内存泄露

ffmpeg解码出现内存泄露 原因 在用ffmpeg解码rtsp流的任务时,出现内存,泄露,每次打开流–读取一帧图片–关闭流,都会有10+M的内存泄露的现象。 定位 通过将解码过程中每个步骤一个个逐渐放开,看内存的增长情况。最终确定是解码的frame出现的内存泄露。 while (!stop) { err_code = av_read_frame(i_fmt_ctx, &pkt); // ... ret = avcodec_send_packet(codecContext, &pkt); // ... whil 阅读详情

内存泄露

Java和C++一个很大的区别就是Java有垃圾回收GC(Garbage Collection)自动管理内存的回收。但是我们在实际的项目中仍然会遇到内存泄露的问题。
Java中对内存对象得访问是通过引用的方式,通过一个内存对象的引用变量来访问到对应的内存地址中的对象。
GC会从代码栈的引用变量开始追踪,从而判断哪些内存是正在使用,如果无法跟踪到某一块堆内存,那么GC就认为这块内存不再使用了。

定义

内存泄露是指无用对象(不再使用的对象)持续占有内存或无用对象的内存得不到及时释放,从而造成的内存空间的浪费称为内存泄露。

原因

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。

危害

只有一个,那就是虚拟机占用内存过高,导致OOM(内存溢出)。
对于Android应用来说,就是你的用户打开一个Activity,使用完之后关闭它,内存泄露;又打开,又关闭,又泄露;几次之后,程序占用内存超过系统限制就会出现FC。

Android手机给应用分配的内存通常是8兆左右,如果处理内存处理不当很容易造成OutOfMemoryError
OutOfMemoryError主要由以下几种情况造成:

  1. 数据库Cursor没关。
    当我们操作完数据库后,一定要调用close()释放资源。

  2. 构造Adapter没有使用缓存ContentView。

    @Override  
    public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {  
        ViewHolder vHolder = null;  
        //如果convertView对象为空则创建新对象,不为空则复用  
        if (convertView == null) {  
            convertView = inflater.inflate(..., null);  
            // 创建 ViewHodler 对象  
            vHolder = new ViewHolder();  
            vHolder.img= (ImageView) convertView.findViewById(...);  
            vHolder.tv= (TextView) convertView  
                    .findViewById(...);  
            // 将ViewHodler保存到Tag中  
            convertView.setTag(vHolder);  
        } else {  
            //当convertView不为空时,通过getTag()得到View  
            vHolder = (ViewHolder) convertView.getTag();  
        }  
        // 给对象赋值,修改显示的值  
        vHolder.img.setImageBitmap(...);  
        vHolder.tv.setText(...);  
        return convertView;  
    }  
    
    static class ViewHolder {  
        TextView tv;  
        ImageView img;  
    }  
  3. 未取消注册广播接收者
    registerReceiver()和unregisterReceiver()要成对出现,通常需要在Activity的onDestory()方法去取消注册广播接收者。

  4. IO流未关闭
    注意用完后及时关闭

  5. Bitmap使用后未调用recycle()。

  6. Context泄漏
    这是一个很隐晦的OutOfMemoryError的情况。先看一个Android官网提供的例子:

    private static Drawable sBackground;  
    @Override  
    protected void onCreate(Bundle state) {  
        super.onCreate(state);  
        TextView label = new TextView(this);  
        label.setText("Leaks are bad");  
        if (sBackground == null) {  
            sBackground = getDrawable(R.drawable.large_bitmap);  
        }  
        label.setBackgroundDrawable(sBackground);  
        setContentView(label);  
    }  

    这段代码效率很快,但同时又是极其错误的:
    我们看一下setBackgroundDrawable(Drawable background)的源码:

     public void setBackgroundDrawable(Drawable background) {
        ...
        background.setCallback(this);
     }

    有background.setCallback(this);方法,也就是说Drawable拥有TextView的引用,而TextView又拥有Activity(Context类型)的引用,
    因为sBackground为static的,即使Activity被销毁,但是sBackground的生命周期还没走完,所以内存仍然不会被释放。这样就会有内存泄露了。
    对,这样想是对的,但是我们看一下setCallback的源码:

      public final void setCallback(Callback cb) {
        mCallback = new WeakReference<Callback>(cb);
    }

    我们会发现里面使用了WeakReference,所以不会存在内存泄露了,但是官网当时提供的例子明明说有泄露,这是因为在3.0之后,
    修复了这个内存泄露的问题,在3.0之前setCallback,方法是没有使用WeakReference的,所以这种泄露的情况在3.0之前会发生,3.0之后已经被修复。

  7. 线程
    线程也是造成内存泄露的一个重要的源头。线程产生内存泄露的主要原因在于线程生命周期的不可控。我们来考虑下面一段代码。

    public class MyActivity extends Activity {     
        @Override     
        public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {         
            super.onCreate(savedInstanceState);         
            setContentView(R.layout.main);         
            new MyThread().start();     
        }       
        private class MyThread extends Thread{         
        @Override         
            public void run() {             
            super.run();             
            //耗时的操作       
            }     
        } 
    }  

    假设MyThread的run函数是一个很费时的操作,当调用finish的时候Activity会销毁掉吗?
    事实上由于我们的线程是Activity的内部类,所以MyThread中保存了Activity的一个引用,当MyThread的run函数没有结束时,MyThread是不会被销毁的,
    因此它所引用的Activity也不会被销毁,因此就出现了内存泄露的问题。

  8. 尽量使用ApplicationContext
    Context引用的生命周期超过它本身的生命周期,也会导致Context泄漏。
    所以如果打算保存一个长时间的对象时尽量使用Application这种Context类型。
    例如:

    mStorageManager = (StorageManager) getSystemService(Context.STORAGE_SERVICE);
    改成:
    mStorageManager = (StorageManager) getApplicationContext().getSystemService(Context.STORAGE_SERVICE);

    按道理来说这种系统服务是不会有问题,但是有些厂商在修改的时候,可能会导致Context无法被及时释放。

  9. Handler的使用,在Activity退出的时候注意移除(尤其是循环的时候)

    public class ThreadDemo extends Activity {  
        private static final String TAG = "ThreadDemo";  
        private int count = 0;  
        private Handler mHandler =  new Handler();  
    
        private Runnable mRunnable = new Runnable() {  
    
            public void run() {  
                //为了方便 查看,我们用Log打印出来   
                Log.e(TAG, Thread.currentThread().getName() + " " +count);    
                //每2秒执行一次   
                mHandler.postDelayed(mRunnable, 2000);  
            }   
        };  
        @Override  
        public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
            super.onCreate(savedInstanceState);  
            setContentView(R.layout.main);   
            //通过Handler启动线程   
            mHandler.post(mRunnable);  
        } 
    } 

    这样在也会引发内存泄露。我们应该在onDestory方法中移除Handler,代码如下:

    @Override  
    protected void onDestroy() {  
        super.onDestroy();  
        mHandler.removeCallbacks(mRunnable);  
    } 

总结一下避免Context泄漏应该注意的问题:
- 使用getApplicationContext()类型。
- 注意对Context的引用不要超过它本身的生命周期。
- 慎重的使用static关键字。
- Activity里如果有线程或Handler时,一定要在onDestroy()里及时停掉。


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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; 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nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

MFC内存泄露检测

这几天一直在检查程序内存泄露的问题,今天终于告一段落。 内存泄露在编制小型应用程序时看不出其危害,但如果是编制24小时运行的大型平台应用程序时,如果有内存泄露,则随着程序的运行,其占用的内存会越来越多,最终导致系统崩溃。因此,内存泄露不容小觑。下面是几天来检查内存泄露的一点经验小结。 1.常规内存泄露的检测 常规内存泄露一般是由于编程者在手动申请内存空间之后没有释放造成的。如用new、malloc()函数或CString的GetBuuffer()函数申请内存空间后没有使用对应的释放语句释放内存空间.

全粘工程师 1750

内存泄露 手写内存泄露检测工具

①.内存泄露在面试和工作中常见,尤其是C和C++项目。②.内存泄露的核心原因是调用了malloc但没有调用free,导致堆内存无法被释放。③.内存泄露的判断方法和泄露位置的定位是解决内存泄露的关键。#define _GNU_SOURCE //这个b玩意要放所有头文件最上面#if 0if(flag){// 使用 snprintf 将文件路径格式化到 buff 中,//文件路径包括内存地址(p),并将该内存地址存储在“./mem/”目录下,以.p作为扩展名if(!fp){

weixin_71694051的博客 1043

Java内存泄露--ThreadLocal导致内存泄露--原因/解决方案

本文介绍为什么ThreadLocal会引起内存泄露以及如何避免ThreadLocal内存泄露。 之前介绍过ThreadLocal的原理,本文不再赘述。 本内容也是Java面试时经常会问到的问题。

IT利刃出鞘的博客 5391

前端内存泄露浅谈

一、什么是内存泄露 已经不再使用的内存未能被程序释放,叫内存泄露(memory leak)。 二、内存泄露会带来什么样的后果? 内存泄露会因为减少可用内存数量从而降低计算机性能,严重的可能导致设备停止正常工作,或者应用程序崩溃。 三、什么情况下出现内存泄漏? 首先了解一下垃圾回收:垃圾回收(英语:Garbage Collection,缩写为GC)在计算器科学中是一种自动的存储器管理机制。当一个计算...

maindek的博客 3513

java内存泄露排查总结

1.内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法: 内存溢出:你申请了10个字节的空间,但是你在这个空间写入了11个或者以上字节的数据,则出现溢出 内存泄露:你用new申请了一块内存,后来很长时间都不使用了,但是因为一直被某个或者某些实例所持有导致GC不能回收掉,也就是该释放的对象没有释放,则出现泄露。 1.1 内存溢出 java.lang.OutOfMemoryError: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OutOfMemoryError。 产生的原因 JVM内存过小 程序不严密,

qq_32062699的博客 863

python 内存泄露的诊断

对于一个用 python 实现的,长期运行的后台服务进程来说,如果内存持续增长,那么很可能是有了“内存泄露” 一、内存泄露的原因 对于 python 这种支持垃圾回收的语言来说,怎么还会有内存泄露? 概括来说,有以下三种原因: 1、 所用到的用 C 语言开发的底层模块中出现了内存泄露。 2、 代码中用到了全局的 list、 dict 或其它容器,不停的往这些

朝着梦想 渐行前进 3431

linux查内存泄露,linux下如何检查内存泄露

linux下如何检查内存泄露 (16页) 本资源提供全文预览,点击全文预览即可全文预览,如果喜欢文档就下载吧,查找使用更方便哦!19.90 积分Linux下如何检查内存泄露,什么是内存泄露?,以下说法哪个正确? 应用程序在分配某段内存后,由于程序使用错误造成物理内存的缺失 应用程序在分配某段内存后,由于设计错误,失去了对该段内存的控制,因而造成了内存的浪费,什么是内存泄露?,指的是堆内存的泄露,...

weixin_29062865的博客 853

前端内存泄露

一、什么是内存泄露 已经不再使用的内存未能被程序释放,叫内存泄露(memory leak)。 二、内存泄露会带来什么样的后果? 内存泄露会因为减少可用内存数量从而降低计算机性能,严重的可能导致设备停止正常工作,或者应用程序崩溃。 三、什么情况下出现内存泄漏? 首先了解一下垃圾回收:垃圾回收(英语:Garbage Collection,缩写为GC)在计算器科学中是一种自动的存储器管理机制。当一个计算机上的动态存储器不再需要时,就应该予以释放,以让出存储器,这种存储器资源管理,称为垃圾回收。 当一块内存不

qq_33177908的博客 1006
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CharonChui
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