4 個關于Java 虛擬機內存的問題？
JVM的內存區域是怎么劃分的?
JVM的內存劃分中，有部分區域是線程私有的，有部分是屬于整個JVM進程;有些區域會拋出OOM異常，有些則不會，了解JVM的內存區域劃分以及特征，是定位線上內存問題的基礎。那么JVM內存區域是怎么劃分的呢?
首先是程序計數器(Program Counter Register)，在JVM規范中，每個線程都有自己的程序計數器。這是一塊比較小的內存空間，存儲當前線程正在執行的Java方法的JVM指令地址，即字節碼的行號。如果正在執行Native方法，則這個計數器為空。該內存區域是唯一一個在Java虛擬機規范中沒有規定任何OOM情況的內存區域。
第二，Java虛擬機棧(Java Virtal Machine Stack)，同樣也是屬于線程私有區域，每個線程在創建的時候都會創建一個虛擬機棧，生命周期與線程一致，線程退出時，線程的虛擬機棧也回收。虛擬機棧內部保持一個個的棧幀，每次方法調用都會進行壓棧，JVM對棧幀的操作只有出棧和壓棧兩種，方法調用結束時會進行出棧操作。
該區域存儲著局部變量表，編譯時期可知的各種基本類型數據、對象引用、方法出口等信息。
第三，本地方法棧(Native Method Stack)與虛擬機棧類似，本地方法棧是在調用本地方法時使用的棧，每個線程都有一個本地方法棧。
第四，堆(Heap),幾乎所有創建的Java對象實例，都是被直接分配到堆上的。堆被所有的線程所共享，在堆上的區域，會被垃圾回收器做進一步劃分，例如新生代、老年代的劃分。Java虛擬機在啟動的時候，可以使用“Xmx”之類的參數指定堆區域的大小。
第五，方法區(Method Area)。方法區與堆一樣，也是所有的線程所共享，存儲被虛擬機加載的元(Meta)數據，包括類信息、常量、靜態變量、即時編譯器編譯后的代碼等數據。這里需要注意的是運行時常量池也在方法區中。根據Java虛擬機規范的規定，當方法區無法滿足內存分配需求時，將拋出OutOfMemoryError異常。由于早期HotSpot JVM的實現，將CG分代收集拓展到了方法區，因此很多人會將方法區稱為永久代。Oracle JDK8中已永久代移除永久代，同時增加了元數據區(Metaspace)。
第六，運行時常量池(Run-Time Constant Pool)，這是方法區的一部分，受到方法區內存的限制，當常量池無法再申請到內存時，會拋出OutOfMemoryError異常。
在Class文件中，除了有類的版本、方法、字段、接口等描述信息外，還有一項信息是常量池。每個Class文件的頭四個字節稱為Magic Number，它的作用是確定這是否是一個可以被虛擬機接受的文件;接著的四個字節存儲的是Class文件的版本號。緊挨著版本號之后的，就是常量池入口了。常量池主要存放兩大類常量：
- 字面量(Literal)，如文本字符串、final常量值
- 符號引用，存放了與編譯相關的一些常量，因為Java不像C++那樣有連接的過程，因此字段方法這些符號引用在運行期就需要進行轉換，以便得到真正的內存入口地址。
class文件中的常量池，也稱為靜態常量池，JVM虛擬機完成類裝載操作后，會把靜態常量池加載到內存中，存放在運行時常量池。
第七，直接內存(Direct Memory)，直接內存并不屬于Java規范規定的屬于Java虛擬機運行時數據區的一部分。Java的NIO可以使用Native方法直接在java堆外分配內存，使用DirectByteBuffer對象作為這個堆外內存的引用。
下面這張圖，反映了運行中的Java進程內存占用情況：
OOM可能發生在哪些區域上?
根據javadoc的描述，OOM是指JVM的內存不夠用了，同時垃圾收集器也無法提供更多的內存。從描述中可以看出，在JVM拋出OutOfMemoryError之前，垃圾收集器一般會出馬先嘗試回收內存。
從上面分析的Java數據區來看，除了程序計數器不會發生OOM外，哪些區域會發生OOM的情況呢?
第一，堆內存。堆內存不足是最常見的發送OOM的原因之一，如果在堆中沒有內存完成對象實例的分配，并且堆無法再擴展時，將拋出OutOfMemoryError異常。當前主流的JVM可以通過-Xmx和-Xms來控制堆內存的大小，發生堆上OOM的可能是存在內存泄露，也可能是堆大小分配不合理。
第二，Java虛擬機棧和本地方法棧，這兩個區域的區別不過是虛擬機棧為虛擬機執行Java方法服務，而本地方法棧則為虛擬機使用到的Native方法服務，在內存分配異常上是相同的。在JVM規范中，對Java虛擬機棧規定了兩種異常：1.如果線程請求的棧大于所分配的棧大小，則拋出StackOverFlowError錯誤，比如進行了一個不會停止的遞歸調用;2. 如果虛擬機棧是可以動態拓展的，拓展時無法申請到足夠的內存，則拋出OutOfMemoryError錯誤。
第三，直接內存。直接內存雖然不是虛擬機運行時數據區的一部分，但既然是內存，就會受到物理內存的限制。在JDK1.4中引入的NIO使用Native函數庫在堆外內存上直接分配內存，但直接內存不足時，也會導致OOM。
第四，方法區。隨著Metaspace元數據區的引入，方法區的OOM錯誤信息也變成了“java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace”。對于舊版本的Oracle JDK，由于永久代的大小有限，而JVM對永久代的垃圾回收并不積極，如果往永久代不斷寫入數據，例如String.Intern()的調用，在永久代占用太多空間導致內存不足，也會出現OOM的問題，對應的錯誤信為“java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space”
堆內存結構是怎么樣的?
可以借助一些工具來了解JVM的內存內容，具體到特定的內存區域，應該用什么工具去定位呢?
圖形化工具。圖形化工具的優點是直觀，連接到Java進程后，可以顯示堆內存、堆外內存的使用情況，類似的工具有JConsole,VisualVm等。
命令行工具。這類工具可以在運行時進行查詢，包括jstat，jmap等，可以對堆內存、方法區等進行查看。定位線上問題時也多會使用這些工具。jmap也可以生成堆轉儲文件(Heap Dump)文件，如果是在linux上，可以將堆轉儲文件拉到本地來，使用Eclipse MAT進行分析，也可以使用jhap進行分析。
關于內存的監控與診斷，在后面會進行深入了解。現在來看下一個問題：堆內的結構是怎么的呢?
站在垃圾收集器的角度來看，可以把內存分為新生代與老年代。內存的分配規則取決于當前使用的是哪種垃圾收集器的組合，以及內存相關的參數配置。往大的方向說，對象優先分配在新生代的Eden區域，而大對象直接進入老年代。
第一, 新生代的Eden區域，對象優先分配在該區域，同時JVM可以為每個線程分配一個私有的緩存區域，稱為TLAB(Thread Local Allocation Buffer)，避免多線程同時分配內存時需要使用加鎖等機制而影響分配速度。TLAB在堆上分配，位于Eden中。TLAB的結構如下：
從本質上來說，TLAB的管理是依靠三個指針：start、end、top。start與end標記了Eden中被該TLAB管理的區域，該區域不會被其他線程分配內存所使用，top是分配指針，開始時指向start的位置，隨著內存分配的進行，慢慢向end靠近，當撞上end時觸發TLAB refill。因此內存中Eden的結構大體為：
第二、新生代的Survivor區域。當Eden區域內存不足時會觸發Minor GC，也稱為新生代GC，在Minor GC存活下來的對象，會被復制到Survivor區域中。我認為Survivor區的作用在于避免過早觸發Full GC。如果沒有Survivor，Eden區每進行一次Minor GC都把對象直接送到老年代，老年代很快便會內存不足引發Full GC。新生代中有兩個Survivor區，我認為兩個Survivor的作用在于提高性能，避免內存碎片的出現。在任何時候，總有一個Survivor是empty的，在發生Minor GC時，會將Eden及另一個的Survivor的存活對象拷貝到該empty Survivor中，從而避免內存碎片的產生。新生代的內存結構大體為：
第三、老年代。老年代放置長生命周期的對象，通常是從Survivor區域拷貝過來的對象，不過當對象過大的時候，無法在新生代中用連續內存的存放，那么這個大對象就會被直接分配在老年代上。一般來說，普通的對象都是分配在TLAB上，較大的對象，直接分配在Eden區上的其他內存區域，而過大的對象，直接分配在老年代上。
第四、永久代。如前面所說，在早起的Hotspot JVM中有老年代的概念，老年代用于存儲Java類的元數據、常量池、Intern字符串等。在JDK8之后，就將老年代移除，而引入元數據區的概念。
第五、Vritual空間。前面說過，可以使用Xms與Xmx來指定堆的最小與最大空間。如果Xms小于Xmx，堆的大小不會直接擴展到上限，而是留著一部分等待內存需求不斷增長時，再分配給新生代。Vritual空間便是這部分保留的內存區域。
那么綜上所述，可以畫出Java堆內的內存結構大體為：
通過一些參數，可以來指定上述的堆內存區域的大小：
-Xmx value 指定最大的堆大小-Xms value 指定初始的最小堆大小-XX:NewSize = value 指定新生代的大小-XX：NewRatio = value 老年代與新生代的大小比例。默認情況下，這個比例是2，也就是說老年代是新生代的2倍大。老年代過大的時候，Full GC的時間會很長;老年代過小，則很容易觸發Full GC，Full GC頻率過高，這就是這個參數會造成的影響。-XX：SurvivorRation = value . 設置Eden與Srivivor的大小比例，如果該值為8，代表一個Survivor是Eden的1/8，是整個新生代的1/10。
常用的性能監控與問題定位工具有哪些?
在系統的性能分析中，CPU、內存與IO是主要的關注項。很多時候服務出現問題，在這三者上會體現出現，比如CPU飆升，內存不足發生OOM等，這時候需要使用對應的工具，來對性能進行監控，對問題進行定位。
對于CPU的監控，首先可以使用top命令來進行查看，下面是使用top查看負載的一個截圖：
load average 代表1分鐘、5分鐘、15分鐘的系統平均負載，從這三個數字，可以判斷系統負荷是大還是小。當CPU完全空閑的時候，平均負荷為0;當CPU工作量飽和的時候，平均負荷為1。因此 load average 這三個數值越低，代表系統負荷越小，那么什么時候能看出系統負荷比較重呢?這篇文章(Understanding Linux CPU Load - when should you be worried)里解釋得非常通俗。如果電腦里只有一個CPU，把CPU看成一條單行橋，橋上只有一個車道，所有的車都必須從這個橋上通過。那么
系統負荷為0，代表橋上一輛車也沒有
系統負荷0.5，意味著橋上一半路段上有車
系統負荷1，意味著橋上道路已經被車占滿
系統負荷1.7，代表著在橋上車子已經滿了(100%)，同時還有70%的車子在等待從橋上通過：
從top命令的截圖中可以看到這三個值機器的load average非常低。如果這三個值非常高，比如超過了50%或60%，就應當引起注意。從時間維度上來說，如果發現CPU負荷慢慢升高，也需要警惕。
其他的內存、CPU等性能監控工具的使用，以一張腦圖來展示：
具體的使用方式可以參考從一次線上故障思考Java問題定位思路
