Java程序员在编码过程中通常不需要考虑内存问题，JVM经过高度优化的GC机制大部分情况下都能够很好地处理堆(Heap)的清理问题。以至于许多Java程序员认为，我只需要关心何时创建对象，而回收对象，就交给GC来做吧！甚至有人说，如果在编程过程中频繁考虑内存问题，是一种退化，这些事情应该交给编译器，交给虚拟机来解决。

这话其实也没有太大问题，的确，大部分场景下关心内存、GC的问题，显得有点“杞人忧天”了，高老爷说过：

过早优化是万恶之源。

但另一方面，什么才是“过早优化”？

If we could do things right for the first time, why not?

事实上JVM的内存模型( JMM )理应是Java程序员的基础知识，处理过几次JVM线上内存问题之后就会很明显感受到，很多系统问题，都是内存问题。

对JVM内存结构感兴趣的同学可以看下 浅析Java虚拟机结构与机制 这篇文章，本文就不再赘述了，本文也并不关注具体的GC算法，相关的文章汗牛充栋，随时可查。

另外，不要指望GC优化的这些技巧，可以对应用性能有成倍的提高，特别是对I/O密集型的应用，或是实际落在YoungGC上的优化，可能效果只是帮你减少那么一点YoungGC的频率。

但我认为，优秀程序员的价值，不在于其所掌握的几招屠龙之术，而是在细节中见真著，就像前面说的，如果我们可以一次把事情做对，并且做好，在允许的范围内尽可能追求卓越，为什么不去做呢？

一、GC分代的基本假设

大部分GC算法，都将堆内存做分代(Generation)处理，但是为什么要分代呢，又为什么不叫内存分区、分段，而要用面向时间、年龄的“代”来表示不同的内存区域？

GC分代的基本假设是：

绝大部分对象的生命周期都非常短暂，存活时间短。

而这些短命的对象，恰恰是GC算法需要首先关注的。所以在大部分的GC中，YoungGC（也称作MinorGC）占了绝大部分，对于负载不高的应用，可能跑了数个月都不会发生FullGC。

基于这个前提，在编码过程中，我们应该尽可能地缩短对象的生命周期。在过去，分配对象是一个比较重的操作，所以有些程序员会尽可能地减少new对象的次数，尝试减小堆的分配开销，减少内存碎片。

但是，短命对象的创建在JVM中比我们想象的性能更好，所以，不要吝啬new关键字，大胆地去new吧。

当然前提是不做无谓的创建，对象创建的速率越高，那么GC也会越快被触发。

结论：

• 分配小对象的开销分享小，不要吝啬去创建。
• GC最喜欢这种小而短命的对象。
• 让对象的生命周期尽可能短，例如在方法体内创建，使其能尽快地在YoungGC中被回收，不会晋升(romote)到年老代(Old Generation)。

二、对象分配的优化

基于大部分对象都是小而短命，并且不存在多线程的数据竞争。这些小对象的分配，会优先在线程私有的 TLAB 中分配，TLAB中创建的对象，不存在锁甚至是CAS的开销。

TLAB占用的空间在Eden Generation。

当对象比较大，TLAB的空间不足以放下，而JVM又认为当前线程占用的TLAB剩余空间还足够时，就会直接在Eden Generation上分配，此时是存在并发竞争的，所以会有CAS的开销，但也还好。

当对象大到Eden Generation放不下时，JVM只能尝试去Old Generation分配，这种情况需要尽可能避免，因为一旦在Old Generation分配，这个对象就只能被Old Generation的GC或是FullGC回收了。

三、不可变对象的好处

GC算法在扫描存活对象时通常需要从ROOT节点开始，扫描所有存活对象的引用，构建出对象图。

不可变对象对GC的优化，主要体现在Old Generation中。

可以想象一下，如果存在Old Generation的对象引用了Young Generation的对象，那么在每次YoungGC的过程中，就必须考虑到这种情况。

Hotspot JVM为了提高YoungGC的性能，避免每次YoungGC都扫描Old Generation中的对象引用，采用了 卡表(Card Table) 的方式。

简单来说，当Old Generation中的对象发生对Young Generation中的对象产生新的引用关系或释放引用时，都会在卡表中响应的标记上标记为脏(dirty)，而YoungGC时，只需要扫描这些dirty的项就可以了。

可变对象对其它对象的引用关系可能会频繁变化，并且有可能在运行过程中持有越来越多的引用，特别是容器。这些都会导致对应的卡表项被频繁标记为dirty。

而不可变对象的引用关系非常稳定，在扫描卡表时就不会扫到它们对应的项了。

注意，这里的不可变对象，不是指仅仅自身引用不可变的final对象，而是真正的Immutable Objects。

四、引用置为null的传说

早期的很多Java资料中都会提到在方法体中将一个变量置为null能够优化GC的性能，类似下面的代码：

List<String> list = new ArrayList<String>();
// some code
list = null; // help GC

事实上这种做法对GC的帮助微乎其微，有时候反而会导致代码混乱。

我记得几年前 @rednaxelafx 在HLL VM小组中详细论述过这个问题，原帖我没找到，结论基本就是：

• 在一个非常大的方法体内，对一个较大的对象，将其引用置为null，某种程度上可以帮助GC。
• 大部分情况下，这种行为都没有任何好处。

所以，还是早点放弃这种“优化”方式吧。

GC比我们想象的更聪明。

五、手动档的GC

在很多Java资料上都有下面两个奇技淫巧：

• 通过Thread.yield()让出CPU资源给其它线程。
• 通过System.gc()触发GC。

事实上JVM从不保证这两件事，而System.gc()在JVM启动参数中如果允许显式GC，则会触发FullGC，对于响应敏感的应用来说，几乎等同于自杀。

So，让我们牢记两点：

• Never use Thread.yield()。
• Never use System.gc()。除非你真的需要回收Native Memory。

第二点有个Native Memory的例外，如果你在以下场景：

• 使用了NIO或者NIO框架（Mina/Netty）
• 使用了DirectByteBuffer分配字节缓冲区
• 使用了MappedByteBuffer做内存映射

由于Native Memory只能通过FullGC（或是CMS GC）回收，所以除非你非常清楚这时真的有必要，否则不要轻易调用System.gc()，且行且珍惜。

另外为了防止某些框架中的System.gc调用（例如NIO框架、Java RMI），建议在启动参数中加上-XX:+DisableExplicitGC来禁用显式GC。

这个参数有个巨大的坑，如果你禁用了System.gc()，那么上面的3种场景下的内存就无法回收，可能造成OOM，如果你使用了CMS GC，那么可以用这个参数替代：-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent。

关于System.gc()，可以参考 @bluedavy 的几篇文章：

• CMS GC会不会回收Direct ByteBuffer的内存
• 说说在Java启动参数上我犯的错
• java.lang.OutOfMemoryError:Map failed

六、指定容器初始化大小

Java容器的一个特点就是可以动态扩展，所以通常我们都不会去考虑初始大小的设置，不够了反正会自动扩容呗。

但是扩容不意味着没有代价，甚至是很高的代价。

例如一些基于数组的数据结构，例如StringBuilder、StringBuffer、ArrayList、HashMap等等，在扩容的时候都需要做ArrayCopy，对于不断增长的结构来说，经过若干次扩容，会存在大量无用的老数组，而回收这些数组的压力，全都会加在GC身上。

这些容器的构造函数中通常都有一个可以指定大小的参数，如果对于某些大小可以预估的容器，建议加上这个参数。

可是因为容器的扩容并不是等到容器满了才扩容，而是有一定的比例，例如HashMap的扩容阈值和负载因子(loadFactor)相关。

Google Guava框架对于容器的初始容量提供了非常便捷的工具方法，例如：

[code lang=”java”]Lists.newArrayListWithCapacity(initialArraySize);

Lists.newArrayListWithExpectedSize(estimatedSize);

Sets.newHashSetWithExpectedSize(expectedSize);

Maps.newHashMapWithExpectedSize(expectedSize);
[/code]

这样我们只要传入预估的大小即可，容量的计算就交给Guava来做吧。

反例：如果采用默认无参构造函数，创建一个ArrayList，不断增加元素直到OOM，那么在此过程中会导致：

• 多次数组扩容，重新分配更大空间的数组
• 多次数组拷贝
• 内存碎片

七、对象池

为了减少对象分配开销，提高性能，可能有人会采取对象池的方式来缓存对象集合，作为复用的手段。

但是对象池中的对象由于在运行期长期存活，大部分会晋升到Old Generation，因此无法通过YoungGC回收。

并且通常……没有什么效果。

对于对象本身：

• 如果对象很小，那么分配的开销本来就小，对象池只会增加代码复杂度。
• 如果对象比较大，那么晋升到Old Generation后，对GC的压力就更大了。

从线程安全的角度考虑，通常池都是会被并发访问的，那么你就需要处理好同步的问题，这又是一个大坑，并且同步带来的开销，未必比你重新创建一个对象小。

对于对象池，唯一合适的场景就是当池中的每个对象的创建开销很大时，缓存复用才有意义，例如每次new都会创建一个连接，或是依赖一次RPC。

比如说：

• 线程池
• 数据库连接池
• TCP连接池

即使你真的需要实现一个对象池，也请使用成熟的开源框架，例如Apache Commons Pool。

另外，使用JDK的ThreadPoolExecutor作为线程池，不要重复造轮子，除非当你看过AQS的源码后认为你可以写得比Doug Lea更好。

八、对象作用域

尽可能缩小对象的作用域，即生命周期。

• 如果可以在方法内声明的局部变量，就不要声明为实例变量。
• 除非你的对象是单例的或不变的，否则尽可能少地声明static变量。

九、各类引用

java.lang.ref.Reference有几个子类，用于处理和GC相关的引用。JVM的引用类型简单来说有几种：

• Strong Reference，最常见的引用
• Weak Reference，当没有指向它的强引用时会被GC回收
• Soft Reference，只当临近OOM时才会被GC回收
• Phantom Reference，主要用于识别对象被GC的时机，通常用于做一些清理工作

当你需要实现一个缓存时，可以考虑优先使用WeakHashMap，而不是HashMap，当然，更好的选择是使用框架，例如Guava Cache。

最后，再次提醒，以上的这些未必可以对代码有多少性能上的提升，但是熟悉这些方法，是为了帮助我们写出更卓越的代码，和GC更好地合作。

（全文完）

1. Groovy。构建在强大的Java语言之上 并添加了从Python，Ruby和Smalltalk等语言中学到的诸多特征，为Java开发者提供了现代最流行的编程语言特性，而且学习成本很低（几乎为零），在开发Web，GUI，数据库或控制台程序时， 通过减少框架性代码 大大提高了开发者的效率。支持单元测试和模拟（对象），可以简化测试。无缝集成 所有已经存在的 Java对象和类库。直接编译成Java字节码，这样可以在任何使用Java的地方 使用Groovy。
2. JRuby。一个纯Java实现的Ruby解释器。通过JRuby，你可以在JVM上直接运行Ruby程序，调用Java的类库。很多Java编写的Ruby IDE都是使用JRuby来解释语法的。
3. Scala。一种多范式的编程语言，设计意图是要整合面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala编程语言近来抓住了很多开发者的眼球。它看起来像是一种纯粹的面向对象编程语言，而又无缝地结合了命令式和函数式的编程风格。Scala的名称表明，它还是一种高度可伸缩的语言。Scala的设计始终贯穿着一个理念：创造一种更好地支持组件的语言。
4. Fantom 。Fantom 前身是 (Fan) 是一个基于 Java 和 .NET 平台的编程脚本引擎，用来在运行时产生 JVM 和 .NET 平台的字节码，该语言是面向对象的，跟 Groovy 和 JRuby 有点类似，可通过特定的接口来集成 Java 的类库。
5. Jython。Jython由于继承了Java和Python二者的特性而显得很独特。其是一种完整的语言，而不是一个Java翻译器或仅仅是一个Python编译器，它是一个Python语言在Java中的完全实现。Jython也有很多从CPython中继承的模块库。最有趣的事情是Jython不像CPython或其他任何高级语言，它提供了对其实现语言的一切存取。所以Jython不仅给你提供了Python的库，同时也提供了所有的Java类。这使其有一个巨大的资源库。

下面是一张表格比较了这五大JVM脚本语言：

其它一些JVM的脚本语言也我们可以关注一下，如：Clojure, JavaFX, 和IBM的 NetRexx。

（全文完）