对象在内存中的布局(64位)
鉴于此章已经涉及到jvm的内容了,所以各位同学在此章需要对JVM的一些基本术语有所了解。 这里我找到了openjdk官方对于hotspot的一些基本词汇表,各位同学在学习的时候,可以参考这个词汇表: OpendJdk Hotspot Glossary
对象在内存中的布局,在32位和64位操作系统上的实现也是不同的,以我的机器为例(64位)
对象在内存中由 对象头,实例数据,对齐填充三部分组成。
其中实例数据和对齐填充是不固定的。
实例数据
实例数据存储着对象在程序中被定义的各个字段的数据,也就是对象的字段的 数据。如果一个类没有实例字段,也就不存在实例数据,所以这是它不固定的原因。
对齐填充
Java对象的小必须是8字节的倍数,像13,15这种非8的倍数的对象的大小, 不足或多余的部分就要使用对齐填充数据补齐。 如果Java对象大小正好是8的倍数,那么就无需对齐填充数据。
对象头
关于对象头,在hotspot中,opendjdk是这样描述的:
大意是说: 对象头是jvm在每次GC时管理的对象的通用结构,包含了对象的布局,类型(Class Type),GC状态, 同步状态和hashcode等信息,在数组中,还会跟随数组的长度。
在hotspot虚拟机中的对象头由2部分组成: mark 和 metadata(包括klass , compressed_klass)(*如果是数组,对象头还会保存数组长度)(见oop.hpp文件)
mark/markword就是说面说过的,保存了对象的GC状态,同步状态和hashcode等信息。
下面是mark/markword的组成(见:markOop.hpp头文件):
对象处于不同的同步状态和GC状态,markword都不同(见:markOop.hpp头文件):
markword和metadata
Mark Word(mark)组成:
锁状态 | 锁标志 | markword组成 |
---|---|---|
无锁 | 01 | 由hashcode,分代年龄,是否偏向锁(1位),锁标志位组成 |
偏向锁 | 01 | 由偏向线程的ID,偏向时间戳(epoch),是否偏向锁(1位),分代年龄,锁标志位组成 |
轻量级锁 | 00 | 由指向栈中锁的记录和锁标志位组成 |
膨胀锁 | 10 | 由指向锁的指针和锁标志位组成 |
GC | 11 | 无数据 |
Klass Pointer / Compressed Klass: Klass Pointer是指向对象类型的指针,指针指向对象的类元数据。 jvm通过klass pointer判断对象属于哪个类。 在64位的jvm实现中,Klass Pointer的长度为64bit(32位系统, 指针为32bit),也就意味着,64位系统比32位的系统占用更多内存。
所以jvm提供了压缩指针(Compressed Klass)来节省空间,在64位系统下,压缩指针是默认开启的, 可以使用-XX:-UseCompressedOops来关闭指针压缩。
jol工具查看对象布局
<!--可用此工具查看对象内存布局-->
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jol</groupId>
<artifactId>jol-core</artifactId>
<version>0.10</version>
</dependency>
相信各位同学可能还是对上面的概念有点模糊,那就可以使用jol工具来查看一下 对象的真实布局,在实践之前,请各位同学带着几个问题看下面的内容:
hashcode真实存在吗?
hashCode方法返回的真是对象内存地址吗?
查看对象内存布局
以下是我自己的一个测试demo,详解了jol的使用:
以上可以看到jol工具很直观的给我们展现了对象的内存布局, 但是在对象的markword之中,我们并没有看到hashcode的值, 难道对象不存在hashcode吗?
hashcode
上一个测试在打印对象内存布局之前,我并没有调用对象的hashcode方法, 相信各位同学也注意到了,我把那2行代码注释掉了。
打开那2行注释再运行看看:
我们发现,在调用hashcode方法后,对象的hashcode的值与打印结果完全一致, 到这里可以初步猜想(没有实际验证):
hashcode的值也是不固定存在的。
在没有调用对象的hashcode方法之前,对象不存在hashcode。
当调用完对象的hashcode之后,jvm就把生成的hashcode值赋予了对象的markword之中。
对象的hashcode返回的是对象的内存地址吗?
在hotspot中,hashcode返回的不完全是地址 (见:hotspot的/src/share/vm/runtime/synchronizer.cpp):
可以看到hashcode有:随机数,自增长序列,关联地址等多种生成策略。