out of memory

PermGenSpace与HeapSpace内存溢出
本文探讨了Java应用中PermGenSpace与HeapSpace内存溢出的问题,包括原因分析及解决方法,特别是针对Tomcat环境下如何通过调整JVM参数来避免此类内存错误。
1、 PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域OutOfMemoryError: PermGen space从表面上看就是内存益出,解决方法也一定是加大内存。说说为什么会内存益出:这一部分用于存放Class和Meta的信息,Class在被 Load的时候被放入PermGen space区域,它和存放Instance的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理,所以如果你的APP会LOAD很多CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误。这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。

2、 在tomcat中redeploy时出现outofmemory的错误.

可以有以下几个方面的原因:

1,使用了proxool,因为proxool内部包含了一个老版本的cglib.

2, log4j,最好不用,只用common-logging

3, 老版本的cglib,快点更新到最新版。

4,更新到最新的hibernate3.2


3、 这里以tomcat环境为例,其它WEB服务器如jboss,weblogic等是同一个道理。
一、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域,
这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen space中,
它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对
PermGen space进行清理,所以如果你的应用中有很多CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误,
这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小
超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。
解决方法: 手动设置MaxPermSize大小

unix系统,修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh
在“echo "Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE"”上面加入以下行:

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -server -Xms1024m -Xmx1024m -XX:PermSize=256M -XX:MaxNewSize=512m -XX:MaxPermSize=256m "

window系统,修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat

 在“echo Using CATALINA_BASE:   "%CATALINA_BASE%"”上面加入以下行: 

set JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -server  -Xms1024m -Xmx1024m  -XX:PermSize=256m -XX:MaxNewSize=512m -XX:MaxPermSize=256m

建议:将相同的第三方jar文件移置到tomcat/shared/lib目录下,这样可以达到减少jar 文档重复占用内存的目的。

二、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
Heap size 设置
JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置.JVM在启动的时候会自动设置Heap size的值,
其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。可以利用JVM提供的-Xmn -Xms -Xmx等选项可
进行设置。Heap size 的大小是Young Generation 和Tenured Generaion 之和。
提示:在JVM中如果98%的时间是用于GC且可用的Heap size 不足2%的时候将抛出此异常信息。
提示:Heap Size 最大不要超过可用物理内存的80%,一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同,而-Xmn为1/4的-Xmx值。

解决方法:手动设置Heap size


unix系统,修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh
在“echo "Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE"”上面加入以下行:

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -server -Xms1024m -Xmx1024m -XX:PermSize=256M -XX:MaxNewSize=512m -XX:MaxPermSize=256m "

window系统,修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat

 在“echo Using CATALINA_BASE:   "%CATALINA_BASE%"”上面加入以下行: 

set JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -server  -Xms1024m -Xmx1024m  -XX:PermSize=256m -XX:MaxNewSize=512m -XX:MaxPermSize=256m


********注意:如果修改参数后无法启动tomcat,将减少参数值(可能超出内存)********


### 三级标题:Out of Memory 错误的原因及解决方法 #### Out of Memory 错误的常见原因 **Out of Memory**(内存溢出)错误通常发生在程序运行过程中申请的内存超出了系统或运行环境所能提供的内存上限。具体表现可能是程序崩溃、页面无法加载,或在编程环境中出现类似“CUDA Out of Memory”或“Java Heap Space”等提示。 在深度学习或 GPU 计算中,常见的 **CUDA Out of Memory** 错误可能由以下因素引起: - 模型规模过大,例如神经网络层数过多或参数量过高。 - 批处理数据量过大,导致显存一次性加载过多样本。 - 显存未能及时释放,尤其是在多次迭代训练中未清除中间变量。 - 多线程或异步操作占用大量显存资源,造成资源竞争和累积[^1]。 在浏览器或系统层面,**内存不足**也可能表现为网页无法加载、卡顿甚至崩溃。主要原因包括: - 浏览器打开过多标签页,消耗了大量内存资源。 - 缓存数据积累过多,影响浏览器性能。 - 后台扩展程序持续运行并占用内存。 - 系统可用物理内存不足,且虚拟内存设置不合理[^2]。 --- #### Out of Memory 错误的解决方案 ##### 针对深度学习和 CUDA 应用 - 减少批量大小(batch size),以降低单次前向/反向传播所需的显存空间。 - 使用梯度累积(Gradient Accumulation)技术,在多个小批量上计算梯度后再更新权重,从而节省显存开销。 ```python # 示例:使用 PyTorch 实现梯度累积 optimizer.zero_grad() for i, data in enumerate(dataloader): inputs, labels = data outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() if (i + 1) % accumulation_steps == 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` - 在训练过程中定期清理缓存变量,避免不必要的中间结果占用显存。 - 使用混合精度训练(FP16),可显著减少显存使用[^1]。 ##### 针对浏览器和系统层面 - 关闭不必要的标签页,尤其是包含视频、动画或复杂脚本的网页。 - 定期清理浏览器缓存,Chrome 用户可通过快捷键 `Ctrl + Shift + Delete` 快速执行清理操作。 - 禁用或卸载不常用的浏览器扩展程序,进入 `chrome://extensions/` 页面进行管理。 - 调整系统虚拟内存设置,初始大小和最大值可设为物理内存的 1.5 - 3 倍,以缓解内存压力[^2]。 --- #### 其他优化建议 对于通用编程环境(如 Java、Python 或 C++),可以采取以下措施防止内存溢出: - 合理控制对象生命周期,及时释放不再使用的资源。 - 使用内存分析工具(如 Valgrind、VisualVM、Python 的 memory_profiler)定位内存泄漏点。 - 对于递归算法,注意栈深度限制,避免无限递归导致堆栈溢出。 - 在 JVM 环境中增加堆内存大小,例如通过 `-Xmx` 参数指定最大堆内存: ```bash java -Xmx4g -jar your_app.jar ``` ---
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