JAVA中怎么实现内存分布，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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java的内存分布如下：

1,本地方法栈；

2,程序计数器；

3,虚拟机栈（栈帧1(方法A)，栈帧2(方法B)）；

4,堆区（新生代（Eden区，S0，S1...），老年代）；

5,元数据区（常量池，方法元信息，类元信息）；

如下图所示：

各个区域对应明细如下：

1，堆区：

存储着几乎所有的实例对象，堆由垃圾收集器自动回收，堆区由各子线程共享使用。

堆的内存空间既可以固定大小，也可以在运行时动态调整，通过如下参数设定初始值和最大值，比如-Xms256M –Xmx1024M，分别代表最小堆容量和最大堆容量，在线上环境时， JVM的Xms和Xmx设置成一样大小，避免在GC后调整堆大小时带来的额外压力。

堆分成两大块：新生代和老年代，对象产生之初在新生代，步入暮年进入老年代，但是老年代也接纳在新生代无法容纳的超大对象，新生代=1个Eden区+2个Survivor区域。绝大部分对象在Eden区生成，当Eden区域填满的时候，会触发Young Garbage Collection，每个对象有一个计数器，每次YGC都会加1，-XX:MaxTenuringThreshold参数能配置计数器的值到达某个阈值的时候，对象从新生代晋升到老年代。

给JVM设置参数-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError，让JVM遇到OOM异常时能输出堆内信息

2，虚拟机栈：

栈是一个先进后出的数据结构。

JVM是基于栈结构的运行环境，JVM中的虚拟机栈是描述java方法执行的内存区域，它是线程私有的；每个方法从开始调用到执行完成的过程，就是栈帧从入栈到出栈的过程；

栈帧是方法运行的基本结构，在执行引擎运行时，所有指令都只能对当前栈帧进行操作。而StackOverFlowError表示请求的栈溢出，导致内存耗尽，通常出现在递归方法中。

3，局部变量表：

局部变量表是存放方法参数和局部变量的区域。

4，操作栈：

操作栈是一个初始状态为空的桶式结构栈。

5，本地方法栈：

本地方法栈为Native方法服务，现成开始调用本地方法时，会进入一个不再受JVM约束的世界。

6，程序计数寄存器：

由于CPU时间片轮限制，众多线程在并发执行过程中，任何一个确定的时刻，一个处理器或者多核处理器中的一个内核，只会执行某个线程中的一条指令。线程执行和恢复都依赖程序计数器。

垃圾回收算法：

1，Mark-Sweep（标记-清除）算法

先标记出所有需要回收的对象，然后统一回收掉被标记的对象

缺点：标记和清除过程效率不高；

标记和清除后会产生大量不连续的内存碎片，当程序在运行过程中需要分配较大对象的时候，会因为找不到足够的连续内存而提前触发一次垃圾回收动作；

2，Copying（复制）算法

将内存分成大小相等的两块，每次只使用其中的一块，当一块内存用完，就将存活的对象复制到另一块上，然后把上一块空间直接清理掉。

因为新生代中的对象98%都是朝生夕死的，所以将内存按照8:1:1的比例分成了三份Eden,S1, S2，先使用其中的Eden,S1，用尽后将存活对象复制到另一个S2上，然后再等Eden和S2用尽后在复制到S1，如此往复。

3，Mark-Compact（标记-整理）算法

先标记需要清除的对象，再将存活的对象都向一端移动，然后清除掉边界之外的内存 。

4，Generational Collection（分代收集）算法

把java堆分成新生代和老年代，根据各个年代的特点采取最恰当的算法。

垃圾收集器：

1，Serial/Serial Old

Serial/Serial Old收集器是最基本最古老的收集器，它是一个单线程收集器，并且在它进行垃圾收集时，必须暂停所有用户线程。

       Serial收集器是针对新生代的收集器，采用的是Copying算法，Serial Old收集器是针对老年代的收集器，采用的是Mark-Compact算法。

       它的优点是实现简单高效，但是缺点是会给用户带来停顿。

2，ParNew

ParNew收集器是Serial收集器的多线程版本，使用多个线程进行垃圾收集。

3，Parallel Scavenge

Parallel Scavenge收集器是一个新生代的多线程收集器（并行收集器），它在回收期间不需要暂停其他用户线程，其采用的是Copying算法，该收集器与前两个收集器有所不同，它主要是为了达到一个可控的吞吐量。

4，Parallel Old

Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本（并行收集器），使用多线程和Mark-Compact算法。

5，CMS

CMS（Current 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，它是一种并发收集器，采用的是Mark-Sweep算法。

6，G1

       G1收集器是当今收集器技术发展最前沿的成果，它是一款面向服务端应用的收集器，它能充分利用多CPU、多核环境。因此它是一款并行与并发收集器，并且它能建立可预测的停顿时间模型。

各个收集器明细如下：

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