在Java后端开发中，java.lang.OutOfMemoryError（简称OOM）是一个令开发者头疼的异常。它通常意味着Java虚拟机（JVM）在尝试分配新对象时，发现堆中没有足够的空间来容纳该对象，或者其他内存区域耗尽。OOM不仅会导致应用程序崩溃，还会影响系统的稳定性和可用性。

一、JVM内存区域概述

在深入探讨OOM之前，我们首先回顾一下JVM的运行时数据区域，因为不同区域的内存溢出对应着不同类型的OOM。

在这里插入图片描述

JVM内存主要分为以下几个区域：

  • 程序计数器（Program Counter Register）：一块较小的内存空间，用于存储当前线程所执行的字节码的行号指示器。它是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。
  • Java虚拟机栈（Java Virtual Machine Stacks）：每个线程私有的内存区域，用于存储栈帧，每个栈帧包含局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。当线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度时，将抛出StackOverflowError；如果虚拟机栈可以动态扩展，当扩展时无法申请到足够的内存时，将抛出OutOfMemoryError。
  • 本地方法栈（Native Method Stacks）：与虚拟机栈类似，为虚拟机使用到的Native方法服务。同样可能抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError。
  • Java堆（Java Heap）：JVM管理的最大一块内存，被所有线程共享，用于存放对象实例和数组。这是垃圾收集器管理的主要区域。当堆中没有内存完成实例分配，并且堆也无法再扩展时，将抛出OutOfMemoryError: Java heap space。
  • 方法区（Method Area）：用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。在JDK 8之前，方法区通常被称为“永久代”（PermGen Space），在JDK 8之后，永久代被元空间（Metaspace）取代，元空间使用的是本地内存。当方法区无法满足内存分配需求时，将抛出OutOfMemoryError: PermGen space（JDK 7及以前）或OutOfMemoryError: Metaspace（JDK 8及以后）。

理解这些内存区域的职责，有助于我们更准确地定位OOM的发生位置和原因。

二、常见OutOfMemoryError类型及原因

OutOfMemoryError有多种类型，每种类型都对应着不同的内存区域耗尽或特定的内存问题。以下是几种常见的OOM类型及其原因：

1. Java heap space

这是最常见也是最经典的OOM类型，表示Java堆内存不足。

常见原因：

  • 内存泄漏（Memory Leak）：应用程序中存在大量对象引用未被释放，导致垃圾回收器无法回收这些对象所占用的内存。例如，集合类对象（如ArrayList、HashMap）持续添加元素但未及时清理，或者资源（如文件流、数据库连接）未正确关闭。
  • 大对象分配：尝试创建过大的对象，例如一个非常大的数组或集合，超出了当前堆的可用空间。即使堆内存总量足够，如果单个对象过大，也可能导致OOM。
  • 内存溢出（Memory Overflow）：代码中存在逻辑错误，导致在短时间内创建了大量对象，迅速耗尽了堆内存。例如，循环中不断创建新对象，或者递归调用没有终止条件。
  • 堆内存设置过小：JVM启动参数中设置的堆内存（-Xmx）过小，无法满足应用程序的运行需求。
  • 不合理的缓存：应用程序使用了缓存，但缓存策略不合理，导致缓存中的对象越来越多，最终耗尽内存。

2. PermGen space(JDK 7及以前) / Metaspace (JDK 8及以后)

这两种OOM表示方法区内存不足。

常见原因：

  • 加载大量类：应用程序加载了大量的类，例如动态生成代理类、大量使用反射、或者在Web服务器中频繁部署和卸载应用（导致类加载器泄漏）。
  • 常量池溢出：在JDK 7之前，String.intern()方法使用不当，可能导致永久代中的字符串常量池溢出。
  • 方法区设置过小：JVM启动参数中设置的永久代（-XX:MaxPermSize）或元空间（-XX:MaxMetaspaceSize）过小。

3. GC overhead limit exceeded

这个错误是JDK 6引入的一种OOM类型，表示垃圾回收器在进行大量回收工作，但效果甚微。

常见原因：

  • 频繁GC但回收效率低：当JVM花费98%以上的时间进行垃圾回收，但回收的堆空间却不足2%时，就会抛出此错误。这通常发生在应用程序的内存使用量接近堆内存上限，并且存在大量“活”对象，导致GC无法有效释放内存。
  • 内存泄漏：与Java heap space类似，内存泄漏也可能导致GC频繁且效率低下。
  • 堆内存设置过小：堆内存设置过小，导致GC频繁触发，且每次回收的内存有限。

4. unable to create new native Thread

这个错误表示JVM无法创建新的本地线程。

常见原因：

  • 创建大量线程：应用程序创建了过多的线程，超出了操作系统或JVM的限制。每个线程都需要占用一定的内存（包括Java栈和本地栈），过多的线程会耗尽系统内存。
  • 系统资源限制：操作系统对单个进程可创建的线程数有限制。例如，Linux系统中的/proc/sys/kernel/pid_max、/proc/sys/kernel/thread-max、ulimit -u等参数会影响线程创建。
  • 栈内存设置过大：通过-Xss参数设置的每个线程栈内存过大，导致在创建大量线程时迅速耗尽内存。

5. Requested array size exceeds VM limit

这个错误表示尝试分配的数组大小超出了JVM的限制。

常见原因：

  • 不合理的超大数组分配：代码中尝试创建了一个理论上非常大的数组，其大小超出了JVM所能寻址的最大范围。这通常是由于编程错误或对数据量预估不足导致的。

6. Out of swap space

这个错误表示操作系统层面的交换空间（swap space）不足。

常见原因：

  • 物理内存不足：应用程序或系统中的其他进程消耗了大量的物理内存，导致操作系统不得不频繁使用交换空间，最终耗尽交换空间。
  • 交换空间设置过小：操作系统配置的交换空间大小不足以应对当前系统的内存压力。

7. stack_trace_with_native_method

这个错误通常表示在本地方法（Native Method）执行过程中发生了内存分配失败。

常见原因：

  • JNI代码或本地库问题：应用程序通过JNI（Java Native Interface）调用本地代码，而本地代码在执行过程中申请内存失败。这通常与C/C++等本地语言编写的库有关，排查难度较大。

三、OutOfMemoryError排查解决方案

当应用程序发生OOM时，我们需要一套系统的排查方法来定位问题并解决它。以下是通用的排查步骤和解决方案：

1. 收集OOM信息

  • 查看错误日志：OOM发生时，JVM会在控制台或日志文件中打印详细的错误信息，包括OOM的类型、发生位置（堆、栈、方法区等）以及一些提示信息。这是排查问题的第一手资料。
  • 配置JVM参数生成Heap Dump：在JVM启动参数中添加-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError和-XX:HeapDumpPath=/path/to/heapdump.hprof，可以在OOM发生时自动生成堆内存快照（Heap Dump）文件。这个文件包含了OOM发生时堆中所有对象的信息，是分析内存泄漏和内存溢出的关键。
  • 配置GC日志：添加-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/path/to/gc.log等参数，可以打印详细的GC日志。通过分析GC日志，可以了解GC的频率、耗时、回收效果等，判断是否存在GC问题。

2. 分析Heap Dump文件

Heap Dump文件是排查OOM最重要的工具。我们可以使用专业的内存分析工具来打开和分析它。

  • Eclipse Memory Analyzer Tool (MAT)：MAT是一个功能强大的Java堆内存分析工具，可以帮助我们快速定位内存泄漏、大对象以及不合理的内存使用模式。通过MAT，我们可以：
    • 分析支配树（Dominator Tree）：找出占用内存最多的对象，通常是内存泄漏的“根源”。
    • 查找内存泄漏嫌疑（Leak Suspects）：MAT会自动分析并给出内存泄漏的嫌疑报告。
    • 查看对象引用链：分析对象的引用关系，找出哪些对象阻止了垃圾回收。
    • 比较Heap Dump：如果能获取到OOM发生前后的多个Heap Dump文件，可以通过比较它们来发现内存增长的趋势和新增的大对象。
  • VisualVM：VisualVM是一个集成了多种JVM工具的图形化工具，可以用于监控、分析和诊断Java应用程序。它也支持加载和分析Heap Dump文件，并提供实时的内存、CPU、线程等监控功能。

3. 定位和解决问题

根据OOM类型和Heap Dump分析结果，采取相应的解决方案：

3.1 针对Java heap space
  • 优化代码，避免内存泄漏：
    • 及时释放资源：确保文件流、数据库连接、网络连接等资源在使用完毕后及时关闭。
    • 清理集合对象：对于长期存活的集合（如缓存、监听器列表），定期清理不再需要的对象。
    • 弱引用/软引用：对于缓存等场景，可以考虑使用WeakHashMap或SoftReference来存储对象，让GC在内存不足时优先回收。
    • 避免内部类持有外部类引用：非静态内部类会隐式持有外部类的引用，可能导致外部类无法被回收。
  • 检查大对象分配：
    • 审查代码：检查是否存在创建超大数组或集合的代码，如果确实需要处理大量数据，考虑分批处理或使用流式处理。
    • 调整数据结构：选择更节省内存的数据结构。
  • 调整JVM堆内存参数：
    • 增大堆内存：根据应用程序的实际内存使用情况，适当增大-Xmx和-Xms参数的值。但并非越大越好，过大的堆内存可能导致GC停顿时间过长。
    • 合理设置新生代和老年代比例：通过-XX:NewRatio或-Xmn参数调整新生代大小，影响GC的频率和效率。
3.2 针对PermGen space / Metaspace
  • 优化类加载：
    • 减少不必要的类加载：避免在运行时动态生成过多不必要的类。
    • 清理Web应用：在Web服务器中，确保每次部署新版本时，旧版本的类加载器能够完全卸载，避免类加载器泄漏。
  • 调整方法区内存参数：
    • 增大永久代/元空间：适当增大-XX:MaxPermSize（JDK 7及以前）或-XX:MaxMetaspaceSize（JDK 8及以后）的值。
3.3 针对GC overhead limit exceeded
  • 优化代码，减少对象创建：减少不必要的对象创建，复用对象，避免在循环中频繁创建临时对象。
  • 调整GC策略：根据应用程序的特点，选择合适的垃圾回收器（如G1、CMS等），并调整相关参数，以优化GC性能。
  • 增大堆内存：如果GC频繁且效率低下，可能是堆内存确实不足，适当增大堆内存可能缓解问题。
  • 禁用GC开销限制（不推荐）：通过-XX:-UseGCOverheadLimit可以禁用此限制，但这样做只是延迟了OOM的发生，最终还是会以Java heap space的形式出现，并不能解决根本问题。
3.4 针对unable to create new native Thread
  • 减少线程创建：
    • 使用线程池：合理使用线程池来管理和复用线程，避免频繁创建和销毁线程。
    • 检查业务逻辑：审查代码，看是否存在不必要的线程创建，或者线程创建后未及时关闭。
  • 调整系统参数：
    • 增大操作系统线程限制：根据需要调整Linux系统中的ulimit -u、/proc/sys/kernel/pid_max、/proc/sys/kernel/thread-max等参数。
  • 调整JVM栈内存参数：
    • 减小线程栈大小：适当减小-Xss参数的值，但要注意过小的栈可能导致StackOverflowError。
3.5 针对Requested array size exceeds VM limit
  • 审查代码：仔细检查代码中所有数组的创建，特别是那些大小由动态计算或用户输入决定的数组。确保数组大小在合理范围内，并进行边界检查。
  • 分批处理或流式处理：如果需要处理的数据量确实很大，考虑将数据分批加载和处理，或者使用流式处理方式，避免一次性将所有数据加载到内存中。
3.6 针对Out of swap space
  • 增加物理内存：这是最直接有效的解决方案。
  • 增大交换空间：在操作系统层面增加交换空间的大小。
  • 检查其他进程：查看系统上是否有其他进程占用了大量内存，如果可以，尝试优化或迁移这些进程。
3.7 针对stack_trace_with_native_method
  • 排查本地代码：这通常需要具备本地代码（C/C++）的调试能力，使用操作系统提供的工具（如strace、lsof、gdb等）来分析本地方法的内存使用情况。
  • 更新或替换本地库：如果问题出在第三方本地库，尝试更新到最新版本或寻找替代方案。

四、示例代码与JVM参数配置

为了更好地理解和排查OOM，以下提供一些示例代码和常用的JVM参数配置。

1. Java heap space 示例

以下是一个简单的Java代码示例，可能导致 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class OOMHeapSpace {public static void main(String[] args) {List<Object> list = new ArrayList<>();while (true) {list.add(new Object()); // 不断创建新对象并添加到列表中，导致内存泄漏}}
}

运行上述代码时，如果JVM堆内存设置较小，很快就会出现 OutOfMemoryError: Java heap space。

2. JVM参数配置示例

以下是一些常用的JVM参数配置，用于OOM的排查和内存调优：

  • 设置堆内存大小：

    -Xms512m -Xmx1024m
    • -Xms：设置JVM初始堆内存为512MB。
    • -Xmx：设置JVM最大堆内存为1024MB。

  • OOM时生成Heap Dump文件：

    -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/data/heapdump.hprof
    • -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError：当发生OOM时，自动生成Heap Dump文件。
    • -XX:HeapDumpPath：指定Heap Dump文件的保存路径。

  • 打印GC详细日志：

    -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/data/gc.log
    • -XX:+PrintGCDetails：打印详细的GC日志。
    • -XX:+PrintGCDateStamps：在GC日志中打印时间戳。
    • -Xloggc：指定GC日志的保存路径。

  • 设置元空间大小（JDK 8及以后）：

    -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=256m
    • -XX:MetaspaceSize：设置元空间初始大小为128MB。
    • -XX:MaxMetaspaceSize：设置元空间最大大小为256MB。

通过合理配置这些参数，可以帮助我们更好地监控和诊断JVM的内存问题。

总结

OutOfMemoryError是Java应用程序中常见的性能问题，但通过系统的排查方法和对JVM内存模型的深入理解，我们可以有效地定位并解决这些问题。关键在于：

  • 预防为主：在开发阶段就注意编写高质量的代码，避免内存泄漏和不合理的大对象分配。
  • 监控先行：在生产环境中，持续监控JVM的内存使用情况和GC行为，及时发现潜在的内存问题。
  • 工具辅助：熟练使用jmap、jstack、JConsole、VisualVM、MAT等工具进行问题诊断。
  • 参数调优：根据应用程序的特点和实际运行情况，合理调整JVM启动参数，优化内存分配和垃圾回收策略。

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