走进JVM-认识JAVA内存区域


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前言

工作确定,房子也找好了,昨天电脑桌子也到位了,从今天开始博客进入正常更新状态。计划四月份之前将 JVM 相关的东西写完。

JVM 系列主要写一些类加载、java内存区域,垃圾回收,jvm 参数配置,使用 java 工具、arthas和 linux 命令定位解决问题

JAVA内存区域

JAVA内存区域(JAVA运行时数据区)不要和 JAVA 内存模型(JMM)混淆。

JAVA内存模型(JMM)定义了Java虚拟机(JVM)在计算机内存(RAM)中的工作方式,java内存模型指的是一套规范,规范线程如何访问内存。

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图片引用 https://luoyoubao.gitbooks.io/jvm/content/javanei-cun-mo-xing/javanei-cun-mo-xing.html

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图片引用 https://luoyoubao.gitbooks.io/jvm/content/chapter1.html

JVM被分为三个主要的子系统

  1. 类加载器子系统
  2. 运行时数据区
  3. 执行引擎

类加载子系统负责从文件系统或者网络中加载 Class 信息,Class 信息放在方法区中。

PC 寄存器(线程私有)

java 虚拟机中每个线程都有自己的 pc 寄存器。在任意时刻,一条线程只会执行一个方法代码。如果执行的方法不是 native,那么 pc 寄存器就保存正在执行的字节码指令的地址。如果是执行的是 native 方法,pc 寄存器的值是 null。PC 寄存区也是唯一一个不会抛出 OOM 异常的区域。

JAVA 虚拟机栈(线程私有)

每条线程都有自己的虚拟机栈,这个栈和线程同时创建,用于储存局部变量或者指向堆的指针。在 Java 虚拟机规范中,如果方法递归调用太深会抛出 StackOverflowError 异常;当无法申请足够的内存时也会抛出 OOM 异常。

-Xss 用于调节栈的大小。

native 方法栈(线程私有)

调用 native 方法时使用的栈,了解即可。当栈溢出时,抛出 StackOverflowError 异常 ;当申请内存失败时,抛出 OOM 异常。

堆(线程共享)

堆(heap)是线程共享的区域,垃圾回收也主要回收它,我们主要也是堆打交道。-Xms 和 -Xmx 用于调整堆的大小。

方法区(线程共享)

方法区是线程共享的内存区域,它存储 Class 的结构信息。例如,运行时常量池、字段、方法、构造函数。方法区使用的是本地内存(堆外内存),相当于在系统上申请的内存。方法区会抛出 OOM。方法区使用元数据空间来调整。

-XX:MaxMetaspaceSize: 设置,默认 -1 不限制。

-XX:MetaspaceSize:指定元空间初始空间大小。字节为单位。

内存区域异常抛出演示

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图片引用 https://mp.weixin.qq.com/s/hj2GcW5nHS6U8wVZM7YBFg

实际中我们主要关注的是堆、直接内存、栈、元数据区。

堆抛出 OOM

在 idea 启动程序的时候,传入虚拟机参数 -Xms100m -Xmx100m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError。并使用 jvisualvm 观察堆的使用情况。

运行结果会抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。

HeapDumpOnOutOfMemoryError 指定了抛出异常时 dump 内存到文件中。我们可以通过分析这个文件,看那些对象占用比较多,从而分析问题。

/**
 * @author 张攀钦
 * @date 2021-03-23-15:23
 */
public class HeapOOM {
    static class Obj {
        private byte[] a = new byte[1024 * 1024 * 10];
    }

    public static void main(String[] args) {
        final ArrayList<Object> objects = Lists.newArrayList();
        int count = 0;
        while (true) {
            try {
                objects.add(new Obj());
                System.out.println("添加了多少次" + ++count);
            } catch (Throwable e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

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栈溢出

-Xss 用于设置栈的大小。当栈调用深度过深,会抛出 StackOverflowError 异常。

-Xss512k 时,打印结果 调用深度4868

-Xss256k 时,打印结果 调用深度1889

public class StackOverflowErrorDemo {

    private int count = 0;

    public void add() {
        count++;
        add();
    }

    public int getCount() {
        return count;
    }

    public static void main(String[] args) {
        final StackOverflowErrorDemo stackOverflowErrorDemo = new StackOverflowErrorDemo();
        try {
            stackOverflowErrorDemo.add();
        } catch (Error e) {
            System.out.println("调用深度" + stackOverflowErrorDemo.getCount());
        }
    }
}

方法区溢出

方法区主要是储存类加载的信息,我们可以通过动态代理来模拟出来。

-XX:MaxMetaspaceSize=20m 设置元空间大小。

public class MetaOOM {
    public static void main(String[] args) throws NoSuchMethodException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, InstantiationException {
        while (true) {
            try {
                Enhancer enhancer = new Enhancer();
                enhancer.setSuperclass(IMetaService.class);
                enhancer.setUseCache(false);
                enhancer.setCallback(new MethodInterceptor() {
                    @Override
                    public Object intercept(Object obj, Method method, Object[] args, MethodProxy proxy) throws Throwable {
                        return proxy.invoke(obj, args);
                    }
                });
                enhancer.create();
            } catch (Throwable e) {
                System.err.println(e.getMessage());
            }
        }
    }
}

interface IMetaService {
    void add();
}

直接内存溢出

直接内存(Direct Memory,也是堆外内存)的容量可以通过 -XX:MaxDirectMemorySize 设置。默认值是 64m。

一般 Nio 使用了直接内存。-XX:MaxDirectMemorySize=50m

    public static void main(String[] args) {
        final ArrayList<Object> objects = new ArrayList<>();
        while (true) {
            try {
                objects.add(ByteBuffer.allocateDirect(1024 * 1024 * 10));
            } catch (Throwable e) {
                System.out.println(e.getMessage());
            }
        }
    }

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文章作者: 张攀钦
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