第一部分 概念
众所周知，java中的内存java虚拟机自己去管理的，他不想C++需要自己去释放。笼统地去讲，java 的内存分配分为两个部分，一个是数据堆，一个是栈。程序在运行的时候一般分配数据堆，把局部的临时的变量都放进去，生命周期和进程有关系。但是如果程序员 声明了static的变量，就直接在栈中运行的，进程销毁了，不一定会销毁static变量。
另外为了保证java内存不会溢出，java中有垃 圾回收机制。 System.gc()即垃圾收集机制是指jvm用于释放那些不再使用的对象所占用的内存。java语言并不要求jvm有gc，也没有规定gc如何工作。 垃圾收集的目的在于清除不再使用的对象。gc通过确定对象是否被活动对象引用来确定是否收集该对象。
而其中，内存溢出就是你要求分配的java虚拟机内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出。
内 存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问,该块已分配 出来的内存也无法再使用，随着服务器内存的不断消耗，而无法使用的内存越来越多，系统也不能再次将它分配给需要的程序，产生泄露。一直下去，程序也逐渐无 内存使用，就会溢出。
第二部分 原理
JAVA垃圾回收及对内存区划分
在Java虚拟机规范中，提及了如下几种类型的内存空间：
◇栈内存（Stack）：每个线程私有的。
◇堆内存（Heap）：所有线程公用的。
◇方法区（Method Area）：有点像以前常说的“进程代码段”，这里面存放了每个加载类的反射信息、类函数的代码、编译时常量等信息。
◇原生方法栈（Native Method Stack）：主要用于JNI中的原生代码，平时很少涉及。
而Java的使用的是堆内存，java堆是一个运行时数据区，类的实例(对象)从中分配空间。Java虚拟机(JVM)的堆中储存着正在运行的应用程序所建立的所有对象，“垃圾回收”也是主要是和堆内存（Heap）有关。
垃圾回收的概念就是JAVA虚拟机（JVM）回收那些不再被引用的对象内存的过程。一般我们认为正在被引用的对象状态为“alive”,而没有被应用或者取不到引用属性的对象状态为“dead”。垃圾回收是一个释放处于”dead”状态的对象的内存的过程。而垃圾回收的规则和算法被动态的作用于应用运行当中，自动回收。
JVM的垃圾回收器采用的是一种分代（generational ）回收策略，用较高的频率对年轻的对象(young generation)进行扫描和回收，这种叫做minor collection，而对老对象(old generation)的检查回收频率要低很多，称为major collection。这样就不需要每次GC都将内存中所有对象都检查一遍，这种策略有利于实时观察和回收。
（Sun JVM 1.3 有两种最基本的内存收集方式：一种称为copying或scavenge，将所有仍然生存的对象搬到另外一块内存后，整块内存就可回收。这种方法有效率， 但需要有一定的空闲内存，拷贝也有开销。这种方法用于minor collection。另外一种称为mark-compact，将活着的对象标记出来，然后搬迁到一起连成大块的内存，其他内存就可以回收了。这种方法不 需要占用额外的空间，但速度相对慢一些。这种方法用于major collection. ）
一些对象被创建出来只是拥有短暂的生命周期，比如 iterators 和本地变量。
另外一些对象被创建是拥有很长的生命周期，比如 高持久化对象等。
垃 圾回收器的分代策略是把内存区划分为几个代，然后为每个代分配一到多个内存区块。当其中一个代用完了分配给他的内存后，JVM会在分配的内存区内执行一个 局部的GC（也可以叫minor collection）操作，为了回收处于“dead”状态的对象所占用的内存。局部GC通常要不Full GC要快很多。
JVM定义了两个代，年轻代（yong generation）（有时称为“nursery”托儿所）和老年代(old generation)。年轻代包括 “Eden space（伊甸园）”和两个“survivor spaces”。 虚拟内存初始化的时候会把所有对象都分配到 Eden space，并且大部分对象也会在该区域被释放。 当进行 minor GC的时候，VM会把剩下的没有释放的对象从Eden space移动到其中一个survivor spaces当中。 此外，VM也会把那些长期存活在survivor spaces 里的对象移动到 老生代的“tenured” space中。当 tenured generation 被填满后，就会产生Full GC，Full GC会相对比较慢因为回收的内容包括了所有的 live状态的对象。pemanet generation这个代包括了所有java虚拟机自身使用的相对比较稳定的数据对象，比如类和对象方法等。
如果垃圾回收器影响了系统的性能，或者成为系统的瓶颈，你可以通过自定义各个代的大小来优化它的性能。使用JConsole，可以方便的查看到当前应用所配置的垃圾回收器的各个参数。想要获得更详细的参数，可以参考以下调优介绍：
Tuning Garbage collection with the 5.0 HotSpot VM
http://java.sun.com/docs/hotspot/gc/index.html
最后，总结一下各区内存：
Eden Space (heap)： 内存最初从这个线程池分配给大部分对象。
Survivor Space (heap)：用于保存在eden space内存池中经过垃圾回收后没有被回收的对象。
Tenured Generation (heap)：用于保持已经在 survivor space内存池中存在了一段时间的对象。
Permanent Generation (non-heap): 保存虚拟机自己的静态(refective)数据，例如类（class）和方法（method）对象。Java虚拟机共享这些类数据。这个区域被分割为只读的和只写的，
Code Cache (non-heap):HotSpot Java虚拟机包括一个用于编译和保存本地代码（native code）的内存，叫做“代码缓存区”（code cache）
第三部分 监控（工具发现问题）
谈 到内存监控工具，JConsole是必须要介绍的，它是一个用JAVA写的GUI程序，用来监控VM，并可监控远程的VM，易用且功能强大。具体可监控 JAVA内存、JAVA CPU使用率、线程执行情况、加载类概况等，Jconsole需要在JVM参数中配置端口才能使用。
由于是GUI程序，界面可视化，这里就不做详细介绍，
具体帮助支持文档请参阅性能测试JConsole使用方法总结：
http://www.taobao.ali.com/chanpin/km/test/DocLib/性能测试辅助工具－JConsole的使用方法.aspx
或者参考SUN官网的技术文档：
http://Java.sun.com/j2se/1.5.0/docs/guide/management/jconsole.html
http://Java.sun.com/javase/6/docs/technotes/tools/share/jconsole.html
在 实际测试某一个项目时，内存出现泄露现象。起初在性能测试的1个小时中，并不明显，而在稳定性测试的时候才发现，应用的HSF调用在经过几个小时运行后， 就出现性能明显下降的情况。在服务日志中报大量HSF超时，但所调用系统没有任何超时日志，并且压力应用的load都很低。经过查看日志后，认为应用可能 存在内存泄漏。通过jconsole 以及 jmap 工具进行分析发现，确实存在内存泄漏问题，其中PS Old Gen最终达到占用 100%的占用。
虽然每次Full GC，JVM内存会有部分回收，但回收并不彻底，不可回收的内存对象会越来越多，这样便会出现以上的一个趋势。在Full GC无法回收的对象越来越多时，最终已使用内存达到系统分配的内存最大值，系统最后无内存可分配，最终down机。
第四部分 分析
经过开发和架构师对应用的分析，查看此时内存队列，看哪个对象占用数据最多，再利用jmap命令，对线程数据分析，如下所示：
num #instances #bytes class name
———————————————-
1: 9248056 665860032 com.taobao.matrix.mc.domain.**
2: 9248031 295936992 com.taobao.matrix.**
3: 9248068 147969088 java.util.**
4: 1542111 37010664 java.util.Date
前三个instances不断增加，指代的是同一个代码逻辑，异步分发的问题，堵塞消息，回收多次都无法回收成功。导致内存溢出。
此外，对应用的性能单独做了压测，他的性能只能支撑到一半左右，故发送消息的TPS，应用肯定无法处理过来，导致消息堆积，而JAVA垃圾回收期认为这些都是有用的对象，导致内存堆积，直至系统崩溃。
调优方法
由于具体调优方法涉及到应用的配置信息，故在此暂不列出，可以参考性能测试小组发布的《性能测试调优宝典》
第四部分 总结
内存溢出主要是由于代码编写时对某些方法、类应用不合理，或者没有预估到临时对象会占用很大内存量，或者把过多的数据放入JVM缓存，或者性能压力大导致消息堆积而占用内存，以至于在性能测试时，生成庞大数量的临时对象，GC时没有做出有效回收甚至根本就不能回收，造成内存空间不足，内存溢出。
如果编码之前，对内存使用量进行预估，对放在内存中的数据进行评估，保证有用的信息尽快释放，无用的信息能够被GC回收，这样在一定程度上是可以避免内存溢出问题的。
