【面试总结】Java基础面试真题与答案(3)
【写在前面】
Java基础
Java数据库
Java-web开发
Java-中间件
Java-操作系统
Java-计算机网络
Java-设计模式
Java-场景应用算法面试题
【本文目录】
4.20 了解Java中的锁升级吗?
4.21 如何实现互斥锁(mutex)?
4.22 分段锁是怎么实现的?
4.24 volatile关键字有什么用?
4.25 谈谈volatile的实现原理
4.26 说说你对JUC的了解
4.27 说说你对AQS的理解
4.28 LongAdder解决了什么问题,它是如何实现的?
4.29 介绍下ThreadLocal和它的应用场景
4.30 请介绍ThreadLocal的实现原理,它是怎么处理hash冲突的?
4.31 介绍一下线程池
4.32 介绍一下线程池的工作流程
4.33 线程池都有哪些状态?
4.34 谈谈线程池的拒绝策略
4.35 线程池的队列大小你通常怎么设置?
4.36 线程池有哪些参数,各个参数的作用是什么?
5.3 Java程序是怎么运行的?
5.4 本地方法栈有什么用?
5.6 说一说Java的内存分布情况
5.7 类存放在哪里?
5.8 局部变量存放在哪里?
5.9 介绍一下Java代码的编译过程
5.10 介绍一下类加载的过程
5.11 介绍一下对象的实例化过程
5.12 元空间在栈内还是栈外?
5.13 谈谈JVM的类加载器,以及双亲委派模型
5.14 双亲委派机制会被破坏吗?
5.15 介绍一下Java的垃圾回收机制
5.16 请介绍一下分代回收机制
5.17 JVM中一次完整的GC流程是怎样的?
5.18 Full GC会导致什么?
5.19 JVM什么时候触发GC,如何减少FullGC的次数?
5.20 如何确定对象是可回收的?
5.21 对象如何晋升到老年代?
5.22 为什么老年代不能使用标记复制?
5.23 新生代为什么要分为Eden和Survivor,它们的比例是多少?
5.24 为什么要设置两个Survivor区域?
5.25 说一说你对GC算法的了解。
5.26 为什么新生代和老年代要采用不同的回收算法?
5.27 请介绍G1垃圾收集器
5.28 请介绍CMS垃圾收集器
5.29 内存泄漏和内存溢出有什么区别?
5.30 什么是内存泄漏,怎么解决?
5.31 什么是内存溢出,怎么解决?
5.32 哪些区域会OOM,怎么触发OOM?
【正文阅读】
4.16 谈谈ReentrantLock的实现原理
参考答案
ReentrantLock是基于AQS实现的,AQS即AbstractQueuedSynchronizer的缩写,这个是个内部实现了两个队列的抽象类,分别是同步队列和条件队列。其中同步队列是一个双向链表,里面储存的是处于等待状态的线程,正在排队等待唤醒去获取锁,而条件队列是一个单向链表,里面储存的也是处于等待状态的线程,只不过这些线程唤醒的结果是加入到了同步队列的队尾,AQS所做的就是管理这两个队列里面线程之间的等待状态-唤醒的工作。
在同步队列中,还存在2中模式,分别是独占模式和共享模式,这两种模式的区别就在于AQS在唤醒线程节点的时候是不是传递唤醒,这两种模式分别对应独占锁和共享锁。
AQS是一个抽象类,所以不能直接实例化,当我们需要实现一个自定义锁的时候可以去继承AQS然后重写获取锁的方式和释放锁的方式还有管理state,而ReentrantLock就是通过重写了AQS的tryAcquire和tryRelease方法实现的lock和unlock。
ReentrantLock 结构如下图所示:
4.17 如果不使用synchronized和Lock,如何保证线程安全?
参考答案
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volatile
volatile关键字为域变量的访问提供了一种免锁机制,使用volatile修饰域相当于告诉虚拟机该域可能会被其他线程更新,因此每次使用该域就要重新计算,而不是使用寄存器中的值。需要注意的是,volatile不会提供任何原子操作,它也不能用来修饰final类型的变量。
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原子变量
在java的util.concurrent.atomic包中提供了创建了原子类型变量的工具类,使用该类可以简化线程同步。例如AtomicInteger 表可以用原子方式更新int的值,可用在应用程序中(如以原子方式增加的计数器),但不能用于替换Integer。可扩展Number,允许那些处理机遇数字类的工具和实用工具进行统一访问。
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本地存储
可以通过ThreadLocal类来实现线程本地存储的功能。每一个线程的Thread对象中都有一个ThreadLocalMap对象,这个对象存储了一组以ThreadLocal.threadLocalHashCode为键,以本地线程变量为值的K-V值对,ThreadLocal对象就是当前线程的ThreadLocalMap的访问入口,每一个ThreadLocal对象都包含了一个独一无二的threadLocalHashCode值,使用这个值就可以在线程K-V值对中找回对应的本地线程变量。
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不可变的
只要一个不可变的对象被正确地构建出来,那其外部的可见状态永远都不会改变,永远都不会看到它在多个线程之中处于不一致的状态,“不可变”带来的安全性是最直接、最纯粹的。Java语言中,如果多线程共享的数据是一个基本数据类型,那么只要在定义时使用final关键字修饰它就可以保证它是不可变的。如果共享数据是一个对象,由于Java语言目前暂时还没有提供值类型的支持,那就需要对象自行保证其行为不会对其状态产生任何影响才行。String类是一个典型的不可变类,可以参考它设计一个不可变类。
4.18 说一说Java中乐观锁和悲观锁的区别
参考答案
悲观锁:总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。Java中悲观锁是通过synchronized关键字或Lock接口来实现的。
4.19 公平锁与非公平锁是怎么实现的?
参考答案
在Java中实现锁的方式有两种,一种是使用Java自带的关键字synchronized对相应的类或者方法以及代码块进行加锁,另一种是ReentrantLock,前者只能是非公平锁,而后者是默认非公平但可实现公平的一把锁。
ReentrantLock是基于其内部类FairSync(公平锁)和NonFairSync(非公平锁)实现的,并且它的实现依赖于Java同步器框架AbstractQueuedSynchronizer(AQS),AQS使用一个整形的volatile变量state来维护同步状态,这个volatile变量是实现ReentrantLock的关键。我们来看一下ReentrantLock的类图:
ReentrantLock 的公平锁和非公平锁都委托了 AbstractQueuedSynchronizer#acquire 去请求获取。
- tryAcquire 是一个抽象方法,是公平与非公平的实现原理所在。
- addWaiter 是将当前线程结点加入等待队列之中。公平锁在锁释放后会严格按照等到队列去取后续值,而非公平锁在对于新晋线程有很大优势。
- acquireQueued 在多次循环中尝试获取到锁或者将当前线程阻塞。
- selfInterrupt 如果线程在阻塞期间发生了中断,调用 Thread.currentThread().interrupt() 中断当前线程。
公平锁和非公平锁在说的获取上都使用到了 volatile 关键字修饰的state字段, 这是保证多线程环境下锁的获取与否的核心。但是当并发情况下多个线程都读取到 state == 0时,则必须用到CAS技术,一门CPU的原子锁技术,可通过CPU对共享变量加锁的形式,实现数据变更的原子操作。volatile 和 CAS的结合是并发抢占的关键。
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公平锁FairSync
公平锁的实现机理在于每次有线程来抢占锁的时候,都会检查一遍有没有等待队列,如果有, 当前线程会执行如下步骤:
其中hasQueuedPredecessors是用于检查是否有等待队列的:
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非公平锁NonfairSync
非公平锁在实现的时候多次强调随机抢占:
与公平锁的区别在于新晋获取锁的进程会有多次机会去抢占锁,被加入了等待队列后则跟公平锁没有区别。
4.20 了解Java中的锁升级吗?
参考答案
JDK 1.6之前,synchronized 还是一个重量级锁,是一个效率比较低下的锁。但是在JDK 1.6后,JVM为了提高锁的获取与释放效率对synchronized 进行了优化,引入了偏向锁和轻量级锁 ,从此以后锁的状态就有了四种:无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁。并且四种状态会随着竞争的情况逐渐升级,而且是不可逆的过程,即不可降级,这四种锁的级别由低到高依次是:无锁、偏向锁,轻量级锁,重量级锁。如下图所示:
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无锁
无锁是指没有对资源进行锁定,所有的线程都能访问并修改同一个资源,但同时只有一个线程能修改成功。无锁的特点是修改操作会在循环内进行,线程会不断的尝试修改共享资源。如果没有冲突就修改成功并退出,否则就会继续循环尝试。如果有多个线程修改同一个值,必定会有一个线程能修改成功,而其他修改失败的线程会不断重试直到修改成功。
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偏向锁
初次执行到synchronized代码块的时候,锁对象变成偏向锁(通过CAS修改对象头里的锁标志位),字面意思是“偏向于第一个获得它的线程”的锁。执行完同步代码块后,线程并不会主动释放偏向锁。当第二次到达同步代码块时,线程会判断此时持有锁的线程是否就是自己(持有锁的线程ID也在对象头里),如果是则正常往下执行。由于之前没有释放锁,这里也就不需要重新加锁。如果自始至终使用锁的线程只有一个,很明显偏向锁几乎没有额外开销,性能极高。
偏向锁是指当一段同步代码一直被同一个线程所访问时,即不存在多个线程的竞争时,那么该线程在后续访问时便会自动获得锁,从而降低获取锁带来的消耗,即提高性能。
当一个线程访问同步代码块并获取锁时,会在 Mark Word 里存储锁偏向的线程 ID。在线程进入和退出同步块时不再通过 CAS 操作来加锁和解锁,而是检测 Mark Word 里是否存储着指向当前线程的偏向锁。轻量级锁的获取及释放依赖多次 CAS 原子指令,而偏向锁只需要在置换 ThreadID 的时候依赖一次 CAS 原子指令即可。
偏向锁只有遇到其他线程尝试竞争偏向锁时,持有偏向锁的线程才会释放锁,线程是不会主动释放偏向锁的。关于偏向锁的撤销,需要等待全局安全点,即在某个时间点上没有字节码正在执行时,它会先暂停拥有偏向锁的线程,然后判断锁对象是否处于被锁定状态。如果线程不处于活动状态,则将对象头设置成无锁状态,并撤销偏向锁,恢复到无锁(标志位为01)或轻量级锁(标志位为00)的状态。
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轻量级锁
轻量级锁是指当锁是偏向锁的时候,却被另外的线程所访问,此时偏向锁就会升级为轻量级锁,其他线程会通过自旋的形式尝试获取锁,线程不会阻塞,从而提高性能。
轻量级锁的获取主要由两种情况:
- 当关闭偏向锁功能时;
- 由于多个线程竞争偏向锁导致偏向锁升级为轻量级锁。
一旦有第二个线程加入锁竞争,偏向锁就升级为轻量级锁(自旋锁)。这里要明确一下什么是锁竞争:如果多个线程轮流获取一个锁,但是每次获取锁的时候都很顺利,没有发生阻塞,那么就不存在锁竞争。只有当某线程尝试获取锁的时候,发现该锁已经被占用,只能等待其释放,这才发生了锁竞争。
在轻量级锁状态下继续锁竞争,没有抢到锁的线程将自旋,即不停地循环判断锁是否能够被成功获取。获取锁的操作,其实就是通过CAS修改对象头里的锁标志位。先比较当前锁标志位是否为“释放”,如果是则将其设置为“锁定”,比较并设置是原子性发生的。这就算抢到锁了,然后线程将当前锁的持有者信息修改为自己。
长时间的自旋操作是非常消耗资源的,一个线程持有锁,其他线程就只能在原地空耗CPU,执行不了任何有效的任务,这种现象叫做忙等(busy-waiting)。如果多个线程用一个锁,但是没有发生锁竞争,或者发生了很轻微的锁竞争,那么synchronized就用轻量级锁,允许短时间的忙等现象。这是一种折衷的想法,短时间的忙等,换取线程在用户态和内核态之间切换的开销。
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重量级锁
重量级锁显然,此忙等是有限度的(有个计数器记录自旋次数,默认允许循环10次,可以通过虚拟机参数更改)。如果锁竞争情况严重,某个达到最大自旋次数的线程,会将轻量级锁升级为重量级锁(依然是CAS修改锁标志位,但不修改持有锁的线程ID)。当后续线程尝试获取锁时,发现被占用的锁是重量级锁,则直接将自己挂起(而不是忙等),等待将来被唤醒。
重量级锁是指当有一个线程获取锁之后,其余所有等待获取该锁的线程都会处于阻塞状态。简言之,就是所有的控制权都交给了操作系统,由操作系统来负责线程间的调度和线程的状态变更。而这样会出现频繁地对线程运行状态的切换,线程的挂起和唤醒,从而消耗大量的系统资。
扩展阅读
synchronized 用的锁是存在Java对象头里的,那么什么是对象头呢?我们以 Hotspot 虚拟机为例进行说明,Hopspot 对象头主要包括两部分数据:Mark Word(标记字段) 和 Klass Pointer(类型指针)。
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Mark Word:默认存储对象的HashCode,分代年龄和锁标志位信息。这些信息都是与对象自身定义无关的数据,所以Mark Word被设计成一个非固定的数据结构以便在极小的空间内存存储尽量多的数据。它会根据对象的状态复用自己的存储空间,也就是在运行期间Mark Word里存储的数据会随着锁标志位的变化而变化。
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Klass Point:对象指向它的类元数据的指针,虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例。
那么,synchronized 具体是存在对象头哪里呢?答案是:存在锁对象的对象头的Mark Word中,那么MarkWord在对象头中到底长什么样,它到底存储了什么呢?
在64位的虚拟机中:
在32位的虚拟机中:
下面我们以 32位虚拟机为例,来看一下其 Mark Word 的字节具体是如何分配的:
- 无锁 :对象头开辟 25bit 的空间用来存储对象的 hashcode ,4bit 用于存放对象分代年龄,1bit 用来存放是否偏向锁的标识位,2bit 用来存放锁标识位为01。
- 偏向锁: 在偏向锁中划分更细,还是开辟 25bit 的空间,其中23bit 用来存放线程ID,2bit 用来存放 Epoch,4bit 存放对象分代年龄,1bit 存放是否偏向锁标识, 0表示无锁,1表示偏向锁,锁的标识位还是01。
- 轻量级锁:在轻量级锁中直接开辟 30bit 的空间存放指向栈中锁记录的指针,2bit 存放锁的标志位,其标志位为00。
- 重量级锁: 在重量级锁中和轻量级锁一样,30bit 的空间用来存放指向重量级锁的指针,2bit 存放锁的标识位,为11。
- GC标记: 开辟30bit 的内存空间却没有占用,2bit 空间存放锁标志位为11。
其中无锁和偏向锁的锁标志位都是01,只是在前面的1bit区分了这是无锁状态还是偏向锁状态。关于内存的分配,我们可以在git中openJDK中 markOop.hpp 可以看出:
- age_bits: 就是我们说的分代回收的标识,占用4字节。
- lock_bits: 是锁的标志位,占用2个字节。
- biased_lock_bits: 是是否偏向锁的标识,占用1个字节。
- max_hash_bits: 是针对无锁计算的hashcode 占用字节数量,如果是32位虚拟机,就是 32 - 4 - 2 -1 = 25 byte,如果是64 位虚拟机,64 - 4 - 2 - 1 = 57 byte,但是会有 25 字节未使用,所以64位的 hashcode 占用 31 byte。
- hash_bits: 是针对 64 位虚拟机来说,如果最大字节数大于 31,则取31,否则取真实的字节数。
- cms_bits: 不是64位虚拟机就占用 0 byte,是64位就占用 1byte。
- epoch_bits: 就是 epoch 所占用的字节大小,2字节。
4.21 如何实现互斥锁(mutex)?
参考答案
在Java里面,最基本的互斥同步手段就是synchronized关键字,这是一种块结构(Block Structured)的同步语法。synchronized关键字经过Javac编译之后,会在同步块的前后分别形成monitorenter和monitorexit这两个字节码指令。这两个字节码指令都需要一个reference类型的参数来指明要锁定和解锁的对象。如果Java源码中的synchronized明确指定了对象参数,那就以这个对象的引用作为reference。如果没有明确指定,那将根据synchronized修饰的方法类型(如实例方法或类方法),来决定是取代码所在的对象实例还是取类型对应的Class对象来作为线程要持有的锁。
4.22 分段锁是怎么实现的?
参考答案
在并发程序中,串行操作是会降低可伸缩性,并且上下文切换也会减低性能。在锁上发生竞争时将通水导致这两种问题,使用独占锁时保护受限资源的时候,基本上是采用串行方式—-每次只能有一个线程能访问它。所以对于可伸缩性来说最大的威胁就是独占锁。
我们一般有三种方式降低锁的竞争程度:
- 减少锁的持有时间;
- 降低锁的请求频率;
- 使用带有协调机制的独占锁,这些机制允许更高的并发性。
在某些情况下我们可以将锁分解技术进一步扩展为一组独立对象上的锁进行分解,这称为分段锁。其实说的简单一点就是:容器里有多把锁,每一把锁用于锁容器其中一部分数据,那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时,线程间就不会存在锁竞争,从而可以有效的提高并发访问效率,这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术,首先将数据分成一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候,其他段的数据也能被其他线程访问。
如下图,ConcurrentHashMap使用Segment数据结构,将数据分成一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候,其他段的数据也能被其他线程访问,能够实现真正的并发访问。所以说,ConcurrentHashMap在并发情况下,不仅保证了线程安全,而且提高了性能。
4.23 说说你对读写锁的了解
参考答案
与传统锁不同的是读写锁的规则是可以共享读,但只能一个写,总结起来为:读读不互斥、读写互斥、写写互斥,而一般的独占锁是:读读互斥、读写互斥、写写互斥,而场景中往往读远远大于写,读写锁就是为了这种优化而创建出来的一种机制。
注意是读远远大于写,一般情况下独占锁的效率低来源于高并发下对临界区的激烈竞争导致线程上下文切换。因此当并发不是很高的情况下,读写锁由于需要额外维护读锁的状态,可能还不如独占锁的效率高。因此需要根据实际情况选择使用。
在Java中ReadWriteLock的主要实现为ReentrantReadWriteLock,其提供了以下特性:
- 公平性选择:支持公平与非公平(默认)的锁获取方式,吞吐量非公平优先于公平。
- 可重入:读线程获取读锁之后可以再次获取读锁,写线程获取写锁之后可以再次获取写锁。
- 可降级:写线程获取写锁之后,其还可以再次获取读锁,然后释放掉写锁,那么此时该线程是读锁状态,也就是降级操作。
4.24 volatile关键字有什么用?
参考答案
当一个变量被定义成volatile之后,它将具备两项特性:
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保证可见性
当写一个volatile变量时,JMM会把该线程本地内存中的变量强制刷新到主内存中去,这个写会操作会导致其他线程中的volatile变量缓存无效。
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禁止指令重排
使用volatile关键字修饰共享变量可以禁止指令重排序,volatile禁止指令重排序有一些规则:
- 当程序执行到volatile变量的读操作或者写操作时,在其前面的操作的更改肯定全部已经进行,且结果已经对后面的操作可见,在其后面的操作肯定还没有进行;
- 在进行指令优化时,不能将对volatile变量访问的语句放在其后面执行,也不能把volatile变量后面的语句放到其前面执行。
即执行到volatile变量时,其前面的所有语句都执行完,后面所有语句都未执行。且前面语句的结果对volatile变量及其后面语句可见。
4.25 谈谈volatile的实现原理
参考答案
volatile可以保证线程可见性且提供了一定的有序性,但是无法保证原子性。在JVM底层volatile是采用“内存屏障”来实现的。观察加入volatile关键字和没有加入volatile关键字时所生成的汇编代码发现,加入volatile关键字时,会多出一个lock前缀指令,lock前缀指令实际上相当于一个内存屏障,内存屏障会提供3个功能:
- 它确保指令重排序时不会把其后面的指令排到内存屏障之前的位置,也不会把前面的指令排到内存屏障的后面;即在执行到内存屏障这句指令时,在它前面的操作已经全部完成;
- 它会强制将对缓存的修改操作立即写入主存;
- 如果是写操作,它会导致其他CPU中对应的缓存行无效。
4.26 说说你对JUC的了解
参考答案
JUC是java.util.concurrent的缩写,该包参考自EDU.oswego.cs.dl.util.concurrent,是JSR 166标准规范的一个实现。JSR 166是一个关于Java并发编程的规范提案,在JDK中该规范由java.util.concurrent包实现。即JUC是Java提供的并发包,其中包含了一些并发编程用到的基础组件。
JUC这个包下的类基本上包含了我们在并发编程时用到的一些工具,大致可以分为以下几类:
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原子更新
Java从JDK1.5开始提供了java.util.concurrent.atomic包,方便程序员在多线程环 境下,无锁的进行原子操作。在Atomic包里一共有12个类,四种原子更新方式,分别是原子更新基本类型,原子更新 数组,原子更新引用和原子更新字段。
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锁和条件变量
java.util.concurrent.locks包下包含了同步器的框架 AbstractQueuedSynchronizer,基于AQS构建的Lock以及与Lock配合可以实现等待/通知模式的Condition。JUC 下的大多数工具类用到了Lock和Condition来实现并发。
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线程池
涉及到的类比如:Executor、Executors、ThreadPoolExector、 AbstractExecutorService、Future、Callable、ScheduledThreadPoolExecutor等等。
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阻塞队列
涉及到的类比如:ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、PriorityBlockingQueue、LinkedBlockingDeque等等。
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并发容器
涉及到的类比如:ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、ConcurrentLinkedQueue、CopyOnWriteArraySet等等。
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同步器
剩下的是一些在并发编程中时常会用到的工具类,主要用来协助线程同步。比如:CountDownLatch、CyclicBarrier、Exchanger、Semaphore、FutureTask等等。
4.27 说说你对AQS的理解
参考答案
抽象队列同步器AbstractQueuedSynchronizer (以下都简称AQS),是用来构建锁或者其他同步组件的骨架类,减少了各功能组件实现的代码量,也解决了在实现同步器时涉及的大量细节问题,例如等待线程采用FIFO队列操作的顺序。在不同的同步器中还可以定义一些灵活的标准来判断某个线程是应该通过还是等待。
AQS采用模板方法模式,在内部维护了n多的模板的方法的基础上,子类只需要实现特定的几个方法(不是抽象方法!不是抽象方法!不是抽象方法!),就可以实现子类自己的需求。
基于AQS实现的组件,诸如:
- ReentrantLock 可重入锁(支持公平和非公平的方式获取锁);
- Semaphore 计数信号量;
- ReentrantReadWriteLock 读写锁。
扩展阅读
AQS内部维护了一个int成员变量来表示同步状态,通过内置的FIFO(first-in-first-out)同步队列来控制获取共享资源的线程。
我们可以猜测出,AQS其实主要做了这么几件事情:
- 同步状态(state)的维护管理;
- 等待队列的维护管理;
- 线程的阻塞与唤醒。
通过AQS内部维护的int型的state,可以用于表示任意状态!
- ReentrantLock用它来表示锁的持有者线程已经重复获取该锁的次数,而对于非锁的持有者线程来说,如果state大于0,意味着无法获取该锁,将该线程包装为Node,加入到同步等待队列里。
- Semaphore用它来表示剩余的许可数量,当许可数量为0时,对未获取到许可但正在努力尝试获取许可的线程来说,会进入同步等待队列,阻塞,直到一些线程释放掉持有的许可(state+1),然后争用释放掉的许可。
- FutureTask用它来表示任务的状态(未开始、运行中、完成、取消)。
- ReentrantReadWriteLock在使用时,稍微有些不同,int型state用二进制表示是32位,前16位(高位)表示为读锁,后面的16位(低位)表示为写锁。
- CountDownLatch使用state表示计数次数,state大于0,表示需要加入到同步等待队列并阻塞,直到state等于0,才会逐一唤醒等待队列里的线程。
AQS通过内置的FIFO(first-in-first-out)同步队列来控制获取共享资源的线程。CLH队列是FIFO的双端双向队列,AQS的同步机制就是依靠这个CLH队列完成的。队列的每个节点,都有前驱节点指针和后继节点指针。如下图:
4.28 LongAdder解决了什么问题,它是如何实现的?
参考答案
高并发下计数,一般最先想到的应该是AtomicLong/AtomicInt,AtmoicXXX使用硬件级别的指令 CAS 来更新计数器的值,这样可以避免加锁,机器直接支持的指令,效率也很高。但是AtomicXXX中的 CAS 操作在出现线程竞争时,失败的线程会白白地循环一次,在并发很大的情况下,因为每次CAS都只有一个线程能成功,竞争失败的线程会非常多。失败次数越多,循环次数就越多,很多线程的CAS操作越来越接近 自旋锁(spin lock)。计数操作本来是一个很简单的操作,实际需要耗费的cpu时间应该是越少越好,AtomicXXX在高并发计数时,大量的cpu时间都浪费会在 自旋 上了,这很浪费,也降低了实际的计数效率。
LongAdder是jdk8新增的用于并发环境的计数器,目的是为了在高并发情况下,代替AtomicLong/AtomicInt,成为一个用于高并发情况下的高效的通用计数器。说LongAdder比在高并发时比AtomicLong更高效,这么说有什么依据呢?LongAdder是根据锁分段来实现的,它里面维护一组按需分配的计数单元,并发计数时,不同的线程可以在不同的计数单元上进行计数,这样减少了线程竞争,提高了并发效率。本质上是用空间换时间的思想,不过在实际高并发情况中消耗的空间可以忽略不计。
4.29 介绍下ThreadLocal和它的应用场景
参考答案
ThreadLocal顾名思义是线程私有的局部变量存储容器,可以理解成每个线程都有自己专属的存储容器,它用来存储线程私有变量,其实它只是一个外壳,内部真正存取是一个Map。每个线程可以通过set()和get()存取变量,多线程间无法访问各自的局部变量,相当于在每个线程间建立了一个隔板。只要线程处于活动状态,它所对应的ThreadLocal实例就是可访问的,线程被终止后,它的所有实例将被垃圾收集。总之记住一句话:ThreadLocal存储的变量属于当前线程。
4.30 请介绍ThreadLocal的实现原理,它是怎么处理hash冲突的?
参考答案
Thread类中有个变量threadLocals,它的类型为ThreadLocal中的一个内部类ThreadLocalMap,这个类没有实现map接口,就是一个普通的Java类,但是实现的类似map的功能。每个线程都有自己的一个map,map是一个数组的数据结构存储数据,每个元素是一个Entry,entry的key是ThreadLocal的引用,也就是当前变量的副本,value就是set的值。代码如下所示:
ThreadLocalMap是ThreadLocal的内部类,每个数据用Entry保存,其中的Entry继承与WeakReference,用一个键值对存储,键为ThreadLocal的引用。为什么是WeakReference呢?如果是强引用,即使把ThreadLocal设置为null,GC也不会回收,因为ThreadLocalMap对它有强引用。代码如下所示:
ThreadLocal中的set方法的实现逻辑,先获取当前线程,取出当前线程的ThreadLocalMap,如果不存在就会创建一个ThreadLocalMap,如果存在就会把当前的threadlocal的引用作为键,传入的参数作为值存入map中。代码如下所示:
ThreadLocal中get方法的实现逻辑,获取当前线程,取出当前线程的ThreadLocalMap,用当前的threadlocak作为key在ThreadLocalMap查找,如果存在不为空的Entry,就返回Entry中的value,否则就会执行初始化并返回默认的值。代码如下所示:
ThreadLocal中remove方法的实现逻辑,还是先获取当前线程的ThreadLocalMap变量,如果存在就调用ThreadLocalMap的remove方法。ThreadLocalMap的存储就是数组的实现,因此需要确定元素的位置,找到Entry,把entry的键值对都设为null,最后也Entry也设置为null。其实这其中会有哈希冲突,具体见下文。代码如下所示:
4.31 介绍一下线程池
参考答案
系统启动一个新线程的成本是比较高的,因为它涉及与操作系统交互。在这种情形下,使用线程池可以很好地提高性能,尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时,更应该考虑使用线程池。
与数据库连接池类似的是,线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程,程序将一个Runnable对象或Callable对象传给线程池,线程池就会启动一个空闲的线程来执行它们的run()或call()方法,当run()或call()方法执行结束后,该线程并不会死亡,而是再次返回线程池中成为空闲状态,等待执行下一个Runnable对象的run()或call()方法。
从Java 5开始,Java内建支持线程池。Java 5新增了一个Executors工厂类来产生线程池,该工厂类包含如下几个静态工厂方法来创建线程池。创建出来的线程池,都是通过ThreadPoolExecutor类来实现的。
- newCachedThreadPool():创建一个具有缓存功能的线程池,系统根据需要创建线程,这些线程将会被缓存在线程池中。
- newFixedThreadPool(int nThreads):创建一个可重用的、具有固定线程数的线程池。
- newSingleThreadExecutor():创建一个只有单线程的线程池,它相当于调用newFixedThread Pool()方法时传入参数为1。
- newScheduledThreadPool(int corePoolSize):创建具有指定线程数的线程池,它可以在指定延迟后执行线程任务。corePoolSize指池中所保存的线程数,即使线程是空闲的也被保存在线程池内。
- newSingleThreadScheduledExecutor():创建只有一个线程的线程池,它可以在指定延迟后执行线程任务。
- ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism):创建持有足够的线程的线程池来支持给定的并行级别,该方法还会使用多个队列来减少竞争。
- ExecutorService newWorkStealingPool():该方法是前一个方法的简化版本。如果当前机器有4个CPU,则目标并行级别被设置为4,也就是相当于为前一个方法传入4作为参数。
4.32 介绍一下线程池的工作流程
参考答案
线程池的工作流程如下图所示:
- 判断核心线程池是否已满,没满则创建一个新的工作线程来执行任务。
- 判断任务队列是否已满,没满则将新提交的任务添加在工作队列。
- 判断整个线程池是否已满,没满则创建一个新的工作线程来执行任务,已满则执行饱和(拒绝)策略。
4.33 线程池都有哪些状态?
参考答案
线程池一共有五种状态, 分别是:
- RUNNING :能接受新提交的任务,并且也能处理阻塞队列中的任务。
- SHUTDOWN:关闭状态,不再接受新提交的任务,但却可以继续处理阻塞队列中已保存的任务。在线程池处于 RUNNING 状态时,调用 shutdown()方法会使线程池进入到该状态。
- STOP:不能接受新任务,也不处理队列中的任务,会中断正在处理任务的线程。在线程池处于 RUNNING 或 SHUTDOWN 状态时,调用 shutdownNow() 方法会使线程池进入到该状态。
- TIDYING:如果所有的任务都已终止了,workerCount (有效线程数) 为0,线程池进入该状态后会调用 terminated() 方法进入TERMINATED 状态。
-
TERMINATED:在terminated() 方法执行完后进入该状态,默认terminated()方法中什么也没有做。进入TERMINATED的条件如下:
- 线程池不是RUNNING状态;
- 线程池状态不是TIDYING状态或TERMINATED状态;
- 如果线程池状态是SHUTDOWN并且workerQueue为空;
- workerCount为0;
- 设置TIDYING状态成功。
下图为线程池的状态转换过程:
4.34 谈谈线程池的拒绝策略
参考答案
当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize,如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略,通常有以下四种策略:
- AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
- DiscardPolicy:也是丢弃任务,但是不抛出异常。
- DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务,然后重新尝试执行任务(重复该过程)。
- CallerRunsPolicy:由调用线程处理该任务。
4.35 线程池的队列大小你通常怎么设置?
参考答案
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CPU密集型任务
尽量使用较小的线程池,一般为CPU核心数+1。 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高,若开过多的线程数,会造成CPU过度切换。
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IO密集型任务
可以使用稍大的线程池,一般为2*CPU核心数。 IO密集型任务CPU使用率并不高,因此可以让CPU在等待IO的时候有其他线程去处理别的任务,充分利用CPU时间。
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混合型任务
可以将任务分成IO密集型和CPU密集型任务,然后分别用不同的线程池去处理。 只要分完之后两个任务的执行时间相差不大,那么就会比串行执行来的高效。因为如果划分之后两个任务执行时间有数据级的差距,那么拆分没有意义。因为先执行完的任务就要等后执行完的任务,最终的时间仍然取决于后执行完的任务,而且还要加上任务拆分与合并的开销,得不偿失。
4.36 线程池有哪些参数,各个参数的作用是什么?
参考答案
线程池主要有如下6个参数:
- corePoolSize(核心工作线程数):当向线程池提交一个任务时,若线程池已创建的线程数小于corePoolSize,即便此时存在空闲线程,也会通过创建一个新线程来执行该任务,直到已创建的线程数大于或等于corePoolSize时。
- maximumPoolSize(最大线程数):线程池所允许的最大线程个数。当队列满了,且已创建的线程数小于maximumPoolSize,则线程池会创建新的线程来执行任务。另外,对于无界队列,可忽略该参数。
- keepAliveTime(多余线程存活时间):当线程池中线程数大于核心线程数时,线程的空闲时间如果超过线程存活时间,那么这个线程就会被销毁,直到线程池中的线程数小于等于核心线程数。
- workQueue(队列):用于传输和保存等待执行任务的阻塞队列。
- threadFactory(线程创建工厂):用于创建新线程。threadFactory创建的线程也是采用new Thread()方式,threadFactory创建的线程名都具有统一的风格:pool-m-thread-n(m为线程池的编号,n为线程池内的线程编号)。
- handler(拒绝策略):当线程池和队列都满了,再加入线程会执行此策略。
5. JVM
5.1 JVM包含哪几部分?
参考答案
JVM 主要由四大部分组成:ClassLoader(类加载器),Runtime Data Area(运行时数据区,内存分区),Execution Engine(执行引擎),Native Interface(本地库接口),下图可以大致描述 JVM 的结构。
JVM 是执行 Java 程序的虚拟计算机系统,那我们来看看执行过程:首先需要准备好编译好的 Java 字节码文件(即class文件),计算机要运行程序需要先通过一定方式(类加载器)将 class 文件加载到内存中(运行时数据区),但是字节码文件是JVM定义的一套指令集规范,并不能直接交给底层操作系统去执行,因此需要特定的命令解释器(执行引擎)将字节码翻译成特定的操作系统指令集交给 CPU 去执行,这个过程中会需要调用到一些不同语言为 Java 提供的接口(例如驱动、地图制作等),这就用到了本地 Native 接口(本地库接口)。
- ClassLoader:负责加载字节码文件即 class 文件,class 文件在文件开头有特定的文件标示,并且 ClassLoader 只负责class 文件的加载,至于它是否可以运行,则由 Execution Engine 决定。
- Runtime Data Area:是存放数据的,分为五部分:Stack(虚拟机栈),Heap(堆),Method Area(方法区),PC Register(程序计数器),Native Method Stack(本地方法栈)。几乎所有的关于 Java 内存方面的问题,都是集中在这块。
- Execution Engine:执行引擎,也叫 Interpreter。Class 文件被加载后,会把指令和数据信息放入内存中,Execution Engine 则负责把这些命令解释给操作系统,即将 JVM 指令集翻译为操作系统指令集。
- Native Interface:负责调用本地接口的。他的作用是调用不同语言的接口给 JAVA 用,他会在 Native Method Stack 中记录对应的本地方法,然后调用该方法时就通过 Execution Engine 加载对应的本地 lib。原本多用于一些专业领域,如JAVA驱动,地图制作引擎等,现在关于这种本地方法接口的调用已经被类似于Socket通信,WebService等方式取代。
5.2 JVM是如何运行的?
参考答案
JVM的启动过程分为如下四个步骤:
-
JVM的装入环境和配置
java.exe负责查找JRE,并且它会按照如下的顺序来选择JRE:
- 自己目录下的JRE;
- 父级目录下的JRE;
- 查注册中注册的JRE。
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装载JVM
通过第一步找到JVM的路径后,Java.exe通过LoadJavaVM来装入JVM文件。LoadLibrary装载JVM动态连接库,然后把JVM中的到处函数JNI_CreateJavaVM和JNI_GetDefaultJavaVMIntArgs 挂接到InvocationFunction 变量的CreateJavaVM和GetDafaultJavaVMInitArgs 函数指针变量上。JVM的装载工作完成。
-
初始化JVM,获得本地调用接口
调用InvocationFunction -> CreateJavaVM,也就是JVM中JNI_CreateJavaVM方法获得JNIEnv结构的实例。
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运行Java程序
JVM运行Java程序的方式有两种:jar包 与 class。
运行jar 的时候,java.exe调用GetMainClassName函数,该函数先获得JNIEnv实例然后调用JarFileJNIEnv类中getManifest(),从其返回的Manifest对象中取getAttrebutes("Main-Class")的值,即jar 包中文件:META-INF/MANIFEST.MF指定的Main-Class的主类名作为运行的主类。之后main函数会调用Java.c中LoadClass方法装载该主类(使用JNIEnv实例的FindClass)。
运行Class的时候,main函数直接调用Java.c中的LoadClass方法装载该类。
5.3 Java程序是怎么运行的?
参考答案
概括来说,写好的 Java 源代码文件经过 Java 编译器编译成字节码文件后,通过类加载器加载到内存中,才能被实例化,然后到 Java 虚拟机中解释执行,最后通过操作系统操作 CPU 执行获取结果。如下图:
5.4 本地方法栈有什么用?
参考答案
本地方法栈(Native Method Stacks)与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的,其区别只是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(也就是字节码)服务,而本地方法栈则是为虚拟机使用到的本地(Native)方法服务。
5.5 没有程序计数器会怎么样?
参考答案
没有程序计数器,Java程序中的流程控制将无法得到正确的控制,多线程也无法正确的轮换。
扩展阅读
程序计数器(Program Counter Register)是一块较小的内存空间,它可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。在Java虚拟机的概念模型里,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,它是程序控制流的指示器,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。
由于Java虚拟机的多线程是通过线程轮流切换、分配处理器执行时间的方式来实现的,在任何一个确定的时刻,一个处理器(对于多核处理器来说是一个内核)都只会执行一条线程中的指令。因此,为了线程切换后能恢复到正确的执行位置,每条线程都需要有一个独立的程序计数器,各条线程之间计数器互不影响,独立存储,我们称这类内存区域为“线程私有”的内存。
5.6 说一说Java的内存分布情况
参考答案
Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域有各自的用途,以及创建和销毁的时间,有的区域随着虚拟机进程的启动而一直存在,有些区域则是依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。根据《Java虚拟机规范》的规定,Java虚拟机所管理的内存将会包括以下几个运行时数据区域。
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程序计数器
程序计数器(Program Counter Register)是一块较小的内存空间,它可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。在Java虚拟机的概念模型里,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,它是程序控制流的指示器,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。
由于Java虚拟机的多线程是通过线程轮流切换、分配处理器执行时间的方式来实现的,在任何一个确定的时刻,一个处理器(对于多核处理器来说是一个内核)都只会执行一条线程中的指令。因此,为了线程切换后能恢复到正确的执行位置,每条线程都需要有一个独立的程序计数器,各条线程之间计数器互不影响,独立存储,我们称这类内存区域为“线程私有”的内存。
如果线程正在执行的是一个Java方法,这个计数器记录的是正在执行的虚拟机字节码指令的地址;如果正在执行的是本地(Native)方法,这个计数器值则应为空(Undefined)。此内存区域是唯一一个在《Java虚拟机规范》中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。
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Java虚拟机栈
与程序计数器一样,Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stack)也是线程私有的,它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的线程内存模型:每个方法被执行的时候,Java虚拟机都会同步创建一个栈帧[插图](Stack Frame)用于存储局部变量表、操作数栈、动态连接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完毕的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。
在《Java虚拟机规范》中,对这个内存区域规定了两类异常状况: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Java虚拟机栈容量可以动态扩展,当栈扩展时无法申请到足够的内存会抛出OutOfMemoryError异常。
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本地方法栈
本地方法栈(Native Method Stacks)与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的,其区别只是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(也就是字节码)服务,而本地方法栈则是为虚拟机使用到的本地(Native)方法服务。
《Java虚拟机规范》对本地方法栈中方法使用的语言、使用方式与数据结构并没有任何强制规定,因此具体的虚拟机可以根据需要自由实现它,甚至有的Java虚拟机(譬如Hot-Spot虚拟机)直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。与虚拟机栈一样,本地方法栈也会在栈深度溢出或者栈扩展失败时分别抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。
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Java堆
对于Java应用程序来说,Java堆(Java Heap)是虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,Java世界里“几乎”所有的对象实例都在这里分配内存。在《Java虚拟机规范》中对Java堆的描述是:“所有的对象实例以及数组都应当在堆上分配”,而这里笔者写的“几乎”是指从实现角度来看,随着Java语言的发展,现在已经能看到些许迹象表明日后可能出现值类型的支持,即使只考虑现在,由于即时编译技术的进步,尤其是逃逸分析技术的日渐强大,栈上分配、标量替换优化手段已经导致一些微妙的变化悄然发生,所以说Java对象实例都分配在堆上也渐渐变得不是那么绝对了。
根据《Java虚拟机规范》的规定,Java堆可以处于物理上不连续的内存空间中,但在逻辑上它应该被视为连续的,这点就像我们用磁盘空间去存储文件一样,并不要求每个文件都连续存放。但对于大对象(典型的如数组对象),多数虚拟机实现出于实现简单、存储高效的考虑,很可能会要求连续的内存空间。
Java堆既可以被实现成固定大小的,也可以是可扩展的,不过当前主流的Java虚拟机都是按照可扩展来实现的(通过参数-Xmx和-Xms设定)。如果在Java堆中没有内存完成实例分配,并且堆也无法再扩展时,Java虚拟机将会抛出OutOfMemoryError异常。
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方法区
方法区(Method Area)与Java堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类型信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码缓存等数据。虽然《Java虚拟机规范》中把方法区描述为堆的一个逻辑部分,但是它却有一个别名叫作“非堆”(Non-Heap),目的是与Java堆区分开来。
根据《Java虚拟机规范》的规定,如果方法区无法满足新的内存分配需求时,将抛出OutOfMemoryError异常。
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运行时常量池
运行时常量池(Runtime Constant Pool)是方法区的一部分。Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外,还有一项信息是常量池表(Constant Pool Table),用于存放编译期生成的各种字面量与符号引用,这部分内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池中。
既然运行时常量池是方法区的一部分,自然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。
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直接内存
直接内存(Direct Memory)并不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是《Java虚拟机规范》中定义的内存区域。但是这部分内存也被频繁地使用,而且也可能导致OutOfMemoryError异常出现。
显然,本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制,但是,既然是内存,则肯定还是会受到本机总内存(包括物理内存、SWAP分区或者分页文件)大小以及处理器寻址空间的限制,一般服务器管理员配置虚拟机参数时,会根据实际内存去设置-Xmx等参数信息,但经常忽略掉直接内存,使得各个内存区域总和大于物理内存限制(包括物理的和操作系统级的限制),从而导致动态扩展时出现OutOfMemoryError异常。
5.7 类存放在哪里?
参考答案
方法区(Method Area)与Java堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类型信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码缓存等数据。虽然《Java虚拟机规范》中把方法区描述为堆的一个逻辑部分,但是它却有一个别名叫作“非堆”(Non-Heap),目的是与Java堆区分开来
5.8 局部变量存放在哪里?
参考答案
与程序计数器一样,Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stack)也是线程私有的,它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的线程内存模型:每个方法被执行的时候,Java虚拟机都会同步创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表、操作数栈、动态连接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完毕的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。
5.9 介绍一下Java代码的编译过程
参考答案
从Javac代码的总体结构来看,编译过程大致可以分为1个准备过程和3个处理过程,它们分别如下所示。
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准备过程:初始化插入式注解处理器。
-
解析与填充符号表过程,包括:
- 词法、语法分析,将源代码的字符流转变为标记集合,构造出抽象语法树。
- 填充符号表,产生符号地址和符号信息。
-
插入式注解处理器的注解处理过程:
在Javac源码中,插入式注解处理器的初始化过程是在initPorcessAnnotations()方法中完成的,而它的执行过程则是在processAnnotations()方法中完成。这个方法会判断是否还有新的注解处理器需要执行,如果有的话,通过JavacProcessing-Environment类的doProcessing()方法来生成一个新的JavaCompiler对象,对编译的后续步骤进行处理。
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分析与字节码生成过程,包括:
- 标注检查,对语法的静态信息进行检查。
- 数据流及控制流分析,对程序动态运行过程进行检查。
- 解语法糖,将简化代码编写的语法糖还原为原有的形式。
- 字节码生成,将前面各个步骤所生成的信息转化成字节码。
上述3个处理过程里,执行插入式注解时又可能会产生新的符号,如果有新的符号产生,就必须转回到之前的解析、填充符号表的过程中重新处理这些新符号,从总体来看,三者之间的关系与交互顺序如图所示。
5.10 介绍一下类加载的过程
参考答案
一个类型从被加载到虚拟机内存中开始,到卸载出内存为止,它的整个生命周期将会经历加载(Loading)、验证(Verification)、准备(Preparation)、解析(Resolution)、初始化(Initialization)、使用(Using)和卸载(Unloading)七个阶段,其中验证、准备、解析三个部分统称为连接(Linking)。这七个阶段的发生顺序如下图所示。
在上述七个阶段中,包括了类加载的全过程,即加载、验证、准备、解析和初始化这五个阶段。
一、加载
“加载”(Loading)阶段是整个“类加载”(Class Loading)过程中的一个阶段,在加载阶段,Java虚拟机需要完成以下三件事情:
- 通过一个类的全限定名来获取定义此类的二进制字节流。
- 将这个字节流所代表的静态存储结构转化为方法区的运行时数据结构。
- 在内存中生成一个代表这个类的java.lang.Class对象,作为方法区这个类的各种数据的访问入口。
加载阶段结束后,Java虚拟机外部的二进制字节流就按照虚拟机所设定的格式存储在方法区之中了,方法区中的数据存储格式完全由虚拟机实现自行定义,《Java虚拟机规范》未规定此区域的具体数据结构。类型数据妥善安置在方法区之后,会在Java堆内存中实例化一个java.lang.Class类的对象,这个对象将作为程序访问方法区中的类型数据的外部接口。
二、验证
验证是连接阶段的第一步,这一阶段的目的是确保Class文件的字节流中包含的信息符合《Java虚拟机规范》的全部约束要求,保证这些信息被当作代码运行后不会危害虚拟机自身的安全。验证阶段大致上会完成下面四个阶段的检验动作:文件格式验证、元数据验证、字节码验证和符号引用验证。
-
文件格式验证:
第一阶段要验证字节流是否符合Class文件格式的规范,并且能被当前版本的虚拟机处理。
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元数据验证:
第二阶段是对字节码描述的信息进行语义分析,以保证其描述的信息符合《Java语言规范》的要求。
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字节码验证:
第三阶段是通过数据流分析和控制流分析,确定程序语义是合法的、符合逻辑的。
-
符号引用验证:
符号引用验证可以看作是对类自身以外(常量池中的各种符号引用)的各类信息进行匹配性校验,通俗来说就是,该类是否缺少或者被禁止访问它依赖的某些外部类、方法、字段等资源。
三、准备
准备阶段是正式为类中定义的变量(即静态变量,被static修饰的变量)分配内存并设置类变量初始值的阶段。从概念上讲,这些变量所使用的内存都应当在方法区中进行分配,但必须注意到方法区本身是一个逻辑上的区域,在JDK7及之前,HotSpot使用永久代来实现方法区时,实现是完全符合这种逻辑概念的。而在JDK 8及之后,类变量则会随着Class对象一起存放在Java堆中,这时候“类变量在方法区”就完全是一种对逻辑概念的表述了。
四、解析
解析阶段是Java虚拟机将常量池内的符号引用替换为直接引用的过程,符号引用在Class文件中以CONSTANT_Class_info、CONSTANT_Fieldref_info、CONSTANT_Methodref_info等类型的常量出现,那解析阶段中所说的直接引用与符号引用又有什么关联呢?
符号引用(Symbolic References):符号引用以一组符号来描述所引用的目标,符号可以是任何形式的字面量,只要使用时能无歧义地定位到目标即可。符号引用与虚拟机实现的内存布局无关,引用的目标并不一定是已经加载到虚拟机内存当中的内容。各种虚拟机实现的内存布局可以各不相同,但是它们能接受的符号引用必须都是一致的,因为符号引用的字面量形式明确定义在《Java虚拟机规范》的Class文件格式中。
直接引用(Direct References):直接引用是可以直接指向目标的指针、相对偏移量或者是一个能间接定位到目标的句柄。直接引用是和虚拟机实现的内存布局直接相关的,同一个符号引用在不同虚拟机实例上翻译出来的直接引用一般不会相同。如果有了直接引用,那引用的目标必定已经在虚拟机的内存中存在。
五、初始化
类的初始化阶段是类加载过程的最后一个步骤,之前介绍的几个类加载的动作里,除了在加载阶段用户应用程序可以通过自定义类加载器的方式局部参与外,其余动作都完全由Java虚拟机来主导控制。直到初始化阶段,Java虚拟机才真正开始执行类中编写的Java程序代码,将主导权移交给应用程序。
5.11 介绍一下对象的实例化过程
参考答案
对象实例化过程,就是执行类构造函数对应在字节码文件中的<init>()方法(实例构造器),<init>()方法由非静态变量、非静态代码块以及对应的构造器组成。
- <init>()方法可以重载多个,类有几个构造器就有几个<init>()方法;
- <init>()方法中的代码执行顺序为:父类变量初始化、父类代码块、父类构造器、子类变量初始化、子类代码块、子类构造器。
静态变量、静态代码块、普通变量、普通代码块、构造器的执行顺序如下图:
具有父类的子类的实例化顺序如下:
扩展阅读
Java是一门面向对象的编程语言,Java程序运行过程中无时无刻都有对象被创建出来。在语言层面上,创建对象通常(例外:复制、反序列化)仅仅是一个new关键字而已,而在虚拟机中,对象(文中讨论的对象限于普通Java对象,不包括数组和Class对象等)的创建又是怎样一个过程呢?
当Java虚拟机遇到一条字节码new指令时,首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用,并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过。如果没有,那必须先执行相应的类加载过程。
在类加载检查通过后,接下来虚拟机将为新生对象分配内存。对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定,为对象分配空间的任务实际上便等同于把一块确定大小的内存块从Java堆中划分出来。假设Java堆中内存是绝对规整的,所有被使用过的内存都被放在一边,空闲的内存被放在另一边,中间放着一个指针作为分界点的指示器,那所分配内存就仅仅是把那个指针向空闲空间方向挪动一段与对象大小相等的距离,这种分配方式称为“指针碰撞”(Bump The Pointer)。但如果Java堆中的内存并不是规整的,已被使用的内存和空闲的内存相互交错在一起,那就没有办法简单地进行指针碰撞了,虚拟机就必须维护一个列表,记录上哪些内存块是可用的,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例,并更新列表上的记录,这种分配方式称为“空闲列表”(Free List)。选择哪种分配方式由Java堆是否规整决定,而Java堆是否规整又由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。因此,当使用Serial、ParNew等带压缩整理过程的收集器时,系统采用的分配算法是指针碰撞,既简单又高效;而当使用CMS这种基于清除(Sweep)算法的收集器时,理论上就只能采用较为复杂的空闲列表来分配内存。
除如何划分可用空间之外,还有另外一个需要考虑的问题:对象创建在虚拟机中是非常频繁的行为,即使仅仅修改一个指针所指向的位置,在并发情况下也并不是线程安全的,可能出现正在给对象A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。解决这个问题有两种可选方案:一种是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保证更新操作的原子性;另外一种是把内存分配的动作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内存,称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中分配,只有本地缓冲区用完了,分配新的缓存区时才需要同步锁定。虚拟机是否使用TLAB,可以通过-XX:+/-UseTLAB参数来设定。
内存分配完成之后,虚拟机必须将分配到的内存空间(但不包括对象头)都初始化为零值,如果使用了TLAB的话,这一项工作也可以提前至TLAB分配时顺便进行。这步操作保证了对象的实例字段在Java代码中可以不赋初始值就直接使用,使程序能访问到这些字段的数据类型所对应的零值。
接下来,Java虚拟机还要对对象进行必要的设置,例如这个对象是哪个类的实例、如何才能找到类的元数据信息、对象的哈希码(实际上对象的哈希码会延后到真正调用Object::hashCode()方法时才计算)、对象的GC分代年龄等信息。这些信息存放在对象的对象头(Object Header)之中。根据虚拟机当前运行状态的不同,如是否启用偏向锁等,对象头会有不同的设置方式。
5.12 元空间在栈内还是栈外?
参考答案
在栈外,元空间占用的是本地内存。
扩展阅读
许多Java程序员都习惯在HotSpot虚拟机上开发、部署程序,很多人都更愿意把方法区称呼为“永久代“,或将两者混为一谈。本质上这两者并不是等价的,因为仅仅是当时的HotSpot虚拟机设计团队选择把收集器的分代设计扩展至方法区,或者说使用永久代来实现方法区而已,这样使得HotSpot的垃圾收集器能够像管理Java堆一样管理这部分内存,省去专门为方法区编写内存管理代码的工作。但是对于其他虚拟机实现,譬如BEAJRockit、IBM J9等来说,是不存在永久代的概念的。原则上如何实现方法区属于虚拟机实现细节,不受《Java虚拟机规范》管束,并不要求统一。
现在回头来看,当年使用永久代来实现方法区的决定并不是一个好主意,这种设计导致了Java应用更容易遇到内存溢出的问题(永久代有-XX:MaxPermSize的上限,即使不设置也有默认大小,而J9和JRockit只要没有触碰到进程可用内存的上限,例如32位系统中的4GB限制,就不会出问题),而且有极少数方法(例如String::intern())会因永久代的原因而导致不同虚拟机下有不同的表现。
5.13 谈谈JVM的类加载器,以及双亲委派模型
参考答案
一、类加载器
Java虚拟机设计团队有意把类加载阶段中的“通过一个类的全限定名来获取描述该类的二进制字节流”这个动作放到Java虚拟机外部去实现,以便让应用程序自己决定如何去获取所需的类。实现这个动作的代码被称为“类加载器”(Class Loader)。
类加载器虽然只用于实现类的加载动作,但它在Java程序中起到的作用却远超类加载阶段。对于任意一个类,都必须由加载它的类加载器和这个类本身一起共同确立其在Java虚拟机中的唯一性,每一个类加载器,都拥有一个独立的类名称空间。这句话可以表达得更通俗一些:比较两个类是否“相等”,只有在这两个类是由同一个类加载器加载的前提下才有意义,否则,即使这两个类来源于同一个Class文件,被同一个Java虚拟机加载,只要加载它们的类加载器不同,那这两个类就必定不相等。
二、双亲委派模型
自JDK1.2以来,Java一直保持着三层类加载器、双亲委派的类加载架构。对于这个时期的Java应用,绝大多数Java程序都会使用到以下3个系统提供的类加载器来进行加载。
- 启动类加载器(Bootstrap Class Loader):这个类加载器负责加载存放在\lib目录,或者被-Xbootclasspath参数所指定的路径中存放的,而且是Java虚拟机能够识别的(按照文件名识别,如rt.jar、tools.jar,名字不符合的类库即使放在lib目录中也不会被加载)类库加载到虚拟机的内存中。启动类加载器无法被Java程序直接引用,用户在编写自定义类加载器时,如果需要把加载请求委派给引导类加载器去处理,那直接使用null代替即可。
- 扩展类加载器(Extension Class Loader):这个类加载器是在类sun.misc.Launcher$ExtClassLoader中以Java代码的形式实现的。它负责加载\lib\ext目录中,或者被java.ext.dirs系统变量所指定的路径中所有的类库。根据“扩展类加载器”这个名称,就可以推断出这是一种Java系统类库的扩展机制,JDK的开发团队允许用户将具有通用性的类库放置在ext目录里以扩展Java SE的功能,在JDK 9之后,这种扩展机制被模块化带来的天然的扩展能力所取代。由于扩展类加载器是由Java代码实现的,开发者可以直接在程序中使用扩展类加载器来加载Class文件。
- 应用程序类加载器(Application Class Loader):这个类加载器由sun.misc.Launcher$AppClassLoader来实现。由于应用程序类加载器是ClassLoader类中的getSystem-ClassLoader()方法的返回值,所以有些场合中也称它为“系统类加载器”。它负责加载用户类路径(ClassPath)上所有的类库,开发者同样可以直接在代码中使用这个类加载器。如果应用程序中没有自定义过自己的类加载器,一般情况下这个就是程序中默认的类加载器。
这些类加载器之间的协作关系“通常”会如下图所示,图中展示的各种类加载器之间的层次关系被称为类加载器的“双亲委派模型(Parents Delegation Model)”。双亲委派模型要求除了顶层的启动类加载器外,其余的类加载器都应有自己的父类加载器。不过这里类加载器之间的父子关系一般不是以继承(Inheritance)的关系来实现的,而是通常使用组合(Composition)关系来复用父加载器的代码。
双亲委派模型的工作过程是:如果一个类加载器收到了类加载的请求,它首先不会自己去尝试加载这个类,而是把这个请求委派给父类加载器去完成,每一个层次的类加载器都是如此,因此所有的加载请求最终都应该传送到最顶层的启动类加载器中,只有当父加载器反馈自己无法完成这个加载请求(它的搜索范围中没有找到所需的类)时,子加载器才会尝试自己去完成加载。
使用双亲委派模型来组织类加载器之间的关系,一个显而易见的好处就是Java中的类随着它的类加载器一起具备了一种带有优先级的层次关系。例如类java.lang.Object,它存放在rt.jar之中,无论哪一个类加载器要加载这个类,最终都是委派给处于模型最顶端的启动类加载器进行加载,因此Object类在程序的各种类加载器环境中都能够保证是同一个类。反之,如果没有使用双亲委派模型,都由各个类加载器自行去加载的话,如果用户自己也编写了一个名为java.lang.Object的类,并放在程序的ClassPath中,那系统中就会出现多个不同的Object类,Java类型体系中最基础的行为也就无从保证,应用程序将会变得一片混乱。
扩展阅读
双亲委派模型对于保证Java程序的稳定运作极为重要,但它的实现却异常简单,用以实现双亲委派的代码只有短短十余行,全部集中在java.lang.ClassLoader的loadClass()方法之中。
protected Class<?> loadClass(String name, boolean resolve) throws ClassNotFoundException { synchronized (getClassLoadingLock(name)) { // First, check if the class has already been loaded Class<?> c = findLoadedClass(name); if (c == null) { long t0 = System.nanoTime(); try { if (parent != null) { c = parent.loadClass(name, false); } else { c = findBootstrapClassOrNull(name); } } catch (ClassNotFoundException e) { // ClassNotFoundException thrown if class not found // from the non-null parent class loader } if (c == null) { // If still not found, then invoke findClass in order // to find the class. long t1 = System.nanoTime(); c = findClass(name); // this is the defining class loader; record the stats PerfCounter.getParentDelegationTime().addTime(t1 - t0); PerfCounter.getFindClassTime().addElapsedTimeFrom(t1); PerfCounter.getFindClasses().increment(); } } if (resolve) { resolveClass(c); } return c; } }
5.14 双亲委派机制会被破坏吗?
参考答案
双亲委派模型并不是一个具有强制性约束的模型,而是Java设计者推荐给开发者们的类加载器实现方式。在Java的世界中大部分的类加载器都遵循这个模型,但也有例外的情况,直到Java模块化出现为止,双亲委派模型主要出现过3次较大规模“被破坏”的情况。
双亲委派模型的第一次“被破坏”其实发生在双亲委派模型出现之前——即JDK 1.2面世以前的“远古”时代。由于双亲委派模型在JDK 1.2之后才被引入,但是类加载器的概念和抽象类java.lang.ClassLoader则在Java的第一个版本中就已经存在,面对已经存在的用户自定义类加载器的代码,Java设计者们引入双亲委派模型时不得不做出一些妥协,为了兼容这些已有代码,无法再以技术手段避免loadClass()被子类覆盖的可能性,只能在JDK 1.2之后的java.lang.ClassLoader中添加一个新的protected方法findClass(),并引导用户编写的类加载逻辑时尽可能去重写这个方法,而不是在loadClass()中编写代码。双亲委派的具体逻辑就实现在这里面,按照loadClass()方法的逻辑,如果父类加载失败,会自动调用自己的findClass()方法来完成加载,这样既不影响用户按照自己的意愿去加载类,又可以保证新写出来的类加载器是符合双亲委派规则的。
双亲委派模型的第二次“被破坏”是由这个模型自身的缺陷导致的,双亲委派很好地解决了各个类加载器协作时基础类型的一致性问题(越基础的类由越上层的加载器进行加载),基础类型之所以被称为“基础”,是因为它们总是作为被用户代码继承、调用的API存在,但程序设计往往没有绝对不变的完美规则,如果有基础类型又要调用回用户的代码,那该怎么办呢?
这并非是不可能出现的事情,一个典型的例子便是JNDI服务,JNDI现在已经是Java的标准服务,它的代码由启动类加载器来完成加载(在JDK 1.3时加入到rt.jar的),肯定属于Java中很基础的类型了。但JNDI存在的目的就是对资源进行查找和集中管理,它需要调用由其他厂商实现并部署在应用程序的ClassPath下的JNDI服务提供者接口(Service Provider Interface,SPI)的代码,现在问题来了,启动类加载器是绝不可能认识、加载这些代码的,那该怎么办?
为了解决这个困境,Java的设计团队只好引入了一个不太优雅的设计:线程上下文类加载器(Thread Context ClassLoader)。这个类加载器可以通过java.lang.Thread类的setContext-ClassLoader()方法进行设置,如果创建线程时还未设置,它将会从父线程中继承一个,如果在应用程序的全局范围内都没有设置过的话,那这个类加载器默认就是应用程序类加载器。
有了线程上下文类加载器,程序就可以做一些“舞弊”的事情了。JNDI服务使用这个线程上下文类加载器去加载所需的SPI服务代码,这是一种父类加载器去请求子类加载器完成类加载的行为,这种行为实际上是打通了双亲委派模型的层次结构来逆向使用类加载器,已经违背了双亲委派模型的一般性原则,但也是无可奈何的事情。Java中涉及SPI的加载基本上都采用这种方式来完成,例如JNDI、JDBC、JCE、JAXB和JBI等。不过,当SPI的服务提供者多于一个的时候,代码就只能根据具体提供者的类型来硬编码判断,为了消除这种极不优雅的实现方式,在JDK 6时,JDK提供了java.util.ServiceLoader类,以META-INF/services中的配置信息,辅以责任链模式,这才算是给SPI的加载提供了一种相对合理的解决方案。
双亲委派模型的第三次“被破坏”是由于用户对程序动态性的追求而导致的,这里所说的“动态性”指的是一些非常“热”门的名词:代码热替换(HotSwap)、模块热部署(Hot Deployment)等。说白了就是希望Java应用程序能像我们的电脑外设那样,接上鼠标、U盘,不用重启机器就能立即使用,鼠标有问题或要升级就换个鼠标,不用关机也不用重启。对于个人电脑来说,重启一次其实没有什么大不了的,但对于一些生产系统来说,关机重启一次可能就要被列为生产事故,这种情况下热部署就对软件开发者,尤其是大型系统或企业级软件开发者具有很大的吸引力。
早在2008年,在Java社区关于模块化规范的第一场战役里,由Sun/Oracle公司所提出的JSR-294、JSR-277规范提案就曾败给以IBM公司主导的JSR-291(即OSGi R4.2)提案。尽管Sun/Oracle并不甘心就此失去Java模块化的主导权,随即又再拿出Jigsaw项目迎战,但此时OSGi已经站稳脚跟,成为业界“事实上”的Java模块化标准。曾经在很长一段时间内,IBM凭借着OSGi广泛应用基础让Jigsaw吃尽苦头,其影响一直持续到Jigsaw随JDK 9面世才算告一段落。而且即使Jigsaw现在已经是Java的标准功能了,它仍需小心翼翼地避开OSGi运行期动态热部署上的优势,仅局限于静态地解决模块间封装隔离和访问控制的问题,现在我们先来简单看一看OSGi是如何通过类加载器实现热部署的。
OSGi实现模块化热部署的关键是它自定义的类加载器机制的实现,每一个程序模块(OSGi中称为Bundle)都有一个自己的类加载器,当需要更换一个Bundle时,就把Bundle连同类加载器一起换掉以实现代码的热替换。在OSGi环境下,类加载器不再双亲委派模型推荐的树状结构,而是进一步发展为更加复杂的网状结构,当收到类加载请求时,OSGi将按照下面的顺序进行类搜索:
- 将以java.*开头的类,委派给父类加载器加载。
- 否则,将委派列表名单内的类,委派给父类加载器加载。
- 否则,将Import列表中的类,委派给Export这个类的Bundle的类加载器加载。
- 否则,查找当前Bundle的ClassPath,使用自己的类加载器加载。
- 否则,查找类是否在自己的Fragment Bundle中,如果在,则委派给Fragment Bundle的类加载器加载。
- 否则,查找Dynamic Import列表的Bundle,委派给对应Bundle的类加载器加载。
- 否则,类查找失败。
上面的查找顺序中只有开头两点仍然符合双亲委派模型的原则,其余的类查找都是在平级的类加载器中进行的。
5.15 介绍一下Java的垃圾回收机制
参考答案
一、哪些内存需要回收
在Java内存运行时区域的各个部分中,堆和方法区这两个区域则有着很显著的不确定性:一个接口的多个实现类需要的内存可能会不一样,一个方法所执行的不同条件分支所需要的内存也可能不一样,只有处于运行期间,我们才能知道程序究竟会创建哪些对象,创建多少个对象,这部分内存的分配和回收是动态的。垃圾收集器所关注的正是这部分内存该如何管理,我们平时所说的内存分配与回收也仅仅特指这一部分内存。
二、怎么定义垃圾
引用计数算法:
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。
但是,在Java领域,至少主流的Java虚拟机里面都没有选用引用计数算法来管理内存,主要原因是,这个看似简单的算法有很多例外情况要考虑,必须要配合大量额外处理才能保证正确地工作,譬如单纯的引用计数就很难解决对象之间相互循环引用的问题。
举个简单的例子: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。
可达性分析算法:
当前主流的商用程序语言的内存管理子系统,都是通过可达性分析(Reachability Analysis)算法来判定对象是否存活的。这个算法的基本思路就是通过一系列称为“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GC Roots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。
如下图所示,对象object 5、object 6、object 7虽然互有关联,但是它们到GC Roots是不可达的,因此它们将会被判定为可回收的对象。
在Java技术体系里面,固定可作为GC Roots的对象包括以下几种:
- 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。
- 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。
- 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。
- 在本地方法栈中JNI(即通常所说的Native方法)引用的对象。
- 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。
- 所有被同步锁(synchronized关键字)持有的对象。
- 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。
回收方法区:
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。
判定一个常量是否“废弃”还是相对简单,而要判定一个类型是否属于“不再被使用的类”的条件就比较苛刻了。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。
三、怎么回收垃圾
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”(GenerationalCollection)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:
- 弱分代假说(Weak Generational Hypothesis):绝大多数对象都是朝生夕灭的。
- 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。
标记-清除算法:
最早出现也是最基础的垃圾收集算法是“标记-清除”(Mark-Sweep)算法,如它的名字一样,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。
它的主要缺点有两个:第一个是执行效率不稳定,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;第二个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-清除算法的执行过程如下图所示。
标记-复制算法:
为了解决标记-清除算法面对大量可回收对象时执行效率低的问题,1969年Fenichel提出了一种称为“半区复制”(Semispace Copying)的垃圾收集算法,它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。这样实现简单,运行高效,不过其缺陷也显而易见,这种复制回收算法的代价是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。标记-复制算法的执行过程如下图所示。
在1989年,Andrew Appel针对具备“朝生夕灭”特点的对象,提出了一种更优化的半区复制分代策略,现在称为“Appel式回收”。Appel式回收的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。发生垃圾搜集时,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Appel式回收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,1974年Edward Lueders提出了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,“标记-整理”算法的示意图如下图所示。
5.16 请介绍一下分代回收机制
参考答案
当前商业虚拟机的垃圾收集器,大多数都遵循了“分代收集”(GenerationalCollection)[插图]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:
- 弱分代假说(Weak Generational Hypothesis):绝大多数对象都是朝生夕灭的。
- 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。把分代收集理论具体放到现在的商用Java虚拟机里,设计者一般至少会把Java堆划分为新生代(Young Generation)和老年代(Old Generation)两个区域。顾名思义,在新生代中,每次垃圾收集时都发现有大批对象死去,而每次回收后存活的少量对象,将会逐步晋升到老年代中存放。
分代收集并非只是简单划分一下内存区域那么容易,它至少存在一个明显的困难:对象不是孤立的,对象之间会存在跨代引用。假如要现在进行一次只局限于新生代区域内的收集,但新生代中的对象是完全有可能被老年代所引用的,为了找出该区域中的存活对象,不得不在固定的GC Roots之外,再额外遍历整个老年代中所有对象来确保可达性分析结果的正确性,反过来也是一样。遍历整个老年代所有对象的方案虽然理论上可行,但无疑会为内存回收带来很大的性能负担。为了解决这个问题,就需要对分代收集理论添加第三条经验法则:
- 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。
5.17 JVM中一次完整的GC流程是怎样的?
参考答案
新创建的对象一般会被分配在新生代中,常用的新生代的垃圾回收器是 ParNew 垃圾回收器,它按照 8:1:1 将新生代分成 Eden 区,以及两个 Survivor 区。某一时刻,我们创建的对象将 Eden 区全部挤满,这个对象就是挤满新生代的最后一个对象。此时,Minor GC 就触发了。
在正式 Minor GC 前,JVM 会先检查新生代中对象,是比老年代中剩余空间大还是小。为什么要做这样的检查呢?原因很简单,假如 Minor GC 之后 Survivor 区放不下剩余对象,这些对象就要进入到老年代,所以要提前检查老年代是不是够用。这样就有两种情况:
-
老年代剩余空间大于新生代中的对象大小,那就直接Minor GC,GC完survivor不够放,老年代也绝对够放;
-
老年代剩余空间小于新生代中的对象大小,这个时候就要查看是否启用了“老年代空间分配担保规则”,具体来说就是看 -XX:-HandlePromotionFailure 参数是否设置了。
老年代空间分配担保规则是这样的,如果老年代中剩余空间大小,大于历次 Minor GC 之后剩余对象的大小,那就允许进行 Minor GC。因为从概率上来说,以前的放的下,这次的也应该放的下。那就有两种情况:
老年代中剩余空间大小,大于历次Minor GC之后剩余对象的大小,进行 Minor GC;
老年代中剩余空间大小,小于历次Minor GC之后剩余对象的大小,进行Full GC,把老年代空出来再检查。
开启老年代空间分配担保规则只能说是大概率上来说,Minor GC 剩余后的对象够放到老年代,所以当然也会有万一,Minor GC 后会有这样三种情况:
- Minor GC 之后的对象足够放到 Survivor 区,皆大欢喜,GC 结束;
- Minor GC 之后的对象不够放到 Survivor 区,接着进入到老年代,老年代能放下,那也可以,GC 结束;
- Minor GC 之后的对象不够放到 Survivor 区,老年代也放不下,那就只能 Full GC。
前面都是成功 GC 的例子,还有 3 中情况,会导致 GC 失败,报 OOM:
- 紧接上一节 Full GC 之后,老年代任然放不下剩余对象,就只能 OOM;
- 未开启老年代分配担保机制,且一次 Full GC 后,老年代任然放不下剩余对象,也只能 OOM;
- 开启老年代分配担保机制,但是担保不通过,一次 Full GC 后,老年代任然放不下剩余对象,也是能 OOM。
GC完整流程,参考下图:
5.18 Full GC会导致什么?
参考答案
5.19 JVM什么时候触发GC,如何减少FullGC的次数?
参考答案
当 Eden 区的空间耗尽时 Java 虚拟机便会触发一次 Minor GC 来收集新生代的垃圾,存活下来的对象,则会被送到 Survivor 区,简单说就是当新生代的Eden区满的时候触发 Minor GC。
serial GC 中,老年代内存剩余已经小于之前年轻代晋升老年代的平均大小,则进行 Full GC。而在 CMS 等并发收集器中则是每隔一段时间检查一下老年代内存的使用量,超过一定比例时进行 Full GC 回收。
可以采用以下措施来减少Full GC的次数:
- 增加方法区的空间;
- 增加老年代的空间;
- 减少新生代的空间;
- 禁止使用System.gc()方法;
- 使用标记-整理算法,尽量保持较大的连续内存空间;
- 排查代码中无用的大对象。
5.20 如何确定对象是可回收的?
参考答案
引用计数算法:
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。
但是,在Java领域,至少主流的Java虚拟机里面都没有选用引用计数算法来管理内存,主要原因是,这个看似简单的算法有很多例外情况要考虑,必须要配合大量额外处理才能保证正确地工作,譬如单纯的引用计数就很难解决对象之间相互循环引用的问题。
举个简单的例子: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。
可达性分析算法:
当前主流的商用程序语言的内存管理子系统,都是通过可达性分析(Reachability Analysis)算法来判定对象是否存活的。这个算法的基本思路就是通过一系列称为“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GC Roots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。
如下图所示,对象object 5、object 6、object 7虽然互有关联,但是它们到GC Roots是不可达的,因此它们将会被判定为可回收的对象。
在Java技术体系里面,固定可作为GC Roots的对象包括以下几种:
- 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。
- 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。
- 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。
- 在本地方法栈中JNI(即通常所说的Native方法)引用的对象。
- 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。
- 所有被同步锁(synchronized关键字)持有的对象。
- 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。
5.21 对象如何晋升到老年代?
参考答案
5.22 为什么老年代不能使用标记复制?
参考答案
5.23 新生代为什么要分为Eden和Survivor,它们的比例是多少?
参考答案
现在的商用Java虚拟机大多都优先采用了“标记-复制算法”去回收新生代,该算法早期采用“半区复制”的机制进行垃圾回收。它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。这样实现简单,运行高效,不过其缺陷也显而易见,这种复制回收算法的代价是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。
实际上,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。在1989年,Andrew Appel提出了一种更优化的半区复制分代策略,现在称为“Appel式回收”。Appel式回收的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。发生垃圾搜集时,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。
5.24 为什么要设置两个Survivor区域?
参考答案
设置两个 Survivor 区最大的好处就是解决内存碎片化。
我们先假设一下,Survivor 只有一个区域会怎样。Minor GC 执行后,Eden 区被清空了,存活的对象放到了 Survivor 区,而之前 Survivor 区中的对象,可能也有一些是需要被清除的。问题来了,这时候我们怎么清除它们?在这种场景下,我们只能标记清除,而我们知道标记清除最大的问题就是内存碎片,在新生代这种经常会消亡的区域,采用标记清除必然会让内存产生严重的碎片化。因为 Survivor 有 2 个区域,所以每次 Minor GC,会将之前 Eden 区和 From 区中的存活对象复制到 To 区域。第二次 Minor GC 时,From 与 To 职责兑换,这时候会将 Eden 区和 To 区中的存活对象再复制到 From 区域,以此反复。
5.25 说一说你对GC算法的了解。
参考答案
标记-清除算法:
最早出现也是最基础的垃圾收集算法是“标记-清除”(Mark-Sweep)算法,如它的名字一样,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。
它的主要缺点有两个:第一个是执行效率不稳定,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;第二个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-清除算法的执行过程如下图所示。
标记-复制算法:
为了解决标记-清除算法面对大量可回收对象时执行效率低的问题,1969年Fenichel提出了一种称为“半区复制”(Semispace Copying)的垃圾收集算法,它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。这样实现简单,运行高效,不过其缺陷也显而易见,这种复制回收算法的代价是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。标记-复制算法的执行过程如下图所示。
在1989年,Andrew Appel针对具备“朝生夕灭”特点的对象,提出了一种更优化的半区复制分代策略,现在称为“Appel式回收”。Appel式回收的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。发生垃圾搜集时,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Appel式回收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,1974年Edward Lueders提出了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,“标记-整理”算法的示意图如下图所示。
5.26 为什么新生代和老年代要采用不同的回收算法?
参考答案
5.27 请介绍G1垃圾收集器
参考答案
G1(Garbage First)是一款主要面向服务端应用的垃圾收集器,JDK 9发布之日,G1宣告取代ParallelScavenge加Parallel Old组合,成为服务端模式下的默认垃圾收集器,而CMS则沦落至被声明为不推荐使用(Deprecate)的收集器。G1收集器是垃圾收集器技术发展历史上的里程碑式的成果,它开创了收集器面向局部收集的设计思路和基于Region的内存布局形式。
虽然G1也仍是遵循分代收集理论设计的,但其堆内存的布局与其他收集器有非常明显的差异: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。收集器能够对扮演不同角色的Region采用不同的策略去处理,这样无论是新创建的对象还是已经存活了一段时间、熬过多次收集的旧对象都能获取很好的收集效果。
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,如下图所示。
5.28 请介绍CMS垃圾收集器
参考答案
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。从名字上就可以看出CMS收集器是基于标记-清除算法实现的,它的运作过程分为四个步骤,包括:
- 初始标记(CMS initial mark);
- 并发标记(CMS concurrent mark);
- 重新标记(CMS remark);
- 并发清除(CMS concurrent sweep)。
其中初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象,速度很快;并发标记阶段就是从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;而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间,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;最后是并发清除阶段,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。通过下图可以比较清楚地看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段。
CMS收集器还远达不到完美的程度,它至少有以下三个明显的缺点:
首先,CMS收集器对处理器资源非常敏感。在并发阶段,它虽然不会导致用户线程停顿,但却会因为占用了一部分线程(或者说处理器的计算能力)而导致应用程序变慢,降低总吞吐量。
然后,由于CMS收集器无法处理“浮动垃圾”(Floating Garbage),有可能出现“Con-current Mode Failure”失败进而导致另一次完全“Stop TheWorld”的Full GC的产生。
5.29 内存泄漏和内存溢出有什么区别?
参考答案
内存泄漏(memory leak):内存泄漏指程序运行过程中分配内存给临时变量,用完之后却没有被GC回收,始终占用着内存,既不能被使用也不能分配给其他程序,于是就发生了内存泄漏。
5.30 什么是内存泄漏,怎么解决?
参考答案
内存泄漏的根本原因是长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用,尽管短生命周期的对象已经不再需要,但由于长生命周期对象持有它的引用而导致不能被回收。以发生的方式来分类,内存泄漏可以分为4类:
- 常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到,每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。
- 偶发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境,偶发性的也许就变成了常发性的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。
- 一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次,或者由于算法上的缺陷,导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。
- 隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存,但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏,因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序,需要运行几天,几周甚至几个月,不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以,我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。
避免内存泄漏的几点建议:
- 尽早释放无用对象的引用。
- 避免在循环中创建对象。
- 使用字符串处理时避免使用String,应使用StringBuffer。
- 尽量少使用静态变量,因为静态变量存放在永久代,基本不参与垃圾回收。
5.31 什么是内存溢出,怎么解决?
参考答案
内存溢出(out of memory):简单地说内存溢出就是指程序运行过程中申请的内存大于系统能够提供的内存,导致无法申请到足够的内存,于是就发生了内存溢出。
引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
- 内存中加载的数据量过于庞大,如一次从数据库取出过多数据;
- 集合类中有对对象的引用,使用完后未清空,使得JVM不能回收;
- 代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体;
- 使用的第三方软件中的BUG;
- 启动参数内存值设定的过小。
内存溢出的解决方案:
- 第一步,修改JVM启动参数,直接增加内存。
- 第二步,检查错误日志,查看“OutOfMemory”错误前是否有其它异常或错误。
- 第三步,对代码进行走查和分析,找出可能发生内存溢出的位置。
- 第四步,使用内存查看工具动态查看内存使用情况。
5.32 哪些区域会OOM,怎么触发OOM?
参考答案
除了程序计数器外,虚拟机内存的其他几个运行时区域都有发生OOM异常的可能。
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Java堆溢出
Java堆用于储存对象实例,我们只要不断地创建对象,并且保证GC Roots到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象,那么随着对象数量的增加,总容量触及最大堆的容量限制后就会产生内存溢出异常。
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虚拟机栈和本地方法栈溢出
HotSpot虚拟机中并不区分虚拟机栈和本地方法栈,如果虚拟机的栈内存允许动态扩展,当扩展栈容量无法申请到足够的内存时,将抛出OutOfMemoryError异常。
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方法区和运行时常量池溢出
方法区溢出也是一种常见的内存溢出异常,在经常运行时生成大量动态类的应用场景里,就应该特别关注这些类的回收状况。这类场景常见的包括:程序使用了CGLib字节码增强和动态语言、大量JSP或动态产生JSP文件的应用(JSP第一次运行时需要编译为Java类)、基于OSGi的应用(即使是同一个类文件,被不同的加载器加载也会视为不同的类)等。
在JDK 6或更早之前的HotSpot虚拟机中,常量池都是分配在永久代中,即常量池是方法去的一部分,所以上述问题在常量池中也同样会出现。而HotSpot从JDK 7开始逐步“去永久代”的计划,并在JDK 8中完全使用元空间来代替永久代,所以上述问题在JDK 8中会得到避免。
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本地直接内存溢出
直接内存(Direct Memory)的容量大小可通过-XX:MaxDirectMemorySize参数来指定,如果不去指定,则默认与Java堆最大值(由-Xmx指定)一致。如果直接通过反射获取Unsafe实例进行内存分配,并超出了上述的限制时,将会引发OOM异常。