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OOM Error

时间:2024-03-29 19:02:52浏览次数:24  
标签:lang java OOM GC 内存 Error OutOfMemoryError main

Java内存溢出OOM

文章目录

经典错误

JVM中常见的两个错误

StackoverFlowError :栈溢出(递归调用,方法超过栈深度)

OutofMemoryError: java heap space:堆溢出(堆内存空间不够,即无法在进行垃圾回收,对象还在继续生成)

除此之外,还有以下的错误

java.lang.StackOverflowError
java.lang.OutOfMemoryError:java heap space
java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeeded(当系统98%的时间都用来GC,并且回收不到2%内存)
java.lang.OutOfMemoryError:Direct buffer memory(直接内存溢出,在nio中,会操作直接内存,当内存不够,则会出现此异常)
java.lang.OutOfMemoryError:unable to create new native thread(linux系统下,创建线程是有限制的,超过了线程数限制.则会内存溢出)
java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace (元空间是使用的直接内存,当元空间内存不够,则会出现这个错误)

架构

OutOfMemoryError和StackOverflowError是属于Error,不是Exception
pFoqbOf.md.png

StackoverFlowError

堆栈溢出,我们有最简单的一个递归调用,就会造成堆栈溢出,也就是深度的方法调用

栈一般是512K,不断的深度调用,直到栈被撑破

public class StackOverflowErrorDemo {

    public static void main(String[] args) {
        stackOverflowError();
    }
    /**
     * 栈一般是512K,不断的深度调用,直到栈被撑破
     * Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError
     */
    private static void stackOverflowError() {
        stackOverflowError();
    }
}

运行结果

Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError
    at com.moxi.interview.study.oom.StackOverflowErrorDemo.stackOverflowError(StackOverflowErrorDemo.java:17)
OutOfMemoryError

java heap space
创建了很多对象,导致堆空间不够存储

/**
 * Java堆内存不足
 */
public class JavaHeapSpaceDemo {
    public static void main(String[] args) {

        // 堆空间的大小 -Xms10m -Xmx10m
        // 创建一个 80M的字节数组
        byte [] bytes = new byte[80 * 1024 * 1024];
    }
}

我们创建一个80M的数组,会直接出现Java heap space

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
GC overhead limit exceeded

GC回收时间过长时会抛出OutOfMemoryError,过长的定义是,超过了98%的时间用来做GC,并且回收了不到2%的堆内存

连续多次GC都只回收了不到2%的极端情况下,才会抛出。假设不抛出GC overhead limit 错误会造成什么情况呢?

那就是GC清理的这点内存很快会再次被填满,迫使GC再次执行,这样就形成了恶性循环,CPU的使用率一直都是100%,而GC却没有任何成果。
pFoqvkQ.md.png

代码演示:

为了更快的达到效果,我们首先需要设置JVM启动参数

-Xms10m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails -XX:MaxDirectMemorySize=5m

这个异常出现的步骤就是,我们不断的像list中插入String对象,直到启动GC回收

/**
 * GC 回收超时
 * JVM参数配置: -Xms10m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails -XX:MaxDirectMemorySize=5m
 */
public class GCOverheadLimitDemo {
    public static void main(String[] args) {
        int i = 0;
        List<String> list = new ArrayList<>();
        try {
            while(true) {
                list.add(String.valueOf(++i).intern());
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("***************i:" + i);
            e.printStackTrace();
            throw e;
        } finally {

        }

    }
}

运行结果

[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(2560K)] [ParOldGen: 7106K->7106K(7168K)] 9154K->9154K(9728K), [Metaspace: 3504K->3504K(1056768K)], 0.0311093 secs] [Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.03 secs] 
[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->0K(2560K)] [ParOldGen: 7136K->667K(7168K)] 9184K->667K(9728K), [Metaspace: 3540K->3540K(1056768K)], 0.0058093 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 
Heap
 PSYoungGen      total 2560K, used 114K [0x00000000ffd00000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
  eden space 2048K, 5% used [0x00000000ffd00000,0x00000000ffd1c878,0x00000000fff00000)
  from space 512K, 0% used [0x00000000fff80000,0x00000000fff80000,0x0000000100000000)
  to   space 512K, 0% used [0x00000000fff00000,0x00000000fff00000,0x00000000fff80000)
 ParOldGen       total 7168K, used 667K [0x00000000ff600000, 0x00000000ffd00000, 0x00000000ffd00000)
  object space 7168K, 9% used [0x00000000ff600000,0x00000000ff6a6ff8,0x00000000ffd00000)
 Metaspace       used 3605K, capacity 4540K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 399K, capacity 428K, committed 512K, reserved 1048576K


Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
    at java.lang.Integer.toString(Integer.java:403)
    at java.lang.String.valueOf(String.java:3099)
    at com.moxi.interview.study.oom.GCOverheadLimitDemo.main(GCOverheadLimitDemo.java:18)

我们能够看到 多次Full GC,并没有清理出空间,在多次执行GC操作后,就抛出异常 GC overhead limit

Direct buffer memory

Netty + NIO:这是由于NIO引起的

写NIO程序的时候经常会使用ByteBuffer来读取或写入数据,这是一种基于通道(Channel) 与 缓冲区(Buffer)的I/O方式,它可以使用Native 函数库直接分配堆外内存,然后通过一个存储在Java堆里面的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能,因为避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据。

ByteBuffer.allocate(capability):第一种方式是分配JVM堆内存,属于GC管辖范围,由于需要拷贝所以速度相对较慢

ByteBuffer.allocteDirect(capability):第二种方式是分配OS本地内存,不属于GC管辖范围,由于不需要内存的拷贝,所以速度相对较快

但如果不断分配本地内存,堆内存很少使用,那么JVM就不需要执行GC,DirectByteBuffer对象就不会被回收,这时候堆内存充足,但本地内存可能已经使用光了,再次尝试分配本地内存就会出现OutOfMemoryError,那么程序就奔溃了。

一句话说:本地内存不足,但是堆内存充足的时候,就会出现这个问题

我们使用 -XX:MaxDirectMemorySize=5m 配置能使用的堆外物理内存为5M

-Xms10m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails -XX:MaxDirectMemorySize=5m

然后我们申请一个6M的空间

// 只设置了5M的物理内存使用,但是却分配 6M的空间
ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocateDirect(6 * 1024 * 1024);

这个时候,运行就会出现问题了

配置的maxDirectMemory:5.0MB
[GC (System.gc()) [PSYoungGen: 2030K->488K(2560K)] 2030K->796K(9728K), 0.0008326 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
[Full GC (System.gc()) [PSYoungGen: 488K->0K(2560K)] [ParOldGen: 308K->712K(7168K)] 796K->712K(9728K), [Metaspace: 3512K->3512K(1056768K)], 0.0052052 secs] [Times: user=0.09 sys=0.00, real=0.00 secs] 
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
    at java.nio.Bits.reserveMemory(Bits.java:693)
    at java.nio.DirectByteBuffer.<init>(DirectByteBuffer.java:123)
    at java.nio.ByteBuffer.allocateDirect(ByteBuffer.java:311)
    at com.moxi.interview.study.oom.DIrectBufferMemoryDemo.main(DIrectBufferMemoryDemo.java:19)

unable to create new native thread
不能够创建更多的新的线程了,也就是说创建线程的上限达到了

在高并发场景的时候,会应用到

高并发请求服务器时,经常会出现如下异常java.lang.OutOfMemoryError:unable to create new native thread,准确说该native thread异常与对应的平台有关

导致原因:

  1. 应用创建了太多线程,一个应用进程创建多个线程,超过系统承载极限

  2. 服务器并不允许你的应用程序创建这么多线程,linux系统默认运行单个进程可以创建的线程为1024个,如果应用创建超过这个数量,就会报 java.lang.OutOfMemoryError:unable to create new native thread
    解决方法:

  3. 想办法降低你应用程序创建线程的数量,分析应用是否真的需要创建这么多线程,如果不是,改代码将线程数降到最低

  4. 对于有的应用,确实需要创建很多线程,远超过linux系统默认1024个线程限制,可以通过修改linux服务器配置,扩大linux默认限制

public class UnableCreateNewThreadDemo {
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; ; i++) {
            System.out.println("************** i = " + i);
            new Thread(() -> {
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(Integer.MAX_VALUE);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

这个时候,就会出现下列的错误,线程数大概在 900多个

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: unable to cerate new native thread

如何查看线程数

ulimit -u
元空间是什么

元空间就是我们的方法区,存放的是类模板,类信息,常量池等

Metaspace是方法区HotSpot中的实现,它与持久代最大的区别在于:Metaspace并不在虚拟内存中,而是使用本地内存,也即在java8中,class metadata(the virtual machines internal presentation of Java class),被存储在叫做Matespace的native memory

永久代(java8后背元空间Metaspace取代了)存放了以下信息:

  1. 虚拟机加载的类信息
  2. 常量池
  3. 静态变量
  4. 即时编译后的代码
    模拟Metaspace空间溢出,我们不断生成类 往元空间里灌输,类占据的空间总会超过Metaspace指定的空间大小

代码
在模拟异常生成时候,因为初始化的元空间为20M,因此我们使用JVM参数调整元空间的大小,为了更好的效果

-XX:MetaspaceSize=8m -XX:MaxMetaspaceSize=8m

代码如下:

public class MetaspaceOutOfMemoryDemo {

    // 静态类
    static class OOMTest {

    }

    public static void main(final String[] args) {
        // 模拟计数多少次以后发生异常
        int i =0;
        try {
            while (true) {
                i++;
                // 使用Spring的动态字节码技术
                Enhancer enhancer = new Enhancer();
                enhancer.setSuperclass(OOMTest.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);
                    }
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("发生异常的次数:" + i);
            e.printStackTrace();
        } finally {

        }

    }
}

会出现以下错误:

发生异常的次数: 201
java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace

标签:lang,java,OOM,GC,内存,Error,OutOfMemoryError,main
From: https://blog.csdn.net/m0_58617940/article/details/137150214

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