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  • 《深入理解Java虚拟机》笔记--第二章、Java内存区域与内存溢出异常

    Java程序员把内存的控制权交给了Java虚拟机。在Java虚拟机内存管理机制的帮助下,程序员不再需要为每一个new操作写对应的delete/free代码,而且不容易出现内存泄露和溢出。
    虚拟机在执行Java程序过程中,会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域,各个区域有各自的用途,以及创建和销毁时间。
    Java虚拟机规范(第二版)》规定了Java虚拟机所管理的内存将包括以下几个运行时数据区域:
      线程共享级别:方法区(Method Area)、堆(Heap)
      线程私有级别:虚拟机栈(VM Stack)、本地方法栈(Native Method Stack)、程序计数器(Program Counter Register)
     
    深入学习内存运行时数据区域:
    程序计数器:
      程序计数器是一块较小的内存空间,它的作用可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。
      Java虚拟机的多线程是通过线程轮流切换并分配处理器执行时间的方式来实现的,在任何是一个确定的时刻,一个处理器(内核)只会执行一条线程中的指令。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。
      如果线程正在执行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地址;
      如果线程正在执行Native方法,这个计数器值为空(Undefined);
      程序计数器区域是唯一没有OutOfMemoryError的区域。
    虚拟机栈:
      虚拟机栈描述Java方法执行的内存模型:每个方法被执行的时候都会创建一个栈帧(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。
      局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型、对象引用和returnAddress类型。
      虚拟机栈存在两种异常:
        StackOverflowError---线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度。
        OutOfMemoryError---如果虚拟机栈可以动态扩展,当扩展时无法申请到足够的内存。
    本地方法栈:
      与虚拟机栈发回的作用非常相似,虚拟机栈为虚拟机执行Java方法服务,而本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native方法服务。
    堆:
      堆是虚拟机所管理的内存中最大的一块,在虚拟机启动时创建,用于存放对象实例。几乎所有的对象实例都在这里分配内存。
      堆是垃圾收集器管理的主要区域。
      如果堆中没有内存完成实例分配,并且也无法再扩展时,将会抛出OutOfMemoryError异常。
    方法区:
      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。
      运行时常量池(Runtime Constant Pool):
        Class文件中除了又类的版本、字段、方法、接口等描述信息外,还有一项信息是常量池,用于存放比哪一期生成的各种字面量和符号引用,这部分内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池。
        Java虚拟机规范对Class文件的格式有严格规定,但是对运行时常量池没有做任何细节要求。
        Class文件的常量池不具有动态性,运行时常量池具有动态性(如:String类的intern()方法)。
      当方法区无法满足内存分配需求时,将抛出OutOfMemoryError异常。
     
    直接内存:
      直接内存(Direct Memory)不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是Java虚拟机规范中定义的内存区域,但是这部分内存也被频繁的使用,也可能导致OutOfMemoryError异常。(Java NIO)
     
    对象访问机制:
      句柄访问方式:
          Java堆中划分出一块内存来作为句柄池,reference中存储的就是对象的句柄,而句柄中包含了对象实例数据和类型数据各自的具体地址信息。
        
      直接指针访问方式:
        reference中存储的就是Java堆中的对象地址,但是对象的布局中必须考虑如何放置类型数据的相关信息。
        
      句柄访问方式的最大好处就是reference中存储的是稳定的句柄地址,在对象呗移动时只会改变句柄中的实例数据指针,而reference本身不需要被修改。
      直接指针访问方式的最大好处就是速度更快,它节省了一次指针定位的时间开销,由于对象的访问在Java中非常频繁,因此这类开销积少成多后也是一项非常可观的执行成本。
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