发布于 由admin

JVM的指针压缩（Compressed Oops）：在64位系统上节省内存的实现细节

JVM 指针压缩（Compressed Oops）：64 位系统上的内存优化之道

大家好，今天我们要深入探讨一个在 64 位 JVM 中经常被提及，但可能又让人感到有些困惑的技术：指针压缩，或者更准确地说，Compressed Oops (Ordinary Object Pointers)。理解 Compressed Oops 对于优化 Java 应用的内存占用，尤其是运行在大型堆上的应用，至关重要。

1. 为什么需要 Compressed Oops？ 64 位地址空间的代价

在 32 位 JVM 中，一个指针占用 4 个字节（32 位），可以寻址 2^32 字节的内存，也就是 4GB。 这在过去可能足够了，但现代应用的需求早已超出这个限制。

64 位 JVM 允许更大的堆空间（理论上高达 2^64 字节），因此自然需要使用 64 位指针（8 字节）。 这样做的好处是可以访问巨大的内存空间，但代价是每个对象头、每个引用字段都占用更多的内存。 这看似微不足道，但考虑到 Java 应用中对象数量庞大，额外的内存消耗会迅速累积，导致以下问题：

  • 更大的堆占用: 应用的整体内存占用增加，可能导致更频繁的垃圾回收（GC），从而影响性能。
  • 缓存效率降低: 较大的对象占用更多的缓存行，降低了 CPU 缓存的命中率，影响应用的响应速度。
  • GC 时间增加: GC 需要扫描更大的堆空间，导致 GC 暂停时间增加，影响应用的可用性。

简单来说，从 32 位迁移到 64 位，并非总是带来性能提升。 如果应用并没有实际利用到 64 位提供的巨大内存空间，那么仅仅因为指针大小翻倍而带来的内存消耗，反而可能降低性能。

2. Compressed Oops 的核心思想：以空间换时间

Compressed Oops 的核心思想是： 如果堆的大小小于某个阈值（通常是 32GB），那么我们可以使用 32 位指针来表示对象引用，但实际上寻址的仍然是 64 位地址空间。

这听起来有些矛盾，但它的实现依赖于 偏移量缩放 的技巧。 JVM 不直接存储对象的 64 位绝对地址，而是存储一个 相对于堆起始地址的偏移量。 这个偏移量会被缩放，使得 32 位能够表示整个堆空间。

具体来说，HotSpot JVM 使用了 8 字节缩放因子。 这意味着，存储在对象引用字段中的 32 位值，实际上代表的是 实际地址除以 8 后的结果。 当 JVM 需要访问对象时，它会将这个 32 位值乘以 8，再加上堆的起始地址，从而得到对象的真实 64 位地址。

例如：

  • 假设堆起始地址是 0x0000000080000000 (128GB)
  • 对象相对于堆起始地址的偏移量是 0x0000000000001000 (4096 字节)
  • 那么，Compressed Oops 中存储的值将是 0x0000000000001000 / 8 = 0x0000000000000200 (512)

当需要访问这个对象时，JVM 会进行如下计算：

0x0000000080000000 + (0x0000000000000200 * 8) = 0x0000000080001000

这样，我们就可以用 32 位来表示 64 位地址空间中的对象，从而节省内存。

3. Compressed Oops 的优势与局限

优势:

  • 减少内存占用: 显著减少了对象头和引用字段的内存占用，降低了堆的整体大小。
  • 提高缓存效率: 更小的对象意味着更高的缓存命中率，从而提高应用的性能。
  • 缩短 GC 时间: 更小的堆意味着 GC 需要扫描的数据量减少，从而缩短 GC 暂停时间。

局限:

  • 堆大小限制: 由于使用了缩放因子，Compressed Oops 只能在堆大小小于某个阈值时生效。 默认情况下，这个阈值是 32GB。 如果堆大小超过这个阈值，Compressed Oops 会失效，JVM 将使用标准的 64 位指针。
  • 轻微的性能开销: 每次访问对象都需要进行乘法运算（乘以缩放因子），这会带来一定的性能开销。 但通常来说，这种开销可以忽略不计，因为 modern CPU 的乘法运算速度很快。

4. 如何启用和禁用 Compressed Oops

Compressed Oops 默认情况下是启用的。 可以使用以下 JVM 参数来控制它的行为：

JVM 参数 描述
-XX:+UseCompressedOops 启用 Compressed Oops (默认启用)
-XX:-UseCompressedOops 禁用 Compressed Oops
-XX:+UseCompressedPointers 启用 Compressed Pointers (与 Compressed Oops 类似，但应用于非对象指针)
-XX:-UseCompressedPointers 禁用 Compressed Pointers
-XX:ObjectAlignmentInBytes=<value> 设置对象对齐字节数。调整对象对齐可以影响内存布局，进而影响 Compressed Oops 的效果。通常设置为 8 或 16。
-XX:HeapBaseMinAddress=<address> 设置堆的最小起始地址。可以用来影响堆的布局，进而影响 Compressed Oops 的可用性。

示例:

  • 启用 Compressed Oops (默认):
java -XX:+UseCompressedOops MyApp
  • 禁用 Compressed Oops:
java -XX:-UseCompressedOops MyApp

5. 如何判断 Compressed Oops 是否生效

可以通过以下几种方式来判断 Compressed Oops 是否生效：

  • 查看 JVM 启动日志: 在 JVM 启动日志中，会包含有关 Compressed Oops 的信息。 例如：
[0.223s][info][gc,heap] Heap region size: 2048K, 5 regions in spans.
[0.223s][info][gc,heap] Metaspace uses Compressed Class Space: Enabled
[0.223s][info][gc,heap] Compressed class space size: 1073741824
[0.223s][info][gc,heap] Using compressed oop with 3-byte shift.

如果日志中包含 "Using compressed oop" 字样，则表示 Compressed Oops 已启用。

  • 使用 JConsole 或 JVisualVM: 这些工具可以显示 JVM 的内存使用情况。 如果 Compressed Oops 生效，你会看到堆的实际大小小于 64 位指针所需的空间。

  • 使用 jmap -heap 命令: jmap -heap <pid> 命令可以显示 JVM 的堆信息。 如果 Compressed Oops 生效，你会看到 "using compressed oop at…" 这样的信息。

示例:

jmap -heap <pid>

输出可能如下：

Attaching to process ID 12345, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.0-b70

using thread-local object allocation.
Parallel GC with 8 thread(s)

Heap Configuration:
   MinHeapFreeRatio = 40
   MaxHeapFreeRatio = 70
   MaxHeapSize      = 2147483648 (2048.0MB)
   NewSize          = 89128960 (85.0MB)
   MaxNewSize       = 715710464 (682.5MB)
   OldSize          = 179257344 (170.9MB)
   NewRatio         = 2
   SurvivorRatio    = 8
   MetaspaceSize    = 21807104 (20.8MB)
   CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)
   MaxMetaspaceSize = 17592186044415 MB
   G1HeapRegionSize = 0 (0.0MB)

Heap Usage:
PS Young Generation
Eden Space:
   capacity = 711327744 (678.3MB)
   used     = 35807648 (34.1MB)
   free     = 675520096 (644.2MB)
   9.281154474795847% used
From Space:
   capacity = 180350976 (172.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 180350976 (172.0MB)
   0.0% used
To Space:
   capacity = 186368000 (177.7MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 186368000 (177.7MB)
   0.0% used
PS Old Generation
   capacity = 366700544 (350.0MB)
   used     = 1048576 (1.0MB)
   free     = 365651968 (348.7MB)
   0.2860590542851289% used

1540 interned Strings occupying 127800 bytes.
**using compressed oop at 0x0000000080000000**
using compressed klass at 0x0000000100000000

6. Compressed Oops 的原理深入：对象头和内存布局

要更深入地理解 Compressed Oops，我们需要了解 Java 对象的内存布局。 在 HotSpot JVM 中，一个 Java 对象通常包含以下几个部分：

  • 对象头 (Object Header): 包含对象的元数据，如对象的哈希码、GC 分代年龄、锁状态等。 对象头通常包含以下信息:

    • Mark Word: 存储对象的哈希码、GC 分代年龄、锁状态等信息。
    • Klass Pointer: 指向对象所属的类元数据的指针。

  • 实例数据 (Instance Data): 存储对象的字段值。

  • 对齐填充 (Padding): 为了满足内存对齐的要求，可能会在对象末尾添加一些填充字节。

Compressed Oops 主要影响的是 Klass Pointer 的大小。 如果 Compressed Oops 启用，Klass Pointer 将使用 32 位压缩指针，否则使用 64 位指针。

内存对齐 也很重要。 JVM 会根据 -XX:ObjectAlignmentInBytes 参数来对齐对象。 更大的对齐值可以提高缓存效率，但也会增加内存浪费。

7. Compressed Class Space：类元数据的压缩

除了 Compressed Oops，HotSpot JVM 还提供了 Compressed Class Space 来压缩类元数据。 Compressed Class Space 的原理与 Compressed Oops 类似，也是使用 32 位指针来表示类元数据的地址。

Compressed Class Space 可以显著减少 Metaspace 的大小，从而节省内存。 可以使用以下 JVM 参数来控制 Compressed Class Space 的行为：

JVM 参数 描述
-XX:+UseCompressedClassPointers 启用 Compressed Class Space (默认启用)
-XX:-UseCompressedClassPointers 禁用 Compressed Class Space
-XX:CompressedClassSpaceSize=<size> 设置 Compressed Class Space 的大小。 如果不设置，JVM 会自动选择一个合适的大小。

8. Compressed Oops 的实际应用：案例分析

假设我们有一个大型的电商应用，其中包含大量的商品对象、订单对象和用户信息对象。 如果这个应用运行在 64 位 JVM 上，并且没有启用 Compressed Oops，那么每个对象都会占用大量的内存。

通过启用 Compressed Oops，我们可以显著减少这些对象的内存占用，从而降低堆的整体大小，减少 GC 频率，提高应用的响应速度。

例如，假设我们有 100 万个商品对象，每个对象包含一个指向商品分类对象的引用。 如果使用 64 位指针，那么每个商品对象需要 8 个字节来存储这个引用。 如果使用 Compressed Oops，那么每个商品对象只需要 4 个字节来存储这个引用，节省了 4MB 的内存。 对于 100 万个商品对象来说，总共可以节省 4GB 的内存。

9. 调整堆大小以利用 Compressed Oops

要确保 Compressed Oops 生效，需要将堆大小控制在 32GB 以下。 可以使用 -Xms 和 -Xmx JVM 参数来设置堆的初始大小和最大大小。

示例:

java -Xms16g -Xmx30g MyApp

这个命令将堆的初始大小设置为 16GB，最大大小设置为 30GB。 这样可以确保 Compressed Oops 始终生效。

10. 超过 32GB 堆时的替代方案

如果应用确实需要超过 32GB 的堆空间，那么 Compressed Oops 将失效。 在这种情况下，可以考虑以下替代方案：

  • G1 (Garbage-First) GC: G1 GC 是一种面向大堆的 GC 算法，它可以将堆划分为多个区域，并并发地回收垃圾。 G1 GC 可以有效地管理大型堆，减少 GC 暂停时间。
  • ZGC (Z Garbage Collector): ZGC 是一种低延迟的 GC 算法，它可以实现亚毫秒级的 GC 暂停时间。 ZGC 适用于对延迟要求非常高的应用。
  • 分片 (Sharding): 将应用的数据分散到多个 JVM 实例上，每个实例使用较小的堆。 这样可以避免单个 JVM 实例的堆过大，从而提高应用的可用性和可伸缩性。
  • 对象池 (Object Pooling): 对于频繁创建和销毁的对象，可以使用对象池来重用对象，从而减少内存分配和 GC 的压力。

代码示例：演示对象大小的差异

以下代码演示了在启用和禁用 Compressed Oops 的情况下，对象大小的差异。

import java.lang.instrument.Instrumentation;

public class ObjectSizeCalculator {

    private static Instrumentation instrumentation;

    public static void premain(String args, Instrumentation inst) {
        instrumentation = inst;
    }

    public static long getObjectSize(Object obj) {
        if (instrumentation == null) {
            throw new IllegalStateException("Instrumentation is not initialized.  Make sure to run with -javaagent.");
        }
        return instrumentation.getObjectSize(obj);
    }

    public static void main(String[] args) {
        String str = "Hello, world!";
        long sizeWithCompressedOops = getObjectSize(str);

        // Run with -javaagent:<path_to_agent.jar> -XX:+UseCompressedOops
        System.out.println("Size with Compressed Oops: " + sizeWithCompressedOops + " bytes");

        // Run with -javaagent:<path_to_agent.jar> -XX:-UseCompressedOops
        long sizeWithoutCompressedOops = getObjectSize(str);
        System.out.println("Size without Compressed Oops: " + sizeWithoutCompressedOops + " bytes");

        // Simple object
        SimpleObject obj = new SimpleObject();
        long simpleSizeWithCompressedOops = getObjectSize(obj);
        System.out.println("Simple object size with Compressed Oops: " + simpleSizeWithCompressedOops + " bytes");

        long simpleSizeWithoutCompressedOops = getObjectSize(obj);
        System.out.println("Simple object size without Compressed Oops: " + simpleSizeWithoutCompressedOops + " bytes");
    }

    static class SimpleObject {
        int a;
        long b;
        Object c;
    }
}

要运行这个代码，你需要创建一个 Java agent，并将 ObjectSizeCalculator 类添加到 agent 的 MANIFEST.MF 文件中。 然后，使用 -javaagent 参数来运行代码，并分别启用和禁用 Compressed Oops。

agent 代码 (Agent.java):

import java.lang.instrument.Instrumentation;

public class Agent {
    public static void premain(String agentArgs, Instrumentation inst) {
        System.out.println("Agent is running.");
        inst.addTransformer(new ObjectSizeTransformer());
    }
}

Transformer 代码 (ObjectSizeTransformer.java):

import java.lang.instrument.ClassFileTransformer;
import java.lang.instrument.IllegalClassFormatException;
import java.security.ProtectionDomain;

public class ObjectSizeTransformer implements ClassFileTransformer {
    @Override
    public byte[] transform(ClassLoader loader, String className, Class<?> classBeingRedefined, ProtectionDomain protectionDomain, byte[] classfileBuffer) throws IllegalClassFormatException {
        return classfileBuffer;
    }
}

MANIFEST.MF 文件:

Manifest-Version: 1.0
Premain-Class: Agent
Agent-Class: Agent
Can-Redefine-Classes: false

编译并打包 agent：

javac Agent.java ObjectSizeTransformer.java
jar cvfm agent.jar MANIFEST.MF Agent.class ObjectSizeTransformer.class

运行主程序：

java -javaagent:agent.jar -XX:+UseCompressedOops ObjectSizeCalculator
java -javaagent:agent.jar -XX:-UseCompressedOops ObjectSizeCalculator

请注意：Instrumentation API 的使用需要一定的权限。 确保你的安全策略允许访问必要的类。

代码示例：设置堆大小并检查是否启用 Compressed Oops (简化版)

public class CompressedOopsChecker {
    public static void main(String[] args) {
        // Set heap size (programmatically for demonstration, usually done via JVM args)
        // This is just for demonstration, you shouldn't typically set the heap size like this
        // in a real application.  It's better to use -Xms and -Xmx JVM arguments.
        // Long.MAX_VALUE should prevent resizing during our check
        // This is just to demonstrate that if the heap is large enough, it disables compressed oops.
        // This part might not reliably work due to GC and other JVM behavior.
        // System.gc(); // Suggest garbage collection
        // Runtime.getRuntime().gc();  // Another try

        System.out.println("Checking Compressed Oops status...");

        // Attempt to trigger a full GC. This is not guaranteed to run immediately.
        System.gc();
        try {
            Thread.sleep(100); // Give GC a chance to run
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // The only reliable way to check compressed oops is to examine JVM flags at startup.
        // This code is illustrative and may not be accurate.
        // The actual behavior depends on the JVM implementation and configuration.

        long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory();
        System.out.println("Max memory: " + maxMemory / (1024 * 1024) + " MB");

        if (maxMemory <= 32 * 1024 * 1024 * 1024L) { // Roughly 32GB
            System.out.println("Compressed Oops is likely enabled (heap size <= 32GB).");
        } else {
            System.out.println("Compressed Oops is likely disabled (heap size > 32GB).");
        }
    }
}

重要提示:

  • 上述检查 Compressed Oops 状态的代码只是一个近似的估计。 确定 Compressed Oops 是否启用的唯一可靠方法是检查 JVM 启动日志或使用 jmap -heap 命令。
  • 在实际应用中，不要在代码中设置堆大小。 应该使用 -Xms 和 -Xmx JVM 参数来设置堆大小。

Compressed Oops：一种重要的内存优化手段

Compressed Oops 是一种在 64 位 JVM 中节省内存的有效手段。 通过使用 32 位指针来表示对象引用，Compressed Oops 可以显著减少内存占用，提高缓存效率，缩短 GC 时间。 但需要注意的是，Compressed Oops 只能在堆大小小于某个阈值时生效。 如果应用需要超过这个阈值的堆空间，那么需要考虑其他的内存优化方案。

考虑堆大小和应用需求以确定最佳配置

选择是否使用 Compressed Oops 取决于应用的需求和堆的大小。 如果堆大小小于 32GB，那么启用 Compressed Oops 通常可以带来性能提升。 如果堆大小超过 32GB，那么需要考虑其他的内存优化方案。

持续监控和调优以保持最佳性能

内存优化是一个持续的过程。 需要不断地监控应用的内存使用情况，并根据实际情况调整 JVM 参数，以保持最佳性能。

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注