深入理解多线程(三)—— Java的对象头

原文转载:http://www.hollischuang.com/archives/1953

上一篇文章中我们从HotSpot的源码入手,介绍了Java的对象模型。这一篇文章在上一篇文章的基础上再来介绍一下Java的对象头。主要介绍一下对象头的作用,结构以及他和锁的关系。

Java对象模型回顾与勘误

在上一篇文章中,关于对象头的部分描述有误,我已经在我博客的文章中就行修正 。这里再重新表述一下。

每一个Java类,在被JVM加载的时候,JVM会给这个类创建一个instanceKlass,保存在方法区,用来在JVM层表示该Java类。当我们在Java代码中,使用new创建一个对象的时候,JVM会创建一个instanceOopDesc对象,这个对象中包含了对象头以及实例数据。

这里提到的对象头到底是什么呢?

class oopDesc {
  friend class VMStructs;
 private:
  volatile markOop  _mark;
  union _metadata {
    wideKlassOop    _klass;
    narrowOop       _compressed_klass;
  } _metadata;
}

上面代码中的_mark_metadata其实就是对象头的定义。关于_metadata之前就介绍过,这里不再赘述。由于这个专题主要想介绍和JAVA并发相关的知识,所以本文展开介绍一下_mark ,即mark word。

对象头信息是与对象自身定义的数据无关的额外存储成本,考虑到虚拟机的空间效率,Mark Word被设计成一个非固定的数据结构以便在极小的空间内存储尽量多的信息,它会根据对象的状态复用自己的存储空间。

对markword的设计方式上,非常像网络协议报文头:将mark word划分为多个比特位区间,并在不同的对象状态下赋予比特位不同的含义。下图描述了在32位虚拟机上,在对象不同状态时 mark word各个比特位区间的含义。

ObjectHead

同样,在HotSpot的源码中我们可以找到关于对象头对象的定义,会一一印证上图的描述。对应与markOop.hpp类。

enum { age_bits                 = 4,
      lock_bits                = 2,
      biased_lock_bits         = 1,
      max_hash_bits            = BitsPerWord - age_bits - lock_bits - biased_lock_bits,
      hash_bits                = max_hash_bits > 31 ? 31 : max_hash_bits,
      cms_bits                 = LP64_ONLY(1) NOT_LP64(0),
      epoch_bits               = 2
};

从上面的枚举定义中可以看出,对象头中主要包含了GC分代年龄、锁状态标记、哈希码、epoch等信息。

从上图中可以看出,对象的状态一共有五种,分别是无锁态、轻量级锁、重量级锁、GC标记和偏向锁。在32位的虚拟机中有两个Bits是用来存储锁的标记为的,但是我们都知道,两个bits最多只能表示四种状态:00、01、10、11,那么第五种状态如何表示呢 ,就要额外依赖1Bit的空间,使用0和1来区分。

在32位的HotSpot虚拟机 中对象未被锁定的状态下,Mark Word的32个Bits空间中的25Bits用于存储对象哈希码(HashCode),4Bits用于存储对象分代年龄,2Bits用于存储锁标志位,1Bit固定为0,表示非偏向锁。

markOop.hpp类中有关于对象状态的定义:

  enum { locked_value             = 0,
         unlocked_value           = 1,
         monitor_value            = 2,
         marked_value             = 3,
         biased_lock_pattern      = 5
  };

简单翻译一下:

locked_value(00) = 0

unlocked_value(01) = 1

monitor_value(10) = 2

marked_value(11) = 3

biased_lock_pattern(101) = 5

关于为什么要定义这么多状态,上面提到的轻量级锁、重量级锁、偏向锁以及他们之前的关系,会在下一篇文章中重点阐述,敬请期待。

(全文完)

下一篇:深入理解多线程(四)—— Moniter的实现原理

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,088评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,715评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,361评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,099评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 60,987评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,063评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,486评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,175评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,440评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,518评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,305评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,190评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,550评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,880评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,152评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,451评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,637评论 2 335