工作中最常见的6种OOM问题
前言
最近我写的几篇线上问题相关的文章:《糟糕,CPU100%了》《如何防止被恶意刷接口》《我调用第三方接口遇到的13大坑》发表之后,在全网广受好评。
今天接着线上问题这个话题,跟大家一起聊聊线上服务出现OOM问题的6种场景,希望对你会有所帮助。

1 堆内存OOM
堆内存OOM是最常见的OOM了。
出现堆内存OOM问题的异常信息如下:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
此OOM是由于JVM中heap的最大值,已经不能满足需求了。
举个例子:
public class HeapOOMTest {
public static void main(String[] args) {
List<HeapOOMTest> list = Lists.newArrayList();
while (true) {
list.add(new HeapOOMTest());
}
}
}
这里创建了一个list集合,在一个死循环中不停往里面添加对象。
执行结果:

出现了java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space的堆内存溢出。
很多时候,excel一次导出大量的数据,获取在程序中一次性查询的数据太多,都可能会出现这种OOM问题。
我们在日常工作中一定要避免这种情况。
2 栈内存OOM
有时候,我们的业务系统创建了太多的线程,可能会导致栈内存OOM。
出现堆内存OOM问题的异常信息如下:
java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
给大家举个例子:
public class StackOOMTest {
public static void main(String[] args) {
while (true) {
new Thread().start();
}
}
}
使用一个死循环不停创建线程,导致系统产生了大量的线程。
执行结果:

如果实际工作中,出现这个问题,一般是由于创建的线程太多,或者设置的单个线程占用内存空间太大导致的。
建议在日常工作中,多用线程池,少自己创建线程,防止出现这个OOM。
3 栈内存溢出
我们在业务代码中可能会经常写一些递归调用,如果递归的深度超过了JVM允许的最大深度,可能会出现栈内存溢出问题。
出现栈内存溢出问题的异常信息如下:
java.lang.StackOverflowError
例如:
public class StackFlowTest {
public static void main(String[] args) {
doSamething();
}
private static void doSamething() {
doSamething();
}
}
执行结果:

出现了java.lang.StackOverflowError栈溢出的错误。
我们在写递归代码时,一定要考虑递归深度。即使是使用parentId一层层往上找的逻辑,也最好加一个参数控制递归深度。防止因为数据问题导致无限递归的情况,比如:id和parentId的值相等。
4 直接内存OOM
直接内存不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是《Java虚拟机规范》中定义的内存区域。
它来源于NIO,通过存在堆中的DirectByteBuffer操作Native内存,是属于堆外内存,可以直接向系统申请的内存空间。
出现直接内存OOM问题时异常信息如下:
java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
例如下面这样的:
public class DirectOOMTest {
private static final int BUFFER = 1024 * 1024 * 20;
public static void main(String[] args) {
ArrayList<ByteBuffer> list = new ArrayList<>();
int count = 0;
try {
while (true) {
// 使用直接内存
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(BUFFER);
list.add(byteBuffer);
count++;
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
} finally {
System.out.println(count);
}
}
}
执行结果:

会看到报出来java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory直接内存空间不足的异常。
5 GC OOM
GC OOM是由于JVM在GC时,对象过多,导致内存溢出,建议调整GC的策略。
出现GC OOM问题时异常信息如下:
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
为了方便测试,我先将idea中的最大和最小堆大小都设置成10M:
-Xmx10m -Xms10m
例如下面这个例子:
public class GCOverheadOOM {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
executor.execute(() -> {
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
}
});
}
}
}
执行结果:

出现这个问题是由于JVM在GC的时候,对象太多,就会报这个错误。
我们需要改变GC的策略。
在老代80%时就是开始GC,并且将-XX:SurvivorRatio(-XX:SurvivorRatio=8)和-XX:NewRatio(-XX:NewRatio=4)设置的更合理。
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6 元空间OOM
JDK8之后使用Metaspace来代替永久代,Metaspace是方法区在HotSpot中的实现。
Metaspace不在虚拟机内存中,而是使用本地内存也就是在JDK8中的ClassMetadata,被存储在叫做Metaspace的native memory。
出现元空间OOM问题时异常信息如下:
java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace
为了方便测试,我修改一下idea中的JVM参数,增加下面的配置:
-XX:MetaspaceSize=10m -XX:MaxMetaspaceSize=10m
指定了元空间和最大元空间都是10M。
接下来,看看下面这个例子:
public class MetaspaceOOMTest {
static class OOM {
}
public static void main(String[] args) {
int i = 0;
try {
while (true) {
i++;
Enhancer enhancer = new Enhancer();
enhancer.setSuperclass(OOM.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);
}
});
enhancer.create();
}
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
执行结果:

程序最后会报java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace的元空间OOM。
这个问题一般是由于加载到内存中的类太多,或者类的体积太大导致的。
好了,今天的内容先分享到这里,下一篇文章重点给大家讲讲,如何用工具定位OOM问题,敬请期待。
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