news 2026/5/10 10:48:47

【优化】内存溢出和内存泄漏以及什么区域可能产生内存溢出、排查定位方法

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
【优化】内存溢出和内存泄漏以及什么区域可能产生内存溢出、排查定位方法

内存泄漏和内存溢出用自己的话说就是:

内存泄漏就是占着茅坑不拉屎的人,也不干活,也不把位置腾给别人,没有位置可以用了,所占着的位置就是被泄漏的内存,无用但未被回收,这些位置本来可以分给其他需要的对象使用,但是因为被占着,导致新的对象没地方放,这就是内存泄漏(像使用ThreadLocal,使用它没有及时remove,就有可能导致内存泄漏)。

内存溢出就是杯子放不下水了,溢出来了。

内存泄漏可能会导致内存溢出。

官方的话说:

内存溢出(out of memory):简单地说内存溢出就是指程序运行过程中申请的内存大于系统能够提供的内存,导致无法申请到足够的内存,于是就发生了内存溢出。

内存泄漏(memory leak):内存泄漏指程序运行过程中分配内存给临时变量,用完之后却没有被GC回收,始终占用着内存,既不能被使用也不能分配给其他程序,于是就发生了内存泄漏。

内存溢出发生的场景和位置,其实可以分为三个部分,堆内存溢出、栈内存溢出、方法区也就是元空间内存溢出(jdk1.8之后)

堆内存溢出(out of memory error:Java heap):又可以划分为新生代和老年代堆内存溢出,也是发生内存溢出比较多的地方。

若是新生代溢出,有可能是新建的临时对象创建的太快太多,垃圾回收的速度赶不上创建对象的速度,进而导致young GC,像一下子查出来大量的对象集合,会把内存慢慢打满,先发生young GC,后面可能会发生full GC,full GC也处理不过来了就会导致OutOfMemoryError:Java heap。

若是老年代溢出,可能是由于young GC发生过于频繁,导致full GC;也有可能是新创建过多的大对象直接进去老年代,或者一些长期存活的对象,像静态集合里的对象,还有内存泄漏这些都有可能导致老年代溢出。

ps:静态集合是静态的在类加载时就完成了初始化,会直接分配到老年代,生命周期和类一样长,若是类不被卸载,就一直存活;若是类加载的时候就带着这个对象,直接分配到老年代,若是程序运行时才把对象放进静态集合,这个对象先进入新生代在进入老年代。

栈内存溢出(stackoverflow error):栈内存溢出发生在栈里,每个栈包含多个栈帧,栈帧又包含:局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口信息等。

若是栈内存溢出可能存在递归调用、方法里定义了大量局部变量、方法调用过深导致的

方法区(元空间)内存溢出(out of memory error:Mateapaches):原因可能是加载过多的类,比如说代理类,假如想对某些方法进行增强,就会新建代理类去创建不同的实例,若是目标方法增强的逻辑相同,那就只需要创建一份代理类就行,然后创建目标方法的实例。代理类就类似于模版模式实现的通用流程的类。但若是你要是对每一个目标方法声明一个代理类,增强的逻辑也不相同,那么就会新建很多代理类去增强目标方法,大量的代理类就有可能占满方法区,导致内存溢出。所以这就是为什么spring的代理类会放在缓存中,反复使用的原因。

排查定位方法:todolist

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/5/4 6:05:10

中小企业怎么选平台?高性价比软文发稿平台红榜

在信息爆炸的数字时代,软文营销已成为中小企业提升品牌知名度、获取潜在客户的重要手段。一篇优质的软文,通过合适的媒介平台发布,能以较低成本实现精准触达,带来可观的转化效果。然而,面对市场上琳琅满目的软文发稿平…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/4 21:00:52

AI编程助手选型指南:面向Java开发者的深度评测与实战建议

如今,AI编程助手已成为开发者提升效率的关键工具。然而,面对市场上纷繁复杂的选项——如GitHub Copilot、通义灵码、Cursor Pro、豆包MarsCode、Trae等——如何为Java开发(尤其是SpringBoot项目)选择最适合的工具?本文…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/4 0:12:21

9 个降AI率工具,研究生必看!

9 个降AI率工具,研究生必看! AI降重工具:论文写作的得力助手 在当今学术研究日益数字化的背景下,越来越多研究生开始关注论文的AIGC率问题。随着AI技术的广泛应用,许多学生在撰写论文时会借助AI工具进行内容生成或辅助…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/30 0:36:22

Kotaemon Azure Machine Learning 服务对接

Kotaemon 与 Azure Machine Learning 的深度集成实践 在企业智能化转型加速的今天,越来越多组织开始构建基于大语言模型的智能客服、知识助手和自动化代理。然而,从原型验证到生产落地的过程中,团队常常面临环境不一致、部署复杂、运维困难等…

作者头像 李华