Java 枚举实现特性-内存问题？

我正在尝试修改我的代码，为此我第一次使用了

traits

来增强我的

enum

我想做的是：对于给定的字符串数组，查找至少与一个关键字匹配的所有枚举（不区分大小写）

下面的代码似乎工作正常，但我认为当方法

getSymbolFromIndustries

被调用数千次时，它会导致内存泄漏

这是VisualVM在运行大约10分钟后的一个捕获，在每次快照之后，列Live Objects总是在增加，与第二行相比，项目数量是如此巨大。。。

我的堆大小也一直在增加。。。

特点：

trait-BasedOnCategories{
字符串[]类别
静态getSymbolFromIndustries（候选集合）{
values（）.findAll{
value->！value.categories.findAll{
分类->候选人{
候选->分类.相等信号案例（候选）
}
}
.unique（）
.isEmpty（）
}
}
}

实现

trait

枚举KTC实现BasedOnCategories、BasedOnValue{ KTC_01([ “行业”:[“人工智能”、“机器学习”、“智能系统”、“自然语言处理”、“预测分析”、“谷歌眼镜”、“图像识别”、“应用程序”]， '关键词'：['AI'，'Voice recognition'] ]), //…更多价值观 KTC_43([ ‘工业’：[‘燃料’、‘石油和天然气’、‘化石燃料’]， “关键词”：[“石油”、“石油”、“石油化工”、“碳氢化合物”、“炼油”] ]), //…更多价值观 KTC_60([ ‘行业’：[‘应用程序发现’、‘应用程序’、‘消费者应用程序’、‘企业应用程序’、‘移动应用程序’、‘阅读应用程序’、‘网络应用程序’、‘应用程序营销’、‘应用程序性能管理’、‘应用程序’]， '关键字'：['App'，'Application'] ]) KTC（价值）{ this.categories=value.industries this.keywords=value.keywords } 我的数据驱动测试

def“GetKTCsFromIndustries”（实际收集，预期枚举[]）{
期望：
assert expected==KTC.getSymbolFromIndustries（实际）
哪里：
实际|预期
[“石油和天然气”]|[KTC.KTC_43]
[“石油和天然气”]|[KTC.KTC_43]
石油和天然气、化石燃料
[‘石油和天然气’，‘自然语言处理’]|[KTC.KTC_01，KTC.KTC_43]
[“应用程序”]|[KTC.KTC_01，KTC.KTC_60]
['xyo']|[]
}

我的问题是:

• 如果有人有线索帮我修复那些漏洞
• 有没有更优雅的方法来编写

  getSymbolFromIndustries

  方法

---

谢谢。

不确定性能问题，但我会像这样重新设计您的特质：

trait-BasedOnCategories{
设置类别
无效集合类别（集合类别）{
categories=新哈希集（cats*.toLowerCase（））.asImmutable（）
}
@groovy.transform.memonized
静态getSymbolFromIndustries（候选集合）{
def lowers=candidates*.toLowerCase（）
values（）.findAll{value->！lowers.disjoint（value.categories）}
}
}

现在是上下文的其余部分

trait BasedOnValues {
    Set<String> keywords
}

enum KTC implements BasedOnCategories, BasedOnValues  {
    KTC_01([
            'industries': ['Artificial Intelligence','Machine Learning','Intelligent Systems','Natural Language Processing','Predictive Analytics','Google Glass','Image Recognition'],
            'keywords': ['AI','Voice recognition']
    ]),
    // ... more values
    KTC_43 ([
            'industries': ['Fuel','Oil and Gas','Fossil Fuels'],
            'keywords': ['Petroleum','Oil','Petrochemicals','Hydrocarbon','Refining']
    ]),
    // ... more values
    KTC_60([
            'industries': ['App Discovery','Apps','Consumer Applications','Enterprise Applications','Mobile Apps','Reading Apps','Web Apps','App Marketing','Application Performance Management'],
            'keywords': ['App','Application']
    ])

    KTC(value) {
        this.categories = value.industries
        this.keywords = value.keywords
    }
}

// some tests

[
    [ [ 'Oil and Gas' ], [KTC.KTC_43] ],
    [ [ 'oil and gas' ], [KTC.KTC_43] ],
    [ [ 'oil and gas', 'Fossil Fuels' ], [KTC.KTC_43] ],
    [ [ 'oil and gas', 'Natural Language Processing' ], [KTC.KTC_01, KTC.KTC_43] ],
    [ [ 'xyo' ], [] ],
].each{
    assert KTC.getSymbolFromIndustries( it[ 0 ] ) == it[ 1 ]
}

trait-based属性值{
设置关键字
}
枚举KTC实现BasedOnCategories、BasedOnValue{
KTC_01([
‘工业’：[‘人工智能’、‘机器学习’、‘智能系统’、‘自然语言处理’、‘预测分析’、‘谷歌眼镜’、‘图像识别’]，
'关键词'：['AI'，'Voice recognition']
]),
//…更多价值观
KTC_43([
‘工业’：[‘燃料’、‘石油和天然气’、‘化石燃料’]，
“关键词”：[“石油”、“石油”、“石油化工”、“碳氢化合物”、“炼油”]
]),
//…更多价值观
KTC_60([
‘行业’：[‘应用程序发现’、‘应用程序’、‘消费者应用程序’、‘企业应用程序’、‘移动应用程序’、‘阅读应用程序’、‘网络应用程序’、‘应用程序营销’、‘应用程序性能管理’]，
'关键字'：['App'，'Application']
])
KTC（价值）{
this.categories=value.industries
this.keywords=value.keywords
}
}
//一些测试
[
[“石油和天然气”]，[KTC.KTC_43]，
[“石油和天然气”]，[KTC.KTC_43]，
石油和天然气、化石燃料、[KTC.KTC_43]，
[[‘石油和天然气’、‘自然语言处理’、[KTC.KTC_01、KTC.KTC_43]，
[['xyo']，[]]，
].每个{
断言KTC.getSymbolFromIndustries（it[0]）==it[1]
}

---

然后测量性能

我喜欢你清理

特征的方式

！我从来没有想过在groovy中使用

@memomeized

或

集

，但我每次都在node/react中使用它^^^^^^谢谢你！我会尽快完成基准测试，并在结果出来后对你的解决方案进行评论/批准；）非常感谢你带上time查看我的代码：）添加了

不相交的
，使代码更简单。顺便说一句，我在使用从groovy学到的技巧；）这是真的，
es6
和
groovy
有很多相似之处！：D基准测试的第一个结果似乎更好，
活动对象
经常被清理，
分配的对象
仍然存在如果我忘记了任何“死引用”，我将再次检查如何使用该方法
trait BasedOnValues {
    Set<String> keywords
}

enum KTC implements BasedOnCategories, BasedOnValues  {
    KTC_01([
            'industries': ['Artificial Intelligence','Machine Learning','Intelligent Systems','Natural Language Processing','Predictive Analytics','Google Glass','Image Recognition'],
            'keywords': ['AI','Voice recognition']
    ]),
    // ... more values
    KTC_43 ([
            'industries': ['Fuel','Oil and Gas','Fossil Fuels'],
            'keywords': ['Petroleum','Oil','Petrochemicals','Hydrocarbon','Refining']
    ]),
    // ... more values
    KTC_60([
            'industries': ['App Discovery','Apps','Consumer Applications','Enterprise Applications','Mobile Apps','Reading Apps','Web Apps','App Marketing','Application Performance Management'],
            'keywords': ['App','Application']
    ])

    KTC(value) {
        this.categories = value.industries
        this.keywords = value.keywords
    }
}

// some tests

[
    [ [ 'Oil and Gas' ], [KTC.KTC_43] ],
    [ [ 'oil and gas' ], [KTC.KTC_43] ],
    [ [ 'oil and gas', 'Fossil Fuels' ], [KTC.KTC_43] ],
    [ [ 'oil and gas', 'Natural Language Processing' ], [KTC.KTC_01, KTC.KTC_43] ],
    [ [ 'xyo' ], [] ],
].each{
    assert KTC.getSymbolFromIndustries( it[ 0 ] ) == it[ 1 ]
}