JAVA内存泄漏，走开！

　　原文地址:
　　http://dev2dev.bea.com/pub/a/2005/06/memory_leaks.html

　　中文地址:
　　http://www.matrix.org.cn/resource/article/43/43639_Memory_Leaks.html

摘要
　　尽管java虚拟机和垃圾回收机制管理着大部分的内存事务，但是在java软件中还是可能存在内存泄漏的情况。的确，在大型工程中，内存泄漏是一个普遍问题。避免内存泄漏的第一步，就是要了解他们发生的原因。这篇文章就是要介绍一些常见的缺陷，然后提供一些非常好的实践例子来指导你写出没有内存泄漏的代码。一旦你的程序存在内存泄漏，要查明代码中引起泄漏的原因是很困难的。同时这篇文章也要介绍一个新的工具来查找内存泄漏，然后指明发生的根本原因。这个工具容易上手，可以让你找到产品级系统中的内存泄漏。

垃圾回收（GC）的角色
　　虽然垃圾回收关心着大部分的问题，包括内存管理，使得程序员的任务显得更加轻松，但是程序员还是可能犯些错误导致内存泄漏问题。GC(垃圾回收)通过递归对所有从“根”对象(堆栈中的对象，静态数据成员，JNI句柄等等)继承下来的引用进行工作，然后标记所有可以访问的活动着的对象。而这些对象变成了程序唯一能够操纵的对象，其他的对象都被释放了。因为GC使得程序不能够访问那些被释放的对象，所以这样做是安全的。

　　内存管理可以说是自动的，但是这并没有让程序员脱离内存管理问题。比方说，对于内存的分配（还有释放）总是存在一定的开销，尽管这些开销对程序员来说是隐含的。一个程序如果创建了很多对象，那么它就要比完成相同任务而创建了较少对象的程序执行的速度慢（如果其他的条件都相同）。

　　文章更多想说的，导致内存泄漏主要的原因是，先前申请了内存空间而忘记了释放。如果程序中存在对无用对象的引用，那么这些对象就会驻留内存，消耗内存，因为无法让垃圾回收器验证这些对象是否不再需要。正如我们前面看到的，如果存在对象的引用，这个对象就被定义为“活动的”，同时不会被释放。要确定对象所占内存将被回收，程序员就要务必确认该对象不再会被使用。典型的做法就是把对象数据成员设为null或者从集合中移除该对象。注意，当局部变量不需要时，不需明显的设为null，因为一个方法执行完毕时，这些引用会自动被清理。

　　从更高一个层次看，这就是所有存在内存管的语言对内存泄漏所考虑的事情，剩余的对象引用将不再会被使用。

典型的泄漏
　　既然我们知道了在java中确实会存在内存泄漏，那么就让我们看一些典型的泄漏，并找出他们发生的原因。

全局集合
　　在大型应用程序中存在各种各样的全局数据仓库是很普遍的，比如一个JNDI-tree或者一个session table。在这些情况下，注意力就被放在了管理数据仓库的大小上。当然是有一些适当的机制可以将仓库中的无用数据移除。

　　可以有很多不同的解决形式，其中最常用的是一种周期运行的清除作业。这个作业会验证仓库中的数据然后清除一切不需要的数据。

　　另一个办法是计算引用的数量。集合负责跟踪集合中每个元素的引用者数量。这要求引用者通知集合什么时候已经对元素处理完毕。当引用者的数目为零时，就可以移除集合中的相关元素。

高速缓存
　　高速缓存是一种用来快速查找已经执行过的操作结果的数据结构。因此，如果一个操作执行很慢的话，你可以先把普通输入的数据放入高速缓存，然后过些时间再调用高速缓存中的数据。
高速缓存多少还有一点动态实现的意思，当数据操作完毕，又被送入高速缓存。一个典型的算法如下所示：
　　１． 检查结果是否在高速缓存中，存在则返回结果；
　　２． 如果结果不在，那么计算结果；
　　３． 将结果放入高速缓存，以备将来的操作调用。

　　这个算法的问题（或者说潜在的内存泄漏）在最后一步。如果操作是分别多次输入，那么存入高速缓存的内容将会非常大。很明显这个方法不可取。

　　为了避免这种潜在的致命错误设计，程序就必须确定高速缓存在他所使用的内存中有一个上界。因此，更好的算法是：
　　１． 检查结果是否在高速缓存中，存在则返回结果；
　　２． 如果结果不在，那么计算结果；
　　３． 如果高速缓存所占空间过大，移除缓存中旧的结果；
　　４． 将结果放入高速缓存，以备将来的操作调用。

　　通过不断的从缓存中移除旧的结果，我们可以假设，将来，最新输入的数据可能被重用的几率要远远大于旧的结果。这通常是一个不错的设想。

　　这个新的算法会确保高速缓存的容量在预先确定的范围内。精确的范围是很难计算的，因为缓存中的对象存在引用时将继续有效。正确的划分高速缓存的大小是一个复杂的任务，你必须权衡可使用内存大小和数据快速存取之间的矛盾。

　　另一个解决这个问题的途径是使用java.lang.ref.SoftReference类来将对象放入高速缓存。这个方法可以保证当虚拟机用完内存或者需要更多堆的时候，可以释放这些对象的引用。

类装载器
　　Java类装载器创建就存在很多导致内存泄漏的漏洞。由于类装载器的复杂结构，使得很难得到内存泄漏的透视图。这些困难不仅仅是由于类装载器只与“普通的”对象引用有关，同时也和对象内部的引用有关，比如数据变量，方法和各种类。这意味着只要存在对数据变量，方法，各种类和对象的类装载器，那么类装载器将驻留在JVM中。既然类装载器可以同很多的类关联，同时也可以和静态数据变量关联，那么相当多的内存就可能发生泄漏。

Figure 1. The JRockit Management Console

　　管理控制台甚至可以配置成在堆使用量出现问题（或者其他的事件发生）时向你发送邮件。这个显然使得监控内存泄漏更加容易。

内存泄漏探测工具
　　有很多专门的内存泄漏探测工具。其中The JRockit Memory Leak Detector可以供来观察内存泄漏也可以针对性地找到泄漏的原因。这个强大的工具被紧密地集成在JRockit JVM中，可以提供最低可能的内存事务也可以轻松的访问虚拟机的堆。

　　既然JRockit Memory Leak Detector是被集成到JVM中的，那么以上两种缺点就不再存在。首先，大部分的处理和分析都是在JVM中完成的，所以就不再需要传送或重建任何数据。处理也可以建立在垃圾回收器的基础上，即提高速度。再有，内存泄漏侦测器可以同一个运行的JVM关联和分离，只要JVM在开始的时候伴随着 –Xmanagement选项（通过远程JMX接口允许监听和管理JVM）。当工具分离以后，工具不会遗留任何东西在JVM中；JVM就可以全速运行代码就好像工具关联之前一样。

趋势分析
　　让我们更深一步来观察这个工具，了解他如何捕捉到内存泄漏。在你了解到代码中存在内存泄漏，第一步就是尝试计算出什么数据在泄漏——哪个对象类导致泄露。The JRockit Memory Leak Detector通过在垃圾回收的时候，计算每个类所包含的现有的对象来达到目的。如果某一个类的对象成员数目随着时间增长（增长率），那么这里很可能存在泄漏。

Figure 2. The trend analysis view of the Memory Leak Detector

　　因为一个泄漏很可能只是像水滴一样小，所以趋势分析必须运行足够长的一段时间。在每个短暂的时间段里，局部类的增加会使得泄漏发生推迟。但是，内存事务是非常小的（最大的内存事务是由在每个垃圾回收时从JRockit向内存泄漏探测器发送的一个数据包组成的）。内存事务不应该成为任何系统的问题——甚至一个在产品阶段全速运行的程序。
一开始，数字会有很大的跳转，随时间的推进，这些数字会变得稳定，而后显示哪些类会不断的增大。

Figure 3. Sample view of the type graph as seen in the tool

向后工作
　　自从开始我们就一直着眼于对象类，而不是单独的对象，我们不知道那个Hashtable存在泄漏。如果我们可以找出所有的Hashtable在系统中有多大，我们可以假设最大的那个Hashtable存在泄漏（因为它可以聚集足够的泄漏而变得很大）。因此，所有Hashtable，同时有和所有他们所涉及的数据，可以帮助我们查明导致泄露的精确的Hashtable。

Figure 4. Screenshot of the list of Hashtable objects and the size of the data they are holding live

　　计算一个对象所涉及的数据的开销是非常大的（这要求引用图表伴随着那个对象作为根运行）而且如果对每一个对象都这样处理，就需要很多时间。知道一些关于Hashtable内部的实现机制可以带来捷径。在内部，一个Hashtable有一个Hashtable的数组入口。数组的增长伴随着Hashtable中对象的增长。因此，要找到最大的Hashtable，我们可以把搜索限制在寻找包含Hashtable引用入口的最大的数组。这样就更快捷了。

Figure 5. Screenshot of the listing of the largest Hashtable entry arrays, as well as their sizes.

向下深入
　　当我们发现了存在泄漏的Hashtable的实例，就可以顺藤摸瓜找到其他的引用这些Hashtable的实例，然后用上面的方法来找到是那个Hashtable存在问题。

Figure 6. This is what an instance graph can look like in the tool.

　　举个例子，一个Hashtable可以有一个来自MyServer的对象的引用，而MyServer包含一个activeSessions数据成员。这些信息就足够深入代码找出问题所在。

Figure 7. Inspecting an object and its references to other objects

找出分配点
　　当发现了内存泄漏问题，找到那些泄漏的对象在何处是非常有用的。也许没有足够的信息知道他们同其他相关对象之间的联系，但是关于他们在那里被创建的信息还是很有帮助的。当然，你不会愿意创建一个工具来打印出所有分配的堆栈路径。你也不会愿意在模拟环境中运行程序只是为了捕捉到一个内存泄漏。

　　有了JRockit Memory Leak Detector，程序代码可以动态的在内存分配出创建堆栈路径。这些堆栈路径可以在工具中累积，分析。如果你不启用这个工具，这个特征就不会有任何消耗，这就意味着时刻准备着开始。当需要分配路径时，JRockit的编译器可以让代码不工作，而监视内存分配，但只对需要的特定类有效。更好的是，当做完数据分析后，生成的机械代码会完全被移除，不会引起任何执行上的效率衰退。

Figure 8. The allocation stack traces for String during execution of a sample program

总结
　　内存泄漏查找起来非常困难，文章中的一些避免泄漏的好的实践，包括了要时刻记住把什么放进了数据结构中，更接近的监视内存中意外的增长。

　　我们同时也看到了JRockit Memory Leak Detector是如何捕捉产品级系统中的内存泄漏的。该工具通过三步的方法发现泄漏。一，通过趋势分析发现那些对象类存在泄漏；二，找出同泄漏对象相关的其他类；三，向下发掘，观察独立的对象之间是如何相互联系的。同时，该工具也可以动态的，找出所有内存分配的堆栈路径。利用这三个特性，将该工具紧紧地集成在JVM中，那么就可以安全的，有效的捕捉和修复内存泄漏了。

资源
　　JRockit Tools Download
　　BEA JRockit 5.0 Documentation
　　New Features and Tools in JRockit 5.0
　　BEA JRockit DevCenter

Staffan Larsen是JRockit项目的工程师之一，这个项目是在1998年底他与别人联合创建的。