Quelles sont les causes et les solutions des fuites de mémoire
Les raisons et les solutions sont : 1. Utilisez des classes internes statiques pour éviter les fuites de mémoire causées par les threads ; 2. Utilisez convertView en cache pour construire un adaptateur afin d'éviter les fuites de mémoire causées par ListView ; clear Les éléments de la collection sont définis sur null pour éviter les fuites de mémoire dans le conteneur de collection.
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, ordinateur Dell G3.
Causes courantes des fuites de mémoire
1. Fuites de mémoire causées par des singletons
En raison du singleton La statique La nature de l'instance rend son cycle de vie aussi long que le cycle de vie de l'application. Si un objet n'est plus nécessaire et que l'objet singleton contient toujours une référence à l'objet, l'objet ne peut pas être recyclé normalement, ce qui entraîne une fuite de mémoire. .
Exemple : Empêcher les instances singleton de provoquer des fuites de mémoire
// 使用了单例模式 public class AppManager { private static AppManager instance; private Context context; private AppManager(Context context) { this.context = context; } public static AppManager getInstance(Context context) { if (instance != null) { instance = new AppManager(context); } return instance; } }
2 Fuites de mémoire causées par des classes internes non statiques créant des instances statiques
Par exemple. , Parfois, nous pouvons démarrer des activités fréquemment. Afin d'éviter de créer à plusieurs reprises les mêmes ressources de données, l'écriture suivante peut apparaître :
public class MainActivity extends AppCompatActivity { private static TestResource mResource = null; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); if(mResource == null){ mResource = new TestResource(); } //... } class TestResource { //... } }
3. Fuite de mémoire causée par le gestionnaire
<🎜. >Exemple : Créez un objet statique d'une classe interne anonymepublic class MainActivity extends AppCompatActivity { private final Handler handler = new Handler() { @Override public void handleMessage(Message msg) { // ... } }; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // ... handler.sendEmptyMessage(0x123); } }); } }
4. Fuites de mémoire causées par les threads
Exemple : AsyncTask et Runnablepublic class MainActivity extends AppCompatActivity { @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); new Thread(new MyRunnable()).start(); new MyAsyncTask(this).execute(); } class MyAsyncTask extends AsyncTask<Void, Void, Void> { // ... public MyAsyncTask(Context context) { // ... } @Override protected Void doInBackground(Void... params) { // ... return null; } @Override protected void onPostExecute(Void aVoid) { // ... } } class MyRunnable implements Runnable { @Override public void run() { // ... } } }
5. Fuites de mémoire causées par la non-fermeture des ressources
Pour les ressources telles que BraodcastReceiver, ContentObserver, File, Cursor, Stream, Bitmap, etc., elles devraient l'être. détruites à temps lorsque l'activité est détruite. Fermez ou déconnectez-vous, sinon ces ressources ne seront pas recyclées, provoquant des fuites de mémoire. 1) Par exemple, un BraodcastReceiver est enregistré dans l'activité, mais le BraodcastReceiver n'est pas désenregistré une fois l'activité terminée. 2) Les objets ressources tels que Cursor, Stream, File, etc. utilisent souvent certains tampons lorsque nous ne les utilisons pas, nous devons les fermer à temps afin que leurs tampons puissent récupérer de la mémoire à temps. Leurs tampons existent non seulement au sein de la machine virtuelle Java, mais également en dehors de la machine virtuelle Java. Si nous définissons simplement ses références sur null sans les fermer, des fuites de mémoire se produiront souvent. 3) Lorsqu'un objet ressource n'est pas utilisé, sa fonction close() doit être appelée pour le fermer, puis définie sur null. Nous devons nous assurer que nos objets ressources sont fermés à la fin de notre programme. 4) Appelez recycle() pour libérer de la mémoire lorsque l'objet Bitmap n'est plus utilisé. Les bitmaps postérieurs à la version 2.3 ne devraient plus avoir besoin d'être recyclés manuellement, car la mémoire se trouve déjà dans la couche Java.6. Fuites de mémoire provoquées lors de l'utilisation de ListView
Initialement, ListView instanciera un certain nombre d'objets View à partir de BaseAdapter en fonction de la disposition actuelle de l'écran, et ListView mettra en cache ces objets View. Lorsque le ListView défile vers le haut, l'objet View de l'élément initialement situé en haut sera recyclé puis utilisé pour construire l'élément qui apparaît en dessous. Ce processus de construction est complété par la méthode getView(). Le deuxième paramètre formel convertView de getView() est l'objet View de l'élément mis en cache (s'il n'y a pas d'objet View dans le cache lors de l'initialisation, convertView est nul). Lors de la construction de l'adaptateur, le convertView mis en cache n'est pas utilisé. Solution : utilisez le convertView mis en cache lors de la construction de l'adaptateur.7. Fuite de mémoire dans le conteneur de collecte
Nous ajoutons généralement des références d'objet au conteneur de collection (comme ArrayList). Lorsque nous n'avons pas besoin de l'objet, nous n'effaçons pas ses références de la collection, donc la collection deviendra de plus en plus grande. Si cette collection est statique, la situation est encore plus grave.
Solution : avant de quitter le programme, effacez les éléments de la collection, puis définissez-les sur null, puis quittez le programme.
8. Fuite provoquée par WebView
Quand on n'utilise plus l'objet WebView, il faut appeler sa fonction destroy() pour le détruire et libérer la mémoire qu'il occupe . , sinon la mémoire qu'elle occupe depuis longtemps ne peut pas être recyclée, provoquant une fuite de mémoire.
Solution : ouvrez un autre processus pour WebView et communiquez avec le thread principal via AIDL. Le processus dans lequel se trouve WebView peut choisir le moment approprié pour la destruction en fonction des besoins de l'entreprise, obtenant ainsi une libération complète de la mémoire.
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Problème de fuite de mémoire dans Diablo 4 sous Windows : 13 façons de résoudre les fuites de mémoire dans Diablo 4 peuvent être causées par divers problèmes. Le jeu est encore en développement, il faut donc s'attendre à des problèmes comme celui-ci. La principale cause de la fuite de mémoire semble être les paramètres de qualité de texture dans Diablo 4. Nous vous recommandons de commencer par le premier correctif mentionné ci-dessous, puis de parcourir la liste jusqu'à ce que vous parveniez à résoudre le problème. Commençons. Méthode 1 : définir la qualité de la texture sur moyenne ou faible. La qualité de texture « élevée » semble être la principale cause des fuites de mémoire dans Diablo 4. Cela semble être un bug inattendu, car les utilisateurs disposant de GPU et de postes de travail haut de gamme l'ont également signalé comme un correctif potentiel. Va dans ton obscurité

Problèmes courants de gestion de la mémoire et solutions en C#, des exemples de code spécifiques sont requis. Dans le développement C#, la gestion de la mémoire est un problème important. Une gestion incorrecte de la mémoire peut entraîner des fuites de mémoire et des problèmes de performances. Cet article présentera aux lecteurs les problèmes courants de gestion de la mémoire en C#, fournira des solutions et donnera des exemples de code spécifiques. J'espère que cela pourra aider les lecteurs à mieux comprendre et maîtriser la technologie de gestion de la mémoire. Le garbage collector ne libère pas les ressources à temps. Le garbage collector (GarbageCollector) en C# est chargé de libérer automatiquement les ressources et de ne plus les utiliser.

Les raisons de la fuite sont : 1. L'utilisation de time.After(). Chaque fois.After(duration x) générera NewTimer() Avant l'expiration de la durée x, le timer nouvellement créé ne sera pas GC ; time.NewTicker les ressources ne sont pas libérées à temps ; 3. blocage de sélection ; 4. blocage de canal 5. application d'un trop grand nombre de goroutines, blocage de goroutines ;

L'outil pprof peut être utilisé pour analyser l'utilisation de la mémoire des applications Go et détecter les fuites de mémoire. Il fournit des capacités de génération de profils de mémoire, d’identification des fuites de mémoire et d’analyse en temps réel. Générez un instantané de mémoire à l'aide de pprof.Parse et identifiez les structures de données avec le plus d'allocations de mémoire à l'aide de la commande pprof-allocspace. Dans le même temps, pprof prend en charge l'analyse en temps réel et fournit des points de terminaison permettant d'accéder à distance aux informations sur l'utilisation de la mémoire.

Les fuites de mémoire causées par les fermetures incluent : 1. Des boucles infinies et des appels récursifs ; 2. Des variables globales sont référencées à l'intérieur de la fermeture ; 3. Des objets non nettoyables sont référencés à l'intérieur de la fermeture ; Introduction détaillée : 1. Boucles infinies et appels récursifs Lorsqu'une fermeture fait référence à une variable externe en interne et que cette fermeture est appelée à plusieurs reprises par du code externe, cela peut provoquer une fuite de mémoire. mémoire. Créez une nouvelle portée dans la portée, et cette portée ne sera pas nettoyée par le mécanisme de récupération de place ;2. Les variables globales sont référencées à l'intérieur de la fermeture, si les variables globales sont référencées à l'intérieur de la fermeture, etc.

Méthodes pour résoudre le problème de l'emplacement des fuites de mémoire dans le développement du langage Go : Les fuites de mémoire sont l'un des problèmes courants dans le développement de programmes. Dans le développement du langage Go, en raison de l'existence de son mécanisme automatique de récupération de place, les problèmes de fuite de mémoire peuvent être moindres que dans d'autres langages. Cependant, lorsque nous sommes confrontés à des applications volumineuses et complexes, des fuites de mémoire peuvent toujours se produire. Cet article présentera quelques méthodes courantes pour localiser et résoudre les problèmes de fuite de mémoire dans le développement du langage Go. Tout d’abord, nous devons comprendre ce qu’est une fuite de mémoire. En termes simples, une fuite de mémoire fait référence au

Titre : Fuites de mémoire causées par les fermetures et solutions Introduction : Les fermetures sont un concept très courant en JavaScript, qui permettent aux fonctions internes d'accéder aux variables des fonctions externes. Cependant, les fermetures peuvent provoquer des fuites de mémoire si elles ne sont pas utilisées correctement. Cet article explorera le problème de fuite de mémoire provoqué par les fermetures et fournira des solutions et des exemples de code spécifiques. 1. Fuites de mémoire causées par les fermetures La caractéristique des fermetures est que les fonctions internes peuvent accéder aux variables des fonctions externes, ce qui signifie que les variables référencées dans les fermetures ne seront pas récupérées. S'il est mal utilisé,

Les décorateurs sont des implémentations spécifiques des gestionnaires de contexte Python. Cet article illustrera comment les utiliser à travers un exemple de débogage GPU pytorch. Même si cela ne fonctionne pas dans toutes les situations, je les ai trouvés très utiles. Débogage des problèmes de fuite de mémoire Il existe de nombreuses façons de déboguer les fuites de mémoire. Cet article présentera une méthode utile pour identifier les lignes problématiques dans votre code. Cette méthode peut aider à trouver l’emplacement spécifique de manière concise. Débogage manuel ligne par ligne Si vous rencontrez un problème, une méthode classique et couramment utilisée consiste à utiliser le débogueur pour inspecter ligne par ligne, comme dans l'exemple suivant : Rechercher des extraits de code sur la façon de calculer le nombre total de tous les tenseurs dans pytorch dans le moteur de recherche, tel que : tensor -counter-s