常见 JVM 面试题补充

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CMS 是老年代垃圾回收器？

初步印象是，但实际上不是。根据 CMS 的各个收集过程，它其实是一个涉及年轻代和老年代的综合性垃圾回收器。在很多文章和书籍的划分中，都将 CMS 划分为了老年代垃圾回收器，加上它主要作用于老年代，所以一般误认为是。

常量池问题

常量池的表述有些模糊，在此细化一下，注意我们指的是 Java 7 版本之后。

JVM 中有多个常量池：

字符串常量池，存放在堆上，也就是执行 intern 方法后存的地方，class 文件的静态常量池，如果是字符串，则也会被装到字符串常量池中。
运行时常量池，存放在方法区，属于元空间，是类加载后的一些存储区域，大多数是类中 constant_pool 的内容。
类文件常量池，也就是 constant_pool，这个是概念性的，并没有什么实际存储区域。

在平常的交流过程中，聊的最多的是字符串常量池，具体可参考官网。

永久代

常见面试题

JVM 有哪些内存区域？（JVM 的内存布局是什么？）

JVM 包含堆、元空间、Java 虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器等内存区域，其中，堆是占用内存最大的一块，如下图所示。

Java 的内存模型是什么？（JMM 是什么？）

JVM 试图定义一种统一的内存模型，能将各种底层硬件以及操作系统的内存访问差异进行封装，使 Java 程序在不同硬件以及操作系统上都能达到相同的并发效果。它分为工作内存和主内存，线程无法对主存储器直接进行操作，如果一个线程要和另外一个线程通信，那么只能通过主存进行交换，如下图所示。

JVM 垃圾回收时如何确定垃圾？什么是 GC Roots？

JVM 采用的是可达性分析算法。JVM 是通过 GC Roots 来判定对象存活的，从 GC Roots 向下追溯、搜索，会产生一个叫做 Reference Chain 的链条。当一个对象不能和任何一个 GC Root 产生关系时，就判定为垃圾，如下图所示。

GC Roots 包括：

Java 线程中，当前所有正在被调用的方法的引用类型参数、局部变量、临时值等。也就是与我们栈帧相关的各种引用。
所有当前被加载的 Java 类。
Java 类的引用类型静态变量。
运行时常量池里的引用类型常量（String 或 Class 类型）。
JVM 内部数据结构的一些引用，比如 sun.jvm.hotspot.memory.Universe 类。
用于同步的监控对象，比如调用了对象的 wait() 方法。
JNI handles，包括 global handles 和 local handles。

这些 GC Roots 大体可以分为三大类，下面这种说法更加好记一些：

活动线程相关的各种引用。
类的静态变量的引用。
JNI 引用。

能够找到 Reference Chain 的对象，就一定会存活么？

不一定，还要看 Reference 类型，弱引用在 GC 时会被回收，软引用在内存不足的时候会被回收，但如果没有 Reference Chain 对象时，就一定会被回收。

强引用、软引用、弱引用、虚引用是什么？

普通的对象引用关系就是强引用。

软引用用于维护一些可有可无的对象。只有在内存不足时，系统则会回收软引用对象，如果回收了软引用对象之后仍然没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。

弱引用对象相比软引用来说，要更加无用一些，它拥有更短的生命周期，当 JVM 进行垃圾回收时，无论内存是否充足，都会回收被弱引用关联的对象。

虚引用是一种形同虚设的引用，在现实场景中用的不是很多，它主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。

你说你做过 JVM 参数调优和参数配置，请问如何查看 JVM 系统默认值

使用 -XX:+PrintFlagsFinal 参数可以看到参数的默认值，这个默认值还和垃圾回收器有关，比如 UseAdaptiveSizePolicy。

你平时工作中用过的 JVM 常用基本配置参数有哪些？

主要有 Xmx、Xms、Xmn、MetaspaceSize 等。

请你谈谈对 OOM 的认识

OOM 是非常严重的问题，除了程序计数器，其他内存区域都有溢出的风险。和我们平常工作最密切的，就是堆溢出，另外，元空间在加载的类非常多的情况下也会溢出，还有就是栈溢出，这个通常影响比较小。堆外也有溢出的可能，这个就比较难排查了。

你都有哪些手段用来排查内存溢出？

这个话题很大，可以从实践环节中随便摘一个进行总结，下面举一个最普通的例子。

内存溢出包含很多种情况，我在平常工作中遇到最多的就是堆溢出。有一次线上遇到故障，重新启动后，使用 jstat 命令，发现 Old 区一直在增长。我使用 jmap 命令，导出了一份线上堆栈，然后使用 MAT 进行分析，通过对 GC Roots 的分析，发现了一个非常大的 HashMap 对象，这个原本是其他同事做缓存用的，但是一个无界缓存，造成了堆内存占用一直上升，后来，将这个缓存改成 guava 的 Cache，并设置了弱引用，故障就消失了。

GC 垃圾回收算法与垃圾收集器的关系？

常用的垃圾回收算法有标记清除、标记整理、复制算法等，引用计数器也算是一种，但垃圾回收器不使用这种算法，因为有循环依赖的问题。

很多垃圾回收器都是分代回收的：

对于年轻代，主要有 Serial、ParNew 等垃圾回收器，回收过程主要使用复制算法；
老年代的回收算法有 Serial、CMS 等，主要使用标记清除、标记整理算法等。

我们线上使用较多的是 G1，也有年轻代和老年代的概念，不过它是一个整堆回收器，它的回收对象是小堆区。

怎么查看服务器默认的垃圾回收器是哪一个？

这通常会使用另外一个参数，即 -XX:+PrintCommandLineFlags，来打印所有的参数，包括使用的垃圾回收器。

假如生产环境 CPU 占用过高，请谈谈你的分析思路和定位。

首先，使用 top -H 命令获取占用 CPU 最高的线程，并将它转化为十六进制。

然后，使用 jstack 命令获取应用的栈信息，搜索这个十六进制，这样就能够方便地找到引起 CPU 占用过高的具体原因。

对于 JDK 自带的监控和性能分析工具用过哪些？

jps：用来显示 Java 进程；
jstat：用来查看 GC；
jmap：用来 dump 堆；
jstack：用来 dump 栈；
jhsdb：用来查看执行中的内存信息。

栈帧都有哪些数据？

栈帧包含：局部变量表、操作数栈、动态连接、返回地址等。

JIT 是什么？

为了提高热点代码的执行效率，在运行时，虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行各种层次的优化，完成这个任务的编译器，就称为即时编译器（Just In Time Compiler），简称 JIT 编译器。

Java 的双亲委托机制是什么？

双亲委托的意思是，除了顶层的启动类加载器以外，其余的类加载器，在加载之前，都会委派给它的父加载器进行加载，这样一层层向上传递，直到祖先们都无法胜任，它才会真正的加载，Java 默认是这种行为。

有哪些打破了双亲委托机制的案例？

Tomcat 可以加载自己目录下的 class 文件，并不会传递给父类的加载器；
Java 的 SPI，发起者是 BootstrapClassLoader，BootstrapClassLoader 已经是最上层了，它直接获取了

简单描述一下（分代）垃圾回收的过程

分代回收器有两个分区：老生代和新生代，新生代默认的空间占总空间的 1/3，老生代的默认占比是 2/3。

新生代使用的是复制算法，新生代里有 3 个分区：Eden、To Survivor、From Survivor，它们的默认占比是 8:1:1。

当年轻代中的 Eden 区分配满的时候，就会触发年轻代的 GC（Minor GC），具体过程如下：

在 Eden 区执行了第一次 GC 之后，存活的对象会被移动到其中一个 Survivor 分区（以下简称 from）；
Eden 区再次 GC，这时会采用复制算法，将 Eden 和 from 区一起清理，存活的对象会被复制到 to 区，接下来，只要清空 from 区就可以了。

CMS 分为哪几个阶段?

初始标记
并发标记
并发预清理
并发可取消的预清理
重新标记
并发清理

由于《深入理解 Java 虚拟机》一书的流行，面试时省略并发清理、并发可取消的预清理这两个阶段，一般也是没问题的。

CMS 都有哪些问题？

内存碎片问题，Full GC 的整理阶段，会造成较长时间的停顿；
需要预留空间，用来分配收集阶段产生的“浮动垃圾”；
使用更多的 CPU 资源，在应用运行的同时进行堆扫描；
停顿时间是不可预期的。

什么情况会造成元空间溢出？

元空间默认是没有上限的，不加限制比较危险。当应用中的 Java 类过多时，比如 Spring 等一些使用动态代理的框架生成了很多类，如果占用空间超出了我们的设定值，就会发生元空间溢出。

什么时候会造成堆外内存溢出？

使用了 Unsafe 类申请内存，或者使用了 JNI 对内存进行操作，这部分内存是不受 JVM 控制的，不加限制使用的话，会很容易发生内存溢出。

SWAP 会影响性能么？

当操作系统内存不足时，会将部分数据写入到 SWAP ，但是 SWAP 的性能是比较低的。如果应用的访问量较大，需要频繁申请和销毁内存，那么很容易发生卡顿。一般在高并发场景下，会禁用 SWAP。

有什么堆外内存的排查思路？

进程占用的内存，可以使用 top 命令，看 RES 段占用的值，如果这个值大大超出我们设定的最大堆内存，则证明堆外内存占用了很大的区域。使用 gdb 命令可以将物理内存 dump 下来，通常能看到里面的内容。更加复杂的分析可以使用 Perf 工具，或者谷歌开源的 GPerftools。那些申请内存最多的 native 函数，就很容易找到。