本文目录一览：

• 1、android为什么定时器会内存泄漏
• 2、出现memoryoverflowerror提示怎么办
• 3、为什么有些应用会占用内存?
• 4、pytorch内存(显存)泄漏的常见原因和解决方法

android为什么定时器会内存泄漏

1、内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况，是应用程序分配某段内存后，由于设计错误，失去了对该段内存的控制，因而造成了内存的浪费。一般我们常说的内存泄漏是指堆内存的泄漏。

2、内存无法回收，造成内存泄露。js定时器不会被自动销毁，即它所占内存无法被自动回收，如果不回收清除定时器，它会一直占用内存资源，造成内存泄漏。定时器是一个应用十分广泛的线程工具，可用于调度多个定时任务通过后台线程的方式执行。

3、多线程并发访问资源要遵循重要的原则就是 原子性、可见性、有序性。

4、实现清除定时器功能时，确保在定时器执行完毕后进行清除。特别是在使用setTimeout或setInterval创建多个定时器时，需要为每个定时器分配一个唯一的标识符，以便在需要时清除特定的定时器。在清除定时器后，确保不再使用已清除的定时器，以避免内存泄漏或其他潜在问题。

5、首先，关键在于正确管理定时器的生命周期。在普通使用场景下，考虑使用`mounted`钩子注册定时器。确保仅在满足特定条件时执行，例如通过`if`判断。这样可以在`beforeDestroy`钩子前清除定时器，避免内存泄漏。

6、DOM泄漏在浏览器中DOM和JS所采用的引擎是不一样的，DOM采用的是渲染引擎，而JS采用的是v8引擎，所以在用JS操作DOM时会比较耗费性能，所以为了减少DOM的操作，我们会采用变量引用的方式会将其缓存在当前环境。

出现memoryoverflowerror提示怎么办

1、第一步、修改JVM启动参数，直接增加内存。（-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加）第二步、检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。第三步、对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。重点排查以下几点： 检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。

为什么有些应用会占用内存?

该情况的原因有内存管理问题、系统服务占用内存、内存泄漏等。内存管理问题：有些应用在运行过程中会产生大量的临时数据，这些数据在应用结束后并不会立即被操作系统回收，而是会暂时存储在内存中，等待后续处理。系统服务占用内存：除了应用本身，操作系统的某些服务也会占用一定的内存。

这可能是由于隐藏的文件、文件夹或系统文件占用了存储空间，或者是文件夹中的文件大小被计算的方式存在问题。 隐藏文件和文件夹：在计算机中，有些文件和文件夹被设置为隐藏，这意味着它们在常规的文件夹浏览中是不可见的。这些隐藏的文件和文件夹可能包含了大量的数据，因此占用了大量的存储空间。

应用程序占用空间过多：手机上安装的应用程序会占用手机内存空间，如果应用程序数量过多或者某些应用程序占用空间过大，就会导致手机内存不足。在这种情况下，可以尝试卸载不需要的应用程序或者清除应用程序缓存。

浏览器应用：浏览器应用通常会占用大量的内存，因为它们需要同时处理多个网页和多媒体内容。此外，浏览器应用还会缓存网页数据，以提高用户的浏览速度，这也会增加其内存占用。

pytorch内存(显存)泄漏的常见原因和解决方法

1、原因4：循环引用 循环引用可能导致内存泄漏，尤其是在引用计数机制下。解决方法是使用del关键字明确删除变量，或在不再需要引用时确保引用计数减为零。原因5：torch.tensor（list_of_np_scalars）在创建tensor时，直接使用numpy数组可能导致内存泄漏。

2、面对PyTorch“炼丹”时的内存溢出报错CUDA error： out of memory，许多人感到头疼。一般解决方法包括找出占用显存的程序并kill掉，或手动调整batch size以适应GPU内存。现在，有一个名为koila的PyTorch wrapper，通过一行代码就能轻松消除这个困扰。koila软件包在GitHub发布仅几天，便收获了600+星。

3、RNN的显存占用与输入长度有关，可通过进程角度和框架角度分析显存占用，其中方法包括使用nvidia-smi或gpustat检查，以及通过PyTorch API如torch.cuda.memory_allocated（）、torch.cuda.memory_reserved（）和torch.cuda.memory_summary（）获取详细信息。