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JAVA垃圾收集算法與內(nèi)存泄露的解決方法
對于垃圾收集算法與內(nèi)存泄露的問題，下面為大家整理了關(guān)于JAVA垃圾收集算法與內(nèi)存泄露解決方法，希望對你有所幫助。
1.垃圾收集算法的核心思想
Java語言建立了垃圾收集機制，用以跟蹤正在使用的對象和發(fā)現(xiàn)并回收不再使用(引用)的對象。該機制可以有效防范動態(tài)內(nèi)存分配中可能發(fā)生的兩個危險：因內(nèi)存垃圾過多而引發(fā)的內(nèi)存耗盡，以及不恰當(dāng)?shù)膬?nèi)存釋放所造成的內(nèi)存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是：對虛擬機可用內(nèi)存空間，即堆空間中的對象進行識別，如果對象正在被引用，那么稱其為存活對象，反之，如果對象不再被引用，則為垃圾對象，可以回收其占據(jù)的空間，用于再分配。垃圾收集算法的選擇和垃圾收集系統(tǒng)參數(shù)的合理調(diào)節(jié)直接影響著系統(tǒng)性能，因此需要開發(fā)人員做比較深入的了解。
2.觸發(fā)主GC(Garbage Collector)的條件
JVM進行次GC的頻率很高,但因為這種GC占用時間極短,所以對系統(tǒng)產(chǎn)生的影響不大。更值得關(guān)注的是主GC的觸發(fā)條件,因為它對系統(tǒng)影響很明顯�？偟膩碚f,有兩個條件會觸發(fā)主GC:
�、佼�(dāng)應(yīng)用程序空閑時,即沒有應(yīng)用線程在運行時,GC會被調(diào)用。因為GC在優(yōu)先級最低的線程中進行,所以當(dāng)應(yīng)用忙時,GC線程就不會被調(diào)用,但以下條件除外。
�、贘ava堆內(nèi)存不足時,GC會被調(diào)用。當(dāng)應(yīng)用線程在運行,并在運行過程中創(chuàng)建新對象,若這時內(nèi)存空間不足,JVM就會強制地調(diào)用GC線程,以便回收內(nèi)存用于新的分配。若GC一次之后仍不能滿足內(nèi)存分配的要求,JVM會再進行兩次GC作進一步的嘗試,若仍無法滿足要求,則 JVM將報“out of memory”的錯誤,Java應(yīng)用將停止。
由于是否進行主GC由JVM根據(jù)系統(tǒng)環(huán)境決定,而系統(tǒng)環(huán)境在不斷的變化當(dāng)中,所以主GC的運行具有不確定性,無法預(yù)計它何時必然出現(xiàn),但可以確定的是對一個長期運行的應(yīng)用來說,其主GC是反復(fù)進行的。
3.減少GC開銷的措施
根據(jù)上述GC的機制,程序的運行會直接影響系統(tǒng)環(huán)境的變化,從而影響GC的觸發(fā)。若不針對GC的特點進行設(shè)計和編碼,就會出現(xiàn)內(nèi)存駐留等一系列負面影響。為了避免這些影響,基本的原則就是盡可能地減少垃圾和減少GC過程中的開銷。具體措施包括以下幾個方面:
(1)不要顯式調(diào)用System.gc()
此函數(shù)建議JVM進行主GC,雖然只是建議而非一定,但很多情況下它會觸發(fā)主GC,從而增加主GC的頻率,也即增加了間歇性停頓的次數(shù)。
(2)盡量減少臨時對象的使用
臨時對象在跳出函數(shù)調(diào)用后,會成為垃圾,少用臨時變量就相當(dāng)于減少了垃圾的產(chǎn)生,從而延長了出現(xiàn)上述第二個觸發(fā)條件出現(xiàn)的時間,減少了主GC的機會。
(3)對象不用時最好顯式置為Null
一般而言,為Null的對象都會被作為垃圾處理,所以將不用的對象顯式地設(shè)為Null,有利于GC收集器判定垃圾,從而提高了GC的效率。
(4)盡量使用StringBuffer,而不用String來累加字符串(詳見blog另一篇文章JAVA中String與StringBuffer)
由于String是固定長的字符串對象,累加String對象時,并非在一個String對象中擴增,而是重新創(chuàng)建新的String對象,如Str5=Str1+Str2+Str3+Str4,這條語句執(zhí)行過程中會產(chǎn)生多個垃圾對象,因為對次作“+”操作時都必須創(chuàng)建新的String對象,但這些過渡對象對系統(tǒng)來說是沒有實際意義的,只會增加更多的垃圾。避免這種情況可以改用StringBuffer來累加字符串,因StringBuffer是可變長的,它在原有基礎(chǔ)上進行擴增,不會產(chǎn)生中間對象。
(5)能用基本類型如Int,Long,就不用Integer,Long對象
基本類型變量占用的內(nèi)存資源比相應(yīng)對象占用的少得多,如果沒有必要,最好使用基本變量。
(6)盡量少用靜態(tài)對象變量
靜態(tài)變量屬于全局變量,不會被GC回收,它們會一直占用內(nèi)存。
(7)分散對象創(chuàng)建或刪除的時間
集中在短時間內(nèi)大量創(chuàng)建新對象,特別是大對象,會導(dǎo)致突然需要大量內(nèi)存,JVM在面臨這種情況時,只能進行主GC,以回收內(nèi)存或整合內(nèi)存碎片,從而增加主GC的頻率。集中刪除對象,道理也是一樣的。它使得突然出現(xiàn)了大量的垃圾對象,空閑空間必然減少,從而大大增加了下一次創(chuàng)建新對象時強制主GC的機會。
4.gc與finalize方法
⑴gc方法請求垃圾回收
使用System.gc()可以不管JVM使用的是哪一種垃圾回收的算法，都可以請求Java的垃圾回收。需要注意的是，調(diào)用System.gc()也僅僅是一個請求。JVM接受這個消息后，并不是立即做垃圾回收，而只是對幾個垃圾回收算法做了加權(quán)，使垃圾回收操作容易發(fā)生，或提早發(fā)生，或回收較多而已。
⑵finalize方法透視垃圾收集器的運行
在JVM垃圾收集器收集一個對象之前 ，一般要求程序調(diào)用適當(dāng)?shù)姆椒ㄡ尫刨Y源，但在沒有明確釋放資源的情況下，Java提供了缺省機制來終止化該對象釋放資源，這個方法就是finalize()。它的原型為：
protected void finalize() throws Throwable
在finalize()方法返回之后，對象消失，垃圾收集開始執(zhí)行。原型中的throws Throwable表示它可以拋出任何類型的異常。
因此，當(dāng)對象即將被銷毀時，有時需要做一些善后工作�？梢园堰@些操作寫在finalize()方法里。
java 代碼
protected void finalize()
{
// finalization code here
}
�、谴a示例
java 代碼
class Garbage{
int index;
static int count;
Garbage() {
count++;
System.out.println("object "+count+" construct");
setID(count);
}
void setID(int id) {
index=id;
}
protected void finalize() //重寫finalize方法
{
System.out.println("object "+index+" is reclaimed");
}
public static void main(String[] args)
{
new Garbage();
new Garbage();
new Garbage();
new Garbage();
System.gc(); //請求運行垃圾收集器
}
}
5.Java 內(nèi)存泄漏
由于采用了垃圾回收機制，任何不可達對象(對象不再被引用)都可以由垃圾收集線程回收。因此通常說的Java 內(nèi)存泄漏其實是指無意識的、非故意的對象引用，或者無意識的對象保持。無意識的對象引用是指代碼的開發(fā)人員本來已經(jīng)對對象使用完畢，卻因為編碼的錯誤而意外地保存了對該對象的引用(這個引用的存在并不是編碼人員的主觀意愿)，從而使得該對象一直無法被垃圾回收器回收掉，這種本來以為可以釋放掉的卻最終未能被釋放的空間可以認為是被“泄漏了”。
考慮下面的程序,在ObjStack類中,使用push和pop方法來管理堆棧中的對象。兩個方法中的索引(index)用于指示堆棧中下一個可用位置。push方法存儲對新對象的引用并增加索引值,而pop方法減小索引值并返回堆棧最上面的元素。在main方法中,創(chuàng)建了容量為64的棧,并64次調(diào)用push方法向它添加對象,此時index的值為64,隨后又32次調(diào)用pop方法,則index的值變?yōu)?2,出棧意味著在堆棧中的空間應(yīng)該被收集。但事實上,pop方法只是減小了索引值,堆棧仍然保持著對那些對象的引用。故32個無用對象不會被GC回收,造成了內(nèi)存滲漏。
java 代碼
public class ObjStack {
private Object[] stack;
private int index;
ObjStack(int indexcount) {
stack = new Object[indexcount];
index = 0;
}
public void push(Object obj) {
stack[index] = obj;
index++;
}
public Object pop() {
index--;
return stack[index];
}
}
public class Pushpop {
public static void main(String[] args) {
int i = 0;
Object tempobj;
//new一個ObjStack對象，并調(diào)用有參構(gòu)造函數(shù)。分配stack Obj數(shù)組的空間大小為64，可以存64個對象，從0開始存儲
ObjStack stack1 = new ObjStack(64);
while (i < 64)
{
tempobj = new Object();//循環(huán)new Obj對象，把每次循環(huán)的對象一一存放在stack Obj數(shù)組中。
stack1.push(tempobj);
i++;
System.out.println("第" + i + "次進棧" + " ");
}
while (i > 32)
{
tempobj = stack1.pop();//這里造成了空間的浪費。
//正確的pop方法可改成如下所指示,當(dāng)引用被返回后,堆棧刪除對他們的引用,因此垃圾收集器在以后可以回收他們。
/*
* public Object pop() {index - -;Object temp = stack [index];stack [index]=null;return temp;}
*/
i--;
System.out.println("第" + (64 - i) + "次出棧" + " ");
}
}
}
6.如何消除內(nèi)存泄漏
雖然Java虛擬機(JVM)及其垃圾收集器(garbage collector，GC)負責(zé)管理大多數(shù)的內(nèi)存任務(wù)，Java軟件程序中還是有可能出現(xiàn)內(nèi)存泄漏。實際上，這在大型項目中是一個常見的問題。避免內(nèi)存泄漏的第一步是要弄清楚它是如何發(fā)生的。本文介紹了編寫Java代碼的一些常見的內(nèi)存泄漏陷阱，以及編寫不泄漏代碼的一些最佳實踐。一旦發(fā)生了內(nèi)存泄漏，要指出造成泄漏的代碼是非常困難的。因此本文還介紹了一種新工具，用來診斷泄漏并指出根本原因。該工具的開銷非常小，因此可以使用它來尋找處于生產(chǎn)中的系統(tǒng)的內(nèi)存泄漏。
垃圾收集器的作用
雖然垃圾收集器處理了大多數(shù)內(nèi)存管理問題，從而使編程人員的生活變得更輕松了，但是編程人員還是可能犯錯而導(dǎo)致出現(xiàn)內(nèi)存問題。簡單地說，GC循環(huán)地跟蹤所有來自“根”對象(堆棧對象、靜態(tài)對象、JNI句柄指向的對象，諸如此類)的引用，并將所有它所能到達的對象標(biāo)記為活動的。程序只可以操縱這些對象;其他的對象都被刪除了。因為GC使程序不可能到達已被刪除的對象，這么做就是安全的。
雖然內(nèi)存管理可以說是自動化的，但是這并不能使編程人員免受思考內(nèi)存管理問題之苦。例如，分配(以及釋放)內(nèi)存總會有開銷，雖然這種開銷對編程人員來說是不可見的。創(chuàng)建了太多對象的程序?qū)韧瓿赏瑯拥墓δ芏鴦?chuàng)建的對象卻比較少的程序更慢一些(在其他條件相同的情況下)。
而且，與本文更為密切相關(guān)的是，如果忘記“釋放”先前分配的內(nèi)存，就可能造成內(nèi)存泄漏。如果程序保留對永遠不再使用的對象的引用，這些對象將會占用并耗盡內(nèi)存，這是因為自動化的垃圾收集器無法證明這些對象將不再使用。正如我們先前所說的，如果存在一個對對象的引用，對象就被定義為活動的，因此不能刪除。為了確保能回收對象占用的內(nèi)存，編程人員必須確保該對象不能到達。這通常是通過將對象字段設(shè)置為null或者從集合(collection)中移除對象而完成的。但是，注意，當(dāng)局部變量不再使用時，沒有必要將其顯式地設(shè)置為null。對這些變量的引用將隨著方法的退出而自動清除。
概括地說，這就是內(nèi)存托管語言中的內(nèi)存泄漏產(chǎn)生的主要原因：保留下來卻永遠不再使用的對象引用。
典型泄漏
既然我們知道了在Java中確實有可能發(fā)生內(nèi)存泄漏，就讓我們來看一些典型的內(nèi)存泄漏及其原因。
全局集合
在大的應(yīng)用程序中有某種全局的數(shù)據(jù)儲存庫是很常見的，例如一個JNDI樹或一個會話表。在這些情況下，必須注意管理儲存庫的大小。必須有某種機制從儲存庫中移除不再需要的數(shù)據(jù)。
這可能有多種方法，但是最常見的一種是周期性運行的某種清除任務(wù)。該任務(wù)將驗證儲存庫中的數(shù)據(jù)，并移除任何不再需要的數(shù)據(jù)。
另一種管理儲存庫的方法是使用反向鏈接(referrer)計數(shù)。然后集合負責(zé)統(tǒng)計集合中每個入口的反向鏈接的數(shù)目。這要求反向鏈接告訴集合何時會退出入口。當(dāng)反向鏈接數(shù)目為零時，該元素就可以從集合中移除了。
緩存
緩存是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于快速查找已經(jīng)執(zhí)行的操作的結(jié)果。因此，如果一個操作執(zhí)行起來很慢，對于常用的輸入數(shù)據(jù)，就可以將操作的結(jié)果緩存，并在下次調(diào)用該操作時使用緩存的數(shù)據(jù)。
緩存通常都是以動態(tài)方式實現(xiàn)的，其中新的結(jié)果是在執(zhí)行時添加到緩存中的。典型的算法是：
檢查結(jié)果是否在緩存中，如果在，就返回結(jié)果。
如果結(jié)果不在緩存中，就進行計算。
將計算出來的結(jié)果添加到緩存中，以便以后對該操作的調(diào)用可以使用。
該算法的問題(或者說是潛在的內(nèi)存泄漏)出在最后一步。如果調(diào)用該操作時有相當(dāng)多的不同輸入，就將有相當(dāng)多的結(jié)果存儲在緩存中。很明顯這不是正確的方法。
為了預(yù)防這種具有潛在破壞性的設(shè)計，程序必須確保對于緩存所使用的內(nèi)存容量有一個上限。因此，更好的算法是：
檢查結(jié)果是否在緩存中，如果在，就返回結(jié)果。
如果結(jié)果不在緩存中，就進行計算。
如果緩存所占的空間過大，就移除緩存最久的結(jié)果。
將計算出來的結(jié)果添加到緩存中，以便以后對該操作的調(diào)用可以使用。
通過始終移除緩存最久的結(jié)果，我們實際上進行了這樣的假設(shè)：在將來，比起緩存最久的數(shù)據(jù)，最近輸入的數(shù)據(jù)更有可能用到。這通常是一個不錯的假設(shè)。
新算法將確保緩存的容量處于預(yù)定義的內(nèi)存范圍之內(nèi)。確切的范圍可能很難計算，因為緩存中的對象在不斷變化，而且它們的引用包羅萬象。為緩存設(shè)置正確的大小是一項非常復(fù)雜的任務(wù)，需要將所使用的內(nèi)存容量與檢索數(shù)據(jù)的速度加以平衡。
解決這個問題的另一種方法是使用java.lang.ref.SoftReference類跟蹤緩存中的對象。這種方法保證這些引用能夠被移除，如果虛擬機的內(nèi)存用盡而需要更多堆的話。
ClassLoader
Java ClassLoader結(jié)構(gòu)的使用為內(nèi)存泄漏提供了許多可乘之機。正是該結(jié)構(gòu)本身的復(fù)雜性使ClassLoader在內(nèi)存泄漏方面存在如此多的問題。ClassLoader的特別之處在于它不僅涉及“常規(guī)”的對象引用，還涉及元對象引用，比如：字段、方法和類。這意味著只要有對字段、方法、類或ClassLoader的對象的引用，ClassLoader就會駐留在JVM中。因為ClassLoader本身可以關(guān)聯(lián)許多類及其靜態(tài)字段，所以就有許多內(nèi)存被泄漏了。
確定泄漏的位置
通常發(fā)生內(nèi)存泄漏的第一個跡象是：在應(yīng)用程序中出現(xiàn)了OutOfMemoryError。這通常發(fā)生在您最不愿意它發(fā)生的生產(chǎn)環(huán)境中，此時幾乎不能進行調(diào)試。有可能是因為測試環(huán)境運行應(yīng)用程序的方式與生產(chǎn)系統(tǒng)不完全相同，因而導(dǎo)致泄漏只出現(xiàn)在生產(chǎn)中。在這種情況下，需要使用一些開銷較低的工具來監(jiān)控和查找內(nèi)存泄漏。還需要能夠無需重啟系統(tǒng)或修改代碼就可以將這些工具連接到正在運行的系統(tǒng)上�？赡茏钪匾氖牵�(dāng)進行分析時，需要能夠斷開工具而保持系統(tǒng)不受干擾。
雖然OutOfMemoryError通常都是內(nèi)存泄漏的信號，但是也有可能應(yīng)用程序確實正在使用這么多的內(nèi)存;對于后者，或者必須增加JVM可用的堆的數(shù)量，或者對應(yīng)用程序進行某種更改，使它使用較少的內(nèi)存。但是，在許多情況下，OutOfMemoryError都是內(nèi)存泄漏的信號。一種查明方法是不間斷地監(jiān)控GC的活動，確定內(nèi)存使用量是否隨著時間增加。如果確實如此，就可能發(fā)生了內(nèi)存泄漏。
拓展：
java垃圾回收機制是怎樣的
手動管理內(nèi)存
在介紹現(xiàn)代版的垃圾回收之前，我們先來簡單地回顧下需要手動地顯式分配及釋放內(nèi)存的那些日子。如果你忘了去釋放內(nèi)存，那么這塊內(nèi)存就無法重用了。這塊內(nèi)存被占有了卻沒被使用。這種場景被稱之為內(nèi)存泄露。
下面是用C寫的一個手動管理內(nèi)存的簡單例子：
int send_request()
{
size_t n = read_size();
int *elements = malloc(n * sizeof(int));
if(read_elements(n, elements) < n)
{ // elements not freed! return -1; } // … free(elements)
return 0;}
可以看到，你很容易就會忘了釋放內(nèi)存。內(nèi)存泄露曾經(jīng)是個非常普遍的問題。你只能通過不斷地修復(fù)自己的代碼來與它們進行抗?fàn)�。因此，需要有一種更優(yōu)雅的方式來自動釋放無用內(nèi)存，以便減少人為錯誤的可能性。這種自動化過程又被稱為垃圾回收(簡稱GC)。
智能指針
自動垃圾回收早期的一種實現(xiàn)便是引用計數(shù)。你知曉每一個對象被引用了幾次，當(dāng)計數(shù)器歸0的時候，這個對象就可以被安全地回收掉了。C++的共享指針就是一個非常著名的例子：
11int send_request() { size_t n = read_size(); stared_ptrelements = make_shared(); if(read_elements(n, elements) < n) { return -1; } return 0;}
我們使用的sharedptr會記錄這個對象被引用的次數(shù)。如果你將它傳遞給別人則計數(shù)加一，當(dāng)它離開了作用域后便會減一。一旦這個計數(shù)為0，sharedptr會自動地刪除底層對應(yīng)的vector。當(dāng)然這只是個示例，因為也有讀者指出來了，這個在現(xiàn)實中是不太可能出現(xiàn)的，但作為演示是足夠了。
自動內(nèi)存管理
在上面的C++代碼中，我們還得顯式地聲明我們需要使用內(nèi)存管理。那如果所有的對象都采用這個機制會怎樣呢?那簡直就太方便了，這樣開發(fā)人員便無需 考慮清理內(nèi)存的事情了。運行時會自動知曉哪些內(nèi)存不再使用了，然后釋放掉它。也就是說，它自動地回收了這些垃圾。第一代的垃圾回收器是1959年Lisp 引入的，這項技術(shù)迄今為止一直在不斷演進。
引用計數(shù)
剛才我們用C++的共享指針?biāo)菔镜南敕ǹ梢詰?yīng)用到所有的對象上來。許多語言比如說Perl, Python以及PHP，采用的都是這種方式。這個通過一張圖可以很容易說明：
綠色的云代表的是程序中仍在使用的對象。從技術(shù)層面上來說，這有點像是正在執(zhí)行的某個方法里面的局部變量，亦或是靜態(tài)變量之類的。不同編程語言的情況可能會不一樣，因此這并不是我們關(guān)注的重點。
藍色的圓圈代表的是內(nèi)存中的對象，可以看到有多少對象引用了它們�；疑珗A圈的對象是已經(jīng)沒有任何人引用的了。因此，它們屬于垃圾對象，可以被垃圾回收器清理掉。
看起來還不錯對吧?沒錯，不過這里存在著一個重大的缺陷。很容易會出現(xiàn)一些孤立的環(huán)，它們中的對象都不在任何域內(nèi)，但彼此卻互相引用導(dǎo)致引用數(shù)不為0。下面便是一個例子：
看到了吧，紅色部分其實就是應(yīng)用程序不再使用的垃圾對象。由于引用計數(shù)的缺陷，因此會存在內(nèi)存泄露。
有幾種方法可以解決這一問題，比如說使用特殊的“弱”引用，或者使用一個特殊的算法回收循環(huán)引用。之前提到的Perl,Python以及PHP等語言，都是使用類似的方法來回收循環(huán)引用的，不過這已經(jīng)超出本文講述的范圍了。我們準(zhǔn)備詳細介紹下JVM所采用的方法。
標(biāo)記刪除
首先，JVM對于對象可達性的定義要明確一些。它可不像前面那樣用綠色的云便含煳了事的，而是有著非常明確及具體的垃圾回收根對象(Garbage Collection Roots)的定義：
局部變量
活動線程
靜態(tài)字段
JNI引用
其它(后面將會討論到)
JVM通過標(biāo)記刪除的算法來記錄所有可達(存活)對象，同時確保不可達對象的那些內(nèi)存能夠被重用。這包含兩個步驟：
標(biāo)記是指遍歷所有可達對象，然后在本地內(nèi)存中記錄這些對象的信息
刪除會確保不可達對象的內(nèi)存地址可以在下一次內(nèi)存分配中使用。
JVM中的不同GC算法，比如說Parallel Scavenge，Parallel Mark+Copy， CMS都是這一算法的不同實現(xiàn)，只是各階段略有不同而已，從概念上來講仍然是對應(yīng)著上面所說的那兩個步驟。
這種實現(xiàn)最重要的就是不會再出現(xiàn)泄露的對象環(huán)了：
缺點就是應(yīng)用程序的線程需要被暫停才能完成回收，如果引用一直在變的話你是無法進行計數(shù)的。這個應(yīng)用程序被暫停以便JVM可以收拾家務(wù)的情況又被稱為Stop The World pause(STW)。這種暫停被觸發(fā)的可能性有很多，不過垃圾回收應(yīng)該是最常見的一種。
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