Java语言中内存管理的几个技巧

本文介绍了五种Java开发中减少内存消耗的方法,包括合理使用Boolean和Integer对象、利用StringBuffer拼接字符串、优化哈希表使用策略、简化类层次结构及方法调用。

  用Java语言做编程,在现在来说,还是主流的编程语言,至少可以预见10至20年内,对市场的占有率还是很高的,那么对于我们开发者来说,Java语言开发的系统对什么硬件特别是内存的要求我觉得还是比较高的,对内存溢出的错误,很多开发者还是束手无策,唯一 方法就是加内存,那么我们开发者在实际的开发中,应该如何避免过多的消耗内存呢?

  其实从理论上来讲Java做的系统并不比其他语言开发出来的系统更占用内存,那么为什么却有这么N多理由来证明它确实占内存呢?两个字,陋习。

  (1)别用new Boolean()

  在很多场景中Boolean类型是必须的,比如JDBC中boolean类型的set与get都是通过Boolean封装传递的,大部分ORM也是用Boolean来封装boolean类型的,比如:

  ps.setBoolean("isClosed",new Boolean(true));

  ps.setBoolean("isClosed",new Boolean(isClosed));

  ps.setBoolean("isClosed",new Boolean(i==3));

  通常这些系统中构造的Boolean实例的个数是相当多的,所以系统中充满了大量Boolean实例小对象,这是相当消耗内存的。Boolean类实际上只要两个实例就够了,一个true的实例,一个false的实例。

  Boolean类提供两了个静态变量:

  public static final Boolean TRUE = new Boolean(true);

  public static final Boolean FALSE = new Boolean(false);

  需要的时候只要取这两个变量就可以了,比如:

  ps.setBoolean("isClosed",Boolean.TRUE);

  那么象2、3句那样要根据一个boolean变量来创建一个Boolean怎么办呢?可以使用Boolean提供的静态方法: Boolean.valueOf()。

  比如:

  ps.setBoolean("isClosed",Boolean.valueOf(isClosed));

  ps.setBoolean("isClosed",Boolean.valueOf(i==3));

  因为valueOf的内部实现是:

  return (b ? TRUE : FALSE);

  所以可以节省大量内存。相信如果Java规范直接把Boolean的构造函数规定成private,就再也不会出现这种情况了。

  (2)别用new Integer

  和Boolean类似,Java开发中使用Integer封装int的场合也非常多,并且通常用int表示的数值通常都非常小。Java SDK中对Integer的实例化进行了优化,Integer类缓存了-128到127这256个状态的Integer,如果使用Integer.valueOf(int i),传入的int范围正好在此内,就返回静态实例。这样如果我们使用Integer.valueOf代替new Integer的话也将大大降低内存的占用。如果您的系统要在不同的SDK(比如IBM SDK)中使用的话,那么可以自己做个工具类封装一下,比如IntegerUtils.valueOf(),这样就可以在任何SDK中都可以使用这种特性。

  (3)用StringBuffer代替字符串相加

  这个我就不多讲了,因为已经被人讲过N次了。我只想讲一个不是笑话的笑话,我在看国内某“著名”Java开发的WEB系统的源码中,竟然发现其中大量的使用字符串相加,一个拼装SQL语句的方法中竟然最多构造了将近100个string实例。无语中!

  (4)过滥使用哈希表

  有一定开发经验的开发人员经常会使用hash表(hash表在JDK中的一个实现就是HashMap)来缓存一些数据,从而提高系统的运行速度。比如使用HashMap缓存一些物料信息、人员信息等基础资料,这在提高系统速度的同时也加大了系统的内存占用,特别是当缓存的资料比较多的时候。其实我们可以使用操作系统中的缓存的概念来解决这个问题,也就是给被缓存的分配一个一定大小的缓存容器,按照一定的算法淘汰不需要继续缓存的对象,这样一方面会因为进行了对象缓存而提高了系统的运行效率,同时由于缓存容器不是无限制扩大,从而也减少了系统的内存占用。现在有很多开源的缓存实现项目,比如ehcache、oscache等,这些项目都实现了FIFO、MRU等常见的缓存算法。

  (5)避免过深的类层次结构和过深的方法调用

  因为这两者都是非常占用内存的(特别是方法调用更是堆栈空间的消耗大户。

  还有就是变量只有在用到它的时候才定义和实例化,尽量避免使用static变量,类内私有常量可以用final来代替。文章来源:http://www.mfqyw.com/


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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