前言
程序outOfMemoryError
了

我的心里活动:"哈哈哈😀哈哈哈😀终于给我碰上了,这个问题可很少发生啊,又积累一个问题。虽然我昨天发了版本,但是作为公司技术最好,长得最帅的我,代码肯定不出现这个问题。"
不想看废话的直接看【解决过程和方案】 吧
排查过程
首先肯定是先看日志,根据日志信息可以看到三个关键信息:
- 业务代码中调用了远程接口
- 内存溢出
outOfMemoryError
- Arrays.copyOf(Arrays.java:3332)
猜想❔
得到关键信息后,看了代码之后我就和技术经理做了一个简单的讨论
-
技术经理:调用远程接口没有设置超时时间,访问人数突然增多,导致请求阻塞。瞬间一万个请求进来,然后一个万的请求就阻塞了,从而导致内存溢出
-
我的猜想 :请求之前没有查询大量的数据,就算请求阻塞也不会占用大量内存,导致
outOfMemory
. 还有就是Tomcat
的线程池也默认200,。就算一万个请求进来,同一时刻也最多处理200个请求,这个200个请求都阻塞的话会造成 系统卡死,但是不会出现outOfMemoryError
呀虽然抛出了一个业务代码的错误,但是并不能肯定就是它引发的
outOfMemoryError
,也可能是其他任务占了太多内存,这个请求只是一根"稻草"
解决过程和方案✔
-
修改启动命令,导出堆信息
定位
outOfMemoryError
还得用证据说话呀! 让技术经理在启动命令上加了如下参数-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=./heapdump.hprof
再次出现内存溢出就会将堆信息导出。 -
分析堆信息,定位大内存对象
因为之前已经装过分析dump文件的工具了,我用的是
Intellij Profiler
工具,打开堆快照文件如下:
根本问题已经浮出水面了,
KbResultSet
、List<UnionCustomerCheckLog>
这两个对象几乎把内存撑满了,jvm 堆内存最大1024M
这两个就占了700M. 算是定位到问题了吧! 也推翻了技术经理说的调用远程接口大量请求被阻塞的问题。
- 查找GC回收日志
我们搜索自己的业务包名字就行了,这样就能很快定位关键问题。发现存在service 名称 和 上面大对象的名称一致UnionCustomerCheckLog
!
同样的搜索方式在
summary
栏目搜索,也能匹配上,并且定位到代码方法queryXXPassList()

- 定位问题代码 、分析代码
找到关键代码之后我们就看看代码吧:

ini
` select * `? 这个写法是开发禁忌哦,加上这个`sql` 的查询的结果有40W 条了。
**看看这个查询有啥用呢❓ 看看伪代码吧**:
> 下面代码就是用代码实现的分组统计........没错就是我们 `Android` 工程师写的,因为公司去年就不用维护客户端了,安卓写java,ios写前端。
> `刚好上午给老哥指出问题,下午就被人事约谈,领了大礼包了。`
```
java
体验AI代码助手
代码解读
复制代码
// 查询出需要的所属数据:40w条
List<UnionCustomerCheckLog> xxPassList = unionCustomerCheckLogService.queryXXPassList();
// 分组统计
Map<Integer, List<UnionCustomerCheckLog>> unionMap =
xxPassList.stream().collect(Collectors.groupingBy(UnionCustomerCheckLog::getSource));
for (DictModel dict : modelList) {
ChartVo vo = new ChartVo();
vo.setName(dict.getText());
List<UnionCustomerCheckLog> checkLogList = unionMap.get(Integer.valueOf(dict.getValue()));
if (Objects.isNull(checkLogList)) {
vo.setNumber(0L);
} else {
// 统计长度
vo.setNumber((long) checkLogList.size());
}
voList.add(pieChartVo);
}
```
- 解决问题
既然上面已经分析出问题所在了,就是Android
老哥还不太会分组统计,就把数据全部查询到内存中统计。导致outOfMemoryError
.
解决方法修改统计,改成SQL分组统计就行了:

程序逻辑也相应的调整就行了。
知识拓展
OutOfMemoryError
简单介绍
JVM 在内存不足时会先尝试 Full GC 回收无用对象。 如果 GC 后仍无法分配内存,才会抛出 OutOfMemoryError
。 常见类型有:
-
堆内存不足:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
。 -
元空间(方法区)不足:
java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace
。 -
栈内存溢出:
java.lang.StackOverflowError
(本质是栈内存的 OOM)。 -
直接内存不足:
java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
。 -
垃圾回收(GC)超时:
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
GC 时间占比过高 :JVM 在连续多次 GC 中,超过 98% 的时间用于垃圾回收 。
回收效果极差 :每次 GC 后,堆内存释放量不足 2% 。
持续触发:上述情况持续发生,导致 JVM 判定应用已无法通过 GC 恢复可用内存
OutOfMemoryError
系统会直接挂掉么?
不一定,主要看以下几个因素
- 取决于 OOM 的类型和影响范围
-
堆内存 OOM :
如果未捕获异常,仅当前线程终止,其他线程可能正常处理请求。 但堆内存不足可能导致后续请求继续触发 OOM,最终系统逐渐不可用。
-
元空间 OOM(如类加载失败):
可能导致 JVM 无法加载新类,影响功能完整性。
-
栈溢出(StackOverflowError) :
通常仅终止当前线程,但如果是主线程崩溃,整个进程会退出。
- JVM 配置的影响
-XX:+CrashOnOutOfMemoryError
:强制 JVM 在 OOM 时立即崩溃,生成核心转储文件,系统不可用。-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
:仅生成堆转储文件,JVM 进程可能继续运行(但状态可能不稳定)。
- 代码设计
-
如果捕获了
OutOfMemoryError
并尝试释放资源(如关闭连接、清理缓存),可能恢复部分功能。 -
但 OOM 通常是系统性问题的表现,即使捕获异常,应用状态可能已不可靠。