JVM(一)

java内存区域

public class kafka {
public static void main(String[] args) {
        ReplicaManager replicaManager = new ReplicaManager();
        replicaManager.loadReplicasFromDisk();
    }
}
public class ReplicaManager {
public void loadReplicasFromDisk() {
        Boolean hasFinishedLoad = false;
if (isLoacalDataCorrupt()) {
//....
        }
    }
public Boolean isLoacalDataCorrupt() {
        Boolean isCorrupt = false;
return isCorrupt;
    }
}

首先，你的JVM进程启动，首先会加载你的kafka类到内存中，然后有一个main线程，开始执行你的kafka中main方法

main线程是关联了一个程序计数器，那么他执行到哪一行行指令，就会记录到哪里

其次，就是main 线程在执行main方法的时候，会在main线程关联的java虚拟机栈里，压入一个main方法的帧栈，接着发现需要创建ReplicaManager类的实例对象，此时就会加载ReplicaManager类加载到内存中

然后一个Replication的对象实例分配到java堆内存，然后main方法的帧栈里的局部变量引入一个replication变量，让他引用ReplicaManager对象在java堆内存中的地址，

接着，main线程开始执行RelicaManager对象的方法，会一次执行到方法对应的帧栈中，执行完方法之后，再把方法对应的帧栈从java虚拟机栈里出栈。

双亲委派机制

扩展类加载器

Bootstrap ClassLoader,主要负责加载在安装的java目录下的核心类，在JDK安装目录下有一个lib目录，这个就是java的一些核心思路，支撑java系统的运行，

扩展类加载器

Extension ClassLoader,这个类加载器其实也是类似的，就是加载JDK安装目录下的lib\ext目录的一些类。

应用程序类加载器

这个就是负责加载classPath环境变量所指定路径的类，就是你写的代码，

自定义类加载器

根据你的需求加载你的类

双亲委派机制

JVM的类加载器是有亲子层级结构的，就是启动类加载器是最上层，扩展类加载器第二层，应用程序类加载器，最后一层就是自定义加载器

例如，JVM加载ReplicaManager类，此时用用程序类加载器就会问自己的爸爸，就是扩展类加载器，你能加载整个类吗，然后扩展加载器直接问自己的爸爸，启动类加载器，你能加载整个类吗,启动类加载器就会在自己的加载的目录寻找，发现没有找到，就会告诉自己的儿子，你去加载，然后扩展类加载器，也没有找到，就会告诉自己的儿子，你去加载，应用程序类加载器，就会看时候是自己的负责范围，果然是自己的，然后就会加载整个类到内存中去，这就是所谓的双亲委派模型，先找父亲加载,不行就去由儿子加载，这样的话，可以避免多层级的加载器结构重复加载某些类。

Tomcat这种web容器中类加载器如何设计实现

首先Tomcat类加载体系如下图，他是自定义了许多类加载器

Tomcat自定义了Common,Catalina,Shared等类加载器，其实就是用来加载tomcat自己的一些核心基础类库，然后tomcat每个部署在的web应用都有一个对应的WebApp类加载器，负责加载我们部署的这个Web应用的类，至于Jsp类加载器，则是给每个jsp都准备了一个Jsp类加载器，切记的是Tomcat是打破了双亲委派机制，

每个WebAPP负责加载对应的那个web引用的class文件，也即是我们写好的某个系统打包好的war包中的所有class文件，不会上传给上层类加载器去加载.

tomcat如何打破双亲委派机制

common类加载器,tomcat最基本的类加载器，加载的class可以被tomcat容器本身访问以及各个WebApp访问，实现共有类库，war和tomcat可以通用这个类class

cacalina类加载器，加载的webapp不可见，加载的是tomcat容器私有的类加载器,就是

shared类加载器，各个webapp共享类加载器，对于所有的webapp可见，但是对于Tomcat容器不可见,所有的webapp可以共用加载的类库，如上图的war1和war2使用同一个的mysql5.6的类，这个mysql就是share类加载器加载

webapp类加载器，各个webapp的私有加载器,仅对webapp可见，这个就是为了不同war包可能引用不同的版本，起到隔离的作用，

jsp类加载器,加载的仅仅是这个jsp所编译出来的class文件，当web容器检测到jsp修改了，然后新建一个jsp实例，就会替换旧的jsp实例

分代模型

我们知道我们代码写的对象大部分存活的周期极短，少数对象是长期存活的，JVM使用分代模型，存储不同的对象，将java堆内存划分为年轻代和老年代，

顾名思义，年轻代存放存放存活周期短的对象，老年代存放长期存在的对象

public class kafka {
    private static  ReplicaFetcher fetcher = new ReplicaFetcher();  
public static void main(String[] args) {
       loadReplicasFromDisk();        
        while (true){
           fetchReplicasFromRemote();
           Thread.sleep(2000);
       }        
    }    
private static void loadReplicasFromDisk(){
        ReplicaManager replicaManager = new ReplicaManager();
        replicaManager.load();
    }
public static void fetchReplicasFromRemote(){
        fetcher.fetch();
    }
}

例如代码，他们在java堆内存中是如何分布的，如下图

然后一旦loadReplicasFromDisk执行完毕之后，方法的帧栈就会出栈，对应的年轻代里的ReplicaManager对象也会被回收掉，如下图

永久代

JVM里的永久代其实就是我们之前说的方法区,可以理解就是所谓的永久代,你可以认为永久代就是放一些类信息的

方法区会进行垃圾回收吗，满足下面条件就可以回收引用

1. 首先该类的所有实例对象都已经从java堆内存被回收
2. 其次加载这个类的classLoader已经被回收
3. 最后，对该类class对象没有任何应用

JVM内存中如何分配，如何流转

大部分的对象都是优先在新生代分配内存的，正如上面类静态变量fetcher用用的RelicaFetcher对象，会长期存活内存中，其实他刚开始的时候也是存活在新生代,最后经过多次垃圾回收之后，最后转移到老年代

那么什么时候进行垃圾回收

其实并不是java堆内存的对象没有引用，并不一定会发生垃圾回收,实际上垃圾回收也是需要条件的

常见的是当新生代预分配内存空间，几乎被对象占满了，但是还有对象创建，这个时候就要进行垃圾回收，新生代内存空间的垃圾回收称为Minor GC,有时候也叫 Young GC,这个时候就会回收没有任何引用的对象.

长期存活的对象会躲过多次垃圾回收，

比如上面说的ReplicaFetcher实例对象,他长期被静变量引用，所以他在新生代不会别回收，但是我们JVM有一条规定，当成功回收15次之后，还是没有回收,就会进入老年代,因此老年代放的就是年纪大的对象.

JVM核心参数

如何设置JVM堆内存

如上图一个支付系统，每天产生100万的订单，当然正常的生产环境不会在一台机器上，假设我们有三个机器，如下部署，每台机器每秒大概有30个请求

对于上面我们看看我们如何预估如何设置JVM堆内存大小

1. 每条订单大约多少内存 我们的interger是4个字节,Long是8个字节等等，按此计算，假设我们的一个订单对象大概是500字节，不到1kb
2. 实际估算要加10-20倍 由于我们创建订单不仅仅是订单对象，可能还有其他对象，比如我们的而此时的订单，30*500=1500,15kb，加上其他对象，每秒产生几百kb到1Mb
3. 触发Minor GC 我就认为每秒产生1M，当过一段时间产生了几十万对象，此时占据了几百M内存,此时可能新生代快满了
4. 此时如何设置JVM堆内存 假设我们机器是2核4G,机器本身就要占用内存空间，最后留给JVM的最多有2G,此时JVM还有方法区，栈内存，堆内存，留给堆内存可能只有1G，但是堆内存还分为新生代和老年代，留给新生代的空间假设只有500M，此时我们的系统每秒1M，不到500秒，新生代就满了，就会发生GC 这样频繁GC，是一种不好的现象，再比如我们用4核8G，再次计算半个小时到一个小时，才会发生一次Minor GC,其实我们也可以再多部署几台机器，比如5台机器，平均每天每秒也就20订单对象，这样对每台机器的请求越少，JVM压力越小

按照上面步骤合理的预估你们生产环境，将事半功倍。

如何堆内存设置不合适会出现什么情况

比如我们有一台2核4G机器，分给堆内存是1G，但是对于新生代就是500MB，正常情况下没有问题，但是在大促销的时候，我们就可以发现问题

假设每秒产生100个对象，每个对象500字节，就有50kb,此时我们要在此基础上乘以20倍,此时就是大约1M

而每秒产生1M，几百秒之后，新生代就会慢，此时就会发生Minor GC,频繁的发生GC,就会导致系统卡顿，体验不好

极端情况下，每秒1000个对象，最终系统内存每秒有10MB，甚至几十MB,同时系统的CPU,资源性能急剧下降，就会导致请求变慢，最后在Minor GC之后,但是还会有几十MB没有被回收，慢慢的就会导致进入老年代

如果进入老年代，那就会更加糟糕，因为老年代的GC，是非常慢的，老年代频繁的GC,最后有可能造成内存溢出，极大的影响性能