内存溢出和内存泄漏

Posted 2023-04-28

参考技术A 内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。

内存泄露 memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。

memory leak会最终会导致out of memory！

一，常见的内存溢出情况：
1，加载图片过大，超出所申请的内存
解决方法：

（1）对图片进行压缩处理（不推荐，图片多起来，你再怎么压缩也是要耗很大的内存）

（2）使用第三方加载图片框架（推荐，开源，省时又省事）Glide ,Picasso ,Fresco等

（3）减少Bitmap对象的引用，并及时的回收

2，对象引用没及时回收，导致堆积，超出所申请的内存
解决方法：

（1）动态回收内存

（2）对像引用采用软引用（方便内能够对此进行回收）

（3）对象复用，存在的对象不要重复多次new它，应该循环利用

（4）注意对象复用的生命周期（static和程序进程一样长）

（5）单例模式的合理使用，单例模式避免重复创建对象，但也注意他的生命周期和程序进程一样长容易因为持有的对象没有正常回收导致内存泄漏

（6）监听器不使用时及时注销

（7）尽量减少抽象对象的使用

3，页面持有内存，没有及时回收
（1）Activity，fragment页面：

（2）webview页面

4，无用服务后台持续运作，占用过多内存
（1）用完及时关闭

二，常见的内存泄漏情况：
1，Handler 引发内存泄漏
（1）handler发送的Message未被处理，那么该Message及发送它的Handler对象都会被线程一直持有，由于Handler属于TLS（Thread Local Storage）变量，生命周期和Activity是不一致的。如果Handler是我们的Activity类的非静态内部类，Handler就会持有Acitvity的强引用,此时该Activity退出时无法进行内存回收，造成内存泄漏。

解决方法：

将Handler声明为静态内部类和软引用，这样它就不会持有外部类的引用了，Handler的生命周期就与Activity无关了。声明时context采用Application的Context,销毁Acitvity时处理掉队列中的消息。

2，单例模式引发内存泄漏
（1）单例模式的静态属性，使它的生命周期和应用一样长，如果让单例引用Activity的强引用，Activity无法gc,就会导致内存泄漏。

解决方法：

所以在创建单例时，构造函数里对Activity 的context引用换成 ApplicationContext

3，匿名内部类引起内存泄漏
（1）activity ,fragment 或者view中使用匿名类，匿名类对象会持有Activity，Fragment，View的引用，如果引用传到异步线程中，异步线程和Activityt生命周期不一致的时候，就会造成Activity的泄漏。

解决方法：能直接声明内部类引用就减少匿名内部类的引用。尽量不把匿名内部类用到异步线程中去

4，WebView 引起的内存泄漏
（1）webview解析网页时会申请Natvie堆内存用于保存页面元素，当页面较复杂时，会有很大的内存占用。如果包含图片，内存占用会更严重，并且打开新页面时，为了能快速回退，之前页面内存也不会释放。或者是退出Activity页面时，webview还在处理网络数据，持有Activity的引用时会导致Activity不能被Gc也会造成内存泄漏。

解决方法：

webview采用动态添加，onDestroy时移除，和销毁webview。

5，集合引发的内存泄漏
（1）把对象的引用加入集合容器中，当我们不再需要该对象时，并没有把它的引用从集合中清理掉，当集合中的内容过大的时候，并且是static的时候就造成了内存泄漏。

解决方法：

在onDestory中清空；

6，其他引发内存泄漏
（1）构造Adapter时，没有使用缓存的convertView

（2）Bitmap在不使用的时候没有使用recycle()释放内存

（3）线程未终止造成内存泄漏

（4）对象的注册与反注册没有成对出现造成的内存泄漏；比如注册广播接收器，注册观察者等

（5）不要在执行频率很高的方法或者循环中创建对象。

本文整理自以下两篇文章
原文链接： https://blog.csdn.net/lililijunwhy/article/details/87966337
原文链接： https://blog.csdn.net/sasafeng/article/details/8559992

内存泄漏和内存溢出

1、内存泄漏memory leak :是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄漏似乎不会有大的影响，但内存泄漏堆积后的后果就是内存溢出。
2、内存溢出 out of memory :指程序申请内存时，没有足够的内存供申请者使用，或者说，给了你一块存储int类型数据的存储空间，但是你却存储long类型的数据，那么结果就是内存不够用，此时就会报错OOM,即所谓的内存溢出。
3、二者的关系

1. 内存泄漏的堆积最终会导致内存溢出
2. 内存溢出就是你要的内存空间超过了系统实际分配给你的空间，此时系统相当于没法满足你的需求，就会报内存溢出的错误。
3. 内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问（也许你把它的地址给弄丢了），而系统也不能再次将它分配给需要的程序。就相当于你租了个带钥匙的柜子，你存完东西之后把柜子锁上之后，把钥匙丢了或者没有将钥匙还回去，那么结果就是这个柜子将无法供给任何人使用，也无法被垃圾回收器回收，因为找不到他的任何信息。
4. 内存溢出：一个盘子用尽各种方法只能装4个果子，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出。比方说栈，栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生空间溢出，称为下溢。就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出。说白了就是我承受不了那么多，那我就报错，

4、内存泄漏的分类（按发生方式来分类）

1. 常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。
2. 偶发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境，偶发性的也许就变成了常发性的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。
3. 一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次，或者由于算法上的缺陷，导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如，在类的构造函数中分配内存，在析构函数中却没有释放该内存，所以内存泄漏只会发生一次。
4. 隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存，但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏，因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序，需要运行几天，几周甚至几个月，不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以，我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。

5、内存溢出的原因及解决方法：

1. 内存溢出原因：
   1.内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；
   2.集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收；
   3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；
   4.使用的第三方软件中的BUG；
   5.启动参数内存值设定的过小

2. 内存溢出的解决方案：
   第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存。(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加。)

   第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。

   第三步，对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。

重点排查以下几点：
1.检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。

2.检查代码中是否有死循环或递归调用。

3.检查是否有大循环重复产生新对象实体。

4.检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。

5.检查List、MAP等集合对象是否有使用完后，未清除的问题。List、MAP等集合对象会始终存有对对象的引用，使得这些对象不能被GC回收。

第四步，使用内存查看工具动态查看内存使用情况

参考：
https://blog.csdn.net/u012060033/article/details/90813762
https://blog.csdn.net/ruiruihahaha/article/details/70270574?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase