测试OOM异常

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一、Java堆溢出

内存溢出和内存泄露

内存溢出:指程序运行过程中无法申请到足够的内存而导致的一种错误。内存溢出通常发生于OLD段或Perm段垃圾回收后,仍然无内存空间容纳新的Java对象的情况。

内存泄露:指程序中动态分配内存给一些临时对象,但是对象不会被GC所回收,它始终占用内存。即被分配的对象可达但已无用

package com.weixuan.outofmemory;  
  
import java.util.ArrayList;  
import java.util.List;  
  
/** 
 * -verbose:gc -Xms20M -Xmx20M -Xmn10M -XX:+PrintGCDetails -XX:SurvivorRatio=8 
 * -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 
 *  
 * @author Nicholas 
 * Java堆溢出 
 * Java 堆用于存储对象实例,只要不断的创建对象,并且保证GC Roots到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象 
 * 那么当对象数量到达最大堆的容量限制后就会产生内存溢出异常 
 */  
  
/* 
 * -Xms20M : 堆的最小值为20m 
 * -Xmx20M : 堆的最大值为20m,最大值和最小值相同,可以避免堆自动扩展 
 * -Xmn10M : 新生代大小为10m 
 * -XX:+PrintGCDetails : 打印辅助信息 
 * -XX:SurvivorRatio=8 : Java 堆中的Eden区与Survivor区的大小比值,设置为8,则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:8,一个Survivor区占整个年轻代的1/10 
 * -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError : 当出现内存溢出异常时,dump出当前的内存转储快照信息以便后期分析 
 */  
  
/** 
 * 如何处理堆内存溢出? 
 * 通过EMA eclipse memory analyzer 打开堆内存转储文件 
 * 首先分清是内存泄露还是内存溢出 
 * 如果是内存泄露:通过工具查看泄露对象到GC Roots的引用链,然后找出泄露对象是通过怎样的路径与GC roots 相关联并导致垃圾回收器无法自动回收他们的 
 * 如果不存在泄露,也就是说内存中的对象还活着,那就应当检查虚拟机的堆参数 -Xmx -Xms 是否可以适当的调整 
 * 
 */  
public class HeapOOM {  
  
    static class OOMObject {  
  
    }  
  
    public static void main(String[] args) {  
        List<OOMObject> list = new ArrayList<HeapOOM.OOMObject>();  
        while (true) {  
            list.add(new OOMObject());  
        }  
    }  
}  

二、虚拟机栈和本地方法栈溢出

package com.weixuan.outofmemory;  
  
/** 
 * 虚拟机栈和本地方法栈溢出 
 * -Xss128k 
 * @author Nicholas 
 *  在hotspot虚拟机中不区分虚拟机栈和本地方法栈 也就是说 -Xoss参数无效 
 *  栈容量只由 -Xss参数设置 
 * 
 *在单线程情况下,无论是栈帧太大还是虚拟机容量太小,当内存无法分配的时候,都是stackoverflowerror异常 
 */  
  
public class JavaVMStackSOF {  
  
    private int stacklength = 1;  
  
    public void stackLeak() {  
        stacklength++;  
        stackLeak();  
    }  
  
    public static void main(String[] args) {  
        JavaVMStackSOF javaVMStackSOF = new JavaVMStackSOF();  
  
        try {  
            javaVMStackSOF.stackLeak();  
        } catch (Throwable e) {  
            System.out.println("Stack length : " + javaVMStackSOF.stacklength);  
            throw e;  
        }  
    }  
}  

三、方法区和运行时常量池溢出

package com.weixuan.outofmemory;  
  
import java.util.ArrayList;  
import java.util.List;  
  
/** 
 * 运行时常量池的内存溢出 
 * -XX:PermSize=10M -XX:MaxPermSize=10M 
 * @author Nicholas 
 * Java 8 已经将永久代从方法区移除 
 */  
  
/** 
 * intern() 是一个native 方法 
 *  如果字符串常量池中已经包含一个等于此string对象的字符串,则返回次string对象的引用 
 */  
public class RuntimeConstantPoolOOM {  
      
    public void testIntern() {  
        String string1 = new StringBuilder("计算机").append("软件").toString();  
        System.out.println(string1==string1.intern());  
          
        String string2 = new StringBuilder("ja").append("va").toString();  
        System.out.println(string2==string2.intern());  
    }  
  
    public static void main(String[] args) {  
          
        List<String> list = new ArrayList<String>();  
  
        int i = 0;  
        while (true) {  
            list.add(String.valueOf(i++).intern());  
        }  
    }  
}  
Java 8 已经将永久代从方法区移除

四、本机直接内存溢出

package com.weixuan.outofmemory;  
  
import java.lang.reflect.Field;  
  
import sun.misc.Unsafe;  
  
/** 
 * -Xms20M -XX:MaxDirectMemorySize=10M 
 * @author Nicholas 
 * 
 */  
public class DirectMemoryOOM {  
  
    private static final int _1MB = 1024 * 1024;  
  
    public static void main(String[] args) {  
        // TODO Auto-generated method stub  
        Field unsafeField = Unsafe.class.getDeclaredFields()[0];  
        unsafeField.setAccessible(true);  
        Unsafe unsafe = null;  
        try {  
            unsafe = (Unsafe) unsafeField.get(null);  
        } catch (IllegalArgumentException | IllegalAccessException e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
  
        while (true) {  
            unsafe.allocateMemory(_1MB);  
        }  
    }  
  
}  

五、总结

内存泄露的几种场景:

1、长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用

这是内存泄露最常见的场景,也是代码设计中经常出现的问题。

例如:在全局静态map中缓存局部变量,且没有清空操作,随着时间的推移,这个map会越来越大,造成内存泄露。

2、修改hashset中对象的参数值,且参数是计算哈希值的字段

当一个对象被存储进HashSet集合中以后,就不能修改这个对象中的那些参与计算哈希值的字段,否则对象修改后的哈希值与最初存储进HashSet集合中时的哈希值就不同了,在这种情况下,即使在contains方法使用该对象的当前引用作为参数去HashSet集合中检索对象,也将返回找不到对象的结果,这也会导致无法从HashSet集合中删除当前对象,造成内存泄露。

3、机器的连接数和关闭时间设置

长时间开启非常耗费资源的连接,也会造成内存泄露。

内存溢出的几种情况:

1、堆内存溢出(outOfMemoryError:java heap space)

在jvm规范中,堆中的内存是用来生成对象实例和数组的。

如果细分,堆内存还可以分为年轻代和年老代,年轻代包括一个eden区和两个survivor区。

当生成新对象时,内存的申请过程如下:

a、jvm先尝试在eden区分配新建对象所需的内存;

b、如果内存大小足够,申请结束,否则下一步;

c、jvm启动youngGC,试图将eden区中不活跃的对象释放掉,释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象,则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区;

d、Survivor区被用来作为Eden及old的中间交换区域,当OLD区空间足够时,Survivor区的对象会被移到Old区,否则会被保留在Survivor区;

e、 当OLD区空间不够时,JVM会在OLD区进行full GC;

f、full GC后,若Survivor及OLD区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象,导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域,则出现”out of memory错误”:

outOfMemoryError:java heap space

2、方法区内存溢出(outOfMemoryError:permgem space)

在jvm规范中,方法区主要存放的是类信息、常量、静态变量等。

所以如果程序加载的类过多,或者使用反射、gclib等这种动态代理生成类的技术,就可能导致该区发生内存溢出,一般该区发生内存溢出时的错误信息为:

outOfMemoryError:permgem space

3、线程栈溢出(java.lang.StackOverflowError)

线程栈时线程独有的一块内存结构,所以线程栈发生问题必定是某个线程运行时产生的错误。

一般线程栈溢出是由于递归太深或方法调用层级过多导致的。

发生栈溢出的错误信息为:

java.lang.StackOverflowError

如何避免内存泄露

1、尽早释放无用对象的引用

2、使用字符串处理,避免使用String,应大量使用StringBuffer,每一个String对象都得独立占用内存一块区域

3、尽量少用静态变量,因为静态变量存放在永久代(方法区),永久代基本不参与垃圾回收

4、避免在循环中创建对象

5、开启大型文件或从数据库一次拿了太多的数据很容易造成内存溢出,所以在这些地方要大概计算一下数据量的最大值是多少,并且设定所需最小及最大的内存空间值。


<think>首先,用户的问题是关于OOM(内存溢出)异常的。用户提到了几个引用:[^1],[^2],[^3],这些引用讨论了Java中的OOM异常,包括原因和解决方案。用户意图是了解或解决OOM异常问题。我的回答需要遵循系统级指令:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 -LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。 -在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 -回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证回答真实可靠。 用户提供的引用内容: -[^1]:讨论了JVM OOM异常,包括示例代码导致的OOM,以及解决方案。 -[^2]:总结了9种常见OOM原因及解决方案,包括Javaheap space错误。- [^3]:提到JVM和Tomcat默认内存限制,建议设置-Xms和-Xmx参数。 用户的问题:"我想用户意图是了解或解决OOM(内存溢出)异常问题请问OOM异常原因解决方案"。所以,我需要解释OOM异常的原因和解决方案。 回答结构:1. **介绍OOM异常**:简要解释什么是OOM异常。 2. **常见原因**:列出并解释常见的原因,基于引用内容。 3. **解决方案**:提供针对每个原因的解决方案。 4. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。使用引用标识: -在引用来源的内容末尾添加[^1], [^2], [^3]。数学表达式:用户的问题是关于OOM的,可能不涉及数学。但如果有任何数学相关内容,比如内存计算,需要使用$...$或$$...$$。例如,如果提到内存大小,可以写成$Xms$值。确保回答真实可靠:基于提供的引用和一般知识。引用是站内的,所以我应该引用它们。 步骤: 1. **开头**:介绍OOM异常。2.**原因**:-基于[^2],列出9种常见原因,但引用[^2]说"总结了常见的OOM原因",并提到Javaheap space。-引用[^1]提到Unsafe.allocateMemory导致的OOM。-引用[^3]提到默认内存不足。-常见原因包括:堆内存不足、永久代/元空间不足、直接内存不足、线程栈溢出等。 3. **解决方案**:-对于堆内存不足:增加-Xmx参数[^3]。-其他原因的具体解决方案。4.**结束**:总结并添加相关问题。 相关问题生成: -基于主题,生成几个相关问题,如"如何监控JVM内存使用?"或"OOM异常在分布式系统中如何解决?" 完整回答框架: -用中文。-结构清晰:分点解释。 -引用标识:在引用内容后添加。</think>### OOM(内存溢出)异常:原因与解决方案 OOM(Out Of Memory)异常是Java虚拟机(JVM)在内存资源耗尽时抛出的错误,常见于高性能应用或大数据处理场景。当JVM无法分配足够内存给对象或数据结构时,会中断程序并抛出`java.lang.OutOfMemoryError`。以下我将基于常见原因和解决方案逐步解释,确保内容真实可靠,并参考了站内引用[^1][^2][^3]。OOM异常通常分为多种类型,每种类型对应不同的根本原因。 #### 1. OOM异常的常见原因 OOM异常的根本原因是JVM内存管理不足,具体可分为以下几类(基于引用总结): - **堆内存不足(Java heap space)**:这是最常见类型,当堆内存无法容纳新创建的对象时发生。例如,大量对象未被垃圾回收(GC),或应用处理大数据集。引用[^2]指出:“当堆内存(Heap Space)没有足够空间存放新创建的对象时,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space 错误”[^2]。 - **直接内存溢出(Direct buffer memory)**:使用NIO(非阻塞I/O)时,直接内存(堆外内存)分配超过限制。引用[^1]示例中,`sun.misc.Unsafe.allocateMemory`方法可能导致此错误[^1]。 - **元空间或永久代不足(Metaspace/PermGen space)**:类加载信息过多,超出元空间(Java 8+)或永久代(Java 7及以下)容量,常见于动态生成类或框架如Spring。 - **线程栈溢出(Unable to create new native thread)**:创建过多线程,超出JVM栈内存限制,通常由线程泄漏或高并发导致。 - **其他原因**:包括本地方法栈溢出、GC开销过大(GC overhead limit exceeded)、以及数组过大等。引用[^2]总结了9种常见场景,如代码内存泄漏或未优化的数据结构[^2]。 #### 2. OOM异常的解决方案 针对上述原因,解决方案需结合监控、调优和代码优化。以下方法已验证有效(引用自实践建议): - **调整JVM内存参数**: 增加堆内存大小是最直接的方式。设置`-Xms`(初始堆大小)和`-Xmx`(最大堆大小)参数。例如,将`-Xmx`从默认值提升到4GB: ```shell java -Xms512m -Xmx4g -jar your_application.jar ``` 引用[^3]强调:“-Xms,-Xmx参数一定不要忘记加。Tomcat默认128MB常不足,需根据系统复杂度调整”[^3]。对于元空间,添加`-XX:MaxMetaspaceSize=256m`。 - **优化代码和内存管理**: - 避免内存泄漏:使用工具如VisualVM或Eclipse MAT分析堆转储(heap dump),识别未释放的对象引用。 - 限制直接内存使用:设置`-XX:MaxDirectMemorySize`参数,并确保NIO缓冲区及时释放。 - 控制线程数量:减少线程创建,使用线程池(如`ThreadPoolExecutor`),并设置合理栈大小(`-Xss`参数)。 引用[^1]建议:“对程序日志中的 OutOfMemoryError 配置关键字告警,一经发现,立即处理”[^1]。 - **监控和预防措施**: - 启用JVM监控:使用JMX或Prometheus+Grafana实时跟踪内存使用率、GC频率。 - 增加GC效率:选择合适GC算法(如G1 GC),通过`-XX:+UseG1GC`优化。 - 测试环境模拟:在开发阶段使用压力测试工具(如JMeter)模拟高负载,及早发现OOM风险。 - **系统级调整**: 如果应用部署在容器(如Docker),确保容器内存限制高于JVM设置。引用[^2]提到,分布式系统中需结合负载均衡和水平扩展分散内存压力[^2]。 #### 3. 总结 OOM异常多由内存配置不当或代码缺陷引起。通过合理设置JVM参数(如`-Xmx`)、优化代码逻辑,以及持续监控,可显著降低发生概率。实践中,建议优先分析错误日志(如`java.lang.OutOfMemoryError`后跟的详细类型),以针对性解决。如果问题持续,可结合堆转储文件深入诊断[^1][^2][^3]。
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