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前言

今天,跟大家一起聊聊线上服务出现OOM问题的6种场景,希望对你会有所帮助。
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1 堆内存OOM

堆内存OOM是最常见的OOM了。
出现堆内存OOM问题的异常信息如下:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

此OOM是由于JVM中heap的最大值,已经不能满足需求了。
举个例子:
publicclassHeapOOMTest
{


publicstaticvoidmain(String[] args)
{

        List<HeapOOMTest> list = Lists.newArrayList();

while
 (
true
) {

            list.add(
new
 HeapOOMTest());

        }

    }

}

这里创建了一个list集合,在一个死循环中不停往里面添加对象。
执行结果:
出现了java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space的堆内存溢出。
很多时候,excel一次导出大量的数据,获取在程序中一次性查询的数据太多,都可能会出现这种OOM问题。
我们在日常工作中一定要避免这种情况。
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2 栈内存OOM

有时候,我们的业务系统创建了太多的线程,可能会导致栈内存OOM。
出现堆内存OOM问题的异常信息如下:
java.lang.OutOfMemoryError: unable to create 
newnative
 thread

给大家举个例子:
publicclassStackOOMTest
{

publicstaticvoidmain(String[] args)
{

while
 (
true
) {

new
 Thread().start();

        }

    }

}

使用一个死循环不停创建线程,导致系统产生了大量的线程。
执行结果:
如果实际工作中,出现这个问题,一般是由于创建的线程太多,或者设置的单个线程占用内存空间太大导致的。
建议在日常工作中,多用线程池,少自己创建线程,防止出现这个OOM。

3 栈内存溢出

我们在业务代码中可能会经常写一些递归调用,如果递归的深度超过了JVM允许的最大深度,可能会出现栈内存溢出问题。
出现栈内存溢出问题的异常信息如下:
java.lang.StackOverflowError

例如:
publicclassStackFlowTest
{

publicstaticvoidmain(String[] args)
{

        doSamething();

    }


privatestaticvoiddoSamething()
{

        doSamething();

    }

}

执行结果:
出现了java.lang.StackOverflowError栈溢出的错误。
我们在写递归代码时,一定要考虑递归深度。即使是使用parentId一层层往上找的逻辑,也最好加一个参数控制递归深度。防止因为数据问题导致无限递归的情况,比如:id和parentId的值相等。

4 直接内存OOM

直接内存不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是《Java虚拟机规范》中定义的内存区域。
它来源于NIO,通过存在堆中的DirectByteBuffer操作Native内存,是属于堆外内存,可以直接向系统申请的内存空间。
出现直接内存OOM问题时异常信息如下:
java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory

例如下面这样的:
publicclassDirectOOMTest
{


privatestaticfinalint
 BUFFER = 
1024
 * 
1024
 * 
20
;


publicstaticvoidmain(String[] args)
{

        ArrayList<ByteBuffer> list = 
new
 ArrayList<>();

int
 count = 
0
;

try
 {

while
 (
true
) {

// 使用直接内存
                ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(BUFFER);

                list.add(byteBuffer);

                count++;

try
 {

                    Thread.sleep(
100
);

                } 
catch
 (InterruptedException e) {

                    e.printStackTrace();

                }

            }

        } 
finally
 {

            System.out.println(count);

        }

    }

}

执行结果:
会看到报出来java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory直接内存空间不足的异常。

5 GC OOM

GC OOM是由于JVM在GC时,对象过多,导致内存溢出,建议调整GC的策略。
出现GC OOM问题时异常信息如下:
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

为了方便测试,我先将idea中的最大和最小堆大小都设置成10M:
-Xmx10m -Xms10m

例如下面这个例子:
publicclassGCOverheadOOM
{

publicstaticvoidmain(String[] args)
{

        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(
5
);

for
 (
int
 i = 
0
; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {

            executor.execute(() -> {

try
 {

                    Thread.sleep(
10000
);

                } 
catch
 (InterruptedException e) {

                }

            });

        }

    }

}

执行结果:
出现这个问题是由于JVM在GC的时候,对象太多,就会报这个错误。
我们需要改变GC的策略。
在老代80%时就是开始GC,并且将-XX:SurvivorRatio(-XX:SurvivorRatio=8)和-XX:NewRatio(-XX:NewRatio=4)设置的更合理。

6 元空间OOM

JDK8之后使用Metaspace来代替永久代,Metaspace是方法区在HotSpot中的实现。
Metaspace不在虚拟机内存中,而是使用本地内存也就是在JDK8中的ClassMetadata,被存储在叫做Metaspace的native memory。
出现元空间OOM问题时异常信息如下:
java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace

为了方便测试,我修改一下idea中的JVM参数,增加下面的配置:
-XX:MetaspaceSize=
10
m -XX:MaxMetaspaceSize=
10
m

指定了元空间和最大元空间都是10M。
接下来,看看下面这个例子:
publicclassMetaspaceOOMTest
{

staticclassOOM
{

    }


publicstaticvoidmain(String[] args)
{

int
 i = 
0
;

try
 {

while
 (
true
) {

                i++;

                Enhancer enhancer = 
new
 Enhancer();

                enhancer.setSuperclass(OOM
.class)
;

                enhancer.setUseCache(
false
);

                enhancer.setCallback(
new
 MethodInterceptor() {

@Override
public Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy)throws Throwable 
{

return
 methodProxy.invokeSuper(o, args);

                    }

                });

                enhancer.create();

            }

        } 
catch
 (Throwable e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

执行结果:
程序最后会报java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace的元空间OOM。
这个问题一般是由于加载到内存中的类太多,或者类的体积太大导致的。

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