【JVM】运行时数据区(内存区域划分)详解

文章目录

  • 前言
  • [一、JVM 运行时数据区](#一、JVM 运行时数据区)
    • [1, 堆](#1, 堆)
    • [2, Java 虚拟机栈](#2, Java 虚拟机栈)
    • [3, 本地方法栈](#3, 本地方法栈)
    • [4, 程序计数器](#4, 程序计数器)
    • [5, 元数据区 / 方法区](#5, 元数据区 / 方法区)
  • 二、内存异常问题
    • [1, 栈溢出](#1, 栈溢出)
    • [2, 内存溢出](#2, 内存溢出)
    • [3, 内存泄露](#3, 内存泄露)
  • 总结

前言

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一、JVM 运行时数据区

又叫做 JVM 内存布局, 内存区域划分, 注意, 不等同于JVM内存模型(JMM)

JVM 内存区域划分为五个部分:

栈(本地方法栈+虚拟机栈) 和 程序计数器是线程私有的, 每个线程都有自己的栈和程序计数器, 而堆和元数据区是 Java 进程中所有线程共享的区域


1, 堆

Java 代码中 new 出来的类对象(包括成员属性) 都存放在堆区

堆区的空间一般比栈区大

堆区分为新生代和老年代两个部分, 新 new 出来的对象放在新生代, 经历过几次GC 还没被清除的对象存在老年代

JDK 8 中将字符串常量池移动到了堆中


2, Java 虚拟机栈

Java 虚拟机栈的生命周期和线程相同,Java 虚拟机栈描述的是 Java 方法执行的

内存模型:每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。咱们常说的堆内存、栈内存中,栈内存指的就是虚拟机栈

  • 局部变量表: 存放了编译器可知的各种基本数据类型(8大基本数据类型)、对象引用。局部变量表所需的内存空间在编译期间完成分配,当进入一个方法时,这个方法需要在栈中分配多大的局部变量空间是完全确定的,在执行期间不会改变局部变量表大小。
  • 操作栈:每个方法会生成一个先进后出的操作栈
  • 动态链接:指向运行时常量池的方法引用
  • 方法返回地址:PC 寄存器的地址

简单来说就是栈存放了方法参数和局部变量

3, 本地方法栈

Java 虚拟机栈是给咱们编写的 Java 代码使用的, 本地方法栈是给 JVM 内部的本地方法使用的(JVM 是由 C++ 写的)


4, 程序计数器

用来记录当前程序执行到哪个指令了

程序计数器是一块比较小的内存空间,可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器

如果当前线程正在执行的是一个 Java 方法,这个计数器记录的是正在执行的虚拟机字节码指令的地址;如果正在执行的是一个Native方法,这个计数器值为空


5, 元数据区 / 方法区

用来存储被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据的

在《Java 虚拟机规范中》把此区域称之为"方法区",而在 HotSpot 虚拟机的实现中,在 JDK 7 时此区域叫做永久代(PermGen),JDK 8 中叫做元空间(Metaspace)


二、内存异常问题

1, 栈溢出

一般在递归的时候会经常遇到栈溢出的 bug , 栈溢出分为两种

  • 如果线程请求的栈的深度大于虚拟机栈中允许的最大深度, 会抛出 StackOverFlow 异常
  • 如果在拓展栈时无法申请到足够的内存空间,则会抛出 OOM 异常(属于内存溢出)

出现 StackOverflowError 时有错误堆栈可以阅读,比较好找到问题所在。如果使用虚拟机默认参数,栈深度在多多数情况下达到1000-2000完全没问题,对于正常的方法调用(包括递归),完全够用

如果是因为多线程导致的内存溢出问题,在不能减少线程数的情况下,只能减少最大堆和减少栈容量的方式来换取更多线程


2, 内存溢出

内存溢出指的是在程序运行过程中申请的内存超出了可用内存资源的情况,导致无法继续分配所需的内存,从而引发异常

常见的内存溢出原因包括创建过多的对象、递归调用导致栈溢出等


3, 内存泄露

内存泄漏指的是在程序中无意中保留了不再需要的对象引用,导致这些对象无法被垃圾回收机制回收,进而占用了不必要的内存空间

内存泄漏则是由于程序中存在不正确的对象引用管理,例如对象被误持有引用、缓存未清理等

内存泄漏则会导致内存资源的浪费,长时间运行下会导致可用内存逐渐减少,最终可能导致内存溢出(OOM)


总结

本篇主要介绍了JVM 中的内存区域划分, 最主要的三部分:

  • 堆:主要存放 new 出来的对象
  • 栈:主要存放局部变量
  • 元数据区:主要存放类被加载后的类对象

以及常见的三种内存异常:栈溢出, 内存溢出, 内存泄漏, 其中内存泄露可能会导致内存溢出

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上山总比下山辛苦
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