小A:xx服务又宕机了
小B:歪日,咋搞的,登上去看看咋回事
小A:又OOM了,不知道哪个**写的代码,一坨*一样。
撸Java的同学,多多少少会碰到内存溢出(OOM)的场景,但造成OOM的原因却是多种多样。
这种场景最为常见,报错信息:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
原因
1、代码中可能存在大对象分配 2、可能存在内存泄露,导致在多次GC之后,还是无法找到一块足够大的内存容纳当前对象。
解决方法
1、检查是否存在大对象的分配,最有可能的是大数组分配 2、通过jmap命令,把堆内存dump下来,使用mat工具分析一下,检查是否存在内存泄露的问题 3、如果没有找到明显的内存泄露,使用 -Xmx 加大堆内存 4、还有一点容易被忽略,检查是否有大量的自定义的 Finalizable 对象,也有可能是框架内部提供的,考虑其存在的必要性
报错信息:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace
原因
永久代是 HotSot 虚拟机对方法区的具体实现,存放了被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、JIT编译后的代码等。
JDK8后,元空间替换了永久代,元空间使用的是本地内存,还有其它细节变化:
没有重启 JVM 进程一般发生在调试时,如下面 tomcat 官网的一个 FAQ:
Why does the memory usage increase when I redeploy a web application?
That is because your web application has a memory leak.
A common issue are “PermGen” memory leaks. They happen because the Classloader (and the Class objects it loaded) cannot be recycled unless some requirements are met (). They are stored in the permanent heap generation by the JVM, and when you redeploy a new class loader is created, which loads another copy of all these classes. This can cause OufOfMemoryErrors eventually.
(*) The requirement is that all classes loaded by this classloader should be able to be gc’ed at the same time.
解决方法
因为该 OOM 原因比较简单,解决方法有如下几种:
这个异常比较的罕见,报错信息:
java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded
原因
这个是JDK6新加的错误类型,一般都是堆太小导致的。Sun 官方对此的定义:超过98%的时间用来做GC并且回收了不到2%的堆内存时会抛出此异常。
解决方法
检查项目中是否有大量的死循环或有使用大内存的代码,优化代码。
添加参数 -XX:-UseGCOverheadLimit
禁用这个检查,其实这个参数解决不了内存问题,只是把错误的信息延后,最终出现 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。
dump内存,检查是否存在内存泄露,如果没有,加大内存。
报错信息:
java.lang.OutOfMemoryError : unable to create new native Thread
原因
出现这种异常,基本上都是创建的了大量的线程导致的,以前碰到过一次,通过jstack出来一共8000多个线程。
解决方法
下面这些OOM异常,可能大部分的同学都没有碰到过,但还是需要了解一下
分配超大数组
报错信息 :
java.lang.OutOfMemoryError: Requested array size exceeds VM limit
这种情况一般是由于不合理的数组分配请求导致的,在为数组分配内存之前,JVM 会执行一项检查。要分配的数组在该平台是否可以寻址(addressable),如果不能寻址(addressable)就会抛出这个错误。
解决方法就是检查你的代码中是否有创建超大数组的地方。
swap溢出
报错信息 :
java.lang.OutOfMemoryError: Out of swap space
这种情况一般是操作系统导致的,可能的原因有:
swap 分区大小分配不足;
其他进程消耗了所有的内存。
解决方案:
本地方法溢出
报错信息 :
java.lang.OutOfMemoryError: stack_trace_with_native_method
本地方法在运行时出现了内存分配失败,和之前的方法栈溢出不同,方法栈溢出发生在 JVM 代码层面,而本地方法溢出发生在JNI代码或本地方法处。
这个异常出现的概率极低,只能通过操作系统本地工具进行诊断,难度有点大,还是放弃为妙。