JVM实战中5个核心概念

堆内存：你的Java对象住在哪？

简单比喻：堆就像公司的办公区

· 新生代：新员工的工位（频繁进出）

· 老年代：老员工的固定工位（比较稳定）

· 元空间：公司规章制度（方法、类信息）

常见问题：对象怎么从新生代到老年代？

java 复制代码

public class Employee {
    private String name;
    
    public static void main(String[] args) {
        Employee emp = new Employee(); // 对象出生在新生代
        
        // 经过15次GC还存活（默认阈值）
        // 或者新生代放不下大对象
        byte[] bigData = new byte[10 * 1024 * 1024]; // 10MB，直接进老年代
    }
}

GC垃圾回收：保洁阿姨什么时候来？

保洁规则（GC算法）：

· 年轻代：Minor GC - 频繁打扫新员工区域

· 老年代：Major GC/Full GC - 全公司大扫除（业务暂停！）

常见问题：什么时候会发生Full GC？

回答："老年代空间不足、System.gc()调用、或者CMS/G1的并发失败时"

类加载：Java程序如何启动？

三步加载过程：

java 复制代码

// 1. 加载（Load）：从磁盘找到class文件
// 2. 链接（Link）：验证格式，准备内存
// 3. 初始化（Init）：执行静态代码块

public class HelloWorld {
    static {
        System.out.println("我在初始化阶段执行");
    }
}

双亲委派机制（就像公司汇报流程）：

员工(自定义类加载器) → 经理(扩展类加载器) → 总监(应用类加载器) → CEO(启动类加载器)

· 好处：防止核心API被篡改

常见内存问题与排查

问题1：内存泄漏（东西只进不出）

java 复制代码

// ❌ 错误示范：静态Map无限增长
public class Cache {
    private static Map<String, Object> cache = new HashMap<>();
    
    public void addData(String key, Object value) {
        cache.put(key, value); // 永远不remove，导致内存泄漏
    }
}

问题2：OOM内存溢出（仓库爆满）

java 复制代码

// 堆内存溢出
List<byte[]> list = new ArrayList<>();
while(true) {
    list.add(new byte[1024 * 1024]); // 不停申请1MB数组
}

// 栈溢出（递归太深）
public void recursive() {
    recursive(); // 无限递归
}

实战场景

场景1：线上CPU飙高怎么办？

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1. top命令找到Java进程
2. top -Hp [pid] 找到高CPU线程
3. printf "%x\n" [线程id] 转16进制
4. jstack [pid] | grep -A 10 [16进制id]

场景2：内存占用高怎么分析？

bash 复制代码

# 1. 查看堆内存概览
jmap -heap [pid]

# 2. 生成堆转储文件
jmap -dump:format=b,file=heap.hprof [pid]

# 3. 用MAT或JVisualVM分析

JVM参数调优（记住这几个就够了）

bash 复制代码

# 启动参数示例
java -Xms512m      # 初始堆大小（公司初始办公区）
     -Xmx2048m     # 最大堆大小（最大可扩张办公区）
     -Xmn256m      # 新生代大小（新员工区）
     -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError  # OOM时自动dump
     -XX:HeapDumpPath=./              # dump文件路径
     -jar your-app.jar

简单诊断工具箱

快速检查命令：

bash 复制代码

# 查看JVM进程
jps -l

# 查看GC情况
jstat -gc [pid] 1000 5  # 每秒1次，共5次

# 线程快照
jstack [pid] > thread.txt

避免常见误区

✅ 正确认知：

· 不是-Xmx越大越好，太大会延长GC时间

· 频繁GC不一定是问题，要看停顿时间

· 不同的业务场景需要不同的GC算法

❌ 常见误解：

· "我的程序从不GC，性能很好"（可能内存泄漏！）

· "Full GC是正常的"（应该尽量避免！）

· "OOM一定是代码bug"（可能是配置问题）

记住三句话：

对象有生有死 - 大部分对象活不过一次GC
垃圾回收是成本 - GC时业务会暂停
监控比调优重要 - 先知道问题在哪