ImageIO并发情况下内存溢出问题（jdk1.7以下）

这几天在查一个内存溢出的问题，虽然不能确定到底是不是溢出了，但是jvm占的内存却会疯狂增长，当然是在没有设置 -Xmx 的前提下。

问题主题代码以被抽出，构成测试用例如下：

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageIOTest {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		int nums = 800;
		//for (int i = 0; i < nums; i++) {
			// new Thread(new Tt1()).run(); //单线程
		//}
		new Thread(new DoMutil(30, nums)).run(); // 并发
		Thread.sleep(1000000);
	}
}

class DoMutil implements Runnable {

	int threadNum = 1;
	int nums = 1;

	public DoMutil(int threadNum, int nums) {
		this.threadNum = threadNum;
		this.nums = nums;
	}

	@Override
	public void run() {
		ExecutorService executorService = Executors
				.newFixedThreadPool(threadNum);
		for (int i = 0; i < nums; i++) {
			executorService.execute(new Tt1());
		}
	}

}

class Tt1 implements Runnable {
	static String xx = "d:/x/xxx.png";

	public void run() {
		try {
			BufferedImage image = ImageIO.read(new File(xx));
			image.flush();
			int width = image.getWidth();
			Thread.sleep(100);
		} catch (IOException e1) {
		} catch (InterruptedException e) {
		}
	}
}

运行条件：1.   放个图片在 d:/x/xxx.png 。我的图片大小为600多k。

运行结果（win7 64位 jdk1.7.0_17）： 1.单线程运行时，内存使用正常。 2. 30个并发执行时，内存使用近1G。

虽然这个1G的被jvm占用的内存，并非“使用的堆”大小，而是“堆”大小，但是机器的内存确实被用掉，影响了其他的系统。

经过各种分析。。。jvisualvm。。。gc日志。。。。均为发现任何问题。

-----------------------------------------------华丽分割--------------------------苦逼寻找-----------------------------------------

昨日，有人在办公群里问newWorkStealingPool 和newCachedThreadPool的区别，遂下载jdk1.8，把Executors源码给扫了，解释之。。

------------------------------转折点 如上-------------------------------

今日继续做测试，执行上述程序，无意间发现内存不再被使用这么多了，而是正常的270M左右。 

疑惑不解~ 

突然发现了这个

我X。。。jdk1.8.。。。

于是，又进行了多次测试，果然，jdk8是正常的，jdk7就是会吃掉很大内存。

-----------------------------结尾----------------------------

至此，基本上找到了根源。。。估计jdk7中，关于imageIO在线程池中并发使用时，会出现一些问题。当然了，问题就不深究了。

咱也没看过jvm源码。。。

PS： 这个问题，还没最终解决，因为还没上线到linux生产环境中，但是，这块应该还是存在问题的，所以，遇到该问题的小伙伴，可以参考下哈~哈哈