jvm定义了各个运行时数据区：
Run-Time Data Areas
1）The pc Register
2）Java Virtual Machine Stacks
3）Heap
4）Method Area
5）Run-Time Constant Pool
6）Native Method Stacks
运行时数据区： <=== 是一个规范，内存结构是一个实现
1）部分运行时数据区域是在 jvm 创建时创建 销毁时销毁
2）部分运行时数据区域是每个Thread都有一个的，Thread创建时创建，Thread退出时销毁
====> 有一些是共享的 ，有一些是独享的
1）The pc Register 程序计数器 <=== 每个Thread独有
说明：
会占用一小块的内存，其实每个运行时数据区都会占用各自小块内存
用于当前线程所执行的字节码的 行号指示器
用于记录每个线程目前执行到 哪里了：你的代码所对应的哪一条 字节码指令
多个线程并发执行时候，多个线程cpu资源抢占，每一个线程都有自己的程序计数器，进而得到cpu资源时候才知道执行到哪的了
不同的字节码指令做不同的事情，字节码指令是.java文件编译而来的
字节码文件查看方式：javap -verbose HelloWorld.class >> HelloWorld.txt
没有构造器，自带一个默认的空的构造器
2）Java Virtual Machine Stacks <=== 每个Thread独有
存： 用于存放方法里面的一些局部变量
存： frames： 栈帧
A new frame is created each time a method is invoked
A frame is destroyed when its method invocation completes
入栈：方法被调用
出栈：方法执行完
可能会出现的异常：
If the computation in a thread requires a larger Java Virtual Machine stack than is permitted, the Java Virtual Machine throws a StackOverflowError.
即出现情况：线程中的计算需要的 大于 Java Virtual Machine Stacks所允许的
分析：Java Virtual Machine Stacks 存放的东西是与我们的方法相关联的
调用方法时，会为每个方法创建Frame,入栈
方法执行执行完毕，Frame出栈
递归没出口的时候，就会不停的入栈入栈，就会一直压压压，但是Java Virtual Machine Stacks这个的大小是一定的，就会
StackOverflowError
3）Heap 堆 <== 所有 jvm Thread 共享的
创建对象实例 new Student()
存： 对象实例和数组
OutOfMemoryError
If a computation requires more heap than can be made available by the automatic storage management system, the Java Virtual Machine throws an OutOfMemoryError.
即出现情况：计算需要的堆 大于 自动存储管理系统可用的堆
4）Method Area 方法区域 <== Thread 共享的
注意：1.8 Metaspace 元数据 ： 存放与.class 相关的一些信息
constant pool,
field and method data,
and the code for methods
and constructors,
即： .class字节码文件会被加载进来
If memory in the method area cannot be made available to satisfy an allocation request, the Java Virtual Machine throws an OutOfMemoryError.
即：如果无法使方法区域中的内存满足分配请求，则Java虚拟机将抛出OutOfMemoryError。
5）Run-Time Constant Pool <== Thread 共享的
6）Native Method Stacks 本地方法栈 <=== 每个Thread独有
Object 类里面许多方法就是navite修饰的，
当调用Navite修饰的方法的时候，每个线程就会有一个本地方法栈
调用底层的，C等
方法：
navite 的
非navite的
前面都是JVM的6大区域，接下来这一个不属于JVM的：
DirectByteBuffer <== java.nio 包
堆外内存 Spark 直接操作内存空间
Spark SQL？
钨丝java
直接操作内存空间，性能好，如果去调用底层源码是可以的
启动起来，就是一个JVM进程
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JDK7: 永久代
JDK8: Metaspace 元空间
JVM参数类型：
1)标准： 稳定
2)X: 相对变化少的
3)XX : jvm调优的重点
a)boolean : -XX[+/-] name <==启动 禁用
-XX:+UserG1GC
b)非boolean : -XX:name = value
java -Xint -version
java -Xcomp -version
3)XX : jvm调优的重点
启动一个java进程
jps 查看进程IP
【jinfo 】
用于查看正在运行的JVM参数：
语法：jinfo -flag name pid
jinfo -flag PrintGCDetails pid
结果：可以看到是否开启打印GC的参数
jinfo -flag UseG1GC pid
结果：默认是没有开启的，说明JDK8默认不是使用G1作为垃圾回收器的
调整 VM options : -XX:+PrintGCDetails
【元空间大小】
jinfo -flag MetaspaceSize pid
-XX:MetaspaceSize=21807104 大约20M
调整 VM options : -XX:MetaspaceSize=128m
【新生代 老年代】 <== 默认每次GC 年龄会+1
jinfo -flag MaxTenuringThreadshold pid
默认：15
【jinfo 更多】
jinfo -flag InitialHeapSize pid
结果：初始堆大小
jinfo -flag MaxHeapSize pid
结果：最大堆大小
jinfo -flags pid
结果：打出一堆VM参数
【PrintFlags系列】
-XX:+PrintFlagsInital
-XX:+PrintFlagsFinal
jinfo -XX:+PrintFlagsInital -version > temp.txt
结果：
= 表示默认值
:= 表示修改过的
【几个特殊的XX参数】
-Xmx ： JVM堆的最大值 -XX:MaxHeapSize 初始化是机器内存的1/4
-Xms ： JVM堆的最小值 -XX:InitialHeapSize 初始化是机器内存的1/64
最佳实践：调整为一样的大小，防止内存抖动
调整 VM options : -Xms10m -Xmx10m
jinfo -flag InitialHeapSize pid
结果：初始堆大小
jinfo -flag MaxHeapSize pid
结果：最大堆大小
-Xss -XX:ThreadStackSize
jinfo -flag ThreadStackSize pid
User user = new User();
引用（栈） 对象（堆）
User.class(metaspace)
一流的企业做规范
二流企业做产品
三流企业做产品
四流企业做服务
五流企业做项目
5个异常
5个JVM参数
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选用合适的垃圾回收器很重要
开启ccs就是短指针
每new 一个对象，都会有一个指向自己class的指针，class是在metaspace里面
默认是64位的长指针，考虑性能，可以修改为32位的短指针
【jstat -gc pid 】
打出常用用法： jstat -options
demo：
调整 VM options: -Xms128m -Xmx128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:+UseCompressedClassPoint
jstat -gc pid
结果：关注 CCSC CCSU 是有值的 再就是关注MC MU ：metaspace 总共大小，用掉的大小
调整 VM options: -Xms128m -Xmx128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:-UseCompressedClassPoint
jstat -gc pid
结果：关注 CCSC CCSU 均为0，关闭ccs,就不存在ccs的概念了，64位的就是存在metaspace 里面， 这时候再就是关注MC MU，MC = MC（上面） + CCSC(上面)
调整 VM options: -Xms128m -Xmx128m -XX:MetaspaceSize=128m -Xint -XX:-UseCompressedClassPoint
即：默认是comp 编译执行代码，这里修改为解析执行
jstat -gc pid
结果：关注，MC ，会发现比默认的编译执行 总的元空间小
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