1. 概述

在 Java 应用程序中，内存泄漏会导致严重的性能下降和系统故障。开发人员必须了解内存泄漏的发生原因以及如何识别和解决它们。

在本教程中，我们将提供一个使用失效的监听器问题作为示例来创建 Java 内存泄漏的指南。我们还将讨论各种检测内存泄漏的方法，包括日志记录、分析、详细垃圾回收和堆转储。

2. 构造内存泄漏

我们将考虑失效的监听器问题作为内存泄漏的示例。这是学习Java中内存分配和垃圾回收的一个很好的方式。

让我们创建一个应用程序，向已登录并订阅我们的服务的用户发送随机电影名言。这个应用程序非常简单，一次只能为一个用户提供服务：

public static void main(String[] args) {
    while (true) {
        User user = generateUser();
        logger.debug("{} logged in", user.getName());
        user.subscribe(movieQuoteService);
        userUsingService();
        logger.debug("{} logged out", user.getName());
    }
}

_UserGenerator _是一个简单的类，提供无限的随机用户。我们将使用 Datafaker 进行随机化：

public class UserGenerator {

    private final static Faker faker = new Faker();

    public static User generateUser() {
        System.out.println("Generating user");
        String name = faker.name().fullName();
        String email = faker.internet().emailAddress();
        String phone = faker.phoneNumber().cellPhone();
        String street = faker.address().streetAddress();
        String city = faker.address().city();
        String state = faker.address().state();
        String zipCode = faker.address().zipCode();
        return new User(name, email, phone, street, city, state, zipCode);
    }
}

用户与我们的服务之间的关系将基于观察者模式。因此，_Users _可以订阅服务，我们的 MovieQuoteService 将向用户更新新的电影名言。

此示例的主要问题是，_Users _从未从服务中取消订阅。 这会导致内存泄漏，即使用户超出了范围，也不能通过垃圾收集器删除它们，因为服务保留了它们的引用。

我们可以明确取消订阅用户来减轻此问题，这将起作用。但是，最好的解决方案是使用 WeakReferences 来自动化此过程。

3. 检测内存泄漏

在上一节中，我们创建了一个存在严重问题的应用程序——内存泄漏。尽管这个问题可能是灾难性的，但通常很难检测到。

3.1. 日志记录

让我们从最简单的方法开始，使用日志记录来查找系统中的问题。这不是检测内存泄漏的最高级方法，但它易于使用，可能有助于发现异常。

在运行我们的服务时，日志输出会显示用户活动：

21:58:24.280 [pool-1-thread-1] DEBUG c.b.lapsedlistener.MovieQuoteService - New quote: Go ahead, make my day.
21:58:24.358 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Earl Runolfsdottir logged in
21:58:24.358 [main] DEBUG c.b.lapsedlistener.MovieQuoteService - Current number of subscribed users: 0
21:58:24.371 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Earl Runolfsdottir logged out
21:58:24.372 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Barbra Rosenbaum logged in
21:58:24.372 [main] DEBUG c.b.lapsedlistener.MovieQuoteService - Current number of subscribed users: 1
21:58:24.383 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Barbra Rosenbaum logged out
21:58:24.383 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Leighann McCullough logged in
21:58:24.383 [main] DEBUG c.b.lapsedlistener.MovieQuoteService - Current number of subscribed users: 2
21:58:24.396 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Leighann McCullough logged out
21:58:24.397 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Mr. Charlie Keeling logged in
21:58:24.397 [main] DEBUG c.b.lapsedlistener.MovieQuoteService - Current number of subscribed users: 3
21:58:24.409 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Mr. Charlie Keeling logged out
21:58:24.410 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Alvin O'Connell logged in
21:58:24.410 [main] DEBUG c.b.lapsedlistener.MovieQuoteService - Current number of subscribed users: 4
21:58:24.423 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Alvin O'Connell logged out
21:58:24.423 [main] DEBUG c.b.l.LapsedListenerRunner - Tracey Stoltenberg logged in
21:58:24.423 [main] DEBUG c.b.lapsedlistener.MovieQuoteService - Current number of subscribed users: 5

我们可以在上面的片段中注意到一个有趣的事情。如前所述，我们的应用程序一次只能处理一个用户。

因此，只有一个用户可以订阅我们的服务。与此同时，日志显示订阅者的数量超过了这个值。 进一步阅读提供了更多证据，证明我们的系统存在问题。

尽管日志没有显示问题发生的地方，但这是防止系统出现问题的第一步。

3.2. 性能分析

与前一个步骤一样，此步骤旨在找到正在运行的应用程序中的异常。然而，性能分析器 可以显著简化对正在运行的应用程序的内存占用的监控。

首先要注意的是，随着时间的推移，使用的内存单调增加。 这并不总是内存泄漏的标志。然而，在像我们这样的应用程序上，内存使用的增加可能是我们有问题的一个很好的迹象。

我们将使用 JConsole 分析器。这是一个基本的分析器，但它提供了所有所需的功能，并包含在每个 JDK 分发中。另外，它很容易在任何系统上启动：

$ jconsole

让我们启动应用程序，看看 JConsole 会告诉我们什么。在启动应用程序后，其内存消耗增加：

然而，内存使用并不总是内存泄漏的迹象。

让我们尝试提示垃圾收集器清理一些死亡对象：

如我们所见，垃圾收集器工作得相当好，清理了一些空间。因此，我们可以假设我们根本没有任何问题。然而，让我们看看 Old Generation。这是应用程序中一些对象经过几次垃圾回收后依然存在的空间。我们可以看到它的大小不断增加：

一个解释是，除了用户之外，我们还有引用。我们的应用程序中没有存储引用的引用，所以垃圾收集器在清理它们时没有问题。与此同时，我们的服务保留了对每个用户的引用，阻止它们被垃圾收集，并将它们提升到 Old Generation：

尽管垃圾收集器定期清理，但很明显，总体内存消耗随着时间的推移在增长。我们在几分钟内从大约 10 MB 增加到了 30 MB。 在服务器上，这可能几个小时甚至几天都不会造成任何问题。如果服务器定期重启，我们可能永远不会看到 OutOfMemoryError：

我们在 old generation 中也有同样的情况：内存消耗只是在增长。对于我们这样的应用程序，一次只能为一个用户提供服务，这是一个问题的迹象。

3.3. 查看详细垃圾回收日志

[0.004s][info][gc] Using G1
[0.210s][info][gc] GC(0) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 23M->6M(392M) 1.693ms
[33.169s][info][gc] GC(1) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 38M->7M(392M) 1.994ms
[250.890s][info][gc] GC(2) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 203M->16M(392M) 11.420ms
[507.259s][info][gc] GC(3) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 228M->25M(392M) 14.321ms
[786.181s][info][gc] GC(4) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 229M->33M(392M) 17.410ms
[1073.277s][info][gc] GC(5) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 241M->41M(392M) 11.251ms
[1341.717s][info][gc] GC(6) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 241M->48M(392M) 17.132ms

3.4. 堆转储

4. 结论