JVM学习（1）——通过实例总结Java虚拟机的运行机制
2024-03-30 22:09:58
俗话说，自己写的代码，6个月后也是别人的代码……复习！复习！复习！涉及到的知识点总结如下：
- JVM的历史
- JVM的运行流程简介
- JVM的组成（基于 Java 7）
- JVM调优参数：-Xmx和-Xms
- 逃逸分析（DoEscapeAnalysis ）的概念——JVM栈上分配实验
- JVM中client模式（-client）和server模式（-server）的区别
- 查看GC日志的方法
- 使用idea对JVM进行参数输入
- Java栈，Java堆和方法区的交互原理
为了能让递归方法调用的次数更多一些，应该怎么做？
当今——截止本文总结之前，使用最为广泛的 JVM 为 HotSpot（HotSpot 为Longview Technologies开发，被SUN收购），而 JVM 本质上是使用软件来模拟 Java 的字节码的指令集，类比 VMWare，Visual Box……他们都是使用软件去模拟物理CPU的指令集。
所谓读史使人明智，先简单回顾和了解下 JVM 与 Java 的发展史：
- 1996年 SUN JDK 1.0 Classic VM——纯解释运行，使用外挂进行JIT
- 1997年 JDK1.1 发布——AWT、内部类、JDBC、RMI、反射
- 1998年 JDK1.2 Solaris Exact VM
- JIT 解释器 混合
- Accurate Memory Management 精确内存管理，数据类型敏感
- 提升 GC 性能
- JDK1.2开始称为Java 2，导致了J2SE J2EE J2ME 的出现
- 加入Swing Collections
- 2000年 JDK 1.3 Hotspot （HotSpot 为Longview Technologies开发 被SUN收购）作为默认虚拟机发布——加入JavaSound API
- 2002年 JDK 1.4 Classic VM退出历史舞台（1996年推出的 Classic VM 到2002年出 JDK 1.4 方才退出）——Assert、正则表达式、NIO、IPV6、日志API、加密类库……
- 2004年 JDK1.5 即 JDK5 、J2SE 5 、Java 5 发布了（很重要的一版），是Java语言的发展史上的又一里程碑事件。为了表示这个版本的重要性，JDK 1.5 更名为 5.0
- 泛型
- 注解
- 装箱
- 枚举
- 可变长参数
- Foreach
- 2005年 Java SE 6、JDK 1.6、JDK 6 发布，JavaOne 大会召开，SUN 公司公开 Java SE 6 此时 Java 的各种版本已经更名以取消其中的数字“2”——J2EE更名为Java EE, J2SE更名为Java SE，J2ME更名为Java ME。
- 脚本语言支持
- JDBC 4.0
- Java编译器 API
- 2006年11月13日，SUN 公司宣布 Java 全线采纳 GNU General Public License Version 2，从而公开了 Java 的源代码，并建立OpenJDK——HotSpot 成为Sun JDK 和 OpenJDK 中所带的虚拟机。
- 2008 年 Oracle 收购 BEA——得到JRockit VM。
- 2010 年 Oracle 收购 Sun——得到Hotspot，Oracle 宣布在 JDK 8 时整合 JRockit 和 Hotspot，优势互补，在Hotspot基础上，移植JRockit优秀特性。
- 2011年 JDK 7 发布，延误项目推到JDK 8
- G1
- 动态语言增强
- 64位系统中的压缩指针
- NIO 2.0
- 2014年 JDK 8 发布
- Lambda 表达式
- 语法增强
- Java类型注解
- 2016年 JDK 9 发布——模块化
Java的两大基石：Java 语言规范和 JVM 规范
Java 语言规范：规定了语法、变量、类型、文法，Java 语言规范定义了什么是Java语言
JVM 规范：规范了 Class 文件类型、运行时数据、帧栈、虚拟机的启动、虚拟机的指令集，JVM规范 主要定义二进制 class文件和 JVM指令集等，且需要明确的问题是 Java语言和JVM相对独立，不论何种语言，但凡符合了JVM规范，那么都可以在JVM上运行，比如：
- –Groovy
- –Clojure
- –Scala
JVM的启动过程是怎样的？
也就是说JVM是如何一步步的找到main方法的……简单总结下，Java虚拟机启动的过程：
- 首先使用 Java 命令启动JVM
- 其次进行JVM配置的装载——根据当前路径和系统的版本去寻找jvm.cfg文件，装载配置。
- 之后会根据加载的配置去寻找JVM.dll文件——JVM的主要实现文件。
- 再后，通过该文件去初始化JVM，并获得相关的接口，比如JNIEnv接口，通过该接口实现findClass操作。
- 最后，通过相关接口（JNIEnv……），找到程序里的main方法，即可进入程序……
如图：
介绍一下 JVM 的基本结构，并说出各个模块的功能?
可以结合这个网络上经典的 JVM 结构图来理解 JVM，当总结完毕，再画一个更加详细的结构图（jdk 7 规范的 JVM）：
首先，要知道JVM有一个类加载系统（不然我们的类没法执行），也就是传说中的ClassLoader……Class文件（Java编译之后的）通过类加载器被加载到JVM中，而JVM的内存空间是分区的，主要有如图所示几个区：
- 方法区
- Java 堆
- Java 栈
- 本地方法栈（也就是native方法调用）
而类比物理cpu，JVM也需要一个指针来指向下一条指令的地址，就是图中的PC寄存器，紧接着是执行引擎，用来执行字节码，当然还有一个很重要的模块——GC（垃圾回收器）。下面单独总结下各个主要模块：
- PC寄存器
Java程序里的每个线程都拥有一个PC寄存器，线程私有的。每当线程启动时PC寄存器就创建了，它是一个指针，总是用来指向下一条指令的地址，让程序知道下一步需要做啥，且执行本地方法时，PC的值为undefined（未定义）
- 方法区
保存JVM装载的类的信息，比如类型的常量池、类中的字段，类中的方法信息、方法的字节码（bytecode）等，注意这不是绝对的！！！比如：JDK 6 时，String等字符串常量的信息是置于方法区中的，但是到了JDK 7 时，已经移动到了Java堆。所以，方法区也好，Java堆也罢，到底详细的保存了什么，其实没有具体定论，要结合不同的JVM版本来分析，因为技术是发展的！不过一般认为，方法区就是保存了JVM装载的类的信息。通常方法区和永久区(Perm)关联在一起，永久区是JVM里很常见的一个概念，它保存了相对来说比较稳定的数据……之后再总结。
- Java堆
Java堆是和程序开发密切相关的一块内存区间，可以说，应用系统的对象都保存在Java堆中，且所有线程共享Java堆，也就是说Java堆是全局共享的，从GC角度看，对使用了分代算法的GC来说，必须堆也是对应分代的，因为Java堆是GC的主要工作区间……比如：如下图，分代的堆：
首先有个伊甸园（eden代）——是对象出生的地方，还有s0，s1使用复制算法……以后详细总结。最后还有一个老年代tenured（长期占有的，终身的）——年龄比较大的对象。
- Java栈
Java栈和Java堆是完全不一样的，上面说Java堆是全局共享（all线程访问）的，而Java栈是线程私有的，Java栈由一系列的帧组成（因此Java栈也叫做帧栈），栈众所周知是先进后出（FILO）的数据结构，Java栈也不例外，Java栈中的每个帧都保存一个方法调用的局部变量、操作数栈、指向常量池的指针等，且每一次方法调用都会创建一个帧，并压栈。
下面首先分析下Java栈里很重要的一个概念——局部变量表，该表不仅仅只是方法里的局部变量，而是更加宽泛的包含了方法的参数以及局部变量，当方法调用时，会在Java栈里创建一个帧，帧里的局部变量表保存了方法的参数和局部变量。如下一个静态方法：
public class Demo {
public static int doStaticMethod(int i, long l, float f, Object o, byte b) {
return 0;
}
}
编译之后的具备变量表字节码如下：
LOCALVARIABLE i I L0 L1 0
LOCALVARIABLE l J L0 L1 1
LOCALVARIABLE f F L0 L1 3
LOCALVARIABLE o Ljava/lang/Object; L0 L1 4
LOCALVARIABLE b B L0 L1 5
MAXSTACK = 1
MAXLOCALS = 6
可以认为Java栈帧里的局部变量表有很多的槽位组成，每个槽最大可以容纳32位的数据类型，故方法参数里的int i 参数占据了一个槽位，而long l 参数就占据了两个槽（1和2），Object对象类型的参数其实是一个引用，o相当于一个指针，也就是32位大小。byte类型升为int，也是32位大小。如下：
相对再看看实例方法：
public int doInstanceMethod(char c, short s, boolean b) {
return 0;
}
编译之后的具备变量表字节码如下：
L1
LOCALVARIABLE this LDemo; L0 L1 0
LOCALVARIABLE c C L0 L1 1
LOCALVARIABLE s S L0 L1 2
LOCALVARIABLE b Z L0 L1 3
MAXSTACK = 1
MAXLOCALS = 4
实例方法的局部变量表和静态方法基本一样，唯一区别就是实例方法在Java栈帧的局部变量表里第一个槽位（0位置）存的是一个this引用（当前对象的引用），后面就和静态方法的一样了。
再看，Java栈里的方法调用组成帧栈的过程：
public static int doStaticMethod(int i, long l, float f, Object o, byte b) {
return doStaticMethod(i, l, f, o, b);
}
如上一个递归调用（栈的内存溢出），当类中方法（静态 or 实例）调用的时候，就会在Java栈里创建一个帧，每一次调用都会产生一个帧，并持续的压入栈顶……一直到Java栈满了，就发生了溢出！或者方法调用结束了，那么对应的Java栈帧就被移除。
注意，一个Java栈帧里除了保存局部变量表外，还会保存操作数栈，返回地址等信息。顺势我在分析下Java栈帧里的操作数栈，理解Java栈帧里的操作数栈前先知道一个结论——因为Java没有寄存器，故所有参数传递使用Java栈帧里的操作数栈。
看一个例子：
注意，对于局部变量表的槽位，按照从0开始的顺序，依次是方法参数，之后是方法内的局部变量，局部变量0就是a，1就是b，2就是c…… 编译之后的字节码为：
// access flags 0x9
public static add(II)I
L0
LINENUMBER 18 L0 // 对应源代码第18行，以此类推
ICONST_0 // 把常量0 push 到Java栈帧的操作数栈里
ISTORE 2 // 将0从操作数栈pop到局部变量表槽2里（c），完成赋值
L1
LINENUMBER 19 L1
ILOAD 0 // 将局部变量槽位0（a）push 到Java栈帧的操作数栈里
ILOAD 1 // 把局部变量槽1（b）push到操作数栈
IADD // pop出a和b两个变量，求和，把结果push到操作数栈
ISTORE 2 // 把结果从操作数栈pop到局部变量2（a+b的和给c赋值）
L2
LINENUMBER 21 L2
ILOAD 2 // 局部变量2（c）push 到操作数栈
IRETURN // 返回结果
L3
LOCALVARIABLE a I L0 L3 0
LOCALVARIABLE b I L0 L3 1
LOCALVARIABLE c I L1 L3 2
MAXSTACK = 2
MAXLOCALS = 3
发现，整个计算过程的参数传递和操作数栈密切相关！如图：
继续总结，区分Java堆上分配内存和栈上分配内存
回忆c++语言，如下代码：
public void test() {
Demo *demo = new Demo();
// ......
delete demo;
}
new出的对象是在堆中分配内存，每次使用完毕，必须记得手动回收该内存区域，使用了delete运算符，如果一旦这样的分配多了，那么很可能忘记删除，就可能会发生内存泄漏问题，一旦发生就很难发现和解决。如果是这样：
public void test() {
Demo demo;// 使用c++的引用，直接声明一个对象引用，对对象进行操作，操作完毕，不需要我们手动释放内存
}
此时就叫在栈中分配，栈上分配，函数调用完成自动清理内存，不会发生内存泄漏。而堆上分配，每次需要清理空间。
类似的原理，在Java中：
public class OnStackTest {
/**
* alloc方法内分配了两个字节的内存空间
*/
public static void alloc(){
byte[] b = new byte[2];
b[0] = 1;
}
public static void main(String[] args) {
long b = System.currentTimeMillis();
// 分配 100000000 个 alloc 分配的内存空间
for(int i = 0; i < 100000000; i++){
alloc();
}
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println(e - b);
}
}
alloc方法内的b（new）分配的内存按照之前理论，我开始认为是分到了Java堆，那么如果系统的内存空间不够，是不是会发生内存泄漏？！下面做一个实验来验证。
再实验之前先总结几个JVM调优的参数和一些需要使用的概念：
- -XX：功能开关
- -Xms：minimum memory size for pile and heap
- -Xmx：maximum memory size for pile and heap
- 打印GC日志——我还需要使用JVM的一个查看GC日志的参数：-XX:+PrintGC（当GC发生时打印信息）
- JVM的server模式和client模式
- 逃逸分析
举例：对JVM堆内存进行基本的配置可以使用哪个命令参数？
-Xms 10m，表示JVM Heap(堆内存)最小尺寸10MB，最开始只有 -Xms 的参数，表示 `初始` memory size(m表示memory，s表示size)，属于初始分配10m，-Xms表示的 `初始` 内存也有一个 `最小` 内存的概念（其实常用的做法中初始内存采用的也就是最小内存）。
-Xmx 10m，表示JVM Heap(堆内存)最大允许的尺寸10MB，按需分配。如果 -Xmx 不指定或者指定偏小，也许出现java.lang.OutOfMemory错误，此错误来自JVM不是Throwable的，无法用try...catch捕捉。
JVM的server模式和client模式的区别是什么？
-client，-server 两个参数可以设置JVM使用何种运行模式，client模式启动较快，但运行性能和内存管理效率不如server模式，通常用于客户端程序。相反server模式启动比client慢，但可获得更高的运行性能，常用语服务器程序。
windows上，缺省的虚拟机类型为client模式（使用java -verson命令查看），如果要使用server模式，就需要在启动虚拟机时加-server参数，以获得更高性能，对服务器端应用，推荐采用server模式，尤其是多个CPU的系统。
在Linux，Solaris上缺省采用server模式。
官方这样介绍：JVM Server模式与client模式启动，最主要的差别在于：-Server模式启动时，速度较慢，但是一旦运行起来后，性能将会有很大的提升。JVM工作在Server模式可以大大提高性能，但应用的启动会比client模式慢大概10%。当该参数不指定时，虚拟机启动检测主机是否为服务器，如果是，则以Server模式启动，否则以client模式启动，Java 5.0检测的根据是至少2个CPU和最低2GB内存。
综上，当JVM用于启动GUI界面的交互应用时适合于使用client模式，当JVM用于运行服务器后台程序时建议用Server模式。
JVM在client模式默认-Xms是1M，-Xmx是64M；
JVM在Server模式默认-Xms是128M，-Xmx是1024M。可以通过运行:java -version来查看jvm默认工作在什么模式。
什么是JVM 的逃逸分析（Escape Analysis）？
所谓逃逸分析，是JVM的一种内存分配的优化方式，一些参考书上这样写到：在编程语言的编译优化原理中，分析指针动态范围的方法称之为逃逸分析。通俗一点讲，就是当一个对象的指针被多个方法或线程引用时，我们称这个指针发生了逃逸。而用来分析这种逃逸现象的方法，就称之为逃逸分析。
我们知道java对象是在堆里分配的，在Java栈帧中，只保存了对象的指针。当对象不再使用后，需要依靠GC来遍历引用树并回收内存，如果对象数量较多，将给GC带来较大压力，也间接影响了应用的性能。减少临时对象在堆内分配的数量，无疑是最有效的优化方法，接下来，举一个场景来阐述。
假设在方法体内，声明了一个局部变量，且该变量在方法执行生命周期内未发生逃逸（在方法体内，未将引用暴露给外面）。按照JVM内存分配机制，首先会在堆里创建变量类的实例，然后将返回的对象指针压入调用栈，继续执行。这是优化前，JVM的处理方式。
逃逸分析优化 – 栈上分配，优化原理：JVM分析找到未逃逸的变量（在方法体内，未将引用暴露给外面），将变量类的实例化内存直接在栈里分配(无需进入堆)，分配完成后，继续在调用栈内执行，最后线程结束，栈空间被回收，局部变量也被回收。这是优化后的处理方式，对比可以看出，主要区别在栈空间直接作为临时对象的存储介质。从而减少了临时对象在堆内的分配数量。
如下例子是发生了逃逸的局部对象变量：
class A {
public static B b;
// 给全局变量赋值，发生逃逸
public void globalVariablePointerEscape() {
b = new B();
}
// 方法返回值，发生逃逸
public B methodPointerEscape() {
return new B();
}
// 实例引用传递，发生逃逸
public void instancePassPointerEscape() {
methodPointerEscape().printClassName(this);
}
}
class B {
public void printClassName(A a) {
System.out.println(a.class.getName());
}
记住一个结论：启用逃逸分析的运行性能6倍于未启用逃逸分析的程序。逃逸分析是JVM层面的工作，JVM做了逃逸分析，这样没有逃逸的对象就可以被优化，从而减少堆的大小并减少GC。如果JVM没有加逃逸分析，就算自己优化了代码，也不会有效果。
JVM中启用逃逸分析需要安装jdk1.6.0_14+版本，运行java时传递jvm参数 -XX:+DoEscapeAnalysis，取消逃逸分析把+改为-。
下面回到之前的实验代码，如下：
public class OnStackTest {
/**
* alloc方法内分配了两个字节的内存空间
*/
public static void alloc(){
byte[] b = new byte[2];
b[0] = 1;
}
public static void main(String[] args) {
long b = System.currentTimeMillis();
// 分配 100000000 个 alloc 分配的内存空间
for(int i = 0; i < 100000000; i++){
alloc();
}
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println(e - b);
}
}
我启用逃逸分析（可以看出b引用的对象没有逃逸），并设置在服务端模式下运行程序（性能较高），修改JVM堆内存最小（初始化）为10m，最大可用也为10m，且打印GC作为实验结果。如下在idea设置JVM参数：
进入菜单之后，在如下地方填写JVM参数，在JVM启动时，传递给jvm
运行结果：
[GC (Allocation Failure) 2816K->727K(9984K), 0.0049897 secs]
23
Process finished with exit code 0
得知，运行了23ms，没有GC发生。作为对比，我不用任何参数配置，也不进行逃逸分析，且本机在win下，默认是客户端模式运行程序如下结果：
发现运行了1285ms！间接的证明了之前的理论是有效果的。
再进行实验，只是取消逃逸分析，其他不变，如下：
运行结果：（数据很多……）
[GC (Allocation Failure) 2816K->726K(9984K), 0.0331335 secs]
[GC (Allocation Failure) 3542K->742K(9984K), 0.0005698 secs]
[GC (Allocation Failure) 3558K->734K(9984K), 0.0016077 secs]
[GC (Allocation Failure) 3550K->798K(9984K), 0.0004902 secs]
[GC (Allocation Failure) 3614K->798K(9984K), 0.0003673 secs]
[GC (Allocation Failure) 3614K->798K(8960K), 0.0003434 secs]
[GC (Allocation Failure) 2590K->826K(9472K), 0.0003698 secs]
[GC (Allocation Failure) 2618K->834K(9472K), 0.0001611 secs]
[GC (Allocation Failure) 2626K->842K(9472K), 0.0002289 secs]
[GC (Allocation Failure) 2634K->830K(9472K), 0.0004765 secs]
[GC (Allocation Failure) 2622K->838K(9472K), 0.0001281 secs]
[GC (Allocation Failure) 2630K->842K(9472K), 0.0002448 secs]
[GC (Allocation Failure) 2634K->830K(9472K), 0.0004815 secs]
[GC (Allocation Failure) 2622K->862K(9472K), 0.0001148 secs]
[GC (Allocation Failure) 2654K->870K(9472K), 0.0001238 secs]
[GC (Allocation Failure) 2662K->846K(9472K), 0.0004488 secs]
[GC (Allocation Failure) 2638K->846K(9472K), 0.0001138 secs]
[GC (Allocation Failure) 2638K->846K(9728K), 0.0001107 secs]
[GC (Allocation Failure) 2894K->846K(9472K), 0.0001126 secs]
[GC (Allocation Failure) 2894K->846K(9728K), 0.0001760 secs]
[GC (Allocation Failure) 3150K->846K(9728K), 0.0002964 secs]
[GC (Allocation Failure) 3150K->846K(9728K), 0.0087972 secs]
[GC (Allocation Failure) 3150K->846K(9728K), 0.0003353 secs]
[GC (Allocation Failure) 3150K->846K(9728K), 0.0002302 secs]
[GC (Allocation Failure) 3150K->846K(9728K), 0.0001739 secs]
[GC (Allocation Failure) 3150K->846K(9728K), 0.0242303 secs]
[GC (Allocation Failure) 3150K->846K(9728K), 0.0002367 secs]
[GC (Allocation Failure) 3150K->846K(9728K), 0.0006995 secs]
[GC (Allocation Failure) 3150K->846K(9728K), 0.0004961 secs]
[GC (Allocation Failure) 3150K->846K(9984K), 0.0003110 secs]
[GC (Allocation Failure) 3406K->846K(9728K), 0.0001449 secs]
[GC (Allocation Failure) 3406K->846K(9984K), 0.0008167 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0003906 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0013368 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002305 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001524 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001204 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002497 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0003225 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001652 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0005384 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001642 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001477 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001524 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0307698 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002871 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002777 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0004491 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001592 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002547 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001779 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001729 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002858 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002815 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0005290 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001300 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0009583 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0010292 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0004983 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001568 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001518 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001496 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002003 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0012879 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001667 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001536 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001493 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0003064 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0009474 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0003213 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001571 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0006827 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002308 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0003011 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002933 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001437 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001219 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0031484 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0009044 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0015364 secs]
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[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001536 secs]
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[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001151 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001686 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001070 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001169 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0003023 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002090 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0003350 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0005281 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0003297 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0008161 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001642 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0003029 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002320 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001117 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001157 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0081105 secs]
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[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001760 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001449 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001337 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0129219 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001564 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001452 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001459 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001788 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001145 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001132 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001135 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002665 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001415 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001151 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001400 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001064 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001281 secs]
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[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001555 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001092 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001104 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001247 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001120 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001126 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001110 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001095 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001123 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001110 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001847 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001107 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001079 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001496 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001132 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0001107 secs]
[GC (Allocation Failure) 3662K->846K(9984K), 0.0002034 secs]
1755 Process finished with exit code 0
果不其然，不仅运行速度慢了很多，且可以推断出变量b指向的对象在Java堆里分配内存了。就如之前理论，逃逸分析是JVM层面的工作，如果JVM不进行逃逸分析，那么即使优化了代码，也是在堆中分配内存（因为发生了大量的GC日志记录~！），而之前的进行逃逸分析运行不仅速度很快，且没有任何GC记录，说明逃逸分析之后b是在Java栈帧里分配的内存，方法调用完毕自动清理内存，不会发生内存泄漏，也不GC！
对Java栈——栈上分配优化的小结：
- 必须是小对象（一般几十个bytes），且必须是在没有逃逸的情况下，如果JVM使用了逃逸分析优化，则该小对象可以直接分配在栈上，因为栈的空间不大（一般也就到1m封顶了），更没有堆大。
- 直接分配在栈上，方法调用完毕，Java栈帧就立即被移除，故内存可以自动回收，减轻GC压力。
- 大对象（栈的空间不允许）或者逃逸的对象无法在栈上分配（即使启动了JVM的逃逸分析优化，且因为Java栈是线程私有的，不共享，局部对象变量被其他线程或者方法引用了肯定不能在栈分配内存）
总结到这里不禁有一个疑问，为什么方法调用（包括其他编程语言的函数调用等）需要使用栈？
占坑，留在下一个单元进行总结。
对JVM基本结构的小结，再次回忆上文提到的JVM的基本结构：
现在单独拿出红色框里的方法区，Java堆，Java栈区，来看看三者之间如何交互。
且前面也说了Java堆是全局共享的，几乎所有的对象都保存到了Java堆，堆是发生GC的主要区域。
而Java栈是线程私有的，且每个线程启动都会创建一个Java栈，栈内还有帧，Java栈中的每个帧都保存一个方法调用的局部变量、操作数栈、指向常量池的指针等，且每一次方法调用都会创建一个帧，并压栈。
还有方法区，它是保存JVM装载的类的信息的，比如类型的常量池、类中的字段，类中的方法信息、方法的字节码（bytecode）等，注意这不是绝对的！比如：JDK 6 时，String等字符串常量的信息是置于方法区中的，但是到了JDK 7 时，已经移动到了Java堆。
所以，方法区也好，Java堆也罢，到底保存了什么，其实没有具体定论，要结合不同的JVM版本来分析，因为技术是发展的！不过一般认为，方法区就是保存了JVM装载的类的信息。
下面再看一个（网上找的）更加细致的JVM内存结构图（以后会经常看到）：
进阶：实例说明JVM的栈、堆、和方法区的交互
看上图有些复杂，下面用一个例子（来源于互联网）帮助总结他们三者之间的交互原理。
public class Sample {
private String name;
public Sample(String name) {
this.name = name;
}
public void printName() {
System.out.println(this.name);
}
}
public class AppMain {
public static void main(String[] args) {
Sample test1 = new Sample("测试1");
Sample test2 = new Sample("测试2");
test1.printName();
test2.printName();
}
}
众所周知，通常Java程序都要从main方法进入，故一般情况下Java程序都有一个main方法，而它本身也是一个线程（主线程），自然就对应一个Java栈，main方法也就对应一个Java的栈帧了。而根据之前JVM结构的分析，我们知道类会被JVM装载，那么JVM装载的类的信息放在了方法区里（包括字段信息，方法本身的字节码等，当然main方法也不例外），而方法体内的局部变量（包括形参），本例是对象的引用，统一放到Java栈帧里。而对象本身存放到了Java堆。如下注释：
/**
* AppMain
*
* 程序运行时，JVM把AppMain这个类的信息（装载的）全部放入方法区保存
*
* @author Wang Yishuai.
* @date 2016/2/19 0019.
* @Copyright(c) 2016 Wang Yishuai,USTC,SSE.
*/
public class AppMain { // main方法本身的字节码也放入方法区保存
public static void main(String[] args) {
// test引用保存到Java栈帧，类Sample的对象存入Java堆
Sample test1 = new Sample("测试 1");
Sample test2 = new Sample("测试 2"); test1.printName();
test2.printName();
}
} public class Sample {
/**
* 类的字段信息也存入了方法区
*/
private String name; /**
* main方法里new本类实例之后，Sample构造器作为一个方法，它的形参name，name引用存入栈，name引用的字符串对象放入堆
*
* @param name String
*/
public Sample(String name) {
this.name = name;
} /**
* printName 放入了方法区保存
*/
public void printName() {
System.out.println(this.name);
}
}
画成图就是这样：类中方法本身（字节码）存放在方法区，Java栈里的对象引用指向了Java堆里的对象，之后堆里的对象需要的类的信息要去方法区里（非堆区）读取。
问题：为了能让递归方法调用的次数更多一些，应该怎么做呢？
众所周知，递归是指函数直接或间接地调用自己，传统地递归过程就是函数调用，涉及返回地址、函数参数、寄存器值等压栈（在x86-64上通常用寄存器保存函数参数），这样做的缺点有二：
- 效率低，占内存
- 如果递归链过长，可能会statck over flow（栈区的空间通常是OS设定好的，通常只有几M）
因为传统的递归都是在栈上根据调用顺序依次申请内存空间（栈帧）进行运算，然后层层回调，这是基于上一层运算依赖于下一层的运算结果（或者说上一层的运算还没做完，需要下一层返回的结果），比如经典的斐波那契数列第n项计算例子（Fn = Fn-1 + Fn-2，if n = 0和1， then Fn = 1），使用循环去实现：
int fib_1(int n) {
int a = 1;
int b = 1 ;
for(int i = 0; i < n; i++) {
int a_ = b;
int b_ = a + b;
a = a_ ;
b = b_ ;
}
return a
}
使用递归实现：
int fib_2(int n) {
if (n <= 1) {
return 1 ;
} else {
return fib_2(n - 1) + fib_2(n - 2) ;
}
}
后来人们发现，对于该递归而言，一些压栈操作并无必要，递归中的子问题规模几乎不变，每次只减去了1或者2。如果画一个递归树，会发现很多相同的子树！！！说明该实现浪费了很多内存和时间，当解决Fn-1问题时，计算了Fn-2和Fn-3，解决Fn问题时，计算了Fn-1和Fn-2，实际上我只需要计算一次Fn-2就ok了。优化——使用自底向上的算法：线性递归
int fib_3(int n) {
int fib_rec(int a , int b , int n) {
if (n <= 1) {
return 1 ;
} else {
return a + fib_rec(b , a + b , n - 1)
}
}
return fib_rec(1 , 1 , n)
}
依次计算Fn，F0、F1、F2、F3……Fn，花费线性时间，因为我的输入是线性的。不过还不是更好的，线性递归每次调用时，针对上一次调用的结果，它不进行收集（保存），只能依靠顺次的展开，这样也很消耗内存。下面引出一个概念——尾递归：尾递归，它比线性递归多一个参数，这个参数是上一次调用函数得到的结果，尾递归每次调用都在收集结果，避免了线性递归不收集结果只能依次展开，消耗内存的坏处。如下：
int fib_4(int n) {
int fib_iter(int a , int b , int n) {
if (n == 0) {
return a;
} else {
return fib_iter(b , a + b , n - 1) ;
}
}
return fib_iter(1 , 1 , n) ;
}
尾递归的情况是下层计算结果对上层“无用”（上一层运算已经做完，不依赖后续的递归），为了效率，直接将下一层需要的空间覆盖在上一层上，尾递归和一般的递归不同在对内存的占用，普通递归创建stack累积而后计算收缩，尾递归只会占用恒量的内存（和迭代一样）。通俗的说，尾递归是把变化的参数传递给递归函数的变量了。
怎么写尾递归？形式上只要最后一个return语句是单纯函数就可以。如：
return tailrec(x+1);
而
return tailrec(x+1) + x;
则不可以。因为无法更新tailrec()函数内的实际变量，只是新建一个栈。
更形象的解释（来自网络）：普通递归
function story() {
从前有座山，山上有座庙，庙里有个老和尚，一天老和尚对小和尚讲故事：story()，小和尚听了，找了块豆腐撞死了 // 非尾递归，下一个函数结束以后此函数还有后续，所以必须保存本身的环境以供处理返回值。
}
尾递归：
function story() {
从前有座山，山上有座庙，庙里有个老和尚，一天老和尚对小和尚讲故事：story() // 尾递归，进入下一个函数不再需要上一个函数的环境了，得出结果以后直接返回。
}
综上，可以尽可能高效的利用栈空间，增加递归调研数。
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