Java對象的內存分配過程是如何保證線程安全的？

Java作為一種面向對象的，跨平臺語言，其對象、內存等一直是比較難的知識點，所以，即使是一個Java的初學者，也一定或多或少的對JVM有一些了解。可以說，關于JVM的相關知識，基本是每個Java開發者必學的知識點，也是面試的時候必考的知識點。

在JVM的內存結構中，比較常見的兩個區域就是堆內存和棧內存（如無特指，本文提到的棧均指的是虛擬機棧），關于堆和棧的區別，很多開發者也是如數家珍，有很多書籍，或者網上的文章大概都是這樣介紹的：

1、堆是線程共享的內存區域，棧是線程獨享的內存區域。

2、堆中主要存放對象實例，棧中主要存放各種基本數據類型、對象的引用。

但是，作者可以很負責任的告訴大家，以上兩個結論均不是完全正確的。

本文首先帶大家了解一下為什么我會說“堆是線程共享的內存區域，棧是線程獨享的內存區域。”這句話并不完全正確！？關于JVM內存結構的相關知識，大家可以閱讀JVM內存結構 VS Java內存模型 VS Java對象模型、萬萬沒想到，JVM內存結構的面試題可以問的這么難？等文章。

我們知道，Java是一門面向對象的語言，我們在Java中使用的對象都需要被創建出來，在Java中，創建一個對象的方法有很多種，但是無論如何，對象在創建過程中，都需要進行內存分配。

對象的內存分配過程中，主要是對象的引用指向這個內存區域，然后進行初始化操作。

但是，因為堆是全局共享的，因此在同一時間，可能有多個線程在堆上申請空間，那么，在并發場景中，如果兩個線程先后把對象引用指向了同一個內存區域，怎么辦。

為了解決這個并發問題，對象的內存分配過程就必須進行同步控制。但是我們都知道，無論是使用哪種同步方案（實際上虛擬機使用的可能是CAS），都會影響內存的分配效率。

而Java對象的分配是Java中的高頻操作，所有，人們想到另外一個辦法來提升效率。這里我們重點說一個HotSpot虛擬機的方案：

每個線程在Java堆中預先分配一小塊內存，然后再給對象分配內存的時候，直接在自己這塊”私有”內存中分配，當這部分區域用完之后，再分配新的”私有”內存。

這種方案被稱之為TLAB分配，即Thread Local Allocation Buffer。這部分Buffer是從堆中劃分出來的，但是是本地線程獨享的。

什么是TLAB

TLAB是虛擬機在堆內存的eden劃分出來的一塊專用空間，是線程專屬的。在虛擬機的TLAB功能啟動的情況下，在線程初始化時，虛擬機會為每個線程分配一塊TLAB空間，只給當前線程使用，這樣每個線程都單獨擁有一個空間，如果需要分配內存，就在自己的空間上分配，這樣就不存在競爭的情況，可以大大提升分配效率。

注意到上面的描述中"線程專屬"、"只給當前線程使用"、"每個線程單獨擁有"的描述了嗎？

所以說，因為有了TLAB技術，堆內存并不是完完全全的線程共享，其eden區域中還是有一部分空間是分配給線程獨享的。

這里值得注意的是，我們說TLAB是線程獨享的，但是只是在“分配”這個動作上是線程獨享的，至于在讀取、垃圾回收等動作上都是線程共享的。而且在使用上也沒有什么區別。

也就是說，雖然每個線程在初始化時都會去堆內存中申請一塊TLAB，并不是說這個TLAB區域的內存其他線程就完全無法訪問了，其他線程的讀取還是可以的，只不過無法在這個區域中分配內存而已。

并且，在TLAB分配之后，并不影響對象的移動和回收，也就是說，雖然對象剛開始可能通過TLAB分配內存，存放在Eden區，但是還是會被垃圾回收或者被移到Survivor Space、Old Gen等。

還有一點需要注意的是，我們說TLAB是在eden區分配的，因為eden區域本身就不太大，而且TLAB空間的內存也非常小，默認情況下僅占有整個Eden空間的1%。所以，必然存在一些大對象是無法在TLAB直接分配。

遇到TLAB中無法分配的大對象，對象還是可能在eden區或者老年代等進行分配的，但是這種分配就需要進行同步控制，這也是為什么我們經常說：小的對象比大的對象分配起來更加高效。

TLAB帶來的問題

雖然在一定程度上，TLAB大大的提升了對象的分配速度，但是TLAB并不是就沒有任何問題的。

前面我們說過，因為TLAB內存區域并不是很大，所以，有可能會經常出現不夠的情況。在《實戰Java虛擬機》中有這樣一個例子：

比如一個線程的TLAB空間有100KB，其中已經使用了80KB，當需要再分配一個30KB的對象時，就無法直接在TLAB中分配，遇到這種情況時，有兩種處理方案：

1、如果一個對象需要的空間大小超過TLAB中剩余的空間大小，則直接在堆內存中對該對象進行內存分配。

2、如果一個對象需要的空間大小超過TLAB中剩余的空間大小，則廢棄當前TLAB，重新申請TLAB空間再次進行內存分配。

以上兩個方案各有利弊，如果采用方案1，那么就可能存在著一種極端情況，就是TLAB只剩下1KB，就會導致后續需要分配的大多數對象都需要在堆內存直接分配。

如果采用方案2，也有可能存在頻繁廢棄TLAB，頻繁申請TLAB的情況，而我們知道，雖然在TLAB上分配內存是線程獨享的，但是TLAB內存自己從堆中劃分出來的過程確實可能存在沖突的，所以，TLAB的分配過程其實也是需要并發控制的。而頻繁的TLAB分配就失去了使用TLAB的意義。

為了解決這兩個方案存在的問題，虛擬機定義了一個refill_waste的值，這個值可以翻譯為“最大浪費空間”。

當請求分配的內存大于refill_waste的時候，會選擇在堆內存中分配。若小于refill_waste值，則會廢棄當前TLAB，重新創建TLAB進行對象內存分配。

前面的例子中，TLAB總空間100KB，使用了80KB，剩余20KB，如果設置的refill_waste的值為25KB，那么如果新對象的內存大于25KB，則直接堆內存分配，如果小于25KB，則會廢棄掉之前的那個TLAB，重新分配一個TLAB空間，給新對象分配內存。

TLAB使用的相關參數

TLAB功能是可以選擇開啟或者關閉的，可以通過設置-XX:+/-UseTLAB參數來指定是否開啟TLAB分配。

TLAB默認是eden區的1%，可以通過選項-XX:TLABWasteTargetPercent設置TLAB空間所占用Eden空間的百分比大小。

默認情況下，TLAB的空間會在運行時不斷調整，使系統達到最佳的運行狀態。如果需要禁用自動調整TLAB的大小，可以使用-XX:-ResizeTLAB來禁用，并且使用-XX：TLABSize來手工指定TLAB的大小。

TLAB的refill_waste也是可以調整的，默認值為64，即表示使用約為1/64空間大小作為refill_waste，使用參數：-XX：TLABRefillWasteFraction來調整。

如果想要觀察TLAB的使用情況，可以使用參數-XX+PringTLAB 進行跟蹤。

總結

為了保證對象的內存分配過程中的線程安全性，HotSpot虛擬機提供了一種叫做TLAB(Thread Local Allocation Buffer)的技術。

在線程初始化時，虛擬機會為每個線程分配一塊TLAB空間，只給當前線程使用，當需要分配內存時，就在自己的空間上分配，這樣就不存在競爭的情況，可以大大提升分配效率。

所以，“堆是線程共享的內存區域”這句話并不完全正確，因為TLAB是堆內存的一部分，他在讀取上確實是線程共享的，但是在內存分配上，是線程獨享的。

TLAB的空間其實并不大，所以大對象還是可能需要在堆內存中直接分配。那么，對象的內存分配步驟就是先嘗試TLAB分配，空間不足之后，再判斷是否應該直接進入老年代，然后再確定是再eden分配還是在老年代分配。

TLAB只是HotSpot虛擬機的一個優化方案，Java虛擬機規范中也沒有關于TLAB的任何規定。所以，不代表所有的虛擬機都有這個特性。

本文的概述都是基于HotSpot虛擬機的，因為HotSpot虛擬機是目前最流行的虛擬機了，大多數默認情況下，我們討論的時候也都是基于HotSpot的。