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# 26 | 答疑课堂：模块四热点问题解答
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你好，我是刘超。
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本周我们结束了“JVM性能监测及调优”的学习，这一期答疑课堂我精选了模块四中 11 位同学的留言，进行集中解答，希望也能对你有所帮助。另外，我想为坚持跟到现在的同学点个赞，期待我们能有更多的技术交流，共同成长。
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## [第20讲](https://time.geekbang.org/column/article/106203)
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很多同学都问到了类似“黑夜里的猫"问到的问题，所以我来集中回复一下。JVM的内存模型只是一个规范，方法区也是一个规范，一个逻辑分区，并不是一个物理空间，我们这里说的字符串常量放在堆内存空间中，是指实际的物理空间。
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文灏的问题和上一个类似，一同回复一下。元空间是属于方法区的，方法区只是一个逻辑分区，而元空间是具体实现。所以类的元数据是存放在元空间，逻辑上属于方法区。
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## [第21讲](https://time.geekbang.org/column/article/106953)
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Liam同学，目前Hotspot虚拟机暂时不支持栈上分配对象。W.LI同学的留言值得参考，所以这里一同贴出来了。
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## [第22讲](https://time.geekbang.org/column/article/107396)
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非常赞，Region这块，Jxin同学讲解得很到位。这里我再总结下CMS和G1的一些知识点。
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CMS垃圾收集器是基于标记清除算法实现的，目前主要用于老年代垃圾回收。CMS收集器的GC周期主要由7个阶段组成，其中有两个阶段会发生stop-the-world，其它阶段都是并发执行的。
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G1垃圾收集器是基于标记整理算法实现的，是一个分代垃圾收集器，既负责年轻代，也负责老年代的垃圾回收。
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跟之前各个分代使用连续的虚拟内存地址不一样，G1使用了一种 Region 方式对堆内存进行了划分，同样也分年轻代、老年代，但每一代使用的是N个不连续的Region内存块，每个Region占用一块连续的虚拟内存地址。
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在G1中，还有一种叫 Humongous 区域，用于存储特别大的对象。G1内部做了一个优化，一旦发现没有引用指向巨型对象，则可直接在年轻代的YoungGC中被回收掉。
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G1分为Young GC、Mix GC以及Full GC。
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G1 Young GC主要是在Eden区进行，当Eden区空间不足时，则会触发一次Young GC。将Eden区数据移到Survivor空间时，如果Survivor空间不足，则会直接晋升到老年代。此时Survivor的数据也会晋升到老年代。Young GC的执行是并行的，期间会发生STW。
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当堆空间的占用率达到一定阈值后会触发G1 Mix GC（阈值由命令参数-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent设定，默认值45），Mix GC主要包括了四个阶段，其中只有并发标记阶段不会发生STW，其它阶段均会发生STW。
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G1和CMS主要的区别在于：
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* CMS主要集中在老年代的回收，而G1集中在分代回收，包括了年轻代的Young GC以及老年代的Mix GC；
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* G1使用了Region方式对堆内存进行了划分，且基于标记整理算法实现，整体减少了垃圾碎片的产生；
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* 在初始化标记阶段，搜索可达对象使用到的Card Table，其实现方式不一样。
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这里我简单解释下Card Table，在垃圾回收的时候都是从Root开始搜索，这会先经过年轻代再到老年代，也有可能老年代引用到年轻代对象，如果发生Young GC，除了从年轻代扫描根对象之外，还需要再从老年代扫描根对象，确认引用年轻代对象的情况。
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**这种属于跨代处理，非常消耗性能。**为了避免在回收年轻代时跨代扫描整个老年代，CMS和G1都用到了Card Table来记录这些引用关系。只是G1在Card Table的基础上引入了RSet，每个Region初始化时，都会初始化一个RSet，RSet记录了其它Region中的对象引用本Region对象的关系。
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除此之外，CMS和G1在解决并发标记时漏标的方式也不一样，CMS使用的是Incremental Update算法，而G1使用的是SATB算法。
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首先，我们要了解在并发标记中，G1和CMS都是基于三色标记算法来实现的：
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* 黑色：根对象，或者对象和对象中的子对象都被扫描；
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* 灰色：对象本身被扫描，但还没扫描对象中的子对象；
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* 白色：不可达对象。
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基于这种标记有一个漏标的问题，也就是说，当一个白色标记对象，在垃圾回收被清理掉时，正好有一个对象引用了该白色标记对象，此时由于被回收掉了，就会出现对象丢失的问题。
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为了避免上述问题，CMS采用了Incremental Update算法，只要在写屏障（write barrier）里发现一个白对象的引用被赋值到一个黑对象的字段里，那就把这个白对象变成灰色的。而在G1中，采用的是SATB算法，该算法认为开始时所有能遍历到的对象都是需要标记的，即认为都是活的。
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G1具备Pause Prediction Model ，即停顿预测模型。用户可以设定整个GC过程中期望的停顿时间，用参数-XX:MaxGCPauseMillis可以指定一个G1收集过程的目标停顿时间，默认值200ms。
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G1会根据这个模型统计出来的历史数据，来预测一次垃圾回收所需要的Region数量，通过控制Region数来控制目标停顿时间的实现。
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Liam提出的这两个问题都非常好。
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不管什么GC，都会发送stop-the-world，区别是发生的时间长短。而这个时间跟垃圾收集器又有关系，Serial、PartNew、Parallel Scavenge收集器无论是串行还是并行，都会挂起用户线程，而CMS和G1在并发标记时，是不会挂起用户线程的，但其它时候一样会挂起用户线程，stop the world 的时间相对来说就小很多了。
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Major Gc 在很多参考资料中是等价于 Full GC的，我们也可以发现很多性能监测工具中只有Minor GC 和 Full GC。一般情况下，一次Full GC将会对年轻代、老年代、元空间以及堆外内存进行垃圾回收。触发Full GC的原因有很多：
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* 当年轻代晋升到老年代的对象大小，并比目前老年代剩余的空间大小还要大时，会触发Full GC；
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* 当老年代的空间使用率超过某阈值时，会触发Full GC；
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* 当元空间不足时（JDK1.7永久代不足），也会触发Full GC；
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* 当调用System.gc()也会安排一次Full GC。
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接下来解答 ninghtmare 的提问。我们可以通过 jstat -gc pid interval 查看每次GC之后，具体每一个分区的内存使用率变化情况。我们可以通过JVM的设置参数，来查看垃圾收集器的具体设置参数，使用的方式有很多，例如 jcmd pid VM.flags 就可以查看到相关的设置参数。
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这里附上第22讲中，我总结的各个设置参数对应的垃圾收集器图表。
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## [第23讲](https://time.geekbang.org/column/article/108139)
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我又不乱来同学的留言真是没有乱来，细节掌握得很好！
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前提是老年代有足够接受这些对象的空间，才会进行分配担保。如果老年代剩余空间小于每次Minor GC晋升到老年代的平均值，则会发起一次 Full GC。
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看到这里，我发现爱提问的同学始终爱提问，非常鼓励啊，技术是需要交流的，也欢迎你有任何疑问，随时留言给我，我会知无不尽。
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现在回答W.LI同学的问题。这个会根据我们创建对象占用的内存使用率，合理分配内存，并不仅仅考虑对象晋升的问题，还会综合考虑回收停顿时间等因素。针对某些特殊场景，我们可以手动来调优配置。
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## [第24讲](https://time.geekbang.org/column/article/108582)
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下面解答Geek\_75b4cd同学的问题。
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我们知道，ThreadLocal是基于ThreadLocalMap实现的，这个Map的Entry继承了WeakReference，而Entry对象中的key使用了WeakReference封装，也就是说Entry中的key是一个弱引用类型，而弱引用类型只能存活在下次GC之前。
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如果一个线程调用ThreadLocal的set设置变量，当前ThreadLocalMap则会新增一条记录，但由于发生了一次垃圾回收，此时的key值就会被回收，而value值依然存在内存中，由于当前线程一直存在，所以value值将一直被引用。.
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这些被垃圾回收掉的key就会一直存在一条引用链的关系：Thread --> ThreadLocalMap–>Entry–>Value。这条引用链会导致Entry不会被回收，Value也不会被回收，但Entry中的key却已经被回收的情况发生，从而造成内存泄漏。
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我们只需要在使用完该key值之后，将value值通过remove方法remove掉，就可以防止内存泄漏了。
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最后一个问题来自于WL同学。
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内存泄漏是指不再使用的对象无法得到及时的回收，持续占用内存空间，从而造成内存空间的浪费。例如，我在[第03讲](https://time.geekbang.org/column/article/97215)中说到的，Java6中substring方法就可能会导致内存泄漏。
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当调用substring方法时会调用new string构造函数，此时会复用原来字符串的char数组，而如果我们仅仅是用substring获取一小段字符，而在原本string字符串非常大的情况下，substring的对象如果一直被引用，由于substring里的char数组仍然指向原字符串，此时string字符串也无法回收，从而导致内存泄露。
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内存溢出则是发生了OutOfMemoryException，内存溢出的情况有很多，例如堆内存空间不足，栈空间不足，还有方法区空间不足等都会导致内存溢出。
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内存泄漏与内存溢出的关系：内存泄漏很容易导致内存溢出，但内存溢出不一定是内存泄漏导致的。
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今天的答疑就到这里，如果你还有其它问题，请在留言区中提出，我会一一解答。最后欢迎你点击“请朋友读”，把今天的内容分享给身边的朋友，邀请他加入讨论。
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