起因
起因是群里的一位童鞋突然问了这么问题：
如果重写 equals 不重写 hashcode 会有什么影响？
这个问题从上午10:45 开始陆续讨论，到下午15:39 接近尾声 （忽略这形同虚设的马赛克）
这是一个好问题，更是一个高频基础面试题，我还曾经专门写过一篇文章 Java equals 和 hashCode 的这几个问题可以说明白吗, 主要说明了以下内容
随着讨论的进行，问题慢慢集中在内存溢出和内存泄漏的问题上
内存溢出 VS 内存泄漏
这两个词在中文解释上有些相似，至少给我的第一感觉，他们的差别是这样的（有人和我一样吗？）
内存溢出：Out of Memory (OOM) ，这个大家都很熟悉了，理解起来也很简单，就是内存不够用了（啤酒【对象】太多，杯子【内存】装不下了）
那啥是内存泄漏呢？
内存泄漏：Memory Leak
特意查了一下 Leak 的字典含义，解释1的直白翻译是【通常是由于错误或失误，从一个开口 进入或逃脱】
所以程序中的内存泄漏我的理解更多是：由于程序的编写错误暴漏出一些 开口，导致一些对象进入这写开口，最终导致相关问题，进一步说白了，程序有漏洞，不当的调用就会出问题
所以接下来我们主要来看看 Java 内存泄漏，以及问题的起因 hashCode 和内存泄漏到底有哪些关系
内存泄漏
咱也是一个有身份证的人，不能总讲大白话，相对官方的内存泄漏解释是这样滴：
内存泄漏说明的是这样一种情况：堆中存在一些不再使用的对象，但垃圾收集器无法将它们从内存中删除（垃圾收集器定期删除未引用的对象，但从不收集仍在引用的对象），因此对它们进行了不必要的维护
这句话略显抽象，一张图你就能明白
如果有用的、但垃圾收集器又不能删除的对象增多，就像下图这样，那么就会逐渐导致内存溢出(OOM)了
所以也可以总结为，OOM 的原因之一可能是内存泄漏导致的
内存泄漏会带来哪些问题
内存泄漏，会导致真正可用内存变少，在没达到 OOM 的这个过程中，就会出现奇奇怪怪的问题
- 当应用程序长时间连续运行时，性能会严重下降，毕竟可用内存变小
- 自发的和奇怪的应用程序崩溃
- 应用程序偶尔会耗尽连接对象（这个经常听说吧）
- 最终的结果是 OOM
所以也可以反过来推理，如果发生上述问题，有可能程序的某些地方发生了内存泄漏
那常见的哪些情形可能会引起内存泄漏呢？又有哪些解决办法呢？
会引起内存泄漏的常见情形与相应解决办法
静态成员变量的乱用
直接来看一个例子
@Slf4j public class StaticTest { public static List<Double> list = new ArrayList<>(); public void populateList() { for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.add(Math.random()); } } public static void main(String[] args) { new StaticTest().populateList(); } }
populateList() 是一个 public 方法，可能被各种调用，导致 list 无限增大
解决办法
解决办法很简单，针对这种情形（也就是通常所说的长周期对象引用短周期对象），就是将 list 放到方法内部，方法栈帧执行完自动就会被回收了
public void populateList() { List<Double> list = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.add(Math.random()); } }
有童鞋可能有疑问：
看 Spring 源码时有好多是 static 修饰的成员变量，难道它们也会导致内存泄漏？
不是的，如果你仔细看逻辑，它们都是是在容器初始化的过程中一次性加载的，所以不会像 populateList 随着调用次数的增加，无限撑大 List
未关闭的流
在学习流的时候老师就在耳边反复说：
一定要 关闭流... 闭流... 流... 㐬... 儿...
因为每当我们建立一个新的连接或打开一个流时（比如数据库连接、输入流和会话对象），JVM都会为这些资源分配内存，如果不关闭，这就是占用空间"有用"的对象, GC 就不会回收他们，当请求很大，来个请求就新建一个流，最终都还没关闭，结果可想而知
解决办法
流的解决办法很简单，其实主要遵循相应范式就可以避免此类问题
- 通过 try/catch/finally范式在 finally 关掉流
- 如果你用的 Java 7+ 的版本，也可以用
try-with-resources, 这样代码在编译后会自动帮你关闭流
- 也可以使用 Lombok 的
@Cleanup 注解, 就像下面这样
@Cleanup InputStream jobJarInputStream = new URL(jobJarUrl).openStream(); @Cleanup OutputStream jobJarOutputStream = new FileOutputStream(jobJarFile); IOUtils.copy(jobJarInputStream, jobJarOutputStream);
不正确的 equals 和 hashCode 实现
又回到了这两个函数上，有很大一部分程序员不会主动重写 equals 和 hashCode，尤其是用 Lombok @Data 注解（该注解默认会帮助重写这两个函数）后，更会忽视这两个方法实现，一不小心的使就可能引起内存泄漏
来看个非常简单的例子：
public class MemLeakTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Map<Person, String> map = new HashMap<>(); Person p1 = new Person("zhangsan", 1); Person p2 = new Person("zhangsan", 1); Person p3 = new Person("zhangsan", 1); map.put(p1, "zhangsan"); map.put(p2, "zhangsan"); map.put(p3, "zhangsan"); System.out.println(map.entrySet().size()); // 运行结果：3 } } @Getter @Setter class Person { private String name; private Integer id; public Person(String name, Integer id){ this.name = name; this.id = id; } }
Person 类没有重写 hashCode 方法，那 Map 的 put 方法就会调用 Object 默认的 hashCode 方法
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
p1, p2, p3 在【业务】属性上是完全相同的三个对象，由于「对象地址」的不同导致生成的 hashCode 不一样，最终都被放到 Map 中，这就会导致业务重复对象占用空间，所以这也是内存泄漏的一种
解决办法
解决办法很简单，在 Person 上加一个 Lombok 的 @Data 注解自动帮你重写 hashCode 方法，或手动在 IDE 中 generate，再次运行，结果就为 1了，符合业务需求
那重写了 hashCode 确实可以避免重复对象的加入，那这就完事大吉了吗, 再来看个例子
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 注意: HashSet 的底层也是 Map 结构 Set<Person> set = new HashSet<Person>(); Person p1 = new Person("zhangsan", 1); Person p2 = new Person("lisi", 2); Person p3 = new Person("wanger", 3); set.add(p1); set.add(p2); set.add(p3); System.out.println(set.size()); // 运行结果：3 p3.setName("wangermao"); set.remove(p3); System.out.println(set.size()); // 运行结果：3 set.add(p3); System.out.println(set.size()); // 运行结果：4 }
从运行结果中来看，很显然 set.remove(p3) 没有删除成功，因为 p3.setName("wangermao") 后，重新计算 p3 的 hashCode 会发生变化，所以 remove 的时候会找不到相应的 Node，这就又给了增加相同对象的“机会”，导致业务中无用的对象被引用着，所以可以说这也是内存泄漏的一种。运行结果来看：
所以诸如此类操作，最好是先 remove，然后更改属性，最后再重新 add 进去
看到这，你应该发现了，要解决 hashCode 相关的问题，你要充分了解集合的特性，更要留意类是否重写了该方法以及它们的实现方式，避免出现内存泄漏情况
ThreadLocal
群消息中的最后，小姐姐 留下【ThreadLocal】几个字，深藏功与名的离开了，一看就是高手
ThreadLocal 是面试多线程的高频考点，它的好处是可以快速方便的做到线程隔离，但大家也都知道他是一把双刃剑，因为使用不好就有可能导致内存泄漏了
实际工作中我们都是使用线程池来管理线程 「具体请参考 我会手动创建线程，为什么要使用线程池」，这种方式可以让线程得到反复利用（故意不让 GC 回收），
现在，如果任何类创建了一个ThreadLocal变量，但没有显式地删除它，那么即使在web应用程序停止之后，该对象的副本仍将保留在工作线程中，从而阻止了该对象被垃圾收集，所以乱用也会导致内存泄漏
解决办法
解决办法依旧很简单，依旧是遵循标准
- 调用 ThreadLocal 的
remove()方法，移除当前线程变量值
- 也可以将它看作一种 resource，使用 try/finally 范式，万一在运行过程中出现异常，还可以在 finally 中 remove 掉
try { threadLocal.set(System.nanoTime()); // business code } finally { threadLocal.remove(); }
我觉得小姐姐一定是高手
总的来说，引起内存泄漏的原因非常多，比如还有引用外部类的内部类等问题，这里不再展开说明，只是说明了几种非常常见的可能引发内存泄漏问题的几种场景
内存泄漏问题不易察觉，所以有时需要借助工具来帮忙
