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？
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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：
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。
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。
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：
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。
在很多Java资料上都有下面两个奇技淫巧：
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：
第二点有个Native Memory的例外，如果你在以下场景：
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：
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：
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：
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：
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。
尽可能缩小对象的作用域，即生命周期。
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：
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。