【Java虚拟机】常见故障及故障原因

朱雀 2021-12-22 05:25 405阅读 0赞

## 虚拟机中常见的故障及原因 ##

#### 1、StackOverFlowError (栈溢出) ####

> 当申请的栈的深度超过了虚拟机所允许的最大的栈的深度，就会报 StackOverFlowError。

最常见的情况就是没有出口的递归：

public static void main(String[] args) { 
       stackOverFlow();   
    }
    public static void stackOverFlow() { 
       stackOverFlow();
    }

运行结果：  
![在这里插入图片描述][20190629103712976.png]

#### 2、OutOfMemoryError: Java heap space (Java 堆空间内存泄漏) ####

> Java堆空间不足以为新创建的对象分配内存时，就会报出 OutOfMemoryError: Java heap space

这也是很常见的一种故障情况，当创建一个超过JVM堆内存的大对象时或者一直创建对象直至堆空间饱满时，就会抛出此故障。

故障代码：

//设置虚拟机的最大栈空间和最小栈空间均为10m
    // -Xms10m -Xmx10m
    public static void main(String[] args) { 
       //创建一个80M的大对象
       byte[] bytes = new byte[80 * 1024 * 1024];
       
    }

运行结果：  
![在这里插入图片描述][20190629104934514.png]

#### 3、OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded (超出GC开销限制) ####

> GC回收时间过长会抛出 OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded。这里过长的定义是：超过98%的时间用来做GC，但却回收了不到%2的堆内存空间，连续多次GC都只回收了不到%2的极端情况才会抛出。如果不抛出 overhead limit exceeded ，那么GC回收出的内存马上又被填满，不得不再次触发GC，造成恶性循环。

错误代码：

//JVM启动配置参数如下：
    //堆空间大小为10m 打印GC详情 直接内存大小为5m
    //-Xmx10m -Xms10m -XX:+PrintGCDetails -XX:MaxDirectMemorySize=5m
    public static void main(String[] args) { 
            int i = 0;
            List<String> list = new ArrayList<>();
            while (true) { 
                list.add(String.valueOf(++i).intern());
            }
        }

运行结果：  
![在这里插入图片描述][20190629110650471.png]  
我们来看看GC打印的部分详情：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzk4NjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
首先可以直观的看出，此错误代码会频繁的触发GC。  
![在这里插入图片描述][20190629111303329.png]  
上面这条日志的意思是新生代回收之前为2048K，回收之后为2047K；老年代回收之前为7102K，回收之后为7102K；总栈区回收之前为9150K，回收之后为9149K。  
可以看出，此时GC的效率及其低下。

#### 4、OutOfMemoryError: Direct buffer memory (直接内存泄露) ####

> 写NIO程序时经常使用ByteBuffer来读取或写入数据，这是一种基于通道（Channel）与缓冲区（Buffer）的 I/O 方式。  
> 它可以使用Native函数库直接分配堆外内存，也就是在本地内存分配。  
> ByteBuffer.allocate(capability) 第一种方式是分配JVM堆内存，属于GC的管辖范围，由于需要拷贝所以速度相对较慢。  
> ByteBuffer.allcateDirect(capability) 第二种方式是分配OS本地内存，不属于GC的管辖范围，由于不需要内存拷贝所以速度相对较快。  
> 如果不断分配本地内存，堆内存很少使用，那么JVM就不需要执行GC，DirectByteBuffer对象们就不会被回收，这时候内存充足，但是本地内存可能已经使用光了，再次尝试分配本地内存就会出现 OutOfMemoryError: Direct buffer memory ，那么程序就直接崩溃了。

查看本地内存空间大小：

public static void main(String[] args) { 
       System.out.println("默认的直接内存大小："+sun.misc.VM.maxDirectMemory() / (1024*1024)+"MB");
    }

运行结果：  
![在这里插入图片描述][20190629113754233.png]  
一般默认情况下，本地内存大约为电脑运行内存的四分之一（我的电脑是8G）

为了更直观的看到此故障，我们要把这个空间设置的小一点，参数和故障代码如下：

//-Xmx10m -Xms10m -XX:+PrintGCDetails -XX:MaxDirectMemorySize=5m（同上个故障）
    public static void main(String[] args) { 
       System.out.println("配置的直接内存大小："+sun.misc.VM.maxDirectMemory() / (1024*1024)+"MB");
       // 直接内存大小为5m，在本地内存上分配一个6m的大对象
       ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(6 * 1024 * 1024);
    }

运行结果：  
![在这里插入图片描述][20190629114419328.png]  
![在这里插入图片描述][20190629114327137.png]

#### 5、OutOfMemoryError: Unable to create new native thread (无法创建新的本地线程) ####

> 1.  你的引用创建了太多的线程，超过了系统承载的极限。
> 2.  你的服务器不允许你的应用创建这么多的线程，Linux系统默认允许单个进程可以创建的线程数是1024个，你的应用超过了这个数量，就会报OutOfMemoryError: Unable to create new native thread。

故障代码如下:

public static void main(String[] args) { 
       //死循环创建线程
       for (int i = 0; ; i++) { 
         new Thread(() -> { 
            System.out.println("cccc");
         }).start();
       }
    }

将此代码拷贝到 Linux 上运行，运行结果如下：  
![在这里插入图片描述][20190629145704537.png]

[20190629103712976.png]: /images/20211220/372eb7789a224311b6b44c336a920368.png
[20190629104934514.png]: /images/20211220/963b3a0fa1644678b37ea28407ecf86b.png
[20190629110650471.png]: /images/20211220/93b7a8aabd764ad3b02c17bdba182ada.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzk4NjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211220/028b21f0878e451e883fdcd386c58a96.png
[20190629111303329.png]: /images/20211220/978eddea7b1649cbb0160a1d5e4ad574.png
[20190629113754233.png]: /images/20211220/bc41af3f5959477b8fb6f3d4c342c2ed.png
[20190629114419328.png]: /images/20211220/a982a1a7ddfd4e15b2f16e38b7718d0b.png
[20190629114327137.png]: /images/20211220/15400ce77e584136b435209d33b5d9e0.png
[20190629145704537.png]: /images/20211220/5f2798d778dc4979aacc018c159feb56.png