内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存. ?
所以我们应该明确：存在内存溢出的因不一定导致内存溢出的果
public class Know {
public static void main(String [] args)
{
int w = new Integer(args[0]).intValue();
int h = Integer.parseInt(args[1]);
for(int i=0;ih;i++)
StringBuffer sb=new StringBuffer();
for(int j=0;iw;j++)
sb.append('*');
}
System.out.println(sb.toString());
?}
这是我在网上找的一个例子,试验了一下,是对的,造成内存溢出的原因是
?sb.append('*');
是死循环,我原先是这么写的一个例子
public static void main(String[] args) {
while(true){
System.out.println("ok");
但并没有导致内存溢出,应该是它消耗的内存比较小或者运行时间短,正如这句话所说"存在内存溢出的因不一定导致内存溢出的果"
希望可以帮到你
数据库连接没有关闭,代码不合理,循环过多,创造了太多的对象,java还真不占什么内存
对于基本类型,大家基本上没有异议,但是对于引用类型我们也不能有异议.
Java内存泄露情况
JVM回收算法 是很复杂的,我也不知道他们怎么实现的,但是我只知道他们要实现的就是：对于没有被引用的对象是可以回收的.所以你要造成内存泄露就要做到：
持有对无用对象的引用!
不要以为这个很轻易做到,既然无用,你怎么还会持有它的引用? 既然你还持有它,它怎么会是无用的呢?
以下以堆栈更经典这个经典的例子来剖析.
Java代码
public class Stack {
private Object[] elements=new Object[10];
private int size = 0;
public void push(Object e){
ensureCapacity();
elements[size++] = e;
public Object pop(){
if( size == 0)
throw new EmptyStackException();
return elements[--size];
private void ensureCapacity(){
if(elements.length == size){
Object[] oldElements = elements;
System.arraycopy(oldElements,0, elements, 0, size);
上面的原理应该很简单,假如堆栈加了10个元素,然后全部弹出来,虽然堆栈是空的,没有我们要的东西,但是这是个对象是无法回收的,这个才符合了内存泄露的两个条件：无用,无法回收.
但是就是存在这样的东西也不一定会导致什么样的后果,假如这个堆栈用的比较少,也就浪费了几个K内存而已,反正我们的内存都上G了,哪里会有什么影响,再说这个东西很快就会被回收的,有什么关系.下面看两个例子.
例子1
public class Bad{
public static Stack s=Stack();
static{
s.push(new Object());
s.pop(); //这里有一个对象发生内存泄露
s.push(new Object()); //上面的对象可以被回收了,等于是自愈了
因为是static,就一直存在到程序退出,但是我们也可以看到它有自愈功能 ,就是说假如你的Stack最多有100个对象,那么最多也就只有100个对象无法被回收其实这个应该很轻易理解,Stack内部持有100个引用,最坏的情况就是他们都是无用的,因为我们一旦放新的进取,以前的引用自然消失！
public class NotTooBad{
public void doSomething(){
Stack s=new Stack();
//other code
s.pop();//这里同样导致对象无法回收,内存泄露.
}//退出方法,s自动无效,s可以被回收,Stack内部的引用自然没了,所以
//这里也可以自愈,而且可以说这个方法不存在内存泄露问题,不过是晚一点
//情况是不会造成任何影响的,当然你写这样的代码不会有什么坏的影响,但是
//绝对可以说是垃圾代码!没有矛盾吧,我在里面加一个空的for循环也不会有
//什么太大的影响吧,你会这么做吗?
要定位到行,代码要debug编译,至少要带上行信息.
线程占用内存高低,可以用jmap做heap dump出来给MomoryAnalysis分析他可以按线程统计,一般也可以用它来找出造成OOM的原因.
线程占用CPU,上述内存的问题是一个方面,另外也可以jstack打线程栈来分析.Linux上ps -T -p可以看底层线程的CPU占用（Windows上需要额外按工具）,记得线程编号可以在jstack打出来的线程栈中检查.
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