名詞解釋：

    堆內記憶體：on-heap memory

    對外記憶體：off-heap memory

堆內與堆外的關係

     其實堆內堆外是兩個相對的關係，堆內記憶體是我們常用到的。Java分配的非空物件都是由java虛擬機器的垃圾收集器管理的，這一部分稱為堆內記憶體，虛擬機器會定期對垃圾記憶體進行回收，在某些特定的時間點，它會進行一次徹底的回收（full gc）。徹底回收時，垃圾收集器會對所有分配的堆內記憶體進行完整的掃描，這意味著一個重要的事實——這樣一次垃圾收集對Java應用造成的影響，跟堆的大小是成正比的。過大的堆會影響Java應用的效能。所以說給應用分配的記憶體越大，系統性能就越好，因為對應的垃圾回收的代價也就越大，具體如下圖：

堆內記憶體 = 新生代+老年代+持久代

  對於JVM，在jvm引數中只要使用-Xms，-Xmx等引數就可以設定堆的大小和最大值

目前常用的垃圾回收演算法有很多種：

     

• 引用計數器法（Reference Counting）
• 標記清除法（Mark-Sweep）
• 複製演算法（Coping）
• 標記壓縮法（Mark-Compact）
• 分代演算法（Generational Collecting）
• 分割槽演算法（Region）

其中 cms是常用的演算法。
為了解決堆內記憶體問題，一種解決方案就是使用堆外記憶體（off-heap memory）。堆外記憶體意味著把記憶體物件分配在Java虛擬機器的堆以外的記憶體，這些記憶體直接受作業系統管理（而不是虛擬機器）。這樣做的結果就是能保持一個較小的堆，以減少垃圾收集對應用的影響。
使用堆外記憶體的優勢：       

1、減少了垃圾回收

因為垃圾回收會暫停其他的工作。

2、加快了複製的速度
堆內在flush到遠端時，會先複製到直接記憶體（非堆記憶體），然後在傳送；而堆外記憶體相當於省略掉了這個工作。

同樣任何一個事物使用起來有優點就會有缺點，堆外記憶體的缺點就是記憶體難以控制，使用了堆外記憶體就間接失去了JVM管理記憶體的可行性，改由自己來管理，當發生記憶體溢位時排查起來非常困難。

目前很流行spark技術，經常導致OOM，就是因為堆內記憶體管理出現問題，但是也提出改進

這一部分後續再新增

部分參考：http://www.jianshu.com/p/50be08b54bee

   spark記憶體管理機制：https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-apache-spark-memory-management/index.html