Java 堆是 JVM 中最重要的内存区域之一。绝大多数对象实例和数组都在堆上分配，垃圾回收也主要围绕堆展开。

1. 堆的作用

堆用于存放对象实例。

User user = new User();
int[] array = new int[1024];

user 这个引用变量可能在栈帧的局部变量表中，而真正的 User 对象在堆中。

2. 堆是线程共享的

堆被所有线程共享，因此多个线程可能访问同一个对象。

static User sharedUser = new User();

这也是并发安全问题产生的重要原因之一：对象在堆上共享，多个线程可能同时读写它的字段。

3. 堆的分代

传统分代模型中，堆可以分为：

• 新生代。
• 老年代。

新生代又通常包括：

• Eden 区。
• Survivor From。
• Survivor To。

大多数对象朝生夕死，优先在 Eden 分配。经历多次 Minor GC 仍然存活的对象可能晋升到老年代。

4. G1 的堆布局

G1 不再把堆物理划分为连续的新生代和老年代，而是划分为多个 Region。

每个 Region 可以扮演不同角色：

• Eden Region。
• Survivor Region。
• Old Region。
• Humongous Region。

G1 仍然保留分代思想，但堆布局更加灵活。

5. 堆参数

常见堆参数：

-Xms512m
-Xmx512m

含义：

• -Xms：初始堆大小。
• -Xmx：最大堆大小。

生产环境中经常把二者设置为相同值，减少运行时堆扩缩容带来的抖动。

6. Java heap space

堆空间不足时可能出现：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

常见原因：

• 一次性加载过多数据。
• 集合无限增长。
• 缓存没有淘汰。
• 内存泄漏。
• 堆配置过小。
• 对象创建速度超过 GC 回收能力。

7. 阶段小结

Java 堆是对象存活和垃圾回收的主战场。理解堆，要同时理解对象分配、分代思想、GC 行为和内存泄漏。线上大部分 JVM 内存问题，第一现场通常就是堆。

8. 堆内对象生命周期图

对象创建
  │
  ▼
优先进入 Eden / TLAB
  │
  ├─ Young GC 后死亡
  │     └─ 直接回收
  │
  └─ Young GC 后存活
        │
        ▼
进入 Survivor，年龄 +1
        │
        ├─ 后续 Young GC 死亡
        │     └─ 回收
        │
        └─ 多次存活或 Survivor 放不下
              ▼
            晋升老年代
              │
              ├─ Old GC / Mixed GC 后死亡
              └─ 长期存活或泄漏

这个流程解释了很多问题：新生代回收频繁通常和对象分配速度有关，老年代持续增长通常和对象存活时间、缓存、泄漏或晋升过快有关。

9. 堆容量和业务容量的关系

堆大小不是越大越好。

堆配置	好处	风险
较小堆	内存占用低，GC 单次处理数据少	GC 频繁，容易 OOM
较大堆	能容纳更多对象，GC 频率可能降低	单次回收成本高，容器内存压力大
Xms=Xmx	避免运行时扩缩容	启动即占用较多内存

容量评估时要看：

• 峰值 QPS。
• 单请求对象分配量。
• 缓存大小。
• 会话数量。
• 批处理并发。
• GC 后稳定水位。

10. 堆内存泄漏常见形态

10.1 静态集合泄漏

private static final List<Object> DATA = new ArrayList<>();

如果不断 add 且不清理，集合会一直从 GC Roots 可达。

10.2 缓存无上限

缓存如果没有容量和过期策略，本质上就是一个慢性泄漏。

推荐使用 Caffeine 这类成熟缓存库，明确：

• 最大容量。
• 过期时间。
• 淘汰策略。
• 命中率监控。

10.3 队列堆积

生产速度大于消费速度时，队列对象持续堆积。

常见于：

• MQ 消费慢。
• 异步任务线程池太小。
• 下游接口慢。
• 无界队列。

11. Tips 快问快答

Q：堆越大，性能越好吗？

A：不一定。大堆可以减少部分 GC 频率，但可能增加单次回收成本，也会挤压堆外和容器内存。

Q：Full GC 后堆占用降不下来说明什么？

A：说明大量对象仍然可达，可能是正常长生命周期对象，也可能是内存泄漏。

Q：新对象一定先进 Eden 吗？

A：大多数小对象优先进入 Eden 或 TLAB。大对象、特殊分配路径、逃逸分析优化可能改变实际行为。

Q：堆 OOM 第一反应是加内存吗？

A：不是。先看是否泄漏、是否一次性加载过多数据、是否缓存无界，再决定是否扩容。