【性能测试】内存消耗严重怎么办

一、释放不必要的引用：

        代码持有了不需要的对象引用，造成这些对象无法被GC，从而占据了JVM堆内存。（使用ThreadLocal：注意在线程内动作执行完毕时，需执行ThreadLocal.set把对象清除，避免持有不必要的对象引用）

二、使用对象缓存池：

        创建对象要消耗一定的CPU以及内存，使用对象缓存池一定程度上可降低JVM堆内存的使用。

三、采用合理的缓存失效算法：

        如果放入太多对象在缓存池中，反而会造成内存的严重消耗， 同时由于缓存池一直对这些对象持有引用，从而造成Full GC增多，对于这种状况要合理控制缓存池的大小，避免缓存池的对象数量无限上涨。（经典的缓存失效算法来清除缓存池中的对象：FIFO、LRU、LFU等）

四、合理使用SoftReference和WeekReference：

        SoftReference的对象会在内存不够用的时候回收，WeekReference的对象会在Full GC的时候回收。

五、资源消耗不多但程序执行慢的情况的解决方法降低锁竞争：

         线程多了，锁竞争的状况会比较明显，这时候线程很容易处于等待锁的状况，从而导致性能下降以及CPU sy上升。

六、使用并发包中的类：

        大多数采用了lock-free、nonblocking算法。
七、使用Treiber算法：

        基于CAS以及AtomicReference。
八、使用Michael-Scott非阻塞队列算法：

        基于CAS以及AtomicReference，典型ConcurrentLindkedQueue。（基于CAS和AtomicReference来实现无阻塞是不错的选择，但值得注意的是，lock-free算法需不断的循环比较来保证资源的一致性的，对于冲突较多的应用场景而言，会带来更高的CPU消耗，因此不一定采用CAS实现无阻塞的就一定比采用lock方式的性能好。 还有一些无阻塞算法的改进：MCAS、WSTM等）

九、尽可能少用锁：

        尽可能只对需要控制的资源做加锁操作（通常没有必要对整个方法加锁，尽可能让锁最小化，只对互斥及原子操作的地方加锁，加锁时尽可能以保护资源的最小化粒度为单位--如只对需要保护的资源加锁而不是this）。

十、拆分锁：

        独占锁拆分为多把锁（读写锁拆分、类似ConcurrentHashMap中默认拆分为16把锁），很多程度上能提高读写的性能，但需要注意在采用拆分锁后，全局性质的操作会变得比较复杂（如ConcurrentHashMap中size操作）。（拆分锁太多也会造成副作用，如CPU消耗明显增加）

十一、去除读写操作的互斥：

        在修改时加锁，并复制对象进行修改，修改完毕后切换对象的引用，从而读取时则不加锁。这种称为CopyOnWrite，CopyOnWriteArrayList是典型实现，好处是可以明显提升读的性能，适合读多写少的场景， 但由于写操作每次都要复制一份对象，会消耗更多的内存。