垃圾清理势在必行——Java垃圾收集算法

• 全局集合

  在大的应用程序中有某种全局的数据储存库是很常见的，例如一个JNDI树或一个会话表。在这些情况下，必须注意管理储存库的大小。必须有某种机制从储存库中移除不再需要的数据。

  这可能有多种方法，但是最常见的一种是周期性运行的某种清除任务。该任务将验证储存库中的数据，并移除任何不再需要的数据。

  另一种管理储存库的方法是使用反向链接(referrer)计数。然后集合负责统计集合中每个入口的反向链接的数目。这要求反向链接告诉集合何时会退出入口。当反向链接数目为零时，该元素就可以从集合中移除了。

  缓存

  缓存是一种数据结构，用于快速查找已经执行的操作的结果。因此，如果一个操作执行起来很慢，对于常用的输入数据，就可以将操作的结果缓存，并在下次调用该操作时使用缓存的数据。

  缓存通常都是以动态方式实现的，其中新的结果是在执行时添加到缓存中的。典型的算法是：

  检查结果是否在缓存中，如果在，就返回结果。

  如果结果不在缓存中，就进行计算。

  将计算出来的结果添加到缓存中，以便以后对该操作的调用可以使用。

  该算法的问题(或者说是潜在的内存泄漏)出在最后一步。如果调用该操作时有相当多的不同输入，就将有相当多的结果存储在缓存中。很明显这不是正确的方法。

  为了预防这种具有潜在破坏性的设计，程序必须确保对于缓存所使用的内存容量有一个上限。因此，更好的算法是：

  检查结果是否在缓存中，如果在，就返回结果。

  如果结果不在缓存中，就进行计算。

  如果缓存所占的空间过大，就移除缓存最久的结果。

  将计算出来的结果添加到缓存中，以便以后对该操作的调用可以使用。

  通过始终移除缓存最久的结果，我们实际上进行了这样的假设：在将来，比起缓存最久的数据，最近输入的数据更有可能用到。这通常是一个不错的假设。

  新算法将确保缓存的容量处于预定义的内存范围之内。确切的范围可能很难计算，因为缓存中的对象在不断变化，而且它们的引用包罗万象。为缓存设置正确的大小是一项非常复杂的任务，需要将所使用的内存容量与检索数据的速度加以平衡。

  解决这个问题的另一种方法是使用java.lang.ref.SoftReference类跟踪缓存中的对象。这种方法保证这些引用能够被移除，如果虚拟机的内存用尽而需要更多堆的话。

  ClassLoader

  Java ClassLoader结构的使用为内存泄漏提供了许多可乘之机。正是该结构本身的复杂性使ClassLoader在内存泄漏方面存在如此多的问题。ClassLoader的特别之处在于它不仅涉及“常规”的对象引用，还涉及元对象引用，比如：字段、方法和类。这意味着只要有对字段、方法、类或ClassLoader的对象的引用，ClassLoader就会驻留在JVM中。因为ClassLoader本身可以关联许多类及其静态字段，所以就有许多内存被泄漏了。

  确定泄漏的位置

  通常发生内存泄漏的第一个迹象是：在应用程序中出现了OutOfMemoryError。这通常发生在您最不愿意它发生的生产环境中，此时几乎不能进行调试。有可能是因为测试环境运行应用程序的方式与生产系统不完全相同，因而导致泄漏只出现在生产中。在这种情况下，需要使用一些开销较低的工具来监控和查找内存泄漏。还需要能够无需重启系统或修改代码就可以将这些工具连接到正在运行的系统上。可能最重要的是，当进行分析时，需要能够断开工具而保持系统不受干扰。

  虽然OutOfMemoryError通常都是内存泄漏的信号，但是也有可能应用程序确实正在使用这么多的内存;对于后者，或者必须增加JVM可用的堆的数量，或者对应用程序进行某种更改，使它使用较少的内存。但是，在许多情况下，OutOfMemoryError都是内存泄漏的信号。一种查明方法是不间断地监控GC的活动，确定内存使用量是否随着时间增加。如果确实如此，就可能发生了内存泄漏。

  （出处：急速软件下载学院）

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