稍微解釋下的是，並行算法是用多線程進行垃圾回收，回收期間會暫停程序的執行，而併發算法，也是多線程回收，但期間不停止應用執行。所以，併發算法適用於交互性高的一些程序。經過觀察，併發算法會減少年輕代的大小，其實就是使用了一個大的年老代，這反過來跟並行算法相比吞吐量相對較低。
還有一個問題是，垃圾回收動作何時執行？
- 當年輕代內存滿時，會引發一次普通GC，該GC僅回收年輕代。需要強調的時，年輕代滿是指Eden代滿，Survivor滿不會引發GC
- 當年老代滿時會引發Full GC，Full GC將會同時回收年輕代、年老代
- 當永久代滿時也會引發Full GC，會導致Class、Method元信息的卸載
另一個問題是，何時會拋出OutOfMemoryException，並不是內存被耗空的時候才拋出
- JVM98%的時間都花費在內存回收
- 每次回收的內存小於2%
滿足這兩個條件將觸發OutOfMemoryException，這將會留給系統一個微小的間隙以做一些Down之前的操作，比如手動打印Heap Dump。
二、內存泄漏及解決方法
1.系統崩潰前的一些現象：
- 每次垃圾回收的時間越來越長，由之前的10ms延長到50ms左右，FullGC的時間也有之前的0.5s延長到4、5s
- FullGC的次數越來越多，最頻繁時隔不到1分鐘就進行一次FullGC
- 年老代的內存越來越大並且每次FullGC後年老代沒有內存被釋放
之後系統會無法響應新的請求，逐漸到達OutOfMemoryError的臨界值。
2.生成堆的dump文件
通過JMX的MBean生成當前的Heap信息，大小爲一個3G（整個堆的大小）的hprof文件，如果沒有啓動JMX可以通過Java的jmap命令來生成該文件。
3.分析dump文件
下面要考慮的是如何打開這個3G的堆信息文件，顯然一般的Window系統沒有這麼大的內存，必須藉助高配置的Linux。當然我們可以藉助X-Window把Linux上的圖形導入到Window。我們考慮用下面幾種工具打開該文件：
- Visual VM
- IBM HeapAnalyzer
- JDK 自帶的Hprof工具
使用這些工具時爲了確保加載速度，建議設置最大內存爲6G。使用後發現，這些工具都無法直觀地觀察到內存泄漏，Visual VM雖能觀察到對象大小，但看不到調用堆棧；HeapAnalyzer雖然能看到調用堆棧，卻無法正確打開一個3G的文件。因此，我們又選用了Eclipse專門的靜態內存分析工具：Mat。
4.分析內存泄漏
通過Mat我們能清楚地看到，哪些對象被懷疑爲內存泄漏，哪些對象佔的空間最大及對象的調用關係。針對本案，在ThreadLocal中有很多的JbpmContext實例，經過調查是JBPM的Context沒有關閉所致。
另，通過Mat或JMX我們還可以分析線程狀態，可以觀察到線程被阻塞在哪個對象上，從而判斷系統的瓶頸。
5.迴歸問題
Q：爲什麼崩潰前垃圾回收的時間越來越長？
A:根據內存模型和垃圾回收算法，垃圾回收分兩部分：內存標記、清除（複製），標記部分只要內存大小固定時間是不變的，變的是複製部分，因爲每次垃圾回收都有一些回收不掉的內存，所以增加了複製量，導致時間延長。所以，垃圾回收的時間也可以作爲判斷內存泄漏的依據
Q：爲什麼Full GC的次數越來越多？
A：因此內存的積累，逐漸耗盡了年老代的內存，導致新對象分配沒有更多的空間，從而導致頻繁的垃圾回收
Q:爲什麼年老代佔用的內存越來越大？
A:因爲年輕代的內存無法被回收，越來越多地被Copy到年老代
三、性能調優
除了上述內存泄漏外，我們還發現CPU長期不足3%，系統吞吐量不夠，針對8core×16G、64bit的Linux服務器來說，是嚴重的資源浪費。
在CPU負載不足的同時，偶爾會有用戶反映請求的時間過長，我們意識到必須對程序及JVM進行調優。從以下幾個方面進行：
- 線程池：解決用戶響應時間長的問題
- 連接池
- JVM啓動參數：調整各代的內存比例和垃圾回收算法，提高吞吐量
- 程序算法：改進程序邏輯算法提高性能
1.Java線程池（java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor）
大多數JVM6上的應用採用的線程池都是JDK自帶的線程池，之所以把成熟的Java線程池進行羅嗦說明，是因爲該線程池的行爲與我們想象的有點出入。Java線程池有幾個重要的配置參數：
- corePoolSize：核心線程數（最新線程數）
- maximumPoolSize：最大線程數，超過這個數量的任務會被拒絕，用戶可以通過RejectedExecutionHandler接口自定義處理方式
- keepAliveTime：線程保持活動的時間
- workQueue：工作隊列，存放執行的任務
Java線程池需要傳入一個Queue參數（workQueue）用來存放執行的任務，而對Queue的不同選擇，線程池有完全不同的行爲：
SynchronousQueue：一個無容量的等待隊列，一個線程的insert操作必須等待另一線程的remove操作，採用這個Queue線程池將會爲每個任務分配一個新線程LinkedBlockingQueue：無界隊列，採用該Queue，線程池將忽略maximumPoolSize參數，僅用corePoolSize的線程處理所有的任務，未處理的任務便在LinkedBlockingQueue中排隊ArrayBlockingQueue：有界隊列，在有界隊列和maximumPoolSize的作用下，程序將很難被調優：更大的Queue和小的maximumPoolSize將導致CPU的低負載；小的Queue和大的池，Queue就沒起動應有的作用。
其實我們的要求很簡單，希望線程池能跟連接池一樣，能設置最小線程數、最大線程數，當最小數<任務<最大數時，應該分配新的線程處理；當任務>最大數時，應該等待有空閒線程再處理該任務。
但線程池的設計思路是，任務應該放到Queue中，當Queue放不下時再考慮用新線程處理，如果Queue滿且無法派生新線程，就拒絕該任務。設計導致“先放等執行”、“放不下再執行”、“拒絕不等待”。所以，根據不同的Queue參數，要提高吞吐量不能一味地增大maximumPoolSize。
當然，要達到我們的目標，必須對線程池進行一定的封裝，幸運的是ThreadPoolExecutor中留了足夠的自定義接口以幫助我們達到目標。我們封裝的方式是：
- 以SynchronousQueue作爲參數，使maximumPoolSize發揮作用，以防止線程被無限制的分配，同時可以通過提高maximumPoolSize來提高系統吞吐量
- 自定義一個RejectedExecutionHandler，當線程數超過maximumPoolSize時進行處理，處理方式爲隔一段時間檢查線程池是否可以執行新Task，如果可以把拒絕的Task重新放入到線程池，檢查的時間依賴keepAliveTime的大小。
2.連接池（org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource）
在使用org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource的時候，因爲之前採用了默認配置，所以當訪問量大時，通過JMX觀察到很多Tomcat線程都阻塞在BasicDataSource使用的Apache ObjectPool的鎖上，直接原因當時是因爲BasicDataSource連接池的最大連接數設置的太小，默認的BasicDataSource配置，僅使用8個最大連接。
我還觀察到一個問題，當較長的時間不訪問系統，比如2天，DB上的Mysql會斷掉所以的連接，導致連接池中緩存的連接不能用。爲了解決這些問題，我們充分研究了BasicDataSource，發現了一些優化的點：
- Mysql默認支持100個鏈接，所以每個連接池的配置要根據集羣中的機器數進行，如有2臺服務器，可每個設置爲60
- initialSize：參數是一直打開的連接數
- minEvictableIdleTimeMillis：該參數設置每個連接的空閒時間，超過這個時間連接將被關閉
- timeBetweenEvictionRunsMillis：後臺線程的運行週期，用來檢測過期連接
- maxActive：最大能分配的連接數
- maxIdle：最大空閒數，當連接使用完畢後發現連接數大於maxIdle，連接將被直接關閉。只有initialSize < x < maxIdle的連接將被定期檢測是否超期。這個參數主要用來在峯值訪問時提高吞吐量。
- initialSize是如何保持的？經過研究代碼發現，BasicDataSource會關閉所有超期的連接，然後再打開initialSize數量的連接，這個特性與minEvictableIdleTimeMillis、timeBetweenEvictionRunsMillis一起保證了所有超期的initialSize連接都會被重新連接，從而避免了Mysql長時間無動作會斷掉連接的問題。
3.JVM參數
在JVM啓動參數中，可以設置跟內存、垃圾回收相關的一些參數設置，默認情況不做任何設置JVM會工作的很好，但對一些配置很好的Server和具體的應用必須仔細調優才能獲得最佳性能。通過設置我們希望達到一些目標：
- GC的時間足夠的小
- GC的次數足夠的少
- 發生Full GC的週期足夠的長
前兩個目前是相悖的，要想GC時間小必須要一個更小的堆，要保證GC次數足夠少，必須保證一個更大的堆，我們只能取其平衡。
（1）針對JVM堆的設置一般，可以通過-Xms -Xmx限定其最小、最大值，爲了防止垃圾收集器在最小、最大之間收縮堆而產生額外的時間，我們通常把最大、最小設置爲相同的值
（2）年輕代和年老代將根據默認的比例（1：2）分配堆內存，可以通過調整二者之間的比率NewRadio來調整二者之間的大小，也可以針對回收代，比如年輕代，通過 -XX:newSize -XX:MaxNewSize來設置其絕對大小。同樣，爲了防止年輕代的堆收縮，我們通常會把-XX:newSize -XX:MaxNewSize設置爲同樣大小
（3）年輕代和年老代設置多大才算合理？這個我問題毫無疑問是沒有答案的，否則也就不會有調優。我們觀察一下二者大小變化有哪些影響
- 更大的年輕代必然導致更小的年老代，大的年輕代會延長普通GC的週期，但會增加每次GC的時間；小的年老代會導致更頻繁的Full GC
- 更小的年輕代必然導致更大年老代，小的年輕代會導致普通GC很頻繁，但每次的GC時間會更短；大的年老代會減少Full GC的頻率
- 如何選擇應該依賴應用程序對象生命週期的分佈情況：如果應用存在大量的臨時對象，應該選擇更大的年輕代；如果存在相對較多的持久對象，年老代應該適當增大。但很多應用都沒有這樣明顯的特性，在抉擇時應該根據以下兩點：（A）本着Full GC儘量少的原則，讓年老代儘量緩存常用對象，JVM的默認比例1：2也是這個道理 （B）通過觀察應用一段時間，看其他在峯值時年老代會佔多少內存，在不影響Full GC的前提下，根據實際情況加大年輕代，比如可以把比例控制在1：1。但應該給年老代至少預留1/3的增長空間
（4）在配置較好的機器上（比如多核、大內存），可以爲年老代選擇並行收集算法： -XX:+UseParallelOldGC，默認爲Serial收集
（5）線程堆棧的設置：每個線程默認會開啓1M的堆棧，用於存放棧幀、調用參數、局部變量等，對大多數應用而言這個默認值太了，一般256K就足用。理論上，在內存不變的情況下，減少每個線程的堆棧，可以產生更多的線程，但這實際上還受限於操作系統。
（4）可以通過下面的參數打Heap Dump信息
- -XX:HeapDumpPath
- -XX:+PrintGCDetails
- -XX:+PrintGCTimeStamps
- -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt
通過下面參數可以控制OutOfMemoryError時打印堆的信息
- -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
請看一下一個時間的Java參數配置：（服務器：Linux 64Bit，8Core×16G）
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -server -Xms3G -Xmx3G -Xss256k -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseParallelOldGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/aaa/dump -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt -XX:NewSize=1G -XX:MaxNewSize=1G"
經過觀察該配置非常穩定，每次普通GC的時間在10ms左右，Full GC基本不發生，或隔很長很長的時間才發生一次
通過分析dump文件可以發現，每個1小時都會發生一次Full GC，經過多方求證，只要在JVM中開啓了JMX服務，JMX將會1小時執行一次Full GC以清除引用，關於這點請參考附件文檔。
4.程序算法調優：本次不作爲重點
參考資料：
http://java.sun.com/javase/technologies/hotspot/gc/gc_tuning_6.html