找出内存泄漏另一方法

程序有内存泄漏的第一个迹象通常是它抛出一个 OutOfMemoryError，或者因为频繁的垃圾收集而表现出糟糕的性能。幸运的是，垃圾收集可以提供能够用来诊断内存泄漏的大量信息。如果以 -verbose:gc 或者 -Xloggc 选项调用 JVM，那么每次 GC 运行时在控制台上或者日志文件中会打印出一个诊断信息，包括它所花费的时间、当前堆使用情况以及恢复了多少内存。记录 GC 使用情况并不具有干扰性，因此如果需要分析内存问题或者调优垃圾收集器，在生产环境中默认启用 GC 日志是值得的。

有工具可以利用 GC 日志输出并以图形方式将它显示出来，JTune 就是这样的一种工具（请参阅 参考资料）。观察 GC 之后堆大小的图，可以看到程序内存使用的趋势。对于大多数程序来说，可以将内存使用分为两部分：baseline 使用和 current load 使用。对于服务器应用程序，baseline 使用就是应用程序在没有任何负荷、但是已经准备好接受请求时的内存使用，current load 使用是在处理请求过程中使用的、但是在请求处理完成后会释放的内存。只要负荷大体上是恒定的，应用程序通常会很快达到一个稳定的内存使用水平。如果在应用程序已经完成了其初始化并且负荷没有增加的情况下，内存使用持续增加，那么程序就可能在处理前面的请求时保留了生成的对象。

图 1 显示  GC 之后应用程序堆大小随着时间的变化图。上升趋势是存在内存泄漏的警示信号。（在真实的应用程序中，坡度不会这么大，但是在收集了足够长时间的 GC 数据后，上升趋势通常会表现得很明显。）

确信有了内存泄漏后，下一步就是找出哪种对象造成了这个问题。所有内存分析器都可以生成按照对象类进行分解的堆快照。有一些很好的商业堆分析工具，但是找出内存泄漏不一定要花钱买这些工具 —— 内置的 hprof 工具也可完成这项工作。要使用 hprof 并让它跟踪内存使用，需要以 -Xrunhprof:heap=sites 选项调用 JVM。

清单 3 显示分解了应用程序内存使用的 hprof 输出的相关部分。（hprof 工具在应用程序退出时，或者用 kill -3 或在 Windows 中按 Ctrl+Break 时生成使用分解。）注意两次快照相比，Map.Entry、Task 和 int[] 对象有了显著增加。

请参阅 清单 3。

清单 4 展示了 hprof 输出的另一部分，给出了 Map.Entry 对象的分配点的调用堆栈信息。这个输出告诉我们哪些调用链生成了 Map.Entry 对象，并带有一些程序分析，找出内存泄漏来源一般来说是相当容易的。

TRACE 300446:
	java.util.HashMap$Entry.<init>(<Unknown Source>:Unknown line)
	java.util.HashMap.addEntry(<Unknown Source>:Unknown line)
	java.util.HashMap.put(<Unknown Source>:Unknown line)
	java.util.Collections$SynchronizedMap.put(<Unknown Source>:Unknown line)
	com.quiotix.dummy.MapLeaker.newTask(MapLeaker.java:48)
	com.quiotix.dummy.MapLeaker.main(MapLeaker.java:64)