理解 OutOfMemoryError 异常

OutOfMemoryError 异常应该可以算得上是一个非常棘手的问题。JAVA 的程序员不用像苦逼的 C 语言程序员手动地管理内存，JVM 帮助他们分配内存，释放内存。但是当遇到内存相关的问题，就比如 OutOfMemoryError，如何去排查并且解决就变成一个非常令人头疼的问题。在 JAVA 中，所有的对象都存储在堆中，通常如果 JVM 无法再分配新的内存，内存耗尽，并且垃圾回收器无法及时回收内存，就会抛出 OutOfMemoryError。

我之前在做一个工具，需要读取大量的文件，比如 word 或者 excel，而我给机器分配的最大的内存只有 2G。所以，很多人的机器往往会因为 OutOfMemoryError 异常导致程序中止运行。后来我发现一个现象，OutOfMemoryError 可以通过 Error 或者 Throwable 去捕获，OutOfMemoryError 类继承关系如下：

java.lang.Object
    java.lang.Throwable
        java.lang.Error
            java.lang.VirtualMachineError
                java.lang.OutOfMemoryError

因此 OutOfMemoryError 是一个 Error 而不是一个 Exception，并且据我观察，OutOfMemoryError 无法被 throw 到上一层函数中。

private void OutOfMemoryErrorTest() {
    try {
        // do something might lead to OutOfMemoryError error
    } catch (Error e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

发生 OutOfMemoryError 的原因

越早找出 OutOfMemoryError 的原因就越利于我们解决问题。到底是因为 JAVA 的堆满了还是因为原生堆就满了呢？为了找到其原因，我们可以通过异常的细节信息来获得提示。

Exception in thread thread_name: java.lang.OutOfMemoryErrorError: Java heap space

这是一个非常常见的情况，大多数 OutOfMemoryError 的异常都是因为这个原因导致的。这个细节信息表示在 JAVA 堆中无法再分配对象。这个错误并不代表你的程序一定发生了内存泄漏。可能很简单这就是一个配置的问题，可能默认的堆内存（JVM 设置的内存）无法满足应用的需求。

另外，也有可能是在一些长时间运行的程序中，可能是一直保持着对某些对象的引用（实际上这些对象已经不需要了），这会阻止垃圾回收器收集内存从而无法分配新的内存空间。这就等同于是一个内存泄漏。

另外一个潜在的原因可能是对于 finalize 方法的过度使用。如果某个类具有 finalize 方法，那么属于这种类的对象在垃圾回收时就不会回收空间。而是在垃圾回收之后，对象会在一个队列中等待析构，这通常会发生的迟一些。在 Oracle Sum 公司的实现中，finalizer 是通过一个为 finalization 队列提供服务的守护线程来执行。如果 finalizer 线程的速度没有办法跟上 finalization 队列速度的时候，那么 JAVA 堆就会填满接着就会抛出 OutOfMemoryError 异常。

Exception in thread thread_name: java.lang.OutOfMemoryErrorError: GC Overhead limit exceeded

这是另外一个常见的异常信息，这个信息一般表示 JAVA 程序运行很缓慢并且垃圾回收器一直在运行。在垃圾回收之后，如果 JAVA 进程花费超过 98% 的时间来做垃圾回收，如果在连续的 5次垃圾回收中恢复少于 2% 的堆内存，就会抛出 OutOfMemoryError 异常。一般这种情况下是因为生成大量的数据占用 JAVA 堆内存从而没有办法分配新的内存。通俗的来讲，垃圾回收器回收的速度还没有办法跟上内存分配的速度。这就好比有户人家家里是有点财产，但财产是有限的，虽然能定时收回来一些，但是禁不住家里有个败家子，所以迟早有一天会破产（OutOfMemoryError）。

不过对于 GC Overhead limit exceeded 可以通过命令行标志 -XX:-UseGCOverheadLimit 来进行关闭，虽然最终还是可能还是会抛出 OutOfMemoryError 异常。

Exception in thread thread_name: java.lang.OutOfMemoryErrorError: Requested array size exceeds VM limit

这个异常信息表示应用程序尝试给数组分配一个大于堆大小的数组。比如，如果程序尝试分配一个 512 MB 大小的数组，但是堆大小最大只有 256MB，那么 OutOfMemoryError 异常则会被抛出。导致这种异常信息的原因一般要么就是配置的问题（堆内存太小），要么就是程序的 BUG，尝试分配太大的数组。

Exception in thread thread_name: java.lang.OutOfMemoryErrorError: Metaspace

Java 类 metadata（Java 类虚拟机内部的表示） 使用原生内存（这里指的是 metaspace）来进行分配。如果用于 metadata 的 metaspace 耗尽了，那么具有这个异常信息的 OutOfMemoryError 异常就会被抛出。Metaspace 的总数受限于参数 MaxMetaSpaceSize，这个可以通过命令行来进行设置。当分配给 metadata 原生的内存总数超过了 MaxMetaSpaceSize，那么带有这个异常信息的 OutOfMemoryError 异常就会被抛出。MetaSpace 和 JAVA 堆从同样的地址空间进行分配。减少 JAVA 堆的大小就会增加 MetaSpace 的空间。

Exception in thread thread_name: java.lang.OutOfMemoryErrorError: request size bytes for reason. Out of swap space?

这个异常信息看起来是一个 OutOfMemoryError 异常。然而，当原生堆无法分配内存或者原生堆可能接近耗尽的时候，Java HotSpot VM 代码就会报这个异常。通常这个异常信息的原因是源代码模块报告分配失败，尽管有时候的确是这个原因。当这个错误消息被抛出时，VM 会调用致命错误处理机制（即它会生成一个致命的错误日志文件，其中包含有关崩溃时线程，进程和系统的有用信息）。 在本地堆耗尽的情况下，日志中的堆内存和内存映射信息可能很有用。如果抛出 OutOfMemoryErrorError 异常，则可能需要在操作系统上使用故障排除实用程序来进一步诊断问题。

Exception in thread thread_name: java.lang.OutOfMemoryError: Compressed class space

在 64 位平台上，指向 metadata 类的指针可以用32位偏移量（使用 UseCompressedOops）表示。这由命令行标志 UseCompressedClassPointers（默认为on）控制。如果使用 UseCompressedClassPointers，则metadata 类的可用空间量将固定为 CompressedClassSpaceSize。如果 UseCompressedClassPointers 所需的空间超过 CompressedClassSpaceSize，则会抛出一个包含详细 Compressed 类空间的java.lang.OutOfMemoryError。 增加CompressedClassSpaceSize 可以关闭 UseCompressedClassPointers。CompressedClassSpaceSize 的可接受大小存在界限。例如 -XX：CompressedClassSpaceSize=4g，超过可接受的范围将导致如下消息:

CompressedClassSpaceSizeof4294967296isinvalid;must be between1048576and3221225472.

注意：有多种类型的元数据类- klass metadata 和其他 metadata。只有 klass metadata 存储在由 CompressedClassSpaceSize 限定的空间中。其他 metadata 存储在 Metaspace 中。

Exception in thread threadname: java.lang.OutOfMemoryError: reason stacktracewithnative_method

如果异常信息是这个，并且打印了堆栈跟踪，其中第一帧是本机方法，则表明本机方法遇到了分配故障。 这与之前的消息之间的区别在于分配失败是在 Java 本地接口（JNI）或本机方法中检测到的，而不是在JVM代码中检测到的。如果抛出此类 OutOfMemoryError 异常，则可能需要使用操作系统的本机实用程序来进一步诊断问题。

解决办法

以上说到了多种 OutOfMemoryError 异常的情况以及其可能的原因，那么应该如何解决 OutOfMemoryError 异常呢？发生这种异常的原因其实是多种多样的，有的时候可能是程序的 BUG，导致了内存泄漏。有的时候可能就是设置问题，内存设置太小，只要设置大一点就可以了。有的时候也不一定就是内存泄漏，可能就是程序分配的内存无法处理，这时候就需要你想办法来进行优化，避免内存的消耗，或者准确的来说尽量避免一次性分配太多的内存，从而导致内存分配失败。以下，就我自己的一些经验，谈谈一些解决办法。

最简单，最粗暴的方法就是直接调整 JVM 的堆大小。通过 -Xmx 参数可以设置 JAVA 堆最大内存，一般来说如果你一开始分配的内存过小，则可以通过这样的设置来避免。参数的设置应该根据程序的运行情况和机器的实际内存决定的，一般来说 JVM 的堆大小不应该超过机器内存的一半。通过调整参数设置或许可以解决一时的问题，但是往往只是推迟了 OutOfMemoryError 发生的时间，但是找到程序的关键问题，查出内存消耗的关键点才是根本之道。

另外一种常见的避免异常的方法就是记得关闭输入流。经常有人打开文件的时候，忘记最后关闭输入流，倘若发生了异常，就会导致输入流没有关闭。常见的做法就是在 finally 关闭输入流，因为在 finally 中最后都会执行这一步骤。在 JAVA7 就可以通过 try-with-resources 实现资源的自动关闭：

try (FileInputStream input = new FileInputStream("file.txt")) {
    // operate the data
}

字符串和 List 是 JAVA 中经常使用的数据类型。其实 JAVA 内置已经做了很多针对于 String 的优化，个人可以做的优化其实已经微乎其微了。开发者可以做的是就是检查程序字符串的分配，是否进行了一些没有必要的字符串操作，反正就是能省一点是一点。另外就是对于动态数组类型的数据，尽量可以使用 ArrayList。ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，而LinkedList是基于链表的数据结构。一般来说，对于数据的操作，对于数据的查询 ArrayList 的效率更高，但是如果是删除或者插入，那么 LinkedList 的效率就更胜一筹了。ArrayList 的空间浪费主要体现在在 list 列表的结尾预留一定的容量空间，而 LinkedList 的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗相当的空间。因为 ArrayList 的实现是基于动态数组，ArrayList 在动态拓展大小的时候都是以 1.5 倍的比率增加的，这样导致当 ArrayList 已经很大的时候，其动态拓展时需要分配更多的空间。另外一小点就是通过 trimSize 可以减少 ArrayList 占用的空间，但是确保之后不会再添加新的元素就可以了。

另外一种常见的情况就是读取文件，比如 txt 文件以及 excel 或者 word 文件。我开发的程序就是需要读取大量的文件，而 OutOfMemoryError 往往就是因为文件读取导致的。通过 Scanner 读取 txt 文件可以通过分隔符控制一次读取的文本量的大小（useDelimiter），从而避免一次读取大量的文本。对于 word 和 excel 的读取，POI 可以说得上是最优秀的方案，之前我写过一篇文章POI 读取文件的最佳实践，这篇文章总结了使用 POI 读取 word 和 excel 文件遇到的一些坑，我觉得可以算得上是国内网上比较好关于这方面的文章。老版本的 word 或者 excel 是二进制数据，而之后的版本本质上其实就是压缩文件。如果你将 docx 文件使用压缩文件打开，可以观察其内部组成。所以，虽然 word 或者 excel 文件的大小可能不是很夸张，但是在读取器内存的时候，往往需要消耗大量的内存。对于 excel 文件的读取，可以采取流式的方式去读去，将特别大的文件拆分成临时的小文件再进行读取，从而避免内存溢出。网上就有一个优秀的第三方库 excel-streaming-reader。另外一个做的优化就是，对于可以使用 File 对象的场景下，我是去使用 File 对象去读取文件而不是使用 InputStream 去读取，因为使用 InputStream 需要把它全部加载到内存中，所以这样是非常占用内存的。

还有一点就是开发思维上的一些注意事项，避免长时间的对同一变量进行操作，比如一直操作数组，不断添加新的元素，这样的确很容易造成 OutOfMemoryError 异常。可以分批进行操作，从而避免无限制的扩大内存，最终导致内存耗尽。

总而言之，导致内存溢出的原因可能各种各样，可能不是某单单一个原因导致的，其表现可能也不是稳定的。这也就是 OutOfMemoryError 为什么排查起来比较困难，也比较难解决。有时候可能也需要借助于性能分析工具，比如 dump 内存日志或者使用 jdk 自带的 jvm 性能分析工具 jConsole 分析内存的使用情况排查问题。

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