1.发生OOM了，源码你知道是源码什么原因吗，又该怎么解决呢？
2.深入剖析JVM的源码OOM | 内存溢出如何影响JVM运行及应对策略
3.JVM 发生 OOM 的 8 种原因、及解决办法
4.面试官问 OOM，源码别再说不会了
5.浅析JVM几种常见OOM异常原因及解决方案
6.server.max-http-header-sizeä¸èµ·ä½
发生OOM了，源码你知道是源码在线云打包源码什么原因吗，又该怎么解决呢？
在编程世界中，源码尤其在使用Java进行开发时，源码你可能会遇到“内存溢出（OutOfMemoryError）”或者简称“OOM”问题，源码这通常是源码一个让人头疼的错误，因为它可能导致程序崩溃。源码然而，源码理解OOM的源码原因并找到合适的解决方案对于解决问题至关重要。以下是源码对常见OOM原因及其解决方法的总结。 1. 堆内存不足（Java heap space）- **原因**：当程序消耗的源码堆内存超过分配给Java虚拟机（JVM）的内存时，这通常是由于过多的对象创建或对象引用导致。
- **解决方案**：增加JVM参数-Xms和-Xmx的值，调整堆内存大小。同时，优化对象创建，避免不必要的对象引用，使用弱引用或软引用等策略。
2. 永久代空间/元空间（Permgen space/ metaspace）- **原因**：在使用Java 7之前，永久代用于存储类、方法等元数据。当程序中类或方法数量过多时，可能会导致永久代空间不足。
- **解决方案**：升级到Java 8，使用元空间代替永久代，元空间直接从本地内存中分配，避免了堆内存的限制。同时，优化类加载策略，减少类加载的频繁性。
3. GC overhead limit exceeded- **原因**：频繁的垃圾回收（GC）操作导致的性能下降，使得程序无法正常运行。
- **解决方案**：优化代码，剪切板监控源码减少垃圾回收的触发条件，如通过减少对象的创建、使用弱引用等策略。调整JVM参数，如增加新生代和老年代的大小，或者调整垃圾回收器类型。
4. 方法栈溢出（Unable to create new native thread）- **原因**：程序创建的新线程数量过多，超过系统或JVM允许的最大值。
- **解决方案**：优化并发逻辑，避免不必要的线程创建，合理利用线程池。
5. swap区溢出（Out of swap space）- **原因**：虚拟内存（Virtual Memory）不足，交换空间被耗尽。
- **解决方案**：增加物理内存或增大交换空间的大小。优化代码以减少内存消耗，避免频繁使用交换空间。
6. 分配超大数组（Requested array size exceeds VM limit）- **原因**：请求分配的数组大小超过了JVM支持的最大值。
- **解决方案**：检查代码中数组分配的逻辑，减少数组大小或使用其他数据结构替代。
7. Direct buffer memory- **原因**：使用Direct ByteBuffer直接访问堆外内存时，分配的大小超过了默认限制。
- **解决方案**：使用Arthas等工具监控和排查Direct ByteBuffer的使用情况，合理调整分配大小。
8. Kill process or sacrifice child- **原因**：在系统资源极度紧张时，Linux内核的Out of Memory Killer（OOM Killer）会“杀死”进程以释放内存。
- **解决方案**：优化系统资源管理，合理分配资源，避免资源过度集中。
理解并应用这些策略可以帮助你更好地管理内存使用，避免OOM错误，提升程序的稳定性和性能。深入剖析JVM的OOM | 内存溢出如何影响JVM运行及应对策略
在Java开发领域，OOM（OutOfMemoryError）异常是开发者们常常遇到的问题。
OOM异常是Java虚拟机在内存分配失败时抛出的错误，了解其产生原因和应对策略对开发者来说至关重要。
OOM异常通常发生在JVM无法满足程序内存需求时，机器人app源码包括堆溢出、栈溢出等。
当JVM无法为对象分配内存空间时，会抛出OutOfMemoryError，这是一种严重的运行时问题。
虽然JVM允许应用程序捕获并处理OOM异常，但最佳实践是预防其发生，通过优化内存管理和JVM配置来确保稳定运行。
OutOfMemoryError不会直接导致JVM退出，但会导致程序异常终止，可能伴随数据丢失、系统稳定性受损等问题。
针对OOM，可以采取一系列措施，如分析错误日志、优化JVM配置、调整应用程序内存管理等。
开发者应关注内存管理的最佳实践，以避免常见的内存溢出场景。
在JVM配置中，可以通过设置参数来触发堆转储、打印垃圾收集日志等，帮助分析内存使用和性能。
在处理OOM时，最佳做法是记录错误信息，优雅地关闭应用程序，以便后续分析并修复根本原因。
JVM 发生 OOM 的 8 种原因、及解决办法
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的三箭合一源码原因却是多种多样。
堆溢出
这种场景最为常见，报错信息：
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
永久代/元空间溢出
报错信息：
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：
可能原因有如下几种：
1、在Java7之前，频繁的错误使用String.intern()方法
2、运行期间生成了大量的代理类，导致方法区被撑爆，无法卸载
3、应用长时间运行，没有重启
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：
1、资源网站程序源码检查是否永久代空间或者元空间设置的过小
2、检查代码中是否存在大量的反射操作
3、dump之后通过mat检查是否存在大量由于反射生成的代理类
4、放大招，重启JVM
GC overhead limit exceeded
这个异常比较的罕见，报错信息：
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%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
1、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。
2、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。
3、dump内存，检查是否存在内存泄露，如果没有，加大内存。
方法栈溢出
报错信息 ：
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出来一共多个线程。
解决方法
1、通过 -Xss 降低的每个线程栈大小的容量
2、线程总数也受到系统空闲内存和操作系统的限制，检查是否该系统下有此限制：
非常规溢出
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 ：
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 ：
这种情况一般是操作系统导致的，可能的原因有：
1、swap 分区大小分配不足；
2、其他进程消耗了所有的内存。
解决方案：
1、其它服务进程可以选择性的拆分出去
2、加大swap分区大小，或者加大机器内存大小
本地方法溢出
报错信息 ：
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。
面试官问 OOM，别再说不会了
OOM，即“Out Of Memory”，意味着程序内存耗尽。当Java虚拟机因为没有足够的内存为对象分配空间，且垃圾回收器也无法提供额外空间时，将抛出此错误。出现OOM的原因一般涉及内存泄漏或内存溢出。内存泄漏指的是使用完的内存未释放，导致虚拟机无法再使用该内存；而内存溢出则是申请的内存超出虚拟机可提供的内存大小。
常见的OOM类型包括：java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space，表示永久代（方法区）溢出，用于存储类信息、常量、静态变量等数据。java.lang.StackOverflowError，表示虚拟机栈溢出，常因死循环或深度递归调用引起。java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space，则是Java堆内存溢出，原因通常是JVM堆内存设置不当或存在内存泄漏。
排查OOM的步骤如下：
1. 使用jmap命令查看JVM内存分布，通过输出信息判断内存分配是否合理，以及运行时使用情况。
2. 使用jmap命令查看最耗费资源的对象，以定位内存泄漏或内存占用过高的对象。
3. 如果怀疑存在内存泄漏，导出Dump文件进行离线分析。
4. 使用JvisualVM等工具分析Dump文件，查看触发OOM的线程堆栈和内存里保留的大小最大的对象。
遇到OOM问题时，需首先排查内存泄漏或内存配置问题，对于复杂情况，可进一步分析Dump文件，定位问题原因。线上遇到此类问题时，建议分步骤排查，从JVM内存使用情况入手，结合代码逻辑，精准定位问题。最后，确保应用资源管理得当，避免资源耗尽导致的系统性能问题。
浅析JVM几种常见OOM异常原因及解决方案
在探讨Java内存管理中，我们经常遇到几种常见的OutOfMemoryError异常，它们涉及Java堆、虚拟机栈、本地方法栈、方法区和运行时常量池。本文将深入分析这些区域的内存溢出原因、现象以及解决方案。
### Java堆溢出异常原因
Java堆用于存储对象实例，内存溢出通常由对象实例过多、内存回收不充分或对象引用问题导致。对象的生命周期管理、内存泄漏和错误的内存分配策略是常见原因。
### 虚拟机栈和本地方法栈溢出
在HotSpot虚拟机中，栈容量由-Xss参数设定，不支持动态扩展，因此，栈溢出主要由栈帧过大或栈容量不足引起。异常现象表现为StackOverflowError，代码示例中，通过创建大量线程可能导致内存溢出。
### 方法区和运行时常量池溢出
方法区存储类信息，包括静态变量、常量池等，运行时常量池溢出通常与类加载、常量池大小设置不当有关。在JDK 7及以后版本中，字符串常量池移至Java堆，限制方法区容量对防止溢出无效。
### 字符串常量池内存溢出
JDK 6中，字符串常量池在永久代中，可通过设置PermSize和MaxPermSize限制。JDK 7后，移至Java堆，限制方法区容量不再适用。通过-Xmx参数限制最大堆容量可测试溢出情况。
### 方法区内存溢出
方法区存储类信息，内存溢出由大量动态类创建引起。常见于CGLib、动态语言如Groovy的应用。JDK 8后，永久代消失，元空间替代，溢出场景减少。
### 本机直接内存溢出
直接内存通过-XX:MaxDirectMemorySize参数指定，与Java堆最大值默认一致。直接内存溢出异常与直接或间接使用DirectMemory相关，Heap Dump文件分析时关注。
### 总结
理解Java内存管理是优化应用程序性能的关键。熟悉各种内存溢出异常的原因、现象和解决策略有助于预防和解决实际开发中的内存问题。通过调整内存参数、优化代码逻辑和监控系统状态，可以有效管理内存使用，提升应用性能和稳定性。
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oom！该懂的都懂
揭秘内存溢出之谜：OOM全解析 在软件开发的马拉松中，内存溢出，即OOM，往往是隐藏的危机。它像幽灵般悄然而至，却又威力巨大。让我们深入探讨什么是OOM，以及如何有效应对。核心定义：OOM，全称Out Of Memory，指程序在运行时因内存需求超过系统分配的资源，导致内存申请失败的现象。
触发因素：内存需求过大可能是由于大对象的创建、业务高峰期的冲击，或者内存泄漏的累积。同时，JVM的内存设置不匹配、垃圾回收（GC）效率低下也可能引发问题。
受困区域：除了程序计数器，堆（Java heap）、方法区/元空间和直接内存都可能成为OOM的舞台。特别是Java heap，大对象或高峰时段的压力会导致内存紧张。
常见oom类型解析：
Java heap溢出：警惕大对象或业务高峰期，解决方案包括调整堆大小、采取限流降级措施或修复内存泄漏漏洞。
GC Overhead Limit Exceeded：频繁的垃圾回收且内存恢复缓慢，提示代码优化或增加资源的紧迫性。
Permgen/Metaspace溢出：类加载过多时，升级到JDK 1.8或限制类加载是解决方案。
StackOverflowError：警惕死循环或递归造成的栈溢出，务必检查并修正代码逻辑。
预警时刻：oom通常以错误提示、频繁的垃圾回收和线程死亡为标志，对整体系统性能造成严重影响。
实战示例：如 JDBC一次性读取万条数据导致溢出，提示我们需要限制数据量，同时优化内存管理策略。
实时监控与应对策略：当服务节点遭遇堆内存异常时，通过监控工具洞察堆内存的变化，及时发现并处理问题。 自动内存排查工具：在启动时配置自动堆内存dump（-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError），以便在紧急情况下获取堆内存信息。jmap命令亦可手动dump，但推荐启用自动导出。 深度分析神器：jvisualvm.exe，是分析heapdump.hprof文件的强大工具，为问题定位提供关键线索。 评估服务健康状况：通过观察垃圾回收的频率和耗时，评估服务的内存使用状况，寻找潜在瓶颈。 部署时的明智抉择：在JVM启动参数中加入内存监控和日志选项，如-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError、-Xloggc和-XX:+PrintGCDetails，以增强监控和诊断能力。 Linux服务器深度诊断：利用jhat命令（如jhat -J-Xmxm -port <自定义端口> xxxx.hprof），在服务器层面进行内存问题的细致分析。 最后的警钟：StackOverflowError往往源于大json字符串处理不当，需细心排查服务日志，优化递归或正则表达式，避免陷入无限递归的陷阱。 理解并妥善处理OOM，就像为你的应用程序穿上了一层防护衣，确保它在内存的海洋中稳健航行。