JVM的底层原理及GC优化

JVM的的主要组成及其作用
类的加载机制
JVM内存模型深度剖析与优化
JVM对象创建与内存分配机制
垃圾收集器及垃圾收集算法
垃圾收集器底层算法实现
字符串常量池
- 八种基本类型的包装类和对象池

JVM的的主要组成及其作用

JVM包含两个子系统和两个组件。两个子系统为Class loader(类装载)，Execution engine(执行引擎);两个组件为Runtime data area(运行时数据区),Native Interface(本地接口)
Class loader(类加载): 根据给定的全限定名类名(java.lang.String)来装载class文件到Runtime data area中的method area(方法区)
Execution engine(执行引擎): 执行classes中的指令
Native interface(本地接口): 与native libraries交互，是其他编程语言交互的接口。
Runtime data area(运行时区域): 就是我们常说的jvm的内存。
首先编译器把java代码转换成字节码,类加载器(ClassLoader)再把字节码加载到内存中,将其放到运行时数据区的方法区内。而字节码文件只是jvm的一套指令集规范，并不能直接交给底层操作系统去执行，因此需要特定的命令解析器执行引擎(Exection Engine)，将字节码翻译层底层系统指令，再交由CPU去执行，而这个过程中需要调用其他语言的本地库接口，来实现整个程序的功能。

类的加载机制

通过java命令执行代码的大体流程如下:

其中loadClass的类加载过程有如下几步:
加载->验证->准备->解析->初始化->使用->卸载
加载: 在硬盘上查找并通过IO读入字节码文件,使用类时才会加载,例如调用类的main()方法，new对象等等,在加载阶段会在内存生成一个代表这个类的java.lang.Class对象，作为方法区这个类的各种数据的访问入口
验证: 校验字节码文件的正确性
准备: 给类的静态变量分配内存，并赋予默认值
解析: 将符号引用替换为直接引用,该阶段会把一些静态方法(符号引用,比如main()方法)替换为指向数据所存内存的指针或句柄等(直接引用),这就是所谓的静态链接过程(类加载期间完成),动态链接是在程序运行期间完成的将符号引用替换为直接引用
初始化: 对类的静态变量初始化为指定的值,执行静态代码块。类被加载到方法区中后主要包含运行时常量池,类型信息，字段信息，类加载器的引用，对应class实例的引用等信息。
类加载器的引用: 这个类到类加载器实例的引用
对应class实例的引用: 类加载器在加载类型信息放到方法区后，会创建一个对应的Class类型的对象实例放到堆中，作为开发人员访问方法区类定义的入口和切入点。
列加载器和双亲委派机制:
上面的类加载过程主要是通过类加载器来实现的，java里有如下几种类加载器
引导类加载器: 负责加载支撑JVM运行的位于JRE的lib目录下的核心类库，比如rt.jar, charsets.jar等
扩展类加载器: 负责加载支撑JVM运行的位于JRE的lib目录下的ext扩展目录中的jar类包
应用程序类加载器: 负责加载ClassPath路径下的类包,主要就是加载你自己写的那些类
自定义类加载器: 负责加载用户自定义路径下的类包
类加载器初始化过程: 参见类运行加载的全过程可知其中会创建JVM启动器实例sun.misc.Launcher，在Launcher构造器内部，其创建了两个类加载器，分别是sun.misc.Launcher.ExClassLoader(扩展类加载器)和sun.misc.Launcher.AppClassLoader(应用类加载器).JVM默认使用Launcher的getClassLoader()方法返回的类加载器AppClassLoader的实例加载我们的应用程序
双亲委派机制

这里类加载其实就是一个双亲委派机制，加载某个类时会先委托父加载器寻找目标类,找不到再委托上层父加载器加载,如果所有父加载器在自己的加载类路径下都找不到目标类,则在自己的类加载器路径中查找并载入目标类
为什么要设计双亲委派机制
沙箱安全机制: 自己写的java.lang.String类不会被加载，防止核心API库被随意篡改
避免类的重复加载: 当父亲已经加载了该类时，就没有必要子ClassLoader再加载一次，保证被加载类的唯一性
全盘负责委托机制
全盘负责是指当一个ClassLoader装载一个类时，除非显示的使用另外一个ClassLoader，该类所依赖及引用的类也由这个ClassLoader载入

JVM内存模型深度剖析与优化

JVM运行时数据区
java虚拟机在执行java程序的过程中会把它所管理的内存区域划分为若干个不同的数据区域。这些区域都有各自的用途，以及创建和销毁的时间，有些区域随着虚拟机进程的启动而存在，有些区域则是依赖线程的启动和结束而建立和销毁
程序计数器: 当前线程所执行的字节码的行号指示器，字节码解析器的工作是通过改变这个计数器的值，来选取下一条需要执行的字节码指令，分支，循环，跳转，异常处理，线程恢复等基础功能，都需要依赖这个计数器来完成
Java虚拟机栈: 用于存储局部变量表，操作数栈，动态链接，方法出口等信息；
本地方法栈: 与虚拟机栈的作用一样的，只不过虚拟机栈是服务java方法的，而本地方法栈是为虚拟机调用Native方法服务的
java堆: java虚拟机内存中最大的一块，是被所有线程共享的，几乎所有的对象实例都在这里分配内存
方法区: 用于存储已被虚拟机加载的类信息，常量，静态变量，即时编译后的代码等数据
jvm常见参数设置:
-Xss：每个线程的栈大小
-Xms：设置堆的初始可用大小，默认物理内存的1/64
-Xmx：设置堆的最大可用大小，默认物理内存的1/4
-Xmn：新生代大小
-XX:NewRatio：默认2表示新生代占年老代的1/2，占整个堆内存的1/3。
-XX:SurvivorRatio：默认8表示一个survivor区占用1/8的Eden内存，即1/10的新生代内存。
关于元空间的JVM参数有两个：-XX:MetaspaceSize=N和 -XX:MaxMetaspaceSize=N
-XX：MaxMetaspaceSize：设置元空间最大值，默认是-1，即不限制，或者说只受限于本地内存大小。
-XX：MetaspaceSize：指定元空间触发Fullgc的初始阈值(元空间无固定初始大小)，以字节为单位，默认是21M左右，达到该值就会触发full gc进行类型卸载，同时收集器会对该值进行调整：如果释放了大量的空间，就适当降低该值；如果释放了很少的空间，那么在不超过-XX：MaxMetaspaceSize（如果设置了的话）的情况下，适当提高该值。这个跟早期jdk版本的-XX:PermSize参数意思不一样，-XX:PermSize代表永久代的初始容量。
由于调整元空间的大小需要Full GC，这是非常昂贵的操作，如果应用在启动的时候发生大量Full GC，通常都是由于永久代或元空间发生了大小调整，基于这种情况，一般建议在JVM参数中将MetaspaceSize和MaxMetaspaceSize设置成一样的值，并设置得比初始值要大，对于8G物理内存的机器来说，一般我会将这两个值都设置为256M。

JVM对象创建与内存分配机制

一.类加载检查: 虚拟机遇到一条new指令时，首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载，解析和初始化过。如果没有，那必须先执行相应的类加载过程
二.分配内存: 在类加载检查通过后，接下来虚拟机将为新生对象分配内存，对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定，为对象分配空间的任务等同于把一块确定大小的内存从java堆中划分出来。分配内存有如下两种方式:
1.指针碰撞: 如果java堆中内存是绝对规整的，所有用过的内存到放到一边，空闲的内存放到另外一边，中间放着一个指针作为分界点的指示器，那所分配内存就仅仅是把那个指针向空闲空间那边挪动一段与对象大小相等的距离。
2.空闲列表: 如果java堆中的内存并不是规整的，已使用的内存和空闲的内存相互交错，那就没有办法简单的进行指针碰撞了，虚拟机就必须维护一个列表，记录哪些内存块是可用。在分配时从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例
对象分配时的并发问题解决:
1.CAS: java虚拟机采用CAS配上失败重试的方式保证更新操作的原子性来分配内存空间的动作进行同步处理
2.本地线程分配缓冲: 把内存分配的动作按照线程划分在不同的空间之中进行，即每个线程在Java堆中预先分配一小块内存，通过-XX:+UseTLAB参数设定虚拟机是否使用TLAB，-XX: TLABSize指定TLAB大小
对象访问方式:
1.直接指针: 指向对象，代表一个对象在内存中的起始地址。速度更快，节省了一次指针定位的时间开销，由于对象的访问在java中非常频繁，因此这类开销积少成多也是很可观的执行成本，hopspot中采用这种方式
2.句柄:: 在堆中划分出一块内存来作为句柄池，引用存储对象的句柄地址，而句柄中包含了对象实例数据与对象类型数据的具体地址信息。引用中存储的是稳定的句柄地址，在对象被移动是只会改变句柄中的实例数据指针，而引用本身不需要修改
三.初始化零值 内存分配完成后，虚拟机需要将分配到的内存空间都初始化为零值(不包括对象头),如果使用TLAB，这一工作过程也可以提前至TLAB分配时进行，这一步操作保证了对象的实例字段在java代码中可以不赋初始值就直接使用，程序能访问到这些字段的数据类型所对应的零值
四.设置对象头 初始化零值之后，虚拟机要对对象进行必要的设置，例如这个对象是哪个类的实例，如何才能找到类的元数据信息，对象的哈希码，对象的GC分代年龄等信息。这些信息存放在对象的对象头Object Header之中，在HotSpot虚拟机中，对象在内存中存储的布局可以分为3块区域，对象头，实例数据和对齐填充。HopSpot虚拟机的对象头包括两部分信息，第一部分用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码，Gc分代年龄，锁状态标志，线程持有的锁，偏向线程ID，偏向时间戳等。对象头的另一部分是类型指针，即对象指向它的类元数据的指针，虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例
32位对象头

64位对象头

对象内存分配:
我们通过JVM内存分配可以知道Java中的对象都是在堆上进行分配，当对象没有被引用的时候，需要依靠GC进行回收内存，如果对象数量较多的时候，会给GC带来较大压力，也间接影响了应用的性能，为了减少临时对象在堆上分配的数量，JVM通过逃逸分析确定对象不会被外部访问，如果不会逃逸可以将对象在栈上分配内存，这样对象所占用的内存空间就可以随栈帧出栈而销毁，就减轻了垃圾回收的压力
对象逃逸分析: 通过参数-XX:+DoEscapeAnalysis启动逃逸分析参数，JDK7以后默认开启，优化对象内存分配位置，使其通过标量替换优先分配在栈上。如果一个对象在方法内实例化并且没有被外部访问到，也就是不会逃逸出方法
标量替换: 通过逃逸分析确定该对象不会被外部访问，并且对象可以被进一步分解时，JVM不会创建改对象，而是将该对象成员变量分解若干个被这个方法使用的成员变量所代替,这些代替的成员变量在栈帧或寄存器上分配空间，这样就不会因为没有一大块连续空间导致对象内存不够分配。开启标量替换参数(-XX: +EliminateAllocations),JDK7之后默认开启
标量与聚合量: 标量即不可被进一步分解的量，而java的基本数据类型就是标量(如: int,long等基本数据类型以及reference类型等),标量的对立就是可以被进一步分解的量，而这种量称之为聚合量。而在java中对象就是可以被进一步分解的聚合量
大对象直接进入老年代: 大对象就是需要大量连续内存空间的对象，如字符串，数组。JVM参数-XX:PretenureSizeThreshold可以设置大对象的大小，如果对象超过设置大小会直接进入老年代，不会进入年轻代，这个参数只在Serial和ParNew两个收集器下有效。比如设置JVM参数:XX:PretenureSizeThreshold=1000000(单位是字节)-XX:+UseSerialGC.避免为大对象分配内存时的复制操作而降低效率
长期存活的对象进入老年代: 既然虚拟机采用了分代收集的思想来管理内存，那么内存回收时就必须能识别哪些对象应放在新生代，哪些对象应放在老年代中。为了做到这一点，虚拟机给每个对象一个对象年龄（Age）计数器。
如果对象在 Eden 出生并经过第一次 Minor GC 后仍然能够存活，并且能被 Survivor 容纳的话，将被移动到 Survivor 空间中，并将对象年龄设为1。对象在 Survivor 中每熬过一次 MinorGC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为15岁，CMS收集器默认6岁，不同的垃圾收集器会略微有点不同），就会被晋升到老年代中。对象晋升到老年代的年龄阈值，可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold 来设置。
对象动态年龄判断当前放对象的Survivor区域里(其中一块区域，放对象的那块s区)，一批对象的总大小大于这块Survivor区域内存大小的50%(-XX:TargetSurvivorRatio可以指定)，那么此时大于等于这批对象年龄最大值的对象，就可以直接进入老年代了，例如Survivor区域里现在有一批对象，年龄1+年龄2+年龄n的多个年龄对象总和超过了Survivor区域的50%，此时就会把年龄n(含)以上的对象都放入老年代。这个规则其实是希望那些可能是长期存活的对象，尽早进入老年代。对象动态年龄判断机制一般是在minor gc之后触发的。
老年代空间分配担保机制年轻代每次minor gc之前JVM都会计算下老年代剩余可用空间如果这个可用空间小于年轻代里现有的所有对象大小之和(包括垃圾对象)就会看一个“-XX:HandlePromotionFailure”(jdk1.8默认就设置了)的参数是否设置了如果有这个参数，就会看看老年代的可用内存大小，是否大于之前每一次minor gc后进入老年代的对象的平均大小。如果上一步结果是小于或者之前说的参数没有设置，那么就会触发一次Full gc，对老年代和年轻代一起回收一次垃圾，如果回收完还是没有足够空间存放新的对象就会发生"OOM"
当然，如果minor gc之后剩余存活的需要挪动到老年代的对象大小还是大于老年代可用空间，那么也会触发full gc，full gc完之后如果还是没有空间放minor gc之后的存活对象，则也会发生“OOM”
对象内存回收
堆中几乎放着所有的对象实例，对堆垃圾回收前的第一步就是要判断哪些对象已经死亡（即不能再被任何途径使用的对象）。
引用计数法
给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它，计数器就加1；当引用失效，计数器就减1；任何时候计数器为0的对象就是不可能再被使用的。
这个方法实现简单，效率高，但是目前主流的虚拟机中并没有选择这个算法来管理内存，其最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。所谓对象之间的相互引用问题，如下面代码所示：除了对象objA 和 objB 相互引用着对方之外，这两个对象之间再无任何引用。但是他们因为互相引用对方，导致它们的引用计数器都不为0，于是引用计数算法无法通知 GC 回收器回收他们。
可达性分析算法
将“GC Roots” 对象作为起点，从这些节点开始向下搜索引用的对象，找到的对象都标记为非垃圾对象，其余未标记的对象都是垃圾对象
GC Roots根节点：线程栈的本地变量、静态变量、本地方法栈的变量等等
如何判断一个类是无用的类
方法区主要回收的是无用的类，那么如何判断一个类是无用的类呢？
类需要同时满足下面3个条件才能算是 “无用的类” ：
该类所有的对象实例都已经被回收，也就是 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。

垃圾收集器及垃圾收集算法

分代收集理论
当前虚拟机的垃圾收集都采用分代收集算法，这种算法没有什么新的思想，只是根据对象存活周期的不同将内存分为几块。一般将java堆分为新生代和老年代，这样我们就可以根据各个年代的特点选择合适的垃圾收集算法。
比如在新生代中，每次收集都会有大量对象(近99%)死去，所以可以选择复制算法，只需要付出少量对象的复制成本就可以完成每次垃圾收集。而老年代的对象存活几率是比较高的，而且没有额外的空间对它进行分配担保，所以我们必须选择“标记-清除”或“标记-整理”算法进行垃圾收集。注意，“标记-清除”或“标记-整理”算法会比复制算法慢10倍以上。
标记-复制算法
为了解决效率问题，“复制”收集算法出现了。它可以将内存分为大小相同的两块，每次使用其中的一块。当这一块的内存使用完后，就将还存活的对象复制到另一块去，然后再把使用的空间一次清理掉。这样就使每次的内存回收都是对内存区间的一半进行回收。

标记-清除算法
算法分为“标记”和“清除”阶段：标记存活的对象，统一回收所有未被标记的对象(一般选择这种)；也可以反过来，标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。它是最基础的收集算法，比较简单，但是会带来两个明显的问题：
效率问题 (如果需要标记的对象太多，效率不高)
空间问题（标记清除后会产生大量不连续的碎片）

标记-整理算法
根据老年代的特点特出的一种标记算法，标记过程仍然与“标记-清除”算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象回收，而是让所有存活的对象向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。

垃圾收集器

1.1 Serial收集器(-XX:+UseSerialGC -XX:+UseSerialOldGC)
Serial（串行）收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。大家看名字就知道这个收集器是一个单线程收集器了。它的 “单线程” 的意义不仅仅意味着它只会使用一条垃圾收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是它在进行垃圾收集工作的时候必须暂停其他所有的工作线程（ “Stop The World” ），直到它收集结束。
新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法。

虚拟机的设计者们当然知道Stop The World带来的不良用户体验，所以在后续的垃圾收集器设计中停顿时间在不断缩短（仍然还有停顿，寻找最优秀的垃圾收集器的过程仍然在继续）。
但是Serial收集器有没有优于其他垃圾收集器的地方呢？当然有，它简单而高效（与其他收集器的单线程相比）。Serial收集器由于没有线程交互的开销，自然可以获得很高的单线程收集效率。
Serial Old收集器是Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器。它主要有两大用途：一种用途是在JDK1.5以及以前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用，另一种用途是作为CMS收集器的后备方案。
1.2 Parallel Scavenge收集器(-XX:+UseParallelGC(年轻代),-XX:+UseParallelOldGC(老年代))
Parallel收集器其实就是Serial收集器的多线程版本，除了使用多线程进行垃圾收集外，其余行为（控制参数、收集算法、回收策略等等）和Serial收集器类似。默认的收集线程数跟cpu核数相同，当然也可以用参数(-XX:ParallelGCThreads)指定收集线程数，但是一般不推荐修改。

Parallel Scavenge收集器关注点是吞吐量（高效率的利用CPU）。CMS等垃圾收集器的关注点更多的是用户线程的停顿时间（提高用户体验）。所谓吞吐量就是CPU中用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值。 Parallel Scavenge收集器提供了很多参数供用户找到最合适的停顿时间或最大吞吐量，如果对于收集器运作不太了解的话，可以选择把内存管理优化交给虚拟机去完成也是一个不错的选择。
新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法。

Parallel Old收集器是Parallel Scavenge收集器的老年代版本。使用多线程和“标记-整理”算法。在注重吞吐量以及CPU资源的场合，都可以优先考虑 Parallel Scavenge收集器和Parallel Old收集器(JDK8默认的新生代和老年代收集器)。
1.3 ParNew收集器(-XX:+UseParNewGC)
ParNew收集器其实跟Parallel收集器很类似，区别主要在于它可以和CMS收集器配合使用。
新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法。

它是许多运行在Server模式下的虚拟机的首要选择，除了Serial收集器外，只有它能与CMS收集器（真正意义上的并发收集器，后面会介绍到）配合工作。
1.4 CMS收集器(-XX:+UseConcMarkSweepGC(old))
CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。它非常符合在注重用户体验的应用上使用，它是HotSpot虚拟机第一款真正意义上的并发收集器，它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程（基本上）同时工作。
从名字中的Mark Sweep这两个词可以看出，CMS收集器是一种 “标记-清除”算法实现的，它的运作过程相比于前面几种垃圾收集器来说更加复杂一些。整个过程分为四个步骤：
初始标记：暂停所有的其他线程(STW)，并记录下gc roots直接能引用的对象，速度很快。
并发标记：并发标记阶段就是从GC Roots的直接关联对象开始遍历整个对象图的过程，这个过程耗时较长但是不需要停顿用户线程，可以与垃圾收集线程一起并发运行。因为用户程序继续运行，可能会有导致已经标记过的对象状态发生改变。
重新标记：重新标记阶段就是为了修正并发标记期间因为用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段的时间稍长，远远比并发标记阶段时间短。主要用到三色标记里的增量更新算法(见下面详解)做重新标记。
并发清理：开启用户线程，同时GC线程开始对未标记的区域做清扫。这个阶段如果有新增对象会被标记为黑色不做任何处理(见下面三色标记算法详解)。
并发重置：重置本次GC过程中的标记数据。

从它的名字就可以看出它是一款优秀的垃圾收集器，主要优点：并发收集、低停顿。但是它有下面几个明显的缺点：
对CPU资源敏感（会和服务抢资源）；
无法处理浮动垃圾(在并发标记和并发清理阶段又产生垃圾，这种浮动垃圾只能等到下一次gc再清理了)；
它使用的回收算法-“标记-清除”算法会导致收集结束时会有大量空间碎片产生，当然通过参数-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection可以让jvm在执行完标记清除后再做整理
执行过程中的不确定性，会存在上一次垃圾回收还没执行完，然后垃圾回收又被触发的情况，特别是在并发标记和并发清理阶段会出现，一边回收，系统一边运行，也许没回收完就再次触发full gc，也就是"concurrent mode failure"，此时会进入stop the world，用serial old垃圾收集器来回收

CMS的相关核心参数
-XX:+UseConcMarkSweepGC：启用cms
-XX:ConcGCThreads：并发的GC线程数
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：FullGC之后做压缩整理（减少碎片）
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction：多少次FullGC之后压缩一次，默认是0，代表每次FullGC后都会压缩一次
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction: 当老年代使用达到该比例时会触发FullGC（默认是92，这是百分比）
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly：只使用设定的回收阈值(-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction设定的值)，如果不指定，JVM仅在第一次使用设定值，后续则会自动调整
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark：在CMS GC前启动一次minor gc，降低CMS GC标记阶段(也会对年轻代一起做标记，如果在minor gc就干掉了很多对垃圾对象，标记阶段就会减少一些标记时间)时的开销，一般CMS的GC耗时 80%都在标记阶段
-XX:+CMSParallellnitialMarkEnabled：表示在初始标记的时候多线程执行，缩短STW
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled：在重新标记的时候多线程执行，缩短STW;
G1收集器(-XX:+UseG1GC)
G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征.
1.5 G1收集器(-XX:+UseG1GC)
G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征.

G1将Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），JVM目标是不超过2048个Region(JVM源码里TARGET_REGION_NUMBER 定义)，实际可以超过该值，但是不推荐。
一般Region大小等于堆大小除以2048，比如堆大小为4096M，则Region大小为2M，当然也可以用参数"-XX:G1HeapRegionSize"手动指定Region大小，但是推荐默认的计算方式。
G1保留了年轻代和老年代的概念，但不再是物理隔阂了，它们都是（可以不连续）Region的集合。
默认年轻代对堆内存的占比是5%，如果堆大小为4096M，那么年轻代占据200MB左右的内存，对应大概是100个Region，可以通过“-XX:G1NewSizePercent”设置新生代初始占比，在系统运行中，JVM会不停的给年轻代增加更多的Region，但是最多新生代的占比不会超过60%，可以通过“-XX:G1MaxNewSizePercent”调整。年轻代中的Eden和Survivor对应的region也跟之前一样，默认8:1:1，假设年轻代现在有1000个region，eden区对应800个，s0对应100个，s1对应100个。
一个Region可能之前是年轻代，如果Region进行了垃圾回收，之后可能又会变成老年代，也就是说Region的区域功能可能会动态变化。

G1垃圾收集器对于对象什么时候会转移到老年代跟之前讲过的原则一样，唯一不同的是对大对象的处理，G1有专门分配大对象的Region叫Humongous区，而不是让大对象直接进入老年代的Region中。在G1中，大对象的判定规则就是一个大对象超过了一个Region大小的50%，比如按照上面算的，每个Region是2M，只要一个大对象超过了1M，就会被放入Humongous中，而且一个大对象如果太大，可能会横跨多个Region来存放。
Humongous区专门存放短期巨型对象，不用直接进老年代，可以节约老年代的空间，避免因为老年代空间不够的GC开销。
Full GC的时候除了收集年轻代和老年代之外，也会将Humongous区一并回收。

G1收集器一次GC(主要值Mixed GC)的运作过程大致分为以下几个步骤：
初始标记（initial mark，STW）： 暂停所有的其他线程，并记录下gc roots直接能引用的对象，速度很快；
并发标记（Concurrent Marking）： 同CMS的并发标记
最终标记（Remark，STW）： 同CMS的重新标记
筛选回收（Cleanup，STW）： 筛选回收阶段首先对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC停顿STW时间(可以用JVM参数 -XX:MaxGCPauseMillis指定)来制定回收计划，比如说老年代此时有1000个Region都满了，但是因为根据预期停顿时间，本次垃圾回收可能只能停顿200毫秒，那么通过之前回收成本计算得知，可能回收其中800个Region刚好需要200ms，那么就只会回收800个Region(Collection Set，要回收的集合)，尽量把GC导致的停顿时间控制在我们指定的范围内。这个阶段其实也可以做到与用户程序一起并发执行，但是因为只回收一部分Region，时间是用户可控制的，而且停顿用户线程将大幅提高收集效率。不管是年轻代或是老年代，回收算法主要用的是复制算法，将一个region中的存活对象复制到另一个region中，这种不会像CMS那样回收完因为有很多内存碎片还需要整理一次，G1采用复制算法回收几乎不会有太多内存碎片。(注意：CMS回收阶段是跟用户线程一起并发执行的，G1因为内部实现太复杂暂时没实现并发回收，不过到了ZGC，Shenandoah就实现了并发收集，Shenandoah可以看成是G1的升级版本)

G1收集器在后台维护了一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先选择回收价值最大的Region(这也就是它的名字Garbage-First的由来)，比如一个Region花200ms能回收10M垃圾，另外一个Region花50ms能回收20M垃圾，在回收时间有限情况下，G1当然会优先选择后面这个Region回收。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，保证了G1收集器在有限时间内可以尽可能高的收集效率。

被视为JDK1.7以上版本Java虚拟机的一个重要进化特征。它具备以下特点：
并行与并发： G1能充分利用CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个CPU（CPU或者CPU核心）来缩短Stop-The-World停顿时间。部分其他收集器原本需要停顿Java线程来执行GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让java程序继续执行。
分代收集： 虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆，但是还是保留了分代的概念。
空间整合： 与CMS的“标记–清理”算法不同，G1从整体来看是基于“标记整理”算法实现的收集器；从局部上来看是基于“复制”算法实现的。
可预测的停顿： 这是G1相对于CMS的另一个大优势，降低停顿时间是G1 和 CMS 共同的关注点，但G1 除了追求低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段(通过参数"-XX:MaxGCPauseMillis"指定)内完成垃圾收集。

毫无疑问，可以由用户指定期望的停顿时间是G1收集器很强大的一个功能，设置不同的期望停顿时间，可使得G1在不同应用场景中取得关注吞吐量和关注延迟之间的最佳平衡。不过，这里设置的“期望值”必须是符合实际的，不能异想天开，毕竟G1是要冻结用户线程来复制对象的，这个停顿时
间再怎么低也得有个限度。它默认的停顿目标为两百毫秒，一般来说，回收阶段占到几十到一百甚至接近两百毫秒都很正常，但如果我们把停顿时间调得非常低，譬如设置为二十毫秒，很可能出现的结果就是由于停顿目标时间太短，导致每次选出来的回收集只占堆内存很小的一部分，收集器收集的速度逐渐跟不上分配器分配的速度，导致垃圾慢慢堆积。很可能一开始收集器还能从空闲的堆内存中获得一些喘息的时间，但应用运行时间一长就不行了，最终占满堆引发Full GC反而降低性能，所以通常把期望停顿时间设置为一两百毫秒或者两三百毫秒会是比较合理的。
G1垃圾收集分类
YoungGC
YoungGC并不是说现有的Eden区放满了就会马上触发，G1会计算下现在Eden区回收大概要多久时间，如果回收时间远远小于参数 -XX:MaxGCPauseMills 设定的值，那么增加年轻代的region，继续给新对象存放，不会马上做Young GC，直到下一次Eden区放满，G1计算回收时间接近参数 -XX:MaxGCPauseMills 设定的值，那么就会触发Young GC
MixedGC
不是FullGC，老年代的堆占有率达到参数(-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent)设定的值则触发，回收所有的Young和部分Old(根据期望的GC停顿时间确定old区垃圾收集的优先顺序)以及大对象区，正常情况G1的垃圾收集是先做MixedGC，主要使用复制算法，需要把各个region中存活的对象拷贝到别的region里去，拷贝过程中如果发现没有足够的空region能够承载拷贝对象就会触发一次Full GC
Full GC
停止系统程序，然后采用单线程进行标记、清理和压缩整理，好空闲出来一批Region来供下一次MixedGC使用，这个过程是非常耗时的。(Shenandoah优化成多线程收集了)

G1收集器参数设置
-XX:+UseG1GC:使用G1收集器
-XX:ParallelGCThreads:指定GC工作的线程数量
-XX:G1HeapRegionSize:指定分区大小(1MB~32MB，且必须是2的N次幂)，默认将整堆划分为2048个分区
-XX:MaxGCPauseMillis:目标暂停时间(默认200ms)
-XX:G1NewSizePercent:新生代内存初始空间(默认整堆5%，值配置整数，默认就是百分比)
-XX:G1MaxNewSizePercent:新生代内存最大空间
-XX:TargetSurvivorRatio:Survivor区的填充容量(默认50%)，Survivor区域里的一批对象(年龄1+年龄2+年龄n的多个年龄对象)总和超过了Survivor区域的50%，此时就会把年龄n(含)以上的对象都放入老年代
-XX:MaxTenuringThreshold:最大年龄阈值(默认15)
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent:老年代占用空间达到整堆内存阈值(默认45%)，则执行新生代和老年代的混合收集(MixedGC)，比如我们之前说的堆默认有2048个region，如果有接近1000个region都是老年代的region，则可能就要触发MixedGC了
-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent(默认85%) region中的存活对象低于这个值时才会回收该region，如果超过这个值，存活对象过多，回收的的意义不大。
-XX:G1MixedGCCountTarget:在一次回收过程中指定做几次筛选回收(默认8次)，在最后一个筛选回收阶段可以回收一会，然后暂停回收，恢复系统运行，一会再开始回收，这样可以让系统不至于单次停顿时间过长。
-XX:G1HeapWastePercent(默认5%): gc过程中空出来的region是否充足阈值，在混合回收的时候，对Region回收都是基于复制算法进行的，都是把要回收的Region里的存活对象放入其他Region，然后这个Region中的垃圾对象全部清理掉，这样的话在回收过程就会不断空出来新的Region，一旦空闲出来的Region数量达到了堆内存的5%，此时就会立即停止混合回收，意味着本次混合回收就结束了。

G1垃圾收集器优化建议
假设参数 -XX:MaxGCPauseMills 设置的值很大，导致系统运行很久，年轻代可能都占用了堆内存的60%了，此时才触发年轻代gc。
那么存活下来的对象可能就会很多，此时就会导致Survivor区域放不下那么多的对象，就会进入老年代中。
或者是你年轻代gc过后，存活下来的对象过多，导致进入Survivor区域后触发了动态年龄判定规则，达到了Survivor区域的50%，也会快速导致一些对象进入老年代中。
所以这里核心还是在于调节 -XX:MaxGCPauseMills 这个参数的值，在保证他的年轻代gc别太频繁的同时，还得考虑每次gc过后的存活对象有多少,避免存活对象太多快速进入老年代，频繁触发mixed gc.

什么场景适合使用G1
50%以上的堆被存活对象占用
对象分配和晋升的速度变化非常大
垃圾回收时间特别长，超过1秒
8GB以上的堆内存(建议值)
停顿时间是500ms以内

每秒几十万并发的系统如何优化JVM
Kafka类似的支撑高并发消息系统大家肯定不陌生，对于kafka来说，每秒处理几万甚至几十万消息时很正常的，一般来说部署kafka需要用大内存机器(比如64G)，也就是说可以给年轻代分配个三四十G的内存用来支撑高并发处理，这里就涉及到一个问题了，我们以前常说的对于eden区的young gc是很快的，这种情况下它的执行还会很快吗？很显然，不可能，因为内存太大，处理还是要花不少时间的，假设三四十G内存回收可能最快也要几秒钟，按kafka这个并发量放满三四十G的eden区可能也就一两分钟吧，那么意味着整个系统每运行一两分钟就会因为young gc卡顿几秒钟没法处理新消息，显然是不行的。那么对于这种情况如何优化了，我们可以使用G1收集器，设置 -XX:MaxGCPauseMills 为50ms，假设50ms能够回收三到四个G内存，然后50ms的卡顿其实完全能够接受，用户几乎无感知，那么整个系统就可以在卡顿几乎无感知的情况下一边处理业务一边收集垃圾。
G1天生就适合这种大内存机器的JVM运行，可以比较完美的解决大内存垃圾回收时间过长的问题。

垃圾收集器底层算法实现

三色标记
在并发标记的过程中，因为标记期间应用线程还在继续跑，对象间的引用可能发生变化，多标和漏标的情况就有可能发生。
这里我们引入“三色标记”来给大家解释下，把Gc roots可达性分析遍历对象过程中遇到的对象，按照“是否访问过”这个条件标记成以下三种颜色：
黑色：表示对象已经被垃圾收集器访问过，且这个对象的所有引用都已经扫描过。黑色的对象代表已经扫描过，它是安全存活的，如果有其他对象引用指向了黑色对象，无须重新扫描一遍。黑色对象不可能直接（不经过灰色对象）指向某个白色对象。
灰色：表示对象已经被垃圾收集器访问过，但这个对象上至少存在一个引用还没有被扫描过。
白色：表示对象尚未被垃圾收集器访问过。显然在可达性分析刚刚开始的阶段，所有的对象都是白色的，若在分析结束的阶段，仍然是白色的对象，即代表不可达。


```java
/*** 垃圾收集算法细节之三色标记* 为了简化例子，代码写法可能不规范，请忽略* */
public class ThreeColorRemark {public static void main(String[] args) {A a = new A();//开始做并发标记D d = a.b.d;   // 1.读a.b.d = null;  // 2.写a.d = d;       // 3.写}
}class A {B b = new B();D d = null;
}class B {C c = new C();D d = new D();
}class C {
}class D {
}

多标-浮动垃圾
在并发标记过程中，如果由于方法运行结束导致部分局部变量(gcroot)被销毁，这个gcroot引用的对象之前又被扫描过(被标记为非垃圾对象)，那么本轮GC不会回收这部分内存。这部分本应该回收但是没有回收到的内存，被称之为“浮动垃圾”。浮动垃圾并不会影响垃圾回收的正确性，只是需要等到下一轮垃圾回收中才被清除。
另外，针对并发标记(还有并发清理)开始后产生的新对象，通常的做法是直接全部当成黑色，本轮不会进行清除。这部分对象期间可能也会变为垃圾，这也算是浮动垃圾的一部分。

漏标-读写屏障
如上图, 在a.b.d=null时设置了B对象的局部变量对象为null,导致d被标记为白色需要被回收,但是a.d=d又存在引用。这个时候d属于漏标。漏标会导致被引用的对象被当成垃圾误删除，这是严重bug，必须解决，有两种解决方案：增量更新（Incremental Update）和原始快照（Snapshot At The Beginning，SATB）。
增量更新就是当黑色对象插入新的指向白色对象的引用关系时，就将这个新插入的引用记录下来，等并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的黑色对象为根，重新扫描一次。这可以简化理解为，黑色对象一旦新插入了指向白色对象的引用之后，它就变回灰色对象了。
原始快照就是当灰色对象要删除指向白色对象的引用关系时，就将这个要删除的引用记录下来，在并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的灰色对象为根，重新扫描一次，这样就能扫描到白色的对象，将白色对象直接标记为黑色(目的就是让这种对象在本轮gc清理中能存活下来，待下一轮gc的时候重新扫描，这个对象也有可能是浮动垃圾)
以上无论是对引用关系记录的插入还是删除，虚拟机的记录操作都是通过写屏障实现的。
写屏障
给某个对象的成员变量赋值时，其底层代码大概长这样：

/**
* @param field 某对象的成员变量，如 a.b.d
* @param new_value 新值，如 null
*/
void oop_field_store(oop* field, oop new_value) { *field = new_value; // 赋值操作
}
所谓的写屏障，其实就是指在赋值操作前后，加入一些处理（可以参考AOP的概念）：

void oop_field_store(oop* field, oop new_value) {  pre_write_barrier(field);          // 写屏障-写前操作*field = new_value; post_write_barrier(field, value);  // 写屏障-写后操作
}

写屏障实现SATB
当对象B的成员变量的引用发生变化时，比如引用消失（a.b.d = null），我们可以利用写屏障，将B原来成员变量的引用对象D记录下来：

void pre_write_barrier(oop* field) {oop old_value = *field;    // 获取旧值remark_set.add(old_value); // 记录原来的引用对象
}

写屏障实现增量更新
当对象A的成员变量的引用发生变化时，比如新增引用（a.d = d），我们可以利用写屏障，将A新的成员变量引用对象D记录下来：

void post_write_barrier(oop* field, oop new_value) {  remark_set.add(new_value);  // 记录新引用的对象
}

读屏障

oop oop_field_load(oop* field) {pre_load_barrier(field); // 读屏障-读取前操作return *field;
}
读屏障是直接针对第一步：D d = a.b.d，当读取成员变量时，一律记录下来：
void pre_load_barrier(oop* field) {  oop old_value = *field;remark_set.add(old_value); // 记录读取到的对象
}

现代追踪式（可达性分析）的垃圾回收器几乎都借鉴了三色标记的算法思想，尽管实现的方式不尽相同：比如白色/黑色集合一般都不会出现（但是有其他体现颜色的地方）、灰色集合可以通过栈/队列/缓存日志等方式进行实现、遍历方式可以是广度/深度遍历等等。
对于读写屏障，以Java HotSpot VM为例，其并发标记时对漏标的处理方案如下：
CMS：写屏障 + 增量更新
G1，Shenandoah：写屏障 + SATB
ZGC：读屏障
工程实现中，读写屏障还有其他功能，比如写屏障可以用于记录跨代/区引用的变化，读屏障可以用于支持移动对象的并发执行等。功能之外，还有性能的考虑，所以对于选择哪种，每款垃圾回收器都有自己的想法。

为什么G1用SATB？CMS用增量更新？
我的理解：SATB相对增量更新效率会高(当然SATB可能造成更多的浮动垃圾)，因为不需要在重新标记阶段再次深度扫描被删除引用对象，而CMS对增量引用的根对象会做深度扫描，G1因为很多对象都位于不同的region，CMS就一块老年代区域，重新深度扫描对象的话G1的代价会比CMS高，所以G1选择SATB不深度扫描对象，只是简单标记，等到下一轮GC再深度扫描。

记忆集与卡表
在新生代做GCRoots可达性扫描过程中可能会碰到跨代引用的对象，这种如果又去对老年代再去扫描效率太低了。
为此，在新生代可以引入记录集（Remember Set）的数据结构（记录从非收集区到收集区的指针集合），避免把整个老年代加入GCRoots扫描范围。事实上并不只是新生代、老年代之间才有跨代引用的问题，所有涉及部分区域收集（Partial GC）行为的垃圾收集器，典型的如G1、 ZGC和Shenandoah收集器，都会面临相同的问题。
垃圾收集场景中，收集器只需通过记忆集判断出某一块非收集区域是否存在指向收集区域的指针即可，无需了解跨代引用指针的全部细节。
hotspot使用一种叫做“卡表”(Cardtable)的方式实现记忆集，也是目前最常用的一种方式。关于卡表与记忆集的关系，可以类比为Java语言中HashMap与Map的关系。
卡表是使用一个字节数组实现：CARD_TABLE[ ]，每个元素对应着其标识的内存区域一块特定大小的内存块，称为“卡页”。
hotSpot使用的卡页是2^9大小，即512字节

一个卡页中可包含多个对象，只要有一个对象的字段存在跨代指针，其对应的卡表的元素标识就变成1，表示该元素变脏，否则为0.
GC时，只要筛选本收集区的卡表中变脏的元素加入GCRoots里。
卡表的维护
卡表变脏上面已经说了，但是需要知道如何让卡表变脏，即发生引用字段赋值时，如何更新卡表对应的标识为1。
Hotspot使用写屏障维护卡表状态。

字符串常量池

字符串的分配，和其他的对象分配一样，耗费高昂的时间与空间代价，作为最基础的数据类型，大量频繁的创建字符串，极大程度地影响程序的性能
JVM为了提高性能和减少内存开销，在实例化字符串常量的时候进行了一些优化
为字符串开辟一个字符串常量池，类似于缓存区
创建字符串常量时，首先查询字符串常量池是否存在该字符串
存在该字符串，返回引用实例，不存在，实例化该字符串并放入池中
三种字符串操作(Jdk1.7 及以上版本)
直接赋值字符串

String s = "zhuge";  // s指向常量池中的引用

这种方式创建的字符串对象，只会在常量池中。
因为有"zhuge"这个字面量，创建对象s的时候，JVM会先去常量池中通过 equals(key) 方法，判断是否有相同的对象
如果有，则直接返回该对象在常量池中的引用；
如果没有，则会在常量池中创建一个新对象，再返回引用。

new String();
String s1 = new String("zhuge");  // s1指向内存中的对象引用

这种方式会保证字符串常量池和堆中都有这个对象，没有就创建，最后返回堆内存中的对象引用。
步骤大致如下：
因为有"zhuge"这个字面量，所以会先检查字符串常量池中是否存在字符串"zhuge"
不存在，先在字符串常量池里创建一个字符串对象；再去内存中创建一个字符串对象"zhuge"；
存在的话，就直接去堆内存中创建一个字符串对象"zhuge"；
最后，将内存中的引用返回。

intern方法
String s1 = new String("zhuge");
String s2 = s1.intern();System.out.println(s1 == s2);  //false

String中的intern方法是一个 native 的方法，当调用 intern方法时，如果池已经包含一个等于此String对象的字符串（用equals(oject)方法确定），则返回池中的字符串。否则，将intern返回的引用指向当前字符串 s1(jdk1.6版本需要将 s1 复制到字符串常量池里)。

字符串常量池位置
Jdk1.6及之前：有永久代, 运行时常量池在永久代，运行时常量池包含字符串常量池
Jdk1.7：有永久代，但已经逐步“去永久代”，字符串常量池从永久代里的运行时常量池分离到堆里
Jdk1.8及之后：无永久代，运行时常量池在元空间，字符串常量池里依然在堆里
用一个程序证明下字符串常量池在哪里：

/*** jdk6：-Xms6M -Xmx6M -XX:PermSize=6M -XX:MaxPermSize=6M  * jdk8：-Xms6M -Xmx6M -XX:MetaspaceSize=6M -XX:MaxMetaspaceSize=6M*/
public class RuntimeConstantPoolOOM{public static void main(String[] args) {ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();for (int i = 0; i < 10000000; i++) {String str = String.valueOf(i).intern();list.add(str);}}
}

运行结果：
jdk7及以上：Exception in thread “main” java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
jdk6：Exception in thread “main” java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

字符串常量池设计原理
　　字符串常量池底层是hotspot的C++实现的，底层类似一个 HashTable，保存的本质上是字符串对象的引用。
看一道比较常见的面试题，下面的代码创建了多少个 String 对象？

String s1 = new String("he") + new String("llo");
String s2 = s1.intern();System.out.println(s1 == s2);

// 在 JDK 1.6 下输出是 false，创建了 6 个对象
// 在 JDK 1.7 及以上的版本输出是 true，创建了 5 个对象
// 当然我们这里没有考虑GC，但这些对象确实存在或存在过
　　
　　为什么输出会有这些变化呢？主要还是字符串池从永久代中脱离、移入堆区的原因， intern() 方法也相应发生了变化：
1、在 JDK 1.6 中，调用 intern() 首先会在字符串池中寻找 equal() 相等的字符串，假如字符串存在就返回该字符串在字符串池中的引用；假如字符串不存在，虚拟机会重新在永久代上创建一个实例，将 StringTable 的一个表项指向这个新创建的实例。

2、在 JDK 1.7 (及以上版本)中，由于字符串池不在永久代了，intern() 做了一些修改，更方便地利用堆中的对象。字符串存在时和 JDK 1.6一样，但是字符串不存在时不再需要重新创建实例，可以直接指向堆上的实例。

由上面两个图，也不难理解为什么 JDK 1.6 字符串池溢出会抛出 OutOfMemoryError: PermGen space ，而在 JDK 1.7 及以上版本抛出 OutOfMemoryError: Java heap space 。

String常量池问题的几个例子
示例1：

String s0="zhuge";
String s1="zhuge";
String s2="zhu" + "ge";
System.out.println( s0==s1 ); //true
System.out.println( s0==s2 ); //true

分析：因为例子中的 s0和s1中的”zhuge”都是字符串常量，它们在编译期就被确定了，所以s0 == s1为true；而”zhu”和”ge”也都是字符串常量，当一个字符串由多个字符串常量连接而成时，它自己肯定也是字符串常量，所以s2也同样在编译期就被优化为一个字符串常量"zhuge"，所以s2也是常量池中” zhuge”的一个引用。所以我们得出s0 == s1 ==s2；

示例2：

String s0="zhuge";
String s1=new String("zhuge");
String s2="zhu" + new String("ge");
System.out.println( s0 == s1 );　　// false
System.out.println( s0 == s2 )；　 // false
System.out.println( s1 == s2 );　　// false

分析：用new String() 创建的字符串不是常量，不能在编译期就确定，所以new String() 创建的字符串不放入常量池中，它们有自己的地址空间。
s0还是常量池中"zhuge”的引用，s1因为无法在编译期确定，所以是运行时创建的新对象”zhuge”的引用，s2因为有后半部分 new String(”ge”)所以也无法在编译期确定，所以也是一个新创建对象”zhuge”的引用;明白了这些也就知道为何得出此结果了。

示例3：

String a = "a1";String b = "a" + 1;System.out.println(a == b); // true String a = "atrue";String b = "a" + "true";System.out.println(a == b); // true String a = "a3.4";String b = "a" + 3.4;System.out.println(a == b); // true

分析：JVM对于字符串常量的"+“号连接，将在程序编译期，JVM就将常量字符串的”+“连接优化为连接后的值，拿"a” + 1来说，经编译器优化后在class中就已经是a1。在编译期其字符串常量的值就确定下来，故上面程序最终的结果都为true。

示例4：

String a = "ab";
String bb = "b";
String b = "a" + bb;System.out.println(a == b); // false

分析：JVM对于字符串引用，由于在字符串的"+“连接中，有字符串引用存在，而引用的值在程序编译期是无法确定的，即"a” + bb无法被编译器优化，只有在程序运行期来动态分配并将连接后的新地址赋给b。所以上面程序的结果也就为false。

示例5：

String a = "ab";
final String bb = "b";
String b = "a" + bb;System.out.println(a == b); // true

分析：和示例4中唯一不同的是bb字符串加了final修饰，对于final修饰的变量，它在编译时被解析为常量值的一个本地拷贝存储到自己的常量池中或嵌入到它的字节码流中。所以此时的"a" + bb和"a" + "b"效果是一样的。故上面程序的结果为true。

示例6：

String a = "ab";
final String bb = getBB();
String b = "a" + bb;System.out.println(a == b); // falseprivate static String getBB()
{  return "b";  }

分析：JVM对于字符串引用bb，它的值在编译期无法确定，只有在程序运行期调用方法后，将方法的返回值和"a"来动态连接并分配地址为b，故上面程序的结果为false。

关于String是不可变的
通过上面例子可以得出得知：

String  s  =  "a" + "b" + "c";  //就等价于String s = "abc";
String  a  =  "a";
String  b  =  "b";
String  c  =  "c";
String  s1  =   a  +  b  +  c;

s1 这个就不一样了，可以通过观察其JVM指令码发现s1的"+"操作会变成如下操作：
StringBuilder temp = new StringBuilder();
temp.append(a).append(b).append©;
String s = temp.toString();

最后再看一个例子：

//字符串常量池："计算机"和"技术"     堆内存：str1引用的对象"计算机技术"
//堆内存中还有个StringBuilder的对象，但是会被gc回收，StringBuilder的toString方法会new String()，这个String才是真正返回的对象引用
String str2 = new StringBuilder("计算机").append("技术").toString();   //没有出现"计算机技术"字面量，所以不会在常量池里生成"计算机技术"对象
System.out.println(str2 == str2.intern());  //true
//"计算机技术" 在池中没有，但是在heap中存在，则intern时，会直接返回该heap中的引用//字符串常量池："ja"和"va"     堆内存：str1引用的对象"java"
//堆内存中还有个StringBuilder的对象，但是会被gc回收，StringBuilder的toString方法会new String()，这个String才是真正返回的对象引用
String str1 = new StringBuilder("ja").append("va").toString();    //没有出现"java"字面量，所以不会在常量池里生成"java"对象
System.out.println(str1 == str1.intern());  //false
//java是关键字，在JVM初始化的相关类里肯定早就放进字符串常量池了String s1=new String("test");
System.out.println(s1==s1.intern());   //false
//"test"作为字面量，放入了池中，而new时s1指向的是heap中新生成的string对象，s1.intern()指向的是"test"字面量之前在池中生成的字符串对象String s2=new StringBuilder("abc").toString();
System.out.println(s2==s2.intern());  //false

八种基本类型的包装类和对象池

java中基本类型的包装类的大部分都实现了常量池技术(严格来说应该叫对象池，在堆上)，这些类是Byte,Short,Integer,Long,Character,Boolean,另外两种浮点数类型的包装类则没有实现。另外Byte,Short,Integer,Long,Character这5种整型的包装类也只是在对应值小于等于127时才可使用对象池，也即对象不负责创建和管理大于127的这些类的对象。因为一般这种比较小的数用到的概率相对较大。

public class Test {public static void main(String[] args) {//5种整形的包装类Byte,Short,Integer,Long,Character的对象，  //在值小于127时可以使用对象池  Integer i1 = 127;  //这种调用底层实际是执行的Integer.valueOf(127)，里面用到了IntegerCache对象池Integer i2 = 127;System.out.println(i1 == i2);//输出true  //值大于127时，不会从对象池中取对象  Integer i3 = 128;Integer i4 = 128;System.out.println(i3 == i4);//输出false  //用new关键词新生成对象不会使用对象池Integer i5 = new Integer(127);  Integer i6 = new Integer(127);System.out.println(i5 == i6);//输出false //Boolean类也实现了对象池技术  Boolean bool1 = true;Boolean bool2 = true;System.out.println(bool1 == bool2);//输出true  //浮点类型的包装类没有实现对象池技术  Double d1 = 1.0;Double d2 = 1.0;System.out.println(d1 == d2);//输出false  }
}

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