本文部分援引于作者Hollis大神：原文链接
问题引出：
1、堆是线程共享的内存区域，栈是线程独享的区域。
2、堆主要存放对象实例，栈中主要存放各种基本数据类型、对象的引用。
以上两个结论其实不完全正确。
在解答之前，先想想Java 对象的内存分配过程是如何保证线程安全的？
对象的内存分配过程中，主要是对象的引用指向这个内存区域，然后进行初始化操作。
但是，因为堆是全局共享的，因此在同一时间，可能有多个线程在堆上申请空间，那么，在并发场景中，如果两个线程先后把对象引用指向了同一个内存区域，怎么办。
而Java对象的分配是Java中的高频操作，所有，人们想到另外一个办法来提升效率。这里我们重点说一个Hotspot虚拟机的方案：
每个线程在Java堆中预先分配一小块内存，然后再给对象分配内存的时候，直接在自己这块”私有”内存中分配，当这部分区域用完之后，再分配新的”私有”内存。
这种方案被称之为 TLAB 分配，即 Thread Local Allocation Buffer 。这部分 Buffer 是从堆中划分出来的，但是是本地线程共享的。
什么是 TLAB
TLAB是虚拟机在堆内存的 Eden 划分出来的一块专用空间，是线程专属的。在虚拟机的TLAB功能启动的情况下，在线程初始化时，虚拟机会为每个线程分配一块TLAB空间，只给当前线程使用，这样每个线程都单独拥有一个空间，如果需要分配内存，就在自己的空间上分配，这样就不存在竞争的情况，可以大大提升分配效率。
所以说，因为有了TLAB技术，堆内存并不是完完全全的线程共享，其 Eden 区域中还是有一部分空间是分配给线程独享的。
在读取、移动等操作上确实是线程共享的，但在内存分配上，是线程独享的。
也就是说，虽然每个线程在初始化时都会去堆内存中申请一块TLAB，并不是说这个TLAB区域的内存其他线程就完全无法访问了，其他线程的读取还是可以的，只不过无法在这个区域中分配内存而已。
并且，在TLAB分配之后，并不影响对象的移动和回收，也就是说，虽然对象刚开始可能通过TLAB分配内存，存放在Eden区，但是还是会被垃圾回收或者被移到Survivor Space、Old Gen等。
还有一点需要注意的是，我们说TLAB是在eden区分配的，因为eden区域本身就不太大，而且TLAB空间的内存也非常小，默认情况下仅占有整个Eden空间的1%。所以，必然存在一些大对象是无法在TLAB直接分配。
遇到TLAB中无法分配的大对象，对象还是可能在Eden区或者老年代等进行分配的，但是这种分配就需要进行同步控制，这也是为什么我们经常说：小的对象比大的对象分配起来更加高效。
TLAB带来的问题
虽然在一定程度上，TLAB大大的提升了对象的分配速度，但是TLAB并不是就没有任何问题的。
前面我们说过，因为TLAB内存区域并不是很大，所以，有可能会经常出现不够的情况。在《实战Java虚拟机》中有这样一个例子：
比如一个线程的TLAB空间有100KB，其中已经使用了80KB，当需要再分配一个30KB的对象时，就无法直接在TLAB中分配，遇到这种情况时，有两种处理方案：
1、如果一个对象需要的空间大小超过TLAB中剩余的空间大小，则直接在堆内存中对该对象进行内存分配。
2、如果一个对象需要的空间大小超过TLAB中剩余的空间大小，则废弃当前TLAB，重新申请TLAB空间再次进行内存分配。
以上两个方案各有利弊，如果采用方案1，那么就可能存在着一种极端情况，就是TLAB只剩下1KB，就会导致后续需要分配的大多数对象都需要在堆内存直接分配。
如果采用方案2，也有可能存在频繁废弃TLAB，频繁申请TLAB的情况，而我们知道，虽然在TLAB上分配内存是线程独享的，但是TLAB内存自己从堆中划分出来的过程确实可能存在冲突的，所以，TLAB的分配过程其实也是需要并发控制的。而频繁的TLAB分配就失去了使用TLAB的意义。
为了解决这两个方案存在的问题，虚拟机定义了一个refill_waste的值，这个值可以翻译为“最大浪费空间”。
当请求分配的内存大于refill_waste的时候，会选择在堆内存中分配。若小于refill_waste值，则会废弃当前TLAB，重新创建TLAB进行对象内存分配。
前面的例子中，TLAB总空间100KB，使用了80KB，剩余20KB，如果设置的refill_waste的值为25KB，那么如果新对象的内存大于25KB，则直接堆内存分配，如果小于25KB，则会废弃掉之前的那个TLAB，重新分配一个TLAB空间，给新对象分配内存。
总结
为了保证对象的内存分配过程中的线程安全性，Hotspot虚拟机提供了一种叫做TLAB(Thread Local Allocation Buffer)的技术。
在线程初始化时，虚拟机会为每个线程分配一块TLAB空间，只给当前线程使用，当需要分配内存时，就在自己的空间上分配，这样就不存在竞争的情况，可以大大提升分配效率。
所以，“堆是线程共享的内存区域”这句话并不完全正确，因为TLAB是堆内存的一部分，他在读取上确实是线程共享的，但是在内存分分配上，是线程独享的。
TLAB的空间其实并不大，所以大对象还是可能需要在堆内存中直接分配。那么，对象的内存分配步骤就是先尝试TLAB分配，空间不足之后，再判断是否应该直接进入老年代，然后再确定是再Eden分配还是在老年代分配。