下图展示了 Java 堆内存模型，以及运行在 Java 虚拟机中任意 Java 应用的 PermGen (内存永久保存区域)，下面的比率展示了 JVM 各代类型允许的内存大小分配情况，所有的数据均适用于 Java 1.7 及以下版本。该图也被称为 Java 内存模型的“管理区(Managed Area)”。
Java 内存结构(Java 内存模型)
除此之外，还有一块堆栈区(Stack Area)，可通过 -Xss 选项进行配置。该区域存储了所有线程的堆引用、本地引用、程序计数器寄存器、代码缓存以及本地变量。该区域也称为内存模型的本地区(Native Area)。
Java 内存模型(结构)的管理区
[Young Generation/Nursery] 伊甸园区(Eden Space)
所有新对象都首先在 Eden Space 创建。一旦该区达到由 JVM 设定的任意阈值，新生代垃圾回收机制(Minor GC)就会启动。它会首先清除所有的非引用对象，并将引用对象从 'eden' 与 'from' 区移至 'to' 幸存者区。垃圾回收一结束，'from' 与 'to' 的角色(名字)就会对换。
[Young Generation/Nursery] 幸存者 1 区 (From)
这是幸存者区的一部分。或者视为幸存者区中的一个角色。这儿就是之前垃圾回收中的 'to' 角色。
[Young Generation/Nursery] 幸存者 2 区 (To)
这也是幸存者区的一部分。也可以视为幸存者区中的一个角色。垃圾回收过程中的所有引用对象都会从 'from' 与 'eden' 区移至此处。
[Old Generation] 年老代区(Tenured)
根据阈值限定的不同，对象们会从 'to' 幸存者区移至年老代区。你可以使用 -XX:+PrintTenuringDistribution 检查阈值，该指令会按照年龄显示对象(占用的字节空间)。年龄是指对象在幸存者区内移动的次数。
其他重要的标记还有 -XX:InitialTenuringThreshold、-XX:MaxTenuringThreshold 与 -XX:TargetSurvivorRatio ，这些标记能帮你实现最佳的年老代区与幸存者区使用方案。
通过设置 -XX:InitialTenuringThreshold 与 -XX:MaxTenuringThreshold，可以指定年龄的最初值与最大值，而幸存者区 (To) 的使用率则由 -XX:+NeverTenure 与 -XX:+AlwaysTenure 决定。前者是指永远不将对象存储到年老代区，而后者恰恰相反，总是将对象存储到年老代区。
此处进行的垃圾回收是年老代垃圾回收(Major GC)。当堆空间已满或者年老代区占满时，就会触发 Major GC。此时，通常会由一个“停止一切(Stop-the-World)”事件或线程执行垃圾回收。此外，还有另一种称为全垃圾回收(Full GC)的垃圾回收机制，会涉及诸如永久内存区域。
与整体堆内存相关的另两个重要且有趣的标记是 -XX:SurvivorRatio 与 -XX:NewRatio，前者指定伊甸园区相对幸存者区的比率，后者指定年老代区相对新生代区的比率。
[Permanent Generation] 永久代区(Permgen space)
永久代区(Permgen)用于存储以下信息：常量池 (内存池)，字段与方法数据及代码。
垃圾回收算法
串行 GC(Serial GC) (-XX:UseSerialGC): 针对年轻代与年老代的垃圾回收
该算法使用简单的“标记-清扫-压缩(mark-sweep-compact)”循环清理年轻代与年老代，适合内存占用较低、CPU 使用量较少的客户端系统。
并行 GC(Parallel GC) (-XX:UseParallelGC): 针对年轻代与年老代的垃圾回收
该算法使用 N 个线程(N 的值可以通过 * -XX:ParallelGCThreads=N* 设定，N 同时代表垃圾回收占用的 CPU 内核数)。其中，年轻代垃圾回收会使用 N 个线程，而年老代只用一个线程。
并行 Old GC (-XX:UseParallelOldGC): 针对年轻代与年老代的垃圾回收
该算法对年轻代与年老代均使用 N 个线程，其他方面与并行 GC 完全一致。
并发 Mark and Sweep GC (-XX:ConcMarkSweepGC): 针对年老代的垃圾回收
顾名思义，CMS GC 会最小化垃圾回收所需的停顿时间。该算法最适于创建高响应度的应用，且只作用于年老代。它会创建多条垃圾回收的线程，与应用线程同时工作。垃圾回收的线程数量可以使用 -XX:ParallelCMSThreads=n 标记指定。
G1 GC (-XX:UseG1GC): 针对年轻代与年老代的垃圾回收 (将堆内存等分为大小相同的区块)
这是一种并行、并发、不断压缩的低停顿垃圾回收器。G1 是在 Java 7 中引入以取代 CMS GC 的，它会先将堆内存分为多个大小相等的区块，继而执行垃圾回收。通常，从活动数据最少的区块开始，因此以垃圾为先。
最常见的内存溢出问题
所有 Java 程序员都应该知道的最常见的内存溢出问题：
Exception in thread "main": java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space( Java 堆内存)。这并不一定意味着内存泄露，也可能是分配的堆内存空间太小。此外，在运行时间较长的应用中，也可能是因为一个无意识的引用被指向堆对象(内存泄露)。即便是应用本身调用的 APIs，也可能保存着指向无依据对象的引用。而且，在大量使用终结器的应用中，对象们有时可能正排在终结队列中。当这样的应用创建高优先级的线程时，会导致越来越多的对象排在终结队列中，最终导致内存溢出。
Exception in thread "main": java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space(永久存储空间)。如果加载了很多类与方法，或者创建了很多字符串常量，特别是使用 intern() 方法进行创建(从 JDK 7 开始，interned 字符串就不再存储在 PermGen 中)，这类错误就会出现。当出现这类错误时，打印的堆栈跟踪附近可能会出现如下文本：ClassLoader.defineClass。
Exception in thread "main": java.lang.OutOfMemoryError: Requested array size exceeds VM limit (请求的数组大小超出 VM 限制)。当请求的数组大小超过可用的堆空间时，这类报错就会出现。这类错误通常归咎于编程错误，在运行时请求了极大的数组大小。
Exception in thread "main": java.lang.OutOfMemoryError:
request <s> bytes for <r>，交换空间溢出？这是内存泄露最常见的根源。通常，当操作系统没有足够的交换空间，或另一个进程占用了系统中的所有可用内存，就会导致内存泄露。简而言之，由于空间用尽，堆内存无法提供所请求的空间大小。该信息中的 's' 代表失败的请求所需的内存大小(以字节为单位)，而 'r' 代表内存请求的原因。在大多数情况下，此处的 'r' 是报告分配失败的源模块，有时也会是具体的原因。Exception in thread "main": java.lang.OutOfMemoryError: (Native method)(<原因><堆栈跟踪><本地方法>)。该报错意味着一个本地方法遇到内存分配失败。问题的根源在于 Java Native Interface(Java 本地接口) 中存在的错误，而非 JVM 中运行的代码错误。若是本地代码不检查内存分配错误，应由会直接崩溃，而不会出现内存溢出。
内存泄露的定义
你可以将内存泄露看做一种疾病，而内存溢出错误为一种征兆。但不是所有的内存溢出错误都意味着内存泄露，不是所有的内存泄露都以内存溢出为征兆。
维基百科的定义：在计算机科学中，内存泄露是一种以如下方式发生的资源泄露——计算机程序错误地分配内存，导致不再需要的内存得不到释放。在面向对象的编程语言中，一个对象若存储在内存中，却无法由运行的代码获取，即为内存泄露。
Java 中常用的内存泄露定义
当不再需要的对象引用仍旧多余地予以保存，即为内存泄露。
在 Java 中，内存泄露是指对象已不再使用，但垃圾回收未能将他们视做不使用对象予以回收。
当程序不再使用某个对象，但在一些无法触及的位置该对象仍旧被引用，即为内存泄露。也因此，垃圾回收器无法删除它。该对象占用的内存空间无法释放，程序所需的总内存就会增加。久而久之，应用的性能就会下降，JVM 可能会耗尽所有内存。
在某种程度上，当无法再给年老区分配内存时，内存泄露就会发生。
内存泄露最常见的一些情况： - ThreadLocal 变量 - 循环与复杂的双向引用 - JNI 内存泄露 - 可变的静态域(最为常见)
我建议结合使用 Visual VM 与 JDK，对内存泄露问题进行调试。
常见的内存泄露调试方法
NetBeans 分析器
使用 jhat Utility
创建 Heap Dump
获取当下运行进程的堆内存柱状图
获取内存溢出错误的堆内存柱状图
监控在等待终结的对象数量
第三方内存调试器
调试内存泄露问题的常用策略或步骤：
确认征兆
启用详细的垃圾回收机制(verbose GC)
启用性能分析
分析堆栈跟踪
原文地址：https://dzone.com/articles/java-memory-architecture-model-garbage-collection
随时随地看视频
