多任务处理在现代计算机操作系统中是一项必备功能，让计算机同时去做几件事情，不仅是因为计算机的运算能力强大，更重要的原因是计算机的运算速度与它的存储和通信子系统速度的差距巨大，大量的时间都花费在磁盘I/O，网络通信或者数据库访问上，因此处理器在大部分时间里都处于等待其他资源的状态。

那么让计算机并发执行若干个运算任务便可以更充分地利用计算机处理器的效能，但复杂性在于绝大多数的运算任务都不可能只靠处理器计算就能完成，处理器至少要与内存交互，如读取运算数据、存储运算结果等，这个I/O操作是无法消除的。

所以现代计算机通过加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存来作为内存与处理器之间的缓冲：将运算需要使用的数据复制到缓存中，让运算能快速进行，当运算结束后再从缓存同步回内存之中，这样处理器就无需等待缓慢的内存读写了。

基于高速缓存的存储交互很好地解决了处理器与内存之间的速度矛盾，但是引入了复杂度更高的一个问题：缓存一致性。

在多处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，它们共享同一主内存。当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时，将可能导致各自的缓存数据不一致，那么在将数据同步回主内存时应该以谁的缓存数据为准呢？

为了解决一致性问题，就需要各个处理器访问缓存时遵循一些协议，在读写时要根据协议来进行操作。因此，内存模型可以理解为：在特定的操作协议下，对特定的内存或高速缓存进行读写访问的过程抽象

除了增加高速缓存外，为了使处理器内部的运算单元能尽量被充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果重组，保证该结果与顺序执行的结果一致，但并不保证程序中的各个语句计算的先后顺序与输入的代码顺序一致。

因此，如果存在一个计算任务依赖另外一个计算任务的中间结果，那么其顺序性并不能依靠代码的先后顺序来保证。与处理器的乱序执行优化器类似，Java虚拟机的即时编译器中也有类似的指令重排序优化。

JDK的bin目录下提供了很多命令行工具，这些工具都非常稳定并且功能强大，能在处理应用程序性能问题、故障定位时发挥很大的作用。其实这些命令大多只是jdk/lib/tools.jar的一层包装，如果能借助tools中提供的接口，我们也可以在应用程序中实现功能强大的监控分析功能。

垃圾收集器即对垃圾收集算法的实现，虚拟机规范并没有对垃圾收集器的实现做任何规定，因此不同的厂商可以自行实现。虽然可以将各个收集器放在一起进行比较，但并不能挑选出一款最好或者万能的收集器出来，只能在具体场景下选择最合适的收集器。

下图展示了7种作用于不同分代的经典收集器，图中的连线表示两个收集器可以搭配起来使用。这里说的经典是相对后面几款仍处于实验状态，但执行效果上有革命性改进的高性能低延迟收集器而言的。

Java内存运行时的各个部分，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈3个区域随线程而生，随线程而灭；栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不絮地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的（尽管JIT编译器会进行一些优化，但大体可认为是编译期可预知的），因此这个几个区域内存的分配和回收都具备确定性。

但Java堆和方法区不一样，一个接口的多个实现类需要的内存可能不一样，一个方法的多个分支需要的内存也可能不一样，我们只有在程序处于运行期间才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的，因此垃圾收集器所关注的主要就是堆内存以及方法区。

在java虚拟机规范的描述中，除了程序计数器外，虚拟机内存的其他几个运行时区域都有发生OutOfMemoryError异常的可能

Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域都有各自的用途，以及各自的创建和销毁时间，有的区域随虚拟机进程的启动而存在，有些区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁