tgoop.com/javaproglib/6744
Create:
Last Update:
Last Update:
Недавно один из наших подписчиков поделился довольно любопытной историей, которая показала, как мелочи в коде могут неожиданно привести к проблемам с производительностью и утечкам памяти.
История от подписчика:
В одном проекте был использован ConcurrentHashMap для кеширования данных. Всё шло нормально, пока через некоторое время не начали замечать рост потребления памяти. Это проявлялось в том, что сервис стал работать всё медленнее, а метрики показывали высокий расход памяти.
После анализа стало ясно, что дело в кешировании: старые данные не удалялись, и кеш продолжал разрастаться. Это приводило к тому, что память заполнялась ненужными объектами, а сборщик мусора не справлялся с нагрузкой.
Для решения проблемы перешли на LRU кеш. Вместо того чтобы позволять кешу расти без контроля, был использован LinkedHashMap с ограничением размера. Это позволило реализовать механизм, автоматически удаляющий наименее используемые элементы.
