如果程序发生了内存泄露，则会带来如下的问题 应用可用的内存减少，增加了堆内存的压力 降低了应用的性能，比如会触犯更频繁的GC 严重的时候可能会导致内存溢出错误，即OOM Error 在正式介绍内存泄露之前，我们有必要介绍一些必要的预备知识。

，翻译自Android官网 Slow rendering ；个人觉得非常有价值，比如指出 对象分配 、 垃圾回收(GC) 、 线程调度 以及 Binder调用 是Android系统中常见的卡顿原因，更重要的是给出了定

体会。 并发 Go 作为一门新兴的编程语言，最大特点就在于它是原生支持并发的。和传统基于 OS 线程和进程实现不同，Go 语言的并发是基于用户态的并发，这种并发方式就变得非常轻量，能够轻松运行几万甚至是几十万的并发逻辑。因此使用

 JAVA应用性能调优 一、 JVM相关： 1. 堆（Heap）和栈（Stack） Ø Heap 内存数据区，存储对象实例。 Ø Stack 内存指令区，存储基本数据类型、指令代码、本地变量、常量、对象的引用地址。

垃圾收集器可以很快地执行，当一个对象的引用数为0时就可以回收这个对象，垃圾收集交织在程序的正常执行过程中，不用长时间中断程序的正常执行。 引用计数的缺点： 每次引用计数的增加和减少会带来额外的开销 无法检测出循环引用

Collection，GC)完成的，程序员不需要通过调用GC函数来释放内存，因为不同的JVM实现者可能使用不同的算法管理GC，有的是内存使用到达一定程度时，GC才开始工作，也有定时执行的，有的是中断式执行GC。但GC

对于JVM的内存写过的文章已经有点多了，而且有点烂了，不过说那么多大多数在解决OOM的情况，于此，本文就只阐述这个内容，携带一些分析和理解和部分扩展内容，也就是JVM宕机中的一些问题，OK，下面说下OOM的常见情况：

gc即垃圾收集机制是指jvm用于释放那些不再使用的对象所占用的内存。java语言并不要求jvm有gc，也没有规定gc如何工作。不过常用的jvm都有gc，而且大多数gc都使用类似的算法管理内存和执行收集操作。

gc即垃圾收集机制是指jvm用于释放那些不再使用的对象所占用的内存。java语言并不要求jvm有gc，也没有规定gc如何工作。不过常用的jvm都有gc，而且大多数gc都使用类似的算法管理内存和执行收集操作。

gc即垃圾收集机制是指jvm用于释放那些不再使用的对象所占用的内存。java语言并不要求jvm有gc，也没有规定gc如何工作。不过常用的jvm都有gc，而且大多数gc都使用类似的算法管理内存和执行收集操作。

集中在短时间内大量创建新对象,特别是大对象,会导致突然需要大量内存,JVM在面临这种情况时,只能进行主GC,以回收内存或整合内存碎片,从而增 加主GC的频率。集中删除对象,道理也是一样的。它使得突然出现了大量的垃圾对象

Jprofiler简介Jprofiler： JVM监控工具，可很好的监视CPU、线程和内存 可与Eclipse进行整合，也可单独监控某一进程 可监控远程计算机上的进程 观察每个对象的生存情况，提升模块性能 可观察GC情况、CPU使用情况、堆使用情况等

C 或 ASM，同样静态链接进目标文件 7. 3. 垃圾收集不想为内存泄露问题焦头烂额 朴素的实现：停顿式、标记 & 清除 还有很大的提升空间 资源泄露还得自己解决 8. 4. 低成本学习成本低：源自 C

查，看是否有新的版本。这在开发时是一个很好的设置，但是在生产中，如果系统有大量的JSP页面，这将会造成巨大的开销。 对于业务系统，需要把这个参数设置成“-1”。 在weblogic.xml 配置如下：

帮助手册 46 JProfiler简介 JProfiler 是一个非常优秀的的 JVM 性能分析工具，可监视本地和远程的 JVM，适用于各种操作系统。 常用的功能有： 1、 监视堆内存占用情况和创建对象实例的数量，找出内存泄露的根源。

压测时，开启Enabling RPC-level logging，可以同时监控每次请求的内存消耗和GC的状况，最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数。 这里是一个案例 Hadoop and HBase

压测时，开启 Enabling RPC-level logging ，可以同时监控每次请求的内存消耗和GC的状况，最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数。 这里是一个案例 Hadoop and HBase

原作名: 深入理解Java虚拟机 副标题: JVM高级特性与最佳实践 作者: 周志明 出版社: 机械工业出版社 出版时间: 2013-9-1 豆瓣评分: 8.7 分 推荐理由

1 极速GC 当然，首先要说的还是性能。Go语言本身最大的性能提升依然在GC（garbage collection，垃圾回收）方面。从Go 1.5时标榜的GC耗时百毫秒级，到今天的全并发GC使得耗时达到毫秒级，再到即将发布的Go

ms/帧； 准则：尽量保证每次在16ms内处理完所有的CPU与GPU计算、绘制、渲染等操作，否则会造成丢帧卡顿问题。 从上面可以看出来，所谓的卡顿其实是可以量化的，每次是否能够成功渲染是非常重要的