Eclipse 报 “Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap spac

本文介绍了解决Eclipse和Tomcat中出现的Java堆内存溢出错误的方法,包括调整VM参数、设置最大堆内存等,并提供了具体的配置示例。

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本机8G配置  (x)=arguments 选项卡     -Xmx3g  -XX:-UseGCOverheadLimit   -Xms3g

Eclipse

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Eclipse 报 “Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ”错误

若Eclipse 报 “Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ”错误,我们可以通过一下方法进行处理:首先, 打开Eclipse软件,选择菜单栏run,在二级菜单中选择 Debug Configurations,然后:在弹出的窗口中选择(x)=arguments选项卡,VM arguments中输入所需要的内存最大占用量,比如输入
-Xmx800m  即可。此外,在我的程序当中,我还应用了flush缓冲,所以程序完全可以处理20万个节点的图。

myeclipse中console输出控制台,输出限定大小,可通过windows—Run/Debug—Console中的Console buffer size大小进行修改,这样可以使得console的空间变成size大小。

 

 

 

Tomcat

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java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 解决方法
这个问题的根源是jvm虚拟机的默认Heap大小是64M,可以通过设置其最大和最小值来实现.设置的方法主要是几个.
1.可以在windows 更改系统环境变量
加上JAVA_OPTS=-Xms64m -Xmx512m
2,如果用的tomcat,在windows下,可以在
C:\tomcat5.5.9\bin\catalina.bat  中加上:
set JAVA_OPTS=-Xms64m -Xmx256m
位置在: rem Guess CATALINA_HOME if not defined  这行的下面加合适.
3.如果是linux系统
Linux  在{tomcat_home}/bin/catalina.sh的前面,加
set JAVA_OPTS='-Xms64 -Xmx512'
### 问题分析 `java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space` 是Java程序运行时常见的错误,表示Java虚拟机(JVM)的堆内存不足。堆内存用于存储对象实例,当程序创建的对象过多或过大,超出JVM堆内存限制时,就会触发该错误。此问题的解决方法通常涉及调整JVM的堆内存参数,优化程序代码,或通过工具分析内存使用情况。 ### 解决方案 #### 1. **增加JVM堆内存大小** 可以通过设置JVM启动参数来增加堆内存的大小。常用的参数包括: - `-Xms`:设置JVM堆内存的初始值。 - `-Xmx`:设置JVM堆内存的最大值。 例如,将JVM的初始堆内存设置为2GB,最大堆内存设置为4GB: ```bash java -Xms2g -Xmx4g -jar your-application.jar ``` 对于IDEA等开发工具,可以在启动配置中修改这些参数。在IntelliJ IDEA中,找到 `idea64.vmoptions` 文件(通常位于安装目录的 `bin` 文件夹下),并修改以下参数: ```properties -Xms512m -Xmx2048m ``` 对于Tomcat服务器,可以在 `catalina.bat`(Windows)或 `catalina.sh`(Linux)文件中添加以下内容: ```bat set JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -Xms512m -Xmx2048m ``` #### 2. **优化程序代码** - **减少对象创建**:避免在循环或高频调用的方法中频繁创建对象。可以使用对象池或复用已有的对象。 - **及时释放内存**:确保不再使用的对象可以被垃圾回收。避免内存泄漏,例如未关闭的流、未释放的资源或持有大量数据的静态变量。 - **使用合适的数据结构**:选择内存占用较低的数据结构。例如,使用 `ArrayList` 代替 `LinkedList`,或者使用 `HashMap` 代替 `TreeMap`。 #### 3. **使用内存分析工具** 可以通过内存分析工具来诊断内存使用情况,找出内存瓶颈。常用的工具包括: - **VisualVM**:一个免费的可视化工具,支持监控JVM的内存使用情况、线程状态和垃圾回收。 - **MAT (Memory Analyzer)**:用于分析堆转储文件(Heap Dump),帮助识别内存泄漏和占用内存较多的对象。 生成堆转储文件的方法: ```bash jmap -dump:live,format=b,file=heapdump.hprof <pid> ``` 然后使用MAT工具打开堆转储文件进行分析。 #### 4. **调整垃圾回收器** 不同的垃圾回收器对内存管理的效率不同。可以根据程序的特性选择合适的垃圾回收器。常用的垃圾回收器包括: - **Serial GC**:适用于单线程环境。 - **Parallel GC**:适用于多线程环境,注重吞吐量。 - **CMS GC**:注重低延迟,适合需要快速响应的应用。 - **G1 GC**:兼顾吞吐量和低延迟,适用于大堆内存场景。 启用G1垃圾回收器的示例: ```bash java -XX:+UseG1GC -Xms2g -Xmx4g -jar your-application.jar ``` #### 5. **分页处理大数据** 如果程序需要处理大量数据,可以采用分页处理的方式,避免一次性加载所有数据到内存中。例如,数据库查询时可以使用分页查询: ```sql SELECT * FROM table_name LIMIT 1000 OFFSET 0; ``` 在代码中逐批处理数据,减少内存压力。 #### 6. **压缩数据存储** 对于需要存储大量数据的场景,可以采用压缩技术来减少内存占用。例如,使用 `GZIP` 或 `Snappy` 压缩数据,或者使用更高效的数据格式(如 `Parquet` 或 `Avro`)。 ### 示例代码 以下是一个简单的Java程序,演示如何调整堆内存并监控内存使用情况: ```java public class MemoryTest { public static void main(String[] args) { // 获取运行时环境 Runtime runtime = Runtime.getRuntime(); // 打印当前内存使用情况 System.out.println("Total Memory: " + runtime.totalMemory()); System.out.println("Free Memory: " + runtime.freeMemory()); // 创建大量对象 try { byte[][] data = new byte[1000][]; for (int i = 0; i < 1000; i++) { data[i] = new byte[1024 * 1024]; // 分配1MB内存 } } catch (OutOfMemoryError e) { System.err.println("Out of memory: " + e.getMessage()); } } } ``` ###
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