JProfiler使用-1

本文通过JProfiler工具分析了LocalXData应用的内存使用情况,发现Integer、Node、Object[]及ArrayList消耗内存巨大,并初步诊断可能的问题原因。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

    今天使用了一下JProfiler粗略看了一下LocalXData的内存使用情况.的确很容易定义内存问题.

    JProfiler的使用步骤如下:

    1.启动JProfile

r


   2. 选择next



3.选择Quick Attach



4.发现已经启动的LocalXData,直接点击~~



5.点击OK,激动人心的时刻~~~



内存使用情况一目了然.耗费内存巨大的就是以下4个部分.

java.lang.Integer 2,000,30132,004 kB
com.localxdata.index.Node 2,000,00096,000 kB
java.lang.Object[ ] 1,002,43056,836 kB
java.util.ArrayList 1,000,53124,012 kB

其中java.lang.Integer是真实数据.没有问题.

分析:

1.java.lang.Integer和com.localxdata.index.Node

但是com.localxdata.index.Node的数据竟然达到了96兆.这个就说不过去了.正常情况Node应该是为做Index用的.所以不应该有这么大内存.

具体原因应该是当初设计的时候,如果成员变量是Int,float,long.我都会去做Index,这样可能导致1个Interger对应一个Index.但是Node的member比较多.

所以可以看出,Integer和Node的个数是一致的.但是内存却多了不少.


2.Ojbect[]

Object[]可能是类转Object类后没有释放导致.需要完成后清除.这个应该是code不专业导致的.


3.ArrayList

这个ArrayList需要研究一下.因为ArrayList申请的时候,会自动申请一块较多的内存.所以会导致内存较多.

需要考虑是否需要重新考虑一下数据结构...


通过JProfiler粗略分析了一下,内存跟踪确实很方便.下一步看看Jprofiler是否有直接定位代码的方法.这样就更加方便.





资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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