一、VisualVM工具的使用
1、为什么使用VisualVM
VisualVM，能够监控线程，内存情况，查看方法的CPU时间和内存中的对 象，已被GC的
对象，反向查看分配的堆栈(如100个String对象分别由哪几个对象分配出来的)。
2、VisuaIVM的优点
VisualVM使用简单，几乎0配置，功能还是比较丰富的，几乎囊括了其它JDK自带命令的
所有功能。
3、如何启动VisuaIVM
（1）在jdk的安装目录的bin目录下，找到jvisualvm.exe，双击打开即可
（2）打开页面如下
（3）查看本地进程
（4）查看CPU、内存、类、线程运行信息
（5）查看线程详情
二、垃圾回收
1、什么是垃圾回收
程序的运行必然需要申请内存资源，无效的对象资源如果不及时处理就会一直占有内存
资源，最终将导致内存溢出，所以对内存资源的管理是非常重要了。
（1）C/C++语言的垃圾回收
在C/C++语言中，没有自动垃圾回收机制，是通过new关键字申请内存资源，通过delete
关键字释放内存资源。
如果，程序员在某些位置没有写delete进行释放，那么申请的对象将一直占用内存资源，
最终可能会导致内存溢出。
（2）Java语言的垃圾回收
为了让程序员更专注于代码的实现，而不用过多的考虑内存释放的问题，所以，在Java语
言中，有了自动的垃圾回收机制，也就是我们熟悉的GC。
有了垃圾回收机制后，程序员只需要关心内存的申请即可，内存的释放由系统自动识别
完成。
换句话说，自动的垃圾回收的算法就会变得非常重要了，如果因为算法的不合理，导致
内存资源一直没有释放，同样也可能会导致内存溢出的。
当然，除了Java语言，C#、Python等语言也都有自动的垃圾回收机制。
2、垃圾回收的常见算法
（1）引用计数法
引用计数是历史最悠久的一种算法，最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50
年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。
1.1.1原理：
假设有一个对象A，任何一个对象对A的引用，那么对象A的引用计数器+1，当引用失败
时，对象A的引用计数器就-1，如果对象A的计数器的值为0，就说明对象A没有引用了，
可以被回收。
1.1.2优缺点
优点：
实时性较高，无需等到内存不够的时候，才开始回收，运行时根据对象的计数器是否
为0，就可以直接回收
在垃圾回收过程中，应用无需挂起。如果申请内存时，内存不足，则立刻报
outofmember 错误。
区域性，更新对象的计数器时，只是影响到该对象，不会扫描全部对象。
缺点：
每次对象被引用时，都需要去更新计数器，有一点时间开销。
浪费CPU资源，即使内存够用，仍然在运行时进行计数器的统计。
无法解决循环引用问题。（最大的缺点）
（2）什么是循环引用？
class TestA{ public TestB b; } class TestB{ public TestA a; } public class Main{ public static void main(String[] args){ A a = new A(); B b = new B(); a.b=b; b.a=a; a = null; b = null; } }
虽然a和b都为null，但是由于a和b存在循环引用，这样a和b永远都不会被回收。
（3）标记清除法
标记清除算法，是将垃圾回收分为2个阶段，分别是标记和清除。
标记：从根节点开始标记引用的对象。
清除：未被标记引用的对象就是垃圾对象，可以被清理。
优点：
可以看到，标记清除算法解决了引用计数算法中的循环引用的问题，没有从root节点引
用的对象都会被回收。
同样，标记清除算法也是有
缺点：
效率较低，标记和清除两个动作都需要遍历所有的对象，并且在GC时，需要停止应
用程序，对于交互性要求比较高的应用而言这个体验是非常差的。
通过标记清除算法清理出来的内存，碎片化较为严重，因为被回收的对象可能存在于
内存的各个角落，所以清理出来的内存是不连贯的。
（4）标记压缩算法
标记压缩算法是在标记清除算法的基础之上，做了优化改进的算法。和标记清除算法一
样，也是从根节点开始，对对象的引用进行标记，在清理阶段，并不是简单的清理未标
记的对象，而是将存活的对象压缩到内存的一端，然后清理边界以外的垃圾，从而解决
了碎片化的问题。
2.4.1原理
2.4.2优缺点
优缺点同标记清除算法，解决了标记清除算法的碎片化的问题，同时，标记压缩算法多
了一步，对象移动内存位置的步骤，其效率也有有一定的影响。
（5）复制算法
复制算法的核心就是，将原有的内存空间一分为二，每次只用其中的一块，在垃圾回收
时，将正在使用的对象复制到另一个内存空间中，然后将该内存空间清空，交换两个内
存的角色，完成垃圾的回收。
如果内存中的垃圾对象较多，需要复制的对象就较少，这种情况下适合使用该方式并且
效率比较高，反之，则不适合。
