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Organized 50 interview questions into 12 categories:
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- 05-并发编程 (4 files): 线程池, 设计模式, 限流策略, etc.
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2026-03-01 00:10:53 +08:00

7.0 KiB

Raw Permalink Blame History

JVM 和垃圾回收

问题

JVM 内存模型是怎样的？
垃圾回收有哪些算法？G1 和 CMS 的区别？
什么是 Stop-The-World？如何减少 STW 时间？
常见的 OOM 及解决方案？
JVM 参数如何调优？
如何分析 GC 日志？

标准答案

1. JVM 内存模型

运行时数据区

┌─────────────────────────────────────┐
│         方法区（Method Area）         │
│  (类信息、常量、静态变量、JIT 代码)   │
└─────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────┐
│              堆（Heap）              │
│     (对象实例、数组)                 │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐        │
│  │ 新生代   │  │  老年代   │        │
│  │ Eden     │  │          │        │
│  │ S0      │  │          │        │
│  │ S1      │  │          │        │
│  └──────────┘  └──────────┘        │
└─────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────┐
│         JVM 栈（Java Stack）        │
│  (栈帧：局部变量、操作数栈、返回地址) │
└─────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────┐
│        本地方法栈（Native Stack）    │
│      (Native 方法调用)               │
└─────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────┐
│       程序计数器（PC Register）      │
│      (当前执行的字节码指令)           │
└─────────────────────────────────────┘

2. 垃圾回收算法

标记-清除（Mark-Sweep）

步骤：

标记存活对象
清除未标记对象

问题：

产生内存碎片
标记和清除效率都不高

复制（Copying）

步骤：

将存活对象复制到另一块内存
清空当前内存

优点：

无内存碎片
简单高效

缺点：

内存利用率低（浪费一半）

适用：新生代（Eden + S0 + S1）

标记-整理（Mark-Compact）

步骤：

标记存活对象
将存活对象向一端移动
清理边界外的内存

优点：

无内存碎片

缺点：

移动对象成本高

适用：老年代

分代收集（Generational）

原理：

弱分代假说：大多数对象朝生夕灭
新生代：复制算法（Eden : S0 : S1 = 8 : 1 : 1）
老年代：标记-整理或标记-清除

3. 垃圾收集器

Serial 收集器

特点：单线程，STW

适用：客户端应用、小内存

-XX:+UseSerialGC

Parallel 收集器

特点：多线程，STW

适用：后台任务、批处理

-XX:+UseParallelGC

CMS（Concurrent Mark Sweep）

特点：并发收集，低停顿

步骤：

初始标记（STW）
并发标记
重新标记（STW）
并发清除

问题：

CPU 敏感
浮动垃圾
内存碎片

-XX:+UseConcMarkSweepGC

G1（Garbage First）

特点：

可预测停顿：用户指定停顿时间
分区回收：将堆划分为多个 Region
优先回收垃圾多的 Region

适用：大堆内存（> 6GB）、多核 CPU

-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=200  # 目标停顿时间

ZGC（Z Garbage Collector）

特点：

并发整理（无内存碎片）
停顿时间 < 10ms
支持 TB 级堆内存

适用：超大内存、低延迟要求

-XX:+UseZGC

4. OOM 及解决方案

Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

原因：堆内存不足

解决：

# 增加堆内存
-Xms4g -Xmx4g

# 使用 G1 收集器
-XX:+UseG1GC

Java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace

原因：方法区（元空间）不足

解决：

# 增加元空间大小
-XX:MetaspaceSize=256m
-XX:MaxMetaspaceSize=512m

Java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

原因：GC 频繁，但回收内存少

解决：

增加堆内存
优化代码（减少对象创建）

Java.lang.StackOverflowError

原因：栈深度过大（递归太深）

解决：

# 增加栈大小
-Xss2m

5. JVM 参数调优

常用参数

# 堆内存
-Xms4g              # 初始堆大小
-Xmx4g              # 最大堆大小
-Xmn2g              # 新生代大小
-XX:MetaspaceSize=256m
-XX:MaxMetaspaceSize=512m

# GC 选择
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=200

# GC 日志
-Xlog:gc*:file=/tmp/gc.log:time,tags:filecount=5,filesize=10m

# OOM 时自动 Dump
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=/tmp/

调优步骤

1. 监控 GC 频率和停顿时间
2. 分析 GC 日志
3. 调整堆内存和新生代比例
4. 选择合适的 GC 收集器
5. 优化代码（减少对象创建）
6. 压测验证

6. GC 日志分析

工具

GCViewer：可视化分析
GCeasy：在线分析（https://gceasy.io）
阿里 Arthas：线上诊断

GC 日志示例

[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 2048K->512K(2560K)] 2048K->1024K(9216K), 0.0023456 secs]
[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 512K->0K(2560K)] [ParOldGen: 512K->512K(6656K)] 1024K->512K(9216K), [Metaspace: 5120K->5120K(1056768K)], 0.0234567 secs]

解读：

GC：Minor GC
Full GC：Major GC
Allocation Failure：新生代不足
Ergonomics：自适应调整
2048K->512K(2560K)：回收前 2048K，回收后 512K，总容量 2560K
0.0023456 secs：停顿时间

7. 阿里 P7 加分项

深度理解：

理解 G1 的 Mixed GC 和 Region 设计
理解 ZGC 的染色指针和读屏障
理解 JVM 的 JIT 编译和逃逸分析

实战经验：

有处理线上 OOM 问题的经验
有 GC 参数调优的经验
有 GC 日志分析和优化经验

架构能力：

能设计高吞吐量或低延迟的 JVM 方案
能设计 JVM 监控和告警体系
能制定 JVM 调优规范

技术选型：

了解各种 GC 收集器的适用场景
了解 JDK 8/11/17/21 的 GC 改进
有 GraalVM 等新技术的使用经验

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