Java教程

Java开发环境,Java中高级核心知识全面解析(3)

本文主要是介绍Java开发环境,Java中高级核心知识全面解析(3),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
	allocation2 = new byte[1000*1024]; 
	allocation3 = new byte[1000*1024]; 
	allocation4 = new byte[1000*1024]; 
	allocation5 = new byte[1000*1024]; 
} 

}

## 2. 大对象直接进入老年代
大对象就是需要大量连续内存空间的对象(比如:字符串、数组)。

**为什么要这样呢?**

为了避免为大对象分配内存时由于分配担保机制带来的复制而降低效率。

## 3. 长期存活的对象将进入老年代
既然虚拟机采用了分代收集的思想来管理内存,那么内存回收时就必须能识别哪些对象应放在新生代,哪些对象应放在老年代中。为了做到这一点,虚拟机给每个对象一个对象年龄(Age)计数器。

如果对象在 Eden 出生并经过第一次 Minor GC 后仍然能够存活,并且能被 Survivor 容纳的话,将被移动到 Survivor 空间中,并将对象年龄设为 1.对象在 Survivor 中每熬过一次 MinorGC,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。对象晋升到老年代的年龄阈值,可以通过参数 `-XX:MaxTenuringThreshold` 来设置。

## 4.动态对象年龄判定
大部分情况,对象都会首先在 Eden 区域分配,在一次新生代垃圾回收后,如果对象还存活,则会进入s0 或者 s1,并且对象的年龄还会加 1(Eden 区->Survivor 区后对象的初始年龄变为 1),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。对象晋升到老年代的年龄阈值,可以通过参数 `-XX:MaxTenuringThreshold` 来设置。

>修正:“Hotspot遍历所有对象时,按照年龄从小到大对其所占用的大小进行累积,当累积的某个年龄大小超过了survivor区的一半时,取这个年龄和MaxTenuringThreshold中更小的一个值,作为新的晋升年龄阈值”。
>**动态年龄计算的代码如下**
```java
uint ageTable::compute_tenuring_threshold(size_t survivor_capacity) {
	//survivor_capacity是survivor空间的大小 
size_t desired_survivor_size = (size_t)((((double) 
survivor_capacity)*TargetSurvivorRatio)/100); 
size_t total = 0; 
uint age = 1; 
while (age < table_size) { 
	total += sizes[age];//sizes数组是每个年龄段对象大小
	if (total > desired_survivor_size) break; 
	age++; 
}
uint result = age < MaxTenuringThreshold ? age : MaxTenuringThreshold; 
	... 
}

额外补充说明:关于默认的晋升年龄是15,这个说法的来源大部分都是**《深入理解Java虚拟机》这本书。**
如果你去Oracle的官网阅读相关的虚拟机参数,你会发现 - XX:MaxTenuringThreshold=threshold 这里有个说明
Sets the maximum tenuring threshold for use in adaptive GC sizing. The largest valueis 15. The default value is 15 for the parallel (throughput) collector, and 6 for the CMScollector.默认晋升年龄并不都是15,这个是要区分垃圾收集器的,CMS就是6.

二、对象已经死亡?

堆中几乎放着所有的对象实例,对堆垃圾回收前的第一步就是要判断那些对象已经死亡(即不能再被任何途径使用的对象)。
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1.引用计数法

给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它,计数器就加 1;当引用失效,计数器就减 1;任何时候计数器为 0 的对象就是不可能再被使用的。

这个方法实现简单,效率高,但是目前主流的虚拟机中并没有选择这个算法来管理内存,其最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。 所谓对象之间的相互引用问题,如下面代码所示:除了对象 objA 和 objB 相互引用着对方之外,这两个对象之间再无任何引用。但是他们因为互相引用对方,导致它们的引用计数器都不为 0,于是引用计数算法无法通知 GC 回收器回收他们。

public class ReferenceCountingGc { 
	Object instance = null; 
	public static void main(String[] args) { 
		ReferenceCountingGc objA = new ReferenceCountingGc(); 
		ReferenceCountingGc objB = new ReferenceCountingGc(); 
		objA.instance = objB; 
		objB.instance = objA; 
		objA = null; 
		objB = null; 
	} 
}

2.可达性分析算法

这个算法的基本思想就是通过一系列的称为 “GC Roots” 的对象作为起点,从这些节点开始向下搜索,节点所走过的路径称为引用链,当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连的话,则证明此对象是不可用的。
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3.再谈引用

无论是通过引用计数法判断对象引用数量,还是通过可达性分析法判断对象的引用链是否可达,判定对象的存活都与“引用”有关。

JDK1.2 之前,Java 中引用的定义很传统:如果 reference 类型的数据存储的数值代表的是另一块内存的起始地址,就称这块内存代表一个引用。

JDK1.2 以后,Java 对引用的概念进行了扩充,将引用分为强引用、软引用、弱引用、虚引用四种(引用强度逐渐减弱)

1.强引用(StrongReference)

以前我们使用的大部分引用实际上都是强引用,这是使用最普遍的引用。如果一个对象具有强引用,那就类似于必不可少的生活用品,垃圾回收器绝不会回收它。当内存空间不足,Java 虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError 错误,使程序异常终止,也不会靠随意回收具有强引用的对象来解决内存不足问题。

2.软引用(SoftReference)

如果一个对象只具有软引用,那就类似于可有可无的生活用品。如果内存空间足够,垃圾回收器就不会回收它,如果内存空间不足了,就会回收这些对象的内存。只要垃圾回收器没有回收它,该对象就可以被程序使用。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。

弱引用可以和一个引用队列(ReferenceQueue)联合使用,如果弱引用所引用的对象被垃圾回收,Java 虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。

3.弱引用(WeakReference)

如果一个对象只具有弱引用,那就类似于可有可无的生活用品。弱引用与软引用的区别在于:只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中,一旦发现了只具有弱引用的对象,不管当前内存空间足够与否,都会回收它的内存。不过,由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程, 因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。

弱引用可以和一个引用队列(ReferenceQueue)联合使用,如果弱引用所引用的对象被垃圾回收,Java 虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。

4.虚引用(PhantomReference)

"虚引用"顾名思义,就是形同虚设,与其他几种引用都不同,虚引用并不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用,那么它就和没有任何引用一样,在任何时候都可能被垃圾回收。

虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。

虚引用与软引用和弱引用的一个区别在于: 虚引用必须和引用队列(ReferenceQueue)联合使用。当垃圾回收器准备回收一个对象时,如果发现它还有虚引用,就会在回收对象的内存之前,把这个虚引用加入到与之关联的引用队列中。程序可以通过判断引用队列中是否已经加入了虚引用,来了解被引用的对象是否将要被垃圾回收。程序如果发现某个虚引用已经被加入到引用队列,那么就可以在所引用的对象的内存被回收之前采取必要的行动。

特别注意,在程序设计中一般很少使用弱引用与虚引用,使用软引用的情况较多,这是因为软引用可以加速 JVM 对垃圾内存的回收速度,可以维护系统的运行安全,防止内存溢出(OutOfMemory)等问题的产生。

4.不可达的对象并非“非死不可”

即使在可达性分析法中不可达的对象,也并非是“非死不可”的,这时候它们暂时处于“缓刑阶段”,要真正宣告一个对象死亡,至少要经历两次标记过程;可达性分析法中不可达的对象被第一次标记并且进行一次筛选,筛选的条件是此对象是否有必要执行 finalize 方法。当对象没有覆盖 finalize方法,或finalize方法已经被虚拟机调用过时,虚拟机将这两种情况视为没有必要执行。

被判定为需要执行的对象将会被放在一个队列中进行第二次标记,除非这个对象与引用链上的任何一个对象建立关联,否则就会被真的回收。

5.如何判断一个常量是废弃常量

运行时常量池主要回收的是废弃的常量。那么,我们如何判断一个常量是废弃常量呢?

假如在常量池中存在字符串 “abc”,如果当前没有任何 String 对象引用该字符串常量的话,就说明常量"abc" 就是废弃常量,如果这时发生内存回收的话而且有必要的话,“abc” 就会被系统清理出常量池。

6.如何判断一个类是无用的类

方法区主要回收的是无用的类,那么如何判断一个类是无用的类的呢?

判定一个常量是否是“废弃常量”比较简单,而要判定一个类是否是“无用的类”的条件则相对苛刻许多。类需要同时满足下面 3 个条件才能算是 “无用的类” :

  • 该类所有的实例都已经被回收,也就是 Java 堆中不存在该类的任何实例。
  • 加载该类的 ClassLoader 已经被回收。
  • 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。

虚拟机可以对满足上述 3 个条件的无用类进行回收,这里说的仅仅是“可以”,而并不是和对象一样不使用了就会必然被回收。

三、垃圾收集算法

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1.标记-清除算法

该算法分为“标记”和“清除”阶段:首先比较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。它是最基础的收集算法,后续的算法都是对其不足进行改进得到。这种垃圾收集算法会带来两个明显的问题:

  1. 效率问题
  2. 空间问题(标记清除后会产生大量不连续的碎片)
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2.复制算法

为了解决效率问题,“复制”收集算法出现了。它可以将内存分为大小相同的两块,每次使用其中的一块。当这一块的内存使用完后,就将还存活的对象复制到另一块去,然后再把使用的空间一次清理掉。这样就使每次的内存回收都是对内存区间的一半进行回收。
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3. 标记-整理算法

根据老年代的特点提出的一种标记算法,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回收,而是让所有存活的对象向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。
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4.分代收集算法

当前虚拟机的垃圾收集都采用分代收集算法,这种算法没有什么新的思想,只是根据对象存活周期的不同将内存分为几块。一般将 java 堆分为新生代和老年代,这样我们就可以根据各个年代的特点选择合适的垃圾收集算法。

比如在新生代中,每次收集都会有大量对象死去,所以可以选择复制算法,只需要付出少量对象的复制成本就可以完成每次垃圾收集。而老年代的对象存活几率是比较高的,而且没有额外的空间对它进行分配担保,所以我们必须选择“标记-清除”或“标记-整理”算法进行垃圾收集。

延伸面试问题: HotSpot 为什么要分为新生代和老年代?

根据上面的对分代收集算法的介绍回答。

四、垃圾收集器

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如果说收集算法是内存回收的方法论,那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。

虽然我们对各个收集器进行比较,但并非要挑选出一个最好的收集器。因为直到现在为止还没有最好的垃圾收集器出现,更加没有万能的垃圾收集器,**我们能做的就是根据具体应用场景选择适合自己的垃圾收集器。**试想一下:如果有一种四海之内、任何场景下都适用的完美收集器存在,那么我们的 HotSpot虚拟机就不会实现那么多不同的垃圾收集器了。

1.Serial收集器

Serial(串行)收集器收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。大家看名字就知道这个收集器是一个单线程收集器了。它的 “单线程” 的意义不仅仅意味着它只会使用一条垃圾收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是它在进行垃圾收集工作的时候必须暂停其他所有的工作线程(“Stop The World”),直到它收集结束。

新生代采用复制算法,老年代采用标记-整理算法。
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虚拟机的设计者们当然知道 Stop The World 带来的不良用户体验,所以在后续的垃圾收集器设计中停顿时间在不断缩短(仍然还有停顿,寻找最优秀的垃圾收集器的过程仍然在继续)。

但是 Serial 收集器有没有优于其他垃圾收集器的地方呢?当然有,它简单而高效(与其他收集器的单线程相比)。Serial 收集器由于没有线程交互的开销,自然可以获得很高的单线程收集效率。Serial 收集器对于运行在 Client 模式下的虚拟机来说是个不错的选择。

2.ParNew收集器

ParNew 收集器其实就是 Serial 收集器的多线程版本,除了使用多线程进行垃圾收集外,其余行为(控制参数、收集算法、回收策略等等)和 Serial 收集器完全一样。

新生代采用复制算法,老年代采用标记-整理算法。

最后

总而言之,面试官问来问去,问的那些Redis知识点也就这么多吧,复习的不够到位,知识点掌握不够熟练,所以面试才会卡壳。将这些Redis面试知识解析以及我整理的一些学习笔记分享出来给大家参考学习

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都是“Redis惹的祸”,害我差点挂在美团三面,真是“虚惊一场”

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