摘要：虛擬機(jī)棧線程私有，生命周期跟線程相同。堆用于存放對(duì)象實(shí)例，是虛擬機(jī)所管理的內(nèi)存中最大的一塊，同時(shí)也是所有線程共享的一塊內(nèi)存區(qū)域。統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)工具語法格式如下是虛擬機(jī)，在系統(tǒng)上一般就是進(jìn)程。

JDK(Java Development Kit)是針對(duì)Java開發(fā)的產(chǎn)品、是整個(gè)Java的核心，包括Java運(yùn)行環(huán)境JRE、Java工具包和Java基礎(chǔ)類庫。

JRE(Java Runtime Environment)是運(yùn)行Java程序所必須的環(huán)境的集合，包含JVM標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)及Java核心類庫。

JVM(Java Virtual Machine)是整個(gè)Java跨平臺(tái)的最核心的部分，能夠運(yùn)行以Java語言寫作的軟件程序。所有的Java程序都會(huì)首先被編譯為.class文件，這種類文件可以在虛擬機(jī)上運(yùn)行，class文件并不直接與機(jī)器的操作系統(tǒng)相對(duì)應(yīng)，而是經(jīng)過虛擬機(jī)間接與操作系統(tǒng)交互，由虛擬機(jī)將程序解釋給本地系統(tǒng)執(zhí)行。

內(nèi)存中較小的內(nèi)存空間，通過計(jì)數(shù)器的值可以選取下一條執(zhí)行的字節(jié)碼指令，分支、循環(huán)、跳轉(zhuǎn)、異常處理、線程恢復(fù)等基礎(chǔ)功能都需要依賴這個(gè)計(jì)數(shù)器來完成。

線程私有，生命周期跟線程相同。

如果正在執(zhí)行一個(gè)Native方法，那么這個(gè)計(jì)數(shù)器值將為空。

線程私有，生命周期跟線程相同。

每個(gè)方法在執(zhí)行同時(shí)都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)棧幀，用于存儲(chǔ)局部變量表、操作數(shù)棧、動(dòng)態(tài)鏈接、方法出口等信息。

在Java虛擬機(jī)規(guī)范中，對(duì)這個(gè)區(qū)域規(guī)定了兩種異常情況：如果線程請(qǐng)求的棧深度大于虛擬機(jī)所允許的深度，將拋出StackOverflowError異常；
如果虛擬機(jī)棧可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，如果擴(kuò)展時(shí)無法申請(qǐng)到足夠的內(nèi)存，就會(huì)拋出OutOfMemoryError異常。

跟虛擬機(jī)棧所發(fā)揮的作用相似，區(qū)別在于虛擬機(jī)棧為虛擬機(jī)執(zhí)行Java(也就是字節(jié)碼)服務(wù)，而本地方法棧則為虛擬機(jī)使用到的Native方法服務(wù)。

用于存放對(duì)象實(shí)例，是Java虛擬機(jī)所管理的內(nèi)存中最大的一塊，同時(shí)也是所有線程共享的一塊內(nèi)存區(qū)域。

因?yàn)镴ava堆是垃圾收集器管理的主要區(qū)域，因此很多時(shí)候也被稱為“GC"堆。由于現(xiàn)在收集器基本都采用分代收集算法，所以Java堆還可以細(xì)分為

新生代

老年代

永久代（永久代是Hotspot虛擬機(jī)特有的概念，是方法區(qū)的一種實(shí)現(xiàn)，別的JVM都沒有這個(gè)東西。在Java 8中，永久代被徹底移除，取而代之的是另一塊與堆不相連的本地內(nèi)存——元空間。）

當(dāng)一個(gè)對(duì)象被創(chuàng)建時(shí)，它首先進(jìn)入新生代，之后有可能被轉(zhuǎn)移到老年代中。

新生代存放著大量的生命很短的對(duì)象，因此新生代在三個(gè)區(qū)域中垃圾回收的頻率最高。為了更高效地進(jìn)行垃圾回收，把新生代繼續(xù)劃分成以下三個(gè)空間：

Eden

From Survivor

To Survivor

與Java堆一樣，各個(gè)線程共享的內(nèi)存區(qū)域，存儲(chǔ)已被虛擬機(jī)加載的類信息、常量、靜態(tài)變量、即使編譯器編譯后的代碼等數(shù)據(jù)。

方法區(qū)的一部分，用于存放編譯器生成的各種字面量和符號(hào)引用。

運(yùn)行時(shí)常量池相對(duì)于class文件常量池的另外一個(gè)重要特征是具備動(dòng)態(tài)性，Java語言并不要求常量一定只有編譯期才能產(chǎn)生，也就是并非預(yù)置入class文件中常量池的內(nèi)容才能進(jìn)入方法區(qū)運(yùn)行時(shí)常量池，運(yùn)行期間也可能將新的常量放入池中，這種特性被開發(fā)人員利用得比較多的便是String類的intern()方法。

在JDK1.4中新加入了NIO類，引入了一種基于通道與緩沖區(qū)的I/O方法，它可以使用Native函數(shù)庫直接分配堆外內(nèi)存，然后通過一個(gè)存儲(chǔ)在Java堆中的DirectByteBuffer對(duì)象作為這塊內(nèi)存的引用進(jìn)行操作。
堆外內(nèi)存之 DirectByteBuffer 詳解

在語言層上，創(chuàng)建對(duì)象通常僅僅是一個(gè)new關(guān)鍵字而已，而當(dāng)虛擬機(jī)遇到一條new執(zhí)行時(shí)，將由一下步驟：

檢查類是否加載、解析、初始化過，沒有則先執(zhí)行相應(yīng)的類加載過程。

在堆中分配內(nèi)存

劃分可用空間：

指針碰撞：堆內(nèi)存規(guī)整

空閑列表：堆內(nèi)存不規(guī)整

并發(fā)問題

同步：采用CAS配上失敗重試的方式保證更新操作的原子性

把內(nèi)存分配動(dòng)作按照線程劃分在不同的空間之中進(jìn)行

將分配到的內(nèi)存空間都初始化零值

設(shè)置對(duì)象的類實(shí)例、元數(shù)據(jù)、哈希碼、GC分代年齡等信息。

執(zhí)行方法

對(duì)象在內(nèi)存中儲(chǔ)存的布局可以分為3塊區(qū)域：

對(duì)象頭

對(duì)象運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)、哈希碼、GC分代年齡、鎖狀態(tài)標(biāo)記、線程持有的鎖、偏向線程ID等

類型執(zhí)行：即對(duì)象執(zhí)向它的類元數(shù)據(jù)的指針，指明對(duì)象數(shù)據(jù)哪個(gè)類的實(shí)例。

實(shí)例數(shù)據(jù)

對(duì)象真正存儲(chǔ)的有效信息

對(duì)齊填充

占位符作用

句柄定位

直接指針

內(nèi)存溢出out of memory，是指程序在申請(qǐng)空間時(shí)，沒有足夠的內(nèi)存空間供其使用，出現(xiàn)了Out of memory error。

當(dāng)new一個(gè)對(duì)象或者數(shù)組時(shí)，如果超出了Jvm的head內(nèi)存最大限制就會(huì)爆出異常。

偽代碼：

while(ture){
    new Object();
}

在Java虛擬機(jī)規(guī)范中，對(duì)這個(gè)棧規(guī)定了兩種異常情況，如果線程請(qǐng)求的棧深度大于虛擬機(jī)所允許的深度，將拋出StackOutFlowError異常，如果虛擬機(jī)可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)展（當(dāng)前大部分Java虛擬機(jī)都可動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，只不過Java虛擬機(jī)規(guī)范中也允許固定長度的虛擬機(jī)棧），當(dāng)擴(kuò)展時(shí)無法申請(qǐng)得到足夠的內(nèi)存時(shí)將會(huì)拋出OutOfMemory。

線程中的stack是線程私有的，默認(rèn)大小通常為1M，可以通過-Xss來設(shè)置，-Xss越大，則線程獲取的內(nèi)存越大。
常見問題在線程內(nèi)過度的調(diào)用函數(shù)，函數(shù)調(diào)用會(huì)消耗?？臻g。

偽代碼：

public void SOFETest(){
    SOFETest();
}

Java的棧空間被所有線程分配成一塊一塊的，每個(gè)線程只占一塊。而Jvm的?？臻g的最小分配單位有-Xss來決定。-Xss有兩個(gè)語義，即定義每個(gè)線程的棧大小，也定義了虛擬機(jī)的最小棧內(nèi)存的分配單位。

如果申請(qǐng)的線程沒有獲得棧空間可以分配了就會(huì)拋出OutOfMemoryError。表示?？臻g不足，溢出異常。

代碼：該代碼可能導(dǎo)致JVM無法申請(qǐng)得到太多的棧內(nèi)存而導(dǎo)致操作系統(tǒng)因?yàn)闂？臻g不足假死。

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException {
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
        for(int i =0;i<1020000000;i++){
            new Thread(new Runnable(){
                @Override
                public void run() {
                    int a = 1000;
                    try {
                        countDownLatch.await();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        // TODO Auto-generated catch block
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                
            }).start();
        }
        countDownLatch.countDown();
    }
}

內(nèi)存泄漏memory leak，指程序在申請(qǐng)內(nèi)存之后，無法釋放已申請(qǐng)的內(nèi)存空間，一次內(nèi)存泄漏危害可以忽略，多次memory leak將導(dǎo)致oom。

內(nèi)存泄漏是指你向系統(tǒng)申請(qǐng)分配內(nèi)存進(jìn)行使用(new)，可是使用完了以后卻不歸還(delete)，結(jié)果你申請(qǐng)到的那塊內(nèi)存你自己也不能再訪問（也許你把它的地址給弄丟了），而系統(tǒng)也不能再次將它分配給需要的程序。

該部分內(nèi)容轉(zhuǎn)自：JVM性能調(diào)優(yōu)監(jiān)控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof使用詳解

jps主要用來輸出JVM中運(yùn)行的進(jìn)程狀態(tài)信息。語法格式如下：

jps [options] [hostid]

如果不指定hostid就默認(rèn)為當(dāng)前主機(jī)或服務(wù)器。

命令行參數(shù)選項(xiàng)說明如下：

-q 不輸出類名、Jar名和傳入main方法的參數(shù)
-m 輸出傳入main方法的參數(shù)
-l 輸出main類或Jar的全限名
-v 輸出傳入JVM的參數(shù)

比如下面：

root@ubuntu:/# jps -m -l
2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/local/artifactory-2.2.5/etc/jetty.xml
29920 com.sun.tools.hat.Main -port 9998 /tmp/dump.dat
3149 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
30972 sun.tools.jps.Jps -m -l
8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
25687 com.sun.tools.hat.Main -port 9999 dump.dat
21711 mrf-center.jar

jstack主要用來查看某個(gè)Java進(jìn)程內(nèi)的線程堆棧信息。語法格式如下：

jstack [option] pid
jstack [option] executable core
jstack [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip

命令行參數(shù)選項(xiàng)說明如下：

-l long listings，會(huì)打印出額外的鎖信息，在發(fā)生死鎖時(shí)可以用jstack -l pid來觀察鎖持有情況
-m mixed mode，不僅會(huì)輸出Java堆棧信息，還會(huì)輸出C/C++堆棧信息（比如Native方法）

jstack可以定位到線程堆棧，根據(jù)堆棧信息我們可以定位到具體代碼，所以它在JVM性能調(diào)優(yōu)中使用得非常多。下面我們來一個(gè)實(shí)例找出某個(gè)Java進(jìn)程中最耗費(fèi)CPU的Java線程并定位堆棧信息，用到的命令有ps、top、printf、jstack、grep。

第一步先找出Java進(jìn)程ID，我部署在服務(wù)器上的Java應(yīng)用名稱為mrf-center：

root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep
root     21711     1  1 14:47 pts/3    00:02:10 java -jar mrf-center.jar

得到進(jìn)程ID為21711，第二步找出該進(jìn)程內(nèi)最耗費(fèi)CPU的線程，可以使用ps -Lfp pid或者ps -mp pid -o THREAD, tid, time或者top -Hp pid，我這里用第三個(gè)，輸出如下：

TIME列就是各個(gè)Java線程耗費(fèi)的CPU時(shí)間，CPU時(shí)間最長的是線程ID為21742的線程，用

printf "%x
" 21742

得到21742的十六進(jìn)制值為54ee，下面會(huì)用到。

OK，下一步終于輪到j(luò)stack上場(chǎng)了，它用來輸出進(jìn)程21711的堆棧信息，然后根據(jù)線程ID的十六進(jìn)制值grep，如下：

root@ubuntu:/# jstack 21711 | grep 54ee
"PollIntervalRetrySchedulerThread" prio=10 tid=0x00007f950043e000 nid=0x54ee in Object.wait() [0x00007f94c6eda000]

可以看到CPU消耗在PollIntervalRetrySchedulerThread這個(gè)類的Object.wait()，我找了下我的代碼，定位到下面的代碼：

// Idle wait
getLog().info("Thread [" + getName() + "] is idle waiting...");
schedulerThreadState = PollTaskSchedulerThreadState.IdleWaiting;
long now = System.currentTimeMillis();
long waitTime = now + getIdleWaitTime();
long timeUntilContinue = waitTime - now;
synchronized(sigLock) {
    try {
        if(!halted.get()) {
            sigLock.wait(timeUntilContinue);
        }
    } 
    catch (InterruptedException ignore) {
    }
}

它是輪詢?nèi)蝿?wù)的空閑等待代碼，上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就對(duì)應(yīng)了前面的Object.wait()。

jmap用來查看堆內(nèi)存使用狀況，一般結(jié)合jhat使用。

jmap語法格式如下：

jmap [option] pid
jmap [option] executable core
jmap [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip

如果運(yùn)行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令選項(xiàng)參數(shù)。

jmap -permstat pid

打印進(jìn)程的類加載器和類加載器加載的持久代對(duì)象信息，輸出：類加載器名稱、對(duì)象是否存活（不可靠）、對(duì)象地址、父類加載器、已加載的類大小等信息，如下圖：

使用jmap -heap pid查看進(jìn)程堆內(nèi)存使用情況，包括使用的GC算法、堆配置參數(shù)和各代中堆內(nèi)存使用情況。比如下面的例子：

root@ubuntu:/# jmap -heap 21711
Attaching to process ID 21711, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 20.10-b01

using thread-local object allocation.
Parallel GC with 4 thread(s)

Heap Configuration:
   MinHeapFreeRatio = 40
   MaxHeapFreeRatio = 70
   MaxHeapSize      = 2067791872 (1972.0MB)
   NewSize          = 1310720 (1.25MB)
   MaxNewSize       = 17592186044415 MB
   OldSize          = 5439488 (5.1875MB)
   NewRatio         = 2
   SurvivorRatio    = 8
   PermSize         = 21757952 (20.75MB)
   MaxPermSize      = 85983232 (82.0MB)

Heap Usage:
PS Young Generation
Eden Space:
   capacity = 6422528 (6.125MB)
   used     = 5445552 (5.1932830810546875MB)
   free     = 976976 (0.9317169189453125MB)
   84.78829520089286% used
From Space:
   capacity = 131072 (0.125MB)
   used     = 98304 (0.09375MB)
   free     = 32768 (0.03125MB)
   75.0% used
To Space:
   capacity = 131072 (0.125MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 131072 (0.125MB)
   0.0% used
PS Old Generation
   capacity = 35258368 (33.625MB)
   used     = 4119544 (3.9287033081054688MB)
   free     = 31138824 (29.69629669189453MB)
   11.683876009235595% used
PS Perm Generation
   capacity = 52428800 (50.0MB)
   used     = 26075168 (24.867218017578125MB)
   free     = 26353632 (25.132781982421875MB)
   49.73443603515625% used
   ....

使用jmap -histo[:live] pid查看堆內(nèi)存中的對(duì)象數(shù)目、大小統(tǒng)計(jì)直方圖，如果帶上live則只統(tǒng)計(jì)活對(duì)象，如下：

root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more

 num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------
   1:         38445        5597736  
   2:         38445        5237288  
   3:          3500        3749504  
   4:         60858        3242600  
   5:          3500        2715264  
   6:          2796        2131424  
   7:          5543        1317400  [I
   8:         13714        1010768  [C
   9:          4752        1003344  [B
  10:          1225         639656  
  11:         14194         454208  java.lang.String
  12:          3809         396136  java.lang.Class
  13:          4979         311952  [S
  14:          5598         287064  [[I
  15:          3028         266464  java.lang.reflect.Method
  16:           280         163520  
  17:          4355         139360  java.util.HashMap$Entry
  18:          1869         138568  [Ljava.util.HashMap$Entry;
  19:          2443          97720  java.util.LinkedHashMap$Entry
  20:          2072          82880  java.lang.ref.SoftReference
  21:          1807          71528  [Ljava.lang.Object;
  22:          2206          70592  java.lang.ref.WeakReference
  23:           934          52304  java.util.LinkedHashMap
  24:           871          48776  java.beans.MethodDescriptor
  25:          1442          46144  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry
  26:           804          38592  java.util.HashMap
  27:           948          37920  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment
  28:          1621          35696  [Ljava.lang.Class;
  29:          1313          34880  [Ljava.lang.String;
  30:          1396          33504  java.util.LinkedList$Entry
  31:           462          33264  java.lang.reflect.Field
  32:          1024          32768  java.util.Hashtable$Entry
  33:           948          31440  [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;

class name是對(duì)象類型，說明如下：

B  byte
C  char
D  double
F  float
I  int
J  long
Z  boolean
[  數(shù)組，如[I表示int[]
[L+類名 其他對(duì)象

還有一個(gè)很常用的情況是：用jmap把進(jìn)程內(nèi)存使用情況dump到文件中，再用jhat分析查看。jmap進(jìn)行dump命令格式如下：

jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid

我一樣地對(duì)上面進(jìn)程ID為21711進(jìn)行Dump：

root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711     
Dumping heap to /tmp/dump.dat ...
Heap dump file created

dump出來的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，這里用jhat查看：

root@ubuntu:/# jhat -port 9998 /tmp/dump.dat
Reading from /tmp/dump.dat...
Dump file created Tue Jan 28 17:46:14 CST 2014
Snapshot read, resolving...
Resolving 132207 objects...
Chasing references, expect 26 dots..........................
Eliminating duplicate references..........................
Snapshot resolved.
Started HTTP server on port 9998
Server is ready.

注意如果Dump文件太大，可能需要加上-J-Xmx512m這種參數(shù)指定最大堆內(nèi)存，即jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然后就可以在瀏覽器中輸入主機(jī)地址:9998查看了：

上面紅線框出來的部分大家可以自己去摸索下，最后一項(xiàng)支持OQL（對(duì)象查詢語言）。

語法格式如下：

jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ]

vmid是Java虛擬機(jī)ID，在Linux/Unix系統(tǒng)上一般就是進(jìn)程ID。interval是采樣時(shí)間間隔。count是采樣數(shù)目。比如下面輸出的是GC信息，采樣時(shí)間間隔為250ms，采樣數(shù)為4：

root@ubuntu:/# jstat -gc 21711 250 4
 S0C    S1C    S0U    S1U      EC       EU        OC         OU       PC     PU    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
192.0  192.0   64.0   0.0    6144.0   1854.9   32000.0     4111.6   55296.0 25472.7    702    0.431   3      0.218    0.649
192.0  192.0   64.0   0.0    6144.0   1972.2   32000.0     4111.6   55296.0 25472.7    702    0.431   3      0.218    0.649
192.0  192.0   64.0   0.0    6144.0   1972.2   32000.0     4111.6   55296.0 25472.7    702    0.431   3      0.218    0.649
192.0  192.0   64.0   0.0    6144.0   2109.7   32000.0     4111.6   55296.0 25472.7    702    0.431   3      0.218    0.649

要明白上面各列的意義，先看JVM堆內(nèi)存布局：

可以看出：

堆內(nèi)存 = 年輕代 + 年老代 + 永久代
年輕代 = Eden區(qū) + 兩個(gè)Survivor區(qū)（From和To）

現(xiàn)在來解釋各列含義：

S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1區(qū)容量（Capacity）和使用量（Used）
EC、EU：Eden區(qū)容量和使用量
OC、OU：年老代容量和使用量
PC、PU：永久代容量和使用量
YGC、YGT：年輕代GC次數(shù)和GC耗時(shí)
FGC、FGCT：Full GC次數(shù)和Full GC耗時(shí)
GCT：GC總耗時(shí)

hprof能夠展現(xiàn)CPU使用率，統(tǒng)計(jì)堆內(nèi)存使用情況。

語法格式如下：

java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass
java -Xrunprof[:options] ToBeProfiledClass
javac -J-agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass

完整的命令選項(xiàng)如下：

Option Name and Value  Description                    Default
---------------------  -----------                    -------
heap=dump|sites|all    heap profiling                 all
cpu=samples|times|old  CPU usage                      off
monitor=y|n            monitor contention             n
format=a|b             text(txt) or binary output     a
file=            write data to file             java.hprof[.txt]
net=:      send data over a socket        off
depth=           stack trace depth              4
interval=          sample interval in ms          10
cutoff=         output cutoff point            0.0001
lineno=y|n             line number in traces?         y
thread=y|n             thread in traces?              n
doe=y|n                dump on exit?                  y
msa=y|n                Solaris micro state accounting n
force=y|n              force output to          y
verbose=y|n            print messages about dumps     y

來幾個(gè)官方指南上的實(shí)例。

CPU Usage Sampling Profiling(cpu=samples)的例子：

java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3 Hello

上面每隔20毫秒采樣CPU消耗信息，堆棧深度為3，生成的profile文件名稱是java.hprof.txt，在當(dāng)前目錄。

CPU Usage Times Profiling(cpu=times)的例子，它相對(duì)于CPU Usage Sampling Profile能夠獲得更加細(xì)粒度的CPU消耗信息，能夠細(xì)到每個(gè)方法調(diào)用的開始和結(jié)束，它的實(shí)現(xiàn)使用了字節(jié)碼注入技術(shù)（BCI）：

javac -J-agentlib:hprof=cpu=times Hello.java

Heap Allocation Profiling(heap=sites)的例子：

javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.java

Heap Dump(heap=dump)的例子，它比上面的Heap Allocation Profiling能生成更詳細(xì)的Heap Dump信息：

javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java

雖然在JVM啟動(dòng)參數(shù)中加入-Xrunprof:heap=sites參數(shù)可以生成CPU/Heap Profile文件，但對(duì)JVM性能影響非常大，不建議在線上服務(wù)器環(huán)境使用。

程序計(jì)數(shù)器、虛擬機(jī)棧和本地方法棧這三個(gè)區(qū)域?qū)儆诰€程私有的，只存在于線程的生命周期內(nèi)，線程結(jié)束之后也會(huì)消失，因此不需要對(duì)這三個(gè)區(qū)域進(jìn)行垃圾回收。垃圾回收主要是針對(duì) Java 堆和方法區(qū)進(jìn)行。

給對(duì)象添加一個(gè)引用計(jì)數(shù)器，每當(dāng)有一個(gè)地方引用它，計(jì)數(shù)器值就加1；引用時(shí)效時(shí)，計(jì)算器值就減1；當(dāng)計(jì)數(shù)器值為0的對(duì)象就是不可能再被使用的。

當(dāng)兩個(gè)對(duì)象相互引用時(shí)，此時(shí)引用計(jì)數(shù)器的值永遠(yuǎn)不為0，導(dǎo)致無法對(duì)它們進(jìn)行垃圾回收。

 public class ReferenceCountingGC {
        public Object instance = null;
    
        public static void testGC() {
            ReferenceCountingGC objA = new ReferenceCountingGC();
            ReferenceCountingGC objB = new ReferenceCountingGC();
            objA .instance = objB ;
            objB .instance = objA ;
            objA = null;
            objB = null;
            
            System.gc();
        }
    }

以GC Roots為起始點(diǎn)，從這些節(jié)點(diǎn)開始向下搜索，能夠搜索到的對(duì)象都是存活的，不可達(dá)的對(duì)象則為不可用。

在Java語言中，可作為GC Roots的對(duì)象包括下面幾種：

虛擬機(jī)棧中引用的對(duì)象

方法區(qū)中靜態(tài)屬性引用的對(duì)象

方法區(qū)中常量引用的對(duì)象

本地方法棧中Native方法引用的對(duì)象

無論是引用計(jì)數(shù)算法還是可達(dá)性分析算法判斷對(duì)象是否存活都與引用有關(guān)。在JDK1.2之后，Java對(duì)引用的概念進(jìn)行了擴(kuò)充，劃分為強(qiáng)度不同的四個(gè)的引用類型。

通過new來創(chuàng)建對(duì)象的引用類型，被強(qiáng)引用的對(duì)象永遠(yuǎn)不會(huì)被垃圾收集器回收。

Object obj = new Object();

通過SortReference類來實(shí)現(xiàn)，只有在內(nèi)存不足的時(shí)候才會(huì)被回收。

    Object obj = new Object();
    SoftReference