Java虚拟机

整理自 CyC2018 大神的笔记，以及周志明老师的《深入理解 Java 虚拟机》

• 一、Java 内存区域与内存溢出异常
  • 运行时数据区域
    • 程序计数器
    • Java 虚拟机栈
    • Java 堆
    • 方法区
    • 运行时常量池
    • 直接内存
  • HotSpot 虚拟机对象探秘
    • 创建对象
    • 对象的内存布局
    • 对象的访问定位
  • OutOfMemoryError 内存溢出异常(OOM))
    • Java 堆溢出
    • 虚拟机栈和本地方法栈溢出
    • 方法区和运行时常量池溢出
    • 本机内存直接溢出
    • PS：StackOverflowError异常
• 二、垃圾收集器
  • 判断一个对象是否可被回收
    • 1. 引用计数算法
    • 2. 可达性分析算法
    • 3. 方法区的回收
    • 4. finalize()
    • 引用类型
  • 垃圾收集算法
    • 1.标记 - 清除算法(Mark - Sweep)
    • 2.标记 - 整理算法(Mark - Compact)
    • 3.复制算法(Copying)
    • 4.分代收集算法(Generational Collection)
  • 垃圾收集器
    • 1. Serial 收集器
    • 2. ParNew 收集器
    • 3. Parallel Scavenge 收集器
    • 4. Serial Old 收集器
    • 5. Parallel Old 收集器
    • 6. CMS 收集器
    • 7. G1 收集器
• 三、内存分配和回收策略
  • Minor GC 和 Full GC
  • 内存分配策略
    • 1. 对象优先在 Eden 分配
    • 2. 大对象直接进入老年代
    • 3. 长期存活的对象进入老年代
    • 4. 动态对象年龄判定
    • 5. 空间分配担保
  • Full GC 的触发条件
    • 1. 调用 System.gc()
    • 2. 老年代空间不足
    • 3. 空间分配担保失败
    • 4. JDK 1.7 及以前的永久代空间不足
    • 5. 空间分配担保
• 四、类加载机制
  • 类的生命周期
  • 类加载过程
    • 1. 加载
    • 2. 验证
    • 3. 准备
    • 4. 解析
    • 5. 初始化
  • 类初始化时机
    • 1. 主动引用
    • 2. 被动引用
  • 类与类加载器
  • 类加载器分类
  • 双亲委派模型
    • 1. 工作过程
    • 2. 好处
    • 3. 实现
  • 自定义类加载器实现
• 五、Java 内存模型与线程
  • 硬件与效率的一致性
  • Java 内存模型
    • 主内存与工作内存
    • 内存间交互操作
    • 内存模型三大特性
    • 先行发生原则
  • Java 与线程
    • 线程的实现
    • Java 线程调度
    • 状态转换
• 六、线程安全
  • 五类各种操作共享的数据
    • 不可变
    • 绝对线程安全
    • 相对线程安全
    • 线程兼容
    • 线程对立
  • 线程安全的实现
    • 1. 不可变
    • 2. 互斥同步
    • 3. 非阻塞同步
    • 4. 无同步方案
• 七、锁优化
  • 自旋锁
  • 锁消除
  • 锁粗化
  • 轻量级锁
  • 偏向锁

一、Java 内存区域与内存溢出异常

运行时数据区域

程序计数器

程序计数器 (Program Counter Register) 是一块较小的内存空间，它可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。
记录正在执行的虚拟机字节码指令的地址（如果正在执行的是本地方法则为空）。

Java 虚拟机栈

虚拟机栈描述的是 Java 方法执行的内存模型：每个 Java 方法在执行的同时会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、常量池引用等信息。从方法调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在 Java 虚拟机栈中入栈和出栈的过程。

可以通过 -Xss 这个虚拟机参数来指定每个线程的 Java 虚拟机栈内存大小：

java -Xss512M HackTheJava

该区域可能抛出以下异常：

• 当线程请求的栈深度超过最大值，会抛出 StackOverflowError 异常；
• 栈进行动态扩展时如果无法申请到足够内存，会抛出 OutOfMemoryError 异常。

本地方法栈

本地方法栈 (Native Method Stack) 与虚拟机栈作用类似，只不过虚拟机栈为虚拟机提供执行 Java 方法(也就是字节码)的服务，而本地方法栈为虚拟机使用到的 Native 方法提供服务。

本地方法一般是用其它语言（C、C++ 或汇编语言等）编写的，并且被编译为基于本机硬件和操作系统的程序，对待这些方法需要特别处理。下图中 JNI 为 Java Native Interface。

该区域可能抛出以下异常： StackOverflowError 异常和 OutOfMemoryError 异常。

Java 堆

Java 堆 (Java Heap) 是 Java 虚拟机所管理的内存中最大的一块，是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例，几乎所有的对象实例都在这里分配内存。

Java 堆是垃圾收集器管理的主要区域，因此也被称为 “GC堆” (Garbage Collected Heap)。

现代的垃圾收集器基本都是采用分代收集算法，其主要的思想是针对不同类型的对象采取不同的垃圾回收算法。可以将堆分成两块：

• 新生代（Young Generation）
• 老年代（Old Generation）

堆不需要连续内存空间，并且可以动态增加其内存，增加失败会抛出 OutOfMemoryError 异常。

可以通过 -Xms 和 -Xmx 这两个虚拟机参数来指定一个程序的堆内存大小，第一个参数设置初始值，第二个参数设置最大值。

java -Xms1M -Xmx2M HackTheJava

方法区

方法区 (Method Area) 与 Java 堆一样，是被各个线程所共享的内存区域，它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。

和堆一样不需要连续的内存，并且可以动态扩展，动态扩展失败一样会抛出 OutOfMemoryError 异常。

对这块区域进行垃圾回收的主要目标是对常量池的回收和对类的卸载，但是一般比较难实现。

HotSpot 虚拟机把它当成永久代来进行垃圾回收。但很难确定永久代的大小，因为它受到很多因素影响，并且每次 Full GC 之后永久代的大小都会改变，所以经常会抛出 OutOfMemoryError 异常。为了更容易管理方法区，从 JDK 1.8 开始，移除永久代，并把方法区移至元空间，它位于本地内存中，而不是虚拟机内存中。

运行时常量池

运行时常量池 (Runtime Constant Pool) 是方法区的一部分。

Class 文件中的常量池（编译器生成的字面量和符号引用）会在类加载后被放入这个区域。

除了在编译期生成的常量，还允许动态生成，例如 String 类的 intern()。

受限于方法区，当常量池无法再申请到内存时会抛出 OutOfMemoryError 异常。

直接内存

直接内存 (Direct Memory) 并非虚拟机运行时数据区的一部分，在 JDK 1.4 中新引入了 NIO 类，它可以使用 Native 函数库直接分配堆外内存，然后通过 Java 堆里的 DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能，因为避免了在堆内存和堆外内存来回拷贝数据。

HotSpot 虚拟机对象探秘

创建对象

1. 虚拟机遇到一条 new 指令时，首先检查这个指令参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化，如果没有将先进行该类的加载。
2. 为新生对象分配内存，对象所占内存的大小其实在类加载完成后就可以确定的。这里相当于把一块确定大小的内存从 Java 堆划分出来，分配方式大致可分为：指针碰撞 (Bump the Pointer) 和空闲列表 (Free List) 两种。
3. 接下来虚拟机要对对象进行必要的设置，如该对象是哪个类的实例、如何才能找到该类的元数据信息、对象的哈希码、对象的 GC 分代年龄等信息，这些信息全部存在于对象头中（Object Header）。
4. 执行 init 方法，即对象初始化。经过上面几步之后一个新的对象已经产生了，但所有字段还都为零，执行 init 方法是为了将对象按照程序员的意愿进行初始化，这样一个真正的可用对象才算完全生产出来。

对象的内存布局

在 HotSpot 虚拟机中，对象在内存中存储的布局可以分为3块区域：对象头（Header）、实例数据（Instance Data）和对齐信息（Padding）。

对象头

对象头分为两个部分

• 第一部分：Mark Word
  • 用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码、GC 分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等。
  • Mark Word数据的长度在32位和64位的虚拟机（未开启压缩指针）中分别为 32bit 和 64bit。
  • GC分代年龄
    HotSpot使用分代垃圾回收机制，被分为三个代：年轻代（Young Generation）、年老代（Old Generation）和永久代（Permanent Generation）。(注意：Java8 去除了持久代)
  • 锁状态标志
    Mark Word 的最后 2bit 是锁状态标志位，用来标记当前对象的状态。对象的所处的状态决定了 Mark Word 存储的内容，如下表所示:

存储内容	标志位	状态
对象哈希码、对象分代年龄	01	未锁定
指向锁记录的指针	00	轻量级锁定
执行重量级锁定的指针	10	膨胀(重量级锁定)
空(不需要记录信息)	11	GC标记
偏向线程ID、偏向时间戳、对象分代年龄	01	可偏向

• 第二部分：类型指针
  • 对象指向它的类元数据的指针，虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例。

实例数据

实例数据是对象真正存储的有效信息，也是在程序代码中所定义的各种类型的字段内容。

对齐补充

不必然存在，也没有特别的含义，仅仅起了占位符的作用。HotSpot VM 规定对象的大小必须是8字节的整数倍，当对象实例数据没有对齐时，需要对齐填充补全。

对象的访问定位

目前主流的访问方式有使用句柄和直接指针两种。

通过句柄访问对象

通过直接指针访问对象

OutOfMemoryError 内存溢出异常(OOM)

Java 堆溢出

原因：Java堆用于储存对象实例，只要不断的创建对象，并且保证 GC Roots 到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象，那么在对象占用空间到最大堆的容量限制后就会产生 OOM。

溢出判断：异常栈信息 “java.lang.OutOfMemoryError” 后面会提示 “Java heap space” 。

处理方法：

1. 通过参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError，可以让虚拟机在出现内存溢出时 Dump 出当前的内存堆转储快照。
2. 用内存映像分析工具（如：Eclipse Memory Analyzer）对Dump出来的堆转储快照进行分析。找出原因是内存泄漏（Memory Leak）还是内存溢出（Memory Overflow）。
3. 如为内存泄漏（Memory Leak），则通过工具查看对象到 GC Roots 的引用链，找出泄漏对象是通过怎样的路径与 GC Roots 相关联并导致垃圾收集器无法自动回收。掌握了泄漏对象的类型信息及 GC Roots 引用链的信息后，就可以比较准确的定位出泄漏代码的位置，进行修改。
4. 如为内存溢出（Memory Overflow），则说明内存中的对象都是有用的对象，必须存活着。改进方法：
   • 根据机器物理内存调整虚拟机堆参数(-Xmx(堆最大值) 和 -Xms(最小值))，来扩大堆内存。
   • 检查代码中是否存在某些对象生命周期过长、持有状态时间过长等情况，减少程序运行期的内存消耗。

虚拟机栈和本地方法栈溢出

原因：建立过多线程导致内存溢出 OOM。操作系统分配给每个进程的内存空间是有限的，每个线程分配到的栈容量越大，可以建立的线程数就越少，建立线程时容易把空间耗尽，出现 OOM。分配给虚拟机栈和本地方法栈的内存空间是从剩余空间中瓜分的。剩余空间 = 机器总内存 - Java最大容量堆(Xmx) - 最大方法区容量(MaxPermSize) - 程序计数器消耗(很小) - 虚拟机进程本身消耗。

PS：虚拟机只提供了用户对 Java 堆和方法区这两块内存区域的管理方法（提供相应参数调整内存大小），其他的内存区域由操作系统管理。

溢出判断：异常栈信息 “java.lang.OutOfMemoryError” 后面跟着会提供具体原因，比如：unable to create new native thread。

处理方法：在不能减少线程数和更换64位虚拟机的情况下，只能通过减小 Java 堆的最大堆容量和方法区的容量来换取更多的线程可利用的空间-虚拟机栈。这种方式称之为“减少内存”。

方法区和运行时常量池溢出

原因：

• 运行时常量池溢出，比如使用 List 保持对常量池引用，避免 FullGC 回收常量池，导致常量池 OOM。
• 方法区用于存放 Class 的相关信息，运行时当大量的类需要加载，把方法区填满后，就会发生 OOM。

溢出判断：抛 OutOfMemoryError 异常，后面提示 PermGen space。

方法区填满溢出场景： a、主流框架 Spring、Hibernate (经常动态生成大量 Class 的应用)在对类进行增强时，会使用 GCLib 这类字节码增强技术，增强的类越多，就需要越大的方法区来保证动态生成的 Class 可以加载入内存。PS：CGLib 对类增强：运行中以该类作为父类生成该类的动态代理子类，动态代理子类中可以添加方法达到增强类的效果。 b、运行在 JVM 上的动态语言(如 Groovy)、大量 JSP 或者动态产生 JSP 文件的应用(JSP 第一次运行时需要编译为 Java 类)、基于 OSGi 的应用(即使是同一类文件，被不同的加载器加载也会视为不同的类)。

处理方法：经常动态生成大量 Class 的应用中，应该特别注意类的回收，由于一个类是否要被垃圾回收器回收掉，判定条件比较苛刻，所以方法区溢出是一种常见的内存溢出异常。

本机内存直接溢出

DirectMemory 容量可通过 -XX:MaxDirectMemorySize 指定，如果不指定，则默认与 Java 堆的最大值 (-Xmx) 一样。由 DirectMemory 导致的内存溢出不会在 Heap Dump 中看到明显异常。如果发现 OOM 之后 Dump 文件很小，而程序中又直接或间接使用了 NIO，则可以考虑一下这个溢出情况。

PS：StackOverflowError异常

原因：在单线程的情况下，当栈帧太大或者虚拟机栈容量太小，持续调用方法，向栈中放入栈帧导致线程所请求的栈深度大于虚拟机允许的最大栈深度时，虚拟机抛出 StackOverflowError。

解决方案：出现 StackOverflowError 异常时有错误堆栈可以阅读，直接查看抛出的异常信息，能够比较容易找到问题所在。

PS：虚拟机的默认设置下，栈深度在大多数情况下达到1000-2000万完全没有问题，对于正常的方法调用（包括递归），这个深度是够用的。

二、垃圾收集器

垃圾收集主要是针对堆和方法区进行。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，线程结束之后就会消失，因此不需要对这三个区域进行垃圾回收。

判断一个对象是否可被回收

1. 引用计数算法

为对象添加一个引用计数器，当对象增加一个引用时计数器加 1，引用失效时计数器减 1。引用计数为 0 的对象可被回收。

在两个对象出现循环引用的情况下，此时引用计数器永远不为 0，导致无法对它们进行回收。正是因为循环引用的存在，因此 Java 虚拟机不使用引用计数算法。

2. 可达性分析算法

以 GC Roots 为起始点进行搜索，可达的对象都是存活的，不可达的对象可被回收。

Java 虚拟机使用该算法来判断对象是否可被回收，GC Roots 一般包含以下内容：

• 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象
• 本地方法栈中 JNI (即一般说的 Native 方法)中引用的对象
• 方法区中类静态属性引用的对象
• 方法区中常量引用的对象

3. 方法区的回收

因为方法区主要存放永久代对象，而永久代对象的回收率比新生代低很多，所以在方法区上进行回收性价比不高。

主要是对常量池的回收和对类的卸载，回收废弃常量和无用的类。

为了避免内存溢出，在大量使用反射和动态代理的场景都需要虚拟机具备类卸载功能。

类的卸载条件很多，需要满足以下三个条件，并且满足了条件也不一定会被卸载：

• 该类所有的实例都已经被回收，此时堆中不存在该类的任何实例。
• 加载该类的 ClassLoader 已经被回收。
• 该类对应的 Class 对象没有在任何地方被引用，也就无法在任何地方通过反射访问该类方法。

4. finalize()

类似 C++ 的析构函数，用于关闭外部资源。但是 try-finally 等方式可以做得更好，并且该方法运行代价很高，不确定性大，无法保证各个对象的调用顺序，因此最好不要使用。

当一个对象可被回收时，如果需要执行该对象的 finalize() 方法，那么就有可能在该方法中让对象重新被引用，从而实现自救。自救只能进行一次，如果回收的对象之前调用了 finalize() 方法自救，后面回收时不会再调用该方法。

引用类型

无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量，还是通过可达性分析算法判断对象是否可达，判定对象是否可被回收都与引用有关。

Java 提供了四种强度不同的引用类型。

强引用

只要强引用还存在，被强引用关联的对象就不会被回收，使用 new 一个新对象的方式来创建强引用。

Object obj = new Object();

软引用

被软引用关联的对象只有在内存不够的情况下才会被回收。使用 SoftReference 类来创建软引用。

Object obj = new Object();
SoftReference<Object> sf = new SoftReference<Object>(obj);
obj = null;  // 使对象只被软引用关联

弱引用

被弱引用关联的对象一定会被回收，也就是说它只能存活到下一次垃圾回收发生之前。使用 WeakReference 类来创建弱引用。

Object obj = new Object();
WeakReference<Object> wf = new WeakReference<Object>(obj);
obj = null;

虚引用

又称为幽灵引用或者幻影引用，一个对象是否有虚引用的存在，不会对其生存时间造成影响，也无法通过虚引用得到一个对象。为一个对象设置虚引用的唯一目的是能在这个对象被回收时收到一个系统通知。

使用 PhantomReference 来创建虚引用。

Object obj = new Object();
PhantomReference<Object> pf = new PhantomReference<Object>(obj, null);
obj = null;

垃圾收集算法

1.标记 - 清除算法(Mark - Sweep)

标记要回收的对象，然后清除。

不足：

• 效率问题：标记和清除过程效率都不高；
• 空间问题：会产生大量不连续的内存碎片，导致无法给大对象分配内存。

2.标记 - 整理算法(Mark - Compact)

让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。

优点：不会产生内存碎片

不足：需要移动大量对象，处理效率比较低。

3.复制算法(Copying)

将内存划分为大小相等的两块，每次只使用其中一块，当这一块内存用完了就将还存活的对象复制到另一块上面，然后再把使用过的内存空间进行一次清理。

主要不足是只使用了内存的一半。

现在的商业虚拟机都采用这种收集算法回收新生代，但是并不是划分为大小相等的两块，而是一块较大的 Eden 空间和两块较小的 Survivor 空间，每次使用 Eden 和其中一块 Survivor。在回收时，将 Eden 和 Survivor 中还存活着的对象全部复制到另一块 Survivor 上，最后清理 Eden 和使用过的那一块 Survivor。

HotSpot 虚拟机的 Eden 和 Survivor 大小比例默认为 8:1，保证了内存的利用率达到 90%。如果每次回收有多于 10% 的对象存活，那么一块 Survivor 就不够用了，此时需要依赖于老年代进行空间分配担保，也就是借用老年代的空间存储放不下的对象。

4.分代收集算法(Generational Collection)

现在的商业虚拟机采用分代收集算法，它根据对象存活周期将内存划分为几块，不同块采用适当的收集算法。

一般将堆分为新生代和老年代。

• 新生代使用：复制算法
• 老年代使用：标记 - 清除 或者 标记 - 整理 算法

垃圾收集器

以上是 HotSpot 虚拟机中的 7 个垃圾收集器，连线表示垃圾收集器可以配合使用。

• 单线程与多线程：单线程指的是垃圾收集器只使用一个线程，而多线程使用多个线程；
• 串行与并行：串行指的是垃圾收集器与用户程序交替执行，这意味着在执行垃圾收集的时候需要停顿用户程序；并行指的是垃圾收集器和用户程序同时执行。除了 CMS 和 G1 之外，其它垃圾收集器都是以串行的方式执行。

1. Serial 收集器

Serial 翻译为串行，也就是说它以串行的方式执行。

它是单线程的收集器，只会使用一个线程进行垃圾收集工作。

它的优点是简单高效，在单个 CPU 环境下，由于没有线程交互的开销，因此拥有最高的单线程收集效率。

它是 Client 场景下的默认新生代收集器，因为在该场景下内存一般来说不会很大。它收集一两百兆垃圾的停顿时间可以控制在一百多毫秒以内，只要不是太频繁，这点停顿时间是可以接受的。

2. ParNew 收集器

它是 Serial 收集器的多线程版本。

它是 Server 场景下默认的新生代收集器，除了性能原因外，主要是因为除了 Serial 收集器，只有它能与 CMS 收集器配合使用。

3. Parallel Scavenge 收集器

与 ParNew 一样是多线程收集器。

其它收集器目标是尽可能缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间，而它的目标是达到一个可控制的吞吐量，因此它被称为“吞吐量优先”收集器。这里的吞吐量指 CPU 用于运行用户程序的时间占总时间的比值，即吞吐量 = 运行用户代码时间 / (运行用户代码时间 + 垃圾回收时间)。

停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序，良好的响应速度能提升用户体验。而高吞吐量则可以高效率地利用 CPU 时间，尽快完成程序的运算任务，适合在后台运算而不需要太多交互的任务。

缩短停顿时间是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的：新生代空间变小，垃圾回收变得频繁，导致吞吐量下降。

可以通过一个开关参数打开 GC 自适应的调节策略（GC Ergonomics），就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden 和 Survivor 区的比例、晋升老年代对象年龄等细节参数了。虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量。

4. Serial Old 收集器

是 Serial 收集器的老年代版本，使用单线程和”标记 - 整理”算法，也是给 Client 场景下的虚拟机使用。如果用在 Server 场景下，它有两大用途：

• 在 JDK 1.5 以及之前版本（Parallel Old 诞生以前）中与 Parallel Scavenge 收集器搭配使用。
• 作为 CMS 收集器的后备预案，在并发收集发生 Concurrent Mode Failure 时使用。

5. Parallel Old 收集器

是 Parallel Scavenge 收集器的老年代版本，使用多线程和”标记 - 整理”算法。

在注重吞吐量以及 CPU 资源敏感的场合，都可以优先考虑 Parallel Scavenge 加 Parallel Old 收集器。

6. CMS 收集器

CMS（Concurrent Mark Sweep）是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器，Mark Sweep 指的是标记 - 清除算法。

分为以下四个流程：

• 初始标记：仅仅只是标记一下 GC Roots 能直接关联到的对象，速度很快，需要停顿。
• 并发标记：进行 GC Roots Tracing 的过程，它在整个回收过程中耗时最长，不需要停顿。
• 重新标记：为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，需要停顿。
• 并发清除：不需要停顿。

在整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程中，收集器线程都可以与用户线程一起工作，不需要进行停顿。

具有以下缺点：

• 吞吐量低：低停顿时间是以牺牲吞吐量为代价的，导致 CPU 利用率不够高。
• 无法处理浮动垃圾，可能出现 Concurrent Mode Failure。浮动垃圾是指并发清除阶段由于用户线程继续运行而产生的垃圾，这部分垃圾只能到下一次 GC 时才能进行回收。由于浮动垃圾的存在，因此需要预留出一部分内存，意味着 CMS 收集不能像其它收集器那样等待老年代快满的时候再回收。如果预留的内存不够存放浮动垃圾，就会出现 Concurrent Mode Failure，这时虚拟机将临时启用 Serial Old 来替代 CMS。
• 标记 - 清除算法导致的空间碎片，往往出现老年代空间剩余，但无法找到足够大连续空间来分配当前对象，不得不提前触发一次 Full GC。

7. G1 收集器

G1（Garbage-First），它是一款面向服务端应用的垃圾收集器，在多 CPU 和大内存的场景下有很好的性能。HotSpot 开发团队赋予它的使命是未来可以替换掉 CMS 收集器。

堆被分为新生代和老年代，其它收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老年代，而 G1 可以直接对新生代和老年代一起回收。

G1 把堆划分成多个大小相等的独立区域（Region），新生代和老年代不再物理隔离。

通过引入 Region 的概念，从而将原来的一整块内存空间划分成多个的小空间，使得每个小空间可以单独进行垃圾回收。这种划分方法带来了很大的灵活性，使得可预测的停顿时间模型成为可能。通过记录每个 Region 垃圾回收时间以及回收所获得的空间（这两个值是通过过去回收的经验获得），并维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的 Region。

每个 Region 都有一个 Remembered Set，用来记录该 Region 对象的引用对象所在的 Region。通过使用 Remembered Set，在做可达性分析的时候就可以避免全堆扫描。

如果不计算维护 Remembered Set 的操作，G1 收集器的运作大致可划分为以下几个步骤：

• 初始标记
• 并发标记
• 最终标记：为了修正在并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分标记记录，虚拟机将这段时间对象变化记录在线程的 Remembered Set Logs 里面，最终标记阶段需要把 Remembered Set Logs 的数据合并到 Remembered Set 中。这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。
• 筛选回收：首先对各个 Region 中的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的 GC 停顿时间来制定回收计划。此阶段其实也可以做到与用户程序一起并发执行，但是因为只回收一部分 Region，时间是用户可控制的，而且停顿用户线程将大幅度提高收集效率。

具备如下特点：

• 并行与并发：G1 能充分利用多 CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个 CPU 或 CPU 核心来缩短停顿时间，部分其他收集器原本需要停顿 Java 线程执行的 GC 动作，G1 收集器仍然可以通过并发地方式让 Java 程序继续执行。
• 分代收集：分代概念在 G1 中得以保留。
• 空间整合：整体来看是基于“标记 - 整理”算法实现的收集器，从局部（两个 Region 之间）上来看是基于“复制”算法实现的，这意味着运行期间不会产生内存空间碎片。
• 可预测的停顿：能让使用者明确指定在一个长度为 M 毫秒的时间片段内，消耗在 GC 上的时间不得超过 N 毫秒。

三、内存分配和回收策略

Minor GC 和 Full GC

• Minor GC：回收新生代，因为新生代对象存活时间很短，因此 Minor GC 会频繁执行，执行的速度一般也会比较快。
• Full GC：回收老年代和新生代，老年代对象其存活时间长，因此 Full GC 很少执行，执行速度会比 Minor GC 慢很多。

内存分配策略

1. 对象优先在 Eden 分配

大多数情况下，对象在新生代 Eden 上分配，当 Eden 空间不够时，发起 Minor GC。

2. 大对象直接进入老年代

大对象是指需要连续内存空间的对象，最典型的大对象是那种很长的字符串以及数组。

经常出现大对象会提前触发垃圾收集以获取足够的连续空间分配给大对象。

-XX:PretenureSizeThreshold，大于此值的对象直接在老年代分配，避免在 Eden 和 Survivor 之间的大量内存复制。

3. 长期存活的对象进入老年代

为对象定义年龄计数器，对象在 Eden 出生并经过一次 Minor GC 后依然存活，并且能被 Survivor 容纳的话，将移动到 Survivor 中，年龄就增加 1 岁，增加到一定年龄(默认15岁)则移动到老年代中。

-XX:MaxTenuringThreshold 用来定义年龄的阈值。

4. 动态对象年龄判定

虚拟机并不是永远要求对象的年龄必须达到 MaxTenuringThreshold 才能晋升老年代，如果在 Survivor 中相同年龄所有对象大小的总和大于 Survivor 空间的一半，则年龄大于或等于该年龄的对象可以直接进入老年代，无需等到 MaxTenuringThreshold 中要求的年龄。

5. 空间分配担保

在发生 Minor GC 之前，虚拟机先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间，如果条件成立的话，那么 Minor GC 可以确认是安全的。

如果不成立的话虚拟机会查看 HandlePromotionFailure 的值是否允许担保失败，如果允许那么就会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于，将尝试着进行一次 Minor GC；如果小于，或者 HandlePromotionFailure 的值不允许冒险，那么就要进行一次 Full GC。

Full GC 的触发条件

对于 Minor GC，其触发条件非常简单，当 Eden 空间满时，就将触发一次 Minor GC。而 Full GC 则相对复杂，有以下条件：

1. 调用 System.gc()

只是建议虚拟机执行 Full GC，但是虚拟机不一定真正去执行。不建议使用这种方式，而是让虚拟机管理内存。

2. 老年代空间不足

老年代空间不足的常见场景为前文所讲的大对象直接进入老年代、长期存活的对象进入老年代等。

为了避免以上原因引起的 Full GC，应当尽量不要创建过大的对象以及数组。除此之外，可以通过 -Xmn 虚拟机参数调大新生代的大小，让对象尽量在新生代被回收掉，不进入老年代。还可以通过 -XX:MaxTenuringThreshold 调大对象进入老年代的年龄，让对象在新生代多存活一段时间。

3. 空间分配担保失败

使用复制算法的 Minor GC 需要老年代的内存空间作担保，如果担保失败会执行一次 Full GC。具体内容请参考上面的第 5 小节。

4. JDK 1.7 及以前的永久代空间不足

在 JDK 1.7 及以前，HotSpot 虚拟机中的方法区是用永久代实现的，永久代中存放的为一些 Class 的信息、常量、静态变量等数据。

当系统中要加载的类、反射的类和调用的方法较多时，永久代可能会被占满，在未配置为采用 CMS GC 的情况下也会执行 Full GC。如果经过 Full GC 仍然回收不了，那么虚拟机会抛出 java.lang.OutOfMemoryError。

为避免以上原因引起的 Full GC，可采用的方法为增大永久代空间或转为使用 CMS GC。

5. Concurrent Mode Failure

执行 CMS GC 的过程中同时有对象要放入老年代，而此时老年代空间不足（可能是 GC 过程中浮动垃圾过多导致暂时性的空间不足），便会报 Concurrent Mode Failure 错误，并触发 Full GC。

四、类加载机制

类是在运行期间第一次使用时动态加载的，而不是一次性加载所有类。因为如果一次性加载，那么会占用很多的内存。

类的生命周期

包括以下 7 个阶段：

• 加载 (Loading)
• 验证 (Verification)
• 准备 (Preparation)
• 解析 (Resolution)
• 初始化 (Initialization)
• 使用 (Using)
• 卸载 (Unloading)

其中，验证、准备、解析3个部分统称为连接 (Linking)

类加载过程

包含了加载、验证、准备、解析和初始化这 5 个阶段。

1. 加载

加载是类加载的一个阶段，注意不要混淆。

加载过程完成以下三件事：

• 通过类的完全限定名称获取定义该类的二进制字节流。
• 将该字节流表示的静态存储结构转换为方法区的运行时存储结构。
• 在内存中生成一个代表该类的 Class 对象，作为方法区中该类各种数据的访问入口。

其中二进制字节流可以从以下方式中获取：

• 从 ZIP 包读取，成为 JAR、EAR、WAR 格式的基础。
• 从网络中获取，最典型的应用是 Applet。
• 运行时计算生成，例如动态代理技术，在 java.lang.reflect.Proxy 使用 ProxyGenerator.generateProxyClass 的代理类的二进制字节流。
• 由其他文件生成，例如由 JSP 文件生成对应的 Class 类。

2. 验证

确保 Class 文件的字节流中包含的信息符合当前虚拟机的要求，并且不会危害虚拟机自身的安全。

3. 准备

准备阶段是正式为类变量分配内存并设置类变量初始值的阶段，这些变量所使用的内存都将在方法区中进行分配。

类变量是被 static 修饰的变量，不包括实例变量。实例变量不会在这阶段分配内存，它会在对象实例化时随着对象一起被分配在堆中。应该注意到，实例化不是类加载的一个过程，类加载发生在所有实例化操作之前，并且类加载只进行一次，实例化可以进行多次。

初始值一般为 0 值，例如下面的类变量 value 被初始化为 0 而不是 123。

public static int value = 123;

如果类变量是常量，那么它将初始化为表达式所定义的值而不是 0。例如下面的常量 value 被初始化为 123 而不是 0。

public static final int value = 123;

4. 解析

将常量池的符号引用替换为直接引用的过程。

其中解析过程在某些情况下可以在初始化阶段之后再开始，这是为了支持 Java 的动态绑定。

5. 初始化

初始化阶段才真正开始执行类中定义的 Java 程序代码。初始化阶段是虚拟机执行类构造器 <clinit>() 方法的过程。在准备阶段，类变量已经赋过一次系统要求的初始值，而在初始化阶段，根据程序员通过程序制定的主观计划去初始化类变量和其它资源。

<clinit>() 是由编译器自动收集类中所有类变量的赋值动作和静态语句块中的语句合并产生的，编译器收集的顺序由语句在源文件中出现的顺序决定。特别注意的是，静态语句块只能访问到定义在它之前的类变量，定义在它之后的类变量只能赋值，不能访问。例如以下代码：

public class Test {
    static {
        i = 0;                // 给变量赋值可以正常编译通过
        System.out.print(i);  // 这句编译器会提示“非法向前引用”
    }
    static int i = 1;
}

由于父类的 <clinit>() 方法先执行，也就意味着父类中定义的静态语句块的执行要优先于子类。例如以下代码：

static class Parent {
    public static int A = 1;
    static {
        A = 2;
    }
}

static class Sub extends Parent {
    public static int B = A;
}

public static void main(String[] args) {
     System.out.println(Sub.B);  // 2
}

接口中不可以使用静态语句块，但仍然有类变量初始化的赋值操作，因此接口与类一样都会生成 <clinit>() 方法。但接口与类不同的是，执行接口的 <clinit>() 方法不需要先执行父接口的 <clinit>() 方法。只有当父接口中定义的变量使用时，父接口才会初始化。另外，接口的实现类在初始化时也一样不会执行接口的 <clinit>() 方法。

虚拟机会保证一个类的 <clinit>() 方法在多线程环境下被正确的加锁和同步，如果多个线程同时初始化一个类，只会有一个线程执行这个类的 <clinit>() 方法，其它线程都会阻塞等待，直到活动线程执行 <clinit>() 方法完毕。如果在一个类的 <clinit>() 方法中有耗时的操作，就可能造成多个线程阻塞，在实际过程中此种阻塞很隐蔽。

类初始化时机

1. 主动引用

虚拟机规范中并没有强制约束何时进行加载，但是规范严格规定了有且只有下列五种情况必须对类进行初始化（加载、验证、准备都会随之发生）：

• 遇到 new、getstatic、putstatic、invokestatic 这四条字节码指令时，如果类没有进行过初始化，则必须先触发其初始化。最常见的生成这 4 条指令的场景是：使用 new 关键字实例化对象的时候；读取或设置一个类的静态字段（被 final 修饰、已在编译期把结果放入常量池的静态字段除外）的时候；以及调用一个类的静态方法的时候。
• 使用 java.lang.reflect 包的方法对类进行反射调用的时候，如果类没有进行初始化，则需要先触发其初始化。
• 当初始化一个类的时候，如果发现其父类还没有进行过初始化，则需要先触发其父类的初始化。
• 当虚拟机启动时，用户需要指定一个要执行的主类（包含 main() 方法的那个类），虚拟机会先初始化这个主类；
• 当使用 JDK 1.7 的动态语言支持时，如果一个 java.lang.invoke.MethodHandle 实例最后的解析结果为 REF_getStatic, REF_putStatic, REF_invokeStatic 的方法句柄，并且这个方法句柄所对应的类没有进行过初始化，则需要先触发其初始化；

2. 被动引用

以上 5 种场景中的行为称为对一个类进行主动引用。除此之外，所有引用类的方式都不会触发初始化，称为被动引用。被动引用的常见例子包括：

• 通过子类引用父类的静态字段，不会导致子类初始化。

System.out.println(SubClass.value);  // value 字段在 SuperClass 中定义

• 通过数组定义来引用类，不会触发此类的初始化。该过程会对数组类进行初始化，数组类是一个由虚拟机自动生成的、直接继承自 Object 的子类，其中包含了数组的属性和方法。

SuperClass[] sca = new SuperClass[10];

• 常量在编译阶段会存入调用类的常量池中，本质上并没有直接引用到定义常量的类，因此不会触发定义常量的类的初始化。

System.out.println(ConstClass.HELLOWORLD);

类与类加载器

两个类相等，需要类本身相等，并且使用同一个类加载器进行加载。这是因为每一个类加载器都拥有一个独立的类名称空间。

这里的相等，包括类的 Class 对象的 equals() 方法、isAssignableFrom() 方法、isInstance() 方法的返回结果为 true，也包括使用 instanceof 关键字做对象所属关系判定结果为 true。

类加载器分类

从 Java 虚拟机的角度来讲，只存在以下两种不同的类加载器：

• 启动类加载器（Bootstrap ClassLoader），使用 C++ 实现，是虚拟机自身的一部分；
• 所有其它类的加载器，使用 Java 实现，独立于虚拟机，继承自抽象类 java.lang.ClassLoader。

从 Java 开发人员的角度看，类加载器可以划分得更细致一些：

• 启动类加载器 (Bootstrap ClassLoader) 此类加载器负责将存放在 <JRE_HOME>\lib 目录中的，或者被 -Xbootclasspath 参数所指定的路径中的，并且是虚拟机识别的（仅按照文件名识别，如 rt.jar，名字不符合的类库即使放在 lib 目录中也不会被加载）类库加载到虚拟机内存中。启动类加载器无法被 Java 程序直接引用，用户在编写自定义类加载器时，如果需要把加载请求委派给启动类加载器，直接使用 null 代替即可。

• 扩展类加载器 (Extension ClassLoader) 这个类加载器是由 ExtClassLoader (sun.misc.Launcher$ExtClassLoader) 实现的。它负责将 <JAVA_HOME>/lib/ext 或者被 java.ext.dir 系统变量所指定路径中的所有类库加载到内存中，开发者可以直接使用扩展类加载器。

• 应用程序类加载器 (Application ClassLoader) 这个类加载器是由 AppClassLoader（sun.misc.Launcher$AppClassLoader）实现的。由于这个类加载器是 ClassLoader 中的 getSystemClassLoader() 方法的返回值，因此一般称为系统类加载器。它负责加载用户类路径（ClassPath）上所指定的类库，开发者可以直接使用这个类加载器，如果应用程序中没有自定义过自己的类加载器，一般情况下这个就是程序中默认的类加载器。

双亲委派模型

应用程序是由三种类加载器互相配合从而实现类加载，除此之外还可以加入自己定义的类加载器。

下图展示了类加载器之间的层次关系，称为双亲委派模型（Parents Delegation Model）。该模型要求除了顶层的启动类加载器外，其它的类加载器都要有自己的父类加载器。这里的父子关系一般通过组合关系（Composition）来实现，而不是继承关系（Inheritance）。

1. 工作过程

一个类加载器首先将类加载请求转发到父类加载器，只有当父类加载器无法完成时才尝试自己加载。

2. 好处

使得 Java 类随着它的类加载器一起具有一种带有优先级的层次关系，从而使得基础类得到统一。

例如 java.lang.Object 存放在 rt.jar 中，如果编写另外一个 java.lang.Object 并放到 ClassPath 中，程序可以编译通过。由于双亲委派模型的存在，所以在 rt.jar 中的 Object 比在 ClassPath 中的 Object 优先级更高，这是因为 rt.jar 中的 Object 使用的是启动类加载器，而 ClassPath 中的 Object 使用的是应用程序类加载器。rt.jar 中的 Object 优先级更高，那么程序中所有的 Object 都是这个 Object。

3. 实现

以下是抽象类 java.lang.ClassLoader 的代码片段，其中的 loadClass() 方法运行过程如下：先检查类是否已经加载过，如果没有则让父类加载器去加载。当父类加载器加载失败时抛出 ClassNotFoundException，此时尝试自己去加载。

public abstract class ClassLoader {
    // The parent class loader for delegation
    private final ClassLoader parent;

    public Class<?> loadClass(String name) throws ClassNotFoundException {
        return loadClass(name, false);
    }

    protected Class<?> loadClass(String name, boolean resolve) throws ClassNotFoundException {
        synchronized (getClassLoadingLock(name)) {
            // First, check if the class has already been loaded
            Class<?> c = findLoadedClass(name);
            if (c == null) {
                try {
                    if (parent != null) {
                        c = parent.loadClass(name, false);
                    } else {
                        c = findBootstrapClassOrNull(name);
                    }
                } catch (ClassNotFoundException e) {
                    // ClassNotFoundException thrown if class not found
                    // from the non-null parent class loader
                }

                if (c == null) {
                    // If still not found, then invoke findClass in order
                    // to find the class.
                    c = findClass(name);
                }
            }
            if (resolve) {
                resolveClass(c);
            }
            return c;
        }
    }

    protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundException {
        throw new ClassNotFoundException(name);
    }
}

自定义类加载器实现

以下代码中的 FileSystemClassLoader 是自定义类加载器，继承自 java.lang.ClassLoader，用于加载文件系统上的类。它首先根据类的全名在文件系统上查找类的字节代码文件（.class 文件），然后读取该文件内容，最后通过 defineClass() 方法来把这些字节代码转换成 java.lang.Class 类的实例。

java.lang.ClassLoader 的 loadClass() 实现了双亲委派模型的逻辑，自定义类加载器一般不去重写它，但是需要重写 findClass() 方法。

public class FileSystemClassLoader extends ClassLoader {

    private String rootDir;

    public FileSystemClassLoader(String rootDir) {
        this.rootDir = rootDir;
    }

    protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundException {
        byte[] classData = getClassData(name);
        if (classData == null) {
            throw new ClassNotFoundException();
        } else {
            return defineClass(name, classData, 0, classData.length);
        }
    }

    private byte[] getClassData(String className) {
        String path = classNameToPath(className);
        try {
            InputStream ins = new FileInputStream(path);
            ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
            int bufferSize = 4096;
            byte[] buffer = new byte[bufferSize];
            int bytesNumRead;
            while ((bytesNumRead = ins.read(buffer)) != -1) {
                baos.write(buffer, 0, bytesNumRead);
            }
            return baos.toByteArray();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    private String classNameToPath(String className) {
        return rootDir + File.separatorChar
                + className.replace('.', File.separatorChar) + ".class";
    }
}

五、Java 内存模型与线程

硬件与效率的一致性

由于处理器上的寄存器的读写的速度比内存快几个数量级，所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存 (Cache) 来作为内存。

加入高速缓存带来了一个新的问题：缓存一致性。如果多个缓存共享同一块主内存区域，那么多个缓存的数据可能会不一致，需要一些协议来解决这个问题。

Java 内存模型

Java 内存模型试图屏蔽各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让 Java 程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。主要目标是定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从外存中取出变量这样的底层细节。

主内存与工作内存

所有的变量都存储在主内存中，每个线程还有自己的工作内存，工作内存存储在高速缓存或者寄存器中，保存了该线程使用的变量的主内存副本拷贝。

线程只能直接操作工作内存中的变量，不同线程之间的变量值传递需要通过主内存来完成。

内存间交互操作

Java 内存模型定义了 8 个操作来完成主内存和工作内存的交互操作。

• lock(锁定)：作用于主内存的变量，把一个变量标识为一条线程独占的状态
• unlock(解锁)：作用于主内存的变量，把一个处于锁定状态的变量释放出来，释放后的变量才可以被其他线程锁定
• read(读取)：作用于主内存的变量，把一个变量的值从主内存传输到线程的工作内存中，以便随后的 load 动作使用
• load(载入)：作用于工作内存的变量，在 read 之后执行，把 read 从主内存中得到的变量值放入工作内存的变量副本中
• use(使用)：作用于工作内存的变量，把工作内存中一个变量的值传递给执行引擎，每当虚拟机遇到一个需要使用到变量的值的字节码指令时将会执行这个操作
• assign(赋值)：作用于工作内存的变量，把一个从执行引擎接收到的值赋给工作内存的变量，每当虚拟机遇到一个给变量赋值的字节码指令时执行这个操作
• store(存储)：作用于工作内存的变量，把工作内存中的一个变量的值传送到主内存中，以便后面的 write 操作使用
• write(写入)：作用于主内存的变量，在 store 之后执行，把 store 从工作内存中得到的变量的值放入主内存的变量中

内存模型三大特性

1. 原子性

Java 内存模型保证了 read、load、use、assign、store、write、lock 和 unlock 操作具有原子性，例如对一个 int 类型的变量执行 assign 赋值操作，这个操作就是原子性的。但是 Java 内存模型允许虚拟机将没有被 volatile 修饰的 64 位数据（long，double）的读写操作划分为两次 32 位的操作来进行，即 load、store、read 和 write 操作可以不具备原子性。

有一个错误认识就是，int 等原子性的类型在多线程环境中不会出现线程安全问题。前面的线程不安全示例代码中，cnt 属于 int 类型变量，1000 个线程对它进行自增操作之后，得到的值为 997 而不是 1000。

为了方便讨论，将内存间的交互操作简化为 3 个：load、assign、store。

下图演示了两个线程同时对 cnt 进行操作，load、assign、store 这一系列操作整体上看不具备原子性，那么在 T1 修改 cnt 并且还没有将修改后的值写入主内存，T2 依然可以读入旧值。可以看出，这两个线程虽然执行了两次自增运算，但是主内存中 cnt 的值最后为 1 而不是 2。因此对 int 类型读写操作满足原子性只是说明 load、assign、store 这些单个操作具备原子性。

AtomicInteger 能保证多个线程修改的原子性。

使用 AtomicInteger 重写之前线程不安全的代码之后得到以下线程安全实现：

public class AtomicExample {
    private AtomicInteger cnt = new AtomicInteger();

    public void add() {
        cnt.incrementAndGet();
    }

    public int get() {
        return cnt.get();
    }
}

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    final int threadSize = 1000;
    AtomicExample example = new AtomicExample(); // 只修改这条语句
    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadSize);
    ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    for (int i = 0; i < threadSize; i++) {
        executorService.execute(() -> {
            example.add();
            countDownLatch.countDown();
        });
    }
    countDownLatch.await();
    executorService.shutdown();
    System.out.println(example.get());
}

1000

除了使用原子类之外，也可以使用 synchronized 互斥锁来保证操作的原子性。它对应的内存间交互操作为：lock 和 unlock，在虚拟机实现上对应的字节码指令为 monitorenter 和 monitorexit。

public class AtomicSynchronizedExample {
    private int cnt = 0;

    public synchronized void add() {
        cnt++;
    }

    public synchronized int get() {
        return cnt;
    }
}

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    final int threadSize = 1000;
    AtomicSynchronizedExample example = new AtomicSynchronizedExample();
    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadSize);
    ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    for (int i = 0; i < threadSize; i++) {
        executorService.execute(() -> {
            example.add();
            countDownLatch.countDown();
        });
    }
    countDownLatch.await();
    executorService.shutdown();
    System.out.println(example.get());
}

1000

2. 可见性

可见性指当一个线程修改了共享变量的值，其它线程能够立即得知这个修改。Java 内存模型是通过在变量修改后将新值同步回主内存，在变量读取前从主内存刷新变量值来实现可见性的。

主要有三种实现可见性的方式：

• volatile
• synchronized，对一个变量执行 unlock 操作之前，必须把变量值同步回主内存。
• final，被 final 关键字修饰的字段在构造器中一旦初始化完成，并且没有发生 this 逃逸（其它线程通过 this 引用访问到初始化了一半的对象），那么其它线程就能看见 final 字段的值。

对前面的线程不安全示例中的 cnt 变量使用 volatile 修饰，不能解决线程不安全问题，因为 volatile 并不能保证操作的原子性。

3. 有序性

有序性是指：在本线程内观察，所有操作都是有序的。在一个线程观察另一个线程，所有操作都是无序的，无序是因为发生了指令重排序。在 Java 内存模型中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。

volatile 关键字通过添加内存屏障的方式来禁止指令重排，即重排序时不能把后面的指令放到内存屏障之前。

也可以通过 synchronized 来保证有序性，它保证每个时刻只有一个线程执行同步代码，相当于是让线程顺序执行同步代码。

先行发生原则

上面提到了可以用 volatile 和 synchronized 来保证有序性。除此之外，JVM 还规定了先行发生原则，让一个操作无需控制就能先于另一个操作完成。

1. 单一线程原则

Single Thread rule

在一个线程内，在程序前面的操作先行发生于后面的操作。

2. 管程锁定规则

Monitor Lock Rule

一个 unlock 操作先行发生于后面对同一个锁的 lock 操作。

3. volatile 变量规则

Volatile Variable Rule

对一个 volatile 变量的写操作先行发生于后面对这个变量的读操作。

4. 线程启动规则

Thread Start Rule

Thread 对象的 start() 方法调用先行发生于此线程的每一个动作。

5. 线程加入规则

Thread Join Rule

Thread 对象的结束先行发生于 join() 方法返回。

6. 线程中断规则

Thread Interruption Rule

对线程 interrupt() 方法的调用先行发生于被中断线程的代码检测到中断事件的发生，可以通过 interrupted() 方法检测到是否有中断发生。

7. 对象终结规则

Finalizer Rule

一个对象的初始化完成（构造函数执行结束）先行发生于它的 finalize() 方法的开始。

8. 传递性

Transitivity

如果操作 A 先行发生于操作 B，操作 B 先行发生于操作 C，那么操作 A 先行发生于操作 C。

Java 与线程

线程是比进程更轻量级的调度执行单位，线程的引入，可以把一个进程的资源分配和执行调度分开，各个线程既可以共享进程资源(内存地址，文件 IO 等)，又可以独立调度（线程是 CPU 调度的基本单位）。

Thread类的所有关键方法都声明了native的，意味着这个方法没有使用或无法使用平台无关的手段来实现，也有可能是为了执行效率。

实现线程主要有三种方式：使用内核线程实现，使用用户线程实现和使用用户线程加轻量级进程混合实现。

线程的实现

1. 使用内核线程实现

内核线程（KLT，Kernel-Level Thread），直接由操作系统内核（Kernel，即内核）支持的线程。

程序一般不会去直接使用内核线程，而是去使用内核线程的一种高级接口——轻量级进程（LWP），即通常意义上的线程。

2. 使用用户线程实现

广义上，内核线程以外，就是用户线程。轻量级也算用户线程，但轻量级进程的实现始终是建立在内核上的，许多操作都要进行系统调度，效率会受到限制。

狭义上，用户线程指完全建立在用户空间的线程库上。这种线程不需要切换内核态，效率非常高且低消耗，也可以支持规模更大的线程数量，部分高性能数据库中的多线程就是由用户线程实现的。这种进程与用户线程之间1：N的关系称为一对多的线程模型。

用户线程优势在于不需要系统内核支援，劣势也在于没有系统内核的支援，所有的线程操作都是需要用户程序自己处理。阻塞处理等问题的解决十分困难，甚至不可能完成。所以使用用户线程会非常复杂。

3. 用户线程加轻量级进程混合实现

内核线程与用户线程混合使用。可以使用内核提供的线程调度功能及处理器映射，并且用户线程的系统调用要通过轻量级线程来完成，大大降低整个进程被完全阻塞的风险。用户线程与轻量级进程比例是N:M。

4. Java线程的实现

JDK1.2 之前，绿色线程——用户线程。JDK1.2——基于操作系统原生线程模型来实现。

Sun JDK,它的Windows版本和 Linux 版本都使用一对一的线程模型实现，一条Java线程就映射到一条轻量级进程之中。

Solaris 同时支持一对一和多对多。

Java 线程调度

线程调度是指系统为线程分配处理器使用权的过程，主要调度方式分两种，分别是协同式线程调度和抢占式线程调度。

协同式线程调度

线程执行时间由线程本身来控制，线程把自己的工作执行完之后，要主动通知系统切换到另外一个线程上。

优点：实现简单，且切换操作对线程自己是可知的，没啥线程同步问题。

缺点：线程执行时间不可控制，如果一个线程有问题，可能一直阻塞在那里。

抢占式调度

每个线程将由系统来分配执行时间，线程的切换不由线程本身来决定（Java 中，Thread.yield() 可以让出执行时间，但无法获取执行时间）。线程执行时间系统可控，也不会有一个线程导致整个进程阻塞。

Java线程调度就是抢占式调度

希望系统能给某些线程多分配一些时间，给一些线程少分配一些时间，可以通过设置线程优先级来完成。Java语言一共10个级别的线程优先级（Thread.MIN_PRIORITY至Thread.MAX_PRIORITY），在两线程同时处于ready状态时，优先级越高的线程越容易被系统选择执行。但优先级并不是很靠谱，因为Java线程是通过映射到系统的原生线程上来实现的，所以线程调度最终还是取决于操作系统。

状态转换

六、线程安全

当多个线程访问一个对象时，如果不用考虑这些线程在运行时环境下的调度和交替执行，也不需要考虑进行额外的同步，或者在调用方进行任何其他的写作操作，调用这个对象的行为都可以获得正确的结果，那这个对象时线程安全的。

五类各种操作共享的数据

不可变

一定是线程安全的，如用 final 关键字修饰的变量，String 对象，枚举类型，部分 Number 子类，如 Double, Long 等数值包装类，BigInteger, BigDecimal 等大数据类型

绝对线程安全

对于 Java API 中标注自己是线程安全的类，大多不是绝对的线程安全，如 Vector，虽然他的 add()，get()，remove() 方法都是被 synchronized 修饰的，但是在多线程的环境中，如果不在方法中做额外的操作，仍然是不安全的。

相对线程安全

通常意义上的线程安全，它需要保证对这个对象单独的操作是线程安全的，我们在调用的时候不需要做额外的保障措施，但对于一些特定顺序连续调用，可能需要在调用端使用额外的同步手段来保证调用的顺序性。如 Vector， HashTable。

线程兼容

指对象本身并不是线程安全的，但是可以通过在调用端正确地使用同步手段来保证对象在并发环境中可以安全滴使用，如 HashMap，ArrayList。

线程对立

指无论调用段是否采用了同步措施，都无法在多线程环境中并发使用的代码，如 resume(), suspend()，如果两个线程同时持有一个线程对象，一个尝试恢复线程，一个尝试中断线程，如果并发进行的话，无论调用时是否进行了同步，目标线程都是存在死锁风险。

线程安全的实现

1. 不可变

不可变（Immutable）的对象一定是线程安全的，不需要再采取任何的线程安全保障措施。只要一个不可变的对象被正确地构建出来，永远也不会看到它在多个线程之中处于不一致的状态。多线程环境下，应当尽量使对象成为不可变，来满足线程安全。

不可变的类型：

• final 关键字修饰的基本数据类型
• String
• 枚举类型
• Number 部分子类，如 Long 和 Double 等数值包装类型，BigInteger 和 BigDecimal 等大数据类型。但同为 Number 的原子类 AtomicInteger 和 AtomicLong 则是可变的。

对于集合类型，可以使用 Collections.unmodifiableXXX() 方法来获取一个不可变的集合。

public class ImmutableExample {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        Map<String, Integer> unmodifiableMap = Collections.unmodifiableMap(map);
        unmodifiableMap.put("a", 1);
    }
}

Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException
    at java.util.Collections$UnmodifiableMap.put(Collections.java:1457)
    at ImmutableExample.main(ImmutableExample.java:9)

Collections.unmodifiableXXX() 先对原始的集合进行拷贝，需要对集合进行修改的方法都直接抛出异常。

public V put(K key, V value) {
    throw new UnsupportedOperationException();
}

2. 互斥同步

在多线程访问的时候，保证同一时间只有一条线程使用。而互斥是实现同步的一种手段，临界区(Critical Section)，互斥量(Mutex)，信号量(Semaphore)都是主要的互斥实现方式。

Java中实现互斥同步的两种方法

1. 使用 synchronized 实现同步，编译之后会形成 monitorenter 和 monitorexit 这两个字节码指令，这两个字节码都需要一个 reference 类型的参数来指明要锁定和解锁的对象。如果 Java 程序中的 synchronized 明确制定了对象参数，那就是这个对象的 reference；如果没有明确指定，那就根据 synchronized 修饰的是实例方法还是类方法，去取对应的对象实例或 Class 对象来作为锁对象。还有个锁的计数器，来记录拥有锁的次数，跟 AQS 里面的 state 一样。

2. 还可以使用 java.util.concurrent(J.U.C) 包中的重入锁（ReentrantLock）来实现同步，在基本用法上，与 synchronized 很相似，他们都具备一样的线程重入特性，只是代码写法上有点区别，一个表现为 API 层面的互斥锁（lock() 和 unlock() 方法配合 try/finally 语句块来完成），另一个表现为原生语法层面的互斥锁。不过，相比 synchronized,ReentrantLock 增加了一些高级功能，主要有以下3项：等待可中断、可实现公平锁，以及锁可以绑定多个条件。

   • 等待可中断是指当持有锁的线程长期不释放锁的时候，正在等待的线程可以选择放弃等待，改为处理其他事情，可中断特性对处理执行时间非常长的同步块很有帮助。
   • 公平锁是指多个线程在等待同一个锁时，必须按照申请锁的时间顺序来依次获得锁；而非公平锁则不保证这一点，在锁被释放时，任何一个等待锁的线程都有机会获得锁。synchronized 中的锁是非公平的， ReentrantLock 默认情况下也是非公平的，但可以通过带布尔值的构造函数要求使用公平锁。
   • 锁绑定多个条件是指一个 ReentrantLock 对象可以同时绑定多个 Condition 对象，而在 synchronized 中，锁对象的 wait() 和 notify() 或 notifyAll() 方法可以实现一个隐含的条件，如果要和多于一个的条件关联的时候，就不得不额外地添加一个锁，而 ReentrantLock 则无须这样做，只需要多次调用 newCondition() 方法即可。

缺点

互斥同步最主要的问题就是线程阻塞和唤醒所带来的性能问题，因此这种同步也称为阻塞同步。

互斥同步属于一种悲观的并发策略，总是认为只要不去做正确的同步措施，那就肯定会出现问题。无论共享数据是否真的会出现竞争，它都要进行加锁（这里讨论的是概念模型，实际上虚拟机会优化掉很大一部分不必要的加锁）、用户态核心态转换、维护锁计数器和检查是否有被阻塞的线程需要唤醒等操作。

###3. 非阻塞同步

基于冲突检测的乐观并发策略，通俗地说，就是先进行操作，如果没有其他线程争用共享数据，那操作就成功了；如果共享数据有争用，产生了冲突，那就再采取其他的补偿措施（最常见的补偿措施就是不断地重试，直到成功为止），这种乐观的并发策略的许多实现都不需要把线程挂起，因此这种操作称为非阻塞同步（Non-Blocking Synchronization）。

乐观并发策略需要“硬件指令集”，这类指令常用的有：

• 测试并设置（Test-and-Set）
• 获取并增加（Fetch-and-Increment）
• 交换（Swap）

• 比较并交换（Compare-and-Swap，下文称CAS）

• 加载链接/条件存储（Load-Linked/Store-Conditional，下文称LL/SC）

CAS

随着硬件指令集的发展，我们可以使用基于冲突检测的乐观并发策略：先进行操作，如果没有其它线程争用共享数据，那操作就成功了，否则采取补偿措施（不断地重试，直到成功为止）。这种乐观的并发策略的许多实现都不需要将线程阻塞，因此这种同步操作称为非阻塞同步。

乐观锁需要操作和冲突检测这两个步骤具备原子性，这里就不能再使用互斥同步来保证了，只能靠硬件来完成。硬件支持的原子性操作最典型的是：比较并交换（Compare-and-Swap，CAS）。CAS 指令需要有 3 个操作数，分别是内存地址 V、旧的预期值 A 和新值 B。当执行操作时，只有当 V 的值等于 A，才将 V 的值更新为 B。

AtomicInteger

J.U.C 包里面的整数原子类 AtomicInteger 的方法调用了 Unsafe 类的 CAS 操作。

以下代码使用了 AtomicInteger 执行了自增的操作。

private AtomicInteger cnt = new AtomicInteger();

public void add() {
    cnt.incrementAndGet();
}

以下代码是 incrementAndGet() 的源码，它调用了 Unsafe 的 getAndAddInt() 。

public final int incrementAndGet() {
    return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}

以下代码是 getAndAddInt() 源码，var1 指示对象内存地址，var2 指示该字段相对对象内存地址的偏移，var4 指示操作需要加的数值，这里为 1。通过 getIntVolatile(var1, var2) 得到旧的预期值，通过调用 compareAndSwapInt() 来进行 CAS 比较，如果该字段内存地址中的值等于 var5，那么就更新内存地址为 var1+var2 的变量为 var5+var4。

可以看到 getAndAddInt() 在一个循环中进行，发生冲突的做法是不断的进行重试。

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
    int var5;
    do {
        var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
    } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));

    return var5;
}

ABA

如果一个变量初次读取的时候是 A 值，它的值被改成了 B，后来又被改回为 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被改变过。

J.U.C 包提供了一个带有标记的原子引用类 AtomicStampedReference 来解决这个问题，它可以通过控制变量值的版本来保证 CAS 的正确性。大部分情况下 ABA 问题不会影响程序并发的正确性，如果需要解决 ABA 问题，改用传统的互斥同步可能会比原子类更高效。

4. 无同步方案

要保证线程安全，并不是一定就要进行同步。如果一个方法本来就不涉及共享数据，那它自然就无须任何同步措施去保证正确性。

栈封闭

多个线程访问同一个方法的局部变量时，不会出现线程安全问题，因为局部变量存储在虚拟机栈中，属于线程私有的。

public class StackClosedExample {
    public void add100() {
        int cnt = 0;
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            cnt++;
        }
        System.out.println(cnt);
    }
}

public static void main(String[] args) {
    StackClosedExample example = new StackClosedExample();
    ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    executorService.execute(() -> example.add100());
    executorService.execute(() -> example.add100());
    executorService.shutdown();
}

100
100

线程本地存储（Thread Local Storage）

如果一段代码中所需要的数据必须与其他代码共享，那就看看这些共享数据的代码是否能保证在同一个线程中执行。如果能保证，我们就可以把共享数据的可见范围限制在同一个线程之内，这样，无须同步也能保证线程之间不出现数据争用的问题。

符合这种特点的应用并不少见，大部分使用消费队列的架构模式（如“生产者-消费者”模式）都会将产品的消费过程尽量在一个线程中消费完。其中最重要的一个应用实例就是经典 Web 交互模型中的“一个请求对应一个服务器线程”（Thread-per-Request）的处理方式，这种处理方式的广泛应用使得很多 Web 服务端应用都可以使用线程本地存储来解决线程安全问题。

可以使用 java.lang.ThreadLocal 类来实现线程本地存储功能。

对于以下代码，thread1 中设置 threadLocal 为 1，而 thread2 设置 threadLocal 为 2。过了一段时间之后，thread1 读取 threadLocal 依然是 1，不受 thread2 的影响。

public class ThreadLocalExample {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            threadLocal.set(1);
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(threadLocal.get());
            threadLocal.remove();
        });
        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            threadLocal.set(2);
            threadLocal.remove();
        });
        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

1

为了理解 ThreadLocal，先看以下代码：

public class ThreadLocalExample1 {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocal threadLocal1 = new ThreadLocal();
        ThreadLocal threadLocal2 = new ThreadLocal();
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            threadLocal1.set(1);
            threadLocal2.set(1);
        });
        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            threadLocal1.set(2);
            threadLocal2.set(2);
        });
        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

它所对应的底层结构图为：

每个 Thread 都有一个 ThreadLocal.ThreadLocalMap 对象。

/* ThreadLocal values pertaining to this thread. This map is maintained
 * by the ThreadLocal class. */
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

当调用一个 ThreadLocal 的 set(T value) 方法时，先得到当前线程的 ThreadLocalMap 对象，然后将 ThreadLocal->value 键值对插入到该 Map 中。

public void set(T value) {
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
}

get() 方法类似。

public T get() {
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null) {
        ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
        if (e != null) {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            T result = (T)e.value;
            return result;
        }
    }
    return setInitialValue();
}

ThreadLocal 从理论上讲并不是用来解决多线程并发问题的，因为根本不存在多线程竞争。

在一些场景 (尤其是使用线程池) 下，由于 ThreadLocal.ThreadLocalMap 的底层数据结构导致 ThreadLocal 有内存泄漏的情况，应该尽可能在每次使用 ThreadLocal 后手动调用 remove()，以避免出现 ThreadLocal 经典的内存泄漏甚至是造成自身业务混乱的风险。

可重入代码（Reentrant Code）

这种代码也叫做纯代码（Pure Code），可以在代码执行的任何时刻中断它，转而去执行另外一段代码（包括递归调用它本身），而在控制权返回后，原来的程序不会出现任何错误。

可重入代码有一些共同的特征，例如不依赖存储在堆上的数据和公用的系统资源、用到的状态量都由参数中传入、不调用非可重入的方法等。

七、锁优化

这里的锁优化主要是指 JVM 对 synchronized 的优化。

自旋锁

互斥同步进入阻塞状态的开销都很大，应该尽量避免。在许多应用中，共享数据的锁定状态只会持续很短的一段时间。自旋锁的思想是让一个线程在请求一个共享数据的锁时执行忙循环（自旋）一段时间，如果在这段时间内能获得锁，就可以避免进入阻塞状态。

自旋锁虽然能避免进入阻塞状态从而减少开销，但是它需要进行忙循环操作占用 CPU 时间，它只适用于共享数据的锁定状态很短的场景。

在 JDK 1.6 中引入了自适应的自旋锁。自适应意味着自旋的次数不再固定了，而是由前一次在同一个锁上的自旋次数及锁的拥有者的状态来决定。

锁消除

锁消除是指对于被检测出不可能存在竞争的共享数据的锁进行消除。

锁消除主要是通过逃逸分析来支持，如果堆上的共享数据不可能逃逸出去被其它线程访问到，那么就可以把它们当成私有数据对待，也就可以将它们的锁进行消除。

对于一些看起来没有加锁的代码，其实隐式的加了很多锁。例如下面的字符串拼接代码就隐式加了锁：

public static String concatString(String s1, String s2, String s3) {
    return s1 + s2 + s3;
}

String 是一个不可变的类，编译器会对 String 的拼接自动优化。在 JDK 1.5 之前，会转化为 StringBuffer 对象的连续 append() 操作：

public static String concatString(String s1, String s2, String s3) {
    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    sb.append(s1);
    sb.append(s2);
    sb.append(s3);
    return sb.toString();
}

每个 append() 方法中都有一个同步块。虚拟机观察变量 sb，很快就会发现它的动态作用域被限制在 concatString() 方法内部。也就是说，sb 的所有引用永远不会逃逸到 concatString() 方法之外，其他线程无法访问到它，因此可以进行消除。

锁粗化

如果一系列的连续操作都对同一个对象反复加锁和解锁，频繁的加锁操作就会导致性能损耗。

上一节的示例代码中连续的 append() 方法就属于这类情况。如果虚拟机探测到由这样的一串零碎的操作都对同一个对象加锁，将会把加锁的范围扩展（粗化）到整个操作序列的外部。对于上一节的示例代码就是扩展到第一个 append() 操作之前直至最后一个 append() 操作之后，这样只需要加锁一次就可以了。

轻量级锁

JDK 1.6 引入了偏向锁和轻量级锁，从而让锁拥有了四个状态：无锁状态（unlocked）、偏向锁状态（biasble）、轻量级锁状态（lightweight locked）和重量级锁状态（inflated）。

以下是 HotSpot 虚拟机对象头的内存布局，这些数据被称为 Mark Word。其中 tag bits 对应了五个状态，这些状态在右侧的 state 表格中给出。除了 marked for gc 状态，其它四个状态已经在前面介绍过了。

下图左侧是一个线程的虚拟机栈，其中有一部分称为 Lock Record 的区域，这是在轻量级锁运行过程创建的，用于存放锁对象的 Mark Word。而右侧就是一个锁对象，包含了 Mark Word 和其它信息。

轻量级锁是相对于传统的重量级锁而言，它使用 CAS 操作来避免重量级锁使用互斥量的开销。对于绝大部分的锁，在整个同步周期内都是不存在竞争的，因此也就不需要都使用互斥量进行同步，可以先采用 CAS 操作进行同步，如果 CAS 失败了再改用互斥量进行同步。

当尝试获取一个锁对象时，如果锁对象标记为 0 01，说明锁对象的锁未锁定（unlocked）状态。此时虚拟机在当前线程的虚拟机栈中创建 Lock Record，然后使用 CAS 操作将对象的 Mark Word 更新为 Lock Record 指针。如果 CAS 操作成功了，那么线程就获取了该对象上的锁，并且对象的 Mark Word 的锁标记变为 00，表示该对象处于轻量级锁状态。

如果 CAS 操作失败了，虚拟机首先会检查对象的 Mark Word 是否指向当前线程的虚拟机栈，如果是的话说明当前线程已经拥有了这个锁对象，那就可以直接进入同步块继续执行，否则说明这个锁对象已经被其他线程线程抢占了。如果有两条以上的线程争用同一个锁，那轻量级锁就不再有效，要膨胀为重量级锁。

偏向锁

偏向锁的思想是偏向于让第一个获取锁对象的线程，这个线程在之后获取该锁就不再需要进行同步操作，甚至连 CAS 操作也不再需要。

当锁对象第一次被线程获得的时候，进入偏向状态，标记为 1 01。同时使用 CAS 操作将线程 ID 记录到 Mark Word 中，如果 CAS 操作成功，这个线程以后每次进入这个锁相关的同步块就不需要再进行任何同步操作。

当有另外一个线程去尝试获取这个锁对象时，偏向状态就宣告结束，此时撤销偏向（Revoke Bias）后恢复到未锁定状态或者轻量级锁状态。