wujiangping 2018-10-31
一、定义
1、堆:FIFO队列优先,先进先出。jvm只有一个堆区被所有线程所共享!堆存放在二级缓存中,调用对象的速度相对慢一些,生命周期由虚拟机的垃圾回收机制定。
2、栈:FILO先进后出,暂存数据的地方。每个线程都包含一个栈区!栈存放在一级缓存中,存取速度较快,“栈是限定仅在表头进行插入和删除操作的线性表”。
3、方法区:用来存放方法和static变量。
二、存储的数据类型
1、堆用来存储new出来的对象和数组
2、栈用来存储基本类型变量和对象的引用变量的地址
3、方法区存储方法和static变量
三、优缺点
1、堆的优点-可以动态的分配内存大小,生命周期不确定。缺点-速度略慢
2、栈的优点-速度快,缺点-存在栈中的数据大小和生命周期必须是明确的,缺少灵活性。
四、直接内存
直接内存并不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是Java 虚拟机规范中农定义的内存区域。在JDK1.4 中新加入了NIO(New Input/Output)类,引入了一种基于通道(Channel)与缓冲区(Buffer)的I/O 方式,它可以使用native 函数库直接分配堆外内存,然后通脱一个存储在Java堆中的DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能,因为避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据。
本机直接内存的分配不会受到Java 堆大小的限制,受到本机总内存大小限制
配置虚拟机参数时,不要忽略直接内存 防止出现OutOfMemoryError异常
直接内存(堆外内存)与堆内存比较
直接内存申请空间耗费更高的性能,当频繁申请到一定量时尤为明显
直接内存IO读写的性能要优于普通的堆内存,在多次读写操作的情况下差异明显
代码验证:
package com.xnccs.cn.share;
import java.nio.ByteBuffer;
/**
* 直接内存 与 堆内存的比较
*/
public class ByteBufferCompare {
public static void main(String[] args) {
allocateCompare(); //分配比较
operateCompare(); //读写比较
}
/**
* 直接内存 和 堆内存的 分配空间比较
*
* 结论: 在数据量提升时,直接内存相比非直接内的申请,有很严重的性能问题
*
*/
public static void allocateCompare(){
int time = 10000000; //操作次数
long st = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < time; i++) {
//ByteBuffer.allocate(int capacity) 分配一个新的字节缓冲区。
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(2); //非直接内存分配申请
}
long et = System.currentTimeMillis();
System.out.println("在进行"+time+"次分配操作时,堆内存 分配耗时:" + (et-st) +"ms" );
long st_heap = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < time; i++) {
//ByteBuffer.allocateDirect(int capacity) 分配新的直接字节缓冲区。
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(2); //直接内存分配申请
}
long et_direct = System.currentTimeMillis();
System.out.println("在进行"+time+"次分配操作时,直接内存 分配耗时:" + (et_direct-st_heap) +"ms" );
}
/**
* 直接内存 和 堆内存的 读写性能比较
*
* 结论:直接内存在直接的IO 操作上,在频繁的读写时 会有显著的性能提升
*
*/
public static void operateCompare(){
int time = 1000000000;
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(2*time);
long st = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < time; i++) {
// putChar(char value) 用来写入 char 值的相对 put 方法
buffer.putChar('a');
}
buffer.flip();
for (int i = 0; i < time; i++) {
buffer.getChar();
}
long et = System.currentTimeMillis();
System.out.println("在进行"+time+"次读写操作时,非直接内存读写耗时:" + (et-st) +"ms");
ByteBuffer buffer_d = ByteBuffer.allocateDirect(2*time);
long st_direct = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < time; i++) {
// putChar(char value) 用来写入 char 值的相对 put 方法
buffer_d.putChar('a');
}
buffer_d.flip();
for (int i = 0; i < time; i++) {
buffer_d.getChar();
}
long et_direct = System.currentTimeMillis();
System.out.println("在进行"+time+"次读写操作时,直接内存读写耗时:" + (et_direct - st_direct) +"ms");
}
}
输出:
在进行10000000次分配操作时,堆内存 分配耗时:12ms
在进行10000000次分配操作时,直接内存 分配耗时:8233ms
在进行1000000000次读写操作时,非直接内存读写耗时:4055ms
在进行1000000000次读写操作时,直接内存读写耗时:745ms
可以自己设置不同的time 值进行比较
分析
从数据流的角度,来看
非直接内存作用链:
本地IO –>直接内存–>非直接内存–>直接内存–>本地IO
直接内存作用链:
本地IO–>直接内存–>本地IO
直接内存使用场景
有很大的数据需要存储,它的生命周期很长
适合频繁的IO操作,例如网络并发场景