TLAB（Thread Local Allocation Buffer）

TLAB是虚拟机在堆内存的eden划分出来的一块专用空间，是线程专属的。在虚拟机的TLAB功能启动的情况下，在线程初始化时，虚拟机会为每个线程分配一块TLAB空间，只给当前线程使用，这样每个线程都单独拥有一个空间，如果需要分配内存，就在自己的空间上分配，这样就不存在竞争的情况，可以大大提升分配效率。这里值得注意的是，我们说TLAB是线程独享的，但是只是在“分配”这个动作上是线程独享的，至于在读取、垃圾回收等动作上都是线程共享的。而且在使用上也没有什么区别。

也就是说，虽然每个线程在初始化时都会去堆内存中申请一块TLAB，并不是说这个TLAB区域的内存其他线程就完全无法访问了，其他线程的读取还是可以的，只不过无法在这个区域中分配内存而已。

并且，在TLAB分配之后，并不影响对象的移动和回收，也就是说，虽然对象刚开始可能通过TLAB分配内存，存放在Eden区，但是还是会被垃圾回收或者被移到Survivor Space、Old Gen等。

还有一点需要注意的是，我们说TLAB是在eden区分配的，因为eden区域本身就不太大，而且TLAB空间的内存也非常小，默认情况下仅占有整个Eden空间的1%。所以，必然存在一些大对象是无法在TLAB直接分配。

遇到TLAB中无法分配的大对象，对象还是可能在eden区或者老年代等进行分配的，但是这种分配就需要进行同步控制，这也是为什么我们经常说：小的对象比大的对象分配起来更加高效。

TLAB带来的问题

虽然在一定程度上，TLAB大大的提升了对象的分配速度，但是TLAB并不是就没有任何问题的。

前面我们说过，因为TLAB内存区域并不是很大，所以，有可能会经常出现不够的情况。在《实战Java虚拟机》中有这样一个例子：

比如一个线程的TLAB空间有100KB，其中已经使用了80KB，当需要再分配一个30KB的对象时，就无法直接在TLAB中分配，遇到这种情况时，有两种处理方案：

1、如果一个对象需要的空间大小超过TLAB中剩余的空间大小，则直接在堆内存中对该对象进行内存分配。

2、如果一个对象需要的空间大小超过TLAB中剩余的空间大小，则废弃当前TLAB，重新申请TLAB空间再次进行内存分配。

以上两个方案各有利弊，如果采用方案1，那么就可能存在着一种极端情况，就是TLAB只剩下1KB，就会导致后续需要分配的大多数对象都需要在堆内存直接分配。

如果采用方案2，也有可能存在频繁废弃TLAB，频繁申请TLAB的情况，而我们知道，虽然在TLAB上分配内存是线程独享的，但是TLAB内存自己从堆中划分出来的过程确实可能存在冲突的，所以，TLAB的分配过程其实也是需要并发控制的。而频繁的TLAB分配就失去了使用TLAB的意义。

为了解决这两个方案存在的问题，虚拟机定义了一个refill_waste的值，这个值可以翻译为“最大浪费空间”。

当请求分配的内存大于refill_waste的时候，会选择在堆内存中分配。若小于refill_waste值，则会废弃当前TLAB，重新创建TLAB进行对象内存分配。

前面的例子中，TLAB总空间100KB，使用了80KB，剩余20KB，如果设置的refill_waste的值为25KB，那么如果新对象的内存大于25KB，则直接堆内存分配，如果小于25KB，则会废弃掉之前的那个TLAB，重新分配一个TLAB空间，给新对象分配内存。

TLAB使用的相关参数

TLAB功能是可以选择开启或者关闭的，可以通过设置-XX:+/-UseTLAB参数来指定是否开启TLAB分配。

TLAB默认是eden区的1%，可以通过选项-XX:TLABWasteTargetPercent设置TLAB空间所占用Eden空间的百分比大小。

默认情况下，TLAB的空间会在运行时不断调整，使系统达到最佳的运行状态。如果需要禁用自动调整TLAB的大小，可以使用-XX:-ResizeTLAB来禁用，并且使用-XX：TLABSize来手工指定TLAB的大小。

TLAB的refill_waste也是可以调整的，默认值为64，即表示使用约为1/64空间大小作为refill_waste，使用参数：-XX：TLABRefillWasteFraction来调整。

如果想要观察TLAB的使用情况，可以使用参数-XX+PringTLAB 进行跟踪。

总结

为了保证对象的内存分配过程中的线程安全性，HotSpot虚拟机提供了一种叫做TLAB(Thread Local Allocation Buffer)的技术。

在线程初始化时，虚拟机会为每个线程分配一块TLAB空间，只给当前线程使用，当需要分配内存时，就在自己的空间上分配，这样就不存在竞争的情况，可以大大提升分配效率。

所以，“堆是线程共享的内存区域”这句话并不完全正确，因为TLAB是堆内存的一部分，它在读取上确实是线程共享的，但是在内存分配上，是线程独享的。

TLAB的空间其实并不大，所以大对象还是可能需要在堆内存中直接分配。那么，对象的内存分配步骤就是先尝试TLAB分配，空间不足之后，再判断是否应该直接进入老年代，然后再确定是再eden分配还是在老年代分配。