JVM调优与内存管理高频题：从原理到工具实操
说到JVM调优，面试最爱问的就是“内存区域划分”和“GC收集器选择”。我见过太多人背得出“堆分为年轻代和老年代”，但被追问“为什么新生代要分Eden和Survivor区”时就卡壳了。其实你可以把JVM内存想象成“公司的办公区”：Eden区是“新员工工位”，刚入职的新人（新对象）都先坐这儿；Survivor区是“转正员工过渡区”，表现好的（存活下来的对象）从Eden搬到这里；老年代就是“资深员工办公室”，待得久的老员工（长期存活对象）最终搬进来。这么设计的原因很简单——大部分对象都是“短命鬼”（比如方法里的临时变量），Eden区满了就触发Minor GC，快速清理短命对象，减少对老年代的影响。就像公司新人流动快，单独设置区域方便管理，不用打扰老员工办公。
另一个高频考点是“怎么排查内存泄漏”。去年我带的实习生小王就遇到过：他写的服务运行一周后突然OOM，日志里疯狂打印“GC overhead limit exceeded”。当时我们先用jmap -dump:format=b,file=heap.hprof 导出堆快照，再用JProfiler打开分析，发现一个HashMap里存了500多万个用户会话对象，而且key是自定义的UserSession类，没重写equals和hashCode方法——导致每次put都认为是新对象，永远不会被覆盖或清理。后来重写这两个方法，再加个过期清理机制，问题立刻解决。这个案例告诉我们：内存泄漏排查的核心是“找到本该回收却没回收的对象”，工具只是手段，关键要懂对象的引用链。
GC收集器的选择也是必考题。面试官可能会问：“项目里用的哪种GC收集器？为什么选它？”这时候你不能只说“用了G1”，得讲清楚场景。比如我之前做的支付系统，要求接口响应时间不能超过200ms，这时候CMS收集器就比Parallel Scavenge更合适——因为CMS是“并发标记清除”，停顿时间短，适合低延迟场景；而Parallel Scavenge更关注吞吐量，适合后台任务。但CMS有个坑：它的“标记-清除”算法会产生内存碎片，老年代满了会触发Full GC，这时会Stop The World，可能导致几秒的卡顿。后来JDK 11推出的ZGC解决了这个问题，停顿时间能控制在10ms以内，但目前很多公司还在用JDK 8，所以CMS的原理和优缺点你必须吃透。
为了帮你直观对比，我整理了常见GC收集器的特点（数据来自Oracle官方JVM文档{:rel=”nofollow”}）：
| 收集器名称 | 核心特点 | 停顿时间 | 吞吐量 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Serial GC | 单线程收集，简单高效 | 长（百ms级） | 低 | 客户端应用、单核环境 |
| CMS | 并发标记清除，低停顿 | 短（十ms级） | 中 | 互联网应用、低延迟服务 |
| G1 | 区域化分代式，可预测停顿 | 中（可控制在百ms内） | 中高 | 堆内存较大（4G以上）的应用 |
记住：没有最好的GC收集器，只有最合适的场景。回答时结合项目的“延迟要求”“堆内存大小”“CPU核心数”这三个维度，面试官会觉得你很有实战经验。
并发编程与代码优化实战题：避坑指南+场景分析
并发编程里，线程池的参数配置绝对是“重灾区”。我见过有同学在简历里写“精通线程池”，结果被问“corePoolSize和maximumPoolSize的区别”时，回答“一个是核心线程数，一个是最大线程数”——这等于没说。其实你可以举个例子：比如你们公司客服团队，corePoolSize就是“正式客服”，哪怕没电话也要留着；maximumPoolSize是“正式+兼职客服”的总数；workQueue就是“等待队列”，电话太多时让用户先排队。如果排队的人也满了，就触发rejectedExecutionHandler（拒绝策略），比如告诉用户“当前忙，请稍后再拨”。
去年我帮朋友排查过一个线上问题：他用Executors.newFixedThreadPool(50)创建线程池，结果高峰期任务积压，CPU飙升到100%。后来发现他的任务是“处理用户上传的图片”，每个任务要耗时3-5秒，50个线程根本扛不住每秒200的请求量。正确的做法应该是：根据任务类型调整线程池参数——CPU密集型任务（如计算）线程数设为CPU核心数+1，IO密集型任务（如网络请求、文件读写）设为CPU核心数*2。当时我们把线程池改成new ThreadPoolExecutor(10, 20, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue(1000))，核心线程10个，最大20个，队列容量1000，再加个监控告警，问题立刻缓解。
集合框架的性能对比也是高频考点。比如“ArrayList和LinkedList怎么选？”很多人只记得“ArrayList查得快，LinkedList删得快”，但实际场景更复杂。我之前做的电商项目里，商品列表页需要频繁从数据库加载商品数据，然后在内存里做排序和过滤。一开始用的LinkedList，结果分页查询时get(index)操作特别慢——因为LinkedList是链表结构，get(1000)要从头遍历1000次。后来换成ArrayList，同样的数据量，查询速度快了3倍。但如果是实现“最近浏览记录”功能，用户每次访问都要把最新商品插在列表头部，这时候LinkedList的addFirst就比ArrayList的add(0, element)快得多，因为ArrayList插入头部要移动后面所有元素。所以记住：选集合不是背 要看“增删改查的频率和位置”。
IO优化方面，面试官可能会问：“BIO、NIO、AIO的区别？项目里用过哪种？”这里你可以结合Java NIO的核心组件讲，比如Selector（多路复用器）就像“电话总机”，一个线程管理多个Socket连接，哪个连接有数据就处理哪个，避免BIO的“一个连接一个线程”的资源浪费。我之前参与的即时通讯项目，初期用BIO实现，支持1000个并发连接就需要1000个线程，服务器内存直接爆了；后来改成NIO，用一个Selector线程管理所有连接，配合线程池处理读写，轻松支持10万+并发，CPU占用率还不到30%。这就是为什么Netty、Tomcat这些框架都用NIO——高并发场景下，IO模型的选择直接决定系统的承载能力。
最后提醒一个代码优化的细节：避免在循环里创建对象。我见过有人在for循环里写String s = new String("test");，每次循环都创建新对象，其实用String s = "test";就能复用常量池里的对象。还有StringBuilder和StringBuffer的选择——如果是单线程环境，用StringBuilder效率更高，因为它没有同步锁；多线程才需要用StringBuffer。这些小细节虽然简单，但能体现你的代码素养，面试官很看重。
你准备面试的时候，可以把这些题目的原理和自己的项目经验结合起来——比如被问“怎么调优JVM”，就说“之前项目用G1收集器，通过-XX:MaxGCPauseMillis=200控制停顿时间，配合jstat -gc 1000监控GC次数，发现老年代增长过快，后来定位到是缓存对象没设置过期时间，优化后GC频率降低了40%”。这样回答既有数据又有场景，比干巴巴的理论更有说服力。如果按这些方法准备，下次面试聊到Java性能优化，你绝对能让面试官眼前一亮。记得试完回来告诉我效果呀！
JVM里的方法区和堆，你可以把它们想象成公司大楼里的两个公共区域——虽然都对所有部门（线程）开放，但放的东西和管理方式完全不一样。先说说它们存啥：方法区更像“公司档案室”，专门存那些“固定不变”的信息，比如你写的类定义（类名是啥、有哪些字段、方法参数和返回值类型）、编译好的常量（像String里的“abc”这种写死在代码里的值）、静态变量（就是加了static的变量，整个类共用一份），还有JIT编译器把字节码转成的机器码。打个比方，你写了个User类，里面有name字段和getUserInfo()方法，这些“模板信息”就存在方法区，不管你new多少个User对象，这份模板只存一份。
堆呢，就像“员工工位区”，专门给“活生生的对象”安家。你new出来的User对象、StringBuilder实例、int[]数组，全在堆里待着。每个对象都是独立的“工位”，有自己的属性值（比如User对象的name是“张三”还是“李四”）。而且堆的空间通常比方法区大得多，毕竟实际运行时会创建大量对象。再说说回收：方法区的“清洁工”（GC）主要处理两种情况，一是常量池里没人用的常量（比如某个字符串再也没被引用），二是“无用的类”——得满足三个条件：该类所有实例都被回收、加载它的ClassLoader被回收、没地方引用到类对象（Class对象），这种情况在日常开发里不多见，除非用了动态代理或者OSGi这类频繁加载卸载类的场景。堆的“清洁工”就忙多了，天天盯着新生代里的短命对象（比如方法里的临时变量，用完就扔）和老年代里的长寿对象（比如缓存里的用户数据），Minor GC、Full GC主要就是清理堆里这些“离职员工”的工位。
JVM内存区域中，方法区和堆的区别是什么？
方法区和堆都是JVM中线程共享的内存区域，但存储内容不同：方法区主要存储类信息（如类名、字段、方法）、常量、静态变量、即时编译后的代码等，堆则存储对象实例和数组。 方法区的内存回收主要针对常量池和无用类卸载，而堆的回收是GC的主要目标（新生代和老年代的对象）。
如何判断应用是否需要进行GC调优？
可通过监控三个核心指标判断：
线程池的拒绝策略有哪些？
常见的拒绝策略有4种：
ArrayList和LinkedList的常用操作时间复杂度分别是什么？
ArrayList基于动态数组，时间复杂度：get(index)为O(1)（直接通过索引访问），add(E)（尾部添加）为O(1)，add(int index, E)（中间插入）和remove(int index)为O(n)（需移动后续元素）。LinkedList基于双向链表，get(index)为O(n)（需从头遍历），add(E)（尾部添加）为O(1)，add(int index, E)和remove(int index)在已知节点位置时为O(1)，否则仍需O(n)遍历定位节点。
内存泄漏和内存溢出的区别是什么？
内存泄漏是指程序中不再使用的对象因引用未释放而无法被GC回收，导致内存占用持续增加（如未关闭的资源连接、静态集合缓存未清理）；内存溢出（OOM）是指应用需要的内存超过JVM分配的最大内存（如堆内存不足），导致程序崩溃。内存泄漏是内存溢出的常见原因之一——长期泄漏会逐渐耗尽内存，最终触发OOM。
