调试java内存泄漏的工具

Java > Java SE [问题点数:300分,结帖人masterz]
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榜眼 2002年 总版技术专家分年内排行榜第二
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进士 2001年 总版技术专家分年内排行榜第七
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金牌 2002年1月 总版技术专家分月排行榜第一
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银牌 2002年4月 总版技术专家分月排行榜第二
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本版专家分:2884
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java 内存泄露调试和解决

说起Java内存泄露,其实定义不是那么明确。首先,如果JVM没有bug,那么理论上是不会出现“无法回收的堆空间”,也就是说C/C++中的那种内 存泄露Java中不存在的。其次,如果由于Java程序一直持有某个对象的引用,...

Java内存泄露监控工具:JVM监控工具介绍

jstack -- 如果java程序崩溃生成core文件,jstack工具可以用来获得core文件的java stack和native stack的信息,从而可以轻松地知道java程序是如何崩溃和在程序何处发生问题。另外,jstack工具还可以附属到正在运行...

JAVA内存泄漏原因和检测工具

 虽然Java虚拟机(JVM)及其垃圾收集器(garbage collector,GC)负责管理大多数的内存任务,Java软件程序中还是有可能出现内存泄漏。实际上,这在大型项目中是一个常见的问题。避免内存泄漏的第一步是要弄清楚它是如何...

java 调试 内存泄漏_Java内存泄漏调试

JDK本身为调试内存泄漏问题提供了比较完善的工具。先用命令jps找出要调试的jvm的进程id(jps这个命令,就是ps命令前面加j,列出所有正在运行的jvm的进程id)。例如:jps输出类似下面这样:15976java_app.jar 7586 ...

java 检测内存泄露工具_内存泄露检测工具有哪些【图文】

内存泄露内存指的是虚拟内存。如果发生内存泄露,最终导致的结果是机器程序运行越来越慢,存储空间越来越不足,一直到整个系统都崩溃。我们平常在使用电脑的...那么内存泄露的检测工具有哪些呢?检测工具1.ccmallo...

java内存泄漏分析工具

用途:打印出某个java进程(使用pid)内存内的,所有‘对象’的情况(如:产生那些对象,及其数量)。 可以输出所有内存中对象的工具,甚至可以将VM 中的heap,以二进制输出成文本。使用方法 jmap -histo pid。如果...

java内存调试工具(5)

一、JDK自带的调试工具 jdk自带调试工具,在产线环境恶劣的情况下...jmap(常用,看java堆情况,解决内存溢出) jhat jstack(常用,看线程池情况) jps jsp查看java虚拟机的列表。和ps -ef类似 使用: jps ...

java 溢出与泄露_JAVA内存泄漏原因和内存泄漏检测工具

摘要虽然Java虚拟机(JVM)及其垃圾收集器(garbage collector,GC)负责管理大多数的内存任务,Java软件程序中还是有可能出现内存泄漏。实际上,这在大型项目中是一个常见的问题。避免内存泄漏的第一步是要弄清楚它是...

java监测内存泄漏_JAVA内存泄漏原因和内存泄漏检测工具

摘要虽然Java虚拟机(JVM)及其垃圾收集器(garbage collector,GC)负责管理大多数的内存任务,Java软件程序中还是有可能出现内存泄漏。实际上,这在大型项目中是一个常见的问题。避免内存泄漏的第一步是要弄清楚它是...

java查看内存泄露_Java内存泄露如何排查

Java内存泄露是常常出现的问题,Java攀登网进行了该问题的整理,具体的如下所示:1.2 内存泄露Memory Leak,是指程序在申请内存后,无法释放已申请的内存空间,一次内存泄露危害可以忽略,但内存泄露堆积后果很严重...

java检测内存泄露_如何排查Java内存泄漏?看完我给跪了!

这是一个常见的误解:虽然垃圾收集器做得很好,但即使是最好的程序员也完全有可能成为严重破坏内存泄漏的牺牲品。让我解释一下。当不必要地维护不再需要的对象引用时,会发生内存泄漏。这些泄漏很糟糕。首先,当程序...

Java内存泄露测试及工具

Element.java package com.memoryleak.demo; public class Element { private byte[] data; public Element(int size){ this.data = new byte[size]; } } LeakStack.java pack

java防止内存泄露_如何防止java中的内存泄漏

展开全部尽管java虚拟机和垃圾回收机制治理着大部分62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333335313838的内存事务,但是在java软件中还是可能存在内存泄漏的情况。的确,在大型工程中,内存泄漏是一个普遍问题。避免...

内存泄漏调试 java_Java内存泄漏调试

JDK本身为调试内存泄漏问题提供了比较完善的工具。先用命令jps找出要调试的jvm的进程id(jps这个命令,就是ps命令前面加j,列出所有正在运行的jvm的进程id)。例如:jps输出类似下面这样:15976java_app.jar 7586 ...

Java内存泄露与定位

我们需要一些工具进行检测,并发现内存泄漏问题,不然很容易发生down机问题。 编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放,一切由jvm来进行处理,当java对象不再被应用时,等到堆内存不够用时,...

java内存泄漏怎么检测_JAVA内存泄漏原因和内存泄漏检测工具

JAVA内存泄漏原因和内存泄漏检测工具摘要虽然Java虚拟机(JVM)及其垃圾收集器(garbage collector,GC)负责管理大多数的内存任务,Java软件程序中还是有可能出现内存泄漏。实际上,这在大型项目中是一个常见的问题。...

java 内存泄漏_如何排查Java内存泄漏?看完你就明白了

这是一个常见的误解:虽然垃圾收集器做得很好,但即使是最好的程序员也完全有可能成为严重破坏内存泄漏的牺牲品。让我解释一下。当不必要地维护不再需要的对象引用时,会发生内存泄漏。这些泄漏很糟糕。首先,当程序...

JVM - 排查Java内存泄漏

这是一个常见的误解:虽然垃圾收集器做得很好,但即使是最好的程序员也完全有可能成为严重破坏内存泄漏的牺牲品。让我解释一下。 当不必要地维护不再需要的对象引用时,会发生内存泄漏。这些泄漏很糟糕。首先,当...

java 内存泄漏排查_内存泄漏如何排查?

使用MAT工具排查内存泄漏的问题一.概要说明使用 Memory Analyzer 来分析生产环境的 Java 堆转储文件,可以从数以百万计的对象中快速计算出对象的 Retained Size,查看是谁在阻止垃圾回收,并自动生成一个 Leak ...

java 内存泄漏_如何排查Java内存泄漏?看懂这一篇就够用了

Jose Ferreirade Souza Filho译者:Emma来源:泥瓦匠(https://mp.weixin.qq.com/s/4hpUXwaSFGvyQhQ_AlAzQA)没有经验的程序员经常认为Java的自动垃圾回收完全使他们免于担心内存管理。这是一个常见的误解:...

java 内存泄漏排查_一次内存泄漏事故排查全记录

一次内存泄漏事故排查全记录•本文分析基于 JDK 11 环境•Picture fromiOS Tech Set[1]1 问题初现某服务上线后,服务器内存使用呈现出不断上扬的趋势(突然的降低是因为发版重启),怀疑服务存在内存泄漏问题。...

java内存泄露原因_java内存泄露的原因

内存泄漏大家都不陌生了,那么java内存泄露的原因是什么呢?下面是学习啦小编精心为你整理的java内存泄露的原因,一起来看看。java内存泄露的原因java内存泄露典型特征现象一:堆/Perm 区不断增长, 没有下降趋势(回收...

Java 内存泄露排查方法

原文地址:java程序内存泄漏的定位与分析 1,什么叫内存泄露 编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放,一切由jvm来进行处理,当java对象不再被应用时,等到堆内存不够用时,jvm会进行垃圾...

排查Java 内存泄露-借助排查工具

java内存泄露典型特征 现象一: 堆/Perm 区不断增长, 没有下降趋势(回收速度赶不上增长速度), 最后不断触发FullGC, 甚至crash(如下**两张图是同一个应用的GC和Perm数据, GC触发原因确认是Perm不足**)
. 一般是现象...

java 内存 泄漏_Java内存泄漏!为什么会泄漏?如何泄漏?怎么定位?

我们都知道JVM的内存管理具有垃圾回收功能(JavaGarbageCollector),编码时只需要new而无需主动的释放(类似于C++中的delete操作),所以Java中比较少出现内存泄露的情况。比较少出现,并不一定就不会出现,那么Java...

Android系统内存泄露之必备调试工具

作为Android系统工程师,常年在不同产品项目上会遇到各种内存泄漏,可能是某个应用,可能是framework层的定制化模块,又或者是某个native的进程。那么遇到这样的问题我们有哪些工具可以使用呢? 相关基础知识 后面...

java 排查对象泄漏_如何排查Java内存泄漏?看完我给跪了!

原标题:如何排查Java内存泄漏?看完我给跪了!没有经验的程序员经常认为Java的自动垃圾回收完全使他们免于担心内存管理。这是一个常见的误解:虽然垃圾收集器做得很好,但即使是最好的程序员也完全有可能成为严重...

JAVA内存泄漏——内存泄漏原因和内存泄漏检测工具

 虽然Java虚拟机(JVM)及其垃圾收集器(garbagecollector,GC)负责管理大多数的内存任务,Java软件程序中还是有可能出现内存泄漏。实际上,这在大型项目中是一个常见的问题。避免内存泄漏的第一步是要弄清楚它是如何...

java 调试 工具_Java调试器–权威的工具列表

java 调试 工具 Java调试是一个复杂的空间。 调试器的类型很多,工具也很多。 在此页面中,我们将介绍7种类型的调试器之间的区别,并查看每个类别中的主要工具,以帮助您为正确的工作选择正确的工具。 以下是我们...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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