How to fix GC overhead limit exceeded in Eclipse

How to fix GC overhead limit exceeded in Eclipse

Eclipse will throw GC overhead limit exceeded error when it runs out of memory, normally while performing memory-consuming operations such as building workspace on big projects.

The error would look something like this;

An internal error occurred during: "Building workspace".
GC overhead limit exceeded

To fix this problem, you'll need to allocate more memory to your Eclipse instance. To do this, locate the eclipse.ini file in your Eclipse's installation directory. The content would be something similar to the following;

-startup
plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.3.0.v20130327-1440.jar
--launcher.library
plugins/org.eclipse.equinox.launcher.gtk.linux.x86_64_1.1.200.v20140116-2212
-product
org.eclipse.epp.package.jee.product
--launcher.defaultAction
openFile
-showsplash
org.eclipse.platform
--launcher.XXMaxPermSize
256m
--launcher.defaultAction
openFile
--launcher.appendVmargs
-vmargs
-Dosgi.requiredJavaVersion=1.6
-XX:MaxPermSize=256m
-Xms40m
-Xmx512m

To increase the memory allocation for your Eclipse instance, edit the number in the following lines accordingly.

-Xms512m
-Xmx1024m

These options are passed to Java when launching Eclipse. Xms specifies the initial memory allocation pool, and Xmx specifies maximum memory allocation pool for Java Virtual Machine (JVM). The number is the amount of memory, in Megabytes.

You can also increase the value of MaxPermSize, as the following;

-XX:MaxPermSize=1024m

MaxPermSize or Permanent Generation defines the memory allocated to keep compiled class files.

Restart Eclipse for the changes to take effect.

- See more at: http://docs.oseems.com/general/application/eclipse/fix-gc-overhead-limit-exceeded#sthash.qWsE2pmV.dpuf
### Java中解决GC Overhead Limit Exceeded错误的具体方法 `java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded` 错误表明JVM在垃圾回收上花费了过多的时间(超过98%的CPU时间),但仅能回收少量内存(少于2%的堆空间)。以下是几种有效的解决方案: #### 1. **增加堆内存** 通过调整JVM参数来增大可用堆内存是一种常见的做法。可以通过以下命令设置最大堆大小和初始堆大小,并启用G1垃圾收集器: ```bash java -Xmx2048m -Xms1024m -XX:+UseG1GC YourApplication ``` 此操作可以缓解因堆内存不足而导致的频繁垃圾回收问题[^2]。 #### 2. **优化代码逻辑** - **检查内存泄漏** 需要特别关注静态集合类(如 `ArrayList`, `HashMap`)、缓存以及长时间存活的对象引用。如果这些对象未被正确释放,可能导致内存占用过高。 - **及时关闭资源** 数据库连接、文件流以及其他外部资源应始终在其使用完毕后立即关闭,避免不必要的内存消耗。 - **减少临时对象创建** 尤其是在循环体内,尽量避免创建大量的短生命周期对象。例如,在字符串拼接时优先使用 `StringBuilder` 而非简单的 `+` 运算符[^2]。 #### 3. **改进数据结构设计** 当涉及大规模数据处理时,选择合适的数据结构至关重要。例如,对于大容量的键值映射场景,默认构造函数可能引发性能瓶颈;因此建议显式指定哈希表的初始化容量及其负载因子以降低扩容频率: ```java Map<String, String> map = new HashMap<>(initialCapacity, loadFactor); ``` #### 4. **利用诊断工具分析内存状况** 为了深入理解应用程序的实际运行情况,可借助专门的调试工具完成进一步排查工作: - 使用 `jmap` 导出当前进程的堆转储快照并导入至第三方解析软件(比如 Eclipse MAT 或 VisualVM)进行可视化展示; ```bash jmap -dump:live,format=b,file=heap.bin <PID> ``` - 利用 JConsole 和 VisualVM 实现动态监测功能,观察各代区分布趋势变化规律以便定位潜在风险源[^2]。 #### 5. **调优垃圾回收算法配置** 除了默认采用 Parallel Scavenge 收集方式外,还可以尝试切换到其他更适合特定业务需求类型的清理模式,像 CMS (Concurrent Mark Sweep) 或者 G1 (Garbage First),具体实现如下所示: ```bash # 启动CMS并发标记清除收集器 java ... -XX:+UseConcMarkSweepGC ... # 开启G1垃圾收集器支持 java ... -XX:+UseG1GC ... ``` 以上措施能够显著改善由高比例垃圾回收所引起的异常现象发生概率,从而保障系统的稳定性和响应速度[^1][^2]。 ---
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