Java堆(heap)栈(stack)和方法区(method)

Java的JVM的内存->堆(heap)、栈(stack)和方法区(method)

栈区:
1.每个线程包含一个栈区，栈中保存的是所有的变量，包括基本类型和引用类型，栈中的每个变量都包含类型、名称、值这些内容，只不过基本类型变量的值为一个具体的值，而引用类型的变量的值为对象在堆中的地址。
2.每个栈中的数据(原始类型和对象引用)都是私有的，其他栈不能访问。
3.栈分为3个部分：基本类型变量区、执行环境上下文、操作指令区(存放操作指令)。
堆区:
1.存储的是new出来的对象和数组，每个对象都包含一个与之对应的class的信息。(class的目的是得到操作指令)
2.jvm只有一个堆区(heap)被所有线程共享，堆中不存放基本类型和对象引用，只存放对象本身
方法区:
1.又叫静态区，跟堆一样，被所有的线程共享。方法区包含所有的class和static变量。

2.方法区中包含的都是在整个程序中永远唯一的元素，如class，static变量。

3.字符串常量池就是存放在方法区。（具体原因参见：http://zangxt.iteye.com/blog/472236）
堆和栈的不同：

<1>存数数据不同

<2>回收方式不同

栈中当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量分配的内存空间，该内存空间可以立刻被另作他用。

数组和对象在没有引用变量指向它的时候，才变成垃圾，不能再被使用，但是仍然占着内存，在随后的一个不确定的时间被垃圾回收器释放掉。

<3>速度不同

堆中分配的内存，由Java虚拟机的自动垃圾回收器来管理。

堆和栈的优缺点：

<1>堆的优势是可以动态地分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的，Java的垃圾收集器会自动收走这些不再使用的数据。但缺点是，由于要在运行时动态分配内存，存取速度较慢.

<2>栈的优势是，存取速度比堆要快，仅次于寄存器，栈数据可以共享。但缺点是，存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的，缺乏灵活性

举例： int a = 3; int b = 3;

编译器先处理int a = 3;首先它会在栈中创建一个变量为a的引用，然后查找栈中是否有3这个值，如果没找到，就将3存放进来，然后将a指向3。
接着处理int b = 3;在创建完b的引用变量后，因为在栈中已经有3这个值，便将b直接指向3。这样，就出现了a与b同时均指向3的情况。
这时，如果再令a=4;那么编译器会重新搜索栈中是否有4值，如果没有，则将4存放进来，并令a指向4;如果已经有了，则直接将a指向这个地址。
因此a值的改变不会影响到b的值。

简单代码语句的执行过程：



系统收到了我们发出的指令，启动了一个Java虚拟机进程，这个进程首先从classpath中找到AppMain.class文件，读取这个文件中的二进制数据，
然后把Appmain类的类信息存放到运行时数据区的方法区中。这一过程称为AppMain类的加载过程。
接着，Java虚拟机定位到方法区中AppMain类的Main()方法的字节码，开始执行它的指令。这个main()方法的第一条语句就是：
Sample test1=new Sample("测试1");
就是让java虚拟机创建一个Sample实例，并且呢，使引用变量test1引用这个实例。就让我们来跟踪一下Java虚拟机，看看它究竟是怎么来执行这个任务的：
1、 Java虚拟机直奔方法区，先找到Sample类的类型信息。结果这会儿的方法区里还没有Sample类。于是立马加载了Sample类，把Sample类的类型信息存放在方法区里。
2、 为一个新的Sample实例分配内存, 这个Sample实例持有着指向方法区的Sample类的类型信息的引用。而这个引用地址，就存放了在Sample实例的数据区里。
3、 在JAVA虚拟机进程中，每个线程都会拥有一个方法调用栈，用来跟踪线程运行中一系列的方法调用过程，栈中的每一个元素就被称为栈帧，每当线程调用一个方法的时候就会向方法栈压入一个新帧。这里的帧用来存储方法的参数、局部变量和运算过程中的临时数据。OK，原理讲完了，就让我们来继续我们的跟踪行动！位于“=”前的Test1是一个在main()方法中定义的变量，可见，它是一个局部变量，因此，它被会添加到了执行main()方法的主线程的JAVA方法调用栈中。而“=”将把这个test1变量指向堆区中的Sample实例，也就是说，它持有指向Sample实例的引用。
接下来，JAVA虚拟机将继续执行后续指令，在堆区里继续创建另一个Sample实例，然后依次执行它们的printName()方法。当JAVA虚拟机执行test1.printName()方法时，JAVA虚拟机根据局部变量test1持有的引用，定位到堆区中的Sample实例，再根据Sample实例持有的引用，定位到方法去中Sample类的类型信息，从而获得printName()方法的字节码，接着执行printName()方法包含的指令。

GC回收

1.跟踪回收

跟踪回收的方式独立于程序，定期运行来检查垃圾，需要较长时间的中断。

标记清除

标记清除的方式需要对程序的对象进行两次扫描，第一次从根（Root）开始扫描，被根引用了的对象标记为不是垃圾，不是垃圾的对象引用的对象同样标记为不是垃圾，以此递归。所有不是垃圾的对象的引用都扫描完了之后。就进行第二次扫描，第一次扫描中没有得到标记的对象就是垃圾了，对此进行回收。

复制收集

复制收集的方式只需要对对象进行一次扫描。准备一个「新的空间」，从根开始，对对象进行扫，如果存在对这个对象的引用，就把它复制到「新空间中」。一次扫描结束之后，所有存在于「新空间」的对象就是所有的非垃圾对象。

这两种方式各有千秋，标记清除的方式节省内存但是两次扫描需要更多的时间，对于垃圾比例较小的情况占优势。复制收集更快速但是需要额外开辟一块用来复制的内存，对垃圾比例较大的情况占优势。特别的，复制收集有「局部性」的优点。

在复制收集的过程中，会按照对象被引用的顺序将对象复制到新空间中。于是，关系较近的对象被放在距离较近的内存空间的可能性会提高，这叫做局部性。局部性高的情况下，内存缓存会更有效地运作，程序的性能会提高。

对于标记清除，有一种标记-压缩算法的衍生算法：

对于压缩阶段，它的工作就是移动所有的可达对象到堆内存的同一个区域中，使他们紧凑的排列在一起，从而将所有非可达对象释放出来的空闲内存都集中在一起，通过这样的方式来达到减少内存碎片的目的。

2.引用计数

引用计数是指，针对每一个对象，保存一个对该对象的引用计数，该对象的引用增加，则相应的引用计数增加。如果对象的引用计数为零，则回收该对象。

优点：引用计数最大的优点就是容易实现，C++程序员应该都实现过类似的机制。二是成本小，基本上引用计数为0的时候垃圾会被立即回收，而其他方法难以预测对象的生命周期，垃圾存在的时间都会比这个方法高。另，这种垃圾回收方式产生的中断时间最短。

缺点：最著名的缺点就是如果对象中存在循环引用，就无法被回收。例如，下面三个对象互相引用，但是不存在从根（Root）指向的引用，所以已经是垃圾了。但是引用计数不为0.



还有一个缺点就是，引用计数不适合在并行中使用，多个线程同时操作引用计数，会引起数值不一样的问题从而导致内存错误。所以引用计数必须采用独占方式，如果引用操作频繁，那么加锁等并发控制机制的开销是相当大的。

Perl和Python采用了这种GC机制。

它们的衍生算法

分代回收

这种回收方式用了程序的一种特性：大部分对象会从产生开始在很短的时间内变成垃圾，而存在的很长时间的对象往往都有较长的生命周期。高频对新生成的对象进行回收，称为「小回收」，低频对所有对象回收，称为「大回收」。每一次「小回收」过后，就把存活下来的对象归为「老生代」，「小回收」的时候，遇到老生代直接跳过。大多数分代回收算法都采用的「复制收集」方法，因为小回收中垃圾的比例较大。

这种方式存在一个问题：如果在某个新生代的对象中，存在「老生代」的对象对它的引用，它就不是垃圾了，那么怎么制止「小回收」对其回收呢？这里用到了一中叫做写屏障的方式。程序对所有涉及修改对象内容的地方进行保护，被称为「写屏障」（Write Barrier）。写屏障不仅用于分代回收，也用于其他GC算法中。在此算法的表现是，用一个记录集来记录从新生代到老生代的引用。如果有两个对象A和B，当对A的对象内容进行修改并加入B的引用时，如果①A是「老生代」②B是「新生代」。则将这个引用加入到记录集中。「小回收」的时候，因为记录集中有对B的引用，所以B不再是垃圾。

增量回收

上面的算法缩短了「GC平均中断时间」，但是在对实时性要求很高的程序中，对「GC最高中断时间」的要求更高。比如，自动驾驶软件，如果某次GC中断了0.1s，那么损失可能是致命的。增量回收就是将GC分成几部分来执行。设置「GC最多中断10ms」这样的条件限制来使GC的终端时间视作可预测的。但是，在两段的GC程序之间，引用关系可能发生了变化。所以，这种GC算法也要写屏障，来记录引用关系的变化。虽然这种方式控制了中断最高时间，但是由于中断次数增加，GC总时间是增加的。

并行回收

基本原理是，在程序运行的同时进行GC工作，最大化CPU的性能。但是这种方式也要面对增量回收的问题，所以也要进行写屏障操作。然而这种方式也并未做到完全不暂停原程序的运行，在某些特定的GC阶段还是要暂停原程序。多核化迅速发展的今天，这种算法也在不断优化。不间断原程序实现并行回收这个领域是相当值得期待的。