Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Объекты, неявно принадлежащие объекту приложения, удаляются сборщиком мусора, когда приложение находится в фоновом режиме.

У меня возникла ситуация, когда мое приложение для Android аварийно завершает работу, если оно какое-то время находилось в фоновом режиме. Мне кажется, что это потому, что некоторые из моих объектов собираются мусором. Моя структура и проблема следующие

Объект A принадлежит объекту приложения Android и создается в методе onCreate().

public class Application extends android.app.application {

    private static Application instance;
    private A a;

    @Override
    public void onCreate() {
        super.onCreate();
        instance = this;
        a = new A(getApplicationContext());
    }

    public static A getA() {
        return instance.a;
    }
}

ArrayList создается в конструкторе объекта A.

ArrayList заполняется объектами типа B с помощью асинхронного вызова (загружается с сервера).

Теперь, когда мое приложение какое-то время находится в фоновом режиме (обычно в течение ночи) и я возобновляю его работу, оно падает, потому что ArrayList пуст. (ArrayList никогда не бывает пустым при обычном использовании и определенно не был пустым до того, как я отправил приложение в фоновый режим (прошлой ночью).

Итак, я предполагаю, что мои объекты B являются сборщиком мусора, и я действительно не понимаю, как это может произойти, поскольку они неявно принадлежат объекту приложения Android.

Есть ли у кого-нибудь какие-либо данные по этому поводу?


  • зачем хранить instance статический член? просто используйте private A a; 14.09.2015
  • Вместо использования синглтонов. Я использую его как Application.getA();, а не application.getA(); (у меня нет доступа к экземпляру) 14.09.2015
  • android.app.Application — синглтон 14.09.2015

Ответы:


1

Вероятно, вам следует переопределить обратные вызовы onTrimMemory() и onLowMemory() в классе Application - по крайней мере, они предупредят вас о том, что вы собираетесь потерять свои данные.

14.09.2015
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..