memory gc == and equals

本文详细介绍了Java内存区域划分,包括栈、堆、静态存储和常量存储,并解释了对象在不同区域的分配原则。此外,还探讨了Java中==与equals的区别,以及GC如何通过两种不同方式识别并清理堆内存中的无用对象。

java ram(randam access memory): 分成:stack,heap,static storage, constants storage.

stack:对像的删除存取比较快,存放的是已知的对像(类型,生命周期), 存放 基本数据类型,对象的引用

heap:在里面创建对像(即用new关键字来产生对象),存放用new关键字生成的对象

static stroage: 静态变量

constants storage: 常量

eg: String s = new String();

该语句产生两个对象,

一个是对象s的应用(代表string 对像的引用,位于stack 内)

一个是真实的s这个string对象(位于heap内)

 

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== : 比较的是对像的引用。 

equals :比较的是对像值,但默认的是使用对象的hashcode 来比较,hashcode 默认的既是对象的引用地址,所以在不覆写equals 和hashcode的程序里面,equals 便会默认的比较对象的引用。

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GC:

java的GC回收在heap内的没有引用到的垃圾对象,分两步:

  1。找到可回收的垃圾 

           A: reference counter : 即对象每次增加,减少引用都会有个计数器来保存该引用,引用数目为0的为垃圾对象

           B: Tracing Collector :从stack上开始寻找对象,有引用到的便是非垃圾对象,引用对象的子引用继续在stack上寻找,以此类推。

  2。回收垃圾

          A:stop and copy: 暂停(stop)正在执行的程序, 在两个heap之间来copy有用对象,废弃垃圾对象,同时整理heap使其紧凑相连,

             copy结束后的heap便是紧凑没有垃圾对象的了。

          B:mark and sweap: 对应tracing Collector ,在tracing过程中已经做了标识(mark)从而可以sweap垃圾对像。

 

 

 

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户理解Java中的直接内存使用和管理。首先,我得回忆一下Java内存结构,直接内存属于堆外内存,不受JVM垃圾回收的直接管理。用户可能遇到了直接内存泄漏或者想优化使用,比如NIO库中的ByteBuffer。 根据引用内容,引用[1]提到了堆内存和非堆内存的监控,但直接内存属于堆外,可能需要其他方法监控。引用[2]讨论了调整MALLOC_ARENA_MAX来管理内存,虽然这是针对Linux环境的,但可能和Native内存有关联,因为直接内存是通过Native方法分配的。引用[4]提到了通过procfs分析内存,这可能适用于监控直接内存的使用情况。 接下来,我需要整理Java直接内存的关键点:分配方式(如ByteBuffer.allocateDirect)、管理方式(通过Cleaner和PhantomReference自动释放,或者手动管理)、监控方法(使用JDK工具或者Native工具如pmap)、常见问题(OOM,泄漏排查)以及优化建议(池化、参数调整)。 用户可能需要知道如何监控直接内存,比如通过JMX的BufferPoolMXBean,或者JVM参数-XX:MaxDirectMemorySize设置上限。此外,泄漏问题可能由于未正确释放DirectBuffer,需要检查代码或使用工具分析。 还要考虑引用中提到的内存分析工具,如procfs,可以结合使用pmap或NMT来追踪Native内存。同时,引用[3]提到的D3D11内存管理可能不太相关,但显式内存管理的思路类似,比如Direct3D 12需要显式分配和同步,这提醒我们在Java中管理直接内存时也要注意显式释放和避免竞争。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步的问题,比如监控工具的具体使用、泄漏排查步骤、参数调优等。</think>### Java直接内存使用与管理 Java直接内存(Direct Memory)是**堆外内存**,通过`java.nio.ByteBuffer.allocateDirect()`分配,直接由操作系统管理,绕过了JVM堆内存的限制。其核心特性包括: 1. **高效I/O操作**:减少数据在堆内存与Native内存间的复制(如文件读写、网络通信)[^4] 2. **手动管理特性**:依赖`Cleaner`机制通过虚引用(PhantomReference)自动回收,但需注意避免内存泄漏 3. **容量限制**:默认与`-Xmx`堆内存无关,但可通过`-XX:MaxDirectMemorySize`参数设置上限 #### 一、监控方法 1. **JDK工具**: ```java // 获取直接内存使用量 BufferPoolMXBean directBufferPool = ManagementFactory .getPlatformMXBeans(BufferPoolMXBean.class) .stream() .filter(b -> b.getName().equals("direct")) .findFirst() .orElse(null); System.out.println("DirectBuffer Count: " + directBufferPool.getCount()); System.out.println("DirectMemory Used: " + directBufferPool.getMemoryUsed()); ``` 2. **Native工具**: - `pmap -x <PID>` 查看进程内存映射 - JDK Native Memory Tracking (NMT) ```bash java -XX:NativeMemoryTracking=summary -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions ... jcmd <PID> VM.native_memory summary ``` #### 二、常见问题与解决方案 | 问题类型 | 现象 | 排查手段 | 解决方案 | |-----------------|----------------------|------------------------------|------------------------------| | 直接内存泄漏 | `OutOfMemoryError: Direct buffer memory` | 1. 检查`BufferPoolMXBean`的持续增长<br>2. 使用`jemalloc`或`tcmalloc`分析Native内存分配 | 1. 检查未关闭的DirectBuffer<br>2. 限制`-XX:MaxDirectMemorySize` | | 内存碎片化 | 频繁GC但堆内存充足 | `jcmd <PID> VM.native_memory detail` | 使用内存池(如Netty的`PooledByteBufAllocator`) | | Native内存竞争 | 进程RES持续增长 | `pmap`分析内存区域分布 | 调整`MALLOC_ARENA_MAX`(如设置为4或1)[^2] | #### 三、优化实践 1. **参数调优**: ```bash # 限制直接内存上限 -XX:MaxDirectMemorySize=512m # 控制Native内存分配策略 export MALLOC_ARENA_MAX=4 ``` 2. **代码规范**: - 使用`try-with-resources`确保`DirectByteBuffer`及时释放 ```java try (FileChannel channel = FileChannel.open(Paths.get("data.bin"), StandardOpenOption.READ)) { ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024); while (channel.read(buffer) > 0) { buffer.flip(); // 处理数据 buffer.clear(); } } ``` #### 四、性能对比(堆内存 vs 直接内存) | 指标 | 堆内存 | 直接内存 | |-----------------|----------------------|----------------------| | 分配速度 | 快(JVM管理) | 慢(系统调用) | | 大数据传输效率 | 需要复制到Native堆 | 零拷贝优势 | | GC压力 | 受Full GC影响 | 无直接影响 | [^1]: 引用JVM内存监控方法 [^2]: 参考Linux Native内存优化案例 [^4]: 基于procfs的内存分析技术
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