一、前言
在高并发、高吞吐量的极限情况下，简单的事情就会变得没有那么简单了。
- 一个业务逻辑非常简单的微服务，日常情况下都能稳定运行，一到大促就卡死甚至进程挂掉。
- 一个做数据汇总的应用，按照小时、天这样的粒度进行数据汇总都没有问题，到年底需要汇总全年数据的时候，没等数据汇总出来，程序就死掉了。
出现这些情况的大部分原因是，在程序设计时，没有针对高并发高吞吐量的情况做好内存管理。
二、内存管理机制
现代编程语言，想Java、Go等，采用的都是自动内存管理机制。在编写代码时，不需要显式去申请和释放内存。当创建一个新对象时，系统会自动分配一块内存用于存放新创建的对象，对象使用完毕后，系统会自动择机收回这块内存，完全不需要开发者干预。对于开发者，这种自动内存管理机制，显然是非常方便的，不仅极大降低了开发难度，提升了开发效率，更重要的是，它完美地解决了内存泄漏的问题。但是它也会带来一些问题，这要从它的实现原理来分析。
做内存管理，主要需要考虑申请内存和内存回收：
1、申请内存的逻辑
- 计算要创建对象所需要占用的内存大小；
- 在内存中找一块儿连续并且是空闲的内存空间，标记为已占用；
- 把申请的内存地址绑定到对象的引用上，这时候对象就可以使用了。
2、内存回收的逻辑
（1）、先是要找到所有可以回收的对象，将对应的内存标记为空闲
现代的GC算法大多采用的是“标记 - 清除” 算法或是它的变种算法，这种算法分为标记和清除两个阶段：
- 标记阶段：从 GC Root 开始，可以简单地把 GC Root 理解为程序入口的那个对象，标记所有可达的对象，因为程序中所有在用的对象一定都会被这个 GC Root 对象直接或者间接引用。
- 清除阶段：遍历所有对象，找出所有没有标记的对象。这些没有标记的对象都是可以被回收的，清除这些对象，释放对应的内存即可。
这个算法有一个最大的问题是，在执行标记和清除过程中，必须把进程暂停，否则计算的结果就是不准确的。这也就是为什么发生垃圾回收时，我们的程序会卡死的原因。虽然后续产生了许多变种的算法，可以减少一些进程暂停的时间，但都不能完全避免暂停进程。
（2）、然后还需要整理内存碎片。
假设，我们的内存只有 10 个字节，一开始这 10 个字节都是空闲的。我们初始化了 5 个 Short 类型的对象，每个 Short 占 2 个字节，正好占满 10 个字节的内存空间。程序运行一段时间后，其中的 2 个 Short 对象用完并被回收了。这时候，如果我需要创建一个占 4 个字节的 Int 对象，是否可以创建成功呢？
答案是，不一定。我们刚刚回收了 2 个 Short，正好是 4 个字节，但是，创建一个 Int 对象需要连续 4 个字节的内存空间，2 段 2 个字节的内存，并不一定就等于一段连续的 4 字节内存。如果这两段 2 字节的空闲内存不连续，我们就无法创建 Int 对象，这就是内存碎片问题。
所以，垃圾回收完成后，还需要进行内存碎片整理，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。和垃圾回收算法一样，内存碎片整理也有很多非常复杂的实现方法，但由于整理过程中需要移动内存中的数据，也都不可避免地需要暂停进程。
在高并发场景下，这种自动内存管理的机制会更容易触发进程暂停。一般来说，在收到一个请求后，执行一段业务逻辑，然后返回响应。这个过程中，会创建一些对象，比如说请求对象、响应对象和处理中间业务逻辑中需要使用的一些对象等等。随着这个请求响应的处理流程结束，我们创建的这些对象也就都没有用了，它们将会在下次垃圾回收过程中被释放。需要注意的是，直到下一次垃圾回收之前，这些已经没有用的对象会一直占用内存。
虚拟机决定什么时候来执行垃圾回收，这里面的策略非常复杂，也有很多不同的实现，但是无论是什么策略，内存不够用了，肯定要执行一次垃圾回收，否则程序无法继续运行。
- 在低并发下，单位时间需要处理的请求不多，创建的对象数量不会很多，自动垃圾回收机制可以很好地发挥作用，可以选择在系统不太忙的时候来执行垃圾回收，每次垃圾回收的对象数量也不多，相应的，程序暂停的时间非常短，短到无法感知这个暂停。这是一个良性循环。
- 在高并发下，短时间内就会创建大量的对象，这些对象将会迅速占满内存，这时候，由于没有内存可以使用了，垃圾回收被迫开始启动，并且，这次被迫执行的垃圾回收面临的是占满整个内存的海量对象，它执行的时间也会比较长，相应的，这个回收过程会导致进程长时间暂停。进程长时间暂停，又会导致大量的请求积压等待处理，垃圾回收刚刚结束，更多的请求立刻涌进来，迅速占满内存，再次被迫执行垃圾回收，进入了一个恶性循环。如果垃圾回收的速度跟不上创建对象的速度，还可能会产生内存溢出的现象。
四、高并发下的内存管理技巧
垃圾回收是不可控的，而且是无法避免的。但是，可以通过一些方法来降低垃圾回收的频率，减少进程暂停的时长。
- 优化处理请求的代码逻辑，尽量少的创建一次性对象，特别是占用内存较大的对象。比如说：把收到请求的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，就创建一个内容和Request对象差不多的新对象。
- 建立一个对象池。对于需要频繁使用，占用内存较大的一次性对象，可以考虑自行回收并重用这些对象。收到请求后，在对象池内申请一个对象，使用完后再放回到对象池中，这样就可以反复地重用这些对象，非常有效地避免频繁触发垃圾回收。
- 使用更大内存的服务器。
以上这些方法，都可以在一定程度上缓解由于垃圾回收导致的进程暂停，如果你优化的好，是可以达到一个还不错的效果的。当然，要从根本上来解决这个问题，办法只有一个，那就是绕开自动垃圾回收机制，自己来实现内存管理。但是，自行管理内存将会带来非常多的问题，比如说极大增加了程序的复杂度，可能会引起内存泄漏等等。
流计算平台 Flink，就是自行实现了一套内存管理机制，一定程度上缓解了处理大量数据时垃圾回收的问题，但是也带来了一些问题和 Bug，总体看来，效果并不是特别好。因此，一般情况下并不推荐你这样做，具体还是要根据你的应用情况，综合权衡做出一个相对最优的选择。