如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收
内存管理机制的实现原理，就不细谈了，内存的回收过程很复杂，简单的说就是两个步骤：
- 找到所有可以回收的对象，并进行标记
- 回收后清除或者整理内存碎片
垃圾回收完成后，一般是需要进行内存碎片管理，将不连续的空闲内存移动到一起，以便空出足够的连续内存空间供后续使用。
高并发下的程序为什么会卡死？
高并发的情况下，经常有时候会遇到程序卡死的情况。笔者就曾经遇到过，运维反馈程序CPU 占用飙高，然后去查应用日志，发现输出日志很少，然后查询 GC 日志，发现 Full GC 十分频繁。jstack 线程堆栈，找到卡死线程。最后定位到是一次性从数据库中查询数据太大，导致程序卡死。
高并发情况下，自动内存管理机制，其实更容易触发进程暂停。
比如说，微服务收到一个请求后，执行一段业务逻辑，然后返回响应。这个过程会创建一些对象，响应对象和处理中间业务逻辑中需要使用的对象。在下一次垃圾回收之前，这些没用的对象会一直占用内存的。高并发情况下，我们的程序会十分繁忙，短时间内会创建大量对象，这些对象将迅速占满内存，如果没有内存可以使用，垃圾回收器被迫启动，这样垃圾回收器面临的是占满整个内存的海量对象。回收过程会导致进程长时间暂停，这样就发现 程序卡住了。
高并发情况下如何内存管理？
就回到最初的如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收。
- 优化代码中的处理请求的业务逻辑，尽量少创建一次性对象，特别是内存占用大的对象。比如让 Request 对象在业务流程中一直传递下去，而不是每执行一个步骤，就创建一个内存和 Request 相似的新对象。
- 对于需要频繁的使用，或者占用内存较大的对象，可以考虑自行回收并重用这些对象。可以为这些对象加了一个对象池，收到请求后，在对象池内申请一个对象，使用完放回对象池。反复使用，避免频繁触发垃圾回收。
通过上面的方法，可以在一定程度上解决内存溢出和频繁的垃圾回收。
总结
为了避免产生大量的待回收的对象，频繁进行垃圾回收，可以尽量少地使用一次性对象，尽量重用这些对象，来减轻垃圾回收的压力。
资料
- https://hit-alibaba.github.io/interview/basic/arch/Memory-Management.html
