JVM工作原理与实战(四十四)：JVM常见面试题目

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前言

一、JVM常见面试题目

1.有哪些常用的垃圾回收器？

2.什么是内存泄漏，如何解决内存泄漏问题？

3.请列举并简要描述一些常用的JVM工具及其主要功能。

4.请列举并简要描述常见的JVM参数及其应用场景。

总结

前言

JVM作为Java程序的运行环境，其负责解释和执行字节码，管理内存，确保安全，支持多线程和提供性能监控工具，以及确保程序的跨平台运行。本文主要介绍了JVM常见面试题目等内容。

一、JVM常见面试题目

关于以下问题的详尽解析，请查阅对应专栏所发布的专题文章：

JVM工作原理与实战_橘子-青衫的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/jiangyq_/category_12539794.html

1.有哪些常用的垃圾回收器？

常用的垃圾回收器包括：

在JDK 8及之前，主要存在以下几种组合：

ParNew + CMS：适用于关注低延迟的应用场景，ParNew负责年轻代的垃圾回收，而CMS则处理老年代。
Parallel Scavenge + Parallel Old：此组合更关注吞吐量，适合后台处理或批量处理任务，不太适合对延迟敏感的应用。
G1：虽然在JDK 8之前不被强烈推荐，但G1适用于大内存堆且对暂停时间有要求的场景。G1将堆内存划分为多个独立区域，通过预测和并行处理来提高回收效率。

从JDK 9开始，G1已经成为默认的垃圾回收器，因为它在大内存和延迟敏感的应用中表现出色。因此，对于大多数生产环境，G1是一个很好的选择。对于对延迟有极高要求的应用，可以考虑使用Shenandoah或ZGC。Shenandoah GC是专为低延迟而设计的，而ZGC（Zero Garbage Collection）则提供几乎无停顿的垃圾回收体验，适用于内存非常大的场景。

参考回答：常用的垃圾回收器有ParNew、CMS、Parallel Scavenge、Parallel Old和G1。在JDK 8及之前，ParNew+CMS适合关注低延迟的应用，而Parallel Scavenge+Parallel Old更关注吞吐量。G1虽然在早期不被推荐，但适用于大内存和关注暂停时间的场景。从JDK 9开始，G1成为默认回收器，适用于生产环境。对于极低延迟需求，可考虑Shenandoah或ZGC。选择时需综合考虑应用需求和JVM版本。

2.什么是内存泄漏，如何解决内存泄漏问题？

内存泄漏是指在程序运行过程中，不再被使用的对象仍然保持在内存中，并且无法被垃圾收集器自动回收。在Java中，内存泄漏通常发生在持续性的对象引用创建过程中，导致对象无法从GC的根节点引用链中释放。如果内存泄漏持续发生，它会逐渐消耗系统资源，最终可能导致内存溢出错误。

内存泄漏的常见原因及解决方案包括：

代码中的内存泄漏：这通常是由于对象的不当使用或管理造成的。例如，长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用，导致后者无法被释放。为了解决这个问题，需要仔细审查代码，确保正确管理对象的生命周期，并适时地断开不再需要的引用。
并发引起的内存溢出：
- 参数不当：例如，如果JVM的堆内存设置过小，而并发请求的数量又很大，这可能导致内存不足。解决此问题的方法是根据应用程序的需求和预期负载，合理地设置JVM参数，如堆内存大小。
- 设计不当：
  - 从数据库获取超大数据量的数据：这可能导致大量的数据被加载到内存中，从而消耗大量的内存资源。解决此问题的一种方法是实现分页查询或流式处理，以减少每次操作所需处理的数据量。
  - 线程池设计不当：例如，线程池的大小设置过大，可能导致创建过多的线程，从而消耗大量的内存。在这种情况下，应根据系统的实际需求和资源限制，合理地配置线程池的大小。
  - 生产者-消费者模型中的消费者消费性能问题：如果消费者的处理速度跟不上生产者的生产速度，可能导致队列积压，进而消耗大量内存。解决此问题的方法包括优化消费者的处理逻辑，提高处理速度，或调整生产者和消费者的速度匹配。

参考回答：内存泄漏是指在Java中，对象不再被使用但仍存在于GC ROOT的引用链中，未被垃圾回收器回收的现象。持续的内存泄漏会导致内存资源耗尽，最终引发内存溢出错误。内存泄漏的常见原因包括代码中的不合理引用和并发处理不当。为解决内存泄漏，需确保代码中的对象引用管理得当，及时释放不再使用的对象引用。同时，在并发处理中，要合理设置参数，如堆内存大小，以及优化系统设计，如避免一次性加载大量数据、合理设计线程池和生产者-消费者模型等。通过代码审查和系统设计优化，可以有效解决内存泄漏问题，确保程序的稳定运行。

3.请列举并简要描述一些常用的JVM工具及其主要功能。

JVM工具在Java应用开发和运维过程中发挥着关键作用。以下是一些常用的JVM工具及其核心功能的简要描述：

JDK自带的命令行工具：
- jps：这是一个轻量级的工具，用于查看Java进程。它可以打印出Java主方法所在的类名和进程ID，帮助开发者快速识别正在运行的Java应用。
- jmap：这个工具主要用于生成堆内存快照和打印类的直方图。通过堆内存快照，可以分析对象的内存占用情况，找出潜在的内存泄漏。而类的直方图则展示了各个类实例的数量，为性能调优提供了依据。
第三方工具：
- VisualVM：这是一个功能强大的监控和分析工具，提供了内存、线程、CPU等多维度的监控信息。通过VisualVM，开发者可以实时监控Java应用的运行状态，并进行性能调优。
- Arthas：这是一个综合性的Java诊断工具，提供了诸如JVM监控、线程诊断、内存分析等功能。Arthas可以在不重启应用的情况下，动态地查看和修改Java类的字节码，非常适合在生产环境中进行问题排查。
- MAT (Memory Analyzer Tool)：专注于堆内存分析的工具。它可以帮助开发者分析堆转储（Heap Dump）文件，找出内存泄漏的原因，并提供相应的优化建议。
监控工具：
- Prometheus + Grafana：Prometheus是一个开源的监控和警告工具，它可以收集各种时间序列数据，如JVM指标、应用性能数据等。而Grafana则是一个可视化工具，可以将Prometheus收集的数据以图表的形式展示出来。通过Prometheus和Grafana的组合使用，可以实现实时监控、数据分析和警告通知等功能，帮助运维团队及时发现并解决问题。

参考回答：JVM工具在Java应用中扮演着关键角色。常用的有JDK自带的jps和jmap，前者用于查看Java进程信息，后者能生成堆内存快照和类直方图，帮助分析内存使用。此外，还有第三方工具如VisualVM（全方位监控与分析）、Arthas（动态诊断与字节码修改）和MAT（专注堆内存分析）。监控方面，Prometheus收集数据，Grafana进行可视化展示，两者结合提供实时监控与数据分析功能。

4.请列举并简要描述常见的JVM参数及其应用场景。

在JVM调优中，选择合适的参数对于确保应用性能和稳定性至关重要。

-Xmx 和 -Xms：
- -Xmx：设置Java堆的最大内存大小。在确定该值时，需要考虑操作系统、其他应用程序和JVM本身的内存需求，确保为堆内存分配了合适的空间。
- -Xms：设置Java堆的初始内存大小。为了避免运行时频繁的堆内存调整，通常建议将-Xms设置为与-Xmx相同的值。
- 设置建议：基于应用的最大并发量和服务器资源，合理估算并设置-Xmx和-Xms的值。
-XX:MaxMetaspaceSize 和 -Xss：
- -XX:MaxMetaspaceSize：控制元空间的最大内存大小。元空间用于存储类的元数据。如果应用出现元空间内存泄漏，可能会导致系统内存不足。建议根据应用的实际需求和测试情况来设置这个值。
- -Xss：设置每个线程的栈大小。不同的操作系统和架构有不同的默认值。在资源受限的环境中，可以考虑减小此值以节省内存。
- 设置建议：根据应用的实际需求和测试数据，合理设置-XX:MaxMetaspaceSize和-Xss的值。
-Xmn：
- 年轻代的大小对于垃圾回收的性能和效率至关重要。在G1垃圾回收器中，年轻代的大小是动态调整的，因此通常不需要手动设置。在其他垃圾回收器中，可以考虑基于应用的对象创建模式来设置合适的年轻代大小。
- 设置建议：对于使用非G1垃圾回收器的场景，根据应用的峰值流量和对象生命周期模式来估算和设置年轻代的大小，并进行充分的测试。
打印GC日志：
- 在JDK 8及之前，使用-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:文件路径来打印GC日志。在JDK 9及之后，使用-Xlog:gc*:file=文件路径来打印GC日志。这些日志有助于分析垃圾回收的性能和识别潜在的内存问题。
-XX:+DisableExplicitGC：
- 禁用System.gc()的调用。System.gc()会触发Full GC，这可能会对应用的性能产生负面影响。使用此参数可以避免不必要的Full GC。
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 和 -XX:HeapDumpPath=<path>：
- 当发生OutOfMemoryError时，这些参数可以自动生成堆内存快照，有助于分析内存泄漏的原因。
- 设置合适的输出路径，确保在出现内存溢出时能够捕获到有用的堆快照。

-Xms1g
-Xmx1g
-Xss256k
-XX:MaxMetaspaceSize=512m 
-XX:+DisableExplicitGC
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=/opt/logs/my-service.hprof
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc:文件路径
# JDK9及之后gc日志输出修改为 -Xlog:gc*:file=文件名

通过合理设置这些JVM参数，可以优化Java应用的性能和稳定性，减少内存泄漏和垃圾回收的影响。

参考回答：JVM参数对于Java应用性能至关重要。常见参数如-Xmx和-Xms控制堆内存大小，应基于服务器资源和应用需求设置。元空间大小通过-XX:MaxMetaspaceSize调整，避免元空间内存泄漏。线程栈大小-Xss可根据操作系统和架构调整。对于年轻代大小-Xmn，在G1垃圾回收器下通常无需手动设置。打印GC日志可用-Xlog参数，有助于分析回收性能。可以通过-XX:+DisableExplicitGC禁用System.gc()调用可避免不必要的Full GC。发生OutOfMemoryError时，通过-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError和指定输出路径的-XX:HeapDumpPath生成堆快照，便于分析内存泄漏。合理设置这些参数能优化应用性能和稳定性。