JAVA中怎么實現內存分布

JAVA中怎么實現內存分布，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

java的內存分布如下：

1,本地方法棧；

2,程序計數器；

3,虛擬機棧（棧幀1(方法A)，棧幀2(方法B)）；

4,堆區（新生代（Eden區，S0，S1...），老年代）；

5,元數據區（常量池，方法元信息，類元信息）；

如下圖所示：

各個區域對應明細如下：

1，堆區：

存儲著幾乎所有的實例對象，堆由垃圾收集器自動回收，堆區由各子線程共享使用。

堆的內存空間既可以固定大小，也可以在運行時動態調整，通過如下參數設定初始值和最大值，比如-Xms256M –Xmx1024M，分別代表最小堆容量和最大堆容量，在線上環境時， JVM的Xms和Xmx設置成一樣大小，避免在GC后調整堆大小時帶來的額外壓力。

堆分成兩大塊：新生代和老年代，對象產生之初在新生代，步入暮年進入老年代，但是老年代也接納在新生代無法容納的超大對象，新生代=1個Eden區+2個Survivor區域。絕大部分對象在Eden區生成，當Eden區域填滿的時候，會觸發Young Garbage Collection，每個對象有一個計數器，每次YGC都會加1，-XX:MaxTenuringThreshold參數能配置計數器的值到達某個閾值的時候，對象從新生代晉升到老年代。

給JVM設置參數-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError，讓JVM遇到OOM異常時能輸出堆內信息

2，虛擬機棧：

棧是一個先進后出的數據結構。

JVM是基于棧結構的運行環境，JVM中的虛擬機棧是描述java方法執行的內存區域，它是線程私有的；每個方法從開始調用到執行完成的過程，就是棧幀從入棧到出棧的過程；

棧幀是方法運行的基本結構，在執行引擎運行時，所有指令都只能對當前棧幀進行操作。而StackOverFlowError表示請求的棧溢出，導致內存耗盡，通常出現在遞歸方法中。

3，局部變量表：

局部變量表是存放方法參數和局部變量的區域。

4，操作棧：

操作棧是一個初始狀態為空的桶式結構棧。

5，本地方法棧：

本地方法棧為Native方法服務，現成開始調用本地方法時，會進入一個不再受JVM約束的世界。

6，程序計數寄存器：

由于CPU時間片輪限制，眾多線程在并發執行過程中，任何一個確定的時刻，一個處理器或者多核處理器中的一個內核，只會執行某個線程中的一條指令。線程執行和恢復都依賴程序計數器。

垃圾回收算法：

1，Mark-Sweep（標記-清除）算法

先標記出所有需要回收的對象，然后統一回收掉被標記的對象

缺點：標記和清除過程效率不高；

標記和清除后會產生大量不連續的內存碎片，當程序在運行過程中需要分配較大對象的時候，會因為找不到足夠的連續內存而提前觸發一次垃圾回收動作；

2，Copying（復制）算法

將內存分成大小相等的兩塊，每次只使用其中的一塊，當一塊內存用完，就將存活的對象復制到另一塊上，然后把上一塊空間直接清理掉。

因為新生代中的對象98%都是朝生夕死的，所以將內存按照8:1:1的比例分成了三份Eden,S1, S2，先使用其中的Eden,S1，用盡后將存活對象復制到另一個S2上，然后再等Eden和S2用盡后在復制到S1，如此往復。

3，Mark-Compact（標記-整理）算法

先標記需要清除的對象，再將存活的對象都向一端移動，然后清除掉邊界之外的內存 。

4，Generational Collection（分代收集）算法

把java堆分成新生代和老年代，根據各個年代的特點采取最恰當的算法。

垃圾收集器：

1，Serial/Serial Old

　　Serial/Serial Old收集器是最基本最古老的收集器，它是一個單線程收集器，并且在它進行垃圾收集時，必須暫停所有用戶線程。

       Serial收集器是針對新生代的收集器，采用的是Copying算法，Serial Old收集器是針對老年代的收集器，采用的是Mark-Compact算法。

       它的優點是實現簡單高效，但是缺點是會給用戶帶來停頓。

2，ParNew

　　ParNew收集器是Serial收集器的多線程版本，使用多個線程進行垃圾收集。

3，Parallel Scavenge

　　Parallel Scavenge收集器是一個新生代的多線程收集器（并行收集器），它在回收期間不需要暫停其他用戶線程，其采用的是Copying算法，該收集器與前兩個收集器有所不同，它主要是為了達到一個可控的吞吐量。

4，Parallel Old

　　Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本（并行收集器），使用多線程和Mark-Compact算法。

5，CMS

　　CMS（Current Mark Sweep）收集器是一種以獲取最短回收停頓時間為目標的收集器，它是一種并發收集器，采用的是Mark-Sweep算法。

6，G1

       G1收集器是當今收集器技術發展最前沿的成果，它是一款面向服務端應用的收集器，它能充分利用多CPU、多核環境。因此它是一款并行與并發收集器，并且它能建立可預測的停頓時間模型。

各個收集器明細如下：

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