JVM在抛出java.lang.OutOfMemoryError时，除了会打印出一行描述信息，还会打印堆栈跟踪，因此我们可以通过这些信息来找到导致异常的原因。在寻找原因前，我们先来看看有哪些因素会导致OutOfMemoryError，其中内存泄漏是导致OutOfMemoryError的一个比较常⻅的原因，最后我们通过一个实战案例来定位内存泄漏。
内存溢出场景及方案
java.lang.OutOfMemoryError:�Java heap space
JVM无法在堆中分配对象时，会抛出这个异常，导致这个异常的原因可能有三种：
- 内存泄漏。Java应用程序一直持有Java对象的引用，导致对象无法被GC回收，比如对象池和内存池中的对象无法被GC回收。
- 配置问题。有可能是我们通过JVM参数指定的堆大小（或者未指定的默认大小），对于应用程序来说是不够的。解决办法是通过JVM参数加大堆的大小。
- finalize方法的过度使用。如果我们想在Java类实例被GC之前执行一些逻辑，比如清理对象持有的资源，可以在Java类中定义finalize方法，这样JVM�GC不会立即回收这些对象实例，而是将对象实例添加到一个叫“java.lang.ref.Finalizer.ReferenceQueue”的队列中，执行对象的finalize方法，之后才会回收这些对象。Finalizer线程会和主线程竞争CPU资源，但由于优先级低，所以处理速度跟不上主线程创建对象的速度，因此ReferenceQueue队列中的对象就越来越多，最终会抛出OutOfMemoryError。解决办法是尽量不要给Java类定义finalize方法。
java.lang.OutOfMemoryError:�GC�overhead�limit�exceeded
出现这种OutOfMemoryError的原因是，垃圾收集器一直在运行，但是GC效率很低，比如Java进程花费超过98％的CPU时间来进行一次GC，但是回收的内存少于2％的JVM堆，并且连续5次GC都是这种情况，就会抛出OutOfMemoryError。
解决办法是查看GC日志或者生成Heap�Dump，确认一下是不是内存泄漏，如果不是内存泄漏可以考虑增加Java堆的大小。当然你还可以通过参数配置来告诉JVM无论如何也不要抛出这个异常，方法是配置-XX:-UseGCOverheadLimit，但是我并不推荐这么做，因为这只是延迟了OutOfMemoryError的出现。
java.lang.OutOfMemoryError:�Requested�array�size�exceeds�VM�limit
从错误消息我们也能猜到，抛出这种异常的原因是“请求的数组大小超过JVM限制”，应用程序尝试分配一个超大的数组。比如应用程序尝试分配512MB的数组，但最大堆大小为256MB，则将抛出OutOfMemoryError，并且请求的数组大小超过VM限制。
通常这也是一个配置问题（JVM堆太小），或者是应用程序的一个Bug，比如程序错误地计算了数组的大小，导致尝试创建一个大小为1GB的数组。
java.lang.OutOfMemoryError:�MetaSpace
如果JVM的元空间用尽，则会抛出这个异常。我们知道JVM元空间的内存在本地内存中分配，但是它的大小受参数MaxMetaSpaceSize的限制。当元空间大小超过MaxMetaSpaceSize时，JVM将抛出带有MetaSpace字样的OutOfMemoryError。解决办法是加大MaxMetaSpaceSize参数的值。
java.lang.OutOfMemoryError:�Request�size�bytes�for�reason.�Out�of�swap�space
当本地堆内存分配失败或者本地内存快要耗尽时，Java�HotSpot�VM代码会抛出这个异常，VM会触发“致命错误处理机制”，它会生成“致命错误”日志文件，其中包含崩溃时线程、进程和操作系统的有用信息。如果碰到此类型的OutOfMemoryError，你需要根据JVM抛出的错误信息来进行诊断；或者使用操作系统提供的DTrace工具来跟踪系统调用，看看是什么样的程序代码在不断地分配本地内存。
java.lang.OutOfMemoryError:�Unable�to�create�native�threads
抛出这个异常的过程大概是这样的：
- Java程序向JVM请求创建一个新的Java线程。
- JVM本地代码（Native�Code）代理该请求，通过调用操作系统API去创建一个操作系统级别的线程NativeThread。
- 操作系统尝试创建一个新的Native�Thread，需要同时分配一些内存给该线程，每一个Native�Thread都有一个线程栈，线程栈的大小由JVM参数-Xss决定。
- 由于各种原因，操作系统创建新的线程可能会失败，下面会详细谈到。
- JVM抛出“java.lang.OutOfMemoryError:�Unable�to�create�new�native�thread”错误。
因此关键在于第四步线程创建失败，JVM就会抛出OutOfMemoryError，那具体有哪些因素会导致线程创建失败呢？
- 内存大小限制：我前面提到，Java创建一个线程需要消耗一定的栈空间，并通过-Xss参数指定。请你注意的是栈空间如果过小，可能会导致StackOverflowError，尤其是在递归调用的情况下；但是栈空间过大会占用过多内存，而对于一个32位Java应用来说，用戶进程空间是4GB，内核占用1GB，
那么用戶空间就剩下3GB，因此它能创建的线程数大致可以通过这个公式算出来：
Max memory（3GB） = [-Xmx] + [-XX:MaxMetaSpaceSize] + number_of_threads * [-Xss]
不过对于64位的应用，由于虚拟进程空间近乎无限大，因此不会因为线程栈过大而耗尽虚拟地址空间。但是请你注意，64位的Java进程能分配的最大内存数仍然受物理内存大小的限制。
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ulimit限制，在Linux下执行ulimit -a，你会看到ulimit对各种资源的限制。
image.png
其中的“max�user�processes”就是一个进程能创建的最大线程数，我们可以修改这个参数：
unlimit -u 65535
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参数参数sys.kernel.threads-max限制限制。这个参数限制操作系统全局的线程数，通过下面的命令可以查看它的值。
image.png
这表明当前系统能创建的总的线程是63752。当然我们调整这个参数，具体办法是：
在/etc/sysctl.conf配置文件中，加入sys.kernel.threads-max = 999999。 -
参数参数sys.kernel.pid_max限制限制，这个参数表示系统全局的PID号数值的限制，每一个线程都有ID，ID的值超过这个数，线程就会创建失败。跟sys.kernel.threads-max参数一样，我们也可以将sys.kernel.pid_max调大，方法是在/etc/sysctl.conf配置文件中，加入sys.kernel.pid_max = 999999。
对于线程创建失败的OutOfMemoryError，除了调整各种参数，我们还需要从程序本身找找原因，看看是否真的需要这么多线程，有可能是程序的Bug导致创建过多的线程。
内存泄漏定位实战
我们先创建一个Web应用，不断地new新对象放到一个List中，来模拟Web应用中的内存泄漏。然后通过各种工具来观察GC的行为，最后通过生成Heap�Dump来找到泄漏点。
内存泄漏模拟程序比较简单，创建一个Spring�Boot应用，定义如下所示的类：
image.png
这个程序做的事情就是每隔1秒向一个List中添加50000个对象。接下来运行并通过工具观察它的GC行为：
- 运行程序并打开verbosegc，将GC的日志输出到gc.log文件中。
java -verbose:gc -Xloggc:gc.log -XX:+PrintGCDetails -jar mem-0.0.1-SNAPSHOT.jar -
使用jstat命令观察GC的过程：
jstat -gc 94223 2000 1000
94223是程序的进程ID，2000表示每隔2秒执行一次，1000表示持续执行1000次。下面是命令的输出：
image.png
其中每一列的含义是：
- S0C：第一个Survivor区总的大小；
- S1C：第二个Survivor区总的大小；
- S0U：第一个Survivor区已使用内存的大小；
- S1U：第二个Survivor区已使用内存的大小。
后面的列相信从名字你也能猜出是什么意思了，其中E代表Eden，O代表Old，M代表Metadata；YGC表示Minor�GC的总时间，YGCT表示Minor�GC的次数；FGC表示Full�GC。
通过这个工具，你能大概看到各个内存区域的大小、已经GC的次数和所花的时间。verbosegc参数对程序的影响比较小，因此很适合在生产环境现场使用。
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通过GCViewer工具查看GC日志，用GCViewer打开第一步产生的gc.log，会看到这样的图：
image.png
图中红色的线表示年老代占用的内存，你会看到它一直在增加，而黑色的竖线表示一次Full�GC。你可以看到后期JVM在频繁地Full�GC，但是年老代的内存并没有降下来，这是典型的内存泄漏的特征
除了内存泄漏，我们还可以通过GCViewer来观察Minor�GC和Full�GC的频次，已及每次的内存回收量。
- 为了找到内存泄漏点，我们通过jmap工具生成Heap�Dump：
jmap -dump:live,format=b,file=94223.bin 94223 -
用Eclipse�Memory�Analyzer打开Dump文件，通过内存泄漏分析，得到这样一个分析报告：
image.png
从报告中可以看到，JVM内存中有一个⻓度为4000万的List，至此我们也就找到了泄漏点。
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