Java 記憶體配置及容量擴充__Java

一、Java 進程的記憶體使用量

當運行一個Java應用程式時，Java 運行時會建立一個作業系統進程，作為作業系統進程，Java 運行時面臨著與其他進程完全相同的記憶體限制 架構提供的記憶體定址能力依賴於處理器的位元，舉例來說，32位或者64位進程能夠處理的位元決定了處理器能定址的記憶體範圍：32位提供了 2^32 的可定址範圍，也就是 4,294,967,296 位，或者說 4GB。而 64 位元處理器的可定址範圍明顯增大：2^64，也就是 18,446,744,073,709,551,616，或者說 16 exabyte（Exabyte）。
OS和C運行時佔用的記憶體數量取決於所用的OS，但通常數量較大:Windows 預設佔用的記憶體是2GB。剩餘的可定址空間就是可供啟動並執行實際進程使用的記憶體。

對於Java應用程式，使用者空間是 Java 進程佔用的記憶體，實際上包含兩個池：Java 堆和本機（非 Java）堆。Java 堆的大小由 JVM 的Java堆設定控制：-Xms 和 -Xmx 分別設定最小和最大 Java 堆。在按照最大的大小設定分配了Java堆之後，剩下的使用者空間就是本機堆。下面展示了一個 32 位 Java 進程的記憶體布局

可定址範圍總共有 4GB，OS 和 C 運行時大約佔用了其中的 1GB，Java 堆佔用了將近 2GB，本機堆佔用了其他部分。請注意，JVM 本身也要佔用記憶體，就像 OS 核心和 C 運行時一樣，而 JVM 佔用的記憶體是本機堆的子集。

二、Java 對象記憶體使用量情況

Java代碼使用new操作符建立一個Java對象的執行個體時,實際上分配的資料要比您想的多得多。例如，一個int值與一個Integer對象的大小比率是 1:4.額外的開銷源於 JVM 用於描述 Java 對象的中繼資料.其中通常包括：
類：一個指向類資訊的指標，描述了物件類型。舉例來說，對於 java.lang.Integer 對象，這是 java.lang.Integer 類的一個指標。
標記：一組標記，描述了對象的狀態，包括對象的散列碼（如果有），以及對象的形狀（也就是說，對象是否是數組）。
鎖：對象的同步資訊，也就是說，對象目前是否正在同步。
對象中繼資料後緊跟著對象資料本身，包括對象執行個體中儲存的欄位。對於 java.lang.Integer 對象，這就是一個 int。
如果您正在運行一個 32 位 JVM，那麼在建立 java.lang.Integer 對象執行個體時，對象的布局可能如圖

 

有128位的資料被佔用，其中用於儲存int值的為32位，而對象中繼資料佔用了其餘的96位。

三、Java 數組對象記憶體使用量情況

數組對象（例如一個 int 值數組）的形狀和結構與標準 Java 對象相似。主要差別在於數組對象包含說明數組大小的額外中繼資料。
因此，資料對象的中繼資料套件括：
類：一個指向類資訊的指標，描述了物件類型。舉例來說，對於 int 欄位數組，這是 int[] 類的一個指標。
標記：一組標記，描述了對象的狀態，包括對象的散列碼（如果有），以及對象的形狀（也就是說，對象是否是數組）。
鎖：對象的同步資訊，也就是說，對象目前是否正在同步。
大小：數組的大小。
int 數組對象的布局樣本

 

有160位的資料用於儲存int值內的32位元據，而數組中繼資料佔用了其餘160位。

四、比較32位和64位Java對象記憶體使用量情況
64 位元處理器的記憶體可定址能力比 32 位處理器高得多。對於 64 位元進程，Java 對象中的某些資料欄位的大小（特別是對象中繼資料)也需要增加到 64 位元。其他資料欄位類型（例如 int、byte 和 long ）的大小不會更改。
一個 64 位元進程的 java.lang.Integer 對象和 int 數組的布局樣本

 

對於一個 64 位元 Integer 對象，現在有 224 位的資料用於儲存 int 欄位所用的 32 位，開銷比例是 7:1。對於一個 64 位元單元素 int 數組，有 288 位的資料用於儲存 32 位 int 條目，開銷比例是 9:1。在 32 位 Java 運行時中啟動並執行應用程式若遷移到 64 位元 Java 運行時，其 Java 堆記憶體使用量量會顯著增加。通常情況下，增加的數量是原始堆大小的 70% 左右。
，一個在 32 位 Java 運行時中使用 1GB Java 堆的 Java 應用程式在遷移到 64 位元 Java 運行時之後，通常需要使用 1.7GB 的 Java 堆。請注意，這種記憶體增加並非僅限於 Java 堆。本機堆記憶體區使用量也會增加，有時甚至要增加 90% 之多。

五、Java 集合的記憶體使用量

大量資料都是使用核心 Java API 提供的標準 Java Collections 類來儲存和管理的。非常有必要瞭解各集合提供的功能以及相關的記憶體開銷。總體而言，集合功能的層級越高，記憶體開銷就越高，
其中部分最常用的集合如下：
HashSet
HashMap
Hashtable
LinkedList
ArrayList
(HashSet 是包圍一個 HashMap 對象的封裝器，它提供的功能比 HashMap 少，同時容量稍微小一些。)

屬性匯總，記憶體開銷

集合	效能	預設容量	空時的大小	10K 條目的開銷	準確設定大小。	擴充演算法
HashSet	O(1)	16	144	360K	否	x2
HashMap	O(1)	16	128	360K	否	x2
Hashtable	O(1)	11	104	360K	否	x2+1
LinkedList	O(n)	1	48	240K	是	+1
ArrayList	O(n)	10	88	40K	否	x1.5
StringBuffer	O(1)	16	72	24	否	x2

Hash 集合的效能比任何 List 的效能都要高，但每條目的成本也要更高。對於並不那麼注重訪問效能的較小集合而言，List 則是合理的選擇。ArrayList 和 LinkedList 集合的效能大體相同，但其記憶體佔用完全不同：ArrayList 的每條目大小要比 LinkedList 小得多，但它不是準確設定大小的。List 要使用的正確實現是 ArrayList 還是 LinkedList 取決於 List 長度的可預測性。如果長度未知，那麼正確的選擇可能是 LinkedList，因為集合包含的空白空間更少。如果大小已知，那麼 ArrayList 的記憶體開銷會更低一些。

六、ArrayList和HashMap容量增長方式

(1)、ArrayList 容量增長的方式

public boolean add(E e) { 　　ensureCapacity(size + 1); // 容量增長　　elementData[size++] = e; 　　return true; 　　}public void ensureCapacity(int minCapacity) { 　　modCount++; 　　int ldCapacity = elementData.length; 　　if (minCapacity > oldCapacity) { 　　Object oldData[] = elementData; 　　int newCapacity = (oldCapacity * 3)/2 + 1; 　　if (newCapacity < minCapacity) {　　newCapacity = minCapacity; }    elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); //依次拷貝　 } } 

int newCapacity = (oldCapacity * 3)/2 + 1;  也就是原有容量的1.5倍+1。然後通過底層的複製方法將原有資料複製過來
如果資料量很大，那麼造成數組重新分配的次數會增加，但對於一般的資料量下，
1千需要分配 11次
1萬一級需要分配17次
10萬 需要分配23次
100萬需要分配28次
所以，大家根據實際情況，大致分配一個初始化的容量還是有必要的。但是如果你初始容量太大，而資料增長很慢，那麼就在浪費記憶體了。
如何取捨，還是看具體的應用情境了。


(2)、HashMap 容量增長方式
HashMap主要是用數組來儲存資料的，我們都知道它會對key進行雜湊運算，哈系運算會有重複的雜湊值，對於雜湊值的衝突，HashMap採用鏈表來解決的。
transient Entry[] table;
Entry 就是HashMap儲存資料所用的類，它擁有的屬性如下
final K key;
V value;
final int hash; 
Entry<K,V> next; //next就是為了雜湊衝突而存在的。


當put一個元素時，如果達到了容量限制，HashMap就會擴容，新的容量永遠是原來的2倍。
if (size++ >= threshold){
   resize(2 * table.length);
}
達到 threshold指定的值時就開始擴容， threshold＝最大容量＊載入因子。
如果資料大小是固定的，那麼最好給HashMap設定一個合理的容量值
根據上面的分析，HashMap的初始預設容量是16，預設載入因子是0.75，也就是說，如果採用HashMap的預設建構函式，當增加資料時，資料實際容量超過16*0.75=12時，HashMap就擴容，擴容帶來一系列的運算，建立一個是原來容量2倍的數組，對原有元素全部重新雜湊，如果你的資料有幾千幾萬個，而用預設的HashMap建構函式，那結果是非常悲劇的，因為HashMap不斷擴容，不斷雜湊，在使用HashMap的情境裡，不會是多個線程共用一個HashMap,除非對HashMap封裝並同步，由此產生的記憶體開銷和cpu開銷在某些情況下可能是致命的。