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Java虚拟机的内存分配策略是怎样的

Java虚拟机的内存分配策略是怎样的,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

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Java技术体系中的自动内存管理可以归结为自动化的解决了两个问题:给对象分配内存和回收分配给对象的内存。

一、内存分配策略概述

对象的内存分分配主要是指堆上分配(也可栈上分配),对象主要分配在新生代Eden区,如果启动了本地线程分配缓冲,则按照线程优先在TLAB上分配。少数情况下也会直接分配在老年代,分配的规则不固定,取决于垃圾回收器组合以及JVM中与内存相关参数的设置。

我们以Serial/Serial Old收集器为例进行介绍。

二、内存分配策略

1.对象优先在Eden区分配

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

2.大对象直接进入老年代

大对象是指需要大量连续内存空间的Java对象,典型大对象有长字符串和数组,大对象对虚拟机的内存分配来说是一个坏消息,写程序时还要避免创建一些朝生夕死的短命大对象,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他们。

虚拟机提供-XX:PretenureSizeThreshold参数,令大于这个设置值的对象直接在老年代分配,这样避免再Eden及两个Survivor区间发生大量的内存复制,这个参数只对Serial和ParNew两款收集器有效,如果遇到必须使用此参数的场合,可以考虑ParNew加CMS的组合。

大对象直接在老年代进行分配的目的是避免在Eden区和两个Survivor区之间发生大量的内存复制。

3.根据对象年龄判定进入老年代

虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄计数器,如果对象在Eden出生并经过第一次Minor GC后仍然存活,并且能被Survivor容纳的话,将被移动到Survivor空间中,并且对象年龄设为1,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岁),就会被晋升到老年代中,可以通过-XX:MaxTenuringThreshold参数来设置年龄阈值。

4.动态对象年龄判断

为了能更好的适应不同程序的内存情况,虚拟机不是永远的要求对象的年龄必须达到阈值才能晋升老年代;如果在Survivor区中的相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半,年龄大于或者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。

5.空间分配担保

关于分配担保机制JDK6前后有差别的。

JDK6之前

当发生Minor GC时,JVM会首先检查老年代最大的可用连续空间是否大于新生代所有对象的总和,如果大于,那么这次Minor GC是安全的,如果不大于的话,JVM就需要判断HandlePromotionFailure是否允许空间分配担保。

如果允许担保失败,那么JVM会继续检查老年代最大的可用连续空间是否大于历次晋升到老年代的对象的平均大小:

  • 如果大于,则正常进行一次YGC,尽管有风险(因为判断的是平均大小,有可能这次的晋升对象比平均值大很多);

  • 如果小于,或者HandlePromotionFailure设置不允许空间分配担保,这时要进行一次FGC。

对以上的步骤归纳一下,先看老年代的可用空间能否容下新生代的所有对象,不能的话看是否开启了分配担保机制,允许就先执行Minor GC,否则直接进行Full GC。大部分情况下还是会将HandlePromotionFailure开启分配担保,避免频繁Full GC。

JDK6后

HandlePromotionFailure不再影响到虚拟机的空间分配担保策略,变为只要老年代的连续空间大于新生代对象总大小或历次晋升的平均大小就会进行Minor GC,否则将进行Full GC。

三、概念充电

Minor GC和Major GC/Full GC:

  • 新生代GC(Minor GC:缩写YGC,指发生在新生代的垃圾回收动作,因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性,所以Monir GC非常频繁,一般回收速度也比较快。

  • 老年代GC(Major GC/Full 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(但并非绝对的,在Parallel Scavenge)收集器的收集策略里就有直接进行Major GC的策略选择过程。Major GC的速度一般比Major GC慢10倍以上。

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新闻名称:Java虚拟机的内存分配策略是怎样的
标题链接:http://bjjierui.cn/article/gppich.html

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