当java程序出现oom如何解决，什么场景下会出现oom

Posted 2022-05-16 一夜入秋

OOM

oom就是我们常说的内存溢出，它是指需要的内存空间大于系统分配的内存空间，oomp的后果就是会使项目crash。

1、Java heap space

当堆内存（Heap Space）没有足够的空间存放新创建的对象时，这会就会抛出java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误（可以根据实际中生产经验，可以把程序中的日志的OutOfMemoryError关键字设置为告警，当告警了就可以方便立即处理）。
出现的原因分析：
Java heap space错误产生的常见原因可以分为以下几方面：

1. 请求创建一个超大的对象，通常是一个大的数据组；
2. 超出预期的访问量或数据量，通常是上游的系统请求流量飙升，常见于各类的促销或秒杀活动，可以结合业务流量的指标来排查是否有尖状的峰值；
3. 过渡使用终结器（Finalizer），该对象没有立即被GC；
4. 内存的泄漏（Memory Leak），大量对象引用没有释放，JVM无法对其自动回收，常见于使用了File等资源没有回收。

解决的方案：
针对大部分情况，通常可以通过-Xmx 参数稍微调高点JVM堆内存空间就可以了，如果还是没解决的话，就可以尝试下面的情况来处理：

1. 如果是超大对象的话，可以检查其合理性，比如是否一次性查询了数据库全部内容，而没有做内容的数量限制；
2. 如果是业务的峰值压力，可以考虑添几件机器资源，或者限制流量；
3. 如果是内存泄漏的话，需要找到持有的对象，修改代码设计，比如关闭没有释放的连接。

   2、GC overhead limit exceeded

   当Java进程花费8%以上的时间执行GC，但只恢复了不到2%的内存，且该动作连续重复了5次，就会抛出java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded错误。简单地说，就是应用程序已经基本耗尽了所有可用内存，GC也无法回收。
   这类的问题原因和解决方法和上面Java heap space的差不多，可以参考上面的步骤试试。

   3、Permgen space

   该错误表示永久代（Permanent Generation）已用满，通常是因为加载的class数目太多或体积太大。
   出现的原因分析：
   永久代存储对象主要包括以下几类：

4. 加载/缓存到内存中的 class 定义，包括类的名称，字段，方法和字节码；
5. 常量池；
6. 对象数组/类型数组所关联的 class；
7. JIT 编译器优化后的 class 信息。

PermGen的使用量与加载到内存的class的数量/大小正相关。
解决的方案：
根据 Permgen space 报错的时机，可以采用不同的解决方案，如下所示：

1. 程序启动报错，修改 -XX:MaxPermSize 启动参数，调大永久代空间。
2. 应用重新部署时报错，很可能是没有应用没有重启，导致加载了多份 class 信息，只需重启 JVM 即可解决。
3. 运行时报错，应用程序可能会动态创建大量 class，而这些 class 的生命周期很短暂，但是 JVM 默认不会卸载class，可以设置 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled 和 -XX:+UseConcMarkSweepGC这两个参数允许 JVM 卸载class。

如果上述方法无法解决，可以通过 jmap 命令 dump 内存对象 jmap-dump:format=b,file=dump.hprof ，然后利用 Eclipse MAT https://www.eclipse.org/mat 功能逐一分析开销最大的 classloader 和重复 class。

4、Metaspace

JDK1.8使用Metaspace替换了永久代（Permanent Generation），该错误表示Metaspace已被用满，通常是因为加载的class数目太多或体积太大。
此类问题的原因与解决方法跟Permgenspace非常类似，可以参考上文。需要特别注意的是调整Metaspace空间大小的启动参数为-XX:MaxMetaspaceSize。

5、Unable to create new native thread

每个Java线程都需要占用一定的内存空间，当JVM向底层操作系统请求创建一个新的native线程时，如果没有足够的资源分配就会报此类错误。
出现的原因分析：
JVM向OS请求创建native线程失败，就会抛出Unableto createnewnativethread，常见的原因包括以下几类：

1. 线程数超过操作系统最大线程数 ulimit 限制；
2. 线程数超过 kernel.pid_max（只能重启）；
3. native 内存不足；

该问题发生的常见过程主要包括以下几步：

1. JVM内部的应用程序请求创建一个新的Java线程；
2. JVM native方法代理了该次请求，并向操作系统请求创建一个native线程；
3. 操作系统尝试创建一个新的native线程，并为其分配内存；
4. 如果操作系统的虚拟内存已耗尽，或是受到32位进程的地址空间限制，操作系统就会拒绝本次native内存分配；
   5、JVM将抛出java.lang.OutOfMemoryError:Unableto createnewnativethread错误。

6、Out of swap space

该错误表示所有可用的虚拟内存已被耗尽。虚拟内存（Virtual Memory）由物理内存（Physical Memory）和交换空间（Swap Space）两部分组成。当运行时程序请求的虚拟内存溢出时就会报 Outof swap space? 错误。
出现的原因分析：
该错误出现的常见原因包括以下几类：

1. 地址空间不足；
2. 物理内存已耗光；
3. 应用程序的本地内存泄漏（native leak），例如不断申请本地内存，却不释放。
4. 执行jmap-histo:live命令，强制执行Full GC；如果几次执行后内存明显下降，则基本确认为Direct ByteBuffer问题。

解决的方案：
根据错误原因可以采取如下解决方案：

1. 升级地址空间为 64 bit；
2. 使用 Arthas 检查是否为 Inflater/Deflater 解压缩问题，如果是，则显式调用 end 方法。
3. Direct ByteBuffer 问题可以通过启动参数 -XX:MaxDirectMemorySize 调低阈值。
4. 升级服务器配置/隔离部署，避免争用。

7、Kill process or sacrifice child

有一种内核作业（Kernel Job）名为Out of Memory Killer，它会在可用内存极低的情况下“杀死”（kill）某些进程。OOM Killer会对所有进程进行打分，然后将评分较低的进程“杀死”，具体的评分规则可以参考Surviving the Linux OOM Killer。
不同于其他的 OOM 错误， Killprocessorsacrifice child 错误不是由 JVM 层面触发的，而是由操作系统层面触发的。
出现的原因分析：
默认情况下，Linux 内核允许进程申请的内存总量大于系统可用内存，通过这种“错峰复用”的方式可以更有效的利用系统资源。
然而，这种方式也会无可避免地带来一定的“超卖”风险。例如某些进程持续占用系统内存，然后导致其他进程没有可用内存。此时，系统将自动激活 OOM Killer，寻找评分低的进程，并将其“杀死”，释放内存资源。
解决的方案：

1. 升级服务器配置/隔离部署，避免争用。
2. OOM Killer 调优。

8、Requested array size exceeds VM limit

JVM 限制了数组的最大长度，该错误表示程序请求创建的数组超过最大长度限制。
JVM 在为数组分配内存前，会检查要分配的数据结构在系统中是否可寻址，通常为 Integer.MAX_VALUE-2。
此类问题比较罕见，通常需要检查代码，确认业务是否需要创建如此大的数组，是否可以拆分为多个块，分批执行。

9、Direct buffer memory

Java允许应用程序通过Direct ByteBuffer直接访问堆外内存，许多高性能程序通过Direct ByteBuffer结合内存映射文件（Memory Mapped File）实现高速IO。
出现的原因分析：
Direct ByteBuffer的默认大小为64MB，一旦使用超出限制，就会抛出Directbuffer memory错误。
解决的方案：

1. Java只能通过ByteBuffer.allocateDirect方法使用Direct ByteBuffer，因此，可以通过Arthas等在线诊断工具拦截该方法进行排查。
2. 检查是否直接或间接使用了 NIO，如 netty，jetty 等。
3. 通过启动参数 -XX:MaxDirectMemorySize 调整 Direct ByteBuffer 的上限值。
4. 检查 JVM 参数是否有 -XX:+DisableExplicitGC 选项，如果有就去掉，因为该参数会使 System.gc() 失效。
5. 检查堆外内存使用代码，确认是否存在内存泄漏；或者通过反射调用 sun.misc.Cleaner 的 clean() 方法来主动释放被 Direct ByteBuffer 持有的内存空间。
6. 内存容量确实不足，升级配置。