如果jvm内存溢出 如何分析原因?
当JVM发生内存溢出（OutOfMemoryError）时，为了准确分析其原因并找到有效的解决方案，可以按照以下步骤进行详细的故障排查：
1. 收集错误信息
首先，查看JVM抛出的OutOfMemoryError异常信息，它通常会包含具体的错误类型和一些上下文描述，例如：
Exceptioninthread"main"java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace
或
Exceptioninthread"main"java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceeded
这些信息有助于识别是堆空间溢出、元空间溢出、栈溢出还是其他类型的内存问题。
Java heap space是指Java虚拟机（JVM）中用于存储对象实例的内存区域（即堆）发生溢出。具体来说，当JVM试图为新创建的对象分配内存，而此时堆空间已经不足以容纳新的对象时，就会抛出java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space异常。这种内存溢出情况通常是由以下几个原因导致的：
对象创建过多：程序中不断创建大量对象，且这些对象的生命周期较长，导致堆空间逐渐被占满，无法为后续的对象分配内存。
对象过大：单个对象或者一系列对象的大小非常大，它们占据了大量的堆空间，即使对象数量不多，也可能快速耗尽堆内存。
内存泄漏：程序中存在未被正确释放的内存，即某些对象已经不再使用，但仍然有活跃的引用指向它们，使得垃圾收集器无法将其回收，长期累积导致堆空间耗尽。
堆空间设置过小：JVM启动时通过-Xms（最小堆大小）和-Xmx（最大堆大小）参数设置了堆的大小，如果这些值设置得过低，即使程序的内存需求正常，也可能会因堆容量限制而引发溢出。
GC效率低下或失效：如果垃圾收集器频繁执行但无法有效释放足够的内存，或者由于对象间复杂的引用关系导致GC无法回收某些不再需要的对象，也会造成堆空间不足。
数据结构设计不合理：如使用了不当的数据结构（如过度扩容的ArrayList或HashMap），导致在特定操作下内存消耗急剧增加。
当遇到Java heap space溢出时，需要通过分析堆转储、监控JVM内存使用情况、审查代码逻辑、调整JVM参数等方式，找出具体原因并采取相应的优化措施，如减少不必要的对象创建、合理设置对象大小、修复内存泄漏、增大堆大小、优化数据结构或选择更高效的垃圾收集器等。
GC overhead limit exceeded是一种特殊的java.lang.OutOfMemoryError，它并非表示堆空间完全耗尽，而是指JVM在进行垃圾收集（Garbage Collection, GC）时，花费了过多的时间进行内存清理工作，但回收的效果却不理想。具体来说，当满足以下条件时，JVM会抛出GC overhead limit exceeded异常：
GC时间占比过高：应用程序在一段较短的时间内（通常是一个或多个连续的GC周期），花费在垃圾收集上的时间超过了总运行时间的一定比例（默认通常是98%）。这意味着程序几乎停止了正常的业务处理，大部分时间都在进行垃圾回收。
回收效果不佳：尽管进行了大量的垃圾收集工作，但回收的内存相对于总堆空间的比例很小（默认通常是少于2%）。这意味着尽管GC努力尝试释放内存，但实际回收的内存量对缓解内存压力的作用微乎其微。
这种情况通常表明：
内存压力巨大：程序可能存在内存泄漏、一次性创建大量短期对象、对象生命周期管理不当等问题，导致堆内存迅速被填满，迫使垃圾收集器频繁且无效地工作。
GC算法不适应当前负载：使用的垃圾收集器或其参数设置可能不适合当前应用的内存使用模式，导致GC效率低下，无法高效地回收内存。
堆大小设置不合理：堆空间可能设置得过小，使得即使正常的内存使用也会导致频繁的GC操作，而且由于堆空间有限，每次GC能回收的内存比例可能较小。
当遇到GC overhead limit exceeded时，同样需要通过分析堆转储、监控JVM内存使用和GC行为、审查代码逻辑、调整JVM参数等方式进行问题排查和解决。可能的优化措施包括：
修复内存泄漏：找出并修复导致内存持续增长的问题，确保不再使用的对象能够被及时回收。
优化对象生命周期管理：减少不必要的对象创建，合理安排对象的创建和销毁时机，避免短时间内大量对象涌入堆空间。
调整堆大小：适当增加堆的最大大小（-Xmx参数），给予程序更多的内存空间以降低GC压力。
调整垃圾收集器或其参数：选择更适合应用特性的垃圾收集器（如CMS、G1、ZGC等），或调整相关参数以提高GC效率。
代码重构或数据结构优化：如果问题源于特定的代码段或数据结构设计，可能需要进行代码重构以减少内存消耗或优化数据结构以降低内存碎片化。
通过这些手段，旨在降低GC的负担，提高其回收效率，使程序能够稳定运行而不受内存管理问题的影响。
识别Java程序中发生的内存溢出（OutOfMemoryError）属于堆空间溢出、元空间溢出还是栈溢出，主要是依据JVM抛出的异常信息以及程序行为特征。以下是区分这三种不同溢出类型的指导：
堆空间溢出（Java heap space）
异常信息：
java
java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace
特征：
应用程序在创建新对象时触发。
常见于大量对象的持续创建、大对象的分配、内存泄漏等情况。
分析堆转储（Heap Dump）可以发现堆内存中存在大量对象或某些对象占用内存异常。
元空间溢出
异常信息：
java
java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace
特征：
发生在加载大量类或类的元数据占用空间过大时。
与类加载器活动密切相关，如动态生成大量类、类的元数据过大、类加载器泄露等。
可能伴随类加载相关的日志信息，如类加载器的数量、加载类的数量异常增长等。
栈溢出
异常信息：
java
java.lang.StackOverflowError
特征：
由程序中的深层递归调用、大对象或数组作为局部变量、线程栈大小设置过小等因素引起。
通常与特定的代码逻辑直接关联，如无限递归、递归深度过大、大量局部变量等。
不涉及堆或元空间的内存分配，而是线程栈空间的耗尽。
2. 获取堆转储（Heap Dump）
配置JVM启动参数启用堆转储功能，如-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError，这样在发生OOM时，JVM会自动生成一个堆转储文件。堆转储文件记录了内存溢出瞬间堆中的对象分布和引用关系，是分析内存问题的关键数据。
3. 分析堆转储
使用专业的堆转储分析工具，如Eclipse Memory Analyzer (MAT)、VisualVM、JProfiler等，打开生成的堆转储文件进行深入分析：
查找内存消耗大户：通过工具提供的报告（如MAT的Dominator Tree或Histogram视图），找出占用内存最多的对象类型及其实例数量，分析是否有不合理的大对象或者对象数量过多的情况。
检查是否存在内存泄漏：观察是否存在大量不再使用的对象（如已无任何引用指向它们）却仍然占据大量内存。这可能是由于程序中存在某些资源未被正确释放，导致这些对象无法被垃圾回收。
识别潜在的循环引用：如果发现有对象之间形成了复杂的引用关系，可能导致GC Roots无法到达部分应该被回收的对象，形成内存泄漏。
关注特定类加载器下的类：对于元空间溢出，应特别关注特定类加载器下加载的类数量是否异常增长，因为元空间主要存储类的元数据。
4. 监控与日志
结合应用程序运行时的JVM监控数据（如使用JMX、JConsole、VisualVM等）和系统日志，可以帮助理解内存溢出发生时的系统状态：
监控堆内存使用情况：观察堆内存使用趋势，是否持续增长直至达到上限，或者是否有突然的峰值。
监控GC行为：检查垃圾收集日志（通过-Xloggc:gc.log或-XX:+PrintGCDetails等参数开启），分析GC频率、耗时、晋升失败等情况，这些信息可能揭示内存碎片、大对象分配等问题。
审查应用日志：查找与内存溢出时间点相关的业务操作记录，定位可能触发问题的具体代码逻辑或用户操作。
5. 代码审查与问题定位
根据上述分析结果，结合代码审查：
检查可能导致内存泄漏的代码：如长时间持有大对象引用、集合类未清理、静态变量持有大量对象等。
审视可能导致栈溢出的代码：如递归调用过深、大对象局部变量、线程栈大小设置不当等。
评估并发与线程池设置：确认是否存在线程池大小设置不合理、任务堆积导致大量线程创建、线程本地变量占用过多内存等情况。
个人经验，如果上线代码出现此类问题，当对上线提交的代码进行回滚，并对代码进行审查。
6. 调整JVM参数
基于以上分析结果，针对性地调整JVM参数：
调整堆大小：使用-Xms和-Xmx设置初始堆大小和最大堆大小，确保应用程序有足够的内存，同时避免过度分配导致系统资源紧张。
优化元空间参数：针对元空间溢出，可以调整-XX:MetaspaceSize、-XX:MaxMetaspaceSize等参数，控制类元数据的大小。
调整栈大小：若栈溢出问题明显，可通过-Xss设置每个线程的栈大小。
启用内存压缩、分代收集等策略：根据具体情况选择合适的垃圾收集器和收集策略，如使用G1、ZGC等，并调整相关参数以优化内存管理。
