JVM內存設置小了 或者一次性讀的數據過大 例如list vertor
一、內存溢出類型
1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
JVM管理兩種類型的內存，堆和非堆。堆是給開發人員用的上面說的就是，是在JVM啟動時創建；非堆是留給JVM自己用的，用來存放類的信息的。它和堆不同，運行期內GC不會釋放空間。如果web
app用了大量的第三方jar或者應用有太多的class文件而恰好MaxPermSize設置較小，超出了也會導致這塊內存的佔用過多造成溢出，或者tomcat熱部署時侯不會清理前面載入的環境，只會將context更改為新部署的，非堆存的內容就會越來越多。
PermGen space的全稱是Permanent Generation
space,是指內存的永久保存區域，這塊內存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader時就會被放到PermGen
space中，它和存放類實例(Instance)的Heap區域不同,GC(Garbage Collection)不會在主程序運行期對PermGen
space進行清理，所以如果你的應用中有很CLASS的話,就很可能出現PermGen space錯誤，這種錯誤常見在web伺服器對jsP進行pre
compile的時候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小超過了jvm默認的大小(4M)那麼就會產生此錯誤信息了。
一個最佳的配置例子：(經過本人驗證，自從用此配置之後，再未出現過tomcat死掉的情況)
set JAVA_OPTS=-Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m
-XX:MaxPermSize=256m
2、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
第一種情況是個補充，主要存在問題就是出現在這個情況中。其默認空間(即-Xms)是物理內存的1/64，最大空間(-Xmx)是物理內存的1/4。如果內存剩餘不到40％，JVM就會增大堆到Xmx設置的值，內存剩餘超過70％，JVM就會減小堆到Xms設置的值。所以伺服器的Xmx和Xms設置一般應該設置相同避免每次GC後都要調整虛擬機堆的大小。假設物理內存無限大，那麼JVM內存的最大值跟操作系統有關，一般32位機是1.5g到3g之間，而64位的就不會有限制了。
注意：如果Xms超過了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的總和超過了物理內存或者操作系統的最大限制都會引起伺服器啟動不起來。
垃圾回收GC的角色
JVM調用GC的頻度還是很高的，主要兩種情況下進行垃圾回收：
當應用程序線程空閑；另一個是java內存堆不足時，會不斷調用GC，若連續回收都解決不了內存堆不足的問題時，就會報out of
memory錯誤。因為這個異常根據系統運行環境決定，所以無法預期它何時出現。
根據GC的機制，程序的運行會引起系統運行環境的變化，增加GC的觸發機會。
為了避免這些問題，程序的設計和編寫就應避免垃圾對象的內存佔用和GC的開銷。顯示調用System.GC()只能建議JVM需要在內存中對垃圾對象進行回收，但不是必須馬上回收，
一個是並不能解決內存資源耗空的局面，另外也會增加GC的消耗。
二、JVM內存區域組成
簡單的說java中的堆和棧
java把內存分兩種：一種是棧內存，另一種是堆內存
1。在函數中定義的基本類型變數和對象的引用變數都在函數的棧內存中分配；
2。堆內存用來存放由new創建的對象和數組
在函數（代碼塊）中定義一個變數時，java就在棧中為這個變數分配內存空間，當超過變數的作用域後，java會自動釋放掉為該變數所分配的內存空間；在堆中分配的內存由java虛擬機的自動垃圾回收器來管理
堆的優勢是可以動態分配內存大小，生存期也不必事先告訴編譯器，因為它是在運行時動態分配內存的。缺點就是要在運行時動態分配內存，存取速度較慢；
棧的優勢是存取速度比堆要快，缺點是存在棧中的數據大小與生存期必須是確定的無靈活性。
java堆分為三個區：New、Old和Permanent
GC有兩個線程：
新創建的對象被分配到New區，當該區被填滿時會被GC輔助線程移到Old區，當Old區也填滿了會觸發GC主線程遍歷堆內存里的所有對象。Old區的大小等於Xmx減去-Xmn
java棧存放
棧調整：參數有+UseDefaultStackSize -Xss256K，表示每個線程可申請256k的棧空間
每個線程都有他自己的Stack
三、JVM如何設置虛擬內存
提示：在JVM中如果98％的時間是用於GC且可用的Heap size 不足2％的時候將拋出此異常信息。
提示：Heap Size 最大不要超過可用物理內存的80％，一般的要將-Xms和-Xmx選項設置為相同，而-Xmn為1/4的-Xmx值。
提示：JVM初始分配的內存由-Xms指定，默認是物理內存的1/64；JVM最大分配的內存由-Xmx指定，默認是物理內存的1/4。
默認空餘堆內存小於40%時，JVM就會增大堆直到-Xmx的最大限制；空餘堆內存大於70%時，JVM會減少堆直到-Xms的最小限制。因此伺服器一般設置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC
後調整堆的大小。
提示：假設物理內存無限大的話，JVM內存的最大值跟操作系統有很大的關系。
簡單的說就32位處理器雖然可控內存空間有4GB,但是具體的操作系統會給一個限制，
這個限制一般是2GB-3GB（一般來說Windows系統下為1.5G-2G，Linux系統下為2G-3G），而64bit以上的處理器就不會有限制了
提示：注意：如果Xms超過了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的總和超過了物理內存或者操作系統的最大限制都會引起伺服器啟動不起來。
提示：設置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大於"old"的一半，原因是old區如果不夠大會頻繁的觸發"主" GC
，大大降低了性能
JVM使用-XX:PermSize設置非堆內存初始值，默認是物理內存的1/64；
由XX:MaxPermSize設置最大非堆內存的大小，默認是物理內存的1/4。
解決方法：手動設置Heap size
修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat
在「echo "Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE"」上面加入以下行：
JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m -XX:MaxNewSize=256m"
四、性能檢查工具使用
定位內存泄漏：
JProfiler工具主要用於檢查和跟蹤系統（限於Java開發的）的性能。JProfiler可以通過時時的監控系統的內存使用情況，隨時監視垃圾回收，線程運行狀況等手段，從而很好的監視JVM運行情況及其性能。
1. 應用伺服器內存長期不合理佔用，內存經常處於高位佔用，很難回收到低位；
2. 應用伺服器極為不穩定，幾乎每兩天重新啟動一次，有時甚至每天重新啟動一次；
3. 應用伺服器經常做Full GC(Garbage Collection)，而且時間很長，大約需要30-40秒，應用伺服器在做Full
GC的時候是不響應客戶的交易請求的，非常影響系統性能。
因為開發環境和產品環境會有不同，導致該問題發生有時會在產品環境中發生，通常可以使用工具跟蹤系統的內存使用情況，在有些個別情況下或許某個時刻確實是使用了大量內存導致out
of memory，這時應繼續跟蹤看接下來是否會有下降，
如果一直居高不下這肯定就因為程序的原因導致內存泄漏。
五、不健壯代碼的特徵及解決辦法
1、盡早釋放無用對象的引用。好的辦法是使用臨時變數的時候，讓引用變數在退出活動域後，自動設置為null，暗示垃圾收集器來收集該對象，防止發生內存泄露。
對於仍然有指針指向的實例，jvm就不會回收該資源,因為垃圾回收會將值為null的對象作為垃圾，提高GC回收機制效率；
2、我們的程序里不可避免大量使用字元串處理，避免使用String，應大量使用StringBuffer，每一個String對象都得獨立佔用內存一塊區域；
String str = "aaa";
String str2 = "bbb";
String str3 = str + str2;//假如執行此次之後str
,str2以後再不被調用,那它就會被放在內存中等待Java的gc去回收,程序內過多的出現這樣的情況就會報上面的那個錯誤,建議在使用字元串時能使用StringBuffer就不要用String,這樣可以省不少開銷；
3、盡量少用靜態變數，因為靜態變數是全局的，GC不會回收的；
4、避免集中創建對象尤其是大對象，JVM會突然需要大量內存，這時必然會觸發GC優化系統內存環境；顯示的聲明數組空間，而且申請數量還極大。
這是一個案例想定供大家警戒
使用jspsmartUpload作文件上傳,運行過程中經常出現java.outofMemoryError的錯誤，
檢查之後發現問題：組件里的代碼
m_totalBytes = m_request.getContentLength();
m_binArray = new byte[m_totalBytes];
問題原因是totalBytes這個變數得到的數極大，導致該數組分配了很多內存空間，而且該數組不能及時釋放。解決辦法只能換一種更合適的辦法，至少是不會引發outofMemoryError的方式解決。參考：http://bbs.xml.org.cn/blog/more.asp?name=hongrui&id=3747
5、盡量運用對象池技術以提高系統性能；生命周期長的對象擁有生命周期短的對象時容易引發內存泄漏，例如大集合對象擁有大數據量的業務對象的時候，可以考慮分塊進行處理，然後解決一塊釋放一塊的策略。
6、不要在經常調用的方法中創建對象，尤其是忌諱在循環中創建對象。可以適當的使用hashtable，vector
創建一組對象容器，然後從容器中去取那些對象，而不用每次new之後又丟棄
7、一般都是發生在開啟大型文件或跟資料庫一次拿了太多的數據，造成 Out Of Memory Error
的狀況，這時就大概要計算一下數據量的最大值是多少，並且設定所需最小及最大的內存空間值。
B. Java內存設置詳解（含內存溢出問題的解決）
Java內存溢出問題詳解，主要涉及三種情況：Java heap space、PermGen space和Stack Overflow。
1. Java heap space溢出常見於JVM Heap（堆）空間不足，導致應用運行時出現「java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space」異常。JVM在啟動時自動配置Heap的大小，初始空間為物理內存的1/64，最大空間不超過物理內存。可通過-Xms和-Xmx參數手動調整Heap大小。
Heap空間由Young Generation和Tenured Generation組成。若年輕代和老年代的總可用空間不足2%，且應用在98%的時間內需要進行垃圾回收，即拋出此異常。
解決方法：根據應用需求調整Heap大小。
2. PermGen space溢出則源於內存永久保存區域，主要用於存儲Class和Meta信息。Class在被載入時放入PermGen space，而JVM不執行主程序期間的垃圾回收，導致大量Class載入後內存空間不足。異常信息為「java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space」。
解決方法：手動設置MaxPermSize參數調整PermGen空間大小。
3. Stack Overflow錯誤發生在函數調用深度過大，超過了棧區的容量。常見於遞歸調用過深或錯誤設計的代碼結構。
解決方法：優化代碼邏輯，減少不必要的遞歸調用。
為解決Java內存溢出問題，需要根據具體情況調整JVM參數。在Linux環境下調整Tomcat配置，包括修改`catalina.sh`文件或修改注冊表鍵值。Windows環境下的Tomcat服務需要通過注冊表或修改特定的`.exe`文件來調整配置。在MyEclipse中啟動Tomcat時，可在Java VM參數中添加特定選項來優化內存使用。
C. 內存泄漏和內存溢出有啥區別
在Java編程中，內存管理是一個關鍵環節，涉及兩種主要問題：內存溢出和內存泄漏。本文將深入探討這兩種問題的區別以及如何處理。
首先，我們來談談內存溢出，這通常發生在JVM的幾個內存區域中，除了程序計數器外，包括Java堆、虛擬機棧、本地方法棧、方法區和運行時常量池等。
具體來說，Java堆溢出是由於對象實例數量的不斷增長，當總容量觸及最大堆容量限制時，就會引發內存溢出異常。代碼示例中，我們設置了啟動時的JVM參數，限制內存大小為20M，不允許擴展，並通過-XX：+HeapDumpOnOutOf-MemoryError參數讓虛擬機在內存溢出時Dump出內存堆轉儲快照。通過分析內存映像工具（如JProfiler、Eclipse Memory Analyzer等）的堆轉儲快照，可以定位到問題代碼，從而找到解決方案。常見的堆相關參數如-Xms、-Xmx、-Xmn、-XX:NewRatio、-XX:SurvivorRatio和-XX:MaxTenuringThreshold等，都是用來優化內存管理的。
接著，我們討論棧相關的問題。對於HotSpot虛擬機，虛擬機棧和本地方法棧是合二為一的。棧的容量只能由-Xss參數來設定，因此只有StackOverflowError和OutOfMemoryError兩種異常。StackOverflowError通常發生在棧幀過大或者棧容量不足的情況下，而OutOfMemoryError則可能由於創建大量線程導致。在系統資源受限的情況下，線程數過多可能導致內存溢出。
除了棧，方法區和運行時常量池也存在溢出問題。隨著程序運行，這些區域的內存使用量可能會增長，導致內存溢出。例如，方法區的內存管理在JDK 7之後發生了變化，字元串常量池移動到了堆中，而在JDK 8中，元空間被直接內存中劃分出來。對於字元串的intern()操作，如果頻繁使用並創建大量字元串對象，可能觸發方法區的內存溢出。
最後，我們討論內存泄漏，它指的是不應該被垃圾回收的對象未能被回收的情況。當一個對象的生命周期長於引用它的對象時，垃圾回收器不會回收該對象，從而導致內存逐漸被佔用，最終導致系統性能下降甚至崩潰。處理內存泄漏通常需要對代碼進行深入分析，找出對象引用的生命周期問題，並進行相應的優化。
總之，內存溢出和內存泄漏是Java開發中常見的問題，通過了解它們的本質、影響和解決方法，可以有效提高程序的穩定性和性能。對於內存管理問題，合理配置JVM參數、使用內存分析工具以及進行代碼優化是關鍵。
D. java內存溢出OutOfMemoryError異常
Java內存溢出異常，通常表現為OutOfMemoryError，涉及Java堆、虛擬機棧、本地方法棧以及方法區的管理。首先，Java堆的設置通過參數-Xms和-Xmx來控制，最小值為-Xms20m，最大值如果不一致，堆會自動擴展。年輕代的大小則通過-Xmn指定。
在遇到內存溢出時，可以設置-XX：+HeapDumpOnOutOfMemoryError，這樣當內存溢出時，會自動保存堆轉儲文件，便於後續分析。在Eclipse中，可通過"debug As"->"open debug dialog"進行配置，然後藉助MAT插件進行堆轉儲文件的分析。
虛擬機棧和本地方法棧的溢出則由-Xss控制，線程的棧大小默認為1M（JDK1.5之後），如果線程過多導致溢出，可以考慮減小-Xmx來增加線程數量，同時減小每個線程的棧容量。棧深度一般1000-2000是安全范圍，過深可能會引發StackOverFlow異常。
方法區和運行時常量池的內存管理通過-PermSize和-MaxPermSize來設定，方法區默認占物理內存的1/64。如果內存溢出，可能需要調整這兩個參數的大小。
最後，本機直接內存的大小由-XX：MaxDirectMemorySize來控制，如果不設置，其大小默認與-Xmx相同。直接內存溢出通常與大數據處理或內存密集型操作相關，需謹慎調整。
E. java中堆的內存泄漏和內存溢出及問題解決方案有哪些
本文從Java中堆的內存泄漏和內存溢出問題出發，探討了Java堆空間不足導致的錯誤原因，以及解決方案。Java應用的內存限制主要由堆空間和Permgen區決定，大小在JVM啟動時設置，或通過-Xmx和-XX:MaxPermSize參數自定義。當應用程序嘗試在堆空間中添加更多數據時，會觸發java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space錯誤。此錯誤常見原因是應用程序內存需求超過JVM允許的堆空間大小。
除了直接內存分配錯誤，內存泄漏也是引發內存溢出的常見原因之一。Java的自動內存管理依賴垃圾收集器（GC）定期檢查並回收未使用的對象。內存泄漏發生在程序不再使用某些對象但GC未能識別並釋放它們，導致這些對象無限期地佔用堆空間。一個簡單的示例是創建無限增長的緩存，由於缺少equals()實現，對象無法被正確識別並回收。
解決內存泄漏的方法之一是優化代碼，確保對象被正確管理，包括實現適當的equals()和hashCode()方法，避免無用對象的積累。此外，可以使用工具如Plumbr進行內存分析，以自動檢測並提供根本原因分析，幫助識別導致內存使用過高的數據結構。
當增加堆空間不足以解決問題時，需要深入分析代碼，定位內存使用熱點。這可以通過手動代碼審查、內存分析工具或自動根本原因檢測工具完成。一旦確定問題所在，可以通過優化數據結構、調整演算法或減少對象使用來解決內存泄漏問題。
如果增加堆空間後問題依然存在，可以嘗試增加堆大小。在JVM配置中使用-Xmx參數指定最大堆空間，如-Xmx1024m將堆大小設置為1024MB。確保根據實際需求調整堆空間大小，避免資源浪費。
總結，理解Java堆空間的管理和內存泄漏的原理是解決內存溢出問題的關鍵。通過合理配置JVM參數、優化代碼、使用內存分析工具，可以有效地管理內存使用，確保Java應用的穩定運行。