OOM的常见原因以及排查方法OutOfMemoryError（OOM）是常见且严重的问题，通常由以下原因引起：一

在 Java 线上环境中，OutOfMemoryError（OOM） 是常见且严重的问题，通常由以下原因引起：

一、堆内存溢出（Heap Space OOM）

错误信息：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
原因：

内存泄漏（Memory Leak）

对象被无意义地长期持有（如静态集合、未关闭的资源、缓存未清理）。

示例：

static List<Object> list = new ArrayList<>();
public void addData() {
    while (true) list.add(new Object()); // 对象无法被GC回收
}

内存配置不合理
- JVM堆内存（-Xmx）设置过小，无法承载业务数据量。
- 突增流量导致瞬时对象创建量超过堆容量。
大对象或频繁创建对象
- 一次性加载大文件到内存（如未分页查询数据库）。
- 高频创建临时对象（如日志拼接、大量嵌套循环）。

排查方法：

使用 jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid> 生成堆转储文件，通过 Eclipse MAT 或 VisualVM 分析对象引用链。
监控 GC 日志（-Xloggc）观察老年代占用是否持续增长。

二、元空间/方法区溢出（Metaspace OOM）

错误信息：java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace
原因：

动态生成类过多
- 大量使用反射（如 Class.forName()）、CGLIB 代理（Spring AOP）或 JSP 动态编译。
未合理配置元空间大小
- 默认元空间（-XX:MetaspaceSize）较小，未根据业务调整。
类加载器泄漏
- 自定义类加载器未正确卸载，导致加载的类无法回收。

示例：

// 不断生成新类导致元空间溢出
public class MetaspaceOOM {
    static class OOMObject {}
    public static void main(String[] args) {
        while (true) {
            Enhancer enhancer = new Enhancer();
            enhancer.setSuperclass(OOMObject.class);
            enhancer.setUseCache(false);
            enhancer.create(); // 生成动态代理类
        }
    }
}

解决方向：

增加元空间大小：-XX:MaxMetaspaceSize=512m
使用 -XX:+TraceClassLoading 跟踪类加载情况。

三、栈溢出（Stack Overflow）

错误信息：java.lang.StackOverflowError（严格来说属于Error，但常伴随OOM）
原因：

递归调用过深
- 未正确设置递归终止条件。
线程数过多
- 每个线程的栈内存（-Xss）默认1MB，大量线程导致总栈内存耗尽。
- 示例：创建数千个线程（new Thread(() -> { while(true); }).start()）。

解决方向：

优化代码逻辑，避免无限递归。
减少线程数或调整栈大小（-Xss256k，需权衡栈深度）。

四、直接内存溢出（Direct Memory OOM）

错误信息：java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
原因：

NIO操作未释放直接内存
- 频繁分配 ByteBuffer.allocateDirect() 但未及时回收。
JVM参数限制
- -XX:MaxDirectMemorySize 设置过小（默认与堆内存一致）。
第三方库泄漏
- Netty、Mina等框架未正确释放 PooledByteBuf。

排查方法：

使用 jcmd <pid> VM.native_memory 查看直接内存占用。
检查代码中是否遗漏 Cleaner 或未调用 Buffer 的 clear() 方法。

五、其他OOM类型

GC Overhead Limit Exceeded
- JVM花费98%时间做GC但回收不到2%内存（-XX:-UseGCOverheadLimit 可禁用，但需谨慎）。
Unable to Create New Native Thread
- 操作系统限制线程数（ulimit -u），常见于高并发场景。
Requested array size exceeds VM limit
- 尝试分配超大数组（如 new int[Integer.MAX_VALUE]）。

六、通用排查步骤

获取错误日志
- 通过 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 自动生成堆转储文件。
分析内存快照
- 使用 MAT 查找 Retained Heap 最大的对象。
监控工具
- jstat -gcutil <pid> 观察各分区内存使用率。
- Prometheus + Grafana 实时监控JVM内存。
代码审查
- 检查集合类、缓存机制、资源关闭逻辑。

七、预防措施

合理配置JVM参数：根据业务负载调整堆、元空间、栈大小。
代码规范：避免静态集合持有对象、及时关闭资源（数据库连接、文件流）。
压测验证：通过JMeter模拟高并发场景，提前暴露内存问题。
限流降级：使用Sentinel或Hystrix防止突发流量压垮系统。

通过结合日志分析、工具监控和代码优化，可有效定位和解决OOM问题。

OOM的常见原因以及排查方法

​一、堆内存溢出（Heap Space OOM）​

​二、元空间/方法区溢出（Metaspace OOM）​

​三、栈溢出（Stack Overflow）​

​四、直接内存溢出（Direct Memory OOM）​

​五、其他OOM类型

​六、通用排查步骤

​七、预防措施