Java：通过二维浮点（float[][]）数组减少内存消耗
我有一个Java应用程序，它集中处理2D浮点数组（float[][]数组），实际上它在黑色背景上保存图像。这两个维度都是相等的（平方）和2的幂（大多数是256、512、1024），所以在大多数情况下靠近边界的区域都是零 为提高性能（有一些FFT）和降低旋转等阵列操作的复杂性，使大小等于2的幂。 最近我在6Gb的机器上遇到了这个应用程序堆不足的问题。 根据我的计算-这个应用程序的内存消耗应该高达2-3Gb，而它达到了4-5Gb（在Windows任务管理器中查找）。 我使用了“YourKit”探查器，它显示这些浮点数组确实占用了大部分内存，但是，这些浮点数组的总大致大小应该是1.3Gb（我知道，如何存储数据取决于JVM，但我不希望内存消耗有2-3倍的差异） 我试图用Snappy compressor动态压缩/解压缩数据（内存消耗下降到3.5Gb），但性能下降了好几次，这是不太可接受的。 另外，我在用BuffereImage替换这些浮动[][]时测试了性能，但性能非常差 因此，还有两种方法可以帮助我减少内存消耗： 1） 为float[][]数组编写包装器，以便保存“零”元素（有许多“空”行和列） 2） 远离“2的力量” 这两种方法都需要大量的编码/重构，所以当我在想“生存还是毁灭”的时候，你们对这个问题有更好的线索吗，伙计们Java：通过二维浮点（float[][]）数组减少内存消耗,java,arrays,out-of-memory,fft,memory-optimization,Java,Arrays,Out Of Memory,Fft,Memory Optimization,我有一个Java应用程序，它集中处理2D浮点数组（float[][]数组），实际上它在黑色背景上保存图像。这两个维度都是相等的（平方）和2的幂（大多数是256、512、1024），所以在大多数情况下靠近边界的区域都是零 为提高性能（有一些FFT）和降低旋转等阵列操作的复杂性，使大小等于2的幂。 最近我在6Gb的机器上遇到了这个应用程序堆不足的问题。 根据我的计算-这个应用程序的内存消耗应该高达2-3Gb，而它达到了4-5Gb（在Windows任务管理器中查找）。 我使用了“YourKit”探查器
谢谢 FFT需要一个复杂的数组，它的大小是实际数据数组的两倍，即使您在输入端从实际数组转换到最后的幅度数组。这可能是比预期内存使用量大2倍的原因 稀疏阵列不适用于FFT，因为FFT中的中间步骤几乎总是填充整个复杂阵列
许多现代高性能FFT库，例如基于FFTW的库，可以非常有效地处理FFT长度，而不仅仅是2的幂（任何长度，只要是小素数的乘积，都可以非常有效地进行FFT）。这可以为许多尺寸节省大量2D填充。经过更详细的调查，JVM启动时似乎带有“UnlockPerimentalFeatures”和“use GC1”标志。因此，存在大量未垃圾收集的“不可访问”BuffereImage光栅（包含byte[]数组）。当从“YourKit”priofiler调用GC时——从堆中移除的对象（这对我来说当然是不可接受的方式，因为我希望JVM能够自己管理堆） 我要感谢所有花时间帮助我的人。
特别感谢吉姆·加里森（看起来我只是将内存需求推迟了一段时间，删除了上面提到的标志，但是当更多的数组出现时-购买更多内存将是避免性能损失的最简单的方法。浮点型代表什么？例如，为什么你不能将它们改为
int