[java] JVM 内存泄漏分析案例

JVM 内存泄漏分析

初始代码

java 复制代码

public class App {

    private static final Map<Long, Object> productCache = new HashMap<>();

    private static final Random RANDOM = new Random();

    public static void main(String[] args) {
        try {
            while (true) {
                long id = System.nanoTime(); 
                productCache.put(id, new Object());
                
                if (productCache.size() % 1_000_000 == 0) {
                    System.out.println("The current number of cached objects: " + productCache.size());
                }
            }
        } catch (OutOfMemoryError e) {
            System.err.println("\n OOM!!! The final number of cached objects: " + productCache.size());
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

编译运行

命令行在APP.java所在目录执行

复制代码

# 编译
javac App.java

# 运行，最大堆内存大小为 256MB，自动生成快照
java -Xms128m -Xmx256m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=D:/tmp/demo1-heap.hprof App

分析内存快照

使用MAT1.7.0版本，MAT入门参考

修复代码

改用带淘汰机制的缓存替换 HashMap 为 LinkedHashMap 并实现 LRU（最近最少使用）淘汰策略，限制缓存最大容量：

java 复制代码

public class App {

    // private static final Map<Long, Object> productCache = new HashMap<>();

    private static final Random RANDOM = new Random();

    private static final Map<Long, Object> productCache = new LinkedHashMap<Long, Object>(1024, 0.75f, true) {
        @Override
        protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Long, Object> eldest) {
            // More than one million goods will be eliminated if they have not been used for the longest time
            return size() > 1_000_000;
        }
    };

    public static void main(String[] args) {
        try {
            while (true) {
                long id = System.nanoTime(); 
                productCache.put(id, new Object());
                
                if (productCache.size() % 1_000_000 == 0) {
                    System.out.println("The current number of cached objects: " + productCache.size());
                }
            }
        } catch (OutOfMemoryError e) {
            System.err.println("\n OOM!!! The final number of cached objects: " + productCache.size());
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

再次编译运行发现缓存维持在1_000_000

常见内存泄漏场景及解决

根据分析结果，针对性修复：

静态集合未清理

问题：static List/Map 等容器长期持有对象引用，未及时移除（如缓存未设置过期策略）。

解决：改用弱引用集合（WeakHashMap）、设置缓存淘汰机制（如 LRU），或定期清理无效数据。

资源未关闭

问题：数据库连接、文件流、网络连接等资源未关闭，导致对象无法回收。

解决：使用 try-with-resources 自动关闭资源，或在 finally 块中显式释放。

监听器 / 回调未移除

问题：注册的监听器（如 GUI 事件、观察者模式）未注销，导致被监听对象长期引用。

解决：在对象销毁前移除监听器，或使用弱引用实现回调。

线程泄漏

问题：线程池核心线程持有大对象引用，或未正确停止的线程（如 Thread 未中断）。

解决：控制线程池核心线程数，使用 ThreadLocal 时注意清理（remove()），确保线程能正常终止。

类加载器泄漏

问题：自定义类加载器加载的类未被回收（如热部署场景），导致元空间溢出。

解决：避免长期持有类加载器引用，确保加载的类及其依赖可被 GC 回收。