JVM内存模型###
描述主内存和工作内存之间的通信规则，避免数据不一致。所有线程共享JVM内存区域main memory。而每个单独线程又有自己的工作内存。为了保证从工作内存写到主内存的数据的一致性，JVM定义了一系列的规则
- 所有变量都在主内存中，对所有线程共享（此处的变量与Java编程时所说的变量不一样，指包括了实例字段、静态字段和构成数组对象的元素，但是不包括局部变量与方法参数，后者是线程私有的，不会被共享。）
- 每条线程都有自己的工作内存，保存主内存中变量的拷贝，线程对变量的操作只能在工作内存中完成
- 线程无法直接访问对方的工作内存
内存之间的8个交互指令####
lock(main) unlock(main) read(main) load(work) use(work) assign(work) store(work) write(main)
必须顺序执行，不必连续执行
* 不许read load 和 store write单独出现
* 不许丢弃assign结果，必须同步回主内存
* 不许未assign，直接同步主内存
* 变量只能在主内存诞生。在使用use 和 store前，必须先read和load
* 一个变量同一时刻只能由一个lock操作，与unlock必须成对出现
* 如果lock操作，那么这个变量需要重新执行load 和 assign操作
* 如果没lock，不许unlock
* unlock前，必须执行store和write
JVM内存管理###
Java虚拟机在运行时会把它所管理的内存分为若干不同个数据区域
主内存: 方法区+堆, 由线程共享
工作内存：栈 + 程序计数器，线程私有
- 方法区： 存放类信息，常量，静态变量，即时编译后的代码。
- 堆：存放对象，细分为新生代（Eden，From Survivor， To Survivor）+ 老年代, 也可以划分出多个线程私有的分配缓存区TLAB
- 栈：局部变量表 + 操作数栈 + 动态链接 + 方法出参+其他（debug）
- 程序计数器：当前线程所执行的代码的行号指示器
JVM垃圾回收###
对象已死分析：引用计数法 Vs 可达性分析法
GC roots：栈中引用的对象，类静态变量引用的对象，常量引用的对象，本地方法JNI引用的对象
垃圾回收算法：复制，标记-整理，标记-清除，分代回收
垃圾回收时间：安全点，安全区域
垃圾回收器：
新生代：serial parNew ParallelScavenge
老年代：serialOld parallelOld CMS
G1
CMS垃圾回收器：初始标记 -》 并发标记-》重新标记-》并发清除
JVM参数调优###
标准参数 （-） -verbose
非标准参数 （-X） -Xmx20m
-Xmx 堆最大值
-Xms 堆最小值
-Xmn 新生代内存
-Xss 栈内存-
非稳定参数 （-XX） -XX：SurvivorRatio=8
行为参数：
DisableExplicitGC 禁止显示调用system.gc
UseConcMarkSweepGC
UseSearialGC
UseParallelGC性能调优：
PermSize 方法区内存
MaxPermSize
SurvivorRatio 新生代中Eden和Survivor的容量比值，默认8：1
PretenureSizeThreshold 直接晋升到老年代的对象大小阈值
MaxTenuringThreshold 晋升到老年代的年龄
UseAdaptiveSizePolicy 动态调整Java堆各区域的大小及进入老年代的年龄
HandlePromotionFailure 是否允许担保失败
ParallelGCThreads GC内存回收的线程数
GCTimeRatio GC占总时间的比例，默认99， 只允许1%,只在parallelScavenge生效
MaxGCPauseMillis GC最大停顿时间，只在parallelScavenge生效
CMSInitiatingOccupancyFraction 老年代在空间占用多少后触发回收，默认68%，只在CMS生效
UseCMSCompactionAtFullCollection 是否需要整理，仅在CMS生效
CMSFullGCsBeforeCompaction 几次后再整理
CompileThreshold JIT编译阈值 client默认1500 server默认10000调试：
printGCDetails 打印内存回收日志
HeapDumpOnOutOfMemoryError
TraceClassLoading
TraceClassUnloading
java工具###
jps: 打印java进程
jstack: 查看线程信息
jmap: 查看堆信息
jconsole， jinfo， jhat， javap， btrace
问题解决###
HeapOutOfMemory
当堆上分配的对象大于指定堆的最大值时，抛出该错。
可以使用-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 查看内存快照进行分析
MethodArea OutOfMemory
方法区内存不足，存放类信息，常量，静态变量，即时编译后的代码，检查这几个信息是否有异常
大多的原因是因为动态产生过多的类。
ConstantPool OutOfMemory
常量池溢出，查看是否intern使用不当
DirectMemory OutOfMemory
本机直接内存溢出，容量可通过-XX:MaxDirectMemorySize指定，如果不指定，默认和堆最大值相同。
这个溢出发生在系统进行直接内存分配。例如：unsafe.allocateMemory()
特征为：OOM后发现Dump问价你很小，程序中直接或间接使用了NIO
Stack OutOfMemory
扩展栈时无法获取足够的内存空间，在创建线程时
解决方法之一：减少最大堆
Stack OverFlow
栈深度大于虚拟机所允许的深度，经常是由于死循环的递归调用
当一个Java程序响应很慢时如何查找问题
