你以为 JVM 能自动搞定一切?这些暗坑分分钟让内存炸成烟花儿!
作为 Java 老司机,总以为 JVM 的 GC(垃圾回收)能自动处理内存。但真相是------有些坑连监控工具都难发现 ,直到某天服务卡死,日志里蹦出 OutOfMemoryError
... 今天咱们就手撕代码,挖出这5个高频内存陷阱!
**陷阱1:字符串拼接的问题
这种骚操作方式估计很多人使用过,刚开始当java牛马时,我也是这么干的!
问题 :String str = "a" + "b" + "c";
这种写法在循环中会产生大量临时对象 !
原理 :每次 +
操作都生成新 String
对象,循环 1 万次就浪费 1 万个对象空间!
java
// 错误示范
String result = "";
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
result += i; // 每次循环创建新对象!
}
// 正确写法:用 StringBuilder
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
sb.append(i);
}
String result = sb.toString();


实测 :循环 10 万次时,错误代码耗时 24510ms ,正确代码仅 9ms!
现在说说哪个爽?告诉我!
陷阱2:自动装箱的"堆内存刺客"
当后端接口返回的list对象时,给list赋值,你是不是经常也用的add,反正我是经常用!哈哈
问题 :无意识的装箱操作(如 Integer
vs int
)在集合中疯狂吃内存!
示例 :List<Integer>
存 100 万个数字,占用空间是 int[]
的 4 倍以上!

避坑 :高频访问的数据(如缓存)优先用 int
/long
,集合类慎用包装类型!
陷阱3:静态集合的"内存泄漏黑洞"
问题 :static Map
或 static List
引用未清理的对象,导致 GC 无法回收!
java
// 错误示范:内存泄漏!
public class UserCache {
private static Map<Long, User> cache = new HashMap<>(); // ⚠ 静态 Map 常驻内存
public void addUser(User user) {
cache.put(user.getId(), user);
}
// 缺少移除逻辑!User 对象永远无法释放
}
// 正确姿势1:用 WeakHashMap(GC 自动回收)
private static Map<Long, User> cache = new WeakHashMap<>();
// 正确姿势2:定期清理 + LRU 策略
private static Map<Long, User> cache = new LinkedHashMap<>() {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_SIZE; // 超过容量自动删除旧数据
}
};
关键点:长生命周期集合(如全局缓存)必须设计淘汰策略!
陷阱4:未关闭资源的引用
问题:文件流、数据库连接未关闭,不仅占内存,还可能导致句柄耗尽!
java
// 错误示范:文件流忘记关闭!
try {
FileInputStream fis = new FileInputStream("largefile.txt");
// 读取操作...
// 忘记 fis.close()!JVM 无法释放非堆内存(直接内存)
} catch (IOException e) { /*...*/ }
// 正确操作:用 try-with-resources(自动关闭)
try (FileInputStream fis = new FileInputStream("largefile.txt")) {
// 读取操作...
} catch (IOException e) { /*...*/ }
注意 :连接池(如数据库)必须用 finally
块或框架注解(如 @Transactional
)确保归还!
陷阱5:hashCode/equals 的"键冲突"
问题 :自定义对象作为 Map
的 Key 时,错误的 hashCode/equals
会拖垮性能!
java
class Product {
private String id;
// 错误示范:未重写 hashCode/equals
}
Map<Product, Integer> cart = new HashMap<>();
cart.put(new Product("A001"), 1);
// 每次 new Product("A001") 都是不同 Key!导致哈希冲突链变长,查询性能 O(1)→O(n)
原则:
- 重写
equals
必须重写hashCode
hashCode
计算用相同字段组合- 关键字段用
final
保证不可变
java
// 正确解法
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(id); // 保证相同 id 返回相同哈希值
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Product product = (Product) o;
return Objects.equals(id, product.id);
}
总结
其实上述说的这5个问题,我们经常在做开发的时候遇到,感觉像是有爱"坑"情节一样,回回都往里跳呢啊!你啥时候能跳出来,真是的! 再附一个上述的思维导图看一下,再别跳了哦!