Android OOM问题的What Where How

本文围绕OOM展开,先介绍OOM即java.lang.OutOfMemoryError,是应用内存占用过高、虚拟机无法分配更多内存时系统抛出的错误。接着分析堆、方法区、栈等运行时内存区域出现OOM的原因,还从源码角度指出集合类、IO操作等场景会Throw OutOfMemoryError,并给出避免和解决OOM的方法。

知己知彼,百战不殆。
要想解决和避免OOM,必须先知道OOM是什么,在哪里会发生,最后才是怎样去解决OOM;

What?什么是OOM

OOM --> java.lang.OutOfMemoryError

内存溢出,应用内存占用过高,虚拟机无法再分配更多的内存,这时系统就会抛出OOM,JVM规范中划定了大部分区域的内存的管理,可参考JVM规范官方文档:https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se8/html/jls-15.html#d5e24307

Where & How? 哪里会出现OOM,怎么解决

首先要了解运行时内存区域的划分,可参考我的博客:
https://blog.youkuaiyun.com/u013360790/article/details/89510941
JVM除了程序计数器没有对内存做限制,其他内存区域都可以抛出OOM;
主要分为三大块,线程共享的堆和方法区,以及线程私有的栈,包括虚拟机栈和本地方法栈;


  • 堆中主要存放对象的实例,所以如果当堆无法存下要对象分配的空间,并且无法再进行扩展,这时就会抛出OOM;
    这个就比较好理解了,JDK1.8字符串也存储在堆中,几乎所有对象实例都在堆中,GC时间过长的也会引起OOM;
  • 方法区\MetaSpace
    方法区内存不足时也将会抛出OutOfMemoryError异常,而方法区主要存的类信息,以及常量,所以当我们系统本身内存不足时,进行加载大量的类或者常量时,也有可能出现OOM,在JDK1.7以前,连字符串常量都存储在方法区;

  • 虚拟机可以动态扩展,当扩展时无法申请到足够的内存,就会抛出OutOfMemoryError异常,比如在我们递归调用时,递归分为两步,一步递,一步归,所以在内存如果出现大量临时引用等,也有可能导致OOM;常见在Debug模式时,程序运行明显不如关闭Debug模式流畅,因为debug时需要额外存储大量调试信息;

根据JDK和Android 8.0源码,看下都什么地方Throw OutOfMemoryError

如果查找几个就会看出问题,系统都在什么情况下会抛出OOM,知道如何引起,自然知道如何避免和解决了;

  • 集合类
    大部分长度超出Integer.MAX_VALUE - 8 时,系统会抛出Required array size too large,Requested array size exceeds VM limit;
  • IO操作
    缓存过大,在Bitmap操作时,比如decodeStream(),可能抛出ImageUtils#decodeStream(InputStream, Rect, Options) threw an OOME,说明过大的文件加载到了内存中;
  • 线程泄漏
    创建线程超出JVM限制时会抛出unable to create new native thread,所以要注意线程的关闭,比如在使用ExecutorService记得shutDown;防止线程挂起或者阻塞或者等待获取锁时间过长,比如出现死锁;
  • 数据操作
    Cursor未进行及时close,在AbstractWindowedCursor中可以看到,Cursor存储了我们从数据库中查询回来的东西,所以在使用完要及时关闭,等待GC来回收是不靠谱的,因为有可能由于引用还在,所以无法回收;
  • 变量生命周期尽量短
    比如局部变量,因为引用存在栈中,所以方法弹栈后经过GC时就可以被回收,自然比成员变量生命周期短,及时的回收内存,自然可以有效避免内存溢出;
  • 引用泄漏
    这个非常好理解,例如泄漏Context,比如Activity这种Context往往是承载整个应用视图会引用大量变量,Context被生命周期更长的对象引用时,就无法回收Context了,就会出现内存泄漏,泄漏多了,自然溢出;
    举一反三,除了我们Android的Context,所有代码中的线程间交互,内部类对外部类的引用等都有可能在生命周期不一致情况下,造成内存泄漏,所以这种需要在编写代码时刻意防范;
  • 递归调用
    使用递归时注意出口,并且和For循环一样,尽量避免在内部循环创建对象,也要注意调用栈深度,否则也会报StackOverflowError;

还有很多细节平时多注意就好;
Android 可以使用LeakCanary来监控Context的泄漏,并能生成内存快照;
然后可以使用Android Studio或者Mat来对heep dump进行分析;

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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