然后在凌晨 2 点 57 分（这个时间点，大佬都是不用睡觉的吗？还是说刚修完福报，下班了）， max 回复到：
我不敢相信 CLQ 使用起来会有这样的问题，他们至少应该在 API 文档里面说明一下。
这里的他们，应该指的是 JDK 团队的成员，特指 Doug Lea，毕竟是他老爷子的作品。
为什么没有在 API 文档里面说明呢？
因为他们自己也不知道有这个 BUG 啊。
Greg 连着回复了两条，并且直接指出了解决方案：
问题的原因是 remove 方法的源码里面，有上图中标号为 ① 的这样一行代码。
这行代码会去取消被移除的这个 node （其值已经被替换为 null）和 list 之间的链接，然后可以让 GC 回收这个 node。
但是，当集合里面只有一个元素的时候， next != null 这个判断是不成立的。
所以就会出现这个需要移除的节点已经被置为 null 了，但却没有取消和队列之间的连接，导致 GC 线程不会回收这个节点。
他给出的解决方案也很简单，就是标号为②、③的地方。总之，只需要让代码执行 pred.casNext 方法就行。
总之一句话，导致内存泄漏的原因是一个被置为 null 的 node，由于代码问题，导致该 node 节点，既不会被使用，也不会被 GC 回收掉。
如果你还没理解到这个 BUG 的原因，说明你对 CLQ 这个队列的结构还不太清晰。
那么我建议你读一下《Java并发编程的艺术》这一本书，里面有一小节专门讲这个队列的，图文并茂，写的还是非常清晰。
这个 BUG 在 jetty 里面的来龙去脉算是说清楚了。
然后，我们再回到 JDK BUG 的这个链接中去：
他这里写的原因就是我前面说的原因，没有 unlink，所以不能被回收。
而且他说到：这个 BUG 在最新的JDK 7、8和9版本中都存在。
他说的最新是指截止这个 BUG 被提出来之前：
Demo跑起来
这一小节里面，我们跑一下 Greg 给的那个修复 Demo，亲手去摸一下这个 BUG 的样子。
https://bugs.eclipse.org/bugs/attachment.cgi?id=256704
你可以打开上面那个链接，直接复制粘贴到你的 IDEA 里面去：
注意第 13 行，因为 Greg 给的是修复 Demo，所以用的是 ConcurrentHashSet，由于我们要演示这个bug，所以使用 CLQ。
这个 Demo 就是在死循环里面调用 queue 的 add(obj) 和 remove(obj) 方法。每循环 10000 次，就打印出时间间隔、队列大小、最大内存、剩余内存、总内存的值。
最终运行起来的效果是这样的（JDK 版本是 1.7.0_71）：
可以看到每次打印 duration 这个时间间隔是越来越大，队列大小始终为 1。
后面三个内存相关的参数可以先不关心，下一小节我们用图形化工具来看。
你知道上面这个程序，到我写文章写到这里的时候，我跑了多久了吗？
61 小时 32 分 53 秒。
最新一次循环 10000 次所需要的时间间隔是 575615ms，快接近 10 分钟：
这就是 Greg 说的：不仅仅是内存泄漏，而且越来越慢。
但是，同样的程序，我用 JDK 1.8.0_212 版本跑的时候情况却是这样的：
时间间隔很稳定，不会随着时间的推移而增加。
说明这个版本是修复了这个 BUG 的，我带大家看看源码：
JDK 1.8.0_212 版本的源码里面，在 CLQ 的 remove(obj) 方法的 502 行末尾注释了一个 unlink。
官方的修复方法可以看这里：
http://hg.openjdk.java.net/jdk8u/jdk8u-dev/jdk/rev/8efe549f3c87
改动比较多，但是原理还是和之前分析的一样：
我仅仅在两个 JDK 版本中跑过示例代码。
在 JDK 1.8.0_212 没有发现内存泄漏的问题，我看了对应的 remove(obj) 方法的源码确实是修复了。
在 JDK 1.7.0_71 中可以看到内存泄漏的问题。
unlink，一个简简单单的词，背后原来藏了这么多故事。
jconsole、VisualVM、jmc
既然都说到内存泄漏了，那必须得介绍几个可视化的故障排除工具。
前面说了，这个程序跑了 61 个小时了，给大家看一下这个时间段里面堆内存的使用情况：
可以看到整个堆内存的使用量是一个明显的、缓慢的上升趋势。
上面这个图就是来自 jconsole。
结合程序，通过图片我们可以分析出，这种情况一定是内存泄漏了，这是一个非常经典的内存泄漏的走势。
接下来，我们再看一下 jmc 的监控情况：
上面展示的是已经使用的堆内存的大小，走势和 jconsole 的走势一样。
然后再看看 VisualVM 的图：
VisualVM 的图，我不知道怎么看整个运行了 60 多小时的走势图，但是从上面的图也是能看出是有上升趋势的。
在 VisualVM 里面，我们可以直接 Dump 堆，然后进行分析：
可以清楚的看到， CLQ 的 Node 的大小占据了 94.2%。
但是，从我们的程序来看，我们根本就没有用到这么多 Node。我们只是用了一个而已。
你说，这不是内存泄漏是什么。
内存泄漏最终会导致 OOM。
所以当发生 OOM 的时候，我们需要分析是不是有内存泄漏。也就是看内存里面的对象到底应不应该存活，如果都应该存活那就不是内存泄漏，是内存不足了。需要检查一下 JVM 的参数配置（-Xmx/-Xms），根据机器内存情况，判断是否还能再调大一点。
同时，也需要检查一下代码，是否存在生命周期过程的对象，是否有数据结构使用不合理的地方，尽量减少程序运行期的内存消耗。
我们可以通过把堆内存设置的小一点，来模拟一下内存泄漏导致的 OOM。
还是用之前的测试案例，但是我们指定 -Xmx 为 20m，即最大可用的堆大小为 20m。
然后把代码跑起来，同时通过 VisualVM 、jconsole、jmc 这三个工具监控起来，为了我们有足够的时候准备好检测工具，我在第 8 行加入休眠代码，其他的代码和之前的一样：
加入 -Xmx20m 参数：
运行起来之后，我们同时通过工具来查看内存变化，下面三个图从上到下的工具分别是 VisualVM、jconsole、jmc：
从图片的走势来看，和我们之前分析的是一样的，内存一直在增长。
