常見 JVM 面試題補充

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CMS 是老年代垃圾回收器？

初步印象是，但實際上不是。根據 CMS 的各個收集過程，它其實是一個涉及年輕代和老年代的綜合性垃圾回收器。在很多文章和書籍的劃分中，都將 CMS 劃分為了老年代垃圾回收器，加上它主要作用于老年代，所以一般誤認為是。

常量池問題

常量池的表述有些模糊，在此細化一下，注意我們指的是 Java 7 版本之后。

JVM 中有多個常量池：

字符串常量池，存放在堆上，也就是執行 intern 方法后存的地方，class 文件的靜態常量池，如果是字符串，則也會被裝到字符串常量池中。
運行時常量池，存放在方法區，屬于元空間，是類加載后的一些存儲區域，大多數是類中 constant_pool 的內容。
類文件常量池，也就是 constant_pool，這個是概念性的，并沒有什么實際存儲區域。

在平常的交流過程中，聊的最多的是字符串常量池，具體可參考官網。

永久代

常見面試題

JVM 有哪些內存區域？（JVM 的內存布局是什么？）

JVM 包含堆、元空間、Java 虛擬機棧、本地方法棧、程序計數器等內存區域，其中，堆是占用內存最大的一塊，如下圖所示。

Java 的內存模型是什么？（JMM 是什么？）

JVM 試圖定義一種統一的內存模型，能將各種底層硬件以及操作系統的內存訪問差異進行封裝，使 Java 程序在不同硬件以及操作系統上都能達到相同的并發效果。它分為工作內存和主內存，線程無法對主存儲器直接進行操作，如果一個線程要和另外一個線程通信，那么只能通過主存進行交換，如下圖所示。

JVM 垃圾回收時如何確定垃圾？什么是 GC Roots？

JVM 采用的是可達性分析算法。JVM 是通過 GC Roots 來判定對象存活的，從 GC Roots 向下追溯、搜索，會產生一個叫做 Reference Chain 的鏈條。當一個對象不能和任何一個 GC Root 產生關系時，就判定為垃圾，如下圖所示。

GC Roots 包括：

Java 線程中，當前所有正在被調用的方法的引用類型參數、局部變量、臨時值等。也就是與我們棧幀相關的各種引用。
所有當前被加載的 Java 類。
Java 類的引用類型靜態變量。
運行時常量池里的引用類型常量（String 或 Class 類型）。
JVM 內部數據結構的一些引用，比如 sun.jvm.hotspot.memory.Universe 類。
用于同步的監控對象，比如調用了對象的 wait() 方法。
JNI handles，包括 global handles 和 local handles。

這些 GC Roots 大體可以分為三大類，下面這種說法更加好記一些：

活動線程相關的各種引用。
類的靜態變量的引用。
JNI 引用。

能夠找到 Reference Chain 的對象，就一定會存活么？

不一定，還要看 Reference 類型，弱引用在 GC 時會被回收，軟引用在內存不足的時候會被回收，但如果沒有 Reference Chain 對象時，就一定會被回收。

強引用、軟引用、弱引用、虛引用是什么？

普通的對象引用關系就是強引用。

軟引用用于維護一些可有可無的對象。只有在內存不足時，系統則會回收軟引用對象，如果回收了軟引用對象之后仍然沒有足夠的內存，才會拋出內存溢出異常。

弱引用對象相比軟引用來說，要更加無用一些，它擁有更短的生命周期，當 JVM 進行垃圾回收時，無論內存是否充足，都會回收被弱引用關聯的對象。

虛引用是一種形同虛設的引用，在現實場景中用的不是很多，它主要用來跟蹤對象被垃圾回收的活動。

你說你做過 JVM 參數調優和參數配置，請問如何查看 JVM 系統默認值

使用 -XX:+PrintFlagsFinal 參數可以看到參數的默認值，這個默認值還和垃圾回收器有關，比如 UseAdaptiveSizePolicy。

你平時工作中用過的 JVM 常用基本配置參數有哪些？

主要有 Xmx、Xms、Xmn、MetaspaceSize 等。

請你談談對 OOM 的認識

OOM 是非常嚴重的問題，除了程序計數器，其他內存區域都有溢出的風險。和我們平常工作最密切的，就是堆溢出，另外，元空間在加載的類非常多的情況下也會溢出，還有就是棧溢出，這個通常影響比較小。堆外也有溢出的可能，這個就比較難排查了。

你都有哪些手段用來排查內存溢出？

這個話題很大，可以從實踐環節中隨便摘一個進行總結，下面舉一個最普通的例子。

內存溢出包含很多種情況，我在平常工作中遇到最多的就是堆溢出。有一次線上遇到故障，重新啟動后，使用 jstat 命令，發現 Old 區一直在增長。我使用 jmap 命令，導出了一份線上堆棧，然后使用 MAT 進行分析，通過對 GC Roots 的分析，發現了一個非常大的 HashMap 對象，這個原本是其他同事做緩存用的，但是一個無界緩存，造成了堆內存占用一直上升，后來，將這個緩存改成 guava 的 Cache，并設置了弱引用，故障就消失了。

GC 垃圾回收算法與垃圾收集器的關系？

常用的垃圾回收算法有標記清除、標記整理、復制算法等，引用計數器也算是一種，但垃圾回收器不使用這種算法，因為有循環依賴的問題。

很多垃圾回收器都是分代回收的：

對于年輕代，主要有 Serial、ParNew 等垃圾回收器，回收過程主要使用復制算法；
老年代的回收算法有 Serial、CMS 等，主要使用標記清除、標記整理算法等。

我們線上使用較多的是 G1，也有年輕代和老年代的概念，不過它是一個整堆回收器，它的回收對象是小堆區。

怎么查看服務器默認的垃圾回收器是哪一個？

這通常會使用另外一個參數，即 -XX:+PrintCommandLineFlags，來打印所有的參數，包括使用的垃圾回收器。

假如生產環境 CPU 占用過高，請談談你的分析思路和定位。

首先，使用 top -H 命令獲取占用 CPU 最高的線程，并將它轉化為十六進制。

然后，使用 jstack 命令獲取應用的棧信息，搜索這個十六進制，這樣就能夠方便地找到引起 CPU 占用過高的具體原因。

對于 JDK 自帶的監控和性能分析工具用過哪些？

jps：用來顯示 Java 進程；
jstat：用來查看 GC；
jmap：用來 dump 堆；
jstack：用來 dump 棧；
jhsdb：用來查看執行中的內存信息。

棧幀都有哪些數據？

棧幀包含：局部變量表、操作數棧、動態連接、返回地址等。

JIT 是什么？

為了提高熱點代碼的執行效率，在運行時，虛擬機將會把這些代碼編譯成與本地平臺相關的機器碼，并進行各種層次的優化，完成這個任務的編譯器，就稱為即時編譯器（Just In Time Compiler），簡稱 JIT 編譯器。

Java 的雙親委托機制是什么？

雙親委托的意思是，除了頂層的啟動類加載器以外，其余的類加載器，在加載之前，都會委派給它的父加載器進行加載，這樣一層層向上傳遞，直到祖先們都無法勝任，它才會真正的加載，Java 默認是這種行為。

有哪些打破了雙親委托機制的案例？

Tomcat 可以加載自己目錄下的 class 文件，并不會傳遞給父類的加載器；
Java 的 SPI，發起者是 BootstrapClassLoader，BootstrapClassLoader 已經是最上層了，它直接獲取了

簡單描述一下（分代）垃圾回收的過程

分代回收器有兩個分區：老生代和新生代，新生代默認的空間占總空間的 1/3，老生代的默認占比是 2/3。

新生代使用的是復制算法，新生代里有 3 個分區：Eden、To Survivor、From Survivor，它們的默認占比是 8:1:1。

當年輕代中的 Eden 區分配滿的時候，就會觸發年輕代的 GC（Minor GC），具體過程如下：

在 Eden 區執行了第一次 GC 之后，存活的對象會被移動到其中一個 Survivor 分區（以下簡稱 from）；
Eden 區再次 GC，這時會采用復制算法，將 Eden 和 from 區一起清理，存活的對象會被復制到 to 區，接下來，只要清空 from 區就可以了。

CMS 分為哪幾個階段?

初始標記
并發標記
并發預清理
并發可取消的預清理
重新標記
并發清理

由于《深入理解 Java 虛擬機》一書的流行，面試時省略并發清理、并發可取消的預清理這兩個階段，一般也是沒問題的。

CMS 都有哪些問題？

內存碎片問題，Full GC 的整理階段，會造成較長時間的停頓；
需要預留空間，用來分配收集階段產生的“浮動垃圾”；
使用更多的 CPU 資源，在應用運行的同時進行堆掃描；
停頓時間是不可預期的。

什么情況會造成元空間溢出？

元空間默認是沒有上限的，不加限制比較危險。當應用中的 Java 類過多時，比如 Spring 等一些使用動態代理的框架生成了很多類，如果占用空間超出了我們的設定值，就會發生元空間溢出。

什么時候會造成堆外內存溢出？

使用了 Unsafe 類申請內存，或者使用了 JNI 對內存進行操作，這部分內存是不受 JVM 控制的，不加限制使用的話，會很容易發生內存溢出。

SWAP 會影響性能么？

當操作系統內存不足時，會將部分數據寫入到 SWAP ，但是 SWAP 的性能是比較低的。如果應用的訪問量較大，需要頻繁申請和銷毀內存，那么很容易發生卡頓。一般在高并發場景下，會禁用 SWAP。

有什么堆外內存的排查思路？

進程占用的內存，可以使用 top 命令，看 RES 段占用的值，如果這個值大大超出我們設定的最大堆內存，則證明堆外內存占用了很大的區域。使用 gdb 命令可以將物理內存 dump 下來，通常能看到里面的內容。更加復雜的分析可以使用 Perf 工具，或者谷歌開源的 GPerftools。那些申請內存最多的 native 函數，就很容易找到。