面試官：哪些場景會產(chǎn)生OOM？怎么解決？

這個面試題是一個朋友在面試的時候碰到的，什么時候會拋出OutOfMemery異常呢？初看好像挺簡單的，其實深究起來考察的是對整個JVM的了解，而且這個問題從網(wǎng)上可以翻到一些亂七八糟的答案，其實在總結下來基本上4個場景可以概括下來。

堆內(nèi)存溢出

堆內(nèi)存溢出太常見，大部分人都應該能想得到這一點，堆內(nèi)存用來存儲對象實例，我們只要不停的創(chuàng)建對象，并且保證GC Roots和對象之間有可達路徑避免垃圾回收，那么在對象數(shù)量超過最大堆的大小限制后很快就能出現(xiàn)這個異常。

寫一段代碼測試一下，設置堆內(nèi)存大小2M。

public?class?HeapOOM?{
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????List?list?=?new?ArrayList<>();
????????while?(true)?{
????????????list.add(new?HeapOOM());
????????}
????}
}

運行代碼，很快能看見OOM異常出現(xiàn)，這里的提示是Java heap space堆內(nèi)存溢出。

一般的排查方式可以通過設置-XX: +HeapDumpOnOutOfMemoryError在發(fā)生異常時dump出當前的內(nèi)存轉(zhuǎn)儲快照來分析，分析可以使用Eclipse Memory Analyzer(MAT)來分析，獨立文件可以在官網(wǎng)下載。

另外如果使用的是IDEA的話，可以使用商業(yè)版JProfiler或者開源版本的JVM-Profiler，此外IDEA2018版本之后內(nèi)置了分析工具，包括Flame Graph(火焰圖)和Call Tree(調(diào)用樹)功能。

方法區(qū)(運行時常量池)和元空間溢出

方法區(qū)和堆一樣，是線程共享的區(qū)域，包含Class文件信息、運行時常量池、常量池，運行時常量池和常量池的主要區(qū)別是具備動態(tài)性，也就是不一定非要是在Class文件中的常量池中的內(nèi)容才能進入運行時常量池，運行期間也可以可以將新的常量放入池中，比如String的intern()方法。

我們寫一段代碼驗證一下String.intern()，同時我們設置-XX:MetaspaceSize=50m -XX:MaxMetaspaceSize=50m 元空間大小。由于我使用的是1.8版本的JDK，而1.8版本之前方法區(qū)存在于永久代(PermGen)，1.8之后取消了永久代的概念，轉(zhuǎn)為元空間(Metaspace)，如果是之前版本可以設置PermSize MaxPermSize永久代的大小。

?private?static?String?str?=?"test";
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????List?list?=?new?ArrayList<>();
????????while?(true){
????????????String?str2?=?str?+?str;
????????????str?=?str2;
????????????list.add(str.intern());
????????}
}

運行代碼，會發(fā)現(xiàn)代碼報錯。

再次修改配置，去除元空間限制，修改堆內(nèi)存大小-Xms20m -Xmx20m，可以看見堆內(nèi)存報錯。

這是為什么呢？intern()本身是一個native方法，它的作用是：如果字符串常量池中已經(jīng)包含一個等 于此String對象的字符串，則返回代表池中這個字符串的String對象;否則，將此String對象包含的字符串添加到常量池中，并且返回String對象的引用。

而在1.7版本之后，字符串常量池已經(jīng)轉(zhuǎn)移到堆區(qū)，所以會報出堆內(nèi)存溢出的錯誤，如果1.7之前版本的話會看見PermGen space的報錯。

?

直接內(nèi)存溢出

直接內(nèi)存并不是虛擬機運行時數(shù)據(jù)區(qū)域的一部分，并且不受堆內(nèi)存的限制，但是受到機器內(nèi)存大小的限制。常見的比如在NIO中可以使用native函數(shù)直接分配堆外內(nèi)存就容易導致OOM的問題。

直接內(nèi)存大小可以通過-XX:MaxDirectMemorySize指定，如果不指定，則默認與Java 堆最大值-Xmx一樣。

由直接內(nèi)存導致的內(nèi)存溢出，一個明顯的特征是在Dump文件中不會看見明顯的異常，如果發(fā)現(xiàn)OOM之后Dump文件很小，而程序中又直接或間接使用了NIO，那就可以考慮檢查一下是不是這方面的原因。

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棧內(nèi)存溢出

棧是線程私有，它的生命周期和線程相同。每個方法在執(zhí)行的同時都會創(chuàng)建一個棧幀用于存儲局部變量表、操作數(shù)棧、動態(tài)鏈接、方法出口等信息，方法調(diào)用的過程就是棧幀入棧和出棧的過程。

在java虛擬機規(guī)范中，對虛擬機棧定義了兩種異常：

1. 如果線程請求的棧深度大于虛擬機所允許的深度，將拋出StackOverflowError異常

2. 如果虛擬機棧可以動態(tài)擴展，并且擴展時無法申請到足夠的內(nèi)存，拋出OutOfMemoryError異常

先寫一段代碼測試一下，設置-Xss160k，-Xss代表每個線程的棧內(nèi)存大小

public?class?StackOOM?{
????private?int?length?=?1;

????public?void?stackTest()?{
????????System.out.println("stack?lenght="?+?length);
????????length++;
????????stackTest();
????}

????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????StackOOM?test?=?new?StackOOM();
????????test.stackTest();
????}
}

測試發(fā)現(xiàn)，單線程下無論怎么設置參數(shù)都是StackOverflow異常。

嘗試把代碼修改為多線程，調(diào)整-Xss2m，因為為每個線程分配的內(nèi)存越大，棧空間可容納的線程數(shù)量越少，越容易產(chǎn)生內(nèi)存溢出。反之，如果內(nèi)存不夠的情況，可以調(diào)小該參數(shù)來達到支撐更多線程的目的。

public?class?StackOOM?{
????private?void?dontStop()?{
????????while?(true)?{
????????}
????}

????public?void?stackLeakByThread()?{
????????while?(true)?{
????????????new?Thread(()?->?dontStop()).start();
????????}
????}

????public?static?void?main(String[]?args)?throws?Throwable?{
????????StackOOM?stackOOM?=?new?StackOOM();
????????stackOOM.stackLeakByThread();
????}
}