java对象的内存布局

---

一、无声的性能杀手——伪共享（FalseSharing）伪分享看似看不见的性能杀手；它通常在多线程缓存系统中默默地工作。缓存行大小和数据争用是关键因素。当多个线程同时更新独立但共享的缓存行中的数据时。即使在代码中不明显，参数写入也会导致性能显着下降。为了保证螺纹尺寸，避免缓存行冲突很重要。
Java内存布局对于理解这个问题很重要。在HotSpotJVM中，对象头包含哈希码和标志位；接下来是类引用和数组的附加长度信息。优化性能；对象字段通常根据字节大小重新排序。通过在不同字段之间插入padding，比如7个long；尽可能避免错误共享。例如，在破坏者中，RingBuffer的游标和BatchEventProcessor接受这样的策略。
通过实际测量，当增加线程数量和调整缓存行填充时，性能会发生显着变化。图形结果表明，当没有缓存行竞争时。性能测量表明它们接近线性。虽然VolatileLongs的内存位置无法精确控，但它们通常会聚集在一起，进一步凸显了伪共享的潜在影响。
所以对于多线程编程来说，伪共享不容忽视，它会默默地降低性能，是开发人员需要认真对待以避免的问题。

---

二、从JDK9到19，认识一个新的Java形态（内存篇）

自从JDK9发布以来，Java更新的步伐明显加快，每年至少有两个大版本，直到现在的JDK19。JDK逐渐聚焦云原生场景，增加感知容器内资源、不延迟GC等能力。EDAS团队根据实践经验，分析了内存相关的技术变化，以帮助理解这种新的Java格式。

JVM内存管理的演变

自诞生以来，JVM以其自动管理和一次性配置内存的能力主导了企业应用程序市场。然而从JDK9开始，CMS的弃用和G1算法的引入标志着内存技术的发展方向。主要变化围绕三个核心点：堆栈内存布局、序列模型和集合行为。
堆内存布局

传统的分代模型曾一度流行，但在高卷积、低延迟的应用中，G1引入了基于区域的算法，不再依赖于它。记忆中的事物是按年龄来划分的，但通过区域行政的平等性和对象的广泛性，STW的时间明显减少。模型线程

ZGC等现代GC算法允许线程任务参与内存管理，跨块读取STW，提高并发处理能力。

行为收集

从简单到更详细的Region管理，行为收集变得更加细致，旨在更好地减少内存和资源的使用。

与云原生相关的关键能力

在云原生背景下，JDK增加了NUMA感知、ElasticMetaspace和ZGC管理项目，以优化资源使用和内存性能。

G1NUMA-Aware：在多节点架构中，JVM自动感知并使用本地内存，提高访问速度。
ElasticMetaspace：通过增加元空间管理来获得更高效的内存分配和回收。
ZGCUncommitUnusedMemory：在ZGC中，内存回收返回给操作系统，用于系统资金平衡和回收效率。

简而言之，JVM不断演进到本机环境并适应新技术趋势，以获得更好的性能和资源利用率。技术趋势影响着开发者、合作伙伴、工具的选择，云原生已经成为不可忽视的趋势。