另一种可能造成巨大内存泄漏的方法是保存对TreeMap的Map.Entry＜K，V＞的引用。

很难理解为什么这只适用于TreeMaps，但通过查看实现，原因可能是：TreeMap.Entry存储了对其同级的引用，因此，如果TreeMaps准备好被收集，但其他类保存了对其Map.Intry的引用，则整个Map将保留在内存中。

现实生活场景：

想象一下，有一个数据库查询返回一个大的TreeMap数据结构。人们通常使用TreeMaps作为元素插入顺序。

public static Map<String, Integer> pseudoQueryDatabase();

如果查询被多次调用，并且对于每个查询（因此，对于返回的每个Map），您在某个地方保存了一个条目，那么内存将不断增长。

考虑以下包装类：

class EntryHolder {
    Map.Entry<String, Integer> entry;

    EntryHolder(Map.Entry<String, Integer> entry) {
        this.entry = entry;
    }
}

应用程序：

public class LeakTest {

    private final List<EntryHolder> holdersCache = new ArrayList<>();
    private static final int MAP_SIZE = 100_000;

    public void run() {
        // create 500 entries each holding a reference to an Entry of a TreeMap
        IntStream.range(0, 500).forEach(value -> {
            // create map
            final Map<String, Integer> map = pseudoQueryDatabase();

            final int index = new Random().nextInt(MAP_SIZE);

            // get random entry from map
            for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
                if (entry.getValue().equals(index)) {
                    holdersCache.add(new EntryHolder(entry));
                    break;
                }
            }
            // to observe behavior in visualvm
            try {
                Thread.sleep(500);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });

    }

    public static Map<String, Integer> pseudoQueryDatabase() {
        final Map<String, Integer> map = new TreeMap<>();
        IntStream.range(0, MAP_SIZE).forEach(i -> map.put(String.valueOf(i), i));
        return map;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        new LeakTest().run();
    }
}

在每次pseudoQueryDatabase（）调用之后，映射实例应该准备好进行收集，但这不会发生，因为至少有一个Entry存储在其他地方。

根据您的jvm设置，应用程序可能会在早期因OutOfMemoryError而崩溃。

您可以从这个可视化虚拟机图中看到内存是如何保持增长的。

哈希数据结构（HashMap）不会发生同样的情况。

这是使用HashMap时的图形。

解决方案？只需直接保存键/值（您可能已经这样做了），而不是保存Map.Entry。

我在这里写了一个更广泛的基准。

如果最大堆大小为X.Y1….Yn实例数

因此，总内存=每个实例的实例数X字节。如果X1……Xn是每个实例的字节数，则总内存（M）=Y1*X1++Yn*Xn。因此，如果M>X，它将超过堆空间。

以下可能是代码中的问题

使用更多实例变量，然后使用局部变量。每次都创建实例，而不是共享对象。未按需创建对象。操作完成后使对象引用为空。再次，在程序中需要时重新创建。

关于如何在Java中创建内存泄漏，有很多答案，但请注意采访中提出的问题。

“如何使用Java创建内存泄漏？”是一个开放式问题，其目的是评估开发人员的经验程度。

如果我问你“你有解决Java内存泄漏的经验吗？”，你的答案很简单：“是”。然后，我会继续说“你能给我举个例子来解决内存泄漏问题吗？”，你会给我一两个例子。

然而，当面试官问“如何用Java创建内存泄漏？”时，预期答案应该是以下几行：

我遇到了内存泄漏。。。（说什么时候）[这显示了我的经验]导致它的代码是。。。（解释代码）[你自己修的]我应用的修复基于。。。（解释修复）[这让我有机会询问修复的细节]我做的测试是。。。[让我有机会询问其他测试方法]我是这样记录的。。。[额外加分。如果你记录下来，那就好了]因此，有理由认为，如果我们按照相反的顺序执行，也就是说，得到我修复的代码，然后删除我的修复，我们就会出现内存泄漏。

当开发人员未能遵循这一思路时，我试图引导他/她问“你能给我一个Java如何泄漏内存的例子吗？”，然后问“你曾经修复过Java中的内存泄漏吗？”

请注意，我并不是在询问如何在Java中泄漏内存的示例。那太傻了。谁会对一个能够有效编写泄漏内存的代码的开发人员感兴趣？

Java中的内存泄漏不是典型的C/C++内存泄漏。

要了解JVM的工作原理，请阅读了解内存管理。

基本上，重要的部分是：

标记和扫描模型JRockit JVM使用标记和清除垃圾收集模型执行整个堆的垃圾收集。标记和扫描垃圾收集包括两个阶段，标记阶段和扫描阶段。在标记阶段，可以从Java访问的所有对象线程、本机句柄和其他根源标记为活动的，如以及可从这些对象访问的对象，等等向前地此过程识别并标记所有静止的对象使用，其余的可以被视为垃圾。在扫描阶段，将遍历堆以查找活动对象。这些差距记录在免费列表中可用于新对象分配。JRockit JVM使用标记和扫描的两个改进版本模型一种是同时进行标记和扫描，另一种是平行标记和扫描。你也可以将这两种策略结合起来例如主要是并发标记和并行扫描。

因此，在Java中创建内存泄漏；最简单的方法是创建一个数据库连接，做一些工作，而不是Close（）；然后在保持范围内的同时生成新的数据库连接。例如，这在循环中并不难做到。如果您有一个工作人员从队列中拉出并推送到数据库，那么您可以通过忘记Close（）连接或在不需要时打开连接等方式轻松创建内存泄漏。

最终，您将通过忘记Close（）连接来消耗已分配给JVM的堆。这将导致JVM垃圾疯狂收集；最终导致java.lang.OutOfMemoryError:java堆空间错误。应该注意，该错误可能并不意味着存在内存泄漏；这可能意味着你没有足够的记忆；例如，Cassandra和Elasticsearch等数据库可能会抛出错误，因为它们没有足够的堆空间。

值得注意的是，所有GC语言都是如此。以下是我作为SRE工作的一些例子：

Node.js使用Redis作为队列；开发团队每12小时创建一次新连接，但忘记关闭旧连接。最终，节点是OOMd，因为它消耗了所有内存。去吧（我犯了这个罪）；使用JSON.Unmarshal解析大型JSON文件，然后通过引用传递结果并保持其打开状态。最终，这导致整个堆被我打开以解码JSON的意外引用所消耗。

这里有一个非常简单的Java程序，它将耗尽空间

public class OutOfMemory {

    public static void main(String[] arg) {

        List<Long> mem = new LinkedList<Long>();
        while (true) {
            mem.add(new Long(Long.MAX_VALUE));
        }
    }
}

Java中有很多内存泄漏的好例子，我将在这个答案中提到其中两个。

示例1：

以下是《有效Java，第三版》（第7项：消除过时的对象引用）一书中的一个内存泄漏的好例子：

// Can you spot the "memory leak"?
public class Stack {
    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    private Object[] elements;
    private int size = 0;

    public Stack() {
        elements = new Object[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
    }

    public void push(Object e) {
        ensureCapacity();
        elements[size++] = e;
    }

    public Object pop() {
        if (size == 0) throw new EmptyStackException();
        return elements[--size];
    }

    /*** Ensure space for at least one more element, roughly* doubling the capacity each time the array needs to grow.*/
    private void ensureCapacity() {
        if (elements.length == size) elements = Arrays.copyOf(elements, 2 * size + 1);
    }
}

本书的这一段描述了为什么此实现会导致内存泄漏：

如果堆栈增长然后收缩即使程序使用堆栈没有对它们的更多引用。这是因为堆栈维护对这些对象的过时引用。一个过时的引用只是一个永远不会被取消引用的引用再一次在这种情况下元素数组已过时。活动部分包括索引小于大小的元素

以下是本书解决此内存泄漏的解决方案：

解决这类问题的方法很简单：null out引用一旦过时。在Stack类的情况下，对项目的引用一经弹出就过时从堆栈中删除。pop方法的修正版本如下所示：

public Object pop() {
    if (size == 0) throw new EmptyStackException();
    Object result = elements[--size];
    elements[size] = null; // Eliminate obsolete reference
    return result;
}

但我们如何防止内存泄漏的发生？这是本书中一个很好的警告：

一般来说，每当类管理自己的内存时，程序员应该警惕内存泄漏。每当元素元素中包含的任何对象引用都应该为空。

示例2：

观察者模式也会导致内存泄漏。您可以在以下链接中阅读此模式：观察者模式。

这是观察者模式的一种实现：

class EventSource {
    public interface Observer {
        void update(String event);
    }

    private final List<Observer> observers = new ArrayList<>();

    private void notifyObservers(String event) {
        observers.forEach(observer -> observer.update(event)); //alternative lambda expression: observers.forEach(Observer::update);
    }

    public void addObserver(Observer observer) {
        observers.add(observer);
    }

    public void scanSystemIn() {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNextLine()) {
            String line = scanner.nextLine();
            notifyObservers(line);
        }
    }
}

在这个实现中，EventSource（在Observer设计模式中是可观察的）可以保存到Observer对象的链接，但这个链接从未从EventSource的Observer字段中删除。所以垃圾收集器永远不会收集它们。解决这一问题的一个解决方案是向客户提供另一种方法，当他们不再需要这些观察员时，将上述观察员从观察员字段中删除：

public void removeObserver(Observer observer) {
    observers.remove(observer);
}