一、什么是内存泄漏？
内存泄漏是当程序不再使用到的内存时，释放内存失败而产生了无用的内存消耗。内存泄漏并不是指物理上的内存消失，这里的内存泄漏是值由程序分配的内存但是由于程序逻辑错误而导致程序失去了对该内存的控制，使得内存浪费。
二、内存泄漏检测
内存信息查看：
android程序内存被分为2部分：native和dalvik，dalvik就是我们平常说的java堆，我们创建的对象是在这里面分配的，而bitmap是直接在native上分配的，对于内存的限制是native+dalvik 不能超过最大限制。
用以下命令可以查看程序的内存使用情况：
adb shell dumpsys meminfo $package_name or $pid //使用程序的包名或者进程id 用com.tencent.qqpimsecure为例：
具体每一项代表什么，参考：
https://www.doczj.com/doc/c21979014.html,/questions/2298208/how-to-discover-memory-usage-of-my-appli cation-in-android#2299813，我们比较关心的是这2行：
其中size是需要的内存，而allocated是分配了的内存，对应的2列分别是native和dalvik，当总数也就是total这一列超过单个程序内存的最大限制时，OOM就很有可能会出现了。
多数时候，发生OOM 都是在做一些跟图片相关的操作，以下提出一些建议尽量可以减少这种情况的发生：
检测内存泄露的基本思想：以”GC Roots”的对象作为起始点向下搜索，搜索形成的路径称为引用链，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连（即不可达的），则该对象被判定为可以被回收的对象，反之不能被回收。也写出了内存泄露的原因：对象无用了，但仍然可达（未释放），垃圾回收器无法回收。
三、内存泄漏有什么危害？
内存泄漏对于app没有直接的危害，即使app有发生内存泄漏的情况，也不一定会引起app 崩溃，但是会增加app内存的占用。内存得不到释放，慢慢的会造成app内存溢出。所以我们解决内存泄漏的目的就是防止app发生内存溢出。
四、其中内存泄漏产生的实例原因：
1.静态变量引起的内存泄漏
在java中静态变量的生命周期是在类加载时开始，类卸载时结束。换句话说，在android中其生命周期是在进程启动时开始，进程死亡时结束。所以在程序的运行期间，如果进程没有被杀死，静态变量就会一直存在，不会被回收掉。如果静态变量强引用了某个Activity中变量，那么这个Activity就同样也不会被释放,即便是该Activity执行了onDestroy(不要将执行onDestroy和被回收划等号)。
解决办法：
1.寻找与该静态变量生命周期差不多的替代对象。
2.若找不到，将强引用方式改成弱引用。
在Activity被静态变量引用时，使用getApplicationContext 因为Application 生命周期从程序开始到结束，和static变量的一样。
单例引起的Context内存泄漏
当调用getInstance时，如果传入的context是Activity的context。只要这个单例没有被释放，这个Activity也不会被释放。
解决方案
传入Application的context,因为Application的context的生命周期比Activity长，可以理解为Application的context与单例的生命周期一样长，传入它是最合适的。
2.非静态内部类引起的内存泄漏
在java中，创建一个非静态的内部类实例，就会引用它的外围实例。如果这个非静态内部类实例做了一些耗时的操作，就会造成外围对象不会被回收，从而导致内存泄漏。
解决办法：
1.将内部类变成静态内部类
2.如果有强引用Activity中的属性，则将该属性的引用方式改为弱引用。因为弱引
用只要GC发现了就会回收它，因此可尽快回收
3.在业务允许的情况下，当Activity执行onDestory时，结束这些耗时任务。内部线程造成的内存泄漏
解决方案
将非静态匿名内部类修改为静态匿名内部类
Handler的使用造成的内存泄漏
由于在Handler的使用中，handler会发送message对象到MessageQueue中然后Looper会轮询MessageQueue 然后取出Message执行，但是如果一个Message长时间没被取出执行，那么由于Message中有Handler的引用，而Handler 一般来说也是内部类对象，Message引用Handler ，Handler引用Activity 这样使得Activity无法回收。
解决办法：
依旧使用静态内部类+弱引用的方式可解决.
mHandler 为匿名内部类实例，会引用外围对象LeakAty.this,如果该Handler在Activity 退出时依然还有消息需要处理，那么这个Activity就不会被回收。
解决方案
AsyncTask造成内存泄漏
为什么？
上面代码在activity中创建了一个匿名类AsyncTask，匿名类和非静态内部类相同，会持有外部类对象，这里也就是activity，因此如果你在Activity里声明且实例化一个匿名的AsyncTask对象，则可能会发生内存泄漏，如果这个线程在Activity销毁后还一直在后台执行，那这个线程会继续持有这个Activity的引用从而不会被GC回收，直到线程执行完成。
怎么解决？
自定义静态AsyncTask类A
syncTask的周期和Activity周期保持一致。也就是在Activity生命周期结束时要将Asyn cTask cancel掉。
?
Timer Tasks 造成内存泄漏
为什么？
这里内存泄漏在于Timer和TimerTask没有进行Cancel，从而导致Timer和TimerTask一直引用外部类Activity。
怎么解决？
在适当的时机进行Cancel。
TimerTask用静态内部类
注意：在网上看到一些资料说，解决TimerTask内存泄漏可以使用在适当的时机进行Cancel。经过测试，证明单单使用在适当的时机进行Cancel ，还是有内存泄漏的问题。所以一定要用静态内部类配合使用。
3.BitMap占用过多内存
在Android应用里，最耗费内存的就是图片资源。而且在android系统中，读取位图Bitmap时，分给虚拟机中的图片的堆栈大小只有8M，如果图片过多，没有及时 recycle bitmap,就会出现OutOfMemory异常。所以，对于图片的内存优化，是Android应用开发中比较重要的内容。
解决办法：
2.Bitmap使用完以后，调用 bitmap.recycle()来释放内存
3.如果应用是基于图片的应用，尽量采用LazyLoad和DymanicRecycle
4.decode bitmap 的时候，将decode代码try catch出来，catch oom
error，避免程序crash，可以在catch里面做一些释放内存操作
经验分享：
很多开发者会习惯性的在代码中直接捕获Exception。但是对于OutOfMemoryError来说，这样做是捕获不到的。因为OutOfMemoryError是一种Error，而不是Exception。在此仅
仅做一下提醒，避免写错代码而捕获不到OutOfMemoryError。
4.资源未被及时关闭造成的内存泄漏
当使用了BraodcastReceiver、Cursor、Bitmap等资源时，当不需要使用时，需要及时释放掉，若没有释放，则会引起内存泄漏。
解决办法：
在onDestory方法中及时close即可
其中还有一些关于集合对象没移除，注册的对象没反注册，代码压力的问题也可能产生内存泄漏，但是使用上述的几种解决办法一般都是可以解决的。
五、内存泄漏的检查工具Heap
工欲善其事必先利其器，要检测“内存泄漏”的发生，需要借助DDMS中的Heap工具及MAT 工具，Heap工具用于大致分析是否存在“内存泄漏”，而MAT工具则用于分析“内存泄漏”发生在哪里。
Heap工具的使用介绍
具体操作
1. 1.在Devices设备列表中，找到你所在的设备，点击你想要监控的进程。
2. 2.点击“Update Heap”按钮更新堆内存的情况。
3. 3.点击“Heap”视图，查看内存的情况。
4. 4.每次在Activity的退出和进入的时候点击“Cause GC”，手动调用GC释放应用的内存。
5. 5.观察data oject那一行，每一次点击“Casue GC”的时候，观察Total Size的值，如果该值不
断增加，则说明该应用程序存在“内存泄漏”。
我们先模拟一下内存泄漏，然后通过Heap工具来判断一下是否存在内存泄漏。
上一段存在内存泄漏的代码：
上述的代码存在内存泄漏，new Runnable(){}是一个非静态的匿名内部类，所以它会强引用创建它的外围对象LeakAty，我们来测试一下内存泄漏的过程，开启手机的方向旋转功能，不断地旋转手机，让LeakAty不断地创建新的实例。理论上如果不存在上述泄漏的代码，之前的Activity会在onDestory之后被回收内存。而一旦存在上述泄漏的代码，新创建的Ru annale实例会一直处于运行状态，它不会被回收，而它强引用的LeakAty当然也不会被回收，所以在屏幕不断旋转，之前创建的LeakAty就不会被释放，会导致旋转n次，内存中就
存在n+1个的LeakAty实例。
Heap工具第一次按下Cause GC按钮的截图:
上图的data object的Total Size的大小为1.031M。经过多次的旋转屏幕之后，我们再看一下截图
管道泄漏检测方法简单比较 管道泄漏检测技术的研究从上世纪九十年代开始，历经二十年，已经有放射物检测法、质量平衡法、电缆检测法、微波探测、磁场感应传感器探测法、红外探测法等多种直观、简单的方法被淘汰，现在行业中有三种方法被广为介绍：光纤检漏法、负压波法、次声波法。 1、光纤检漏法： 根据Joule-Thomson效应原理，当管道发生泄漏时，泄漏源附近的温度会相应降低，监视该局部温度变化，可以对泄漏进行监测和定位。根据这个原理，光纤法应该是非常有效并且定位准确的，但存在以下几个问题： ①当泄漏量较小时，泄漏源附近温度变化较小，对光纤传感器的检测灵敏度要求相当高，因此成本也相应偏高。 ②当使用与管道平行埋设的光纤时，由于当初埋设光纤的目的不是做管道泄漏检测，因此，光纤的埋设离管道有一定的距离，并不是贴着管道埋设（实际工程中，我们多次遇到光纤离管道有十几米距离的情况），如此一来，因管道发生泄漏而引起的温度降低，光纤就检测不到。 ③即使原有光纤与管道离得很近，当发生图一情况时，由于光纤和泄漏点处于管道的两端，仍然无法报警，按照国外的报道，光纤检测系统里面的光纤需要三根均匀分布在管道周围（如图二所示），才能确保管道的泄漏报警。 图一：检测光纤与泄漏点处于管道两端
图二：光纤应埋设三根，均匀分布在管道周围 2、负压波法 当管道发生泄漏时，泄漏处由于管道内介质外泄造成管道压力突然下降，在流体中产生一个瞬态负压波，负压波沿管道向上、下游传播。由于管道的波导作用，负压波可传播数十公里，根据负压波到达上、下游测量点的时间差以及负压波在管道中的传播速度，可以计算泄漏位置。由于负压波法有效距离长、安装简捷、成本较低，目前在国内得到广泛的的应用。 负压波法有其自身的缺陷，表现在以下几个方面： ①对泄漏量要求很大：负压波法能迅速检测出泄漏量很大的泄漏，对泄漏量较小的泄漏没有效果。目前，业界对能够报警的泄漏量值说法不一，根据胜利油田一个招标项目里给出的指标：灵敏度：系统应在20秒之内探测出大于流量10%的泄漏，2分钟内探测出大于管道设计流量2%的泄漏；我们依稀可以推测出2％是一个很高的指标（详见胜利油田2013年3月招标文件《07管线漏失监控系统》）； ②在天然气管道上不起作用：在天然气管道上，如果发生泄漏，泄漏处的压缩气体迅速扩张，不产生可以检测得到的负压波，因此，负压波法对天然气管道无能为力； ③在海底管道上不起作用：海底的管道受海浪冲刷，在海底如同面条般不停的摆动，管道内的介质压力相应的不停变化，负压波系统会不停的发出报警信号；福建泉港联合石化的一条总长15公里的海底管道，原本设计安装一套负压波系统，后因不停报警而撤换成次声波系统。 ④定位不准确：负压波信号是直流信号（波形如图3所示），信号从开始到结束的时
java技术面试必问：JVM 内存模型讲解 今天我们就来聊一聊Java内存模型，面试中面试官会通过考察你对jvm的理解更深入得了解你的水平。在了解jvm内存模型前我们先回顾下，java程序的执行过程： java文件在通过java编译器生产.class 字节码文件，然后由jvm中的类加载器加载各个类中的字节码文件，加载完成后由jvm执行引擎执行，在整个加载过程中，jvm用一段空间来存储程序执行期间需要的数据和相关信息，这个空间就叫做jvm内存。 一、JVM 的重要性 首先你应该知道，运行一个 Java 应用程序，我们必须要先安装 JDK 或者 JRE 。这是因为 Java 应用在编译后会变成字节码，然后通过字节码运行在 JVM 中，而 JVM 是JRE 的核心组成部分。 二、优点 JVM 不仅承担了 Java 字节码的分析（JIT compiler）和执行（Runtime），同时也内置了自动内存分配管理机制。这个机制可以大大降低手动分配回收机制可能带来的内存泄露和内存溢出风险，使 Java 开发人员不需要关注每个对象的内存分配以及回收，从而更专注于业务本身。 三、缺点 这个机制在提升 Java 开发效率的同时，也容易使 Java 开发人员过度依赖于自动化，弱化对内存的管理能力，这样系统就很容易发生 JVM 的堆内存异常、垃圾回收（GC）的不合适以及 GC 次数过于频繁等问题，这些都将直接影响到应用服务的性能。 四、内存模型 JVM 内存模型共分为5个区：堆（Heap）、方法区（Method Area）、程序计数器（Program Counter Register）、虚拟机栈（VM Stack）、本地方法栈（Native Method Stack）。 其中，堆（Heap）、方法区（Method Area）为线程共享，程序计数器（Program Counter Register）、虚拟机栈（VM Stack）、本地方法栈（Native Method Stack）为线程隔离。 五、堆（Heap） 堆是 JVM 内存中最大的一块内存空间，该内存被所有线程共享，几乎所有对象和数组都被分配到了堆内存中。 堆被划分为新生代和老年代，新生代又被进一步划分为 Eden 区和 Survivor 区，最后 Survivor 由 From Survivor 和 To Survivor 组成。
JA V A内存分析指引 2010-07 1 环境说明 根据一般项目部署情况，生产环境以WebSphere5和WebSphere6为主，本文中所涉及环境变量也主要采用WebSphere的相关环境变量。 WebSphere5安装目录（默认）： Windows：C:\Program Files\WebSphere\AppServer AIX：/usr/WebSphere/ AppServer WebSphere5日志路径 Windows:C:\Program Files\WebSphere\AppServer\logs\server1 AIX: /usr/WebSphere/ AppServer/logs/server1 WebSphere6安装目录(默认)： Windows：C:\Program Files\IBM\WebSphere\AppServer AIX：/usr/IBM/WebSphere/AppServer WebSphere6日志路径： Windows:C:\Program Files\IBM\WebSphere\AppServer\profiles\AppSrv01\logs\server1 AIX: /usr/IBM/WebSphere/AppServer/profiles/AppSrv01/logs/server1 2 内存溢出原理 内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多，最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。 为了解决Java中内存溢出问题，我们首先必须了解Java是如何管理内存的。Java的内存管理就是对象的分配和释放问题。在Java中，内存的分配是由程序完成的，而内存的释放是由垃圾收集器(Garbage Collection，GC)完成的。 Java的内存垃圾回收机制是从程序的主要运行对象开始检查引用链，当遍历一遍后发现没有被引用的孤立对象就作为垃圾回收。GC为了能够正确释放对象，必须监控每一个对象的运行状态，包括对象的申请、引用、被引用、赋值等，GC都需要进行监控。监视对象状态是为了更加准确地、及时地释放对象，而释放对象的根本原则就是该对象不再被引用。
管道泄漏监测解决方案 序 即使使用同样的材料,由于采用的技术不同，就会生产出性能迥异的产品； 即使同样监测的是流量、压力、温度等常规信号，由于采用的算法不同，做出的管道泄漏监测系统也会有质的不同； 绝大多数管道泄漏监测系统的差别不在于信号，而在于算法，由此便有了国外占主流地位的统计法和国内占主流地位的负压力波法； 拥有独家发明专利的北京昊科航公司，率先推出了一种崭新的算法—基于模糊神经网络的算法，从而使管道泄漏监测系统有了如下业内领先的综合性能： 1、无须设定任何参数，无须人工定位，真正的无人管理系统； 2、无论是否有流量计，都能既无漏报又无误报； 3、发生瞬时量的0.5%泄漏量时也能在0～3分钟内报警，大泄漏几米到几十米、小泄漏500米以内的定位误差； 4、消除了各种仪表误差的影响，对现场信号要求不苛刻； 5、自动识别各种生产工艺操作，消除了人工操作引起的误报警； 6、多种可选择的冗余通信技术，保证了系统的全天候工作； 7、凡是流体输送管道，无论是单段还是管网、无论是海底、陆地还是地下、无论是双层管还是单层管、无论是多品种顺序输送的成品油还是原油，只要是流体输送管道都能监测； 8、完整的运行日志记录了各种操作和故障自检记录； 9、永久的泄漏记录和历史曲线、智能报表； 10、带有电子地图上的报警位置可同时显示里程和大地坐标。 目录 一、系统简介 1. HKH系列管道泄漏监测软件系统应用原理 2. 系统工作原理 3. 系统的主要性能指标和特点 4. 系统应用 二、应用案例解析
1. 长距离多泵站串联密闭输送成品油输送管网的泄漏监测报警定位技术 2. 油田集输管网的管道泄漏监测报警定位技术。 3. 抚顺—营口成品油输送管线监测报警定位技术。 4. 管线微泄漏的监测报警定位技术。 5. 中间有加热站的管道泄漏监测报警定位技术 6. 高含水高凝油管线的监测报警定位技术。 7. 长期稳定运行、既无误报又无漏报的技术 一、系统简介 1. HKH系列管道泄漏监测软件系统应用原理 1.1. 概述 管道泄漏报警从宏观角度看并不困难。很早以前，人们已经用电接点压力表、压力开关、记录仪等工具，有效的发现了管道的泄漏，但是这种办法最大的不足是不能定位，而且对于小规模泄漏这样报警也是不合理的。这是因为管道运行中由于各种原因会产生大量的噪声（压力、流量波动），不同的管道输送环境中，这些噪声幅值也不同，一般从0.01Mpa到0.2Mpa不等，而且它在时域分布上没有准确的规律。从统计学角度看，在一定时间内每条管线的这种分布还是有一定的规律，人们还是能够认识、区分这种变化规律的，把这种认识运用到管道泄漏监测技术中，就使该项技术不断进步，实用价值越来越大。 目前国内外应用的管道泄漏监测方法有许多种，但是国内占主导地位的还是负压力波法，国外占主导地位的是统计法。从国内具体管道上的使用效果来看，由于这些方法各有它的适用范围，都不能够完全适应中国油气管道泄漏持续时间短、突发性强、泄漏情况复杂的特点。针对这一情况，我公司在国内外先进管道泄漏监测技术的基础上研制开发了适合我国管道实际状况的《HKH 系列管道泄漏监测报警定位系统》这一智能型监测装置，它是在总结了国内外各种方法的优缺点后而重新提出来的、基于模糊神经网络的人工智能型管道泄漏监测系统。该技术克服了负压力波法只能对突然发生的大规模泄漏准确检测的局限性和统计法较灵敏但相对滞后和定位误差大的缺陷，能够在多种复杂情况下对各种大小泄漏进行及时报警和准确定位，这种技术广泛的适应性和它的优良性能在实际应用中得到了很好的验证。国家知识产权局专利局已经宣布我公司的“流体输送管道泄漏监测定位方法”为国家发明专利。 1.2.负压力波法的局限性 现阶段国内用的较多的负压力波法和传统方法相比是一个巨大的进步，它不但解决了定位问题而且也比传统方法误报少得多，从本质上说它是一种声学方法，即利用在管输介质中传播的声波
使用IBM 性能分析工具解决生产环境中的性能问题（javacore） 上一篇 / 下一篇 2012-06-01 14:14:01 / 个人分类：javacore 查看( 655 ) / 评论( 0 ) / 评分( 0 / 0 ) https://www.doczj.com/doc/c21979014.html,/developerworks/cn/java/j-lo-javacore/index.html 序言 企业级应用系统软件通常有着对并发数和响应时间的要求，这就要求大量的用户能在高响应时间内完成业务操作。这两个性能指标往往 决定着一个应用系统软件能否成功上线，而这也决定了一个项目最终能否验收成功，能否得到客户认同，能否继续在一个行业发展壮大 下去。由此可见性能对于一个应用系统的重要性，当然这似乎也成了软件行业的不可言说的痛——绝大多数的应用系统在上线之前， 项目组成员都要经历一个脱胎换骨的过程。 生产环境的建立包含众多方面，如存储规划、操作系统参数调整、数据库调优、应用系统调优等等。这几方面互相影响，只有经过不断 的调整优化，才能达到资源的最大利用率，满足客户对系统吞吐量和响应时间的要求。在无数次的实践经验中，很多软件专家能够达成 一致的是：应用系统本身的优化是至关重要的，否则即使有再大的内存，也会被消耗殆尽，尤其是产生OOM（Out Of Memory）的错 误的时候，它会贪婪地吃掉你的内存空间，直到系统宕机。 内存泄露—难啃的骨头 产生OOM 的原因有很多种，大体上可以简单地分为两种情况，一种就是物理内存确实有限，发生这种情况时，我们很容易找到原因，但是它一般不会发生在实际的生产环境中。因为生产环境往往有足以满足应用系统要求的配置，这在项目最初就是根据系统要求进行购 置的。 另外一种引起OOM 的原因就是应用系统本身对资源的的不恰当使用、配置，引起内存使用持续增加，最终导致JVM Heap Memory 被耗尽，如没有正确释放JDBC 的Connection Pool 中的对象，使用Cache 时没有限制Cache 的大小等等。本文并不针对各种情 况做讨论，而是以一个项目案例为背景，探索解决这类问题的方式方法，并总结一些最佳实践，供广大开发工程师借鉴参考。 项目背景介绍 项目背景： 1. 内网用户500 人，需要同时在线进行业务操作（中午休息一小时，晚6 点下班）。 2. 生产环境采用传统的主从式，未做Cluster ，提供HA 高可用性。 3. 服务器为AIX P570，8U，16G，但是只有一半的资源，即4U，8G 供新系统使用。 项目三月初上线，此前笔者与架构师曾去客户现场简单部署过一两次，主要是软件的安装，应用的部署，测一下应用是不是能够跑起来，算作是上线前的准备工作。应用上线（试运行）当天，项目组全体入住客户现场，看着用户登录数不断攀升，大家心里都没有底，高峰 时候到了440，系统开始有点反应变慢，不过还是扛下来了，最后归结为目前的资源有限，等把另一半资源划过来，就肯定没问题了。（须知增加资源，调优的工作大部分都要重新做一遍，系统级、数据库级等等，这也是后面为什么建议如果资源可用，最好一步到位的
硬盘 heap stack Data code 内存 程序 操作系统代码 程序代码 New ，在堆里面为属性分配空间，初始化（String 默认值为null ） 声明的时候非配空间，初始值为null （局部变量，方法参数） 全局变量 存放程序所需要的代码 类变量，全局字符串，常量存放在数据段
Java内存分配与管理是Java的核心技术之一，之前我们曾介绍过Java的内存管理与内存泄露以及Java垃圾回收方面的知识，今天我们再次深入Java核心，详细介绍一下Java 在内存分配方面的知识。一般Java在内存分配时会涉及到以下区域： ◆寄存器：我们在程序中无法控制 ◆栈：存放基本类型的数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆中 ◆堆：存放用new产生的数据 ◆静态域：存放在对象中用static定义的静态成员 ◆常量池：存放常量
◆非RAM存储：硬盘等永久存储空间 Java内存分配中的栈 在函数中定义的一些基本类型的变量数据和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配。 当在一段代码块定义一个变量时，Java就在栈中为这个变量分配内存空间，当该变量退出该作用域后，Java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间，该内存空间可以立即被另作他用。 Java内存分配中的堆 堆内存用来存放由new创建的对象和数组。在堆中分配的内存，由Java虚拟机的自动垃圾回收器来管理。 在堆中产生了一个数组或对象后，还可以在栈中定义一个特殊的变量，让栈中这个变量的取值等于数组或对象在堆内存中的首地址，栈中的这个变量就成了数组或对象的引用变量。引用变量就相当于是为数组或对象起的一个名称，以后就可以在程序中使用栈中的引用变量来访问堆中的数组或对象。引用变量就相当于是为数组或者对象起的一个名称。 引用变量是普通的变量，定义时在栈中分配，引用变量在程序运行到其作用域之外后被释放。而数组和对象本身在堆中分配，即使程序运行到使用new 产生数组或者对象的语句所在的代码块之外，数组和对象本身占据的内存不会被释放，数组和对象在没有引用变量指向它的时候，才变为垃圾，不能在被使用，但仍然占据内存空间不放，在随后的一个不确定的时间被垃圾回收器收走（释放掉）。这也是Java 比较占内存的原因。 实际上，栈中的变量指向堆内存中的变量，这就是Java中的指针！ 常量池(constant pool) 常量池指的是在编译期被确定，并被保存在已编译的.class文件中的一些数据。除了包含代码中所定义的各种基本类型（如int、long等等）和对象型（如String及数组）的常量值(final)还包含一些以文本形式出现的符号引用，比如： ◆类和接口的全限定名； ◆字段的名称和描述符； ◆方法和名称和描述符。 虚拟机必须为每个被装载的类型维护一个常量池。常量池就是该类型所用到常量的一个有序集和，包括直接常量（string,integer和floating point常量）和对其他类型，字段和
2011 年第 10 期任娟娟，辛云宏：供水管道泄漏检测方法与技 术 · 67·［ 12］陆文娟， J］．科学技术与工程， 2009 ， 18 （ 9 ）： 5469 －5470．王永吉，徐建军．基于卡尔曼滤波的管道泄漏方法［［ 13］董东，J］．自动化报， 1990 ， 16 （ 4 ）： 303 － 309．王桂增． Kalman 滤波器在长输管道泄漏诊断中的应用［［ 14］ KarimSalahshoor，Mohsen Mosallaei，MohammadrezaBayat． Centralized and decentralized process and sensor fault monitoring using data fusion based on adaptive extended kalman filter algorithm ［ J］． Science Direct Measurement， 2008 ， 41 ： 1059 － 1076．［ 15］张贤达．现代信号处理［ M］．北京：清华大学出版社， 2002． 177 － 184．［ 16］ Liou Chyr Pyng． Pipeline Leak Detection Based on Mass Balance ［ A］． Proceeding of the international conference on pipeline infrastructure ［ C］． 1993 ， 175 － 188．［ 17］樊启斌．小波分析［ M］．武汉：武汉大学出版社， 2008． 301 － 308．［ 18］张德丰． MATLAB 小波分析 ［ M］．北京：机械工业出版社， 2009． 91 － 94．［ 19］蔡正敏， J］．机械科学与技术， 2001 ， 20 （ 2 ）： 4 － 8．吴浩江，黄上恒．小波变换在管道
管道泄漏监测技术的关键问题和定位方法 1、动态管道泄漏监测的关键技术问题 动态管道泄漏监测要解决的问题其实只有两个，一个是正确的识别出什么是泄漏，另一个就是这种事件到底是何时发生的。 1.1 过去，人们有一种误区，认为管道泄漏了能否报警是关键问题。其实，泄漏报警并非难事，难得是没有泄漏别报警。往往是为了泄漏要报警，搞得没有泄漏经常报警，总喊狼来了，狼真的来了还有谁相信？世界上所有的动态管道泄漏监测系统都在设法解决这个问题，这已经成了衡量系统性能的关键指标。之所以困难，是因为不知道什么是泄漏，没有智能。所以说，管道泄漏的关键技术问题是系统能否正确的识别出什么是泄漏。 具有世界领先水平的HKH3.1版监测系统软件很好的解决了这个问题。这是一项基于模糊神经网络的人工智能型管道泄漏监测系统，这一智能型监测装置是在国内外先进管道泄漏监测技术的基础上开发出来的，并且在国内多条管道上得到了应用，实践证明该系统对管道的泄漏和定位具有完全的识别能力，可以应用于各种管道的泄漏监测。 1.2 何时发生的泄漏？ 第一个问题就解决了，接下来的就是定位的问题了。由于人们希望定位准确，所以把定位误差作为一个重要技术指标，往往误差大了，以为是定位方法有问题。其实，定位方法远在管道泄漏技术出现以前就有了，其正确性是毋容质疑的。是什么问题影响了定位？是不能准确的知道泄漏时刻和泄漏前后的数据。 北京昊科航公司在独家拥有的中国发明专利“流体输送管道泄漏监测定位方法”的基础上，研制开发出了比较适合我国管道实际状况的《HKH系列管道泄漏监测报警定位系统》。这套系统很好的解决了这个问题，定位自然会有很好的效果。 2、动态管道泄漏监测报警系统的定位方法 关于定位方法，在以流量和压力为监测参数的管道泄漏监测系统中，目前世界上采用的定位方法共有两种，一种是人们熟知的水击波速度法，一种是水力坡降法。 2.1 水力坡降法
JAVA内存溢出 解决方案 1. 内存溢出类型 1.1. https://www.doczj.com/doc/c21979014.html,ng.OutOfMemoryError: PermGen space JVM管理两种类型的内存，堆和非堆。堆是给开发人员用的上面说的就是，是在JVM启动时创建；非堆是留给JVM自己用的，用来存放类的信息的。它和堆不同，运行期内GC不会释放空间。如果web app用了大量的第三方jar或者应用有太多的class文件而恰好MaxPermSize设置较小，超出了也会导致这块内存的占用过多造成溢出，或者tomcat热部署时侯不会清理前面加载的环境，只会将context更改为新部署的，非堆存的内容就会越来越多。 PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域，这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen space中，它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的应用中有很CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误，这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。 一个最佳的配置例子：(经过本人验证，自从用此配置之后，再未出现过tomcat死掉的情况) set JAVA_OPTS=-Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m 1.2. https://www.doczj.com/doc/c21979014.html,ng.OutOfMemoryError: Java heap space 第一种情况是个补充，主要存在问题就是出现在这个情况中。其默认空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。如果内存剩余不到40％，JVM就会增大堆到Xmx设置的值，内存剩余超过70％，JVM就会减小堆到Xms设置的值。所以服务器的Xmx和Xms设置一般应该设置相同避免每次GC后都要调整虚拟机堆的大小。假设物理内存无限大，那么JVM内存的最大值跟操作系统有关，一般32位机是1.5g到3g之间，而64位的就不会有限制了。
iSafe油气管道泄漏在线监测系统解决方案 一、概述 1.1 国油气管道现状 中国油气管道建设一直以突飞猛进的速度增长。新中国成立伊始，中国油气管道几乎一片空白，2004年我国油气管道总长度还不到3万千米，但截至2015年4月，油气管道总长度已达近14万公里，油气管网是能源输送的大动脉。过去10年，我国油气管网建设加速推进，覆盖全国的油气管网初步形成，东北、西北、西南和海上四大油气通道战略布局基本完成。频发的事故与不断上升的伤亡数字，也成为伴随着中国油气管道行业高速发展的阴影。2000年，中原油田输气管道发生恶性爆炸事故，造成15人死亡、56人受伤；2002年，市天然气管道腐蚀穿孔，发生天然气泄漏爆炸，造成6人死亡、5人受伤；2004年，省市发生天然气管道爆炸，5人死亡、35人受伤；2006年，省仁寿县富加输气站进站管道发生爆炸，造成10人死亡、3人重伤、47人轻伤。2013年11月22日黄岛区，中石化输油储运公司潍坊分公司输油管线破裂后发生爆炸，造成62人遇难。多发的管道事故特别是一些重大的油气泄漏、火灾爆炸等恶性事故对人身安全、自然环境造成了巨大危害。 1.2 国家和政府的要求 自2013年底开展油气输送管道安全隐患专项排查整治以来，各地区、各有关部门和单位协同行动、共同努力，取得了积极进展，全国共排查出油气输送管道占压、安全距离不足、不满足安全要求交叉穿越等安全隐患近3万处。2014年9月，国务院安委会发布关于深入开展油气输送管道隐患整治攻坚战的通知，要求完善油气输送管道保护和安全运行等法律法规、标准规、安全生产监管体系和应急体系建设。
1.3 系统建设目标 管道的完整性和安全运营的重要性和必要性显得尤为突出。为确保管道安全运行，消除事故隐患，保护环境，迫切需要对油气管道建设可靠的泄漏监测系统。用音波法、负压波法、质量平衡法融合一起的管道泄漏监测系统对压力管道进行泄漏监测是目前最先进、最可靠的泄漏监测技术。iSafe管道泄漏监测系统采用音波法、负压波法、质量平衡法三种方法融合的管道泄漏监测技术，能准确迅速发现泄漏并确定油气管道泄漏位置。 二、技术方案 2.1 现有管道管理及技术手段分析 国外从20世纪70年代就开始对管道泄漏检测技术进行了研究。国管道泄漏技术的研究起步较晚，但发展很快。 目前，国现有的泄漏检测方法从最早的人工沿管路分段巡视检漏发展到较复杂的利用计算机软件和硬件相结合的方法；从陆地管道检测技术发展到海底检测。其中，根据测量分析的媒介不同可分为直接检测法与间接检测法。直接检测法指直接用测量装置对管线周围的介质进行测量，判断有无泄漏产生。主要有直接观察法，气体法，清管器法。间接检测法是根据泄漏引起的管道流量、压力等参数及声、光、电等方面变化进行泄漏检测。主要有水压、气压检测法，质量、体积平衡法，压力点分析法，负压波检测法、音波法等。随着世界各国管道建设的快速发展，管道泄漏监测技术也伴随发展几十年。从油气管道泄漏监测的历史来看，国外早期的监测技术手段大多采用压力点分析法，负压波检测法，光学检测法，声发射技术法，动态模拟法，统计检测法等方法。 目前的泄漏监测和定位手段是多学科多技术的集成，特别是随着传感器技术、模式识别技术、通信技术、信号处理技术和模糊逻辑、神经网络、专家系统等人工智能技术等发展，为泄漏检测定位方法带来了新的活力，可对诸如流量、压力、温度、密度、粘度等管道和流体信息进行采集和处理，通过建立数学模型或通过信号处理，或通过神经网络的模式分类、或通过模糊理论对检测区域或信
内存泄露与内存溢出 1定义 1、内存泄漏：一般可以理解为系统资源（各方面的资源，堆、栈、线程等）在错误使用的情况下，导致使用完毕的资源无法回收（或没有回收）,从而造成那部分内存不可用的情况。 2、内存溢出：指内存不够使用而抛出异常，内存泄露是其形成的原因之一。 2危害 会导致新的资源分配请求无法完成，引起系统错误，最后导致系统崩溃。 3内存泄漏分类 4 内存泄露/溢出发生的区域
5内存溢出异常 6内存溢出常见原因 7发生内存泄露的情形Java内存泄露根本原因是什么呢？
答：长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用就很可能发生内存泄露，尽管短生命周期对象已经不再需要，但是因为长生命周期对象持有它的引用而导致不能被回收，这就是java中内存泄露的发生场景。 具体主要有如下几大类： 7.1 静态集合类引起内存泄露 像HashMap、Vector等的使用最容易出现内存泄露，这些静态变量的生命周期和应用程序一致，他们所引用的所有的对象Object也不能被释放，因为他们也将一直被Vector等引用着。 例: 解析： 在这个例子中，循环申请Object 对象，并将所申请的对象放入一个Vector 中，如果仅仅释放引用本身（o=null），那么Vector 仍然引用该对象，所以这个对象对GC 来说是不可回收的。因此，如果对象加入到Vector 后，还必须从Vector 中删除，最简单的方法就是将Vector对象设置为null。 7.2创建过大对象
以上代码运行时瞬间报错。 7.3监听器 在java 编程中，我们都需要和监听器打交道，通常一个应用当中会用到很多监听器，我们会调用一个控件的诸如addXXXListener()等方法来增加监听器，但往往在释放对象的时候却没有记住去删除这些监听器，从而增加了内存泄漏的机会。 7.4 各种连接 比如数据库连接（dataSourse.getConnection()），网络连接(socket)和io连接，除非其显式的调用了其close（）方法将其连接关闭，否则是不会自动被GC 回收的。对于Resultset 和Statement 对象可以不进行显式回收，但Connection 一定要显式回收，因为Connection 在任何时候都无法自动回收，而Connection一旦回收，Resultset 和Statement 对象就会立即为NULL。但是如果使用连接池，情况就不一样了，除了要显式地关闭连接，还必须显式地关闭Resultset Statement 对象（关闭其中一个，另外一个也会关闭），否则就会造成大量的Statement 对象无法释放，从而引起内存泄漏。这种情况下一般都会在try里面去的连接，在finally里面释放连接。 7.5 内部类和外部模块等的引用 内部类的引用是比较容易遗忘的一种，而且一旦没释放可能导致一系列的后继类对象没有释放。此外程序员还要小心外部模块不经意的引用，例如程序员A 负责A 模块，调用了B 模块的一个方法如： public void registerMsg(Object b); 这种调用就要非常小心了，传入了一个对象，很可能模块B就保持了对该对象的引用，这时候就需要注意模块B 是否提供相应的操作去除引用。 7.6 单例模式 不正确使用单例模式是引起内存泄露的一个常见问题，单例对象在被初始化后将在JVM的整个生命周期中存在（以静态变量的方式），如果单例对象持有外部对象的引用，那么这个外部对象将不能被jvm正常回收，导致内存泄露
12.Java内存模型 （原本准备把内存模型单独放到某一篇文章的某个章节里面讲解，后来查阅了国外很多文档才发现其实JVM内存模型的内容还蛮多的，所以直接作为一个章节的基础知识来讲解，可能该章节概念的东西比较多。一个开发Java的开发者，一旦了解了JVM内存模型就能够更加深入地了解该语言的语言特性，可能这个章节更多的是概念，没有太多代码实例，所以希望读者谅解，有什么笔误来Email告知：silentbalanceyh@https://www.doczj.com/doc/c21979014.html,，本文尽量涵盖所有Java语言可以碰到的和内存相关的内容，同样也会提到一些和内存相关的计算机语言的一些知识，为草案。因为平时开发的时候没有特殊情况不会进行内存管理，所以有可能有笔误的地方比较多，我用的是Windows平台，所以本文涉及到的与操作系统相关的只是仅仅局限于Windows平台。不仅仅如此，这一个章节牵涉到的多线程和另外一些内容并没有讲到，这里主要是结合JVM内部特性把本章节作为核心的概念性章节来讲解，这样方便初学者深入以及彻底理解Java 语言） 本文章节： 1.JMM简介 2.堆和栈 3.本机内存 4.防止内存泄漏 1.JMM简介 i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术，这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉害很多，该语言针对多种异构平台的平台独立性而使用的多线程技术支持也是具有开拓性的一面，有时候在开发Java同步和线程安全要求很严格的程序时，往往容易混淆的一个概念就是内存模型。究竟什么是内存模型？内存模型描述了程序中各个变量（实例域、静态域和数组元素）之间的关系，以及在实际计算机系统中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节，对象最终是存储在内存里面的，这点没有错，但是编译器、运行库、处理器或者系统缓存可以有特权在变量指定内存位置存储或者取出变量的值。【JMM】（Java Memory Model的缩写）允许编译器和缓存以数据在处理器特定的缓存（或寄存器）和主存之间移动的次序拥有重要的特权，除非程序员使用了final或synchronized明确请求了某些可见性的保证。 1)JSR133：
城镇供热管道光纤泄漏监测方案 北京昊锐科技有限公司 2017年8月
目录 【前言】..................................... 错误!未指定书签。1分布式光纤泄漏监测系统简介................ 错误!未指定书签。 1.1管道测漏监测系统的优点 ............... 错误!未指定书签。 1.2管道测漏监测系统应用 ................. 错误!未指定书签。2管道测漏监测系统的工作原理................ 错误!未指定书签。 2.1管道泄漏监测系统测漏原理 ............. 错误!未指定书签。 2.2管道测漏监测系统定位原理 ............. 错误!未指定书签。3分布式光纤泄漏监测系统.................... 错误!未指定书签。 3.1系统组成 ............................. 错误!未指定书签。 3.2系统技术参数 ......................... 错误!未指定书签。 3.3系统组成介绍 ......................... 错误!未指定书签。 3.3.1分布式光纤泄漏监测系统主机...... 错误!未指定书签。 3.3.2多模测漏光缆.................... 错误!未指定书签。 3.1.3安装附件........................ 错误!未指定书签。 3.4软件功能描述 ......................... 错误!未指定书签。 3.4.1软件界面........................ 错误!未指定书签。 3.4.2分布式光纤泄漏监测系统应用软件提供以下主要功能：错 误!未指定书签。 4供热管线泄漏监测.......................... 错误!未指定书签。 4.1管道泄漏原因 ......................... 错误!未指定书签。 4.2供热管道泄漏特点 ..................... 错误!未指定书签。 4.3泄漏定位世界性难题 ................... 错误!未指定书签。 4.4分布式光纤泄漏监测系统 ............... 错误!未指定书签。
derwee Java内存泄露模拟及分析解决方法 1.1 实践目标： 1、使用JA V A代码实现模拟内存溢出 2、分析JDK内存溢出的原因 3、总结存在bug的JA V A编码实践 4、总结JVM优化的方法 1.2 模拟内存溢出： 为了方便模拟内存，特意把JVM的内存参数指定为更小（我的本本内存是8G的）。修改eclipse参数文件调用JVM参数： -vmargs -Xms40m（原始是-Xms40m） -Xmx100m（原始是-Xmx384m） 演示JA V A小程序实现原理：使用集合类对象装载大量的Persion对象，每次把new出来的对象加入集合类对象后，更改对象的属性，再从集合类对象中删除该对象。会出现该删除的对象没有被删掉，Persion类对象不断占用内存，导致分配给JVM的内存被耗光。 package .*; /** * * @ClassName: OutOfMemory * @Description: 内存溢出模拟，提出解决方法 * @author yangdw * @date 2012-3-25 下午6:58:49 */ public class OutOfMemory { public static void main(String[] args) { Collection collection = new HashSet(); for(int i=0;i<0;i++) { Persion per = new Persion(i,"yangdw"); (per);
1.2.1equals和hashcode重写原则[2] 1.2.1.1 对equals()应该遵循如下要求 1)对称性：如果(y)返回是“true”，那么(x)也应该返回是“true”。 2)自反性：(x)必须返回是“true”。 3)传递性：如果(y)返回是“true”，而且(z)返回是“true”，那么(x)也应该 返回是“true”。 4)任何情况下，(null)，永远返回是“false”。 5)(和x不同类型的对象)永远返回是“false”。 1.2.1.2 hashCode()的返回值和equals()的关系如下 1)如果(y)返回“true”，那么x和y的hashCode()必须相等。 2)如果(y)返回“false”，那么x和y的hashCode()有可能相等，也有可能不 等。
JVM内存最大能调多大分析【经典】 2010-11-10 13:21 转载自 最终编辑 上次用weblogic 把 -XmxXXXX 设成2G，就启动不起来，设小点就起来了，当时很气，怎么2G都起不了，今天在看到了一篇解释，转过来了 这次一位老友提出了这个问题，记得当年一个java高手在blogjava提出后，被骂得半死。大家使用java -XmxXXXX -version版本得出了不同的结论。后来老友说大概是1800M左右，我当时反驳，“我设置过服务器8G内存，我使用两个tomcat，每个2G”。为此，我翻开所有的JVM的内存管理的c代码，没有任何结论。我不是linux内核程序员，但是我看过linux的源码，知道32位体系结构的计算机寻址空间是2^32=4G，intel Pentium Pro处理器寻址空间是36位，CPU内部增加了PAE寄存器。用于处理多出来的4根地址 线的使用，所以PAE的技术实现最大2^36=64G寻址。通过linux的内核源码，标准Linux内核对于物理内存的管理采用1:3的分配比例，即物理内存的1/4为内核空间（kernel space），剩下的3/4为用户进程空间（user space），因此，在一台4G内存的服务器上，用户进程可使用的内存最大也就是3G。当进程被内核调入CPU运行时，不同的地址空间数据会被调入4G以内的用户进程空间，其实就能用3G。 IA32架构上，单一进程是不能使用超过4G的内存空间的。但是我记得我给mysql server分配内存大约是左右,不是2的32次方-1，我分配java 2G内存的计算机是IBM的RS6000. 经过不同平台的测试,我得出了大概的数值,win2k下左右,nt下,原因是这样的,Classic VM and HotSpot VM 存放用户区的连续地址中,NT把 kernel DLLs 放在 0x7c 开头的地址空间,所以nt下只有<2G的空间,所以JVM heap 使用极限是2G.用户的dll开始于0x,用户的应用程序开始于0x00400000.我现在唯一确定的是sun可能为了防止和某些 JVM插件的冲突,把dll的地址给rebase一下,这样使用的空间就很少了一部分.为什末rebase,原因是这样的,因为在windows下编译 dll 的默认地址都是, 一般在release之前的时候要rebase一下,rebase 的-b 这个参数是指定一个起始地址,MSDN建议地址是0x，这个工具随visual studio和platform SDK发放。 例如 -b 0x6D000000 \jdk\jre\bin\*.dll \jdk\jre\bin\hotspot\这样你的JVM用的内存多一些,目前关于这个我只能得到BEA的 JRockit最大也只能使用内存,看来各家编译JDK时都作了些手脚. 目前只能得到bea的的-Xmx最小值是16 MB,sun的资料很不全,还好java开源了,可以不依靠sun了. sun提供的资料 Maximum Address Space Per Process Operating System Maximum Address Space Per Process
石油化行业在线安全监测系统设计方案 （本方案主要针对管道泄漏、LNG储液罐监测） 一、背景 近年来石化行业上中下游各产业都获得了迅猛发展，上游向深水海域挺进，中游LNG（LiquefiedNatural Gas,液化天然气）产业方兴未艾,下游炼化企业也像雨后春笋一般的蓬勃发展。这些发展都给油气管道及LNG 储液罐带来数量的快速增长。 由于传输介质的特殊性，一道管道破裂造成泄漏，轻则造成陆地污染，重则造成河流，湖泊等污染，如果不及时快速有效的采取措施，极易发生火灾、爆炸、中毒、环境污染等严重后果，人民的生命和国家的财产将遭受重大的损失。LNG 储液罐一旦出现意外,冷藏的液体会大量挥发,气化量大约是原来冷藏状态下的300倍,在大气中迅速形成会自动引爆的气团，最终引发泄露、爆炸及火灾，给人民生命财产安全造成巨大威胁。 因此，实时了解结构安全状况，对不利情况进行及时、精准预警，为补救抢险争取更多的时间，优质的管道泄漏监测预警系统在泄漏灾害补救工作环节中扮演着重要的角色。 1.当前管道泄漏监测手段和现状 当前,管道泄漏监测手段有不少方法，基本上可归纳为人工巡检，内部监测，外部检测等三类。 第一：人工定期巡检，时间不连续，监测不到位；第二：内部监测，采用漏磁式清管器，缺点是漏磁信号或传感器本身易受管 道的压力、所处环境等影响，缺乏灵敏度；
第三：外部监测，采用流量法，压力法以及光纤（光栅）法等，此类监测可行高，具有一定的灵敏度，缺点成本代价大、费事费力。 2.当前LNG 储罐监测手段及现状第一：人工定期检测:人工目测检查或借助于便携式仪器测量得到的信息来江西飞尚科技有限公司 进行，监测不及时，耗费人力物力； 第二：常见的内部液体液位、温度、压力监测，各监测项单独分析，监测项具有较大局限性，且不能形成系统，不能从整体上把控结构的安全性能。 3.系统建设现实意义 由飞尚科技建立的在线监测系统率先将桥梁安全监测与物联网、云计算紧密结合，通过实时的结构参数监控，对于管道、储液罐重要参数的长期变化有较为 详细地掌握，从而及时有效地反馈管道泄漏、储液罐的安全状况。其意义主要有： （1）实时监控储罐内LNG 存储情况（液位、压力、温度），及时发现液体分层、翻滚、升温、泄露及混凝土筒壁裂缝、沉降等危险状况； （2）定期分析管道的压力流量变化趋势，建立全运营期的数字化、信息化档案，科学、合理地协助管道的管理和养护； （2）及时把握管道、储液罐结构运营阶段的工作状态，识别结构损伤以及评定结构的安全、可靠性与耐久性； （3）为运营、维护、管理提供决策依据，可以使得既有管道、储液罐的技术改造决策更加科学、改造技术方案的设计更加合理、经济；