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JVM 面试 4 连炮,你能顶住么?

melonstreet 脚本之家 2021-06-30

  脚本之家

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本文经由博客园作者 melonstreet 授权转载

原文地址:www.cnblogs.com/QG-whz/p/9636366.html

如需转载请联系原作者


下面总结了 JVM 的 4 个问题,看你能顶住么?

1、JVM的内存区域是怎么划分的?
2、OOM可能发生在哪些区域上?
3、堆内存结构是怎么样的?
4、常用的性能监控与问题定位工具有哪些?

1、JVM的内存区域是怎么划分的?
JVM的内存划分中,有部分区域是线程私有的,有部分是属于整个JVM进程;有些区域会抛出OOM异常,有些则不会,了解JVM的内存区域划分以及特征,是定位线上内存问题的基础。那么JVM内存区域是怎么划分的呢?

首先是程序计数器(Program Counter Register),在JVM规范中,每个线程都有自己的程序计数器。这是一块比较小的内存空间,存储当前线程正在执行的Java方法的JVM指令地址,即字节码的行号。如果正在执行Native方法,则这个计数器为空。该内存区域是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OOM情况的内存区域。

第二,Java虚拟机栈(Java Virtal Machine Stack),同样也是属于线程私有区域,每个线程在创建的时候都会创建一个虚拟机栈,生命周期与线程一致,线程退出时,线程的虚拟机栈也回收。虚拟机栈内部保持一个个的栈帧,每次方法调用都会进行压栈,JVM对栈帧的操作只有出栈和压栈两种,方法调用结束时会进行出栈操作。

该区域存储着局部变量表,编译时期可知的各种基本类型数据、对象引用、方法出口等信息。

第三,本地方法栈(Native Method Stack)与虚拟机栈类似,本地方法栈是在调用本地方法时使用的栈,每个线程都有一个本地方法栈。

第四,堆(Heap),几乎所有创建的Java对象实例,都是被直接分配到堆上的。堆被所有的线程所共享,在堆上的区域,会被垃圾回收器做进一步划分,例如新生代、老年代的划分。Java虚拟机在启动的时候,可以使用“Xmx”之类的参数指定堆区域的大小。

第五,方法区(Method Area)。方法区与堆一样,也是所有的线程所共享,存储被虚拟机加载的元(Meta)数据,包括类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。这里需要注意的是运行时常量池也在方法区中。

根据Java虚拟机规范的规定,当方法区无法满足内存分配需求时,将抛出OutOfMemoryError异常。由于早期HotSpot JVM的实现,将CG分代收集拓展到了方法区,因此很多人会将方法区称为永久代。Oracle JDK8中已永久代移除永久代,同时增加了元数据区(Metaspace)。

第六,运行时常量池(Run-Time Constant Pool),这是方法区的一部分,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。

在Class文件中,除了有类的版本、方法、字段、接口等描述信息外,还有一项信息是常量池。每个Class文件的头四个字节称为Magic Number,它的作用是确定这是否是一个可以被虚拟机接受的文件;接着的四个字节存储的是Class文件的版本号。紧挨着版本号之后的,就是常量池入口了。常量池主要存放两大类常量:

  • 字面量(Literal),如文本字符串、final常量值
  • 符号引用,存放了与编译相关的一些常量,因为Java不像C++那样有连接的过程,因此字段方法这些符号引用在运行期就需要进行转换,以便得到真正的内存入口地址。


class文件中的常量池,也称为静态常量池,JVM虚拟机完成类装载操作后,会把静态常量池加载到内存中,存放在运行时常量池。

第七,直接内存(Direct Memory),直接内存并不属于Java规范规定的属于Java虚拟机运行时数据区的一部分。Java的NIO可以使用Native方法直接在java堆外分配内存,使用DirectByteBuffer对象作为这个堆外内存的引用。

下面这张图,反映了运行中的Java进程内存占用情况:


2、OOM可能发生在哪些区域上?


根据javadoc的描述,OOM是指JVM的内存不够用了,同时垃圾收集器也无法提供更多的内存。从描述中可以看出,在JVM抛出OutOfMemoryError之前,垃圾收集器一般会出马先尝试回收内存。


从上面分析的Java数据区来看,除了程序计数器不会发生OOM外,哪些区域会发生OOM的情况呢?

第一,堆内存。堆内存不足是最常见的发送OOM的原因之一,如果在堆中没有内存完成对象实例的分配,并且堆无法再扩展时,将抛出OutOfMemoryError异常。当前主流的JVM可以通过-Xmx和-Xms来控制堆内存的大小,发生堆上OOM的可能是存在内存泄露,也可能是堆大小分配不合理。

第二,Java虚拟机栈和本地方法栈,这两个区域的区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法服务,而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务,在内存分配异常上是相同的。

在JVM规范中,对Java虚拟机栈规定了两种异常:1.如果线程请求的栈大于所分配的栈大小,则抛出StackOverFlowError错误,比如进行了一个不会停止的递归调用;2. 如果虚拟机栈是可以动态拓展的,拓展时无法申请到足够的内存,则抛出OutOfMemoryError错误。

第三,直接内存。直接内存虽然不是虚拟机运行时数据区的一部分,但既然是内存,就会受到物理内存的限制。在JDK1.4中引入的NIO使用Native函数库在堆外内存上直接分配内存,但直接内存不足时,也会导致OOM。

第四,方法区。随着Metaspace元数据区的引入,方法区的OOM错误信息也变成了“java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace”。对于旧版本的Oracle JDK,由于永久代的大小有限,而JVM对永久代的垃圾回收并不积极,如果往永久代不断写入数据,例如String.Intern()的调用,在永久代占用太多空间导致内存不足,也会出现OOM的问题,对应的错误信为“java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space


3、堆内存结构是怎么样的?


可以借助一些工具来了解JVM的内存内容,具体到特定的内存区域,应该用什么工具去定位呢?

  • 图形化工具。图形化工具的优点是直观,连接到Java进程后,可以显示堆内存、堆外内存的使用情况,类似的工具有JConsole,VisualVm等。
  • 命令行工具。这类工具可以在运行时进行查询,包括jstat,jmap等,可以对堆内存、方法区等进行查看。定位线上问题时也多会使用这些工具。jmap也可以生成堆转储文件(Heap Dump)文件,如果是在linux上,可以将堆转储文件拉到本地来,使用Eclipse MAT进行分析,也可以使用jhap进行分析。

关于内存的监控与诊断,在后面会进行深入了解。现在来看下一个问题:堆内的结构是怎么的呢?

站在垃圾收集器的角度来看,可以把内存分为新生代与老年代。内存的分配规则取决于当前使用的是哪种垃圾收集器的组合,以及内存相关的参数配置。往大的方向说,对象优先分配在新生代的Eden区域,而大对象直接进入老年代。

第一, 新生代的Eden区域,对象优先分配在该区域,同时JVM可以为每个线程分配一个私有的缓存区域,称为TLAB(Thread Local Allocation Buffer),避免多线程同时分配内存时需要使用加锁等机制而影响分配速度。TLAB在堆上分配,位于Eden中。TLAB的结构如下:

// ThreadLocalAllocBuffer: a descriptor for thread-local storage used by
// the threads for allocation.
// It is thread-private at any time, but maybe multiplexed over
// time across multiple threads. The park()/unpark() pair is
// used to make it avaiable for such multiplexing.
class ThreadLocalAllocBuffer: public CHeapObj<mtThread> {
  friend class VMStructs;
private:
  HeapWord* _start; // address of TLAB
  HeapWord* _top; // address after last allocation
  HeapWord* _pf_top; // allocation prefetch watermark
  HeapWord* _end; // allocation end (excluding alignment_reserve)
  size_t    _desired_size; // desired size (including alignment_reserve)
  size_t    _refill_waste_limit; // hold onto tlab if free() is larger than this


从本质上来说,TLAB的管理是依靠三个指针:start、end、top。start与end标记了Eden中被该TLAB管理的区域,该区域不会被其他线程分配内存所使用,top是分配指针,开始时指向start的位置,随着内存分配的进行,慢慢向end靠近,当撞上end时触发TLAB refill。

因此内存中Eden的结构大体为:


第二、新生代的Survivor区域。当Eden区域内存不足时会触发Minor GC,也称为新生代GC,在Minor GC存活下来的对象,会被复制到Survivor区域中。我认为Survivor区的作用在于避免过早触发Full GC。如果没有Survivor,Eden区每进行一次Minor GC都把对象直接送到老年代,老年代很快便会内存不足引发Full GC。

新生代中有两个Survivor区,我认为两个Survivor的作用在于提高性能,避免内存碎片的出现。在任何时候,总有一个Survivor是empty的,在发生Minor GC时,会将Eden及另一个的Survivor的存活对象拷贝到该empty Survivor中,从而避免内存碎片的产生。新生代的内存结构大体为:


第三、老年代。老年代放置长生命周期的对象,通常是从Survivor区域拷贝过来的对象,不过当对象过大的时候,无法在新生代中用连续内存的存放,那么这个大对象就会被直接分配在老年代上。一般来说,普通的对象都是分配在TLAB上,较大的对象,直接分配在Eden区上的其他内存区域,而过大的对象,直接分配在老年代上。

第四、永久代。如前面所说,在早起的Hotspot JVM中有老年代的概念,老年代用于存储Java类的元数据、常量池、Intern字符串等。在JDK8之后,就将老年代移除,而引入元数据区的概念。

第五、Vritual空间。前面说过,可以使用Xms与Xmx来指定堆的最小与最大空间。如果Xms小于Xmx,堆的大小不会直接扩展到上限,而是留着一部分等待内存需求不断增长时,再分配给新生代。Vritual空间便是这部分保留的内存区域。
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那么综上所述,可以画出Java堆内的内存结构大体为:


通过一些参数,可以来指定上述的堆内存区域的大小:

  • -Xmx value 指定最大的堆大小
  • -Xms value 指定初始的最小堆大小
  • -XX:NewSize = value 指定新生代的大小
  • -XX:NewRatio = value 老年代与新生代的大小比例。默认情况下,这个比例是2,也就是说老年代是新生代的2倍大。老年代过大的时候,Full GC的时间会很长;老年代过小,则很容易触发Full GC,Full GC频率过高,这就是这个参数会造成的影响。
  • -XX:SurvivorRation = value . 设置Eden与Srivivor的大小比例,如果该值为8,代表一个Survivor是Eden的1/8,是整个新生代的1/10。

4、常用的性能监控与问题定位工具有哪些?
在系统的性能分析中,CPU、内存与IO是主要的关注项。很多时候服务出现问题,在这三者上会体现出现,比如CPU飙升,内存不足发生OOM等,这时候需要使用对应的工具,来对性能进行监控,对问题进行定位。

对于CPU的监控,首先可以使用top命令来进行查看,下面是使用top查看负载的一个截图:
load average 代表1分钟、5分钟、15分钟的系统平均负载,从这三个数字,可以判断系统负荷是大还是小。当CPU完全空闲的时候,平均负荷为0;当CPU工作量饱和的时候,平均负荷为1。

因此 load average 这三个数值越低,代表系统负荷越小,那么什么时候能看出系统负荷比较重呢?这篇文章(Understanding Linux CPU Load – when should you be worried)里解释得非常通俗。如果电脑里只有一个CPU,把CPU看成一条单行桥,桥上只有一个车道,所有的车都必须从这个桥上通过。那么

系统负荷为0,代表桥上一辆车也没有


系统负荷0.5,意味着桥上一半路段上有车


系统负荷1,意味着桥上道路已经被车占满


系统负荷1.7,代表着在桥上车子已经满了(100%),同时还有70%的车子在等待从桥上通过:


从top命令的截图中可以看到这三个值机器的load average非常低。如果这三个值非常高,比如超过了50%或60%,就应当引起注意。从时间维度上来说,如果发现CPU负荷慢慢升高,也需要警惕。

其他的内存、CPU等性能监控工具的使用,以一张脑图来展示:


具体的使用方式可以参考从一次线上故障思考Java问题定位思路。


参考


  • https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/5946272.html

  • https://docs.oracle.com/javase/specs/jvms/se9/html/jvms-2.html#jvms-2.5

  • https://www.cnblogs.com/Kidezyq/p/8040338.html

  • https://www.cnblogs.com/baihuitestsoftware/articles/6405580.html

  • https://www.jianshu.com/p/cd85098cca39

  • http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/linux_load_average_explained.html


作者:melonstreet,

www.cnblogs.com/QG-whz/p/9636366.html


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