一、内存泄露与内存溢出

1.内存泄漏memory leak :

     是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄漏似乎不会有大的影响，但内存泄漏堆积后的后果就是内存溢出。

2、内存溢出 out of memory :

     指程序申请内存时，没有足够的内存供申请者使用，或者说，给了你一块存储int类型数据的存储空间，但是你却存储long类型的数据，那么结果就是内存不够用，此时就会报错OOM,即所谓的内存溢出。

3、二者的关系

   内存泄漏的堆积最终会导致内存溢出   内存溢出就是你要的内存空间超过了系统实际分配给你的空间，此时系统相当于没法满足你的需求，就会报内存溢出的错误。

内存溢出：栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生空间溢出，称为下溢。就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出。说白了就是我承受不了那么多，那我就报错，

4、内存泄漏的分类（按发生方式来分类）

常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。

偶发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境，偶发性的也许就变成了常发性的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。

一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次，或者由于算法上的缺陷，导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如，在类的构造函数中分配内存，在析构函数中却没有释放该内存，所以内存泄漏只会发生一次。

隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存，但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏，因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序，需要运行几天，几周甚至几个月，不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以，我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。

5、内存溢出的原因及解决方法：

内存溢出原因：

• 1.内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；
• 2.集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收；
• 3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；
• 4.使用的第三方软件中的BUG；
• 5.启动参数内存值设定的过小

内存溢出的解决方案：

• 第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存。(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加。)
• 第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。
• 第三步，对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。
• 第四步，使用内存查看工具动态查看内存使用情况

6.重点排查以下几点：

1.检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。

    一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。

2.检查代码中是否有死循环或递归调用。

3.检查是否有大循环重复产生新对象实体。

5.检查List、MAP等集合对象是否有使用完后，未清除的问题。

      List、MAP等集合对象会始终存有对对象的引用，使得这些对象不能被GC回收。

7.如何判断对象可以回收

1、引用计数法

如果一个对象被其他对象引用了，就让它的引用计数+1，又被其他对象引用的时候计数 再加1，没结束一个引用，引用计数就-1；当引用计数为0的时候，它就可以被回收了。 缺点： 

第一阶段新生代垃圾回收过程：

G1把堆内存划分为若干个区域，每个区域都可做为：伊甸园，幸存区，老年代

• 刚开始创建的对象会被放在伊甸园（E）内
• 当伊甸园的内存逐渐被占满时，会调用新生代垃圾回收 会触发STW
• 幸存的对象会被复制到幸存区（S）
• 当幸存区的内存逐渐占满时，会将超过阈值的对象放入老年代，未超过阈值的对象会复制到另一个幸存区中

第二阶段：新生代的回收和并发标记的阶段

• 在Young GC 时会进行GC root的初始标记（会STW）
• 老年代占用堆空间比例达到阈值时，进行并发标记（不会STW),由下面的JVM参数决定
• XX：InitiatingHeapOccupancyPercent=percet(默认45%) 当老年代内存占所有rejion(区域)的45%时会触发变更标记

第三阶段：混合回收阶段

• E中幸存的对象复制到S区中
• S区中超过阈值的对象复制到O区
• 有一部分O区复制到另一个O区（优先选择的价值性较高的对象复制）

• 老年代中存放的有GC root对象，可以通过老年代中的根对象找到E区中的对象
• 将老年代划分为许多卡表。每个卡表大概512kb
• 引用了新生代中的对象的老年代对象的卡，则称为为脏卡
• 当遍历GC root 的时候只需遍历脏卡区域就行，提高了回收检索的性能

G1_REMAKE 更新标记

• 黑色代表处理过的对象，灰色代表正在处理的对象，白色代表还未处理的对象
• 如果灰色的对黑色的对象有强引用时，则在处理后会变成黑色，未被引用的则依然是黑色，最终被被回收
• 根据黑白色来区别是否被回收
• 

• 当引用的对象发生改变时，就会给它加一个写屏障
• 写屏障将C对象加入一个队列，并将C变为灰色，再进行判断
• 如果有引用，则将C变为黑色

G1_字符串去重

G1_类卸载

所有对象都经过并发标记后，就能知道那些类不在被使用，当一个类加载器的加载的所有类都不在使用，则卸载它所加载的所有类

G1_巨型对象

• 一个对象的大于region的一半时，称之为巨型对象
• G1不会对巨型对象进行拷贝
• 回收时被优先考虑
• G1会跟踪老年代所有incoming引用，这样老年代incoming引用为0的巨型对象就可以在新生代垃圾回收时处理掉 G1动态调整阈值
• 并发标记必须在堆空间占满前完成，否则退化为FULL GC
• JDK 9之前需要使用-XX：InitiatingHeapOccupanyPercent
• JDK 9后可以动态调整 -XX：InitiatingHeapOccupanyPercent（初始堆占用率占比） 用来设置初始值 进行数据采样并动态调整 总会添加一个安全的空档空间

六、垃圾回收调优

调优领域

• 内存
• 锁竞争
• cpu占用
• io

确定目标

     追求是高吞吐量还是追求低延迟来选择合适的垃圾回收器

   互联网：低延迟

             采用：CMS（很少使用）、G1(适合超大内存，集合了CMS与ParallelGC的优点)、ZGC 科学运算

   追求高吞吐量  

            采用：ParallelGC 6.3尽量减少发生GC的概率 查看FullGC前后的内存占用，考虑下面几个问题

          数据是不是太多？ 例 resultSet=satement.executeQuery("select * from 大表")，这时会将大量数据加载到堆内存中，占用内存资源 解决方法，加上一些限定条件，筛选有用的数据。

         是否存在内存泄漏？ 内存泄漏导致有些无用的对象所占用的内存无法被回收，久之就会导致内存不足。

         对象大小 选择合适的对象的类型 Integer 占用24字节 int占用 4个字节

         使用第三方缓存实现 例如：使用redis缓存 6.4新生代调优

新生代的特点

• 所有的new操作的内存分配非常廉价
  • 死亡对象的回收代价是零
  • 大部分对象用过即死
  • MINOR GC 的时间远远低于Full GC

幸存区调优

• 幸存区大到能保留[当前活跃对象+需要晋升对象]
  • 晋升阈值配置得当，让长时间存货对象尽快晋升
• 老年代调优 以CMS为例 - 以CMS的老年代内存越大越好 - 先尝试不做调优，如果没有FUll GC,那么说明老年代内存还可 以 - 观察发生FUll gc 时老年代内存占用，将老年代内存预设调大1/4~1/3

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