JVM学习（三) 学习内存溢出错误的方式

了解内存溢出的方式

为什么要尝试异常，意义在于知道异常错误发生的原因，知道如何触发，则遇到问题时候也能掌握方向，而不是一昧蒙头寻找答案

提前参数要素： IDEA：-verbose:gc 用于打印gc情况

-Xmx：最大堆大小

-Xms：初始堆大小

-Xmn:年轻代大小

-Xss: 设置栈内存容量

-Xmx ：最大内存

-Xmn ：最小内存

-MaxPerMize ：最大方法区容量

具体堆设置

https://blog.csdn.net/zfgogo/article/details/81260172

java 堆溢出

前面提及了，java堆主要用于存储实例对象，造成异常的主要方式是：

不断创建对象实例，且保证GC Roots（**实际上是垃圾收集器所要收集的对象**）到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象，那么在对象数量达到最大堆容量限制之后则产生内存溢出异常

/** *VM Args : -Xms20m -Xmx20m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError（这句会在抛出异常错误时生成HeapDump） */ public class HeapOOM { static class OOmObject { } public static void main(String[] args) { ArrayList<OOmObject> list = new ArrayList<>(); while (true) { list.add((new OOmObject())); } } }

一、基于MAT分析HeapDump

https://cloud.tencent.com/developer/article/1379028

https://www.cnblogs.com/wyb628/p/8567610.html

Shallow Size

Shallow Size是对象本身占据的内存的大小，不包含其引用的对象。对于常规对象（非数组）的Shallow Size由其成员变量的数量和类型来定，而数组的ShallowSize由数组类型和数组长度来决定，它为数组元素大小的总和。

Retained Size

Retained Size=当前对象大小+当前对象可直接或间接引用到的对象的大小总和。(间接引用的含义：A->B->C,C就是间接引用) ，并且排除被GC Roots直接或者间接引用的对象

换句话说，Retained Size就是当前对象被GC后，从Heap上总共能释放掉的内存。

虚拟机栈和本地方法栈溢出

在当前默认 1.8虚拟机下（HotSpot）,本地方法栈与虚拟机栈并不区分开来

根据规范： 这里存在两种异常：

① 线程请求的栈深度超过虚拟机所允许的最大深度，则抛出 StackOverflowError

② 如果虚拟机在扩展栈时无法申请到足够的内存空间，则抛出 OutOfMemoryError

一、以最小栈内存108k为测试值（单线程）

//不能再小了，否则出现：The stack size specified is too small, Specify at least 108k

原理：通过不断进行递归方式不设置出口，来消耗栈内存，达到触发错误的效果

Tips：此处可以在方法内部定义足够多的本地变量或定义较少的栈内存，用于减少堆栈深度，从而使目标错误发生速度加快

/** * VM Args: -Xss128k */ public class JVMSingleThreadTest { private int stackLength = 1; public void stackLeak(){ stackLength++; stackLeak(); } public static void main(String[] args) { JVMSingleThreadTest oom = new JVMSingleThreadTest(); try{ oom.stackLeak(); }catch (Throwable e){ System.out.println("stalc length:"+oom.stackLength); throw e; } } }

二、以最小栈内存108k为测试值（多线程）

/** * VM Args: -Xss128k */ public class javaVMMutiError { public static void main(String[] args) { while (true){ Thread thread = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { new JVMSingleThreadTest().stackLeak(); } }); thread.start(); } } }

其实此处可以不限定参数，若你的计算机内存容量较大，可能需要一段时间才能导致内存溢出（这里不考虑32位计算机）

也可能先出现这种情况 Native memory allocation (malloc) failed to allocate 32744 bytes for ChunkPool::allocate

本段总结：

方法一我也尝试了添加足够本地变量，结果发现，还是无法出现，第二种方法达到的内存溢出错误

哪怕最后面堆栈深度为1，也不能出现内存溢出的问题。而方法2则能存在达到内存溢出的错误，尝试设置栈内存容量为200M或更高会使得出现错误的可能增加

证实：

①单线程下，无论是 栈帧 太大还是栈容量不够都只会触发爆栈错误（StackOverflowError）

②多线程下，尝试将栈内存设置越大，内存溢出就会越容易发生。

内容描述：

操作系统给予每个线程所分配的内存容量为A，A 减去最大堆容量（Xmx控制），减去方法区容量（MaxPerMize） ,程序计数器所需要的内存可以忽略，则剩余的就归属虚拟机栈与本地方法栈 总量一定的情况： 线程数 T = 总内容容量 /每个栈定义的容量大小 则出现一种，对栈深度与线程数量的平衡关系

栈操作描述：

栈结构应该知悉，先进后出，不断将方法压入，直到栈内存容量不足以分配，则出现爆栈问题（StackOverflowError）， 其实与上面线程分配类似，为方法压栈，需要占用一定栈内存，栈的深度则成为： 栈深度 S = 栈内存容量/压栈方法所占用内存情况