1、JVM内存模型

　　JVM只不过是运行在你系统上的另一个进程而已，这一切的魔法始于一个java命令。正如任何一个操作系统进程那样，JVM也需要内存来完成它的运行时操作。记住：JVM本身是硬件的一层软件抽象，在这之上才能够运行Java程序，也才有了我们所吹嘘的平台独立性以及“一次编写，处处运行”。

　Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它说管理的内存划分为若干个不同的数据区域，如下面两图所示：

　　（1）程序计数器： 线程私有。程序计数器是一块较小的内存空间，可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。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，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复登记处功能都需要依赖这个计数器的值来完成。为了线程切换后能恢复到正确的执行位置，每个线程都需要有一个独立的程序计数器，各条线程之间的计数器互不影响，独立存储。这类内存区域称为“线程私有”的内存。程序计数器，是唯一一个在java虚拟机规范中没有规定任何Out Of Memory Error的区域。

　　（2）Java虚拟机栈： 也是线程私有的，生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型：每个方法在执行的同时，都会创建一个栈帧，用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。平常我们把java分为堆内存和栈内存，其中的“栈”就是现在讲的虚拟机栈，或者说是虚拟机栈中局部变量表部分。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。

　　对于java虚拟机栈，有两种异常情况：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；如果虚拟机栈在动态扩展时，无法申请到足够的内存，就会抛出OutOfMemoryError。

　　Java虚拟机的解释执行引擎被称为“基于栈的执行引擎”，其中所指的“栈”就是操作数栈。因此我们也称Java虚拟机是基于栈的，这点不同于Android虚拟机，Android虚拟机是基于寄存器的。

　　（3）本地方法栈： 线程私有。本地方法栈和虚拟机栈所发挥的作用非常相似，它们之间的区别主要是，虚拟机栈是为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务的，而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务。与虚拟机栈类似，本地方法栈也会抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。

　　（4）Java堆： 所有线程共享。Java堆在虚拟机启动时创建，是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆的唯一目的就是存放对象实例和数组。

　　Java堆是垃圾收集器管理的主要区域，因此也被称为“GC堆”。从内存回收的角度来看，由于现在的收集器大都采用分代收集算法，所以Java堆可以细分为：新生代和老年代；再细分一点：Eden空间、From Survivor空间、To Survivor空间等。从内存分配角度来看，线程共享的Java堆可以划分出多个线程私有的分配缓冲区。但是不管怎么划分，哪个区域，存储的都是对象实例。

　　Java堆物理上不需要连续的内存，只要逻辑上连续即可。如果堆中没有内存完成实例分配，并且也无法再扩展时，将会抛出OutOfMemoryError异常。

　　（5）方法区： 所有线程共享。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。方法区也有一个别名叫做Non-Heap（非堆），用于与Java堆区分。对于HotSpot虚拟机来说，方法区又习惯称为“永久代”（Permancent Generation），但这只是对于HotSpot虚拟机来说的，其他虚拟机的实现上并没有这个概念。相对而言，垃圾收集行为在这个区域比较少出现，但也并非不会来收集，这个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上。

　　内存区域模型的总结如下图所示：

　 　

　　线程私有的区域：程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈；
　　所有线程共享的区域：Java堆、方法区；
　　没有异常的区域：程序计数器；
　　StackOverflow Error异常：Java虚拟机栈、本地方法栈；
　　OutOfMemory Error异常：除程序计数器外的其他四个区域，Java虚拟机栈、本地方法栈、Java堆、方法区；

　　 　

　　引申：为什么JVM要选用基于栈的架构？

　　JVM选用基于栈的架构，就是所有的操作数必须先入栈，然后根据指令中的操作码选择从栈顶弹出若干个元素进行计算后再将结果压入栈中，在JVM中操作数可以存放在每一个栈帧中的一个本地变量集中，即在每个方法调用时就会给这个方法分配一个本地变量集，这个本地变量集在编译时就已经确定，所以操作数入栈可以直接是常量入栈或者从本地变量中取一个变量压入栈中。这和一般基于寄存器的操作有所不同，一个操作需要频繁地入栈和出栈，如进行一个加法运算，如果两个操作数都在本地变量中，那么一个加法操作就要有5次栈操作，分别是将两个操作数从本地变量入栈（2次），再将两个操作数出栈（2次）用于加法运算，再将结果压入栈顶（1次）。如果是基于寄存器的话，一般只需要将两个操作数存入寄存器进行加法运算后再将结果存入其中一个寄存器即可，不需要那么多的数据移动操作。那么为什么JVM还要选择基于栈来设计呢？

　　因为JVM要设计成与平台无关，而平台无关性就要在没有或有很少寄存器的机器上也要同样能正确执行Java代码。例如80x86的机器上寄存器就无规律，很难针对某一款机器设计通用的基于寄存器的指令，所以基于寄存器的架构很难做到通用。在手机操作系统方面，Google的Android平台上的Dalvik VM就是基于特定芯片（ARM）设计的基于寄存器的架构，这样在特定芯片上实现基于寄存器的架构可能更多考虑性能，但是也牺牲了跨平台的移植性。

　　栈是运行时的单位，而堆是存储的单位

　　栈解决程序的运行问题，即程序如何执行，或者说如何处理数据；堆解决的是数据存储的问题，即数据怎么放、放在哪儿。

　　在Java中一个线程就会相应有一个线程栈与之对应，这点很容易理解，因为不同的线程执行逻辑有所不同，因此需要一个独立的线程栈。而堆则是所有线程共享的。栈因为是运行单位，因此里面存储的信息都是跟当前线程（或程序）相关信息的。包括局部变量、程序运行状态、方法返回值等等；而堆只负责存储对象信息。

　　堆和栈两者，栈是程序运行最根本的东西，程序运行可以没有堆，但是不能没有栈。而堆是为栈进行数据存储服务，说白了堆就是一块共享的内存。不过，正是因为堆和栈的分离的思想，才使得Java的垃圾回收成为可能。

　　在Java中，Main函数就是栈的起始点，也是程序的起始点

　　程序要运行总是有一个起点的。同C语言一样，java中的Main就是那个起点，无论什么java程序，找到main就找到了程序执行的入口。

　　程序运行永远都是在栈中进行的，因而参数传递时，只存在传递基本类型和对象引用的问题。不会直接传对象本身。

2、Java的对象访问定位

　　建立了对象是为了使用对象，我们对数据的使用是通过栈上的reference数据来操作堆上的具体对象，对于不同的虚拟机实现，reference数据类型有不同的定义，主要是如下两种访问方式：

　　1）使用句柄访问。此时，Java堆中将会划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的具体地址信息，如下图：

　

　　2）使用直接指针访问。此时reference中存储的就是对象的地址。如下图：

　　上面两种对象访问方式各有优势，使用句柄访问的最大好处就是reference中存储的是稳定的句柄地址，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本身不需要修改；使用直接指针访问方式的最大好处就是速度更快，它节省了一次指针定位的时间开销（根据上图，节省的是对象实例数据的指针定位），由于对象的访问在Java中非常频繁，因此，这类开销积少成多后也是一项非常可观的执行成本。对于HotSpot虚拟机而言，选择的是第二种方式。

3、常见的OOM和SOF

　　OOM表示Out Of Memory Error异常，OOM分为两种情况：内存溢出（Memory Overflow）和内存泄漏（Memory Leak）。

　　内存溢出，是指程序在申请内存时，没有足够的空间供其使用，出现了Out Of Memory，也就是要求分配的内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出。内存溢出分为上溢和下溢，比方说栈，栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生空间溢出，称为下溢。

　　有时候内存泄露会导致内存溢出，所谓内存泄露（memory leak），是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存，迟早会被占光，举个例子，就是说系统的篮子（内存）是有限的，而你申请了一个篮子，拿到之后没有归还（忘记还了或是丢了），于是造成一次内存泄漏。在你需要用篮子的时候，又去申请，如此反复，最终系统的篮子无法满足你的需求，最终会由内存泄漏造成内存溢出。

　　经常遇到的OOM有两种，
　　1）Java Heap溢出
　　Java堆用于存储对象实例，我们只要不断的创建对象，而又没有及时回收这些对象（即内存泄漏），就会在对象数量达到最大堆容量限制后产生内存溢出异常。
　　2）方法区溢出
　　方法区用于存放Class的相关信息，如类名、访问修饰符、常量池、字段描述、方法描述等。方法区溢出也是一种常见的内存溢出异常，一个类如果要被垃圾收集器回收，判定条件是很苛刻的。在经常动态生成大量Class的应用中，要特别注意这点。这样的应用经常会出现在实际应用中：当前的很多主流框架，如Spring、Hibernate ，在对类进行增强时，都会使用到CGLib这类字节码技术,增强的类越多，就需要越大的方法区来保证动态生成的Class可以加载入内存。异常信息：Java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space。

　　SOF表示Stack Overflow，即堆栈溢出。当应用程序递归太深而发生堆栈溢出时，抛出该错误。因为栈一般默认为1—2M，一旦出现死循环或者是大量的递归调用，在不断的压栈过程中，造成栈容量超过1M而导致溢出。栈溢出的原因总结：a.递归调用；b.大量循环或死循环；c.全局变量是否过多；d.数组、List、Map数据过大。

4、哪些内存需要被回收

　　根据Java内存模型，其中，程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈3个区域随线程而生，随线程而灭；栈中的栈帧随着方法的进入和退出有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的，因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性，故这几个区域就不需要过多考虑回收的问题，因为方法结束或者线程结束时，内存自然就跟着回收了。

　　对于java堆和方法区则不一样，java堆是存放实例对象的地方，我们只有在程序运行期间才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收是动态的，因此，垃圾收集器所关注的就是这一部分。

　　对于方法区（或者说HotSpot虚拟机中的永久代），垃圾回收的主要是回收两部分内容：废弃常量和无用的类。对于废弃常量，主要是判断当前系统中有没有对象引用这个常量，例如一个字符串"abc"已经进入常量池中，但是当前系统没有任何一个String对象是叫做"abc"的，换句话说，就是没有任何String对象引用常量池中的"abc"常量，也没有其他地方引用了这个字面量，如果这时发生了内存回收，而且必要的话，这个"abc"常量就会被系统清理出常量池。对于无用的类则比较严格，需要满足下面三个条件：
　　（1）该类的所有实例都已经被回收，即堆中不存在该类任何实例；
　　（2）加载该类的ClassLoader已经被回收；
　　（3）类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法再任何地方通过反射访问该类的方法；

　　满足了上面三个条件也仅仅是“可以”进行回收了，还要根据HotSpot的一些配置参数综合考虑。对于大量使用反射、动态代理、CGLib等字节码框架动态生成类及频繁自定义classLoader的场景，都需要虚拟机具备类卸载的功能，以保证方法区不会溢出。

　　在Java中静态内存分配是指在Java被编译时就已经能够确定需要的内存空间，当程序被加载时系统把内存一次性分配给它。这些内存不会在程序执行时发生变化，直到程序执行结束时内存才被回收。在Java的类和方法中的局部变量包括原生数据类型（int、long、char等）和对象的引用都是静态分配内存的，如下面这段代码：

public void staticData(int arg) {
	String s = “String”;
	long l = 1;
	Long lg = 1L;
	Object o = new Object();
	Integer i = 0;
}

　　其中参数arg、1是原生的数据类型，s、o和i是指向对象的引用。在Javac编译时就已经确定了这些变量的静态内存空间。其中arg会分配4个字节，long会分配8个字节，String、Long、Object和Integer是对象的类型，它们的引用会占用4个字节空间，这个方法占用的静态内存空间是4 + 4 + 8 + 4 + 4 + 4 = 28字节。

　　静态内存空间是在Java栈上分配的，当这个方法运行结束时，对应的栈帧也就撤销，所以分配的内存空间也就回收了。

　　在上面的代码中，变量lg和i存储的值虽然与l和arg变量一样，但是它们的存储位置是不一样的，后者是原生的数据类型，它们存储在Java栈中，方法执行结束就会消失，而前者是对象类型，它们存储在Java堆中，它们是可以被共享的，也不一定随着方法执行结束而消失。变量l和lg的内存空间大小显然也是不一样的，l在Java栈中被分配8个字节空间，而lg被分配4个字节的地址指针空间这个地址指针指向lg对象在堆中的地址。很显然在堆中Long类型数字1肯定不只8个字节，所以Long代表的数字肯定比long类型占用的空间大很多。

　　在Java中，对象的内存空间是动态分配的，所谓的动态分配就是在程序执行时才知道要分配的存储空间大小，而不是在编译时就能够确定的。lg代表的Long对象，只有JVM在解析Long类时才知道这个类中有哪些信息，这些信息都是哪些类型，然后再为这些信息分配相应的存储空间存储相应的值。而这个对象什么时候被回收也是不确定的，只有等到这个对象不再使用时才会被回收。

5、垃圾回收算法

标记-清除算法

　　标记-清除算法（Mark-Sweep）是一种常见的基础垃圾收集算法，它将垃圾收集分为两个阶段：

• 标记阶段：标记出可以回收的对象，用可达性分析算法找出可回收对象
• 清除阶段：回收被标记的对象所占用的空间。

标记-清除算法之所以是基础的，是因为后面讲到的垃圾收集算法都是在此算法的基础上进行改进的。

• 优点：实现简单，不需要对象进行移动。
• 缺点：标记、清除过程的效率低，产生大量不连续的内存碎片，提高了垃圾回收的频率。
  

　　标记-清除算法的执行的过程如下图所示

复制算法

　　为了解决标记-清除算法的效率不高的问题，产生了复制算法。它把内存空间划为两个相等的区域，每次只使用其中一个区域。垃圾收集时，遍历当前使用的区域，把存活对象复制到另外一个区域中，最后将当前使用的区域的可回收的对象进行回收。这样可以使得每次都是对整个半区进行内存回收，内存分配时也不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针按顺序分配内存即可，实现简单运行高效。只是这种算法将内存缩小为原来的一半，代价有点儿高。

复制算法的执行过程如下图所示：

　　现在的商业虚拟机都采用这种算法来回收新生代，在IBM的研究中新生代中的对象98%都是「朝生夕死」，所以并不需要按照 1:1的比例来划分空间，而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次使用Eden和其中一块Survivor。当回收时，将Eden和Survivor中还存活的对象一次性复制到另一块Survivor空间上，最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。 HotSpot 默认Eden和Survivor的大小比例是8:1，也就是每次新生代中可用的内存为整个新生代容量的 90%（80%+10%），只有10%会被浪费。当然，98%的对象可回收只是一般场景下的数据，我们没办法保证每次回收后都只有不多于10%的对象存活，当Survivor空间不够用时，需要依赖其它内存（这里指老年代）进行分配担保。如果另外一块Survivor空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来存活的对象时，这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。

标记-整理算法

　　在新生代中可以使用复制算法，但是在老年代就不能选择复制算法了，因为老年代的对象存活率会较高，这样会有较多的复制操作，导致效率变低。标记-清除算法可以应用在老年代中，但是它效率不高，在内存回收后容易产生大量内存碎片。因此就出现了一种标记-整理算法（Mark-Compact）算法，与标记-清除算法不同的是，在标记可回收的对象后将所有存活的对象压缩到内存的一端，使他们紧凑的排列在一起，然后对端边界以外的内存进行回收。回收后，已用和未用的内存都各自一边。

• 优点：解决了标记-清理算法存在的内存碎片问题。
• 缺点：仍需要进行局部对象移动，一定程度上降低了效率。

标记-整理算法的执行过程如下图所示：

分代收集算法

　　当前商业虚拟机都采用这种算法。将Java 堆分为新生代和老年代，根据各代的特点选用前面介绍的三类收集算法中的某一种。例如新生代选择复制算法，老年代选择标记-整理算法。

6、基于分代策略的垃圾回收

　　分代的垃圾回收策略，是基于这样一个事实：不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。

　　在Java程序运行的过程中，会产生大量的对象，其中有些对象是与业务信息相关，比如Http请求中的Session对象、线程、Socket连接，这类对象跟业务直接挂钩，因此生命周期比较长。但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期会比较短，比如：String对象，由于其不可变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收。

　　试想，在不进行对象存活时间区分的情况下，每次垃圾回收都是对整个堆空间进行回收，花费时间相对会长，同时，因为每次回收都需要遍历所有存活对象，但实际上，对于生命周期长的对象而言，这种遍历是没有效果的，因为可能进行了很多次遍历，但是他们依旧存在。因此，分代垃圾回收采用分治的思想，进行代的划分，把不同生命周期的对象放在不同代上，不同代上采用最适合它的垃圾回收方式进行回收。

　　如上图所示、虚拟机中的共划分为三个代：年轻代（Young Generation）、年老点（Old Generation）和持久代（Permanent Generation）。其中持久代属于方法区（也称非堆），主要存放的是Java类的类信息，与垃圾收集器要收集的Java对象关系不大。年轻代和年老代的划分是对垃圾收集影响比较大的。

　　这三个区存放的内容有如下区别：

　　Young区又分为Eden区和两个Survivor区，其中新创建的对象都在Eden区，当Eden区满后会触发minor GC将Eden区仍然存活的对象复制到其中一个Survivor区中，另外一个Survivor区中的存活对象也复制到这个Survivor区，以保证始终有一个Survivor区是空的。需要注意，两个Survivor区是对称的，没有先后关系，所以同一个区中可能同时存在从Eden复制过来对象，和从前一个Survivor复制过来的对象，而复制到年老区的只有从第一个Survivor去过来的对象。根据程序需要，Survivor区是可以配置为多个的（多于两个），这样可以增加对象在年轻代中的存在时间，减少被放到年老代的可能。

　　Old区存放的Young区的Survivor满后触发minor GC后仍然存活的对象，当Eden区满后会将对象存放到Survivor区中，如果Survivor区仍然存不下这些对象，GC收集器会将这些对象直接存放到Old区。如果Survivor区中的对象足够老，也直接存放到Old区。如果Old区也满了，将会触发Full GC，回收整个堆内存。在年轻代中经历了N次垃圾回收后仍然存活的对象，就会被放到年老代中。因此，可以认为年老代中存放的都是一些生命周期较长的对象。

　　Perm区（Java8中叫做Metaspace）是方法区的实现，存放的主要是类的Class对象，Class对象就像其他存储在堆中的对象一样，Class对象也和Object对象一样被存储和GC。如果一个类被频繁地加载，也可能导致Perm区满，Perm区的垃圾回收也是由Ful GC触发的。Full GC对整个内存进行整理，包括Young、Old和Perm，持久代大小通过-XX:MaxPermSize=<N>进行设置。

　　Full GC因为需要对整个堆进行回收，所以很慢，因此应该尽可能减少Full GC的次数。在对JVM调优的过程中，很大一部分工作就是对于Full GC的调节。有如下原因可能导致Full GC：
　　1）年老代（Tenured）被写满；
　　2）持久代（Perm）被写满；
　　3）System.gc()被显示调用；
　　4）上一次GC之后Heap的各域分配策略动态变化。

　　Minor GC，即新生代GC，指发生在新生代的垃圾收集动作，因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性，所以Minor GC非常频繁，一般回收速度也比较快。

　　Major GC，即老年代GC，指发生在老年代的GC，出现了Major GC，经常会伴随至少一次的Minor GC（非绝对），Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。

触发Full GC的场景有哪些？

　　总计有以下5种场景

　　显示调用System.gc()方法，可能会触发Full GC。因为System.gc()方法只是建议Java虚拟机尽最大努力去回收所有不可用的对象，不一定立刻执行垃圾回收，如果进行垃圾回收，则会触发Full GC

　　老年代空间不足：需要大量连续存储空间的对象会直接分配到老年代、长期存活的对象晋升到老年代，老年代空间不足以存放这些对象的时候会触发Full GC

　　PermGen或Metaspace空间不足：

• 在JDK8之前的版本中，PermGen(永久代)是HotSpot虚拟机中方法区的一种实现，它用于存放类的信息、常量、静态变量等数据，当系统中要加载的类、动态生成的类较多时，永久代出现空间不足，在未配置为采用CMS GC的情况下会触发Full GC。
• 在JDK8中移除了永久代，改用了Metaspace，它也是方法区的一种实现，不过它与永久代最大的区别是Metaspace并不在虚拟机中，而是使用本地内存。当Metaspace空间不足进行回收时，需同时满足如下三个条件的类才会被卸载：该类所有的实例都已经被回收、加载该类的ClassLoader已经被回收、该类对应的java.lang.Class对象没有任何地方被引用，进而触发Full GC。
  

　　Minor GC晋升到老年代的平均大小大于老年代的剩余空间：Minor GC之前，会比较“老年代剩余空间”与“新生代所有对象之和”的大小，如果老年代剩余空间大于新生代之和，则本次Minor GC一定是安全的，反之，去看参数是否允许担保失败，不允许，则会触发一次Full GC。

　　Concurrent Mode Failure：CMS无法处理浮动垃圾，因为CMS运行和程序运行是并行的，标记之后产生的垃圾CMS处理不了。在执行CMS GC的过程中，如果此时有线程将对象放入老年代，并且老年代空间不足，就会发生Concurrent Mode Failure，触发Full GC。

7、理解GC日志

　　阅读GC日志是处理Java虚拟机内存问题的基础技能，它只是一些人为确定的规则，没有太多技术含量。

　　每一种收集器的日志形式都是由它们自身的实现所决定的，换而言之，每个收集器的日志格式都可以不一样。但虚拟机设计者为了方便用户阅读，将各个收集器的日志都维持一定的共性，例如以下两段典型的GC日志：

33.125：[GC[DefNew：3324K-＞152K(3712K)，0.0025925 secs] 
3324K-＞152K(11904K)，0.0031680 secs]

100.667：[Full GC[Tenured：0 K-＞210K(10240K)，0.0149142 secs] 
4603K-＞210K(19456K)，[Perm：2999K-＞2999K(21248K)]，0.0150007 
secs][Times：user=0.01 sys=0.00，real=0.02 secs]

　　最前面的数字“33.125：”和“100.667：”代表了GC发生的时间，这个数字的含义是从Java虚拟机启动以来经过的秒数。

　　GC日志开头的“[GC”和“[Full GC”说明了这次垃圾收集的停顿类型，而不是用来区分新生代GC还是老年代GC的。如果有“Full”，说明这次GC是发生了Stop-The-World的（stop-the-world停顿类型表示垃圾收集器在收集垃圾过程中暂停了所有其他的工作线程，直到它收集结束）。

　　接下来的“[DefNew”、“[Tenured”、“[Perm”表示GC发生的区域，这里显示的区域名称与使用的GC收集器是密切相关的，例如上面样例所使用的Serial收集器中的新生代名为“DefaultNew Generation”，所以显示的是“[DefNew”。如果是ParNew收集器，新生代名称就会变为“[ParNew”，意为“Parallel New Generation”。如果采用Parallel Scavenge收集器，那它配套的新生代称为“PSYoungGen”，老年代和永久代同理，名称也是由收集器决定的。

　　后面方括号内部的“3324K-＞152K（3712K）”含义是“GC前该内存区域已使用容量-＞GC后该内存区域已使用容量（该内存区域总容量）”。而在方括号之外的“3324K-＞152K（11904K）”表示“GC前Java堆已使用容量-＞GC后Java堆已使用容量（Java堆总容量）”。

　　再往后，“0.0031680 secs”表示该内存区域GC所占用的时间，单位是秒。有的收集器会给出更具体的时间数据，如“[Times：user=0.01 sys=0.00，real=0.02 secs]”，这里面的user、sys和real与Linux的time命令所输出的时间含义一致，分别代表用户态消耗的CPU时间、内核态消耗的CPU时间和操作从开始到结束所经过的墙钟时间（Wall Clock Time）。CPU时间与墙钟时间的区别是，墙钟时间包括各种非运算的等待耗时，例如等待磁盘I/O、等待线程阻塞，而CPU时间不包括这些耗时，但当系统有多CPU或者多核的话，多线程操作会叠加这些CPU时间，所以读者看到user或sys时间超过real时间是完全正常的。

　　

8、经验及JVM参数分析

　　大对象会直接进入老年代，所谓大对象就是指，需要大量连续内存空间的Java对象，最典型的大对象就是那种很长的字符串及数组（下面例子中的byte[]数组就是典型的大对象）。大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息，替Java虚拟机抱怨一句，比遇到一个大对象更加坏的消息就是遇到一群“朝生夕灭”的“短命大对象”，写程序的时候应当避免。经常出现大对象容易导致内存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来“安置”它们。

　　虚拟机提供了一个-XX:PretenureSizeThreshold参数，令大于这个设置值的对象直接在老年代中分配。这样做的目的是避免在Eden区及两个Survivor区之间发生大量的内存拷贝。

private static final int _1MB = 1024 * 1024;   
/**  
 1. VM参数：-verbose:gc -Xms20M -Xmx20M -Xmn10M 
 2. -XX:SurvivorRatio=8 -XX:PretenureSizeThreshold=3145728 
*/  
public static void testPretenureSizeThreshold() {  
　byte[] allocation;  
　allocation = new byte[4 * _1MB];  //直接分配在老年代中  
} 

　　运行结果：

Heap  
def new generation   total 9216K, used 671K
[0x029d0000, 0x033d0000, 0x033d0000)  
 eden space 8192K,   8% used [0x029d0000, 0x02a77e98, 0x031d0000)  
 from space 1024K,   0% used [0x031d0000, 0x031d0000, 0x032d0000)  
 to   space 1024K,   0% used [0x032d0000, 0x032d0000, 0x033d0000)  
tenured generation   total 10240K, used 4096K 
[0x033d0000, 0x03dd0000, 0x03dd0000)  
  the space 10240K,  40% used [0x033d0000, 
0x037d0010, 0x037d0200, 0x03dd0000)  
compacting perm gen  total 12288K, used 2107K 
[0x03dd0000, 0x049d0000, 0x07dd0000)  
  the space 12288K,  17% used [0x03dd0000, 
0x03fdefd0, 0x03fdf000, 0x049d0000)  
No shared spaces configured. 

　　执行代码中的testPretenureSizeThreshold()方法后，我们看到Eden空间几乎没有被使用，而老年代10MB的空间被使用了40%，也就是4MB的allocation对象直接就分配在老年代中，这是因为PretenureSizeThreshold被设置为3MB（就是3145728B，这个参数不能与-Xmx之类的参数一样直接写3MB），因此超过3MB的对象都会直接在老年代中进行分配。

　　不管是Minor GC还是Full GC，GC过程中都会导致程序运行中中断，正确的选择不同的GC策略，调整JVM的GC参数，可以极大的减少由于GC工作而导致的程序运行中断方面的问题，进而适当的提高Java程序的工作效率。但是调整GC是一个极为复杂的过程，由于各个程序具备不同的特点，如：web和GUI程序就有很大区别（Web可以适当的停顿，但GUI的停顿是客户无法接受的），而且由于跑在各个机器上的配置不同（主要是cup个数及内存容量不同），所以使用的GC种类也会不同。

　　JVM主要参数及其含义解释如下图所示：

　　当发生Minor GC时，除了将Eden区的非活动对象回收以外，还会把一些老对象也复制到Old区中。这个老对象的定义是通过配置参数MaxTenuringThrehold来控制的，如-XX:MaxTenuringThrehold=10，则表示如果这个对象已经被Minor GC回收过10次后仍然存活，那么这个对象在这次Minor GC后直接进入Old区。

　　JVM提供了大量命令行参数，打印信息，供调试使用。主要有以下一些：

　　-XX:+PrintGC的输出形式如下： ``` [GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs] [Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs] ```

　　-XX:+PrintGCDetails 输出形式：

[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K-
>113543K(130112K), 0.0124633 secs] [GC [DefNew: 8614K-
>8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K-
>10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]

　　-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime：打印每次垃圾回收前，程序未中断的执行时间。可与上面混合使用。输出形式： ``` Application time: 0.5291524 seconds ```

　　-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime：打印垃圾回收期间程序暂停的时间。可与上面混合使用。输出形式：

Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds

9、JVM内存设置指导原则

　　年轻代大小选择

　　响应时间优先的应用：尽可能设大，直到接近系统的最低响应时间限制（根据实际情况选择）。在此种情况下，年轻代垃圾收集发生的频率也是最小的。同时，减少到达年老代的对象。

　　吞吐量（不算gc时间后的工作时间占总时间的比值）优先的应用：尽可能设置大，可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求，垃圾收集可以并行进行，一般适合8CPU以上的应用。

　　避免设置过小的年轻代，当年轻代设置过小时会导致：①年轻代GC次数更加频繁，②可能导致年轻代GC后的存活对象直接进入老年代，如果此时老年代满了，会触发Full GC。

　　年老代大小选择

　　响应时间优先的应用：年老代使用并发收集器，所以其大小需要小心设置，一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了，可以会造成内存碎片，高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记-清除方式；如果堆大了，则需要较长的收集时间。最优化的方案，一般需要参考以下数据获得：并发垃圾收集信息、持久代并发收集次数、传统GC信息、花在年轻代和年老代回收上的时间比例。

　　较小堆引起的碎片问题

　　因为年老代的并发收集器使用标记-清除算法，所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时，他会把相邻的空间进行合并，这样可以分配给较大的对象。但是，当堆空间较小时，运行一段时间以后，就会出现“碎片”，如果并发收集器找不到足够的空间，那么并发收集器将会停止，然后使用传统的标记-清除方式进行回收。如果出现“碎片”，可能需要进行如下配置：

　　-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并发收集器时，开启对年老代的压缩。
　　-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0：上面配置开启的情况下，这里可设置多少次Full GC后，对年老代进行压缩。