1. Introducción
Uno de los principales beneficios de Java es la administración de memoria automatizada con la ayuda del recolector de basura integrado (o GC para abreviar). El GC se encarga implícitamente de asignar y liberar memoria y, por lo tanto, es capaz de manejar la mayoría de los problemas de pérdida de memoria.
Si bien el GC maneja con eficacia una buena parte de la memoria, no garantiza una solución infalible para las pérdidas de memoria. El GC es bastante inteligente, pero no impecable. Las pérdidas de memoria aún pueden colarse incluso en aplicaciones de un desarrollador concienzudo.
Aún puede haber situaciones en las que la aplicación genera una cantidad sustancial de objetos superfluos, lo que agota los recursos de memoria cruciales, lo que a veces resulta en el fallo de toda la aplicación.
Las pérdidas de memoria son un problema genuino en Java. En este tutorial, veremos cuáles son las posibles causas de las pérdidas de memoria, cómo reconocerlas en tiempo de ejecución y cómo tratarlas en nuestra aplicación .
2. ¿Qué es una pérdida de memoria?
Una pérdida de memoria es una situación en la que hay objetos presentes en el montón que ya no se utilizan, pero el recolector de basura no puede eliminarlos de la memoria y, por lo tanto, se mantienen innecesariamente.
Una pérdida de memoria es mala porque bloquea los recursos de la memoria y degrada el rendimiento del sistema con el tiempo . Y si no se soluciona, la aplicación eventualmente agotará sus recursos y finalmente terminará con un java.lang.OutOfMemoryError fatal .
Hay dos tipos diferentes de objetos que residen en la memoria Heap: referenciados y no referenciados. Los objetos referenciados son aquellos que todavía tienen referencias activas dentro de la aplicación, mientras que los objetos no referenciados no tienen referencias activas.
El recolector de basura elimina los objetos sin referencia periódicamente, pero nunca recopila los objetos a los que todavía se hace referencia. Aquí es donde pueden ocurrir pérdidas de memoria:
Síntomas de una pérdida de memoria
- Degradación severa del rendimiento cuando la aplicación se ejecuta de forma continua durante mucho tiempo
- Error de pila OutOfMemoryError en la aplicación
- Fallos de aplicación extraños y espontáneos
- La aplicación ocasionalmente se está quedando sin objetos de conexión
Echemos un vistazo más de cerca a algunos de estos escenarios y cómo lidiar con ellos.
3. Tipos de pérdidas de memoria en Java
En cualquier aplicación, las pérdidas de memoria pueden ocurrir por numerosas razones. En esta sección, discutiremos los más comunes.
3.1. Fuga de memoria a través de campos estáticos
El primer escenario que puede causar una posible pérdida de memoria es el uso intensivo de variables estáticas .
En Java, los campos estáticos tienen una vida que generalmente coincide con la vida completa de la aplicación en ejecución (a menos que ClassLoader sea elegible para la recolección de basura).
Creemos un programa Java simple que rellene una lista estática :
public class StaticTest { public static List list = new ArrayList(); public void populateList() { for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.add(Math.random()); } Log.info("Debug Point 2"); } public static void main(String[] args) { Log.info("Debug Point 1"); new StaticTest().populateList(); Log.info("Debug Point 3"); } }Ahora, si analizamos la memoria del montón durante la ejecución de este programa, veremos que entre los puntos de depuración 1 y 2, como se esperaba, la memoria del montón aumentó.
Pero cuando dejamos el método populateList () en el punto de depuración 3, la memoria del montón aún no se ha recolectado como basura, como podemos ver en esta respuesta de VisualVM:
Sin embargo, en el programa anterior, en la línea número 2, si dejamos caer la palabra clave static , entonces traerá un cambio drástico en el uso de memoria, esta respuesta Visual VM muestra:
La primera parte hasta el punto de depuración es casi la misma que obtuvimos en el caso de static. Pero esta vez, después de dejar el método populateList () , toda la memoria de la lista es basura recolectada porque no tenemos ninguna referencia a ella .
Por lo tanto, debemos prestar mucha atención a nuestro uso de variables estáticas . Si las colecciones u objetos grandes se declaran estáticos , permanecen en la memoria durante toda la vida útil de la aplicación, bloqueando así la memoria vital que de otro modo podría utilizarse en otro lugar.
¿Cómo prevenirlo?
- Minimizar el uso de variables estáticas
- Cuando use singletons, confíe en una implementación que cargue el objeto de manera perezosa en lugar de cargar con entusiasmo
3.2. A través de recursos no cerrados
Siempre que hacemos una nueva conexión o abrimos una secuencia, la JVM asigna memoria para estos recursos. Algunos ejemplos incluyen conexiones de bases de datos, flujos de entrada y objetos de sesión.
Olvidar cerrar estos recursos puede bloquear la memoria, manteniéndolos fuera del alcance de GC. Esto incluso puede suceder en caso de una excepción que impida que la ejecución del programa llegue a la declaración que está manejando el código para cerrar estos recursos.
En cualquier caso, la conexión abierta que queda de los recursos consume memoria , y si no los tratamos, pueden deteriorar el rendimiento e incluso pueden resultar en OutOfMemoryError .
¿Cómo prevenirlo?
- Utilice siempre finalmente bloquear para cerrar recursos
- El código (incluso en el bloque finalmente ) que cierra los recursos no debería tener ninguna excepción
- Cuando usamos Java 7+, podemos hacer uso del bloque try -with-resources
3.3. Implementaciones impropias de equals () y hashCode ()
Al definir nuevas clases, un descuido muy común es no escribir métodos reemplazados adecuados para los métodos equals () y hashCode () .
HashSet y HashMap utilizan estos métodos en muchas operaciones y, si no se anulan correctamente, pueden convertirse en una fuente de posibles problemas de pérdida de memoria.
Tomemos un ejemplo de una clase Person trivial y usémoslo como clave en un HashMap :
public class Person { public String name; public Person(String name) { this.name = name; } }Ahora insertaremos objetos Person duplicados en un mapa que usa esta clave.
Recuerde que un mapa no puede contener claves duplicadas:
@Test public void givenMap_whenEqualsAndHashCodeNotOverridden_thenMemoryLeak() { Map map = new HashMap(); for(int i=0; i<100; i++) { map.put(new Person("jon"), 1); } Assert.assertFalse(map.size() == 1); }Here we're using Person as a key. Since Map doesn't allow duplicate keys, the numerous duplicate Person objects that we've inserted as a key shouldn't increase the memory.
But since we haven't defined proper equals() method, the duplicate objects pile up and increase the memory, that's why we see more than one object in the memory. The Heap Memory in VisualVM for this looks like:
However, if we had overridden the equals() and hashCode() methods properly, then there would only exist one Person object in this Map.
Let's take a look at proper implementations of equals() and hashCode() for our Person class:
public class Person { public String name; public Person(String name) { this.name = name; } @Override public boolean equals(Object o) { if (o == this) return true; if (!(o instanceof Person)) { return false; } Person person = (Person) o; return person.name.equals(name); } @Override public int hashCode() { int result = 17; result = 31 * result + name.hashCode(); return result; } }And in this case, the following assertions would be true:
@Test public void givenMap_whenEqualsAndHashCodeNotOverridden_thenMemoryLeak() { Map map = new HashMap(); for(int i=0; i<2; i++) { map.put(new Person("jon"), 1); } Assert.assertTrue(map.size() == 1); }After properly overriding equals() and hashCode(), the Heap Memory for the same program looks like:
Another example is of using an ORM tool like Hibernate, which uses equals() and hashCode() methods to analyze the objects and saves them in the cache.
The chances of memory leak are quite high if these methods are not overridden because Hibernate then wouldn't be able to compare objects and would fill its cache with duplicate objects.
How to Prevent It?
- As a rule of thumb, when defining new entities, always override equals() and hashCode() methods
- It's not just enough to override, but these methods must be overridden in an optimal way as well
For more information, visit our tutorials Generate equals() and hashCode() with Eclipse and Guide to hashCode() in Java.
3.4. Inner Classes That Reference Outer Classes
This happens in the case of non-static inner classes (anonymous classes). For initialization, these inner classes always require an instance of the enclosing class.
Every non-static Inner Class has, by default, an implicit reference to its containing class. If we use this inner class' object in our application, then even after our containing class' object goes out of scope, it will not be garbage collected.
Consider a class that holds the reference to lots of bulky objects and has a non-static inner class. Now when we create an object of just the inner class, the memory model looks like:
However, if we just declare the inner class as static, then the same memory model looks like this:
This happens because the inner class object implicitly holds a reference to the outer class object, thereby making it an invalid candidate for garbage collection. The same happens in the case of anonymous classes.
How to Prevent It?
- If the inner class doesn't need access to the containing class members, consider turning it into a static class
3.5. Through finalize() Methods
Use of finalizers is yet another source of potential memory leak issues. Whenever a class' finalize() method is overridden, then objects of that class aren't instantly garbage collected. Instead, the GC queues them for finalization, which occurs at a later point in time.
Additionally, if the code written in finalize() method is not optimal and if the finalizer queue cannot keep up with the Java garbage collector, then sooner or later, our application is destined to meet an OutOfMemoryError.
To demonstrate this, let's consider that we have a class for which we have overridden the finalize() method and that the method takes a little bit of time to execute. When a large number of objects of this class gets garbage collected, then in VisualVM, it looks like:
However, if we just remove the overridden finalize() method, then the same program gives the following response:
How to Prevent It?
- We should always avoid finalizers
For more detail about finalize(), read section 3 (Avoiding Finalizers) in our Guide to the finalize Method in Java.
3.6. Interned Strings
The Java String pool had gone through a major change in Java 7 when it was transferred from PermGen to HeapSpace. But for applications operating on version 6 and below, we should be more attentive when working with large Strings.
If we read a huge massive String object, and call intern() on that object, then it goes to the string pool, which is located in PermGen (permanent memory) and will stay there as long as our application runs. This blocks the memory and creates a major memory leak in our application.
The PermGen for this case in JVM 1.6 looks like this in VisualVM:
In contrast to this, in a method, if we just read a string from a file and do not intern it, then the PermGen looks like:
How to Prevent It?
- The simplest way to resolve this issue is by upgrading to latest Java version as String pool is moved to HeapSpace from Java version 7 onwards
- If working on large Strings, increase the size of the PermGen space to avoid any potential OutOfMemoryErrors:
-XX:MaxPermSize=512m
3.7. Using ThreadLocals
ThreadLocal (discussed in detail in Introduction to ThreadLocal in Java tutorial) is a construct that gives us the ability to isolate state to a particular thread and thus allows us to achieve thread safety.
When using this construct, each thread will hold an implicit reference to its copy of a ThreadLocal variable and will maintain its own copy, instead of sharing the resource across multiple threads, as long as the thread is alive.
Despite its advantages, the use of ThreadLocal variables is controversial, as they are infamous for introducing memory leaks if not used properly. Joshua Bloch once commented on thread local usage:
“Sloppy use of thread pools in combination with sloppy use of thread locals can cause unintended object retention, as has been noted in many places. But placing the blame on thread locals is unwarranted.”
Memory leaks with ThreadLocals
ThreadLocals are supposed to be garbage collected once the holding thread is no longer alive. But the problem arises when ThreadLocals are used along with modern application servers.
Modern application servers use a pool of threads to process requests instead of creating new ones (for example the Executor in case of Apache Tomcat). Moreover, they also use a separate classloader.
Since Thread Pools in application servers work on the concept of thread reuse, they are never garbage collected — instead, they're reused to serve another request.
Now, if any class creates a ThreadLocal variable but doesn't explicitly remove it, then a copy of that object will remain with the worker Thread even after the web application is stopped, thus preventing the object from being garbage collected.
How to Prevent It?
- It's a good practice to clean-up ThreadLocals when they're no longer used — ThreadLocals provide the remove() method, which removes the current thread's value for this variable
- Do not use ThreadLocal.set(null) to clear the value — it doesn't actually clear the value but will instead look up the Map associated with the current thread and set the key-value pair as the current thread and null respectively
- It's even better to consider ThreadLocal as a resource that needs to be closed in a finally block just to make sure that it is always closed, even in the case of an exception:
try { threadLocal.set(System.nanoTime()); //... further processing } finally { threadLocal.remove(); }
4. Other Strategies for Dealing With Memory Leaks
Although there is no one-size-fits-all solution when dealing with memory leaks, there are some ways by which we can minimize these leaks.
4.1. Enable Profiling
Java profilers are tools that monitor and diagnose the memory leaks through the application. They analyze what's going on internally in our application — for example, how memory is allocated.
Using profilers, we can compare different approaches and find areas where we can optimally use our resources.
We have used Java VisualVM throughout section 3 of this tutorial. Please check out our Guide to Java Profilers to learn about different types of profilers, like Mission Control, JProfiler, YourKit, Java VisualVM, and the Netbeans Profiler.
4.2. Verbose Garbage Collection
By enabling verbose garbage collection, we're tracking detailed trace of the GC. To enable this, we need to add the following to our JVM configuration:
-verbose:gcBy adding this parameter, we can see the details of what's happening inside GC:
4.3. Use Reference Objects to Avoid Memory Leaks
We can also resort to reference objects in Java that comes in-built with java.lang.ref package to deal with memory leaks. Using java.lang.ref package, instead of directly referencing objects, we use special references to objects that allow them to be easily garbage collected.
Reference queues are designed for making us aware of actions performed by the Garbage Collector. For more information, read Soft References in Java Baeldung tutorial, specifically section 4.
4.4. Eclipse Memory Leak Warnings
For projects on JDK 1.5 and above, Eclipse shows warnings and errors whenever it encounters obvious cases of memory leaks. So when developing in Eclipse, we can regularly visit the “Problems” tab and be more vigilant about memory leak warnings (if any):
4.5. Benchmarking
We can measure and analyze the Java code's performance by executing benchmarks. This way, we can compare the performance of alternative approaches to do the same task. This can help us choose a better approach and may help us to conserve memory.
For more information about benchmarking, please head over to our Microbenchmarking with Java tutorial.
4.6. Code Reviews
Finally, we always have the classic, old-school way of doing a simple code walk-through.
In some cases, even this trivial looking method can help in eliminating some common memory leak problems.
5. Conclusion
In layman's terms, we can think of memory leak as a disease that degrades our application's performance by blocking vital memory resources. And like all other diseases, if not cured, it can result in fatal application crashes over time.
Las fugas de memoria son difíciles de resolver y encontrarlas requiere un dominio y dominio complejos del lenguaje Java. Al lidiar con las fugas de memoria, no existe una solución única para todos, ya que las fugas pueden ocurrir a través de una amplia gama de eventos diversos.
Sin embargo, si recurrimos a las mejores prácticas y realizamos revisiones y perfiles de código rigurosos, entonces podemos minimizar el riesgo de pérdidas de memoria en nuestra aplicación.
Como siempre, los fragmentos de código utilizados para generar las respuestas de VisualVM que se describen en este tutorial están disponibles en GitHub.