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java内存模型讨论及案例分析

news 2026/2/10 18:13:29

常用内存选项

-Xmx：最大堆大小

-Xms：最小堆大小

-Xss ：线程堆栈大小，默认1M

生产环境最好保持 Xms = Xmx

java内存研究

内存布局

在这里插入图片描述

可见：

堆大小 = 新生代 + 老年代，新生代=E+From Survivor+To Survivor。新生代和老年代的比例通过-XX:NewRatio=2选项指定，新生代内部E/S0/S1的比例用-XX:SurvivorRatio=8选项指定。
-Xmx和-Xms设置的是堆大小，即设置的是新生代和老年代
M（即永久代）不算在堆里面。永久代存放的是类的元数据信息（比如类名、属性、方法、访问限制等）。动态代理生成的类定义也会存放在永久代，所以如果动态生成的类太多，永久代空间就会不够，这一点需要注意（参看这里）

对于某个服务，我们通过

-Xmx256m -Xms256m

设置堆大小为256M，但服务跑起来后，通过top命令查看，它占了500M的物理内存。不要奇怪，剩下的200多M是被方法区、线程堆栈等占用了。

E/O的比例

新生代和老年代的比例默认是1:2，通过-XX:NewRatio=2选项指定，我们可通过jstat -gc命令查看结果来印证：

 S0C    S1C    S0U    S1U      EC       EU        OC         OU       MC     MU    CCSC   CCSU   YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
16384.0 16384.0 3776.0  0.0   54272.0  28511.2   175104.0   100739.4  73816.0 70718.7 9344.0 8572.7    408    4.010   7      1.666    5.676

EC是Eden区大小，则新生代总大小为S0+S1+E=87040。

OC为老年代大小：175104，我们看到，刚好1:2的比例。

新生代到老年代的转化

新生代是 GC 收集垃圾的频繁区域。
当对象在 Eden ( 包括一个 Survivor 区域，这里假设是 from 区域 ) 出生后，在经过一次 Minor GC 后，如果对象还存活，并且能够被另外一块 Survivor 区域所容纳
( 上面已经假设为 from 区域，这里应为 to 区域，即 to 区域有足够的内存空间来存储 Eden 和 from 区域中存活的对象 )，则使用复制算法将这些仍然还存活的对象复制到另外一块 Survivor 区域 ( 即 to 区域 ) 中，然后清理所使用过的 Eden 以及 Survivor 区域 ( 即 from 区域 )，并且将这些对象的年龄设置为1，以后对象在 Survivor 区每熬过一次 Minor GC，就将对象的年龄 + 1，当对象的年龄达到某个值时 ( 默认是 15 岁，可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold 来设定 )，这些对象就会成为老年代。
但这也不是一定的，对于一些较大的对象 ( 即需要分配一块较大的连续内存空间 ) 则是直接进入到老年代。

From Survivor区域与To Survivor区域是交替切换空间，在同一时间内两者中只有一个不为空。jstat -gc结果里的S0和S1就是这2个survivor区。

方法区

方法区存放类定义和元信息，像字符串池和类的静态成员不在方法区里，而是放在堆上。

Major GC 和 Full GC 的区别

Full GC：收集young gen、old gen、perm gen

Major GC：有时又叫 old gc ，只收集老年代（ old gen ）

Minor GC：只收集新生代（young gen）。

生产问题案例

JVM堆使用率居高不下

现象：JVM堆使用率过很久才能降下来。

原因是：程序内未做分批处理，一次性分配了大片连续内存（常见于ArrayList中），导致新生代区域不够分，所以分到了老年代。老年代只能在执行频度更低、执行速度更慢的major gc里清理，而不会在频繁执行、速度更快的minor gc里清理，所以导致JVM堆内存占用要过一段较长的时间才能看到下降。实际中遇到过2万条记录在8G内存的容器里就占用了2G堆内存的情况。

线程间歇性发呆

现象：一个函数内的两个步骤间并无耗时操作，但线程却仿佛发呆了几秒不做事

可能的原因：

服务内的数据库、redis连接池耗尽，线程挂起等可用的连接；
cpu和内存占用率很高
日志打印过多，写日志操作阻塞了线程，比如在一个2C接口里去打印异常堆栈

定位手段：

既然是线程阻塞，就用jstack命令dump出线程堆栈，查看可疑的阻塞。这跟早期C++里用gdb的thread apply all bt 命令查看堆栈一样。