jvm的内存溢出异常

最新推荐文章于 2025-09-09 17:02:06 发布

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jvm的内存溢出异常

参考文章：

（1）jvm的内存溢出异常

（2）https://www.cnblogs.com/evan2012/archive/2012/05/12/2497086.html

（3）https://www.javazxz.com/thread-5412-1-1.html

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JVM内存溢出问题解析

05-04

在 JVM 中，如果 98％的时间是用于 GC 且可用的 Heap size 不足 2％的时候将抛出内存溢出异常信息。Heap Size 最大不要超过可用物理内存的 80％，一般的要将 Xmx 和 Xms 设置相同避免每次 GC 后都要调整虚拟机堆的...

jvm内存溢出

06-28

### JVM内存溢出详解 #### 一、基本概念与理解 **JVM内存溢出**是一种常见的运行时错误，指的是程序在执行过程中因为无法获得足够的内存资源而导致的问题。这种问题通常发生在程序尝试分配超出系统可用内存限制的...

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JVM 内存溢出 详解

2402_82958989的博客

06-04

1740

OOM 类型触发原因解决方案堆内存溢出对象过多/内存泄漏调整-Xmx，优化代码元空间溢出动态类过多限制栈溢出（线程数过多）线程数超出系统限制使用线程池，调整-Xss直接内存溢出NIO 分配过多直接内存调整通过jstatjmapjstack监控内存使用。生成堆转储文件（），用 MAT 分析内存泄漏。避免过度依赖反射、动态代理等易触发元空间问题的技术。如何避免 OOM？1. 堆内存溢出• 诊断工具： • 使用jvisualvmMAT。

JVM 内存溢出排查

小何的博客

04-02

1621

JVM 内存溢出排查

JVM内存溢出：原因分析与解决方案

我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！

09-09

864

内存泄漏是指程序中已分配的内存无法被垃圾回收器回收，导致内存占用逐渐增加，最终可能导致系统崩溃。静态内存泄漏：静态对象在程序运行期间一直存在，无法被垃圾回收器回收。静态内部类内存泄漏：静态内部类持有外部类的引用，导致外部类无法被垃圾回收。静态集合类内存泄漏：静态集合类中的对象无法被垃圾回收器回收。线程内存泄漏：线程在执行过程中未正确释放资源，导致内存泄漏。

JVM内存溢出问题排查

Tester_muller的博客

08-31

6318

【实战总结】JVM内存溢出问题排查

雪落夜的专栏

01-06

9554

这里先说一下结论，堆内存总共3.1G，Suspect1问题指向一个慢SQL，间接导致1.7G内存无法回收，Suspect2 由com.mysql.jdbc.ByteArrayRow导致1.2G内存无法回收，原始sql指向与Suspect1同样的慢SQL，这样就基本可以确定是这一条慢SQL导致的内存溢出。打开MAT，File--->open dump file--->选择本次输出的dump文件，可以看到如下总览页面，点击Leak Suspects查看内存泄露分析。一周前系统有一次投产，之后再没有更新过系统。

JVM内存溢出的几种方式与解决方法

2401_87021059的博客

09-07

1834

通过以上的10种出现内存溢出情况，大家在实际碰到问题时也就会知道怎么解决了，在实际编码中也要记得：1.第三方jar包要慎重引入，坚决去掉没有用的jar包，提高编译的速度和系统的占用内存。2.对于大的对象或者大量的内存申请，要进行优化，大的对象要分片处理，提高处理性能，减少对象生命周期。3.尽量固定线程的数量，保证线程占用内存可控，同时需要大量线程时，要优化好操作系统的最大可打开的连接数。4.对于递归调用，也要控制好递归的层级，不要太高，超过栈的深度。

JVM解读(四)：JVM内存溢出异常分析

uxiaolang的专栏

06-27

3431

JVM全称是java Virtual Machine(java虚拟机)，JVM屏蔽了与各个计算机平台相关的软件和硬件差异。在接下来的日子里，通过写博客的形式学习JVM，让自己更懂得Java！本系列文章是对《深入分析javaweb技术内幕》和《深入理解java虚拟机》的总结，欢迎大家一起吐槽，一起进步。《JVM解读》第一篇：JVM体系结构《JVM解读》第二篇：JVM类加载器ClassL

JVM内存溢出是怎么解决的

u012534547的博客

09-18

727

JVM内存溢出通常由内存分配不当、垃圾回收问题、或代码中的内存泄漏引起。解决内存溢出问题的关键在于准确定位问题来源，并通过增加内存、优化代码和调整GC策略等手段来改善内存管理。同时，定期进行内存监控和分析是防止内存问题的有效手段。

JVM内存溢出（OutOfMemory）异常排查与解决方法

技术研究中心

07-02

1086

通过本文的介绍，我们深入探讨了内存溢出异常的类型、常见原因以及解决方法，希望能帮助读者更好地理解和应对Java应用中的内存管理问题。今天我们将深入探讨JVM内存溢出异常的排查与解决方法，这是Java开发中常见但又比较棘手的问题。在早期的JDK版本中，用于存放类的元数据的永久代（Permanent Generation）可能会发生溢出，尤其是在大量动态生成类的应用中。这种异常通常是由于应用程序花费过多时间在垃圾回收上而导致的，JVM在超过98%的时间用来做GC并且回收了不到2%的堆内存时抛出。

jvm内存溢出常见原因及处理方式

kings_coming的博客

12-09

3948

java.lang.OutOfMemoryError这个错误我相信大部分开发人员都有遇到过，产生该错误的原因大都出于以下原因：JVM内存过小、程序不严密，产生了过多的垃圾。导致OutOfMemoryError异常的常见原因有以下几种： 1.内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据； 2.集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收； 3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体； 4.使用的第三方软件中的BUG； 5.启动参数内存值设定的过小；此错误常见的错误提示： 1.

JVM堆内存溢出后，其他线程是否可继续工作的问题解析

08-25

通过对JVM堆内存溢出的分析，我们可以了解到当一个线程出现OOM异常时，它所占据的内存资源会全部被释放掉，从而不会影响其他线程的运行。首先，让我们来了解一下JVM内存模型。JVM的内存模型主要分为五个部分：方法...

基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档

最新发布

12-21

本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

12-21

内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。

基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx

12-21

基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告

遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）

12-21

源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。搜索算法的共同特征为：首先组成一组候选解依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解遗传算法流程遗传算法的一般步骤 my_fitness函数评估每条染色体所对应个体的适应度升序排列适应度评估值，选出前 parent_number 个个体作为待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好）从待选 parent 种群中随机选择 2 个个体作为父方和母方。抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。（交叉概率）对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。（变异概率）重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。循环以上步骤直至找到满意的解。名词解释交叉概率：两个个体进行交配的概率。例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数适应度函数适应度函数由解决的问题决定。举一个平方和的例子。简单的平方和问题求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...

第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4

12-21

Arduino智能硬件开发实战项目

基于MATLAB的频谱图与Bode图绘制方法及实现

12-21

在实验数据处理过程中，频谱图的生成通常涉及多种分析方法。其中，自相关函数法通过计算信号时间序列的自相关特性来估计功率谱密度。另一种常用方法是自回归模型法，该方法基于信号的前期观测值构建线性预测模型，进而推导出频谱分布。这两种技术均被广泛应用于从实验数据中提取频域特征，以实现对信号能量在不同频率上分布状况的可视化呈现。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

JVM内存溢出详解与调优策略

本文为JVM内存溢出提供了深入的理解，强调了合理调整内存参数和优化代码以防止和解决内存溢出问题的重要性。同时，对于不同类型的内存溢出，提出了针对性的处理建议，包括避免过度使用常量池、控制代码大小和执行...