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Java堆内存是线程共享的!面试官:你确定吗?

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Java作为一种面向对象的,跨平台语言,其对象、内存等一直是比较难的知识点,所以,即使是一个Java的初学者,也一定或多或少的对JVM有一些了解。可以说,关于JVM的相关知识,基本是每个Java开发者必学的知识点,也是面试的时候必考的知识点。

在JVM的内存结构中,比较常见的两个区域就是堆内存和栈内存(如无特指,本文提到的栈均指的是虚拟机栈),关于堆和栈的区别,很多开发者也是如数家珍,有很多书籍,或者网上的文章大概都是这样介绍的:

1、堆是线程共享的内存区域,栈是线程独享的内存区域。

2、堆中主要存放对象实例,栈中主要存放各种基本数据类型、对象的引用。

但是,作者可以很负责任的告诉大家,以上两个结论均不是完全正确的。

本文首先带大家了解一下为什么我会说“堆是线程共享的内存区域,栈是线程独享的内存区域。”这句话并不完全正确!?关于JVM内存结构的相关知识,大家可以阅读JVM内存结构 VS Java内存模型 VS Java对象模型万万没想到,JVM内存结构的面试题可以问的这么难?等文章。

在开始进入正题之前,请允许我问一个和这个问题看似没有任何关系的问题:Java对象的内存分配过程是如何保证线程安全的?

Java对象的内存分配过程是如何保证线程安全的?

我们知道,Java是一门面向对象的语言,我们在Java中使用的对象都需要被创建出来,在Java中,创建一个对象的方法有很多种,但是无论如何,对象在创建过程中,都需要进行内存分配。

对象的内存分配过程中,主要是对象的引用指向这个内存区域,然后进行初始化操作。

但是,因为堆是全局共享的,因此在同一时间,可能有多个线程在堆上申请空间,那么,在并发场景中,如果两个线程先后把对象引用指向了同一个内存区域,怎么办。

为了解决这个并发问题,对象的内存分配过程就必须进行同步控制。但是我们都知道,无论是使用哪种同步方案(实际上虚拟机使用的可能是CAS),都会影响内存的分配效率。

而Java对象的分配是Java中的高频操作,所有,人们想到另外一个办法来提升效率。这里我们重点说一个HotSpot虚拟机的方案:

每个线程在Java堆中预先分配一小块内存,然后再给对象分配内存的时候,直接在自己这块”私有”内存中分配,当这部分区域用完之后,再分配新的”私有”内存。

这种方案被称之为TLAB分配,即Thread Local Allocation Buffer。这部分Buffer是从堆中划分出来的,但是是本地线程独享的。

什么是TLAB

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。

注意到上面的描述中"线程专属"、"只给当前线程使用"、"每个线程单独拥有"的描述了吗?

所以说,因为有了TLAB技术,堆内存并不是完完全全的线程共享,其eden区域中还是有一部分空间是分配给线程独享的。

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占的,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,他在读取上确实是线程共享的,但是在内存分分配上,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。

多说几句

相信一部分看完这篇文章之后,可能会觉得作者有点过于“咬文嚼字”、“吹毛求疵”了。可能不乏有些性子急的人只看了开头就直接翻到文末准备开怼了。

不管你认不认同作者说的:“堆是线程共享的内存区域这句话并不完全正确”。这其实都不重要,重要的是当提到堆内存、提到线程共享、提到对象内存分配的时候,你可以想到还有个TLAB是比较特殊的,就可以了。

有些时候,最可怕的不是自己不知道,而是,不知道自己不知道。

还有就是,TLAB只是HotSpot虚拟机的一个优化方案,Java虚拟机规范中也没有关于TLAB的任何规定。所以,不代表所有的虚拟机都有这个特性。

本文的概述都是基于HotSpot虚拟机的,作者也不是故意“以偏概全”,而是因为HotSpot虚拟机是目前最流行的虚拟机了,大多数默认情况下,我们讨论的时候也都是基于HotSpot的。

哎,每次写一些技术文章,都会有很多人喷,喷的角度也都是千奇百怪,所以只好多说几句找补找补了。Anyway,任何形式的讨论还是欢迎的,因为即使是喷,也未必有对手!

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评论 5

  1. #1

    其实我在看到文章标题的时候,考虑到了tlab,但是也就是仅仅只知道有这么个概念而已,看了本文觉得受益很多,学习了!

    饿了就下楼4年前 (2020-03-18)回复
  2. #2

    我有一个疑问,TLAB技术也运用于虚拟机的主线程吗?

    eugene4年前 (2020-03-24)回复
  3. #3

    请教个问题,既然虚拟机使用TLAB分配来保证线程安全,那么当TLAB空间不够时需要直接在堆或老年代分配内存时,怎么保证线程安全呢?TLAB被禁用时又怎么保证?

    叫什么呢4年前 (2020-05-06)回复
    • 加锁

      hollischuang4年前 (2020-05-09)回复
      • 简单粗暴

        doing3年前 (2021-03-12)回复

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