常见java OOM异常分析排查思路分析

Java 虚拟机（JVM）发生 OutOfMemoryError（OOM）异常时，表示 JVM 在尝试分配内存时无法找到足够的内存资源。以下是几种常见的导致 OOM 异常的情况：

1. Java 堆空间不足 (Java Heap Space)

这种情况发生在 JVM 堆内存耗尽，无法再为新的对象分配空间。

原因

• 创建了大量对象且无法及时被垃圾回收。
• 内存泄漏：对象持有引用无法被垃圾回收。
• 内存中缓存过多数据。

解决方案

• 调整 JVM 堆内存大小（增加 -Xmx 参数）。
• 优化代码，减少内存消耗。
• 检查并修复内存泄漏。

Java 堆溢出排查解决思路

1.查找关键报错信息，比如 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

2.使用内存映像分析工具（如Jprofiler）对Dump出来的堆储存快照进行分析，分析清楚是内存泄漏还是内存溢出。

这里给出我安装整合idea参考的教程

JProfiler 11 安装与破解 - 哑吧 - 博客园

Intellij IDEA集成JProfiler性能分析神器-CSDN博客

3.如果是内存泄漏，可进一步通过工具查看泄漏对象到GC Roots的引用链，修复应用程序中的内存泄漏。

4.如果不存在泄漏，先检查代码是否有死循环，递归等，再考虑用 -Xmx 增加堆大小。 demo代码：

java

代码解读

复制代码

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class HeapOOM {
 static class OOMObject {
 }
 public static void main(String[] args) {
 List<OOMObject> list = new ArrayList<OOMObject>();
 //在堆中无限创建对象
 while (true) {
            list.add(new OOMObject());
 }
 }
}

按照排除解决方案。

1.查找报错关键信息

arduino

代码解读

复制代码

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

2.使用内存映像分析工具Jprofiler分析产生的堆储存快照

(1)我们可以先通过 top -c查看当前服务器进程并记录当前消耗cpu最高线程的pid。

比如发现当前线程pid为744的使用率最高。

（2）然后通过下面的命令到处jvm内存快照

ini

代码解读

复制代码

jmap -dump:formart=b.file=java_pid_744.hprof 744
(java_pid_744.hprof是文件名。 744是通过top c查看消耗cpu使用率最高的线程id)  
然后下载到本地，下载先可以先压缩一下，这样可以节省时间。一个小技巧。

（3）使用上面下载好的JProfiler打开生成的单个快照

OOMObject这个类创建了11956010个实例，是属于内存溢出

然后点击这个最大对象分析

然后我这时候电脑卡着了，借用网图给接下来步骤说明

打开后右键打开使用选定对象

然后这里会显示详细的日志

这里可以看见具体的代码块。然后我们就可以定位代码结合具体代码进行分析。发现死循环了。

2.线程栈空间不足 (Stack Overflow)

关于虚拟机栈和本地方法栈，在Java虚拟机规范中描述了两种异常：

• 如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，将抛出StackOverflowError 异常；
• 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会抛出 OutOfMemoryError 异常。

原因

• 在单个线程下，栈帧太大，或者虚拟机栈容量太小，当内存无法分配的时候，虚拟机抛出StackOverflowError 异常。
• 不断地建立线程的方式会导致内存溢出。

解决方案

• 优化代码，避免过深的递归调用。
• 调整线程栈大小（增加 -Xss 参数）。

栈溢出排查解决思路

查找关键报错信息，确定是StackOverflowError还是OutOfMemoryError 如果是StackOverflowError，检查代码是否递归调用方法等 如果是OutOfMemoryError，检查是否有死循环创建线程等，通过-Xss降低的每个线程栈大小的容量

demo代码

typescript

代码解读

复制代码

public class JavaVMStackOOM {
    private void dontStop() {
        while (true) {

        }
    }

    public void stackLeakByThread() {
        while (true) {
            Thread thread = new Thread(new Runnable() {
                public void run() {
                    dontStop();
                }
            });
            thread.start();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        JavaVMStackOOM oom = new JavaVMStackOOM();
        oom.stackLeakByThread();
    }

}

1.报错信息 Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread

2.定位dontStop 方法是一个无限循环，线程一旦执行这个方法，将会一直循环下去

3.排查代码，确定是否显示使用死循环创建线程

3.方法区溢出

方法区，（又叫永久代，JDK8后，元空间替换了永久代），用于存放Class的相关信息，如类名、访问修饰符、常量池、字段描述、方法描述等。运行时产生大量的类，会填满方法区，造成溢出。

方法区溢出原因

使用CGLib生成了大量的代理类，导致方法区被撑爆 在Java7之前，频繁的错误使用String.intern方法 大量jsp和动态产生jsp 应用长时间运行，没有重启

方法区溢出排查解决思路

调整元空间大小（增加 -XX:MaxMetaspaceSize 参数） 检查代码是否频繁错误得使用String.intern方法 优化类加载机制，减少不必要的类加载，检查是否使用CGLib生成了大量的代理类 重重启JVM

4.本机内存不足 (Native Memory Exhaustion)

这种情况发生在本机内存耗尽时。

原因

• 本机代码分配了大量内存（如 JNI 调用）。
• 内存泄漏。

解决方案

• 检查并优化本机代码。
• 确保本机内存使用合理。

比如： NIO程序中，使用ByteBuffer.allocteDirect(capability)分配的是直接内存，可能导致直接内存溢出。

ByteBuffer分配128MB直接内存，而JVM参数-XX:MaxDirectMemorySize=100M指定最大是100M，因此发生直接内存溢出。

5.GC 造成的内存不足 (GC Overhead Limit Exceeded)

这种情况发生在垃圾回收频繁且回收效果不明显时（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。）。

原因

• 程序创建对象过快，垃圾回收无法跟上。
• 内存不足，垃圾回收无法有效清理。

解决方案

• 检查JVM参数-Xmx -Xms是否合理
• 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。
• 增加 JVM 堆内存大小。
• 优化代码，减少对象创建速度。
• 使用更高效的垃圾回收器（如 G1 GC）。

demo

typescript

代码解读

复制代码

public class GCoverheadTest {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
        for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
            executor.execute(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(10000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    //do nothing
                }
            });
        }
    }

}

• 任务积压：线程池的大小是 10，这意味着同时最多只有 10 个任务在执行。其余的任务会被放入线程池的任务队列中等待执行。由于循环是无限的，任务会不断地被提交，导致任务队列不断增大。
• 内存消耗：随着任务队列中的任务越来越多，系统的内存消耗也会不断增加。最终，可能会导致内存耗尽，抛出 OutOfMemoryError 异常。
• 线程池饱和：线程池中的 10 个线程会不断地从任务队列中取任务执行，但由于每个任务都要休眠 10 秒钟，任务处理的速度远远跟不上任务提交的速度，导致任务队列越来越长。

转载来源：https://juejin.cn/post/7388278660148936754