


Memahami Kebocoran Memori Java Menggunakan JHat
Mencari kebocoran memori di Java boleh menjadi tugas yang sukar. Walau bagaimanapun, dengan memanfaatkan alatan khusus seperti JHat, anda boleh mengenal pasti dan menyelesaikan isu ini dengan berkesan.
Satu pendekatan biasa ialah menganalisis longgokan timbunan yang diambil daripada JVM. Selepas memuatkan longgokan timbunan ke dalam JHat, cari objek yang mempunyai saiz besar atau dirujuk oleh banyak objek lain. Untuk mengenal pasti kemungkinan kebocoran memori, anda boleh:
- Cari Objek Besar: Gunakan tab "Objek" dalam JHat untuk mengisih objek mengikut saiz. Ini membolehkan anda mengenal pasti objek yang mungkin bertanggungjawab untuk penggunaan memori yang ketara.
- Kenalpasti Akar Berpotensi: Periksa tab "Dikekalkan" untuk menentukan rujukan yang mengekalkan objek hidup. Ini boleh membantu anda memahami punca kebocoran memori dan mengenal pasti punca utama.
Dalam kes di mana peta besar disyaki menyebabkan kebocoran, anda boleh menggunakan teknik berikut:
- Mulakan aplikasi dan biarkan ia mencapai keadaan stabil.
- Lakukan operasi yang mencetuskan penggunaan memori, ulangi beberapa kali untuk pastikan pemulaan selesai.
- Jalankan GC dan ambil syot kilat memori menggunakan JHat.
- Ulang langkah 2-3, ambil syot kilat memori kedua.
- Jalankan perbezaan antara dua syot kilat dan menganalisis perbezaan dalam jenis objek.
Pendekatan ini membolehkan anda menentukan objek tertentu yang menyebabkan kebocoran memori, berdasarkan bilangan objek yang meningkat antara syot kilat.
Sementara alatan berbayar seperti JProfiler menawarkan ciri lanjutan, JHat, yang disertakan dengan JDK, menyediakan sumber yang berharga untuk mengenal pasti kebocoran memori Java. Dengan memahami konsep longgokan timbunan dan rujukan objek, anda boleh menyelesaikan masalah dan menyelesaikan isu memori dalam aplikasi anda dengan berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah JHat Boleh Membantu Saya Mencari dan Membetulkan Kebocoran Memori Java?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menganalisis empat kerangka JavaScript teratas (React, Angular, Vue, Svelte) pada tahun 2025, membandingkan prestasi, skalabilitas, dan prospek masa depan mereka. Walaupun semuanya kekal dominan kerana komuniti dan ekosistem yang kuat, popul mereka yang relatif

Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik

Artikel ini menangani kelemahan CVE-2022-1471 dalam Snakeyaml, kecacatan kritikal yang membolehkan pelaksanaan kod jauh. Ia memperincikan bagaimana peningkatan aplikasi boot musim bunga ke snakeyaml 1.33 atau lebih lama mengurangkan risiko ini, menekankan bahawa kemas kini ketergantungan

Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai

Node.js 20 dengan ketara meningkatkan prestasi melalui penambahbaikan enjin V8, terutamanya pengumpulan sampah yang lebih cepat dan I/O. Ciri -ciri baru termasuk sokongan webassembly yang lebih baik dan alat penyahpepijatan halus, meningkatkan produktiviti pemaju dan kelajuan aplikasi.

Iceberg, format meja terbuka untuk dataset analitik yang besar, meningkatkan prestasi data dan skalabiliti. Ia menangani batasan parket/orc melalui pengurusan metadata dalaman, membolehkan evolusi skema yang cekap, perjalanan masa, serentak w

Artikel ini meneroka mengintegrasikan pengaturcaraan berfungsi ke dalam Java menggunakan ekspresi Lambda, API Streams, rujukan kaedah, dan pilihan. Ia menyoroti faedah seperti kebolehbacaan dan kebolehkerjaan kod yang lebih baik melalui kesimpulan dan kebolehubahan

Artikel ini membincangkan menggunakan JPA untuk pemetaan objek-relasi dengan ciri-ciri canggih seperti caching dan pemuatan malas. Ia meliputi persediaan, pemetaan entiti, dan amalan terbaik untuk mengoptimumkan prestasi sambil menonjolkan potensi perangkap. [159 aksara]


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
