本篇是《深入理解Java虚拟机-Java 高级特性与最佳实践》学习笔记，周志明著，Understanding the JVM-Advanced Features and Best Practices，机械工业出版社，2011.6出版。 重温Java JVM知识，重点学习了与日常开发工作相关性最大的“自动化内存管理”模块，对Java容器优化、内存问题解决很有帮助；习惯了从互联网看电子书，难以集中和记忆，现在找几本纸质书重温，可以很清静、很安静的理解和消化，受益匪浅。 # 自动内存管理机制 Java和C++之间有一睹由动态内存分配和垃圾收集机制组成的墙，里面的人想出来，外面的人想进去。 ### 1、Java内存区域与内存溢出异常 <table border="1" width="100%" cellspacing="1" cellpadding="1"><tbody><tr bgcolor="#ff9900"><td>虚拟机运行时数据区</td><td>存储内容</td><td>可能发生的溢出错误及优化措施</td><td>描述</td></tr><tr><td>堆（Heap）</td><td>对象实例</td><td>OutOfMemoryError: Java heap space，通过调节参数-Xms2048m -Xmx2048m，设置堆的初始内存和最大内存进行优化<span style="white-space:pre"/></td><td>在虚拟机启动时创建，是VM所管理的内存中最大的一块，是垃圾收集器管理的主要区域，也被称作“GC堆”，堆是所有线程共享的</td></tr><tr><td>虚拟机栈（VM Stack)</td><td>Java方法执行的内存模型：每个方法被执行时，都会同时创建一个栈帧（Stack Frame）用于存储局部变量表（基本数据类型和对象引用类型），操作数栈，动态链接，方法出口等信息</td><td>单线程可能会报StackOverflowError，多线程可能会报OutOfMemoryError,对应参数是-Xss2m，一般不设这个参数，而是采用默认值</td><td>生命周期和线程相同，每个方法被调用直至完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中入栈和出栈的过程，有时会通过减小栈和堆大小的方式优化，以保证可以开更多线程,栈是线程私有的</td></tr><tr><td>本地方法栈（Native Method Stack）</td><td colspan="3">本地方法栈和虚拟机栈所发挥的作用非常相似，其区别是：虚拟机栈为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈为虚拟机使用到的Native方法服务。<br/>在Sun HotSpot虚拟机中，本地方法栈和虚拟机栈是在一起的。</td></tr><tr><td>方法区（Method Area）</td><td>类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码</td><td>OutOfMemoryError: PermGen space，通过调节参数-XX:PermSize=1024m -XX:MaxPermSize=1024m，设置方法区的初始内存和最大内存进行优化</td><td>有个别名叫Non-Heap，对于HotSpot来说，也被称作“永久代”（Permanent Generation），运行时常量池（Runtime Constant Pool）是方法区的一部分，方法区是所有线程共享的</td></tr><tr><td>程序计数器（Program Counter Register）</td><td>当前线程所执行的字节码的行号计数器</td><td>不会溢出</td><td>是线程私有的</td></tr><tr><td>直接内存（Direct Memory）</td><td colspan="3">直接内存不是虚拟机运行时数据区的一部分，是使用Native函数库直接分配的堆外内存，然后通过一个存储在Java堆中的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用，目的是在一些场景中显著提高性能，因为避免了再Java对和Native堆中来回复制数据；可以通过-XX:MaxDirectMemorySize指定，如果不指定，则默认与Java堆的最大值（-Xmx指定）一样；会报溢出错误:OutOfMemoryError</td></tr><tr bgcolor="#009900"><td>三大商业虚拟机</td><td colspan="3">Sun HotSpot,Bea Jrockit,IBM J9，前两个虚拟机都已经被Oracle收购，Sun HotSpot是使用最普遍的虚拟机。</td></tr></tbody></table> JDK5.0以后每个线程栈大小为1M，之前每个线程栈大小为256K。 应当根据应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。 需要注意的是：当这个值被设置的较大（例如>2MB）时将会在很大程度上降低系统的性能。 如果我们需要知道，JVM虚拟机的默认参数配置，可以使用命令查看： java -XX:+PrintFlagsInitial | grep Ratio 我们可以看到，新生代和老年代的默认比值是2；Survior和Eden的默认比值是8. [JVM实用参数（三）打印所有XX参数及值](http://ifeve.com/useful-jvm-flags-part-3-printing-all-xx-flags-and-their-values/) **补充一个案例，如下：** 如果写了一个普通的死循环，没有发现，则会占用cpu时间，但是可能不会导致内存溢出的情况，因为可能对于堆和栈空间都没有太大影响； 但是如果写了个递归死循环，循环递归，则马上会报StackOverFlow，因为随着递归函数的调用，大量的本地变量被声明，很快，栈空间就满了； 另，对于不同的JDK，可能会变化，比如String的常量String.intern()，在JDK6中存放在“方法区”的“运行时常量池”中，但是在JDK7中，就存放在堆中了，所以，很多细节也是在一直变化中的。。。 参考网址： [http://blog.csdn.net/kthq/article/details/8618052](http://blog.csdn.net/kthq/article/details/8618052) [http://www.open-open.com/lib/view/open1324736648468.html](http://www.open-open.com/lib/view/open1324736648468.html) ### 2、垃圾收集器与内存分配策略 **对象已死的确定方法：** <table border="1" width="100%" cellspacing="1" cellpadding="1"><tbody><tr><td> </td><td>使用案例</td><td>描述</td></tr><tr><td>引用计数算法</td><td>COM、AS3、Python、Squirrel</td><td>很难解决对象之间的相互循环引用问题</td></tr><tr><td>根搜索算法</td><td>Java、C#、Lisp</td><td> </td></tr><tr><td colspan="3">在Java语言里，可以作为GC Roots的对象包括：(虚拟机栈中的/方法区中的类静态属性和常量/本地方法栈中JNI)引用的对象<br/>Java对象的finalize方法，优先级低，运行代价高昂，不确定性大，无法保证各个对象的调用顺序，建议大家完全可以忘记Java中还有这个方法的存在；这个方法最多只会被垃圾收集器调用一次。</td></tr></tbody></table> **垃圾收集算法：** | 标记-清除算法 | 最基础的收集算法，后续的收集算法都是对其缺点改进而得的，主要缺点：效率问题和空间问题。 | |-----|-----| | 复制算法 | 现在的商业虚拟机都采用这种算法来回收新生代，Eden空间+2*Survivor空间，8:1，90%内存利用率。 | | 标记-整理算法 | 老年代采用这种收集算法，标记后将所有存活对象向一段移动，然后直接清理掉端边界之外的内存。 | | 分代收集算法 | 实际就是对内存分代后，以上几种算法的选择。 | **垃圾收集器（垃圾收集算法是方法论，垃圾收集器是实现）：** <table border="1" width="100%" cellspacing="1" cellpadding="1"><tbody><tr><td>Serial</td><td>新生代使用，单线程，Stop The World，复制算法</td></tr><tr><td>ParNew</td><td>Serial的多线程版本</td></tr><tr><td>Parallel Scavenge</td><td>新生代使用，并行，多线程，吞吐量优先，适用于在后头运算而不需要太多交互的任务，复制算法</td></tr><tr><td>CMS</td><td>老年代使用，并发，多线程，Concurrent Mark Sweep，以获取最短回收停顿时间为目标，标记-清除算法，它的问题是会产生内存碎片</td></tr><tr><td>Serial Old</td><td>老年代使用，单线程，标记-整理算法，主要Client模式使用，如果在Server模式使用，有两大用途：一个是在JDK1.5及之前的版本中与Parallel Scavenge搭配使用；另一个就是作为CMS收集器的后备预案，在Concurrent Mode Failure的时候使用</td></tr><tr><td>Parallel Old</td><td>Parallel Scavenge的老年代版本，标记-整理算法</td></tr><tr><td>G1</td><td>Garbage First，收集器技术发展的最前沿成果，标记-整理算法，精确控制停顿时间，极力避免全区域垃圾收集</td></tr><tr bgcolor="#009900"><td colspan="2">并行：Parallel，不论宏观还是微观，都是同时进行的；<br/>并发：Concurrent，宏观上是同时进行的，微观上不一定是同时进行的，可能是交替执行。</td></tr></tbody></table> **JDK6默认的垃圾收集器：** | Client模式 | 默认-XX:+UseSerialGC，使用Serial+Serial Old的组合进行垃圾回收 | |-----|-----| | Server模式 | 默认-XX:+UseParallelGC，使用Parallel Scavenge+Parallel Old的组合进行垃圾回收，之前的JVM，可能是Parallel Scavenge+Serail Old，总之，随着版本变迁，可能会有不同 | **JVM默认的客户端还是服务器模式，取决于下面的情况：** | Architecture | CPU/RAM | OS | Default | |-----|-----|-----|-----| | i586 | Any | MS Windows | Client | | AMD64 | Any | Any | Server | | 64-bit SPARC | Any | Solaris | Server | | 32-bit SPARC | 2+ cores & > 2GB RAM | Solaris | Server | | 32-bit SPARC | 1 core or < 2GB RAM | Solaris | Client | | i586 | 2+ cores & > 2GB RAM | Linux or Solaris | Server | | i586 | 1 core or < 2GB RAM | Linux or Solaris | Client | **内存分配策略：** 对象优先在Eden分配、大对象直接进入老年代、长期存活的对象将进入老年代、动态对象年龄判定、空间分配担保 验证了前3条内存分配策略，在Win8.164bit及RHEL6.164bit下，和书中描述规则不一致，原因是我的i5-3210CPU被识别为AMD64，所以是默认以Server方式启动JVM，采用ParallelGC；我在启动JVM时，加上参数-XX:+UseSerialGC，强制使用SerialGC，则案例验证通过；PretenureSizeThreshold，即设定直接进入老年代的大对象尺寸的参数，只对Serial和ParNew生效； 也由此可见，内存分配策略具有非常复杂的规则，不仅仅是这几条规则所能描述的。 总结：经过半个世纪的发展，内存的动态分配和回收技术已经相当成熟；但是当需要排查各种内存溢出、内存泄露问题时，当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就需要对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。 **查看JVM进程使用的垃圾回收器：** jinfo -flag UseSerialGC 60282 jinfo -flag UseParNewGC 60282 jinfo -flag UseParallelGC 60282 jinfo -flag UseParallelOldGC 60282 jinfo -flag UseConcMarkSweepGC 60282 在RHEL6.3虚拟机（1G内存、单核）下，全部输出-，没有+，不知道原因，截图如下：  在CentOS虚拟机(32G内存、8核）下，正常输出UseParallelGC，截图如下：  **参考文章：** [http://blog.csdn.net/gugemichael/article/details/9345803](http://blog.csdn.net/gugemichael/article/details/9345803)  讲GC的，S0、S1为什么总有一个是空的 [http://www.fasterj.com/articles/oraclecollectors1.shtml](http://www.fasterj.com/articles/oraclecollectors1.shtml) [http://blog.csdn.net/dc_726/article/details/7934101](http://blog.csdn.net/dc_726/article/details/7934101) [http://jbutton.iteye.com/blog/1569746](http://jbutton.iteye.com/blog/1569746) ### 3、内存性能分析与故障处理工具 | jps | JVM Process Status Tool，显示指定系统内所有的HotSpot虚拟机进程 | |-----|-----| | -q | 只输出LVMID，省略主类的名称 | | -m | 输出虚拟机进程启动时传递给主类main()函数的参数 | | -l | 输出主类的全名，如果进程执行的是Jar包，输出Jar路径 | | -v | 输出虚拟机进程启动时JVM参数 | | jstat | JVM Statistics Monitoring Tool，用于收集HotSpot虚拟机各方面的运行数据 | | -class | 监视类装载，卸载数量，总空间及类装载所耗费的时间 | | -gc | 监视Java堆状况，包括Eden区，2个survivor区，老年代，永久代等的容量，已用空间，GC时间合计等信息 | | -gccapacity | 监视内容与-gc基本相同，但输出主要关注Java堆各个区域使用到的最大和最小空间 | | -gcutil | 监视内容与-gc基本相同，单输出主要关注已使用空间占总空间的百分比 | | -gccause | 与-gcutil功能一样，但是会额外输出导致上一次GC产生的原因 | | -gcnew | 监视新生代GC的状况 | | -gcnewcapacity | 监视内容与-gcnew基本相同，输出主要关注使用到的最大和最小空间 | | -gcold | 监视老年代GC的状况 | | -gcoldcapacity | 监视内容与-gcold基本相同，输出主要关注使用到的最大和最小空间 | | -gcpermcapacity | 监视永久代使用到的最大和最小空间 | | -compiler | 输出JIT编译器编译过的方法，耗时等信息 | | -printcompilation | 输出已经被JIT编译的方法 | | jinfo | Configuration Info for Java，显示虚拟机配置信息 | | -flag | jinfo -flag MaxPermSize 进程ID号，显示参数值 | | -sysprops | 把虚拟机进程的System.getProperties()的内容打印出来 | | jmap | Memory Map for Java，生成虚拟机的内存转储快照（heapdump文件） | | -dump | 生成Java堆转储快照。格式为:-dump:[live,]format=b,file=<filename>，其中live子参数说明是否只dummp出存活的对象 | | -finalizerinfo | 显示在F-Queue中等待Finalizer线程执行finalize方法的对象。只在linux/Solaris平台下有效 | | -heap | 显示Java堆详细信息，如使用哪种回收器，参数设置，分代状况等。只在linux/Solaris平台下有效 | | -histo | 显示堆中对象统计信息，包括类、实例数量和合计容量 | | -permstat | 以ClassLoader为统计口径显示永久代内存状态。只在linux/Solaris平台下有效 | | -F | 当虚拟机进程对-dump选择没有响应时，可使用这个选项强制生成dump快照。只在linux/Solaris平台下有效 | | jhat | JVM Heap Dump Browser，用于分析headdump文件，它会建立一个HTTP/HTML服务器，让用户可以在浏览器上查看分析结果 | |   | 实际生产中，没有人会这么来分析headdump文件 | | jstack | Stack Trace for Java，显示虚拟机的线程快照 | | -F | 当正常输出的请求不被响应时，强制输出线程堆栈 | | -l | 除堆栈外，显示关于锁的附加信息 | | -m | 如果调用到本地方法的话，可以显示C/C++的堆栈 | jstack  -l -F 15348 >> 169.txt  sudo -u root /usr/java/jdk1.6.0_26/bin/jstack -F 15348 在JDK6U23之前，执行jstack,jmap -F会有Bug，看这个文章：[http://developer.51cto.com/art/201203/321359.htm](http://developer.51cto.com/art/201203/321359.htm) **MAT(Memory Analyzer Tool)** 除了以上之外，另外推荐一个内存分析工具，下载地址：http://www.eclipse.org/mat/downloads.php，它分析的是JVM内存的dump文件，此文件可以通过jmap -dump:format=b,file=xxx.bin pid将内存dump出来，也可以通过设置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数，在JVM出现OOM时自动输出到文件；或者在VisualVM中直接对监控的JVM进程单击右键，选择“Heap Dump”，将JVM的内存dump出来。 **BTrace** 下载地址：https://kenai.com/projects/btrace/downloads/directory/releases 写一段脚本，随时切入正在运行的程序，跟踪代码的调用。写一段Btrace脚本还是很麻烦的，不详述了。 其他的工具还有：HSDB，Java自带的，执行方式如下： java -classpath .:$JAVA_HOME/lib/sa-jdi.jar sun.jvm.hotspot.CLHSDB ### jvisualvm 可以远程监控Java进程，比如Tomcat，增加启动参数： JAVA_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote.port=9998 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Djava.rmi.server.hostname=10.10.10.212" 或者java进程，启动时增加参数，比如： java -Xms2048m -Xmx46080m -classpath $CLASSPATH -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9998 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Djava.rmi.server.hostname=10.10.10.212 com.yougou.recommend.service.ViewViewServiceReverse >> "$stats_log" 则可以在本地通过jvisualvm监控进程情况，在命令行输入jvisualvm，远程，连接ip地址，之后右键这个远程连接，新建JMX连接，输入端口，则可以监控这个远程java进程了。 ### 4、调优案例分析与实战 **高性能硬件上的程序部署策略：** <table border="1" width="100%" cellspacing="1" cellpadding="1"><tbody><tr><td>案例</td><td>场景：在线文档网站，硬件升级(CPU变为4个，内存变为16G)，出现十几分钟停顿十几秒现象<br/>原因：文档序列化产生大量大对象，进入老年代，导致没有在Minor GC清理掉，Full GC耗时导致的停顿现象<br/>解决：硬件分成5个虚拟机，做成集群，用前端负载；结果速度比硬件升级前有较大提升，也不再停顿</td></tr><tr><td>两种方式</td><td>在高性能硬件上部署程序，主要有两种方式：<br/>1.通过64位JDK来实用大内存<br/>2.实用若干个32位虚拟机建立逻辑集群来利用硬件资源</td></tr><tr><td>结论</td><td>控制Full GC频率的关键是看应用中绝大多数对象能否符合“朝生夕灭”的原则，即大多数对象的生存时间不应当太长，尤其不能产生成批量的、长生存时间的大对象，这样才能保障老年代空间的稳定；<br/>在大多数网站形式的应用中，主要对象的生存周期都应该是请求级或页面级的，会话级和全局级的长生命对象相对较少。只要代码合理，应当都能实现在超大堆中正常使用而没有Full GC，这样的话，使用超大堆内存时，网站响应速度才比较有保障。</td></tr></tbody></table> **集群间同步导致的内存溢出：** <table border="1" width="100%" cellspacing="1" cellpadding="1"><tbody><tr><td>案例</td><td>场景：6个节点的WebLogic集群，有数据在各个节点间共享，开始存在数据库中，后来改为JbossCache全局缓存<br/>原因：既有JBossCache的缺陷，也有实现方式的缺陷，集群间频繁的写操作，当网络情况不能满足传输要求时，重发数据在内存中不断的堆积，很快就产生了内存溢出</td></tr><tr><td>结论</td><td>对于部分数据在各个节点共享的场景，使用更为成熟的第三方框架，比如Redis</td></tr></tbody></table> **堆外内存导致的溢出错误：** <table border="1" width="100%" cellspacing="1" cellpadding="1"><tbody><tr><td>案例</td><td>场景：2G内存，1G堆内存，发送内存溢出，对内存调大为1.6G，溢出反而更频繁了<br/>解决步骤：利用jstat，发现GC正常，Eden区、Survivor区、老年代、永久代均正常，在内存溢出后从系统日志中找到异常对照，有java.nio.ByteBuffer.allocateDirect<br/>原因：案例使用的CometD1.1.1框架，有大量的NIO操作需要用到DirectMemory</td></tr><tr><td>结论</td><td>Direct Memory:可通过-XX:MaxDirectMemorySize调整大小，内存不足时抛出OutOfMemoryError或OutOfMemoryError:Direct buffer Memory；<br/>线程堆栈：可通过-Xss调整大小，内存不足时抛出StackOverFlowError（纵向无法分配，即无法分配新的栈帧）或OutOfMemoryError:unable to create native thread（横向无法分配，及无法建立新的线程）；<br/>Stock缓存区：每个Socket连接都有Receive和Send两个缓存区，分别占大约37KB和25KB的内存，连接多的话这块内存占用也比较可观。如果无法分配，则可能抛出IOException:Too many open files异常；<br/>JNI代码：如果代码中使用JNI调用本地代码库，那本地代码库使用的内存也不在堆中；<br/>虚拟机和GC:虚拟机和GC的代码执行也要消耗一定的内存。</td></tr></tbody></table> **外部命令导致系统缓慢：** <table border="1" width="100%" cellspacing="1" cellpadding="1"><tbody><tr><td>案例</td><td>场景：大并发压力下，请求缓慢，通过监控，发现CPU使用率很高，并且CPU占用不是程序本身，通常情况下，用户应用的CPU占用应该占主要地位。<br/>解决步骤：通过开发人员找到答案，每个用户请求，时都要执行一个外部Shell获得系统的一些信息。这些Shell脚本是通过Java的Runtime.getRuntime().exec()方法调用的。Java虚拟机执行这个命令的过程是：首先克隆一个和当前虚拟机拥有一样环境变量的进程，再用这个新的进程执行外部命令，最后再退出这个进程。如果频繁执行这个操作，系统的消耗会很大，不仅是CPU，内存的负担也很重。<br/>解决：去掉这个shell脚本的执行，改用Java的API去获取这些信息。</td></tr></tbody></table> **服务器JVM进程崩溃：** <table border="1" width="100%" cellspacing="1" cellpadding="1"><tbody><tr><td>案例</td><td>场景；第二个案例的配置，频繁出现集群节点的虚拟机进程自动关闭的现象。<br/>找出问题：有异常日志，java.net.SocketException:Connection reset，这是一个远程断开连接的异常，通过系统管理员了解到最近和第三方远程OA做过对接。经过测试，发现调用远程WebService长达3分钟才返回，并且返回的结果都是连接中断。<br/>原因：由于系统经常调用远程服务，但是两边服务的速度完全不对等 ，时间越长就累积越多的服务没有调用完，导致在等待的线程和Socket连接越来越多，最终超过虚拟机的承受能力后使得虚拟机的进程崩溃。</td></tr><tr><td>结论</td><td>及时验证接口服务，尽量在允许的情况下，采用异步消息机制，比如RabbitMQ之类。</td></tr></tbody></table> Java虚拟机的内存管理与垃圾回收是虚拟机结构体系中最重要的组成部分，对我们程序的性能和稳定性有着非常大的影响。 # 虚拟机执行系统：类加载、编译和执行 这一部分深入讲解了虚拟机的执行过程，对实际工作中的帮助相对较小，这里只记录下篇章，及一些领悟，不做深入学习。 篇章：《类文件结构》、《虚拟机类加载机制》、《虚拟机字节码执行引擎》、《类加载及执行子系统的案例与实战》、《编译器优化》、《运行期优化》 这些篇章介绍了Class文件格式、类加载及迅疾执行引擎，这些内容是虚拟机中必不可少的部分，了解了虚拟机如何执行程序，才能更好地理解怎样才能写出优秀的代码。 代码编译的结果从本地机器码变为字节码，是存储格式发展的一小步，却是编程语言发展的一大步。 Java语言规范和Java虚拟机规范是分别定义的，这说明任何语言，编译成的字节码只要符合Java虚拟机规范，都可以在Java虚拟机执行，当前这样的语言有：Clojure,Groovy,JRuby,Jython。 Java程序从源码编译成字节码和从字节码编译成本地机器码的过程，Javac字节码编译器与虚拟机内的JIT编译器的执行过程合并起来，其实就等于一个传统的编译器所执行的编译过程。 对Java编译器的深入了解，有助于在工作中分辨哪些代码是编译器可以帮我们处理的，哪些代码需要自己调节以便更适合编译器的优化。 # 高效并发 并发处理的广泛应用是使得Amdahl定律代替摩尔定律成为计算机性能发展源动力的根本原因，也是人类压榨计算机运算能力最有力的武器。 volatile修饰符，当一个变量被定义为volatile后，则此变量对多有线程可见，即新值修改了值后，其他线程立即得知；但是这种类型不是原子性的， 依然做不到线程安全，书中有实例。 immutable的 对象一定是线程安全的，比如String对象。 绝对线程安全的对象几乎没有，书中演示了Vector对象多线程移除，get时获取不到的情况，依然需要对vector对象加锁才保证了正确的结果。Java API中，绝大多数的线程安全类，都是相对线程安全的。 suspend，resume，setIn，setOut，runFinalizersOnExit等有死锁风险，被废弃。 线程安全最常用的实现，就是互斥同步，是阻塞的，利用synchronized。 本书的后面部分，关于虚拟机执行系统的，关于编译优化的，关于高效并发的，和实际编码、架构等技术性工作的相关性相对较低，在此不进行进一步的深入学习。 # 内存溢出代码示例 ### HeapSize OOM -- Java heap space ~~~ class HeapOOM { public static void main(String[] args) { java.util.List<String> list = new java.util.ArrayList<String>(); while(true) { list.add("内存溢出啊，内粗溢出啊！"); } } } ~~~ 执行java -Xmx2m HeapOOM，堆内存瞬间溢出，报错：java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space ### HeapSize OOM -- GC over head limit exceeded ~~~ import java.util.*; class GCOverHead { public final static byte[] DEFAULT_BYTES = new byte[12*1024*1024]; public static void main(String[] args) { List<byte[]> temp = new ArrayList<byte[]>(); while(true) { temp.add(new byte[1024*1024]); if(temp.size()>3) { temp.clear(); } } } } ~~~ 执行java -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseGCOverheadLimit -Xmn5m -Xmx20m GCOverHead ，据说会报java.lang.OutOfMemoryError:GC over head limit exceeded，意思是不断在做Full GC，每次GC完后释放一点点内存，然后一下子就又满了，不断重复，当次数达到一定量，并且平均FULL GC时间达到一定比例时，就会报错； 但是，我的程序一直就无限循环运行，不报错误。。。 ### PermGen OOM ~~~ import net.sf.cglib.proxy.Enhancer; class ClassPermGenOOM { public static void main(String[] args) { while(true) { createProxy(ClassPermGenOOM.class); } } public static Object createProxy(Class<?> targetClass) { Enhancer enhancer = new Enhancer(); enhancer.setSuperclass(targetClass); enhancer.setUseCache(false); enhancer.setCallback(new MethodInterceptor() { public Object intercept(Object object, Method method,Object[] args, MethodProxy methodProxy) throws Throwable { return methodProxy.invokeSuper(object,args); } }); return enhancer.create(); } } ~~~ 执行java -XX:+TraceClassUnloading -XX:PermSize=10m -XX:MaxPermSize=10 ClassPermGenOOM，会报出java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space错我。 ### DirectBuffer OOM ~~~ import java.nio.ByteBuffer; class ByteBufferOOM { public static void main(String[] args) { ByteBuffer.allocateDirect(257*1024*1024); } } ~ ~~~ 执行java -XX:MaxDirectMemorySize=256m ByteBufferOOM，则会报出错误java.lang.OutOfMemoryError:Direct bufer memory。 ### StackOverflowError 栈溢出，无限递归即可。 死递归和死循环不一样，死循环时，栈空间不会递增；而死递归由于需要记录退回的路径，就必须记住递归过程中的方法调用过程，以及每个方法运行过程中的本地变量，这个我们称之为上下文信息，随着内容的增加，就会占用更多的内存空间，JVM是为了控制它的无限制增长，才做了安全检测的处理。