【GreenDao 】使用insert方法时自动生成主键导致Native层LongHashMap/HashMap内存占用过大解决办法
在 GreenDao 中，LongHashMap 是一种高效的 HashMap 实现，可以支持大规模的数据存储。但是，如果使用不当，LongHashMap 可能会占用过多的 Native 内存，从而导致内存占用过大的问题。下面介绍一些解决方法：
- 及时释放不需要的数据
在使用 LongHashMap 时，需要注意及时释放不需要的数据，避免占用过多的 Native 内存。可以使用 remove() 方法来删除不需要的键值对，或者使用 clear() 方法来清空整个映射表。例如：
// 删除指定的键值对
map.remove(key);
// 清空整个映射表
map.clear();
- 优化数据结构
如果需要存储大量的数据，可以考虑优化数据结构，减少 Native 内存占用。可以使用 SparseArray 代替 LongHashMap，或者使用数组代替映射表等。例如：
// 使用 SparseArray 代替 LongHashMap
SparseArray<String> array = new SparseArray<>();
array.put(key, value);
// 使用数组代替映射表
String[] array = new String[size];
array[index] = value;
- 限制数据存储大小
如果需要存储大量的数据，可以考虑限制数据存储大小，避免占用过多的 Native 内存。可以使用 LRU 算法来限制数据存储大小，保证缓存中只存储最近使用的数据。例如：
// 创建 LRU 缓存
LRUCache<String, String> cache = new LRUCache<>(maxSize);
// 存储数据
cache.put(key, value);
// 获取数据
String value = cache.get(key);
- 调整 JVM 参数
如果经过以上优化仍然无法解决内存占用过大的问题，可以考虑调整 JVM 参数，增加内存限制。可以使用 -Xmx 参数来增加 JVM 的堆内存限制，例如：
java -Xmx1024m -jar myapp.jar
其中，1024m 表示堆内存的最大值为 1024 MB。可以根据实际情况适当调整。
总之，在使用 LongHashMap 时，需要注意及时释放不需要的数据，优化数据结构，或者限制数据存储大小，避免占用过多的 Native 内存。如果还无法解决内存占用过大的问题，可以考虑调整 JVM 参数。
GreenDao insert方法导致LongHashMap占用Native内存不断增加
在 GreenDao 中，insert 方法是用来插入新数据的方法，当插入大量数据时，可能会导致 LongHashMap 占用过多的 Native 内存，导致内存不断增加。以下是一些可能导致该问题的原因和解决方法：
- 批量插入数据
如果需要插入大量数据，可以使用批量插入来减少内存占用。可以使用 daoSession 的 runInTx() 方法来实现批量插入数据，例如：
daoSession.runInTx(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (Entity entity : entityList) {
dao.insert(entity);
}
}
});
- 及时清除缓存
在使用 GreenDao 进行数据操作时，GreenDao 会使用缓存来提高性能，但是缓存可能会导致内存占用过多。可以在适当的时候清除缓存，例如：
daoSession.clear();
- 使用游标
当插入大量数据时，可以使用游标来避免一次性加载所有数据到内存中。可以使用 Query 的 forCurrentThread() 方法来获取游标，例如：
Query<Entity> query = dao.queryBuilder().where(...).build();
Cursor cursor = query.forCurrentThread().getCursor();
while (cursor.moveToNext()) {
Entity entity = dao.readEntity(cursor, 0);
// 处理数据
}
cursor.close();
其中，1024m 表示堆内存的最大值为 1024 MB。可以根据实际情况适当调整。
总之，在使用 GreenDao 插入大量数据时，需要注意批量插入数据，及时清除缓存，使用游标等优化方法，避免内存占用过多。如果还无法解决内存占用过大的问题，可以考虑调整 JVM 参数。