Java 堆是用来存储对象实例的, 因此如果我们不断地创建对象, 并且保证 GC Root 和创建的对象之间有可达路径以免对象被垃圾回收, 那么当创建的对象过多时, 会导致 heap 内存不足, 进而引发 OutOfMemoryError 异常.
/** * @author xiongyongshun * VM Args: java -Xms10m -Xmx10m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError */public class OutOfMemoryErrorTest { public static void main(String[] args) { List<Integer> list = new ArrayList<>(); int i = 0; while (true) { list.add(i++); } }}上面是一个引发 OutOfMemoryError 异常的代码, 我们可以看到, 它就是通过不断地创建对象, 并将对象保存在 list 中防止其被垃圾回收, 因此当对象过多时, 就会使堆内存溢出。
通过 java -Xms10m -Xmx10m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 我们设置了堆内存为 10 兆, 并且使用参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 让 JVM 在发生 OutOfMemoryError 异常时打印出当前的内存快照以便于后续分析.
编译运行上述代码后, 会有如下输出:
>>> java -Xms10m -Xmx10m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError com.test.OutOfMemoryErrorTest 16-10-02 23:35java.lang.OutOfMemoryError: Java heap spaceDumping heap to java_pid1810.hprof ...Heap dump file created [14212861 bytes in 0.125 secs]Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:3210) at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:3181) at java.util.ArrayList.grow(ArrayList.java:261) at java.util.ArrayList.ensureExplicitCapacity(ArrayList.java:235) at java.util.ArrayList.ensureCapacityInternal(ArrayList.java:227) at java.util.ArrayList.add(ArrayList.java:458) at com.test.OutOfMemoryErrorTest.main(OutOfMemoryErrorTest.java:15)
Java 栈 StackOverflowError
我们知道, JVM 的运行时数据区中有一个叫做 虚拟机栈 的内存区域, 此区域的作用是: 每个方法在执行时都会创建一个栈帧, 用于存储局部变量表, 操作数栈, 方法出口等信息.
因此我们可以创建一个无限递归的递归调用, 当递归深度过大时, 就会耗尽栈空间, 进而导致了 StackOverflowError 异常.
下面是具体的代码:
/** * @author xiongyongshun * VM Args: java -Xss64k */public class OutOfMemoryErrorTest { public static void main(String[] args) { stackOutOfMemoryError(1); } public static void stackOutOfMemoryError(int depth) { depth++; stackOutOfMemoryError(depth); }}当编译运行上述的代码后, 会输出如下异常信息:
Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError at com.test.OutOfMemoryErrorTest.stackOutOfMemoryError(OutOfMemoryErrorTest.java:27)
方法区内存溢出
注意, 因为 JDK8 已经移除了永久代, 取而代之的是 metaspace, 因此在 JDK8 中, 下面两个例子都不会导致 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 异常.
运行时常量池溢出
在 Java 1.6 以及之前的 HotSpot JVM 版本时, 有永久代的概念, 即 GC 的分代收集机制是扩展至方法区的. 在方法区中, 有一部分内存是用于存储常量池, 因此如果代码中常量过多时, 就会耗尽常量池内存, 进而导致内存溢出.那么如何添加大量的常量到常量池呢? 这时就需要依靠 String.intern() 方法了. String.intern() 方法的作用是: 若此 String 的值在常量池中已存在, 则这个方法返回常量池中对应字符串的引用; 反之将此 String 所包含的值添加到常量池中, 并返回此 String 对象的引用. 在 JDK 1.6 以及之前的版本中, 常量池分配在永久代中, 因此我们可以通过设置参数 “-XX:PermSize” 和 “-XX:MaxPermSize” 来间接限制常量池的大小.
注意, 上面所说的 String.intern() 方法和常量池的内存分布仅仅针对于 JDK 1.6 及之前的版本, 在 JDK 1.7 或以上的版本中, 由于去除了永久代的概念, 因此内存布局稍有不同.
下面是实现常量池内存溢出的代码例子:
/** * @author xiongyongshun * VM Args: -XX:PermSize=10M -XX:MaxPermSize=10M */public class RuntimeConstantPoolOOMTest { public static void main(String[] args) { List<String> list = new ArrayList<String>(); int i = 0; while (true) { list.add(String.valueOf(i++).intern()); } }}我们看到, 这个例子中, 正是使用了 String.intern() 方法, 向常量池中添加了大量的字符串常量, 因而导致了常量池的内存溢出.
我们通过 JDK1.6 编译并运行上面的代码, 会有如下输出:
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space at java.lang.String.intern(Native Method) at com.test.RuntimeConstantPoolOOMTest.main(RuntimeConstantPoolOOMTest.java:16)
需要注意的是, 如果通过 JDK1.8 来编译运行上面代码的话, 会有如下警告, 并且不会产生任何的异常:
>>> java -XX:PermSize=10M -XX:MaxPermSize=10M com.test.RuntimeConstantPoolOOMTest 16-10-03 0:23Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=10M; support was removed in 8.0Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=10M; support was removed in 8.0
方法区的内存溢出
方法区作用是存放 Class 的相关信息, 例如类名, 类访问修饰符, 字段描述, 方法描述等. 因此如果方法区过小, 而加载的类过多, 就会造成方法区的内存溢出.
//VM Args: -XX:PermSize=10M -XX:MaxPermSize=10Mpublic class MethodAreaOOMTest { public static void main(String[] args) { while (true) { Enhancer enhancer = new Enhancer(); enhancer.setSuperclass(MethodAreaOOMTest.class); enhancer.setUseCache(false); enhancer.setCallback(new MethodInterceptor() { public Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy) throws Throwable { return methodProxy.invokeSuper(o, objects); } }); enhancer.create(); } }}上面的代码中, 我们借助 CGlib 来动态地生成大量的类, 在 JDK6 下, 运行上面的代码会产生 OutOfMemoryError: PermGen space 异常:
/System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.6/Home/bin/java -jar -XX:PermSize=10M -XX:MaxPermSize=10M target/Test-1.0-SNAPSHOT.jar
输出结果如下:
Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method) at java.lang.ClassLoader.defineClassCond(ClassLoader.java:637) at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:621) ... 11 more
MetaSpace 内存溢出
在 方法区的内存溢出 内存溢出一节中, 我们提到, JDK8 没有了永久代的概念, 因此那两个例子在 JDK8 下没有实现预期的效果. 那么在 JDK8 下, 是否有类似方法区内存溢出之类的错误呢? 当然有的. 在 JDK8 中, 使用了 MetaSpace 的区域来存放 Class 的相关信息, 因此当 MetaSpace 内存空间不足时, 会抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace 异常.
我们还是以上面提到的例子为例:
//VM Args: -XX:MaxMetaspaceSize=10Mpublic class MethodAreaOOMTest { public static void main(String[] args) { while (true) { Enhancer enhancer = new Enhancer(); enhancer.setSuperclass(MethodAreaOOMTest.class); enhancer.setUseCache(false); enhancer.setCallback(new MethodInterceptor() { public Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy) throws Throwable { return methodProxy.invokeSuper(o, objects); } }); enhancer.create(); } }}此例子的代码部分没有改动, 唯一的区别是我们需要使用 JDK8 来运行这段代码, 并且设着参数 -XX:MaxMetaspaceSize=10M, 这个参数告诉 JVM Metaspace 的最大大小是 10M.
接着我们使用 JDK8 来编译运行这个例子, 输出如下异常:
>>> java -jar -XX:MaxMetaspaceSize=10M target/Test-1.0-SNAPSHOT.jarException in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace at net.sf.cglib.core.AbstractClassGenerator.generate(AbstractClassGenerator.java:345) at net.sf.cglib.proxy.Enhancer.generate(Enhancer.java:492) at net.sf.cglib.core.AbstractClassGenerator$ClassLoaderData.get(AbstractClassGenerator.java:114) at net.sf.cglib.core.AbstractClassGenerator.create(AbstractClassGenerator.java:291) at net.sf.cglib.proxy.Enhancer.createHelper(Enhancer.java:480) at net.sf.cglib.proxy.Enhancer.create(Enhancer.java:305) at com.test.MethodAreaOOMTest.main(MethodAreaOOMTest.java:22)
总结
以上就是本文关于Java编程常见内存溢出异常与代码示例的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！