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Eclipse MAT:浅堆 vs 保留堆

ImportNew 2019-10-04

(给ImportNew加星标,提高Java技能)


来自:唐尤华

https://dzone.com/articles/eclipse-mat-shallow-heap-retained-heap


有没有想要搞清楚浅堆(Shallow Heap)和保留堆(Retained Heap)之间的区别?


Eclipse MAT(内存分析器工具是功能强大的堆转储分析工具,用来调试与内存相关的问题非常方便。 在 Eclipse MAT 中,会报告两种类型的对象大小:


  1. 浅堆

  2. 保留堆


在本文中,让我们一起研究它们之间的区别,并探索它们是如何计算出来的。


图1 内存中的对象


通过示例可以更轻松地掌握新概念。假设应用程序有一个对象模型,如图1所示:


  • 对象 A 持有对象 B 和 C 的引用

  • 对象 B 持有对象 D 和 E 的引用

  • 对象 C 持有对象 F 和 G 的引用


假设每个对象占用10个字节的内存。现在,让我们基于这个场景开始研究。


1. 浅堆的大小


记住:对象的浅堆指它在内存中的大小。在示例中,每个对象大约占10个字节,所以每个对象的浅堆大小是10个字节,非常简单。


2. B 的保留堆大小


从图1可以看到,物体 B 持有对物体 D 和 E 的引用。 因此,如果对象 B 从内存中被垃圾回收,那么就不再持有对象 D 和 E 的活动引用。这意味着 D 和 E 也可以被垃圾回收。 保留堆指当特定对象被垃圾回收后即将释放的内存大小。 因此,B 的保留堆大小:


= B 的浅堆大小 + D 的浅堆大小 + E 的浅堆大小
= 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes
= 30字节


因此 B 的保留堆大小为30字节。


3. C 的保留堆大小


对象 C 包含对象 F 和 G 的引用,因此,如果对象 C 从内存中被垃圾回收,那么就不再持有对象 F 和 G 的引用。这意味着 F 和 G 也可以被垃圾收集。C 的保留堆大小:


= C 的浅堆大小 + F 的浅堆大小 + G 的浅堆大小
= 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes
= 30字节


因此 C 的保留堆大小也是30字节。


图2 对象浅堆的大小和保留堆大小


4. A 的保留堆大小


对象 A 持有对象 B 和 C 的引用,而对象 B 和 C 又持有对象 D、 E、 F 和 G 的引用,因此,如果对象 A 从内存中被垃圾回收,那么对象 B、 C、 D、 E、 F 和 G 的引用就不存在了。


因此 A 的保留堆大小:


= A 的浅堆大小 + B 的浅堆大小 + C 的浅堆大小 + D 的浅堆大小 + E 的浅堆大小 + F 的浅堆大小 + G 的浅堆大小
= 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes
= 70字节


这时我们可以得出结论,A 的保留堆大小为70字节。


5. D、 E、 F 和 G 的保留堆大小


D 的保留堆大小为10字节,但这只包括它们的浅堆大小。这是因为 D 不包含任何其他对象的活动引用。因此,如果 D 被垃圾回收,不会从内存中删除任何其他对象。同样道理,E、 F 和 G 的保留堆大小也只有10字节。


6. 让我们把研究变得更有趣


现在,让我们把研究变得更有趣一点,这样能够对浅堆和保留堆大小理解得透彻。在示例中让对象 H 加入对 B 的引用。注意,对象 B 已被对象 A 引用,现在 A 和 H 持有对象 B 的引用。 这种情况下,让我们研究一下保留堆大小会发生什么改变。


图3 对象 B 的新引用


在这种情况下,对象 A 的保留堆大小将减少到40字节。吃惊不?疑惑吗?

如果对象 A 被垃圾回收,那么将对象 C、 F 和 G 的引用将不复存在。因此,只有对象 C、 F 和 G 会被垃圾回收。另一方面,对象 B、 D 和 E 将继续存在于内存中,因为 H 持有对 B 的活动引用。因此,即使 A 被垃圾回收,B、 D 和 E 也不会从内存中删除。


因此,A 的保留堆大小为:


= A 的浅堆大小 + C 的浅堆大小 + F 的浅堆大小 + G 的浅堆大小
= 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes
= 40字节


A 的总保留堆大小将变为40字节。所有其他对象的保留堆大小保持不变,因为它们的引用没有变化。


希望本文有助于澄清 Eclipse MAT 中浅堆大小和保留堆大小的计算原理。你还可以考虑使用 HeapHero这是另一个强大的堆转储分析工具,它能计算由于不良编程实践浪费的内存大小,像如重复对象、过度分配数据结构且利用不足、数据类型定义不佳等。


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