
**JVM內存區域**主要分為線程私有區域【*程序計數器*、*虛擬機棧*、*本地方法區*】、線程共享區域【*JAVA堆*、*方法區*】、直接內存。
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**線程私有數據區域**生命周期與線程相同,依賴用戶線程的啟動/結束而創建/銷毀(在HotspotVM內,每個線程都與操作系統的本地線程直接映射,因此這部分內存區域的存/否跟隨本地線程的生/死對應)。
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**線程共享區域**隨虛擬機的啟動/關閉而創建/銷毀。
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**直接內存**并不是JVM運行時數據區的一部分,但也會被頻繁的使用:在JDK1.4引入的NIO提供了基于Channel與Buffer的
IO方式,它可以使用Native函數庫直接分配堆外內存,然后使用DirectByteBuffer對象作為這塊內存的引用進行操作(詳
見:JavaI/O擴展),這樣就避免了在Java堆和Native堆中來回復制數據,因此在一些場景中可以顯著提高性能。
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#### **程序計數器**(線程私有)
一塊較小的內存空間, 是當前線程所執行的字節碼的行號指示器,每條線程都要有一個獨立的程序計數器,這類內存也稱為“線程私有”的內存。
正在執行java方法的話,計數器記錄的是虛擬機字節碼指令的地址(當前指令的地址)。如果還是Native方法,則為空。
這個內存區域是唯一一個在虛擬機中沒有規定任何OutOfMemoryError情況的區域。
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#### **虛擬機棧**(線程私有)
是描述java方法執行的內存模型,每個方法在執行的同時都會創建一個棧幀(Stack Frame)用于存儲局部變量表、操作數棧、動態鏈接、方法出口等信息。每一個方法從調用直至執行完成的過程,就對應著一個棧幀在虛擬機棧中入棧到出棧的過程。

棧幀( Frame)是用來存儲數據和部分過程結果的數據結構,同時也被用來處理動態鏈接 (Dynamic Linking)、 方法返回值和異常分派( Dispatch Exception)。棧幀隨著方法調用而創
建,隨著方法結束而銷毀——無論方法是正常完成還是異常完成(拋出了在方法內未被捕獲的異常)都算作方法結束。
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#### **本地方法區**(線程私有)
本地方法區和Java Stack作用類似, 區別是虛擬機棧為執行Java方法服務, 而本地方法棧則為Native方法服務, 如果一個VM實現使用C-linkage模型來支持Native調用, 那么該棧將會是一個C棧,但HotSpot VM直接就把本地方法棧和虛擬機棧合二為一。
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#### **堆**(Heap-線程共享)-運行時數據區
是被線程共享的一塊內存區域,創建的對象和數組都保存在Java堆內存中,也是垃圾收集器進行垃圾收集的最重要的內存區域。由于現代VM采用分代收集算法, 因此Java堆從GC的角度還可以細分為: 新生代(Eden區、From Survivor區和To Survivor區)和老年代。
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#### **方法區/永久代**(線程共享)
即我們常說的永久代(Permanent Generation), 用于存儲被JVM加載的類信息、常量、靜態變量、即時編譯器編譯后的代碼等數據. HotSpot VM把GC分代收集擴展至方法區, 即使用Java堆的永久代來實現方法區, 這樣HotSpot的垃圾收集器就可以像管理Java堆一樣管理這部分內存, 而不必為方法區開發專門的內存管理器(永久帶的內存回收的主要目標是針對常量池的回收和類型的卸載, 因此收益一般很小)。 運行時常量池(Runtime Constant Pool)是方法區的一部分。Class文件中除了有類的版本、字段、方法、接口等描述等信息外,還有一項信息是常量池
(Constant Pool Table),用于存放編譯期生成的各種字面量和符號引用,這部分內容將在類加載后存放到方法區的運行時常量池中。 Java虛擬機對Class文件的每一部分(自然也包括常量池)的格式都有嚴格的規定,每一個字節用于存儲哪種數據都必須符合規范上的要求,這樣才會被虛擬機認可、裝載和執行。
- 一.JVM
- 1.1 java代碼是怎么運行的
- 1.2 JVM的內存區域
- 1.3 JVM運行時內存
- 1.4 JVM內存分配策略
- 1.5 JVM類加載機制與對象的生命周期
- 1.6 常用的垃圾回收算法
- 1.7 JVM垃圾收集器
- 1.8 CMS垃圾收集器
- 1.9 G1垃圾收集器
- 2.面試相關文章
- 2.1 可能是把Java內存區域講得最清楚的一篇文章
- 2.0 GC調優參數
- 2.1GC排查系列
- 2.2 內存泄漏和內存溢出
- 2.2.3 深入理解JVM-hotspot虛擬機對象探秘
- 1.10 并發的可達性分析相關問題
- 二.Java集合架構
- 1.ArrayList深入源碼分析
- 2.Vector深入源碼分析
- 3.LinkedList深入源碼分析
- 4.HashMap深入源碼分析
- 5.ConcurrentHashMap深入源碼分析
- 6.HashSet,LinkedHashSet 和 LinkedHashMap
- 7.容器中的設計模式
- 8.集合架構之面試指南
- 9.TreeSet和TreeMap
- 三.Java基礎
- 1.基礎概念
- 1.1 Java程序初始化的順序是怎么樣的
- 1.2 Java和C++的區別
- 1.3 反射
- 1.4 注解
- 1.5 泛型
- 1.6 字節與字符的區別以及訪問修飾符
- 1.7 深拷貝與淺拷貝
- 1.8 字符串常量池
- 2.面向對象
- 3.關鍵字
- 4.基本數據類型與運算
- 5.字符串與數組
- 6.異常處理
- 7.Object 通用方法
- 8.Java8
- 8.1 Java 8 Tutorial
- 8.2 Java 8 數據流(Stream)
- 8.3 Java 8 并發教程:線程和執行器
- 8.4 Java 8 并發教程:同步和鎖
- 8.5 Java 8 并發教程:原子變量和 ConcurrentMap
- 8.6 Java 8 API 示例:字符串、數值、算術和文件
- 8.7 在 Java 8 中避免 Null 檢查
- 8.8 使用 Intellij IDEA 解決 Java 8 的數據流問題
- 四.Java 并發編程
- 1.線程的實現/創建
- 2.線程生命周期/狀態轉換
- 3.線程池
- 4.線程中的協作、中斷
- 5.Java鎖
- 5.1 樂觀鎖、悲觀鎖和自旋鎖
- 5.2 Synchronized
- 5.3 ReentrantLock
- 5.4 公平鎖和非公平鎖
- 5.3.1 說說ReentrantLock的實現原理,以及ReentrantLock的核心源碼是如何實現的?
- 5.5 鎖優化和升級
- 6.多線程的上下文切換
- 7.死鎖的產生和解決
- 8.J.U.C(java.util.concurrent)
- 0.簡化版(快速復習用)
- 9.鎖優化
- 10.Java 內存模型(JMM)
- 11.ThreadLocal詳解
- 12 CAS
- 13.AQS
- 0.ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的實現原理
- 1.DelayQueue的實現原理
- 14.Thread.join()實現原理
- 15.PriorityQueue 的特性和原理
- 16.CyclicBarrier的實際使用場景
- 五.Java I/O NIO
- 1.I/O模型簡述
- 2.Java NIO之緩沖區
- 3.JAVA NIO之文件通道
- 4.Java NIO之套接字通道
- 5.Java NIO之選擇器
- 6.基于 Java NIO 實現簡單的 HTTP 服務器
- 7.BIO-NIO-AIO
- 8.netty(一)
- 9.NIO面試題
- 六.Java設計模式
- 1.單例模式
- 2.策略模式
- 3.模板方法
- 4.適配器模式
- 5.簡單工廠
- 6.門面模式
- 7.代理模式
- 七.數據結構和算法
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- 2.二叉樹
- 2.1 二叉樹的前序、中序、后序遍歷
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- 4.1算法題-鏈表反轉
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- 7.幾道常見的鏈表算法題
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- 10.二進制及位運算
- 10.1.二進制和十進制轉換
- 10.2.位運算
- 11.常見鏈表算法題
- 12.算法好文推薦
- 13.跳表
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- 1.Spring IOC
- 2.Spring AOP
- 3.Spring 事務管理
- 4.SpringMVC 運行流程和手動實現
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- 6.springboot自動裝配原理
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- Mybatis系列2-SQL執行過程
- Mybatis系列3-之SqlSession
- Mybatis系列4-之Executor
- Mybatis系列5-StatementHandler
- Mybatis系列6-MappedStatement
- Mybatis系列7-參數設置揭秘(ParameterHandler)
- Mybatis系列8-緩存機制
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- 12.mysql中,一條update語句執行的過程是怎么樣的?期間用到了mysql的哪些log,分別有什么作用
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- 1.3 RabbitMQ 實戰, 發布訂閱
- 1.4 RabbitMQ 實戰,路由
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- 1.7 Spring AMQP 實戰 – 整合 RabbitMQ 發送郵件
- 1.8 RabbitMQ 的消息持久化與 Spring AMQP 的實現剖析
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- 2.2 Kafka的重平衡(Rebalance)
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- 2.4 kafka是pull還是push的方式傳遞消息的?
- 2.5 Kafka的數據處理流程
- 2.6 Kafka的腦裂預防和處理機制
- 2.7 Kafka中partition副本的Leader選舉機制
- 2.8 如果Leader掛了的時候,follower沒來得及同步,是否會出現數據不一致
- 2.9 kafka的partition副本是否會出現腦裂情況
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- 3.Storm 單機版本環境搭建
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- 7.Storm 集成 Redis 詳解
- 8.Storm 集成 HDFS 和 HBase
- 9.Storm 集成 Kafka
- 十六.Elasticsearch
- 1.初識ElasticSearch
- 2.文檔基本CRUD、集群健康檢查
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