方法内部一段指令序列的同步，这两种同步结构都是使用管程（Monitor，更常见的是直接将它称为“锁”）来实现的。方法级的同步是隐式的，无须通过字节码指令来控制，它实现在方法调用和返回操作之中。虚拟机可以从方法常量池中的方法表结构中的ACC_SYNCHRONIZED访问标志得知一个方法是否被声明为同步方法。当方法调用时，调用指令将会检查方法的ACC_SYNCHRONIZED访问标志是否被设置，如果设置了，执行线程就要求先成功持有管程，然后才能执行方法，最后当方法完成（无论是正常完成还是非正常完成）时释放管程。在方法执行期间，执行线程持有了管程，其他任何线程都无法再获取到同一个管程。如果一个同步方法执行期间抛出了异常，并且在方法内部无法处理此异常，那这个同步方法所持有的管程将在异常抛到同步方法边界之外时自动释放。同步一段指令集序列通常是由Java语言中的synchronized语句块来表示的，Java虚拟机的指令集中有monitorenter和monitorexit两条指令来支持synchronized关键字的语义，正确实现synchronized关键字需要Javac编译器与Java虚拟机两者共同协作支持。