Java 内存从分配到泄露

引言

　　如果你被问及Android内存泄露，而你只能背出几种常见的内存泄露的场景以及解决方案，却不能从更深层次的原理上去解释它，那么是时候补一补Java虚拟机的基础知识了。文章较长，请耐心阅读，相信会有所收获。

Java内存区域划分

　　许多程序员将Java内存简单粗暴地分为栈内存和堆内存，事实上，它至少可以分为堆、栈、方法区、本地方法栈等部分。借用《深入理解Java虚拟机》一书中的一张图，看图说话。



栈(Stack)：

　　图中称作虚拟机栈(VM Stack)，这里简称栈。栈内存用作在方法执行时创建栈帧(Stack Frame)存放局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等。而局部变量表存放基本数据类型、对象引用、returnAddress类型的数据。方法调用时栈帧进栈，执行结束时栈帧出栈，局部变量自动销毁，不需要GC。想一想递归调用的“栈溢出”就很好理解了，以及Debug时查看的调用栈。栈内存是线程私有的，即每条线程都有独立的存储，各条线程之间互不影响。栈内存的特点是分配效率高但是容量有限。

堆(Heap)：

　　主要存放对象实例和数组，是线程共享的。堆内存中的对象不会随着方法执行结束而销毁，需要GC。它的特点是容量大，是Java内存管理中最大的一块，是GC主要区域，也是内存泄露的主要区域。

方法区(Mehtod Area)：

　　很多人习惯称之为静态区，它存放的是类信息、常量、静态变量、JIT编译后的代码数据等。方法区是线程共享的，需要GC。

本地方法栈(Native Mehtod Stack)：

　　类似栈，线程私有，不需要GC，区别是它服务于JNI。

程序计数器(Computer Counter Register)：

　　当前线程所执行的字节码的行号指示器，线程私有，不需要GC。

由以上划分可知，当我们编写的一个类被加载后，类信息、静态变量、常量等放在方法区；代码中的A a=new A( )，A a部分放在栈中，new A( )部分放在堆中；int b这样的变量也放在栈中。本地方法栈和程序计数器我们不做过多讨论，重点关注栈、堆、和方法区。　

对象的创建过程

稍微了解一下对象的创建过程。它大致分为４个步骤：

检查类是否被加载，如果未加载则先加载

在堆上为新生对象分配内存　

设置对象Header，如对象HashCode、GC分代年龄、类型指针等

执行《init》方法初始化　

Java内存回收机制

　　内存区域划分好了，对象和变量创建好了，程序运行着，部分方法已经执行完了，那么哪些内存需要回收？何时回收？如何回收？已知所有的对象实例和数组都要在堆上分配，那我们重点关注这块最大的内存是如何回收的。

堆的回收

　　C++中，程序员在一个对象使用完毕时手动free/delete并赋值为null来回收对象占用的内存。Java使用众所周知的垃圾回收器来回收对象，那么它如何确定一个对象已经完成使命，可以被回收了呢？

引用计数算法

　　最简单的方法是给每个对象维护一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，对应的计数器加1；引用失效时，计数器减1；当计数器小于等于0时，对象就可以被回收了。

　　引用计数算法简单高效，但它最大的问题是无法解决对象之间的循环引用问题。比如以下代码：

A a =new A();
B b =new B();
a.x=b;
b.x=a;
a=null;
b=null;

　　如上图右半部分，“A的实例”持有“B的实例”的引用，“B的实例”持有“A的实例”的引用。但是没有其他任何地方引用这两个实例。如果采用引用计数法，它们的引用计数器都不为0，垃圾回收器一直都不会回收它们；但实际上系统中并不需要再次使用这两个对象，这势必造成内存泄露——占着茅坑不拉屎。假如系统中有大量的这种循环引用的对象存在，并且每个这样的对象占用的内存都较大，那么系统很快就会因为内存溢出而崩溃。

可达性分析算法

　　Java虚拟机采用可达性分析算法来判定对象的存活与否。它应用图论的思想，堆中的每个对象实例都是图的一个顶点，一个对象对另一个对象的引用是一条有向边。在图的所有顶点中，以一系列称为“GC Roots”的顶点作为起始点，沿着有向边向下搜索，走过的路径成为引用链(Reference Chain)。当起始点集合到某个顶点不可达，即GC Roots到某个对象不存任何一条引用链时，则证明此对象是不可用的，可以回收。如下图右半部分，可达性分析算法可以解决对象间循环引用的问题。



　　Java中可作为GC Roots的对象包括以下几种：

栈中引用的对象

方法区中静态熟悉引用的对象

方法区中常量引用的对象

本地方法栈中JNI引用的对象

　　到这里，我们已经可以简单解释内存泄露了。原本应该正常回收的对象，如上图右半部分，如果因为某种原因，变成上图左半部分一样，变成GC Roots可达了，那么这些对象就不会被及时回收，造成资源浪费，是为内存泄露。好比是小明用过的厕所，本来应该把门打开，其他人可以接着使用，但是小明不再继续使用，却把门锁了，别人用不了。小明是GC Roots或者和GC Roots连通的对象，厕所是应该回收的对象所占的内存资源。

　　实际的可达性分析算法比以上分析复杂地多，需要结合Java的强、软、弱、虚四种引用来解释。内存泄露的防治也离不开软引用和弱引用的使用。这个话题将在其他博文中详细阐述。

方法区的回收

　　方法区的回收极少被人提及，更不会像堆内存的回收一样被大众讨论，但它确实是客观存在。回看方法区存放的内容：类信息、常量、静态变量、JIT编译后的代码数据等，后两者的生命周期贯穿整个应用程序，因此方法区内存的回收内容主要是废弃常量和无用的类。

废弃常量

　　回收废弃常量与回收堆中的对象非常类似，不展开论述。

无用的类

　　回收无用的类即类的卸载，对应于类的加载。满足以下条件的类才可算作无用的类：

该类所有实例都已被回收，即Java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java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。

垃圾回收算法

　　以上只谈到需要回收的内存区域（堆和方法区）中如何判定一个对象可以回收，即内存中哪些是垃圾（Garbage），并未涉及如何进行垃圾回收（Garbage Collection，GC）。这部分内容非常类似《操作系统》或《计算机组成原理》中的存储单元的分配、寻址、清除、替换等操作。不外乎是几种常见的算法，由易到难，最终的实现因厂家而异。一般是难易搭配，集各种算法的有点于一身，但又有所折衷，以实现某几大因素（如时间、空间）的平衡。

标记 -
b1ec
清除法

先标记所有需要回收的对象，然后统一清除。

优点：算法简单

缺点：

时间上：标记和清除的效率都不高

空间上：标记清除后会产生大量不连续的内存碎片

复制算法

将内存分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块，用完后将还存活的对象复制到另外一块，然后把使用过的那块一次清理掉。

优点：每次回收整个半区，算法简单；时间上快速高效，空间上不会产生碎片。

缺点：

空间上，内存容量减半，利用率低。

对象存活率高时复制次数增加，效率降低。

标记 - 整理法

标记 - 整理 - 清除：先标记所有需要回收的对象，将所有存活对象移到一端，然后清除端边界以外的内存。

优缺点都类似标记 - 清除法，外加移动对象的开销。

分代回收算法

根据对象存活周期讲内存划分新生代、老年代等几块，根据不同年代的特点采用适当的算法。

新生代对象存活率低，采用复制算法；老年代对象存活率高，采用标记 - 清理算法或者标记 - 整理算法。

垃圾回收器种类

　　计算机中常把完成某类功能的程序叫做某某器，英语中就是XXX-er。比如完成编译功能的程序叫编译器Compiler，完成调试功能的程序叫调试器Debugger，以及此处完成垃圾回收功能的Garbage Collector。

Serial

最基本、历史最悠久

单线程收集器

使用一个CPU或一条线程进行垃圾回收

它进行垃圾回收时，必须暂停其他所有工作线程，Stop The World，直到本次回收结束。

Stop The World，保洁阿姨在帮你打扫办公室时，你需要暂停一切工作离开房间，并且不继续乱扔垃圾，直到打扫结束。

ParNew

Serial回收器的多线程版

Parallel Scavenge

新生代收集器，多线程

高吞吐量，高CPU利用率

Serial Old

Serial回收器的老年代版本，单线程。

Parallel Old

Parallel Scavenge的老年代版本，多线程。

CMS

回收停顿时间最短，并发

G1

较新较牛逼

总结

　　Java内存划分为栈、堆、方法区等区域，其中栈保存的是方法的局部变量，随方法起随方法灭，不需要GC；堆保存所有对象的实例和数组，是GC和泄露的重点区；方法区保存的是类信息、常量、静态变量等静态信息，也需要GC。

　　堆内存的回收中，判断对象存活的算法有引用计数算法和可达性分析算法，引用计数算法无法解决对象间循环引用的问题，虚拟机通常采用可达性分析算法。

　　常见的垃圾回收算法有：标记 - 清除法、复制算法、标记 - 整理法、分代回收算法。常见的垃圾回收器种类有：Serial、ParNew、Parallel Scavenge等。

　　以下内容请听下回分解：

Java强、软、弱、虚四种引用详解

内存泄露的定义、与内存溢出的区别和联系、内存泄露产生的原因

Java和Android常见的内存泄露的情景和解决方案

Android内存泄露检测

防止内存泄露和内存优化的最佳实践等等