內存溢出(Out Of Memory，簡稱OOM)是指應用系統(tǒng)中存在無法回收的內存或使用的內存過多，最終使得程序運行要用到的內存大于能提供的最大內存。此時程序就運行不了，系統(tǒng)會提示內存溢出，有時候會自動關閉軟件，重啟電腦或者軟件后釋放掉一部分內存又可以正常運行該軟件，而由系統(tǒng)配置、數據流、用戶代碼等原因而導致的內存溢出錯誤，即使用戶重新執(zhí)行任務依然無法避免

其實很簡單，在 Java 中，那就是 Out Of Memory，導致了不合理的 GC ，那么如何去定位這個內存溢出的呢？實際上如果是大公司，那么會有專業(yè)的運維人員去定位哪些程序導致了內存溢出，但是如果要是沒有專業(yè)的運維人員，那么你自己就得學會怎么去定位這個內存溢出了。

如何定位內存溢出

一、定位占用CPU最高的服務 1、先找到cpu占用比較高的進程：top``-c 進去后按Shift+P鍵

一般異常的進程cpu的占用會很高，記錄下這進程的PID

2、查看指定進程cpu情況：top -cp PID

查看此進程占用cpu最高的線程，記錄下線程的ppid也可以將相關信息保存下來：top -Hp PID -o %CPU -n 1 >cpu.txt到此，我們就找到的最占用cpu的進程以及相關線程。

3.如果你已經知道是你們的 Java 程序導致了內存溢出，那么我們就得學會分析日志，一般在 Out Of Memory 的上方，我們都會有各種日志的輸出，來標志現(xiàn)在這個時間點，我們的程序執(zhí)行了什么操作，導致了我們的這個內存溢出，分析到這里，就輪到看代碼了。

檢查的內容大致都有哪些地方呢？

在一個項目中，使用兩個數據庫連接，其中專用于發(fā)送短信的數據庫連接使用 DBCP 連接池管理，用戶為不將短信發(fā)出，有意將數據庫連接用戶名改錯，使得日志中有許多數據庫連接異常的日志，一段時間后，就出現(xiàn) OutOfMemory 錯誤。經分析，這是由于 DBCP 連接池 BUG 引起的，數據庫連接不上后，沒有將連接釋放，最終使得D BCP 報OutOfMemory 錯誤。

上面這是一個簡單的例子，比如還有其他的，代碼中是否有死循環(huán)或遞歸調用。是否有大循環(huán)重復產生新對象實體。檢查對數據庫查詢中，是否有一次獲得全部數據的查詢。一般來說，如果一次取十萬條記錄到內存，就可能引起內存溢出。這個問題比較隱蔽，在上線前，數據庫中數據較少，不容易出問題，上線后，數據庫中數據多了，一次查詢就有可能引起內存溢出。因此對于數據庫查詢盡量采用分頁的方式查詢。

檢查List、MAP等集合對象是否有使用完后，未清除的問題。List、MAP等集合對象會始終存有對對象的引用，使得這些對象不能被GC回收。

比如我們這次內存溢出，就是因為一個很簡答的導入功能，因為服務器給服務拆分的內存只有2G，而程序也沒有專門的去處理，實施導入數據的時候，直接把100w的空數據從Excel中直接導入了，結果，直接導致了內存溢出。那么我們應該怎么去處理這個呢？

其實我們的比較簡單，就是直接限定了文件的大小，因為Excel 雖然很大，但是有數據量的就那么幾百行，100w行，都是空行數據，還都識別了，所以處理方式就那么幾種，限制文件大小，限制讀取數據的時候不讀空行，因為畢竟內存大小是已經不允許我們做修改了，只能通過這個代碼業(yè)務層面來處理這個了。

如何解決內存溢出呢？

內存溢出的解決方案：

第一步，修改JVM啟動參數，直接增加內存。(-Xms，-Xmx參數一定不要忘記加。)

第二步，檢查錯誤日志，查看OutOfMemory錯誤前是否有其它異?；蝈e誤。

第三步，對代碼進行走查和分析，找出可能發(fā)生內存溢出的位置。

重點排查以下幾點：

1.檢查對數據庫查詢中，是否有一次獲得全部數據的查詢。一般來說，如果一次取十萬條記錄到內存，就可能引起內存溢出。這個問題比較隱蔽，在上線前，數據庫中數據較少，不容易出問題，上線后，數據庫中數據多了，一次查詢就有可能引起內存溢出。因此對于數據庫查詢盡量采用分頁的方式查詢。

2.檢查代碼中是否有死循環(huán)或遞歸調用。

3.檢查是否有大循環(huán)重復產生新對象實體。

4.檢查List、MAP等集合對象是否有使用完后，未清除的問題。List、MAP等集合對象會始終存有對對象的引用，使得這些對象不能被GC回收。

第四步，使用內存查看工具動態(tài)查看內存使用情況

一般的，使用的工具有很多，MAT（Memory Analyzer Tool） 這個工具是一個比較好用的分析內存的工具，還有 jmeter 這個壓力測試工具，可對特定接口進行壓測，分析tps、響應時間、CPU、內存等性能指標。

JConsole、JVisualVM jdk 自帶可視化工具，可監(jiān)控CPU、內存、線程等狀況。