垃圾收集器（GC）在分配内存以及释放内存上面，占用更少的CPU时间，减少GC的开销。当内存被回收的时候，GC处理很长时间经常会导致我们的代码中断（又叫做”stop the world”）。
背景
GC用来处理大量的短期的对象的分配（试想打开一个web页面，一旦页面被加载之后，被分配内存的大部分对象都会被废弃）。
GC使用一个被称作”新生代”堆空间来完成这件事情。”新生代”是用来存放新建对象的堆内存。每一个对象都有一个”age”（存储在对象的头信息中），用来定义存放很多没有被回收的垃圾集合。一旦一个确定的”age”到达，对象就会被复制到堆中的另一块空间，这个空间被称作”幸存者空间”或者”老年代空间”。（译者注：实际上幸存者空间位于新生代空间中，原文有误，不过这里暂时按照原文来翻译，更详细的内容请点击成为JavaGC专家Part I — 深入浅出Java垃圾回收机制）
虽然这样很有效，但是还是有很大代价的。减少临时分配的数量确实可以帮助我们增加吞吐量，尤其是在大规模数据的环境下，或者资源有限制的app中。
下面的五种代码方式可以更加有效的利用内存，并且不需要花费很多的时间，也不会降低代码可读性。
1、避免隐式的String字符串
String字符串是我们管理的每一个数据结构中不可分割的一部分。它们在被分配好了之后不可以被修改。比如”+”操作就会分配一个链接两个字符串的新的字符串。更糟糕的是，这里分配了一个隐式的StringBuilder对象来链接两个String字符串。
例如：
a = a + b; // a and b are Strings
编译器在背后就会生成这样的一段儿代码：
StringBuilder temp = new StringBuilder(a).
temp.append(b);
a = temp.toString(); // 一个新的 String 对象被分配
// 第一个对象 “a” 现在可以说是垃圾了
它变得更糟糕了。
让我们来看这个例子：
String result = foo() + arg;
result += boo();
System.out.println(“result = “ + result);
在这个例子中，背后有三个StringBuilders 对象被分配 – 每一个都是”+”的操作所产生，和两个额外的String对象，一个持有第二次分配的result，另一个是传入到print方法的String参数，在看似非常简单的一段语句中有5个额外的对象。
试想一下在实际的代码场景中会发生什么，例如，通过xml或者文件中的文本信息生成一个web页面的过程。在嵌套循环结构，你将会发现有成百上千的对象被隐式的分配了。尽管VM有处理这些垃圾的机制，但还是有很大代价的 – 代价也许由你的用户来承担。
解决方案：
减少垃圾对象的一种方式就是善于使用StringBuilder 来建对象，下面的例子实现了与上面相同的功能，然而仅仅生成了一个StringBuilder 对象，和一个存储最终result 的String对象。
StringBuilder value = new StringBuilder(“result = “);
value.append(foo()).append(arg).append(boo());
System.out.println(value);
通过留心String和StringBuilder被隐式分配的可能，可以减少分配的短期的对象的数量，尤其在有大量代码的位置。
2、计划好List的容量
像ArrayList这样的动态集合用来存储一些长度可变化数据的基本结构。ArrayList和一些其他的集合（如HashMap、TreeMap），底层都是通过使用Object[]数组来实现的。而String（它们自己包装在char[]数组中），char数组的大小是不变的。那么问题就出现了，如果它们的大小是不变的，我们怎么能放item记录到集合中去呢？答案显而易见：分配更多的数组。
看下面的例子：
List items = new ArrayList();
for (int i = 0; i < len; i++)
{
Item item = readNextItem();
items.add(item);
}
len的值决定了循环结束时items 最终的大小。然而，最初，ArrayList的构造器并不知道这个值的大小，构造器会分配一个默认的Object数组的大小。一旦内部数组溢出，它就会被一个新的、并且足够大的数组代替，这就使之前分配的数组成为了垃圾。
如果执行数千次的循环，那么就会进行更多次数的新数组分配操作，以及更多次数的旧数组回收操作。对于在大规模环境下运行的代码，这些分配和释放的操作应该尽可能从CPU周期中剔除。
解决方案：
无论什么时候，尽可能的给List或者Map分配一个初始容量，就像这样：
List items = new ArrayList(len);
因为List初始化，有足够的容量，所有这样可以减少内部数组在运行时不必要的分配和释放。如果你不知道确定的大小，最好估算一下这个值的平均值，添加一些缓冲，防止意外溢出。
3、使用高效的含有原始类型的集合
当前版本的Java编译器对于含有基本数据类型的键的数组以及Map的支持，是通过“装箱”来实现的 – 自动装箱就是将原始数据装入一个对应的对象中，这个对象可被GC分配和回收。
这个会有一些负面的影响。Java可以通过使用内部数组实现大多数的集合。对于每一条被添加到HashMap中的key/value记录，都会分配一个存储key和value的内部对象。当处理map的时候非常可怕，这意味着，每当你放一条记录到map中的时候，就会有一次额外的分配和释放操作发生。这很可能导致数量过大，而不得不重新分配新的内部数组。当处理有成百上千条甚至更多记录的Map时，这些内部分配的操作将会使GC的成本增加。
一种常见的情况就是保存一个原始类型（如id）和一个对象之间的映射。由于Java的HashMap设计只能包含对象类型（而非原始类型），这意味着，每个map的插入操作都可能分配一个额外的对象来存储原始类型（即装箱）。
Integer.valueOf 方法缓存在-128 – 127之间的数值，但是对于范围之外的每一个数值，除了内部的key/value记录对象之外，一个新的对象也将会分配。这很可能超过了GC对于map三倍的开销。对于一个C++开发者来说，这真是让人不安的消息，在C++中，STL 模板可以非常高效地解决这样的问题。
很幸运，这个问题将会在Java的下一个版本得到解决。到那时，这将会被一些提供基本的树形结构(Tree)、映射（Map），以及List等Java的基本类型的库迅速处理。我强力推荐Trove，我已经使用很长时间了，并且它在处理大规模的代码时真的可以减小GC的开销。
4、使用数据流（Streams）代替内存缓冲区（in-memory buffers）
在服务器应用程序中，我们操作的大多数的数据都是以文件或者是来自另一个web服务器或DB的网络数据流的形式呈现给我们。大多数情况下，传入的数据都是序列化的形式，在我们使用它们之前需要被反序列化成Java对象。这个过程非常容易产生大量的隐式分配。
最简单的做法就是通过ByteArrayInputStream,ByteBuffer 把数据读入内存中，然后再进行反序列化。
这是一个糟糕的举动，因为完整的数据在构造新的对象的时候，你需要为其分配空间，然后立刻又释放空间。并且，由于数据的大小你又不知道，你只能猜测 – 当超过初始化容量的时候，不得不分配和释放byte[]数组来存储数据。
解决方案非常简单。像Java自带的序列化工具以及Google的Protocol Buffers等，它们可以将来自于文件或网络流的数据进行反序列化，而不需要保存到内存中，也不需要分配新的byte数组来容纳增长的数据。如果可以的话，你可以将这种方法和加载数据到内存的方法比较一下，相信GC会很感谢你的。
5、List集合
不变性是很美好的，但是在大规模情境下，它就会有严重的缺陷。当传入一个List对象到方法中的情景。
当方法返回一个集合，通常会很明智的在方法中创建一个集合对象（如ArrayList），填充它，并以不变的集合的形式返回。
有些情况下，这并不会得到很好的效果。最明显的就是，当来自多个方法的集合调用一个final集合。因为不变性，在大规模数据情况下，会分配大量的临时集合。
这种情况的解决方案将不会返回新的集合，而是通过使用单独的集合当做参数传入到那些方法代替组合的集合。
例子1（低效率）：
List items = new ArrayList();
for (FileData fileData : fileDatas)
{
// 每一次调用都会创建一个存储内部临时数组的临时的列表
items.addAll(readFileItem(fileData));
}
例子2：
List items =
new ArrayList(fileDatas.size() * avgFileDataSize * 1.5);
for (FileData fileData : fileDatas)
{
readFileItem(fileData, items); // 在内部添加记录
}
在例子2中，当违反不变性规则的时候（这通常应该被遵守），可以节省N个list的分配（以及任何临时数组的分配）。这将是对你GC的一个大大的优惠。