堆简介

堆是JVM非常重要的一块运行时内存，几乎所有的对象都在堆空间分配内存。自然，堆是线程共享区域。从内存分配的角度看，所有线程共享的Java堆中还可以划分出多个线程私有的分配缓冲区。那么JVM堆具体分为哪几个部分？下图是JVM堆的宏观结构。

JVM堆分为新生代和老年代两个区域，在默认情况下。这两个区域的大小比例为 1:2。新生代中又分为三部分，Eden、Survivor 0、Survivor 1。默认情况下，这三个区域的大小比例为 8:1:1。

对象分配过程

当实例化一个对象时，会将对象首先分配在Eden区，如果Eden区满了，此时会执行一次 Minor GC ，将 Eden 区中存活的（还需要被程序使用的）对象复制一份到 S0 区，然后清除掉 Eden 区所有对象，对象的分代年龄 +1。当 Eden 区再次满的时候，此时会再执行 Minor GC，把 S0 中分代年龄大于 15 的对象转入老年代，将 Eden 和 S0 区的存活对象复制一份到 S1 ，如果 S1 放不下，剩下的对象直接转入老年代，然后清空 Eden 和 S0 区。后面循环这个步骤在 S0 和 S1 之间复制存活对象。

Minor GC 、Major GC 和 Full GC

对象一定分配在堆空间吗

代码优化之栈上分配

上面说了几乎所有对象都是在堆空间分配内存，也就是说并不一定。在1.7以前的JDK版本的确是所有对象都在堆空间分配，JDK1.7 及以后，如果对象没有发生逃逸，并且对象的大小满足一定条件。它将会直接在当前方法的栈帧中分配内存，这种特性称为 “逃逸分析”。什么叫发生了逃逸？

1.方法内的对象 被作为参数传递给其他其他方法

2.方法内的对象 作为方法的返回值

当发生这两种情况时，我们称为对象发生了逃逸，除此之外，没有发生逃逸并且对象的大小满足在栈帧分配的条件，这些对象将会直接分配在栈中。事实上程序执行过程中很大一部分对象都是未发生逃逸的。

代码优化之同步省略

如果逃逸分析之后发现对象只能被一个线程访问到，那么代码中显示对该对象进行的同步操作将会被消除。例如下面代码在JVM优化后

 public void test(){
        Object o =new Object();
        synchronized (o){
            //TODO
        }
     }

将会把synchronized 关键字去掉。

代码优化之标量替换

如果逃逸分析之后发现一个对象只能被一个线程访问，那么 JVM 会把当前对象的实例化过程优化，将该对象按照成员变量分解，相当于在方法内生命局部变量。例如

public static void main(String[] args) {
        User u = new User("SYC",24);
        System.out.println(u.username+","+u.age);
    }

上面的代码在优化之后，会变成
public static void main(String[] args) {
        int age = 24;
        String username = "SYC";
        System.out.println(username+","+age);
    }

如果 User 中还有其他实体类的引用 ，那么根据实际情况，仍然可以将该引用再按照它本身的规则进行分解。 这就是标量替换机制，能够大幅度降低对象在堆内存分配消耗的时间。

额外补充

堆空间区域大小的比例

不仅仅是大小的比例，各种参数，包括老年代晋升的分代年龄等都是可调的，上面说的只是默认情况下新生代和老年代等区域大小的比例。事实上，Eden、S0、S1的默认比例是 8:1:1 。但是当你运行一个程序使用 jvisualvm 可视化工具或者命令行命令去观察，你会发现实际上并不是按照这个比例。JVM在运行时会根据当前环境做出自适应，采用合适的比例分配，除非在运行参数里显示指定 -XX:SurvivorRatio = 8 。这样JVM运行时会真正无论什么情况都会把 Eden、S0、S1 的大小比例固定在 8:1:1 。

对象分配过程：TLAB

JVM在内存新生代Eden Space中开辟了一小块线程私有的区域，称作TLAB（Thread-Local Allocation Buffer）。默认设定为占用Eden Space的1%。为什么会有 TLAB？因为 堆 是线程共享数据，多线程环境下可能会出现多个线程申请空间分配对象，这样一来每一次分配对象都得考虑同步，会影响效率。进而诞生了 TLAB分配，JVM 会在 Eden 区划分出一小块区域，为每一个线程创造一个 TLAB 小空间用来分配线程私有对象。由于 TLAB 空间很小，所以大对象无法分配在 TLAB。由此可见，堆一定是线程共享的吗？那么以后就可以回答堆中的 TLAB 空间并不是。