在Akka http scala服务中使用Zig-zag堆内存模式可能会导致内存泄漏问题。为了解决这个问题，我们可以使用Java Flight Recorder和Java Mission Control（JMC）来检测和分析内存使用情况。具体来说，我们可以使用JMC中提供的Memory页来查看堆内存的使用情况，并通过Java Flight Recorder的高级选项来捕获和分析内存泄漏问题。

另外，我们还可以通过设置GC日志来观察内存回收情况，并使用VisualVM来分析GC日志和堆内存使用情况。下面是使用VisualVM观察GC日志的示例代码：

import scala.collection.mutable.ListBuffer
import akka.actor.ActorSystem
import akka.http.scaladsl.Http
import akka.http.scaladsl.model._
import akka.stream.ActorMaterializer
import akka.stream.scaladsl._
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom
import scala.concurrent.Future
import scala.concurrent.duration._

object ZigZagHeapMemoryPattern extends App {

  implicit val system = ActorSystem()
  implicit val materializer = ActorMaterializer()
  implicit val ec = system.dispatcher

  val numbers = ListBuffer[Int]()

  for (i <- 1 to 1000000) {
    numbers += ThreadLocalRandom.current.nextInt(1, 101)
  }

  val source = Source(numbers)
  val flow = Flow[Int].map(n => n * 2)
  val sink = Sink.ignore

  val graph = source.via(flow).to(sink)
  val result = graph.run()

  result.onComplete(_ => system.terminate())

  Http().bindAndHandleAsync({ _ =>
    Future {
      val response = HttpResponse(
        entity = HttpEntity(ContentTypes.`text/html(UTF-8)`,
          "" +
            s"
${numbers.take(10)}
" +
            s"
${numbers.slice(50000, 50010)}
" +
            s"
${numbers.takeRight(10)}
" +
            ""))
      Thread.sleep(1000)
      response
    }
  }, "localhost", 8080)

  system.scheduler.schedule(1.second, 1.second)({
    System.gc()
    println("GC executed")
  })
}

在这个示例中，我们生成了一个包含1000000个随机数的列表，并使用Akka流对每个数乘以2，最后忽略结果。同时，我们