Java虚拟机运行时数据区域

本文深入解析Java虚拟机(JVM)管理的内存结构,包括程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区、运行时常量池和直接内存。详细阐述了各区域的功能、异常处理及在JDK1.8前后的变化。

Java 虚拟机在执行 Java 程序的过程中会把它管理的内存划分成若干个不同的数据区域。JDK. 1.8 和之前的版本略有不同,下面会介绍到。

JDK 1.8 之前:

JDK 1.8 :

线程私有的:

  • 程序计数器
  • 虚拟机栈
  • 本地方法栈

线程共享的:

  • 方法区
  • 直接内存 (非运行时数据区的一部分)

1、程序计数器

程序计数器是一块较小的内存空间,可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。字节码解释器工作时通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等功能都需要依赖这个计数器来完。

另外,为了线程切换后能恢复到正确的执行位置,每条线程都需要有一个独立的程序计数器,各线程之间计数器互不影响,独立存储,我们称这类内存区域为“线程私有”的内存。

从上面的介绍中我们知道程序计数器主要有两个作用:

  1. 字节码解释器通过改变程序计数器来依次读取指令,从而实现代码的流程控制,如:顺序执行、选择、循环、异常处理。
  2. 在多线程的情况下,程序计数器用于记录当前线程执行的位置,从而当线程被切换回来的时候能够知道该线程上次运行到哪儿了。

注意:程序计数器是唯一一个不会出现 OutOfMemoryError 的内存区域,它的生命周期随着线程的创建而创建,随着线程的结束而死亡。

2、Java虚拟机栈

与程序计数器一样,Java 虚拟机栈也是线程私有的,它的生命周期和线程相同,描述的是 Java 方法执行的内存模型,每次方法调用的数据都是通过栈传递的。

Java 内存可以粗糙的区分为堆内存(Heap)和栈内存 (Stack),其中栈就是现在说的虚拟机栈,或者说是虚拟机栈中局部变量表部分。 (实际上,Java 虚拟机栈是由一个个栈帧组成,而每个栈帧中都拥有:局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口信息。)

局部变量表主要存放了编译器可知的各种数据类型(boolean、byte、char、short、int、float、long、double)、对象引用(reference 类型,它不同于对象本身,可能是一个指向对象起始地址的引用指针,也可能是指向一个代表对象的句柄或其他与此对象相关的位置)。

Java 虚拟机栈会出现两种异常:StackOverFlowError 和 OutOfMemoryError。

  • StackOverFlowError: 若 Java 虚拟机栈的内存大小不允许动态扩展,那么当线程请求栈的深度超过当前 Java 虚拟机栈的最大深度的时候,就抛出 StackOverFlowError 异常。
  • OutOfMemoryError: 若 Java 虚拟机栈的内存大小允许动态扩展,且当线程请求栈时内存用完了,无法再动态扩展了,此时抛出 OutOfMemoryError 异常。

Java 虚拟机栈也是线程私有的,每个线程都有各自的 Java 虚拟机栈,而且随着线程的创建而创建,随着线程的死亡而死亡。

扩展:那么方法/函数如何调用?

Java 栈可用类比数据结构中栈,Java 栈中保存的主要内容是栈帧,每一次函数调用都会有一个对应的栈帧被压入 Java 栈,每一个函数调用结束后,都会有一个栈帧被弹出。

Java 方法有两种返回方式:

  1. return 语句。
  2. 抛出异常。

不管哪种返回方式都会导致栈帧被弹出。

3、本地方法栈

和虚拟机栈所发挥的作用非常相似,区别是: 虚拟机栈为虚拟机执行 Java 方法 (也就是字节码)服务,而本地方法栈则为虚拟机使用到的 Native 方法服务。 在 HotSpot 虚拟机中和 Java 虚拟机栈合二为一。

本地方法被执行的时候,在本地方法栈也会创建一个栈帧,用于存放该本地方法的局部变量表、操作数栈、动态链接、出口信息。

方法执行完毕后相应的栈帧也会出栈并释放内存空间,也会出现 StackOverFlowError 和 OutOfMemoryError 两种异常。

4、堆

Java 虚拟机所管理的内存中最大的一块,Java 堆是所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例以及数组都在这里分配内存。

Java 堆是垃圾收集器管理的主要区域,因此也被称作GC 堆(Garbage Collected Heap).从垃圾回收的角度,由于现在收集器基本都采用分代垃圾收集算法,所以 Java 堆还可以细分为:新生代和老年代:再细致一点有:Eden 空间、From Survivor、To Survivor 空间等。进一步划分的目的是更好地回收内存,或者更快地分配内存。

上图所示的 eden 区、s0 区、s1 区都属于新生代,tentired 区属于老年代。大部分情况,对象都会首先在 Eden 区域分配,在一次新生代垃圾回收后,如果对象还存活,则会进入 s0 或者 s1,并且对象的年龄还会加 1(Eden 区->Survivor 区后对象的初始年龄变为 1),当它的年龄增加到一定程度(默认为 15 岁),就会被晋升到老年代中。对象晋升到老年代的年龄阈值,可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold 来设置。

5、方法区

方法区与 Java 堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已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。虽然 Java 虚拟机规范把方法区描述为堆的一个逻辑部分,但是它却有一个别名叫做 Non-Heap(非堆),目的应该是与 Java 堆区分开来。

方法区也被称为永久代。很多人都会分不清方法区和永久代的关系,为此我也查阅了文献。

5.1 方法区和永久代的关系

《Java 虚拟机规范》只是规定了有方法区这么个概念和它的作用,并没有规定如何去实现它。那么,在不同的 JVM 上方法区的实现肯定是不同的了。 方法区和永久代的关系很像 Java 中接口和类的关系,类实现了接口,而永久代就是 HotSpot 虚拟机对虚拟机规范中方法区的一种实现方式。 也就是说,永久代是 HotSpot 的概念,方法区是 Java 虚拟机规范中的定义,是一种规范,而永久代是一种实现,一个是标准一个是实现,其他的虚拟机实现并没有永久带这一说法。

5.2 常用参数

JDK 1.8 之前永久代还没被彻底移除的时候通常通过下面这些参数来调节方法区大小

-XX:PermSize=N //方法区 (永久代) 初始大小
-XX:MaxPermSize=N //方法区 (永久代) 最大大小,超过这个值将会抛出 OutOfMemoryError 异常:java.lang.OutOfMemoryError: PermGen

相对而言,垃圾收集行为在这个区域是比较少出现的,但并非数据进入方法区后就“永久存在”了。**

JDK 1.8 的时候,方法区(HotSpot 的永久代)被彻底移除了(JDK1.7 就已经开始了),取而代之是元空间,元空间使用的是直接内存。

下面是一些常用参数:

-XX:MetaspaceSize=N //设置 Metaspace 的初始(和最小大小)
-XX:MaxMetaspaceSize=N //设置 Metaspace 的最大大小

与永久代很大的不同就是,如果不指定大小的话,随着更多类的创建,虚拟机会耗尽所有可用的系统内存。

5.3 为什么要将永久代 (PermGen) 替换为元空间 (MetaSpace) 呢?

整个永久代有一个 JVM 本身设置固定大小上线,无法进行调整,而元空间使用的是直接内存,受本机可用内存的限制,并且永远不会得到 java.lang.OutOfMemoryError。你可以使用 -XX:MaxMetaspaceSize 标志设置最大元空间大小,默认值为 unlimited,这意味着它只受系统内存的限制。-XX:MetaspaceSize 调整标志定义元空间的初始大小如果未指定此标志,则 Metaspace 将根据运行时的应用程序需求动态地重新调整大小。

当然这只是其中一个原因,还有很多底层的原因,这里就不提了。

6、运行时常量池

运行时常量池是方法区的一部分。Class 文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外,还有常量池信息(用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用)

既然运行时常量池时方法区的一部分,自然受到方法区内存的限制,当常量池无法再申请到内存时会抛出 OutOfMemoryError 异常。

JDK1.7 及之后版本的 JVM 已经将运行时常量池从方法区中移了出来,在 Java 堆(Heap)中开辟了一块区域存放运行时常量池。

——图片来源:https://blog.youkuaiyun.com/wangbiao007/article/details/78545189

7、直接内存

直接内存并不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是虚拟机规范中定义的内存区域,但是这部分内存也被频繁地使用。而且也可能导致 OutOfMemoryError 异常出现。

JDK1.4 中新加入的 NIO(New Input/Output) 类,引入了一种基于通道(Channel) 与缓存区(Buffer) 的 I/O 方式,它可以直接使用 Native 函数库直接分配堆外内存,然后通过一个存储在 Java 堆中的 DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作。这样就能在一些场景中显著提高性能,因为避免了在 Java 堆和 Native 堆之间来回复制数据

本机直接内存的分配不会收到 Java 堆的限制,但是,既然是内存就会受到本机总内存大小以及处理器寻址空间的限制。

参考:

https://snailclimb.top/JavaGuide/#/java/jvm/Java%E5%86%85%E5%AD%98%E5%8C%BA%E5%9F%9F

https://docs.oracle.com/javase/specs/jvms/se8/html/jvms-2.html#jvms-2.5

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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