摘要：虚拟机栈线程私有，生命周期跟线程相同。堆用于存放对象实例，是虚拟机所管理的内存中最大的一块，同时也是所有线程共享的一块内存区域。统计监测工具语法格式如下是虚拟机，在系统上一般就是进程。
JDK、JRE、JVM三者的关系
JDK(Java Development Kit)是针对Java开发的产品、是整个Java的核心，包括Java运行环境JRE、Java工具包和Java基础类库。
JRE(Java Runtime Environment)是运行Java程序所必须的环境的集合，包含JVM标准实现及Java核心类库。
JVM(Java Virtual Machine)是整个Java跨平台的最核心的部分，能够运行以Java语言写作的软件程序。所有的Java程序都会首先被编译为.class文件，这种类文件可以在虚拟机上运行，class文件并不直接与机器的操作系统相对应，而是经过虚拟机间接与操作系统交互，由虚拟机将程序解释给本地系统执行。
Java运行时区域 程序计数器内存中较小的内存空间，通过计数器的值可以选取下一条执行的字节码指令，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。
线程私有，生命周期跟线程相同。
如果正在执行一个Native方法，那么这个计数器值将为空。
虚拟机栈线程私有，生命周期跟线程相同。
每个方法在执行同时都会创建一个栈帧，用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。
在Java虚拟机规范中，对这个区域规定了两种异常情况：如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，将抛出StackOverflowError异常；
如果虚拟机栈可以动态扩展，如果扩展时无法申请到足够的内存，就会抛出OutOfMemoryError异常。
跟虚拟机栈所发挥的作用相似，区别在于虚拟机栈为虚拟机执行Java(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。
Java堆用于存放对象实例，是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块，同时也是所有线程共享的一块内存区域。
因为Java堆是垃圾收集器管理的主要区域，因此很多时候也被称为“GC"堆。由于现在收集器基本都采用分代收集算法，所以Java堆还可以细分为
新生代
老年代
永久代（永久代是Hotspot虚拟机特有的概念，是方法区的一种实现，别的JVM都没有这个东西。在Java 8中，永久代被彻底移除，取而代之的是另一块与堆不相连的本地内存——元空间。）
当一个对象被创建时，它首先进入新生代，之后有可能被转移到老年代中。
新生代存放着大量的生命很短的对象，因此新生代在三个区域中垃圾回收的频率最高。为了更高效地进行垃圾回收，把新生代继续划分成以下三个空间：
Eden
From Survivor
To Survivor
方法区与Java堆一样，各个线程共享的内存区域，存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即使编译器编译后的代码等数据。
运行时常量池方法区的一部分，用于存放编译器生成的各种字面量和符号引用。
运行时常量池相对于class文件常量池的另外一个重要特征是具备动态性，Java语言并不要求常量一定只有编译期才能产生，也就是并非预置入class文件中常量池的内容才能进入方法区运行时常量池，运行期间也可能将新的常量放入池中，这种特性被开发人员利用得比较多的便是String类的intern()方法。
直接内存在JDK1.4中新加入了NIO类，引入了一种基于通道与缓冲区的I/O方法，它可以使用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。
堆外内存之 DirectByteBuffer 详解
在语言层上，创建对象通常仅仅是一个new关键字而已，而当虚拟机遇到一条new执行时，将由一下步骤：
检查类是否加载、解析、初始化过，没有则先执行相应的类加载过程。
在堆中分配内存
划分可用空间：
指针碰撞：堆内存规整
空闲列表：堆内存不规整
并发问题
同步：采用CAS配上失败重试的方式保证更新操作的原子性
把内存分配动作按照线程划分在不同的空间之中进行
将分配到的内存空间都初始化零值
设置对象的类实例、元数据、哈希码、GC分代年龄等信息。
执行
对象在内存中储存的布局可以分为3块区域：
对象头
对象运行时数据、哈希码、GC分代年龄、锁状态标记、线程持有的锁、偏向线程ID等
类型执行：即对象执向它的类元数据的指针，指明对象数据哪个类的实例。
实例数据
对象真正存储的有效信息
对齐填充
占位符作用
对象的访问定位句柄定位
直接指针
内存溢出内存溢出out of memory，是指程序在申请空间时，没有足够的内存空间供其使用，出现了Out of memory error。
堆内存溢出当new一个对象或者数组时，如果超出了Jvm的head内存最大限制就会爆出异常。
伪代码：
while(ture){
new Object();
}
栈内存溢出
在Java虚拟机规范中，对这个栈规定了两种异常情况，如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，将抛出StackOutFlowError异常，如果虚拟机可以动态扩展（当前大部分Java虚拟机都可动态扩展，只不过Java虚拟机规范中也允许固定长度的虚拟机栈），当扩展时无法申请得到足够的内存时将会抛出OutOfMemory。
StackOutFlowError线程中的stack是线程私有的，默认大小通常为1M，可以通过-Xss来设置，-Xss越大，则线程获取的内存越大。
常见问题在线程内过度的调用函数，函数调用会消耗栈空间。
伪代码：
public void SOFETest(){
SOFETest();
}
OutOfMemoryError
Java的栈空间被所有线程分配成一块一块的，每个线程只占一块。而Jvm的栈空间的最小分配单位有-Xss来决定。-Xss有两个语义，即定义每个线程的栈大小，也定义了虚拟机的最小栈内存的分配单位。
如果申请的线程没有获得栈空间可以分配了就会抛出OutOfMemoryError。表示栈空间不足，溢出异常。
代码：该代码可能导致JVM无法申请得到太多的栈内存而导致操作系统因为栈空间不足假死。
public class Main {
public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
for(int i =0;i<1020000000;i++){
new Thread(new Runnable(){
@Override
public void run() {
int a = 1000;
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
countDownLatch.countDown();
}
}
内存泄漏
内存泄漏memory leak，指程序在申请内存之后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄漏危害可以忽略，多次memory leak将导致oom。
内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问（也许你把它的地址给弄丢了），而系统也不能再次将它分配给需要的程序。
jvm性能调优监控工具使用详解该部分内容转自：JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof使用详解
jps(Java Virture Machine Process Status Tool)jps主要用来输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下：
jps [options] [hostid]
如果不指定hostid就默认为当前主机或服务器。
命令行参数选项说明如下：
-q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数 -m 输出传入main方法的参数 -l 输出main类或Jar的全限名 -v 输出传入JVM的参数
比如下面：
root@ubuntu:/# jps -m -l 2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/local/artifactory-2.2.5/etc/jetty.xml 29920 com.sun.tools.hat.Main -port 9998 /tmp/dump.dat 3149 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start 30972 sun.tools.jps.Jps -m -l 8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start 25687 com.sun.tools.hat.Main -port 9999 dump.dat 21711 mrf-center.jarjstack
jstack主要用来查看某个Java进程内的线程堆栈信息。语法格式如下：
jstack [option] pid jstack [option] executable core jstack [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip
命令行参数选项说明如下：
-l long listings，会打印出额外的锁信息，在发生死锁时可以用jstack -l pid来观察锁持有情况 -m mixed mode，不仅会输出Java堆栈信息，还会输出C/C++堆栈信息（比如Native方法）
jstack可以定位到线程堆栈，根据堆栈信息我们可以定位到具体代码，所以它在JVM性能调优中使用得非常多。下面我们来一个实例找出某个Java进程中最耗费CPU的Java线程并定位堆栈信息，用到的命令有ps、top、printf、jstack、grep。
第一步先找出Java进程ID，我部署在服务器上的Java应用名称为mrf-center：
root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep root 21711 1 1 14:47 pts/3 00:02:10 java -jar mrf-center.jar
得到进程ID为21711，第二步找出该进程内最耗费CPU的线程，可以使用ps -Lfp pid或者ps -mp pid -o THREAD, tid, time或者top -Hp pid，我这里用第三个，输出如下：
TIME列就是各个Java线程耗费的CPU时间，CPU时间最长的是线程ID为21742的线程，用
printf "%x " 21742
得到21742的十六进制值为54ee，下面会用到。
OK，下一步终于轮到jstack上场了，它用来输出进程21711的堆栈信息，然后根据线程ID的十六进制值grep，如下：
root@ubuntu:/# jstack 21711 | grep 54ee "PollIntervalRetrySchedulerThread" prio=10 tid=0x00007f950043e000 nid=0x54ee in Object.wait() [0x00007f94c6eda000]
可以看到CPU消耗在PollIntervalRetrySchedulerThread这个类的Object.wait()，我找了下我的代码，定位到下面的代码：
// Idle wait
getLog().info("Thread [" + getName() + "] is idle waiting...");
schedulerThreadState = PollTaskSchedulerThreadState.IdleWaiting;
long now = System.currentTimeMillis();
long waitTime = now + getIdleWaitTime();
long timeUntilContinue = waitTime - now;
synchronized(sigLock) {
try {
if(!halted.get()) {
sigLock.wait(timeUntilContinue);
}
}
catch (InterruptedException ignore) {
}
}
它是轮询任务的空闲等待代码，上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就对应了前面的Object.wait()。
jmap（Memory Map）和jhat（Java Heap Analysis Tool）jmap用来查看堆内存使用状况，一般结合jhat使用。
jmap语法格式如下：
jmap [option] pid jmap [option] executable core jmap [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip
如果运行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令选项参数。
jmap -permstat pid
打印进程的类加载器和类加载器加载的持久代对象信息，输出：类加载器名称、对象是否存活（不可靠）、对象地址、父类加载器、已加载的类大小等信息，如下图：
使用jmap -heap pid查看进程堆内存使用情况，包括使用的GC算法、堆配置参数和各代中堆内存使用情况。比如下面的例子：
root@ubuntu:/# jmap -heap 21711 Attaching to process ID 21711, please wait... Debugger attached successfully. Server compiler detected. JVM version is 20.10-b01 using thread-local object allocation. Parallel GC with 4 thread(s) Heap Configuration: MinHeapFreeRatio = 40 MaxHeapFreeRatio = 70 MaxHeapSize = 2067791872 (1972.0MB) NewSize = 1310720 (1.25MB) MaxNewSize = 17592186044415 MB OldSize = 5439488 (5.1875MB) NewRatio = 2 SurvivorRatio = 8 PermSize = 21757952 (20.75MB) MaxPermSize = 85983232 (82.0MB) Heap Usage: PS Young Generation Eden Space: capacity = 6422528 (6.125MB) used = 5445552 (5.1932830810546875MB) free = 976976 (0.9317169189453125MB) 84.78829520089286% used From Space: capacity = 131072 (0.125MB) used = 98304 (0.09375MB) free = 32768 (0.03125MB) 75.0% used To Space: capacity = 131072 (0.125MB) used = 0 (0.0MB) free = 131072 (0.125MB) 0.0% used PS Old Generation capacity = 35258368 (33.625MB) used = 4119544 (3.9287033081054688MB) free = 31138824 (29.69629669189453MB) 11.683876009235595% used PS Perm Generation capacity = 52428800 (50.0MB) used = 26075168 (24.867218017578125MB) free = 26353632 (25.132781982421875MB) 49.73443603515625% used ....
使用jmap -histo[:live] pid查看堆内存中的对象数目、大小统计直方图，如果带上live则只统计活对象，如下：
root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more num #instances #bytes class name ---------------------------------------------- 1: 38445 55977362: 38445 5237288 3: 3500 3749504 4: 60858 3242600 5: 3500 2715264 6: 2796 2131424 7: 5543 1317400 [I 8: 13714 1010768 [C 9: 4752 1003344 [B 10: 1225 639656 11: 14194 454208 java.lang.String 12: 3809 396136 java.lang.Class 13: 4979 311952 [S 14: 5598 287064 [[I 15: 3028 266464 java.lang.reflect.Method 16: 280 163520 17: 4355 139360 java.util.HashMap$Entry 18: 1869 138568 [Ljava.util.HashMap$Entry; 19: 2443 97720 java.util.LinkedHashMap$Entry 20: 2072 82880 java.lang.ref.SoftReference 21: 1807 71528 [Ljava.lang.Object; 22: 2206 70592 java.lang.ref.WeakReference 23: 934 52304 java.util.LinkedHashMap 24: 871 48776 java.beans.MethodDescriptor 25: 1442 46144 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry 26: 804 38592 java.util.HashMap 27: 948 37920 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment 28: 1621 35696 [Ljava.lang.Class; 29: 1313 34880 [Ljava.lang.String; 30: 1396 33504 java.util.LinkedList$Entry 31: 462 33264 java.lang.reflect.Field 32: 1024 32768 java.util.Hashtable$Entry 33: 948 31440 [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;
class name是对象类型，说明如下：
B byte C char D double F float I int J long Z boolean [ 数组，如[I表示int[] [L+类名 其他对象
还有一个很常用的情况是：用jmap把进程内存使用情况dump到文件中，再用jhat分析查看。jmap进行dump命令格式如下：
jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid
我一样地对上面进程ID为21711进行Dump：
root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711 Dumping heap to /tmp/dump.dat ... Heap dump file created
dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，这里用jhat查看：
root@ubuntu:/# jhat -port 9998 /tmp/dump.dat Reading from /tmp/dump.dat... Dump file created Tue Jan 28 17:46:14 CST 2014 Snapshot read, resolving... Resolving 132207 objects... Chasing references, expect 26 dots.......................... Eliminating duplicate references.......................... Snapshot resolved. Started HTTP server on port 9998 Server is ready.
注意如果Dump文件太大，可能需要加上-J-Xmx512m这种参数指定最大堆内存，即jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然后就可以在浏览器中输入主机地址:9998查看了：
上面红线框出来的部分大家可以自己去摸索下，最后一项支持OQL（对象查询语言）。
jstat（JVM统计监测工具）语法格式如下：
jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ]
vmid是Java虚拟机ID，在Linux/Unix系统上一般就是进程ID。interval是采样时间间隔。count是采样数目。比如下面输出的是GC信息，采样时间间隔为250ms，采样数为4：
root@ubuntu:/# jstat -gc 21711 250 4 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT FGC FGCT GCT 192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1854.9 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1972.2 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1972.2 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 2109.7 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649
要明白上面各列的意义，先看JVM堆内存布局：
可以看出：
堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代 年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（From和To）
现在来解释各列含义：
S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used） EC、EU：Eden区容量和使用量 OC、OU：年老代容量和使用量 PC、PU：永久代容量和使用量 YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时 FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时 GCT：GC总耗时hprof（Heap/CPU Profiling Tool）
hprof能够展现CPU使用率，统计堆内存使用情况。
语法格式如下：
java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass java -Xrunprof[:options] ToBeProfiledClass javac -J-agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass
完整的命令选项如下：
Option Name and Value Description Default --------------------- ----------- ------- heap=dump|sites|all heap profiling all cpu=samples|times|old CPU usage off monitor=y|n monitor contention n format=a|b text(txt) or binary output a file=write data to file java.hprof[.txt] net= : send data over a socket off depth= stack trace depth 4 interval= sample interval in ms 10 cutoff= output cutoff point 0.0001 lineno=y|n line number in traces? y thread=y|n thread in traces? n doe=y|n dump on exit? y msa=y|n Solaris micro state accounting n force=y|n force output to y verbose=y|n print messages about dumps y
来几个官方指南上的实例。
CPU Usage Sampling Profiling(cpu=samples)的例子：
java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3 Hello
上面每隔20毫秒采样CPU消耗信息，堆栈深度为3，生成的profile文件名称是java.hprof.txt，在当前目录。
CPU Usage Times Profiling(cpu=times)的例子，它相对于CPU Usage Sampling Profile能够获得更加细粒度的CPU消耗信息，能够细到每个方法调用的开始和结束，它的实现使用了字节码注入技术（BCI）：
javac -J-agentlib:hprof=cpu=times Hello.java
Heap Allocation Profiling(heap=sites)的例子：
javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.java
Heap Dump(heap=dump)的例子，它比上面的Heap Allocation Profiling能生成更详细的Heap Dump信息：
javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java
虽然在JVM启动参数中加入-Xrunprof:heap=sites参数可以生成CPU/Heap Profile文件，但对JVM性能影响非常大，不建议在线上服务器环境使用。
垃圾收集器程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈这三个区域属于线程私有的，只存在于线程的生命周期内，线程结束之后也会消失，因此不需要对这三个区域进行垃圾回收。垃圾回收主要是针对 Java 堆和方法区进行。
判断对象是否死亡 引用计数算法给对象添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它，计数器值就加1；引用时效时，计算器值就减1；当计数器值为0的对象就是不可能再被使用的。
当两个对象相互引用时，此时引用计数器的值永远不为0，导致无法对它们进行垃圾回收。
public class ReferenceCountingGC {
public Object instance = null;
public static void testGC() {
ReferenceCountingGC objA = new ReferenceCountingGC();
ReferenceCountingGC objB = new ReferenceCountingGC();
objA .instance = objB ;
objB .instance = objA ;
objA = null;
objB = null;
System.gc();
}
}
可达性分析算法
以GC Roots为起始点，从这些节点开始向下搜索，能够搜索到的对象都是存活的，不可达的对象则为不可用。
在Java语言中，可作为GC Roots的对象包括下面几种：
虚拟机栈中引用的对象
方法区中静态属性引用的对象
方法区中常量引用的对象
本地方法栈中Native方法引用的对象
引用类型无论是引用计数算法还是可达性分析算法判断对象是否存活都与引用有关。在JDK1.2之后，Java对引用的概念进行了扩充，划分为强度不同的四个的引用类型。
强引用通过new来创建对象的引用类型，被强引用的对象永远不会被垃圾收集器回收。
Object obj = new Object();软引用
通过SortReference类来实现，只有在内存不足的时候才会被回收。
Object obj = new Object();
SoftReference
弱引用
通过WeakReference类来实现，只能存活到下一次垃圾收集发生之前。
Object obj = new Object();
WeakReference
WeakHashMap 的 Entry 继承自 WeakReference，主要用来实现缓存。
private static class Entry
