JAVA在内存中由 Perm 和 Heap 组成. 其中
Heap = {Old + NEW = { Eden , from, to } }
JVM内存模型中分两大块，一块是 NEW Generation, 另一块是Old Generation. 在New Generation中，有一个叫Eden的空间，主要是用来存放新生的对象，还有两个Survivor Spaces（from,to）, 它们用来存放每次垃圾回收后存活下来的对象。在Old Generation中，主要存放应用程序中生命周期长的内存对象，还有个Permanent Generation，主要用来放JVM自己的反射对象，比如类对象和方法对象等。
垃圾回收描述：
在New Generation块中，垃圾回收一般用Copying的算法，速度快。每次GC的时候，存活下来的对象首先由Eden拷贝到某个Survivor Space, 当Survivor Space空间满了后, 剩下的live对象就被直接拷贝到Old Generation中去。因此，每次GC后，Eden内存块会被清空。在Old Generation块中，垃圾回收一般用mark-compact的算法，速度慢些，但减少内存要求.
垃圾回收分多级，0级为全部(Full)的垃圾回收，会回收OLD段中的垃圾；1级或以上为部分垃圾回收，只会回收NEW中的垃圾，内存溢出通常发生于OLD段或Perm段垃圾回收后，仍然无内存空间容纳新的Java对象的情况。
当一个URL被访问时，内存申请过程如下：
A. JVM会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域
B. 当Eden空间足够时，内存申请结束。否则到下一步
C. JVM试图释放在Eden中所有不活跃的对象（这属于1或更高级的垃圾回收）, 释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象，则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区
D. Survivor区被用来作为Eden及OLD的中间交换区域，当OLD区空间足够时，Survivor区的对象会被移到Old区，否则会被保留在Survivor区
E. 当OLD区空间不够时，JVM会在OLD区进行xx的垃圾收集（0级）
F. xx垃圾收集后，若Survivor及OLD区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象，导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域，则出现”out of memory错误”
JVM调优建议:
ms/mx：定义YOUNG+OLD段的总尺寸，ms为JVM启动时YOUNG+OLD的内存大小；mx为{zd0}可占用的YOUNG+OLD内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。
NewSize/MaxNewSize：定义YOUNG段的尺寸，NewSize为JVM启动时YOUNG的内存大小；MaxNewSize为{zd0}可占用的YOUNG内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。
PermSize/MaxPermSize：定义Perm段的尺寸，PermSize为JVM启动时Perm的内存大小；MaxPermSize为{zd0}可占用的Perm内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。
SurvivorRatio：设置Survivor空间和Eden空间的比例
内存溢出的可能性
1. OLD段溢出
这种内存溢出是最常见的情况之一，产生的原因可能是：
1) 设置的内存参数过小(ms/mx, NewSize/MaxNewSize)
2) 程序问题
单个程序持续进行消耗内存的处理，如循环几千次的字符串处理，对字符串处理应建议使用StringBuffer。此时不会报内存溢出错，却会使系统持续垃圾收集，无法处理其它请求，相关问题程序可通过Thread Dump获取（见系统问题诊断一章）单个程序所申请内存过大，有的程序会申请几十乃至几百兆内存，此时JVM也会因无法申请到资源而出现内存溢出，对此首先要找到相关功能，然后交予程序员修改，要找到相关程序，必须在Apache日志中寻找。
当Java对象使用完毕后，其所引用的对象却没有销毁，使得JVM认为他还是活跃的对象而不进行回收，这样累计占用了大量内存而无法释放。由于目前市面上还没有对系统影响小的内存分析工具，故此时只能和程序员一起定位。
2. Perm段溢出
通常由于Perm段装载了大量的Servlet类而导致溢出，目前的解决办法：
1) 将PermSize扩大，一般256M能够满足要求
2) 若别无选择，则只能将servlet的路径加到CLASSPATH中，但一般不建议这么处理
3. C Heap溢出
系统对C Heap没有限制，故C Heap发生问题时，Java进程所占内存会持续增长，直到占用所有可用系统内存
其他：
JVM有2个GC线程。{dy}个线程负责回收Heap的Young区。第二个线程在Heap不足时，遍历Heap，将Young 区升级为Older区。Older区的大小等于-Xmx减去-Xmn，不能将-Xms的值设的过大，因为第二个线程被迫运行会降低JVM的性能。
为什么一些程序频繁发生GC？有如下原因：
l 程序内调用了System.gc()或Runtime.gc()。
l 一些中间件软件调用自己的GC方法，此时需要设置参数禁止这些GC。
l Java的Heap太小，一般默认的Heap值都很小。
l 频繁实例化对象，Release对象。此时尽量保存并重用对象，例如使用StringBuffer()和String()。
如果你发现每次GC后，Heap的剩余空间会是总空间的50%，这表示你的Heap处于健康状态。许多Server端的Java程序每次GC后{zh0}能有65%的剩余空间。
经验之谈：
1．Server端JVM{zh0}将-Xms和-Xmx设为相同值。为了优化GC，{zh0}让-Xmn值约等于-Xmx的1/3[2]。
2．一个GUI程序{zh0}是每10到20秒间运行一次GC，每次在半秒之内完成[2]。
注意：
1．增加Heap的大小虽然会降低GC的频率，但也增加了每次GC的时间。并且GC运行时，所有的用户线程将暂停，也就是GC期间，Java应用程序不做任何工作。
2．Heap大小并不决定进程的内存使用量。进程的内存使用量要大于-Xmx定义的值，因为Java为其他任务分配内存，例如每个线程的Stack等。
2．Stack的设定
每个线程都有他自己的Stack。
-Xss 每个线程的Stack大小
Stack的大小限制着线程的数量。如果Stack过大就好导致内存溢漏。-Xss参数决定Stack大小，例如-Xss1024K。如果Stack太小，也会导致Stack溢漏。
3．硬件环境
硬件环境也影响GC的效率，例如机器的种类，内存，swap空间，和CPU的数量。
如果你的程序需要频繁创建很多transient对象，会导致JVM频繁GC。这种情况你可以增加机器的内存，来减少Swap空间的使用[2]。
4．4种GC
{dy}种为单线程GC，也是默认的GC。，该GC适用于单CPU机器。
第二种为Throughput GC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。第二种GC与{dy}种GC相似，不同在于GC在收集Young区是多线程的，但在Old区和{dy}种一样，仍然采用单线程。-XX:+UseParallelGC参数启动该GC。
第三种为Concurrent Low Pause GC，类似于{dy}种，适用于多CPU，并要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Old区的回收同时，运行应用程序。-XX:+UseConcMarkSweepGC参数启动该GC。
第四种为Incremental Low Pause GC，适用于要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Young区回收的同时，回收一部分Old区对象。-Xincgc参数启动该GC。
Heap = {Old + NEW = { Eden , from, to } }
JVM内存模型中分两大块，一块是 NEW Generation, 另一块是Old Generation. 在New Generation中，有一个叫Eden的空间，主要是用来存放新生的对象，还有两个Survivor Spaces（from,to）, 它们用来存放每次垃圾回收后存活下来的对象。在Old Generation中，主要存放应用程序中生命周期长的内存对象，还有个Permanent Generation，主要用来放JVM自己的反射对象，比如类对象和方法对象等。
垃圾回收描述：
在New Generation块中，垃圾回收一般用Copying的算法，速度快。每次GC的时候，存活下来的对象首先由Eden拷贝到某个Survivor Space, 当Survivor Space空间满了后, 剩下的live对象就被直接拷贝到Old Generation中去。因此，每次GC后，Eden内存块会被清空。在Old Generation块中，垃圾回收一般用mark-compact的算法，速度慢些，但减少内存要求.
垃圾回收分多级，0级为全部(Full)的垃圾回收，会回收OLD段中的垃圾；1级或以上为部分垃圾回收，只会回收NEW中的垃圾，内存溢出通常发生于OLD段或Perm段垃圾回收后，仍然无内存空间容纳新的Java对象的情况。
当一个URL被访问时，内存申请过程如下：
A. JVM会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域
B. 当Eden空间足够时，内存申请结束。否则到下一步
C. JVM试图释放在Eden中所有不活跃的对象（这属于1或更高级的垃圾回收）, 释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象，则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区
D. Survivor区被用来作为Eden及OLD的中间交换区域，当OLD区空间足够时，Survivor区的对象会被移到Old区，否则会被保留在Survivor区
E. 当OLD区空间不够时，JVM会在OLD区进行xx的垃圾收集（0级）
F. xx垃圾收集后，若Survivor及OLD区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象，导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域，则出现”out of memory错误”
JVM调优建议:
ms/mx：定义YOUNG+OLD段的总尺寸，ms为JVM启动时YOUNG+OLD的内存大小；mx为{zd0}可占用的YOUNG+OLD内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。
NewSize/MaxNewSize：定义YOUNG段的尺寸，NewSize为JVM启动时YOUNG的内存大小；MaxNewSize为{zd0}可占用的YOUNG内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。
PermSize/MaxPermSize：定义Perm段的尺寸，PermSize为JVM启动时Perm的内存大小；MaxPermSize为{zd0}可占用的Perm内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。
SurvivorRatio：设置Survivor空间和Eden空间的比例
内存溢出的可能性
1. OLD段溢出
这种内存溢出是最常见的情况之一，产生的原因可能是：
1) 设置的内存参数过小(ms/mx, NewSize/MaxNewSize)
2) 程序问题
单个程序持续进行消耗内存的处理，如循环几千次的字符串处理，对字符串处理应建议使用StringBuffer。此时不会报内存溢出错，却会使系统持续垃圾收集，无法处理其它请求，相关问题程序可通过Thread Dump获取（见系统问题诊断一章）单个程序所申请内存过大，有的程序会申请几十乃至几百兆内存，此时JVM也会因无法申请到资源而出现内存溢出，对此首先要找到相关功能，然后交予程序员修改，要找到相关程序，必须在Apache日志中寻找。
当Java对象使用完毕后，其所引用的对象却没有销毁，使得JVM认为他还是活跃的对象而不进行回收，这样累计占用了大量内存而无法释放。由于目前市面上还没有对系统影响小的内存分析工具，故此时只能和程序员一起定位。
2. Perm段溢出
通常由于Perm段装载了大量的Servlet类而导致溢出，目前的解决办法：
1) 将PermSize扩大，一般256M能够满足要求
2) 若别无选择，则只能将servlet的路径加到CLASSPATH中，但一般不建议这么处理
3. C Heap溢出
系统对C Heap没有限制，故C Heap发生问题时，Java进程所占内存会持续增长，直到占用所有可用系统内存
其他：
JVM有2个GC线程。{dy}个线程负责回收Heap的Young区。第二个线程在Heap不足时，遍历Heap，将Young 区升级为Older区。Older区的大小等于-Xmx减去-Xmn，不能将-Xms的值设的过大，因为第二个线程被迫运行会降低JVM的性能。
为什么一些程序频繁发生GC？有如下原因：
l 程序内调用了System.gc()或Runtime.gc()。
l 一些中间件软件调用自己的GC方法，此时需要设置参数禁止这些GC。
l Java的Heap太小，一般默认的Heap值都很小。
l 频繁实例化对象，Release对象。此时尽量保存并重用对象，例如使用StringBuffer()和String()。
如果你发现每次GC后，Heap的剩余空间会是总空间的50%，这表示你的Heap处于健康状态。许多Server端的Java程序每次GC后{zh0}能有65%的剩余空间。
经验之谈：
1．Server端JVM{zh0}将-Xms和-Xmx设为相同值。为了优化GC，{zh0}让-Xmn值约等于-Xmx的1/3[2]。
2．一个GUI程序{zh0}是每10到20秒间运行一次GC，每次在半秒之内完成[2]。
注意：
1．增加Heap的大小虽然会降低GC的频率，但也增加了每次GC的时间。并且GC运行时，所有的用户线程将暂停，也就是GC期间，Java应用程序不做任何工作。
2．Heap大小并不决定进程的内存使用量。进程的内存使用量要大于-Xmx定义的值，因为Java为其他任务分配内存，例如每个线程的Stack等。
2．Stack的设定
每个线程都有他自己的Stack。
-Xss 每个线程的Stack大小
Stack的大小限制着线程的数量。如果Stack过大就好导致内存溢漏。-Xss参数决定Stack大小，例如-Xss1024K。如果Stack太小，也会导致Stack溢漏。
3．硬件环境
硬件环境也影响GC的效率，例如机器的种类，内存，swap空间，和CPU的数量。
如果你的程序需要频繁创建很多transient对象，会导致JVM频繁GC。这种情况你可以增加机器的内存，来减少Swap空间的使用[2]。
4．4种GC
{dy}种为单线程GC，也是默认的GC。，该GC适用于单CPU机器。
第二种为Throughput GC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。第二种GC与{dy}种GC相似，不同在于GC在收集Young区是多线程的，但在Old区和{dy}种一样，仍然采用单线程。-XX:+UseParallelGC参数启动该GC。
第三种为Concurrent Low Pause GC，类似于{dy}种，适用于多CPU，并要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Old区的回收同时，运行应用程序。-XX:+UseConcMarkSweepGC参数启动该GC。
第四种为Incremental Low Pause GC，适用于要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Young区回收的同时，回收一部分Old区对象。-Xincgc参数启动该GC。
