在本篇博文中，我们将了解什么是 Java 中的内存泄漏，以及关于 Java 内存泄漏场景的错误认知进行简要解析。
— 01 —
帶你认识 Java 内存泄漏点点滴滴
众所周知，Java 提供了强大的内存管理机制，使得开发人员不需要像其他过程性编程语言（如 C 和 C ）那样进行手动管理内存。在 Java 生态中，我们通常使用 new 关键字创建对象时，Java 虚拟机（JVM）会自动为该对象分配内存。当该对象不再被应用程序引用时，垃圾收集器会自动识别并回收这些不再使用的对象，从而释放内存空间供其他对象使用。
尽管 Java 的内存管理机制看似完美，但仍然存在潜在的内存泄漏问题。那么，什么是 Java 中的内存泄漏 ？
通常，在 Java 中，内存泄漏指的是垃圾收集器无法识别不再使用的对象，导致这些对象无限期地驻留在内存中，从而减少了分配给应用程序的可用内存。由于这些未使用的对象仍然被引用，可能会导致内存不足错误（OutOfMemoryError），从而影响应用程序的可靠性和性能。
针对 Java 内存泄露相关原因，大家可参考之前的文章，具体可点击如下图片查阅。
— 02 —
Java 内存泄漏的典型場景错误认知
关于 Java 虚拟机内存问题的错误认知，是指一些常见的误解或误导，可能导致对内存管理机制的理解不准确。在开发 Java 应用程序时，理解和正确处理内存是至关重要的。本文将基于笔者 10 多年的一线经验，简单介绍一些常见的错误认知，帮助大家建立正确的 Java 虚拟机内存知识体系。
认知 1： “重启” 将会解决内存泄露问题
ITOps 团队经常采取快速修复措施，比如重新启动应用程序或服务器。这是 99% 的技术人员经常干的事情。然而，仅仅重新启动应用程序本身并不能释放所有不正确分配的内存，通常只能释放正确分配的内存。不正确分配的内存需要通过常规垃圾收集来清理，因此重新启动应用程序只能暂时解决问题，而问题很可能会再次出现。
重新启动应用程序服务或服务器可以重置内存状态，但从长远来看，任何导致内存泄漏的问题都有可能再次发生，而且可能更加频繁。定期重新启动服务器表明存在应用程序问题，我们的应用程序可能会无谓地消耗资源，并暴露于性能问题和速度减慢的风险中。忽视应用程序问题的迹象是不明智的。
因此，除了简单地重新启动应用程序或服务器外，ITOps 团队应该致力于解决潜在的应用程序问题。我们可以通过分析和优化代码、进行内存泄漏检测和修复、进行性能优化等方式来解决这些问题。通过采取这些措施，可以提高应用程序的稳定性、性能和效率，减少不必要的资源消耗，并避免频繁的重新启动操作。
认知 2： “扩容” 将消灭一切内存问题
除了上述认知 1 的“重启”操作，“扩容”行为在解决内存泄露时，也是经常采取的一种措施。
其实，从本质上而言，大多数的内存泄漏就像一个无底洞，无止境地吞噬着资源。我们投入的资源越多，它就越贪婪地索取更多。最终，将耗尽可用内存，而无法预测应用程序何时会达到内存上限，一旦达到上限，我们的生产服务将受到严重影响。
举个简单的场景：假设我们的核心平台服务存在内存泄漏。随着越来越多的用户同时，系统最终会因内存耗尽而崩溃，出现 OutOfMemoryError 错误。
如果我们依赖云基础设施，如 Google GCP（Google Cloud Platform）、Microsoft Azure 或国内阿里、华为以及腾讯云等，并根据资源使用和按需付费的定价模式进行支付，那么意味着我们要为解决内存泄漏而浪费的不必要资源将对我们所构建的业务利润和预算产生影响。我们可以将这些开支用于更有意义的事务上。
因此，及时发现和修复内存泄漏问题对于确保应用程序的稳定性和性能至关重要。通过进行定期的性能分析、内存监测和代码审查，我们可以捕捉并解决潜在的内存泄漏问题。这样不仅可以避免系统崩溃和服务中断，还可以节省资源成本，让我们的业务能够专注于更有价值的方面。
认知 3： Java 具有自动内存管理，无需对其进行干涉
有时候技术人员错误地认为 Java 完全不需要关注内存管理，因为它具有自动垃圾回收机制。然而，这种观点是误导性的。虽然 Java 提供了自动垃圾回收，但仍然需要开发人员关注内存的分配和释放，以避免内存泄漏等问题。
现实的情况是：我们的“屎山”代码往往或多或少存在如下问题，从而导致内存泄漏现象可能发生：
1、未取消引用创建的对象：在代码中创建对象后，如果没有适时地取消对这些对象的引用，垃圾收集器将无法回收它们，从而导致内存泄漏。
2、保留 HashMap 或 HashSet 中的静态对象： 在静态集合对象（如 HashMap 或 HashSet）中保留对象的引用，即使这些对象不再需要，也会导致内存泄漏。确保在不再需要时及时从静态集合中移除对象引用，以避免内存泄漏。
3、未关闭 JDBC 连接、ResultSet 和语句对象、文件句柄和套接字等资源： 在使用需要手动管理的资源时，如 JDBC 连接、ResultSet 和语句对象、文件句柄和套接字等，如果没有正确地关闭或释放这些资源，会导致资源泄漏和内存泄漏。
4、在 ThreadLocal 中保留对对象的引用而不清理： ThreadLocal 是一种线程本地变量，如果在 ThreadLocal 中保留对对象的引用，而在不再需要时没有清理它们，将导致对象一直存在于内存中，引发内存泄漏。
为避免这些问题，在实际的项目开发活动中，我们需要遵循良好的编程实践，及时取消对象引用，正确关闭资源以及谨慎使用 ThreadLocal，可以最大程度地避免内存泄漏问题，提高应用程序的性能和可靠性。
认知 4： 内存泄露主要出现在高并发场景
其实，基于历史经验教训，内存泄露可以在任何场景下出现，不仅限于高并发场景。内存泄露的根本原因是程序中存在某些内存无法被自动回收，这与并发量没直接关系。
但由于高并发场景下，同一问题发生的频率更高，内存占用也更容易突破阈值，因此内存泄露的问题更容易被发现和注意。这种现象让人容易联想为“内存泄露只在高并发场景出现”，但实际上是两个没有必然联系的问题。
内存泄漏不仅可能发生在高并发或高流量的应用场景，也同样可能隐藏在流量较小或使用水平较低的应用程序中。这类内存泄漏问题可能起初非常难以被发现，但会随着时间推移而逐步积累，最终导致应用程序运行崩溃或宕机。
特别是在当前微服务架构盛行的背景下，许多企业会部署运行大量微小的服务实例。这样一来，每个单个微服务实例的内存泄漏问题所造成的影响似乎很小，容易被忽略，但这些服务实例的数量又非常多，分布广泛，长时间累积下来，聚合起来的内存泄漏问题可能会是非常严重的。
如果不能有效监控和发现这些个别服务中的内存泄漏问题，并及时排查修复，它们就可能“藏”在系统中，成为一个不易察觉的巨大隐患。当达到某个临界点后，可能会突然爆发，导致整个系统或关键业务不可用。
所以，我们不能忽视任何个别服务或应用中的潜在内存泄漏问题。必须建立起全面的监控体系，确保能及时发现任何级别的应用中的内存泄漏情况，并快速定位修复，避免问题积累扩大到不可控的地步。
认知 5： 哥的代码杠杠的，应该不会有问题
通常而言，代码质量跟内存泄漏没有绝对的正比例关系。代码质量是指代码的可读性、可维护性、健壮性等方面的评价。虽然高质量的代码可以提高程序的可靠性和性能，但并不能保证绝对没有内存泄漏问题。即使代码在其他方面达到了高质量的标准，仍然有可能存在内存泄漏的风险。
由于软件开发通常在动态环境中进行，涉及多线程、并发访问、异步操作等复杂情况。这些因素增加了内存泄漏问题的潜在风险。即使代码质量较高，也需要在实际运行环境中进行充分的测试和监控，以确保没有内存泄漏问题。
除此之外，作为技术人员，我们必须明白，我们编写的代码再完美和严谨，也无法完全避免依赖的第三方库中可能存在的内存泄漏问题。
我们在项目中不可避免需要依赖各种第三方库和框架，这已经成为现代软件开发的基本情况。这些依赖库中，即使是非常优秀和流行的项目，也很难完全杜绝内存泄漏的风险。
更糟糕的是，我们通常需要依赖多个第三方库，它们之间的交互也可能产生无法预知的内存问题。即使每个第三方库的质量都很高，组合使用时还是可能出现意想不到的问题。
所以我们必须对系统中的所有第三方依赖保持高度的警惕。需要采取各种手段，比如静态代码分析、运行时检测等方式，尽可能提前发现第三方库中的内存泄漏问题。一旦发现，需要及时跟进第三方维护者解决。
同时，我们在开发自己的代码时，也要考虑依赖的不确定性。采取更严谨的编码方式，进行彻底的单元测试，降低问题扩散的风险。这样，即使依赖存在问题，也能将影响控制在最小范围。
认知 6： 老版本框架才有出现内存泄漏问题
内存泄漏是一个影响所有 Java 版本的潜在问题，包括最新版本在内。我们不能因使用了新版本而降低警惕。
事实上，Java 的一些新功能和改进，在解决旧版问题的同时，有时也会无意中引入新的内存泄漏源。这主要是由于新功能的边界案例没有完全覆盖到。比如在 Java 11.0.16 版本中,就发现了与 C2 JIT 编译器相关的内存泄漏问题，严重影响了一些流行应用如 Jenkins。
这个例子表明，即使我们的源代码严格规范，也不能完全避免因编译器等其他环节引入的内存泄漏。这种编译器导致的内存泄漏又较难排查，需要借助专业工具才能发现。
综上所述，内存泄漏是一个跨版本的潜在隐患，同时也需要警惕来自编译器等外部因素导致的内存泄漏。我们必须对任何 Java 版本都保持高度重视，多途径全面监测内存情况，一旦发现异常，立即进行排查分析，主动查找潜在内存泄漏问题，而不能被动等待问题显现。
认知 7： 内存型应用才有出现内存泄漏问题
我们需要清楚的是，应用程序占用大量内存资源与存在内存泄漏是两个不同的形态。
有一些应用程序由于其功能特点，天生需要占用非常大量的内存才能保证服务质量，比如缓存系统、大数据处理平台等。当这类应用程序启动时，我们通常会看到内存占用快速飙升。但是这种情况下，只要内存占用处于某个稳定水平，并不会无限增长，那么就不属于内存泄漏。
严格意义上来讲，内存泄漏主要指的是应用程序中的内存占用随时间推移而永无止境地增长，这通常是由于存在释放内存的代码缺陷导致。对于本身就需要大量内存的应用，我们需要区分正常的内存占用增长和内存泄漏导致的不正常增长。
在实际的业务场景中，当观测到内存占用激增时，我们不能草率地就判断存在内存泄漏。需要进一步观察占用量随时间是否稳定、是否会释放、是否会增长到系统资源耗尽等。结合应用类型和场景，才能对根源进行准确判断。区分占用量增长的性质，再采取针对性的优化措施，才是应对之道。
认知 8： 主流 GC 策略可以避免内存泄漏问题
在软件项目开发活动中，有时候人们倾向于跟随潮流，这意味着他们会看到其他人家或项目中运用先进技术以最大化性能，并希望将这些成功经验应用到自己的项目中。然而，由于项目的特性、架构的差异以及框架的版本特性，这种模仿行为往往导致了失败和困惑。
在软件开发领域，技术的快速演进和变化意味着新的工具、框架和方法不断涌现。当开发人员看到其他项目取得成功时，他们可能会尝试复制那些成功的因素，期望获得类似的结果。这种跟风心态很常见，因为人们希望能够节省时间和精力，避免自己犯错或重复发明轮子。
然而，项目的特性和需求往往是独特的，每个项目都有其独特的目标、范围和约束条件。对于不同的项目，采用同一种技术或方法并不能保证获得相同的成功结果。项目的特性可能涉及不同的业务领域、不同的用户需求、不同的性能要求等等。此外，项目的架构和框架版本也可能不同，这会导致在复制别人的成功经验时出现问题。
当人们盲目跟风而没有深入理解技术和其适用性时，很容易在项目中遇到挫折和问题。可能会发现所选的技术与项目需求不匹配，或者在实施过程中遇到了无法解决的兼容性或性能问题。这种情况下，就会发生翻车，即项目遇到严重的失败或困难。
最为典型的场景便是 Java 虚拟机参数的配置，基于较老的框架、底层 OS 以及落后的技术堆栈，使得在实际的业务场景中，期望能够采用主流的 GC 策略以解决内存泄漏问题。然而，不幸的事，主流的 GC 策略可以帮助自动管理内存，但并不能完全避免内存泄漏问题。开发人员仍然需要在编码中注意避免保持不必要的强引用、处理循环引用等情况，以确保程序的内存使用是有效和可控的。虽然 GC 可以帮助减少手动内存管理的负担，但对于确保内存泄漏问题的解决，仍需要开发人员的主动参与和正确的编码实践。
以上为在实际的开发活动中最为常见的错误认知场景，供大家参考。若大家对 Java 内存及周边生态感兴趣，欢迎交流，谢谢！
Adiós !
·································
