大数据中内存泄漏与内存溢出之间的关系及解决办法是什么

本篇文章给大家分享的是有关大数据中内存泄漏与内存溢出之间的关系及解决办法是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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一、内存泄漏

• 内存泄露 memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。

二、内存溢出

• 内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。

三、二者之间的关系

memory leak(内存泄露)会最终会导致out of memory(内存溢出)！

• 内存溢出： 就好比一个盘子用尽各种方法只能装4个果子，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出。比方说栈，栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生空间溢出，称为下溢。就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出。说白了就是我承受不了那么多，那我就报错 。

• 内存泄漏：是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问（也许你把它的地址给弄丢了），而系统也不能再次将它分配给需要的程序。就相当于你租了个带钥匙的柜子，你存完东西之后把柜子锁上之后，把钥匙丢了或者没有将钥匙还回去，那么结果就是这个柜子将无法供给任何人使用，也无法被垃圾回收器回收，因为找不到他的任何信息。

四、以发生的方式来分类，内存泄漏可以分为4类：
 1、常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。 
 2、偶发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境，偶发性的也许就变成了  常发性的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。 
 3、一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次，或者由于算法上的缺陷，导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如，在类的构造函数中分配内存，在析构函数中却没有释放该内存，所以内存泄漏只会发生一次。 
 4、隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存，但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏，因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序，需要运行几天，几周甚至几个月，不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以，我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。

• 从用户使用程序的角度来看，内存泄漏本身不会产生什么危害，作为一般的用户，根本感觉不到内存泄漏的存在。真正有危害的是内存泄漏的堆积，这会最终消耗尽系统所有的内存。从这个角度来说，一次性内存泄漏并没有什么危害，因为它不会堆积，而隐式内存泄漏危害性则非常大，因为较之于常发性和偶发性内存泄漏它更难被检测到

五、内存溢出的原因及解决方法：

内存溢出原因：

   1.内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；

   2 .集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收；

   3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；

   4.使用的第三方软件中的BUG；

   5.启动参数内存值设定的过小

内存溢出的解决方案：

   第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存。(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加。)

   第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。

   第三步，对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。

重点排查以下几点：
　　1.检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。

2.检查代码中是否有死循环或递归调用。 

       3.检查是否有大循环重复产生新对象实体。 

4.检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中   数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。 

5.检查List、MAP等集合对象是否有使用完后，未清除的问题。List、MAP等集合对象会始终存有对对象的引用，使得这些对象不能被GC回收。

以上就是大数据中内存泄漏与内存溢出之间的关系及解决办法是什么，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。