【JVM系列1】JVM内存结构
主要讲述JVM内存结构，以及线上简单的调优场景。
前言
JVM系列应该属于Java高阶的内容，本来是想等Java基础知识积累一段时候之后再学习，但是因为工作中需要跟进线上问题，所以急需补充这块知识，本文主要是对学习的知识简单做个记录，然后再记录分析问题的过程。
JVM问题
刚转到小米人事部门，发现线上的2台机器一直在GC，而且频率非常高，下面是GC的日志：
如果需要看懂这个GC日志，下面的内容就一定需要掌握。
垃圾回收算法
如何确定对象已死？
通常，判断一个对象是否被销毁有两种方法：
引用计数算法：为对象添加一个引用计数器，每当对象在一个地方被引用，则该计数器加1；每当对象引用失效时，计数器减1。但计数器为0的时候，就表白该对象没有被引用。 可达性分析算法：通过一系列被称之为“GC Roots”的根节点开始，沿着引用链进行搜索，凡是在引用链上的对象都不会被回收。
就像上图的那样，绿色部分的对象都在GC Roots的引用链上，就不会被垃圾回收器回收，灰色部分的对象没有在引用链上，自然就被判定为可回收对象。
那么，问题来了，这个GC Roots又是什么？下面列举可以作为GC Roots的对象：
Java虚拟机栈中被引用的对象，各个线程调用的参数、局部变量、临时变量等。 方法区中类静态属性引用的对象，比如引用类型的静态变量。 方法区中常量引用的对象。 本地方法栈中所引用的对象。 Java虚拟机内部的引用，基本数据类型对应的Class对象，一些常驻的异常对象。 被同步锁（synchronized）持有的对象。
垃圾回收算法
标记--清除算法
见名知义，标记--清除算法就是对无效的对象进行标记，然后清除。
对于标记--清除算法，你一定会清楚看到，在进行垃圾回收之后，堆空间有大量的碎片，出现了不规整的情况。在给大对象分配内存的时候，由于无法找到足够的连续的内存空间，就不得不再一次触发垃圾收集。另外，如果Java堆中存在大量的垃圾对象，那么垃圾回收的就必然进行大量的标记和清除动作，这个势必造成回收效率的降低。
复制算法
标记--复制算法就是把Java堆分成两块，每次垃圾回收时只使用其中一块，然后把存活的对象全部移动到另一块区域。
标记--复制算法有一个很明显的缺点，那就是每次只使用堆空间的一半，造成了Java堆空间使用率的的下降。
标记--整理算法
标记--整理算法算是一种折中的垃圾收集算法，在对象标记的过程，和前面两个执行的是一样步骤。但是，进行标记之后，存活的对象会移动到堆的一端，然后直接清理存活对象以外的区域就可以了。这样，既避免了内存碎片，也不存在堆空间浪费的说法了。但是，每次进行垃圾回收的时候，都要暂停所有的用户线程，特别是对老年代的对象回收，则需要更长的回收时间，这对用户体验是非常不好的。
垃圾回收器
HotSpot VM中的垃圾回收器，以及适用场景：
内存模型
对内存模型
内存模型几个重要点：
JVM内存会划分为堆内存和非堆内存，堆内存中也会划分为年轻代和老年代，而非堆内存则为永久代。 新生代Young和老年代Old默认占比是1:3。 年轻代又会分为Eden和Survivor区，Survivor也会分为FromPlace和ToPlace，Eden、FromPlace和ToPlace的默认占比为 8:1:1。
GC类型
Minor GC/Young GC：针对新生代的垃圾收集； Major GC/Old GC：针对老年代的垃圾收集。 Full GC：针对整个Java堆以及方法区的垃圾收集。
Minor GC工作原理
通常情况下，初次被创建的对象存放在新生代的Eden区，当第一次触发Minor GC，Eden区存活的对象被转移到Survivor区的某一块区域。以后再次触发Minor GC的时候，Eden区的对象连同一块Survivor区的对象一起，被转移到了另一块Survivor区。可以看到，这两块Survivor区我们每一次只使用其中的一块，这样也仅仅是浪费了一块Survivor区。
需要注意的2点：
每经历过一次垃圾回收的对象，它的分代年龄就加1，当分代年龄达到15以后，就直接被存放到老年代中。 给大对象分配内存的时候，Eden区已经没有足够的内存空间了，大对象就会直接进入老年代。
Full GC工作原理
老年代是存储长期存活的对象的，占满时就会触发我们最常听说的Full GC，期间会停止所有线程等待GC的完成。所以对于响应要求高的应用应该尽量去减少发生Full GC从而避免响应超时的问题。
需要注意的几点：
Full GC耗时较长，发生次数远没有Minor GC频繁，太频繁意味着性能出现问题。 标记-清除算法会产生大量内存碎片，以后如果需要为大对象分配内存空间时，若无法找到足够的连续的内存空间，就会提前触发一次GC回收操作。
无论是Minor GC，还是Full GC，都会产生停顿现象，即Stop-The-World。Minor GC停顿时间较短，而Full GC耗时较长将导致长时间停顿、系统无响应，极大影响系统的性能。因此，Full GC日志的监控和性能分析在性能优化中极为重要。
GC日志
GC日志开启
偷个懒，直接贴网上的内容：
理解GC日志
Minor GC日志：
Full GC日志：
JVM的常用参数
其实还有一些打印及CMS方面的参数，这里就不以一一列举了。
GC日志分析与优化
线上机器配置：
内存是16G cpu 4核
优化前
再回到我们刚开始的截图：
通过分析和计算，可以得到如下数据：
老生代：5870976/(1024*1024) = 5.6G 新生代：546176/1024 = 533M Eden：273152/1024 = 266M From：273024/1024 = 266M To：273024/1024 = 266M
得出如下结论：
新生代+老生代 = 5.6 + 533/1024 = 6.1G 新生代:老生代 = 533 : (5.6*1024) = 1 : 10.7 Edem:From:To = 1:1:1
我们再看一下线上的配置：
通过该配置再验证刚才的计算结果：
“-Xmx6000M -Xms6000M”，可以确定JVM内存大小为6000/1024=5.8G，之前计算的堆内存大小为6.1G，基本匹配（多余的可能分配给了永生代） “ -Xmn800M”，可以确定新生代是800M，Edem+From+To为798M，基本匹配（为什么新生代533M和“Edem+From+To”798M有出入呢？） “XX:SurvivorRatio=1”，这里有一个计算公式，大家可以自己百度一下，通过公式得到的结论是Edem:From:To = 1:1:1，和我们的计算结果完全匹配。
SurvivorRatio计算公式可见：https://blog.csdn.net/flyfhj/article/details/86630105
优化后
需要优化的点：
目前内存使用不到一半，需要调整JVM内存大小； Edem的内存太小，只有266M，这个是频繁Minor GC的主要原因，需要扩大改值； 新生代:老生代的比值，需要从之前的1 : 10.7，调整到1:2 新生代的Edem:From:To比值，需要从之前的1:1:1，调整到8:1:1
优化后的配置：
优化后的线上日志：
Heap before GC invocations=3 (full 1):
par new generation total 2764800K, used 2524705K [0x00000005cc000000, 0x0000000687800000, 0x0000000687800000)
eden space 2457600K, 100% used [0x00000005cc000000, 0x0000000662000000, 0x0000000662000000)
from space 307200K, 21% used [0x0000000674c00000, 0x0000000678d885c0, 0x0000000687800000)
to space 307200K, 0% used [0x0000000662000000, 0x0000000662000000, 0x0000000674c00000)
concurrent mark-sweep generation total 5120000K, used 15613K [0x0000000687800000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000)
Metaspace used 62116K, capacity 62680K, committed 63288K, reserved 1105920K
class space used 6639K, capacity 6781K, committed 6816K, reserved 1048576K
35.225: [GC (Allocation Failure) 35.225: [ParNew: 2524705K->184767K(2764800K), 0.2682475 secs] 2540319K->200381K(7884800K), 0.2683305 secs] [Times: user=1.05 sys=0.00, real=0.27 secs]
优化后的结果：
JVM内存大小为10000M，约9.7G Edem的内存大小为2.6G，扩到原来的10倍 新生代:老生代的比值为1:2 Edem:From:To的比值为8:1:1
目前这个方式应该还不是最优，因为JVM内存大小应该还可以继续扩大，目前需要在线上观察一段时间，然后再研究一下，如何进一步优化。
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