出自：ibm:developerworks中國網站 歐陽辰周欣
一 問題的提出
Java的一個重要優點就是通過垃圾收集器(Garbage Collection，GC)自動管理內存的回收，程序員不需要通過調用函數來釋放內存。因此，很多程序員認為Java不存在內存泄漏問題，或者認為即使有內存泄漏也不是程序的責任，而是GC或JVM的問題。其實，這種想法是不正確的，因為Java也存在內存泄露，但它的表現與C 不同。
隨著越來越多的服務器程序采用Java技術，例如JSP，Servlet， EJB等，服務器程序往往長期運行。另外，在很多嵌入式系統中，內存的總量非常有限。內存泄露問題也就變得十分關鍵，即使每次運行少量泄漏，長期運行之后，系統也是面臨崩潰的危險。
二 Java是如何管理內存
為了判斷Java中是否有內存泄露，我們首先必須了解Java是如何管理內存的。Java的內存管理就是對象的分配和釋放問題。在Java中，程序員需要通過關鍵字new為每個對象申請內存空間 (基本類型除外)，所有的對象都在堆 (Heap)中分配空間。另外，對象的釋放是由GC決定和執行的。在Java中，內存的分配是由程序完成的，而內存的釋放是有GC完成的，這種收支兩條線的方法確實簡化了程序員的工作。但同時，它也加重了JVM的工作。這也是Java程序運行速度較慢的原因之一。因為，GC為了能夠正確釋放對象，GC必須監控每一個對象的運行狀態，包括對象的申請、引用、被引用、賦值等，GC都需要進行監控。
監視對象狀態是為了更加準確地、及時地釋放對象，而釋放對象的根本原則就是該對象不再被引用。
為了更好理解GC的工作原理，我們可以將對象考慮為有向圖的頂點，將引用關系考慮為圖的有向邊，有向邊從引用者指向被引對象。另外，每個線程對象可以作為一個圖的起始頂點，例如大多程序從main進程開始執行，那么該圖就是以main進程頂點開始的一棵根樹。在這個有向圖中，根頂點可達的對象都是有效對象，GC將不回收這些對象。如果某個對象 (連通子圖)與這個根頂點不可達(注意，該圖為有向圖)，那么我們認為這個(這些)對象不再被引用，可以被GC回收。
以下，我們舉一個例子說明如何用有向圖表示內存管理。對于程序的每一個時刻，我們都有一個有向圖表示JVM的內存分配情況。以下右圖，就是左邊程序運行到第6行的示意圖。
Java使用有向圖的方式進行內存管理，可以消除引用循環的問題，例如有三個對象，相互引用，只要它們和根進程不可達的，那么GC也是可以回收它們的。這種方式的優點是管理內存的精度很高，但是效率較低。另外一種常用的內存管理技術是使用計數器，例如COM模型采用計數器方式管理構件，它與有向圖相比，精度行低(很難處理循環引用的問題)，但執行效率很高。
三 什么是Java中的內存泄露
下面，我們就可以描述什么是內存泄漏。在Java中，內存泄漏就是存在一些被分配的對象，這些對象有下面兩個特點，首先，這些對象是可達的，即在有向圖中，存在通路可以與其相連；其次，這些對象是無用的，即程序以后不會再使用這些對象。如果對象滿足這兩個條件，這些對象就可以判定為Java中的內存泄漏，這些對象不會被GC所回收，然而它卻占用內存。
在C 中，內存泄漏的范圍更大一些。有些對象被分配了內存空間，然后卻不可達，由于C 中沒有GC，這些內存將永遠收不回來。在Java中，這些不可達的對象都由GC負責回收，因此程序員不需要考慮這部分的內存泄露。
通過分析，我們得知，對于C ，程序員需要自己管理邊和頂點，而對于Java程序員只需要管理邊就可以了(不需要管理頂點的釋放)。通過這種方式，Java提高了編程的效率。
因此，通過以上分析，我們知道在Java中也有內存泄漏，但范圍比C 要小一些。因為Java從語言上保證，任何對象都是可達的，所有的不可達對象都由GC管理。
對于程序員來說，GC基本是透明的，不可見的。雖然，我們只有幾個函數可以訪問GC，例如運行GC的函數System.gc()，但是根據Java語言規范定義， 該函數不保證JVM的垃圾收集器一定會執行。因為，不同的JVM實現者可能使用不同的算法管理GC。通常，GC的線程的優先級別較低。JVM調用GC的策略也有很多種，有的是內存使用到達一定程度時，GC才開始工作，也有定時執行的，有的是平緩執行GC，有的是中斷式執行GC。但通常來說，我們不需要關心這些。除非在一些特定的場合，GC的執行影響應用程序的性能，例如對于基于Web的實時系統，如網絡游戲等，用戶不希望GC突然中斷應用程序執行而進行垃圾回收，那么我們需要調整GC的參數，讓GC能夠通過平緩的方式釋放內存，例如將垃圾回收分解為一系列的小步驟執行，Sun提供的HotSpot JVM就支持這一特性。
下面給出了一個簡單的內存泄露的例子。在這個例子中，我們循環申請Object對象，并將所申請的對象放入一個Vector中，如果我們僅僅釋放引用本身，那么Vector仍然引用該對象，所以這個對象對GC來說是不可回收的。因此，如果對象加入到Vector后，還必須從Vector中刪除，最簡單的方法就是將Vector對象設置為null。
Vector v=new Vector(10);
for (int i=1;i<100; i )
{
Object o=new Object();
v.add(o);
o=null;
}
//此時，所有的Object對象都沒有被釋放，因為變量v引用這些對象。
四 如何檢測內存泄漏
最后一個重要的問題，就是如何檢測Java的內存泄漏。目前，我們通常使用一些工具來檢查Java程序的內存泄漏問題。市場上已有幾種專業檢查Java內存泄漏的工具，它們的基本工作原理大同小異，都是通過監測Java程序運行時，所有對象的申請、釋放等動作，將內存管理的所有信息進行統計、分析、可視化。開發人員將根據這些信息判斷程序是否有內存泄漏問題。這些工具包括Optimizeit Profiler，JProbe Profiler，JinSight , Rational 公司的Purify等。
下面，我們將簡單介紹Optimizeit的基本功能和工作原理。
Optimizeit Profiler版本4.11支持Application，Applet，Servlet和Romote Application四類應用，并且可以支持大多數類型的JVM，包括SUN JDK系列，IBM的JDK系列，和Jbuilder的JVM等。并且，該軟件是由Java編寫，因此它支持多種操作系統。Optimizeit系列還包括Thread Debugger和Code Coverage兩個工具，分別用于監測運行時的線程狀態和代碼覆蓋面。
當設置好所有的參數了，我們就可以在OptimizeIt環境下運行被測程序，在程序運行過程中，Optimizeit可以監視內存的使用曲線(如下圖)，包括JVM申請的堆(heap)的大小，和實際使用的內存大小。另外，在運行過程中，我們可以隨時暫停程序的運行，甚至強行調用GC，讓GC進行內存回收。通過內存使用曲線，我們可以整體了解程序使用內存的情況。這種監測對于長期運行的應用程序非常有必要，也很容易發現內存泄露。
在運行過程中，我們還可以從不同視角觀查內存的使用情況，Optimizeit提供了四種方式：
堆視角。 這是一個全面的視角，我們可以了解堆中的所有的對象信息(數量和種類)，并進行統計、排序，過濾。了解相關對象的變化情況。
方法視角。通過方法視角，我們可以得知每一種類的對象，都分配在哪些方法中，以及它們的數量。
對象視角。給定一個對象，通過對象視角，我們可以顯示它的所有出引用和入引用對象，我們可以了解這個對象的所有引用關系。
引用圖。 給定一個根，通過引用圖，我們可以顯示從該頂點出發的所有出引用。
在運行過程中，我們可以隨時觀察內存的使用情況，通過這種方式，我們可以很快找到那些長期不被釋放，并且不再使用的對象。我們通過檢查這些對象的生存周期，確認其是否為內存泄露。在實踐當中，尋找內存泄露是一件非常麻煩的事情，它需要程序員對整個程序的代碼比較清楚，并且需要豐富的調試經驗，但是這個過程對于很多關鍵的Java程序都是十分重要的。
綜上所述，Java也存在內存泄露問題，其原因主要是一些對象雖然不再被使用，但它們仍然被引用。為了解決這些問題，我們可以通過軟件工具來檢查內存泄露，檢查的主要原理就是暴露出所有堆中的對象，讓程序員尋找那些無用但仍被引用的對象。
相關資源:
文章:
Jim Patrick, Handling memory leaks in Java programs,
http://www-106.ibm.com/developerWorks/library/j-leaks/index.htmlEd Lycklama, Does Java Technology Have Memory Leaks?
http://www.klgroup.com/javaoneSun, The Java HotSpot Virtual Machine, Technical White Paper
軟件：
Sitraka Software's Jprobe
http://www.sitraka.comBoland Software's Optimizeit
http://optimizeitIBM alphaWorks' Jinsight
http://www.alphaworks.ibm.com/tech/jinsight關于作者
歐陽辰，北京大學計算機碩士畢業，98年起開始研究基于java的軟件開發、測試，參與開發、測試過多個基于Java的應用程序和Web服務項目。聯系方式
yeekee@sina.com周欣，北京大學計算機系在讀博士生，主要研究方向：程序理解、逆向工程及軟件度量，聯系方式
zhouxin@sei.pku.edu.cn