System.gc()的理解

默认情况下，通过System.gc()或Runtime.getRuntime().gc()的调用，会显式触发Full GC，同时对老年代和新生代进行回收，尝试释放被丢弃对象占用的内存

• System.gc()调用附带一个免责声明，无法保证对垃圾手气的调用
• JVM实现着可以通过System.gc()调用来决定JVM的GC行为。
• 如测试一个性能基准，可以在运行之前调用System.gc()

内存溢出与内存泄露

内存溢出（OOM）

原理：没有空闲内存、并且垃圾收集器也无法提供更多内存

除非应用好吃呢关系占用内存增长速度比垃圾回收速度快才会导致OOM问题（实在不行还可以Full GC），所以不容易出现这个MMO

没有空闲内存的情况有两个原因

• （1）Java虚拟机的堆内存设置不够 可能还会存在内存泄露
• -Xms -Xmx可以调整

内存泄露（Memory Leak）

严格拉说，只有对象不会再被程序使用，但是GC又不能回收他们的情况，才称为内存泄露。
宽泛来说“内存泄露”，是一些不好的实践导致对象的声明周期很长甚至导致OOM。

注意 内存泄露只是指虚拟内存大小

内存泄露实例

1. 单例模式（单例的生命周期与类一样长（static）若单例引用外部对象，外部对象不用也不能回收，就会导致内存泄露）
2. 一些提供close资源未关闭导致内存泄露（如Connection(),Socket,IO对象）

Stop The World

GC过程中应用线程会被暂停，没有任何响应。

• 可达性分析算法中枚举根节点（GC Roots）会导致Java执行线程停顿 分析工作必须要一个确保一致性的快照中进行
• 一致性指整个期间整个执行系统看起来都被冻结在某个时间点上
• 如果分析过程中对象引用关系还在不断变化，则分析结果的准确性无法保证

STW代码体验

public class StopTheWorldDemo {
public static class WorkThread extends Thread {
List<byte[]> list = new ArrayList<byte[]>();

public void run() {
try {
while (true) {
for(int i = 0;i < 1000;i++){
byte[] buffer = new byte[1024];
list.add(buffer);
}

if(list.size() > 10000){
list.clear();
System.gc();//会触发full gc，进而会出现STW事件
}
}
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
}
}

public static class PrintThread extends Thread {
public final long startTime = System.currentTimeMillis();

public void run() {
try {
while (true) {
// 每秒打印时间信息
long t = System.currentTimeMillis() - startTime;
System.out.println(t / 1000 + "." + t % 1000);
Thread.sleep(1000);
}
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
}
}

public static void main(String[] args) {
WorkThread w = new WorkThread();
PrintThread p = new PrintThread();
w.start();
p.start();
}
}

垃圾回收的并行与并发

并发（Concurrent）

• 操作系统中，是只一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，这几个程序都是处于同一个处理器上运行
• 并发不是真正意义上的同时进行，只是CPU吧一个时间段划分成几个时间片段（时间区间），然后在几个时间区域之间来回切换。

并行（Parallel）

• 系统有一个以上CPU执行一个进程是，另一个CPU可以执行另一个进程，两个进程互不抢占CPU资源，就是并行
• 决定并行的因素促使CPU的数量，而是CPU核心数量，比如一个CPU多个核也可以并行、
  

并发与并行

• 并发，多个事情，在同一个时间段同时发生
• 并行，多个时间，在同一个时间点同时发生

垃圾回收的并发与并行

并行

• 并行（Parallel）:指的是多个垃圾收集线程并行工作，当时此时用户线程处于等待状态。 ParNew、Parallel Scavenge、Parallel Old

User u=new User();
SoftReference<User> sr=new SoftReference<> (u);//这里的sr就是软引用

WeakReference wr=new WeakReference();
wr就是弱引用。