"outOfMemoryError java heap space"ヒストグラムの計算、RAMとTimeの取引？

Question

私のプロジェクトでは、ある時点で大きな画像のヒストグラムを計算しています（最大40Mpxの写真で作業しますが、一般的に約10-20Mpxです）。

私は常に私はヒストグラムを計算していたときにこの例外が現れ始めました。

私はこの計算方法に切り替えましたなぜなら、すべてのピクセルに対して繰り返し処理を行い、各ピクセルのすべての色を取得するよりも高速だったからです。

コード？

私がプログラムを高速化しようと思えば、私はもっと多くのRAM（この大きなdouble []オブジェクト）を使う必要があると思います。 PCに十分なRAMがある場合、問題はなく、プログラムはスムーズに実行されますが、PCにこのようなRAMがないと、クラッシュしてプログラムが役に立たなくなります。

すべてのピクセルを手作業で反復処理してコードを「より遅く」書き、「安全」にする必要がありますか？

私は間違ったことをしていますか、どちらも同時に行うことができますか？

// dataset 
    dataset = new HistogramDataset(); 
    final int w = image.getWidth(); 
    final int h = image.getHeight(); 
    double[] r = new double[w * h]; //Here some PC's with not enough RAM will crash 
    double[] s = new double[w * h]; 
    double[] t; 
    r = raster.getSamples(0, 0, w, h, 0, r); 
    s = r; 
    dataset.addSeries(lang.getString("HistogramRGB.String.red"), r, BINS); 
    r = raster.getSamples(0, 0, w, h, 1, r); 
    t = new double[r.length + s.length]; //Add R+G 
    System.arraycopy(s, 0, t, 0, s.length); 
    System.arraycopy(r, 0, t, s.length, r.length); 
    dataset.addSeries(lang.getString("HistogramRGB.String.green"), r, BINS); 
    r = raster.getSamples(0, 0, w, h, 2, r); 
    s = new double[r.length + t.length]; //Add R+G+B 
    System.arraycopy(t, 0, s, 0, t.length); 
    System.arraycopy(r, 0, s, t.length, r.length); 
    dataset.addSeries(lang.getString("HistogramRGB.String.blue"), r, BINS); 
    dataset.addSeries(lang.getString("HistogramRGB.String.brigthness"), s, BINS); 

    // chart 
    chart = ChartFactory.createHistogram(lang.getString("HistogramRGB.String.histogram"), "", 
      "", dataset, PlotOrientation.VERTICAL, false, true, false); 

更新： を-Xmxはコメントで提案オプションを使用しても問題が解決し

これはこれはOutOfMemoryErrorが発生したコードの一部です。少ないと最適化の後に例外

を実行します-Xmx1444m未満で最適化する前に

• ：窓10 32ビットと3,5GBラムを使用して、仮想マシンで、@TheConstructorの最適化を使用して

  結果

  java -XX:+PrintFlagsFinal -version | findstr HeapSize 
  uintx ErgoHeapSizeLimit       = 0         {product} 
  uintx HeapSizePerGCThread      = 67108864       {product} 
  uintx InitialHeapSize       := 16777216       {product} 
  uintx LargePageHeapSizeThreshold    = 134217728       {product} 
  uintx MaxHeapSize        := 268435456       {product} 
  java version "1.8.0_111" 
  Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_111-b14) 
  Java HotSpot(TM) Client VM (build 25.111-b14, mixed mode, sharing) 
  

  ：-Xmx824mは例外

を実行するよりも、これは私がデフォルトで持っているものです

これは約268MBで、このコンピュータのコマンドで設定できる最大値は1,5GBです。他のプログラムを使ってウィンドウ全体を開くことなく、3.5GBの2GBが必要なことは奇妙なことです。

Answer 1

最終的にはjava -allに正しいサイズの-Xmxまたは-XX:MaxHeapSize引数を指定する必要があります。デフォルトは利用可能なメモリから派生し、Javaが使用できるメモリ量を制限します。実際のサイズを把握してみてください。あなたは例えば試みることができます-Xmx2g。 -Xmxcan be found inside documentation

tを削除し、sのスキップ初期化を省略することができます。私はそれがここにすべての問題を解決することはできませんと思いますが、私の修正です：

// dataset 
    dataset = new HistogramDataset(); 
    final int w = image.getWidth(); 
    final int h = image.getHeight(); 
    double[] buffer = new double[w * h]; 
    double[] rgb; 

    buffer = raster.getSamples(0, 0, w, h, 0, buffer); 
    rgb = Arrays.copyOf(buffer, buffer.length * 3); // copy as otherwise it gets overwritten in next getSamples 
    dataset.addSeries(lang.getString("HistogramRGB.String.red"), buffer, BINS); 

    buffer = raster.getSamples(0, 0, w, h, 1, buffer); 
    System.arraycopy(buffer, 0, rgb, buffer.length, buffer.length); //Add G 
    dataset.addSeries(lang.getString("HistogramRGB.String.green"), buffer, BINS); 

    buffer = raster.getSamples(0, 0, w, h, 2, buffer); 
    System.arraycopy(buffer, 0, rgb, buffer.length * 2, buffer.length); //Add B 
    dataset.addSeries(lang.getString("HistogramRGB.String.blue"), buffer, BINS); 

    dataset.addSeries(lang.getString("HistogramRGB.String.brigthness"), rgb, BINS); 

    // chart 
    chart = ChartFactory.createHistogram(lang.getString("HistogramRGB.String.histogram"), "", "", dataset, 
      PlotOrientation.VERTICAL, false, true, false); 

addSeriesが供給されたデータのコピーを作成するかどうかにもよりますが、おそらくgetSamplesに各呼び出しの前buffer新しい配列を割り当てる必要があります。私が正しく推測すれば、Raster#getSamplesだと、bufferの代わりに(double[]) nullを引数として使用し、getSamplesに配列を割り当てさせることもできます。

精度があまり重要でない場合は、double[]をfloat[]に切り替えると、メモリの半分を節約できます。

Answer 2

可能であれば、オブジェクトの作成を減らしてヒープ領域のメモリを削減する方がよい場合があります。