名词解释：
堆内内存：on-heap memory
对外内存：off-heap memory
堆内与堆外的关系
其实堆内堆外是两个相对的关系，堆内内存是我们常用到的。Java分配的非空对象都是由java虚拟机的垃圾收集器管理的，这一部分称为堆内内存，虚拟机会定期对垃圾内存进行回收，在某些特定的时间点，它会进行一次彻底的回收（full gc）。彻底回收时，垃圾收集器会对所有分配的堆内内存进行完整的扫描，这意味着一个重要的事实——这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响，跟堆的大小是成正比的。过大的堆会影响Java应用的性能。所以说给应用分配的内存越大，系统性能就越好，因为对应的垃圾回收的代价也就越大，具体如下图：
堆内内存 = 新生代+老年代+持久代对于JVM，在jvm参数中只要使用-Xms，-Xmx等参数就可以设置堆的大小和最大值
目前常用的垃圾回收算法有很多种：
- 引用计数器法（Reference Counting）
- 标记清除法（Mark-Sweep）
- 复制算法（Coping）
- 标记压缩法（Mark-Compact）
- 分代算法（Generational Collecting）
- 分区算法（Region）
其中 cms是常用的算法。
为了解决堆内内存问题，一种解决方案就是使用堆外内存（off-heap memory）。堆外内存意味着把内存对象分配在Java虚拟机的堆以外的内存，这些内存直接受操作系统管理（而不是虚拟机）。这样做的结果就是能保持一个较小的堆，以减少垃圾收集对应用的影响。
使用堆外内存的优势：
1、减少了垃圾回收
因为垃圾回收会暂停其他的工作。
2、加快了复制的速度
堆内在flush到远程时，会先复制到直接内存（非堆内存），然后在发送；而堆外内存相当于省略掉了这个工作。
同样任何一个事物使用起来有优点就会有缺点，堆外内存的缺点就是内存难以控制，使用了堆外内存就间接失去了JVM管理内存的可行性，改由自己来管理，当发生内存溢出时排查起来非常困难。
目前很流行spark技术，经常导致OOM，就是因为堆内内存管理出现问题，但是也提出改进
这一部分后续再添加
部分参考：http://www.jianshu.com/p/50be08b54bee
spark内存管理机制：https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-apache-spark-memory-management/index.html