持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第2天
Java 的垃圾收集器已经非常成熟了。有了自动垃圾收集器，绝大多数情况下我们写程序时可以专注于业务逻辑，无需过多考虑对象的分配和释放，一般也不会出现 OOM。但，内存空间始终是有限的，Java 的几大内存区域始终都有 OOM 的可能。
相应地，Java 程序的常见 OOM 类型，可以分为堆内存的 OOM、栈 OOM、元空间 OOM、直接内存 OOM 等。几乎每一种 OOM 都可以使用几行代码模拟，市面上也有很多资料在堆、元空间、直接内存中分配超大对象或是无限分配对象，尝试创建无限个线程或是进行方法无限递归调用来模拟。
但值得注意的是，我们的业务代码并不会这么干。所以今天，我会从内存分配意识的角度通过一些案例，展示业务代码中可能导致 OOM 的一些坑。这些坑，或是因为我们意识不到对象的分配，或是因为不合理的资源使用，或是没有控制缓存的数据量等。
我们已经看到了两种 OOM 的情况，一是因为使用无界队列导致的堆 OOM，二是因为使用没有最大线程数量限制的线程池导致无限创建线程的 OOM。接下来，我们再一起看看，在写业务代码的过程中，还有哪些意识上的疏忽可能会导致 OOM。
太多份相同的对象导致 OOM
我要分享的第一个案例是这样的。有一个项目在内存中缓存了全量用户数据，在搜索用户时可以直接从缓存中返回用户信息。现在为了改善用户体验，需要实现输入部分用户名自动在下拉框提示补全用户名的功能（也就是所谓的自动完成功能）。
对于这种快速检索的需求，最好使用 Map 来实现，会比直接从 List 搜索快得多。
为实现这个功能，我们需要一个 HashMap 来存放这些用户数据，Key 是用户姓名索引，Value 是索引下对应的用户列表。举一个例子，如果有两个用户 aa 和 ab，那么 Key 就有三个，分别是 a、aa 和 ab。用户输入字母 a 时，就能从 Value 这个 List 中拿到所有字母 a 开头的用户，即 aa 和 ab。
使用 WeakHashMap 不等于不会 OOM对于上一节实现快速检索的案例，为了防止缓存中堆积大量数据导致 OOM，一些同学可能会想到使用 WeakHashMap 作为缓存容器。
WeakHashMap 的特点是 Key 在哈希表内部是弱引用的，当没有强引用指向这个 Key 之后，Entry 会被 GC，即使我们无限往 WeakHashMap 加入数据，只要 Key 不再使用，也就不会 OOM。
说到了强引用和弱引用，我先和你回顾下 Java 中引用类型和垃圾回收的关系：垃圾回收器不会回收有强引用的对象；在内存充足时，垃圾回收器不会回收具有软引用的对象；垃圾回收器只要扫描到了具有弱引用的对象就会回收，WeakHashMap 就是利用了这个特点。
Tomcat 参数配置不合理导致 OOM
一定要根据实际需求来修改参数配置，可以考虑预留 2 到 5 倍的量。容量类的参数背后往往代表了资源，设置超大的参数就有可能占用不必要的资源，在并发量大的时候因为资源大量分配导致 OOM。
通常而言，Java 程序的 OOM 有如下几种可能。
一是，我们的程序确实需要超出 JVM 配置的内存上限的内存。不管是程序实现的不合理，还是因为各种框架对数据的重复处理、加工和转换，相同的数据在内存中不一定只占用一份空间。针对内存量使用超大的业务逻辑，比如缓存逻辑、文件上传下载和导出逻辑，我们在做容量评估时，可能还需要实际做一下 Dump，而不是进行简单的假设。
二是，出现内存泄露，其实就是我们认为没有用的对象最终会被 GC，但却没有。GC 并不会回收强引用对象，我们可能经常在程序中定义一些容器作为缓存，但如果容器中的数据无限增长，要特别小心最终会导致 OOM。使用 WeakHashMap 是解决这个问题的好办法，但值得注意的是，如果强引用的 Value 有引用 Key，也无法回收 Entry。
三是，不合理的资源需求配置，在业务量小的时候可能不会出现问题，但业务量一大可能很快就会撑爆内存。比如，随意配置 Tomcat 的 max-http-header-size 参数，会导致一个请求使用过多的内存，请求量大的时候出现 OOM。在进行参数配置的时候，我们要认识到，很多限制类参数限制的是背后资源的使用，资源始终是有限的，需要根据实际需求来合理设置参数。
最后我想说的是，在出现 OOM 之后，也不用过于紧张。我们可以根据错误日志中的异常信息，再结合 jstat 等命令行工具观察内存使用情况，以及程序的 GC 日志，来大致定位出现 OOM 的内存区块和类型。其实，我们遇到的 90% 的 OOM 都是堆 OOM，对 JVM 进程进行堆内存 Dump，或使用 jmap 命令分析对象内存占用排行，一般都可以很容易定位到问题。
为生产系统的程序配置 JVM 参数启用详细的 GC 日志，方便观察垃圾收集器的行为，并开启 HeapDumpOnOutOfMemoryError，以便在出现 OOM 时能自动 Dump 留下第一问题现场。
