理解JVM(3)- 运行时数据区

前一篇我们从整体上认识一下JVM由哪些部分组成,现在我们开始着重了解JVM的核心部分-运行时数据区

运行时数据区

Java虚拟机在运行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,基于内存是否能被线程所共享,内存可分为上图蓝色和白色两大块区域,蓝色区域表示所有线程都会向此区域读写数据,白色区域表示这些区域是线程私有的,每条线程都有自己的虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器,各条线程之间的栈和计数器相互隔离。

程序计数器(Program Counter Register)

可看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。由于JVM的多线程是通过线程轮流切换并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就是一个内核)都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,每条线程都需要一个独立的程序计数器,各条线程之间互不影响,独立存储。

  • 如果线程正在执行的是一个Java方法,则计数器内存储的是虚拟机字节码指令的地址
  • 如果线程正在执行的是一个Native方法,则计数器的值为空(Undefined)

此内存区域是唯一一个在JVM规范中没有明确规定任何OutOfMemoryError情况的区域。

Java虚拟机栈(JVM Stack)

它描述的是Java方法执行的内存模型:每个方法在执行的时候都会创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出入口等信息。每一个方法从调用直至执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中的入栈和出栈的过程。它的生命周期与线程相同。

这个区域规定了两种异常情况:

  1. 如果线程所请求的深度超过虚拟机所允许的深度,将抛出StackOverflowError,常见于递归调用
  2. 如果虚拟机动态扩展时无法申请到足够的内存,将会抛出OutOfMemoryError,比如,程序中不断创建新的线程,每新建一条线程都会划分出一块线程栈,当程序占用的内存到达系统所允许的上限时( Linux上可以通过ulimit -v <n_bytes>),就会抛出此异常。

本地方法栈(Native Method Stack)

与Java虚拟机栈的作用非常相似,区别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Native方法服务。此区域也会抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。

HotSpot虚拟机中,直接把Java虚拟机栈和本地方法栈合二为一。

Java堆(Heap)

JVM所管理的内存中最大的一块,是垃圾回收器管理的主要区域(因此也称为“GC堆”,Garbage Collected Heap),所有线程共享,在虚拟机启动的时候创建。几乎所有的对象实例以及数组都要在堆上分配,这里没有说那么绝对,是因为通过“逃逸分析”这种技术,JIT编译器在编译阶段就可以进行一些高效的优化:栈上分配(Stack Allocation)、标量替换(Scalar Replacement),从而使得对象(必要时进行一些分解)被分配到栈内存,这样对象不仅访问速度快,所占用的内存也可以随栈帧出栈而自动销毁,减轻了垃圾回收器的压力。

当堆中没有足够空间可以用来分配实例对象,并且堆也无法再扩展时,将会抛出OutOfMemoryError异常。

由于本章节主要从整体上了解运行时数据区,堆内存的很多细节将在下一个章节了解。

方法区(Method Area)

所有线程共享,用于存储JVM加载的类信息、常量、静态变量、JIT编译器编译后的代码等数据。它只是JVM规范中定义的一个概念,是堆的一个逻辑部分,为了与普通堆区分开来,有一个别名叫做Non-Heap(非堆)

  • 永久代(Permanent Generation)
    在Java 8之前的HotSpot虚拟机中,有一个被称为“永久代”的区域,它与堆内存连续,本质上与方法区并不等价,它其实就是方法区的一个实现,是HotSpot特有的,HotSpot的设计团队选择把GC分代收集扩展至方法区,或者说使用永久代来实现方法区,这样垃圾回收器就可以像管理Java堆一样管理这部分内存,省去了专门为方法区编写内存管理的代码

  • 元空间(Metaspace)
    从Java 8开始,永久代被移除,取而代之的是元空间,它直接从操作系统分配内存,独立且可以自由扩展,最大可分配空间就是系统可用空间,因此不会遇到PermGen的内存溢出错误。一旦发生内存泄露,会占用大量本地内存。元空间以ClassLoader为单位独立分配本地内存,不受堆GC管理,需要由元空间虚拟机(Metaspace VM)负责来管理。


本章节大致了解了一下运行时数据区,其中最重要的堆内存将在下一个章节介绍。


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