JAVA内存泄漏

JAVA内存泄漏

由于JAVA与C++的主要区别在于,JAVA存在特有的垃圾回收机制,JAVA程序员看似不用考虑程序的内存使用情况,这种误解使得JAVA内存泄漏的知识点成为面试的核心问题。而在我之前看过很多技术类的书中,大部分书中都将内存溢出与内存泄漏混为一谈,给初学者带来了很大的困扰。

目录

  • 内存泄漏的两种情景
    1. JVM可回收资源的内存泄漏
    2. JVM不可回收资源的内存泄漏

1.JVM可回收资源的内存泄漏

内存泄漏产生的两个条件:

  • 使用数组(或集合)形式存储对象
  • 数组(或集合)使用额外的控制变量控制数组(或集合)的有效区间

举例:例如栈,我们使用数组a表示栈,申请了10个大小的空间,我们首先push10次,然后pop9次,这时a中仅仅包含1个元素,如果我们在pop操作中,没有销毁数组中元素所执行的内存空间,而仅仅是移动了栈顶指针,那么a[1]~a[9]元素所指向的内存空间由于栈顶指针的限制是访问不到的,因而其指向的内存空间都应该是垃圾,然而在现在的场景下,这些垃圾仍然有引用指向该内存,这就是内存泄漏。

实例程序如下:

package com.feng.fresh.service;

/**
 * Created by xinfeng.xu on 2016/11/14.
 */
public class StackDemo {

    static final int MAX_SIZE = 10;

    static class Student{

        public Student(String name, int id) {
            this.name = name;
            this.id = id;
        }

        String name;
        int id;
    }

    private Student[] a = new Student[MAX_SIZE];
    private int stackTop = 0;

    public void push(Student student){
        if(stackTop >= MAX_SIZE){
            return;
        }
        a[stackTop++] = student;
    }

    public Student pop(){
        if(stackTop<=0){
            return null;
        }

        return a[--stackTop];
    }

    public static void main(String[] args) {
        StackDemo demo = new StackDemo();
        for(int i=0; i<MAX_SIZE; i++){
            Student student = new Student(i+"", i);
            demo.push(student);
        }

        for(int i=MAX_SIZE; i>1; i++){
            demo.pop();
        }
    }
}

其内存堆栈的分配如下图所示:

内存泄漏.png

或许会有人提问:

  • 如果再次往push元素,原位置上的元素不就没有引用而变为垃圾了吗
  • 如果该类只被用于方法内,方法调用完成之后,整个对象都会成为垃圾

上面两种说法都是正确的,但是这只是尽早的覆盖了内存泄漏的问题,但我们不能总是保证会push元素或者只是在局部变量使用该对象,内存泄漏在该例中是确实存在的,我们应该从程序的角度杜绝内存泄漏。

解决方案,修改StackDemo中的pop方法:

public Student pop(){
    if(stackTop<=0){
        return null;
    }
    Student student = a[--stackTop];
    a[stackTop] = null;
    return student;
}

在pop操作时,我们应该让数组中相应位置的引用置为null,当进行垃圾回收时,JVM就可以回收该资源了,而不会出现不可控的局面。

2. JVM不可回收资源的内存泄漏

JVM的垃圾回收机制,只能回收堆中的内存,而对于一些资源(例如IO流,线程资源等等)是不受JVM管理的,因为使用该类资源应该手动关闭,否则该类资源就会越来越多,占用越来越多的资源,最终会导致服务器瘫痪,引起巨大的损失。

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