IE下闭包引起跨页面内存泄露探讨

本文深入探讨了IE浏览器中跨页面内存泄露的问题,特别是在闭包与DOM元素相互引用的情况下。通过实例展示了如何检测泄露,并提供了几种有效的方法来解决该问题。
在ie的内存泄露中跨页面的泄露是最严重的,浏览器刷新了仍然无法释放掉泄露占用的资源,造成访问速度越来越慢,内存占用越来越大
closure引起cross page leak的主要原因是closure和dom元素的互相引用
看这个例子:

<div id="bb"><div id="aa">cc</div></div>
<script type="text/javascript">
function leakTest(){
var a=[];//用来加大闭包资源占用,方便观察
for(var i=0;i<100000;i++){
a.push('a');
}
var divA=document.getElementById('aa');
divA.kk=function(){};
divA.parentNode.removeChild(divA);
}
leakTest();
</script>

用sIEve看下发现这个页面每次刷新都会产生跨页面泄露,ie内存占用大了7MB,具体fins的文章中有过介绍
在这个例子中我们在leakTest()中创建了一个内部匿名函数并在dom元素aa的自定义属性kk中保存了他的引用,这就产生了一个闭包
divA.parentNode.removeChild(divA);
这句是产生泄露的主要原因,移除了aa并不会使这个节点消失,只不过在dom树上无法访问这个节点而已,由于闭包的存在divA这个局部变量不会被释放,而divA中保存着aa的引用,这就形成了一个循环引用,闭包保存了dom元素aa的引用,dom元素aa的自定义属性kk又保存了闭包内部的匿名函数的引用,所以在页面刷新的时候IE无法释放掉这个aa和闭包的资源,在我这个例子中就比较吓人,刷一下涨几MB内存
让我们删掉divA.parentNode.removeChild(divA);这句试试,发现没有泄露发生
我推测IE在刷新时会强行释放掉dom树上的元素,而不存在于dom树中的节点不会强行释放,所以造成了跨页面泄露,这是我的个人推测,有别的意见欢迎讨论
怎么解决这个问题呢,其实我们只要打断引用链就行了

<div id="bb"><div id="aa">cc</div></div>
<script type="text/javascript">
function leakTest(){
var a=[];
for(var i=0;i<100000;i++){
a.push('a');
}
var divA=document.getElementById('aa');
divA.kk=function(){};
divA.parentNode.removeChild(divA);
divA=null;
}
leakTest();
</script>

或者

<div id="bb"><div id="aa">cc</div></div>
<script type="text/javascript">
function leakTest(){
var a=[];
for(var i=0;i<100000;i++){
a.push('a');
}
document.getElementById('aa').kk=function(){};
document.getElementById('aa').parentNode.removeChild(document.getElementById('aa'));
//这个例子不保存aa的应用,也不会引起泄露
}
leakTest();
</script>

or

<div id="bb"><div id="aa">cc</div></div>
<script type="text/javascript">
function leakTest(){
var a=[];
for(var i=0;i<100000;i++){
a.push('a');
}
var divA=document.getElementById('aa');
divA.kk=function(){};
divA.parentNode.removeChild(divA);
return divA;
}
var divA=leakTest();
divA.kk=null; //这个可以看到内存占用比上面少了7MB,因为解除了对闭包内部函数的引用,闭包占用的资源被释放了
</script>

通过上面的例子可以看出,如果某个函数中dom元素保存了内部函数的引用,就会形成闭包,很容易引起泄露,务必小心
另firefox下测试是没有这些问题的
### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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