多线程一开始没报错，几分钟后就内存溢出

最新推荐文章于 2025-07-24 14:35:22 发布
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分类专栏： Java基础
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39728460/article/details/88647869
博主发现使用页面调用方法启动多线程，会导致二次调用和二次创建线程池的问题，最后通过改用Junit直接调用的方式解决了该问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

直接写我发现的原因：因为我是用页面调用的方法来启动多线程，所以导致了二次调用，二次创建线程池。

最后改用Junit来直接调用就可以了

这是我的公众号，对大家有帮助，昔日贤文

poi多线程操作问题（OOM与操作createCell报错ConcurrentModificationException）
Hpsyche的博客
08-04 1778
前言 在公司项目“北森开放平台”API的对接上，需要将8w多条数据导出到Excel中， 原先单线程访问5000条数据需要20多分钟； 后面利用线程池开启多线程访问API接口来获取信息，6分钟搞定，大概效率提高了5倍，但是！！！ 同时导出8w多数据，发现在导出5w多的时候OOM了，原因：数据量太大，造成sheet对象过大，堆空间直接OOM； 解决方案： 减少不必要的字段 多文件打包（每5000...
记录一次大对象导致的Java堆内存溢出问题
Lnho的专栏
08-29 7238
前几天早上出现一后台项目无法登陆的情况，排查发现新生代和老年代都占用100%，FullGC次数大概有100多次，最终出现OOM。 重启Tomcat后，至13点，FullGC的次数达到31次。
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
主要介绍了JVM 堆内存溢出后，其他线程是否可继续工作？,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
Spring Boot 中使用多线程时，线程数量过多可能导致内存溢出（OOM）
最新发布
2401_89221867的博客
07-24 459
在 Spring Boot 中使用多线程时，线程数量过多可能导致内存溢出（OOM）的核心原因是：​​。以下是针对性的解决方案，涵盖线程池配置、资源管理、内存优化等关键环节。
java 多线程内存溢出,深入理解java虚拟机 内存区域与内存溢出异常
weixin_33983238的博客
03-14 205
JDK1.6 和 1.8 是有区别的|线程私有的：|线程共享的：| | ---------------- | --------------------------------- | | 程序计数器 | 堆 | | 虚拟机栈 | 方法区 | | 本地方法栈 | 直接内存 (非运行时数据区的一部分) |程序计数器程序计数器是一块较小的内存空间, 它可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器.他是程序...
多线程导致内存溢出。什么原因？
u010792280的专栏
06-03 3133
溢出程序如下： Exception in thread "Thread-14" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space Exception in thread "Thread-44" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space Exception in thread "Thread-58" java.
由多线程内存溢出产生的实战分析
码农架构
11-02 831
一日凌晨，手机疯狂报警，短信以摧枯拉朽之势瞬间以百条的速度到达，我在睡梦中被惊醒，看到短信的部分内容如下： Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread at java.lang.Thread.start0(Native Method) at java.lang.Thread.start(Thread.java:597) at java.util.Timer.<init&g
VS Code报错「Extension host terminated unexpectedly」：插件兼容性与内存占用的监控
shejizuopin的博客
05-15 1121
核心调优原则插件治理：通过和实现插件生命周期管理。内存健康：定期清理开发者工具日志，避免日志文件膨胀。自动化验证：通过CI/CD流水线集成检查插件版本健康度。
Java中大数据处理报错的解决方法
shejizuopin的博客
05-04 812
Java大数据调试需要结合实时监控依赖治理和性能优化开发阶段使用进行交互式调试通过验证消息流借助Arthas动态诊断JVM问题测试阶段编写Kafka单元测试验证Producer/Consumer配置使用模拟HDFS/ZooKeeper环境通过JMeter模拟高并发数据写入生产阶段部署Prometheus+Grafana监控集群实现自动扩缩容策略（如K8s HPA）建立异常预算机制（允许每月N次非关键错误）
java 分析 线程堵塞 原因_一次线程阻塞问题的分析与解决
weixin_31486289的博客
02-19 1496
本文来自网易云社区作者：苏鹏最近部门的某产品周末时候测试服务器下会无故宕机，周一测试的同学来问具体原因，综合周末收到的哨兵系统的报警，简单分析了现象，应该是后台服务的原因。1.首先登录哨兵系统，查看我们部署的服务的状态此处内存、硬盘等指标都是比较正常的水平，但是CPU在某一个时间段非常高，所以初步判断是CPU异常导致了服务宕机(此处应有CPU状态异常图，但是当时没有把事故现场保存下来)2.登录服务...
易语言防止文件内存溢出源码-易语言
06-13
易语言防止文件内存溢出源码
易语言源码易语言防止文件内存溢出源码.rar
02-22
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关于java堆内存溢出的几种情况
12-22
【情况一】 　　java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环； 　　如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决： 　　<jvm>-Xms3062m</jvm> 　　<jvm>-Xmx3062m</jvm> 　　【情况二】 　　java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 　　【解释】：JDK6新增错误类型，当GC为释放很小空间占用大量时间时抛出；一般是
多线程即内存溢出处理方式
DoubleC的博客
05-29 5920
一、什么是多线程 二、多线程的创建方式 三、为什么使用线程池 四、内存溢出怎么办 OOM:OutOfMemory(内存溢出) 开发中常见异常: 1.StackOverFlowError 实例:递归调用后方法特别多,将栈空间撑爆 public class StackOverFlowErrorDemo{ public static void main(){ test(); } private static void test(){ //递归调用 test(); } } 结果: Except
多线程多次查询数据生成一个文件——解决内存溢出
fengyingfeng的专栏
07-09 2471
1，需求背景：        内存溢出的问题最初调试时，发现是生成Excel时用StringBuilder变量缓存数据，当数据过大时，导致内存溢出（解决）；之后再次测试，发现由于取数据时涉及到多表查询，之前的逻辑是从各表依次取出数据，都中和至一个DataSet中，然后生成文件，发现在中和的过程中，也可能会发生内存溢出，所以修改为每查寻一个表，往文件中写入一次数据（解决）；再次测试，发现当单个表中
axis2 java客户端内存溢出怎么办_java中三种常见内存溢出错误的处理方法
weixin_36347133的博客
02-13 574
更多 10相信有一定java开发经验的人或多或少都会遇到OutOfMemoryError的问题，这个问题曾困扰了我很长时间，随着解决各类问题经验的积累以及对问题根源的探索，终于有了一个比较深入的认识。在解决java内存溢出问题之前，需要对jvm(java虚拟机)的内存管理有一定的认识。jvm管理的内存大致包括三种不同类型的内存区 域：Permanent Generation space(永久保存区...
jvm模型与多线程关系以及三种内存溢出解决
weixin_39794805的博客
03-16 301
JVM模型 局部变量：在方法内创建的变量 成员变量：类中创建的变量 方法区（线程不安全）：①类（class）②静态变量（static变量）③静态方法④常量和⑤成员方法。堆（线程不安全）：对象（包括局部变量中的对象变量），对象的成员变量（包括基本类型变量）栈（生命周期同它的线程周期，线程独有，线程安全）：局部变量中的基本类型变量，对象引用 方法区只是一个概念，每一个不同的jvm提供商实现的方式...
jvm 《三B》我的应用程序有很多线程，内存不足，为什么？
银河系天城知识宝库_技术专家蒋浩宇
02-16 388
您可能遇到了线程的默认堆栈大小问题。在Java SE 6中，Sparc的默认值在32位VM中为512k，在64位VM中为1024k。在x86 Solaris / Linux上，32位VM为320k，64位VM为1024k。 在Windows上，从二进制文件（java.exe）中读取默认的线程堆栈大小。从Java SE 6开始，该值在32位VM中为320k，在64位VM中为1024k。 您...
有线程的程序会内存不足
PicLab
08-10 2197
今天刚开始学线程，按书上的代码写了一个小程序     从CWinThrerad中继承了一个类     //MyThread.h文件     class   CMyThread   :   public   CWinThread         {         DECLARE_DYNAMIC(CMyThread);     //这一句是我加的     public:     CMyThread(
使用apifox对一个接口做压测，要求测试的内容为，不要出现内存溢出，并且测一下该接口瞬时能支持多大的并发。给出详细操作步骤
07-11
<think>我们被要求使用Apifox进行压力测试，以避免内存溢出并测量瞬时最大并发能力。结合引用内容，我们可以从以下几个方面考虑： 1. 避免内存溢出：参考引用[1]和[2]，内存溢出可能由于数据量过大或资源未释放导致。在压力测试中，我们需要关注： - 测试过程中是否会产生大量的临时数据，是否能够及时释放。 - 测试工具本身是否会对内存进行有效管理。 2. 测量瞬时最大并发数：这需要我们在压力测试中逐步增加并发用户数，直到系统出现性能瓶颈（如响应时间陡增、错误率上升）或达到我们预期的目标。 使用Apifox进行压力测试的步骤： 1. **准备测试环境**： - 确保被测试的API接口已经可以在测试环境中访问。 - 准备测试数据，如果需要参数化，可以在Apifox中设置变量（如使用CSV文件或内置的随机变量）。 2. **创建测试用例**： - 在Apifox中创建一个请求，并设置好请求方法、URL、参数、头部等信息。 - 可以设置多个请求组成一个场景（如果需要多个接口按顺序调用）。 3. **配置压力测试**： - 在Apifox中，选择“压力测试”功能。 - 设置并发用户数（虚拟用户数）：初始可以设置一个较小的值，然后逐步增加。 - 设置持续时间：测试运行的时间长度。 - 设置压力模式：可以选择阶梯加压（逐步增加并发数）或固定压力。 4. **监控资源使用**： - 在压力测试过程中，我们需要监控服务器的资源使用情况（如CPU、内存、网络等）。Apifox本身可能不直接提供服务器监控，但我们可以通过其他工具（如Grafana、Prometheus）或服务器的监控工具来观察。 - 特别关注内存使用情况，避免内存溢出。如果发现内存使用持续增长，可能意味着存在内存泄漏（参考引用[2]和[3]）。 5. **分析测试结果**： - Apifox会生成压力测试报告，包括：请求数、成功率、响应时间、吞吐量（QPS）等。 - 观察随着并发数的增加，系统的响应时间变化和错误率变化。当错误率明显上升或响应时间超过可接受范围时，此时的并发数可以认为是系统的最大并发能力。 - 同时，关注是否有内存溢出的错误（如`java.lang.OutOfMemoryError`）发生。 6. **避免内存溢出的建议**： - 参考引用[1]：在服务端，我们可以采用分页处理数据、限制内存中保存的数据量（如使用SXSSFWorkbook机制）等方法。在测试过程中，如果我们的接口返回大量数据，可以考虑优化接口，比如分页返回数据。 - 在压力测试中，我们模拟的请求数据量也要合理，避免因单个请求返回数据过大而导致内存溢出。 - 另外，确保服务器有足够的内存，并且设置合理的JVM参数（如果是Java应用），如堆内存大小（-Xmx, -Xms）和堆外内存的监控（引用[3]）。 7. **测试瞬时最大并发数**： - 瞬时最大并发数是指系统在瞬间能够同时处理的最大请求数。我们可以设置压力测试的并发模式为“瞬时并发”，即所有虚拟用户在极短时间内同时启动。 - 在Apifox中，可以通过设置“Ramp-up时间”为0来实现瞬时并发（或者设置一个非常短的时间）。 - 然后逐步增加并发用户数，直到系统出现大量错误（如超时或5xx错误）或响应时间不可接受，此时的并发数就是瞬时最大并发数。 8. **迭代优化**： - 根据测试结果，优化接口和服务器配置，然后再次测试，直到满足需求。 注意：在压力测试中，我们不仅要关注并发数，还要关注系统在持续高并发下的稳定性（是否有内存泄漏，资源是否能够及时释放）。 操作步骤总结： 1. 在Apifox中创建API请求。 2. 进入压力测试模块，配置并发用户数、持续时间、压力模式（阶梯或瞬时）。 3. 运行测试，同时监控服务器资源。 4. 分析报告，找出最大并发数和内存溢出风险点。 5. 根据优化建议调整系统，再次测试。 通过以上步骤，我们可以使用Apifox进行压力测试，避免内存溢出并测量瞬时最大并发能力。 相关问题： 1. Apifox压力测试中如何设置阶梯加压模式？ 2. 如何监控压力测试过程中服务器的内存使用情况？ 3. 在压力测试中遇到内存溢出错误，应该从哪些方面进行优化？ 4. 除了并发用户数，还有哪些指标可以衡量系统的抗压能力？</think>### 使用Apifox进行API压力测试的操作步骤 #### 一、前期准备 1. **环境配置** - 安装最新版Apifox（建议v2.2+） - 确保测试服务器资源监控工具就绪（如Prometheus+Grafana[^3]） - 配置API请求： ```apifox POST /api/v1/endpoint Headers: Content-Type: application/json Body: {"param1": "{{mockRandomString}}"} ``` 2. **防内存溢出关键设置** - 在服务端代码中实施分页加载机制（引用[1]优化角度1）： ```java // Java示例：分页查询数据库 Page<User> page = userRepository.findAll(PageRequest.of(pageNo, 1000)); ``` - 限制单次处理数据量（引用[1]优化角度2）： ```java // 限制内存中保留的数据量 Workbook wb = new SXSSFWorkbook(1000); ``` #### 二、压力测试配置流程 1. **创建压测场景** - 在Apifox中新建「压力测试」→「创建场景」 - 添加待测API接口 - 设置动态参数： ```apifox // 使用Mock变量减少内存占用 "id": "{{mockRandomInt 1 10000}}" ``` 2. **配置压测参数** | 参数项 | 推荐值 | 作用 | |--------|--------|------| | 虚拟用户数 | 阶梯递增（50→1000） | 探测并发极限 | | 持续时间 | ≥5分钟 | 观察内存泄漏 | | Ramp-up时间 | 0秒 | 测试瞬时并发 | | 请求超时 | 30秒 | 防线程堆积 | 3. **内存防护设置** - 启用资源监控： ```apifox // 配置服务器监控项 Monitoring Targets: - CPU Usage (%) - Memory Usage (MB) - Heap Memory (JVM) ``` - 设置告警规则（引用[3]）： > 当内存使用率>80%时自动终止测试 #### 三、执行与监控 1. **启动测试** - 点击「运行」→ 选择分布式模式（如需更高并发） - 实时观察： ```apifox-dashboard [成功率] [QPS] [平均响应] [P95响应] ──────────────────────────────── 99.8% 1420 86ms 210ms ``` 2. **内存泄漏检测** - 监控内存曲线特征（引用[2]）： - 阶梯上升：可能对象未释放 - 持续增长：资源未关闭 - 关键检查点： - 数据库连接释放 - 文件流关闭状态 - 缓存清理机制 3. **最大并发判定** 当出现以下任一情况时记录为最大并发值： - 错误率 ≥ 5% - P95响应时间 > 1s - 内存溢出报错（`java.lang.OutOfMemoryError`） #### 四、结果分析与优化 1. **定位瓶颈** ```apifox-report 压力测试报告 → 错误分析： • 502错误：服务端过载 • OOM错误：堆内存不足 • Timeout：线程阻塞 ``` 2. **优化建议** - 代码层： - 添加资源自动释放（引用[2]）： ```java try (Connection conn = dataSource.getConnection()) { // 业务逻辑 } // 自动关闭连接 ``` - 架构层： - 引入缓存层减少数据库压力 - 水平扩展服务节点 3. **验证优化效果** 修改参数后重新执行测试： ```apifox // 调整后的压测配置 Concurrent Users: 2000 Test Mode: Burst (瞬时峰值) ``` > **关键提示**：建议每次压力测试后强制GC并记录内存基线，对比测试前后的内存差值，差值持续增大表明存在内存泄漏（引用[2]）。 --- ### 相关问题 1. 如何区分Apifox压力测试中的内存溢出与服务端内存溢出？ 2. 压力测试中哪些指标异常可能预示内存泄漏风险？ 3. 除了Apifox，还有哪些工具可以配合检测API内存问题？ 4. 如何设计阶梯加压策略来精确测定系统瓶颈点？ [^1]: 数据分页处理和内存限制优化方法 [^2]: 内存泄漏的特征识别与资源释放策略 [^3]: 堆外内存监控与告警阈值设置
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