Java---（內存區域 與 內存溢出異常）

運行時數據區域

• 線程私有區域：程序計數器，Java虛擬機棧，本地方法棧（其生命週期與相關線程有關，隨線程而生，隨線程而滅）
• 線程共享區域：Java堆，方法區，運行時常量池

程序計數器（線程私有）

• 由於JVM的多線程是通過線程輪流切換並分配處理器執行時間的方式來實現，因此在任何一個確定的時刻，一個處理器都只會執行一條線程中的指令。爲了切換線程後能恢復到正確的執行位置，每條線程都需要獨立的程序計數器，各條線程之間計數器互不影響，獨立存儲。
• 程序計數器是一塊較小的內存空間，可以說是當前線程所執行的字節碼的行號指示器；如果當前線程正在執行的是一個Java方法，這個計數器記錄的是正在執行的虛擬機字節碼指令的地址；如果正在執行的是一個Native方法，這個計數器值爲空
• 程序計數器內存區域是唯一一個在JVM規範中沒有規定任何OOM情況的區域！

Java虛擬機棧（線程私有）

• 虛擬機棧描述的是Java方法執行的內存模型：每個方法執行的同時都會創建一個棧幀用於存儲局部變量表，操作數棧，動態鏈接，方法出口等信息；每一個方法從調用直至執行完成的過程，就對應一個棧幀在虛擬機棧中出入棧的過程，生命週期與線程相同。
• 局部變量表：存放編譯器的基本數據類型，對象引用；其所需的內存空間在編譯期間完成分配，當進入一個方法時，這個方法需要在幀中分配多大的局部變量空間是完全確定的，在執行期間不改變局部變量表的大小
• 此區域一共會產生以下兩種異常：
• 如果線程請求的棧深度大於虛擬機所允許的深度(-Xss設置棧容量)，將會拋出StackOverFlowError異常
• 虛擬機在動態擴展時無法申請到足夠的內存，會拋出OOM(OutOfMemoryError)異常

本地方法棧（線程私有）

• 虛擬機使用的Native方法服務
• 在HotSpot虛擬機中，本地方法棧與虛擬機棧是同一塊內存區域

Java堆（線程共享）

• Java堆(Java Heap)是JVM所管理的最大內存區域，在JVM啓動時創建，存放對象實例；所有的對象實例以及數組都要在堆上分配
• Java堆是垃圾回收器管理的主要區域，因此很多時候可以稱之爲"GC堆"。根據JVM規範規定的內容，Java堆可以處於物理上不連續的內存空間中。Java堆在主流的虛擬機中都是可擴展的(-Xmx設置最大值,-Xms設置最小值)。
• 如果在堆中沒有足夠的內存完成實例分配並且堆也無法再拓展時，將會拋出OOM

方法區（線程共享）

• 存儲已被虛擬機加載的類信息、常量、靜態變量、及編譯器編譯後的代碼等數據。
• JVM規範規定：當方法區無法滿足內存分配需求時，將拋出OOM異常

運行時常量池（方法區的一部分）

• 存放字面量（字符串，final常量，基本數據類型的值）與符號引用（類與結構的完全限定名，字段的名稱和描述符，方法的名稱和描述符）

Java堆溢出

• Java堆用來存儲對象實例，不斷地創建對象，那麼在對象的數量達到最大堆容量後會產生內存溢出異常

public class Test {
static class OOMObject {
}
public static void main(String[] args) {
List<OOMObject> list =
new ArrayList<>();
while(true) {
list.add(new OOMObject());
}
}
}

• 分析問題的產生到底是出現了內存泄露（泄露對象無法被回收）還是內存溢出（內存對象還應該存活）
• 當發生內存泄露時，應該：
• 及時關閉流
• 及時關閉文件，使用時再創建對象
• 當發生內存溢出時，應該：
• 內存不夠用，調大內存
• 正在存活的對象生命週期太長

虛擬機棧和本地方法棧溢出

• 們HotSpot虛擬機將虛擬機棧與本地方法棧合二爲一，因此對於HotSpot來說，棧容量只需要由-Xss參數來設置
• 設置JVM參數
• -Xms:設置堆的最小值、
• -Xmx:設置堆最大值
• 關於虛擬機棧會產生的兩種異常：
• 如果線程請求的棧深度大於虛擬機所允許的最大深度，會拋出StackOverFlow異常
• 如果虛擬機在拓展棧時無法申請到足夠的內存空間，則會拋出OOM異常

觀察StackOverFlow異常(單線程環境下)
JVM參數：-Xss128K


public class Test {
private int stackLength = 1;
public void stackLeak() {
stackLength++;
stackLeak();
}
public static void main(String[] args) {
Test test = new Test();
try {
test.stackLeak();
} catch (Throwable e) {
System.out.println("Stack Length: "+test.stackLength);
throw e;
}
}
}

如果是因爲多線程導致的內存溢出問題，在不能減少線程數的情況下，只能減少最大堆和減少棧容量的方式來換取更多線程。