本文基于 Java 15

StackOverflowError 与 OutOfMemoryError 是两个老生常谈的 Java 错误。Java 中的虚拟机错误 VirtualMachineError 包括以下四种：

我们比较关心的就是 StackOverflowError 与 OutOfMemoryError，剩下的 InternalError 一般是内部使用错误，UnknownError 是虚拟机发生未知异常，这两种我们这里不讨论。

虚拟机规范中的 StackOverflowError 与 OutOfMemoryError

参考 Java 虚拟机规范官方文档：Run-Time Data Areas，可以知道，在如下情况下，会抛出这两种错误：

• 当某次线程运行计算时，需要占用的 Java 虚拟机栈（Java Virtual Machine Stack）大小，也就是 Java 线程栈大小，超过规定大小时，抛出 StackOverflowError
• 如果 Java 虚拟机栈大小可以动态扩容，发生扩容时发现内存不足，或者新建Java 虚拟机栈时发现内存不足，抛出 OutOfMemoryError
• 当所需要的堆（heap）内存大小不足时，抛出 OutOfMemoryError
• 当方法区（Method Area）大小不够分配时，抛出 OutOfMemoryError
• 当创建一个类或者接口时，运行时常量区剩余大小不够时，抛出 OutOfMemoryError
• 本地方法栈（Native Method Stack）大小不足时，抛出 StackOverflowError
• 本地方法栈（Native Method Stack）扩容时发现内存不足，或者新建本地方法栈发现内存不足，抛出 OutOfMemoryError

Hotspot JVM 的实现

为了进一步搞清楚 StackOverflowError 与 OutOfMemoryError，我们来看具体实现。一般的 JVM 采用的都是官网的 HotSpot JVM，我们这里就用 Hotspot JVM 的实现来说明。

JVM 内存包括什么

我们一般通过两个工具 pmap 还有 jcmd 中的 VM.native_memory 命令去查看 Java 进程内存占用，由于 pmap 命令有点复杂而且很多内存映射是 anon 的，这里采用 jcmd 中的 VM.native_memory 命令，去看一下 JVM 内存的每一部分。需要指出的一点是，

如果想了解详细的 Native Memory Tracking，请参考我的另一篇文章JVM相关 – JVM 内存占用与分析

Native Memory Tracking:

Total: reserved=6308603KB, committed=4822083KB
-                 Java Heap (reserved=4194304KB, committed=4194304KB)
                            (mmap: reserved=4194304KB, committed=4194304KB) 

-                     Class (reserved=1161041KB, committed=126673KB)
                            (classes #21662)
                            (  instance classes #20542, array classes #1120)
                            (malloc=3921KB #64030) 
                            (mmap: reserved=1157120KB, committed=122752KB) 
                            (  Metadata:   )
                            (    reserved=108544KB, committed=107520KB)
                            (    used=105411KB)
                            (    free=2109KB)
                            (    waste=0KB =0.00%)
                            (  Class space:)
                            (    reserved=1048576KB, committed=15232KB)
                            (    used=13918KB)
                            (    free=1314KB)
                            (    waste=0KB =0.00%)

-                    Thread (reserved=355251KB, committed=86023KB)
                            (thread #673)
                            (stack: reserved=353372KB, committed=84144KB)
                            (malloc=1090KB #4039) 
                            (arena=789KB #1344)

-                      Code (reserved=252395KB, committed=69471KB)
                            (malloc=4707KB #17917) 
                            (mmap: reserved=247688KB, committed=64764KB) 

-                        GC (reserved=199635KB, committed=199635KB)
                            (malloc=11079KB #29639) 
                            (mmap: reserved=188556KB, committed=188556KB) 

-                  Compiler (reserved=2605KB, committed=2605KB)
                            (malloc=2474KB #2357) 
                            (arena=131KB #5)

-                  Internal (reserved=3643KB, committed=3643KB)
                            (malloc=3611KB #8683) 
                            (mmap: reserved=32KB, committed=32KB) 

-                     Other (reserved=67891KB, committed=67891KB)
                            (malloc=67891KB #2859) 

-                    Symbol (reserved=26220KB, committed=26220KB)
                            (malloc=22664KB #292684) 
                            (arena=3556KB #1)

-    Native Memory Tracking (reserved=7616KB, committed=7616KB)
                            (malloc=585KB #8238) 
                            (tracking overhead=7031KB)

-               Arena Chunk (reserved=10911KB, committed=10911KB)
                            (malloc=10911KB) 

-                   Tracing (reserved=25937KB, committed=25937KB)
                            (malloc=25937KB #8666) 

-                   Logging (reserved=5KB, committed=5KB)
                            (malloc=5KB #196) 

-                 Arguments (reserved=18KB, committed=18KB)
                            (malloc=18KB #486) 

-                    Module (reserved=532KB, committed=532KB)
                            (malloc=532KB #3579) 

-              Synchronizer (reserved=591KB, committed=591KB)
                            (malloc=591KB #4777) 

-                 Safepoint (reserved=8KB, committed=8KB)
                            (mmap: reserved=8KB, committed=8KB) 

这里的 mmap，malloc 是两种不同的内存申请分配方式，例如：

Internal (reserved=3643KB, committed=3643KB)
                            (malloc=3611KB #8683) 
                            (mmap: reserved=32KB, committed=32KB) 

代表 Internal 一共占用 3643KB，其中3611KB是通过 malloc 方式，32KB 是通过 mmap 方式。 arena 是通过 malloc 方式分配的内存但是代码执行完并不释放，放入 arena chunk 中之后还会继续使用，参考：MallocInternals

可以看出，Java 进程内存包括：

• Java Heap: 堆内存，即-Xmx限制的最大堆大小的内存。
• Class：加载的类与方法信息，其实就是 metaspace，包含两部分： 一是 metadata，被-XX:MaxMetaspaceSize限制最大大小，另外是 class space，被-XX:CompressedClassSpaceSize限制最大大小
• Thread：线程与线程栈占用内存，每个线程栈占用大小受-Xss限制，但是总大小没有限制。
• Code：JIT 即时编译后（C1 C2 编译器优化）的代码占用内存，受-XX:ReservedCodeCacheSize限制
• GC：垃圾回收占用内存，例如垃圾回收需要的 CardTable，标记数，区域划分记录，还有标记 GC Root 等等，都需要内存。这个不受限制，一般不会很大的。
• Compiler：C1 C2 编译器本身的代码和标记占用的内存，这个不受限制，一般不会很大的
• Internal：命令行解析，JVMTI 使用的内存，这个不受限制，一般不会很大的
• Symbol: 常量池占用的大小，字符串常量池受-XX:StringTableSize个数限制，总内存大小不受限制
• Native Memory Tracking：内存采集本身占用的内存大小，如果没有打开采集（那就看不到这个了，哈哈），就不会占用，这个不受限制，一般不会很大的
• Arena Chunk：所有通过 arena 方式分配的内存，这个不受限制，一般不会很大的
• Tracing：所有采集占用的内存，如果开启了 JFR 则主要是 JFR 占用的内存。这个不受限制，一般不会很大的
• Logging，Arguments，Module，Synchronizer，Safepoint，Other，这些一般我们不会关心。

除了 Native Memory Tracking 记录的内存使用，还有两种内存 Native Memory Tracking 没有记录，那就是：

• Direct Buffer：直接内存，请参考：JDK核心JAVA源码解析（4） – Java 堆外内存、零拷贝、直接内存以及针对于NIO中的FileChannel的思考
• MMap Buffer：文件映射内存，请参考：JDK核心JAVA源码解析（5） – JAVA File MMAP原理解析

各种 StackOverflowError 与 OutOfMemoryError 场景以及定位方式

1. StackOverflowError

调用栈过深，导致线程栈占用大小超过-Xss（或者是-XX:ThreadStackSize）的限制，如果没指定-Xss，则根据不同系统确定默认最大大小。

确定默认大小的代码请参考：

• windows：os_windows.cpp
• linux：os_linux.cpp

总结起来就是，32 位的系统一般是 512k，64 位的是 1024k

一般报这个错都是因为递归死循环，或者调用栈真的太深而线程栈大小不足，比如那种回调背压模型的框架，netty + reactor 这种，一般线程栈需要调大一点。

2. OutOfMemoryError: Java heap space

堆内存不够用，无法分配更多内存，就会抛出这个异常。一般这种情况发生后，需要查看 heap dump，线上应用一般加上-XX: +HeapDumpOnOutOfMemoryError在OutOfMemoryError发生的时候，进行 heap dump，之后进行分析。

heap dump 查看工具一般通过 Memory Analyzer (MAT)

3. OutOfMemoryError: unable to create native thread

这个在创建太多的线程，超过系统配置的极限。如Linux默认允许单个进程可以创建的线程数是1024个。

一般报这个错首先考虑不要创建那么多线程，线程池化并池子尽量同业务复用。如果实在要创建那么多线程，则考虑修改服务器配置：

//查看限制个数 ulimit -u //编辑修改 vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf

4. OutOfMemoryError: GC Overhead limit exceeded

默认情况下，并不是等堆内存耗尽，才会报 OutOfMemoryError，而是如果 JVM 觉得 GC 效率不高，也会报这个错误。

那么怎么评价 GC 效率不高呢？来看下源码： 呢？来看下源码gcOverheadChecker.cpp：

void GCOverheadChecker::check_gc_overhead_limit(GCOverheadTester* time_overhead,
                                                GCOverheadTester* space_overhead,
                                                bool is_full_gc,
                                                GCCause::Cause gc_cause,
                                                SoftRefPolicy* soft_ref_policy) {

  // 忽略显式gc命令，比如System.gc()，或者通过JVMTI命令的gc，或者通过jcmd命令的gc
  if (GCCause::is_user_requested_gc(gc_cause) ||
      GCCause::is_serviceability_requested_gc(gc_cause)) {
    return;
  }

  bool print_gc_overhead_limit_would_be_exceeded = false;
  if (is_full_gc) {
    //如果gc时间过长，并且gc回收的空间还是不多
    //gc时间占用98%以上为gc时间过长，可以通过 -XX:GCTimeLimit= 配置，参考gc_globals.hpp: GCTimeLimit
    //回收空间小于2%为gc回收空间不多，可以通过 -XX:GCHeapFreeLimit= 配置，参考gc_globals.hpp: GCHeapFreeLimit
    if (time_overhead->is_exceeded() && space_overhead->is_exceeded()) {
      _gc_overhead_limit_count++;
      //如果UseGCOverheadLimit这个状态位为开启
      //默认情况下，是开启的，可以通过启动参数-XX:-UseGCOverheadLimit关闭，参考：gc_globals.hpp: UseGCOverheadLimit
      if (UseGCOverheadLimit) {
        //如果超过规定次数，这个次数默认不可配置，必须开启develop编译jdk才能配置，参考gc_globals.hpp: GCOverheadLimitThreshold
        if (_gc_overhead_limit_count >= GCOverheadLimitThreshold){
          //设置状态位，准备抛出OOM
          set_gc_overhead_limit_exceeded(true);
          //清空计数
          reset_gc_overhead_limit_count();
        } else {
          //如果还没到达次数，但是也快到达的时候，清空所有的软引用
          bool near_limit = gc_overhead_limit_near();
          if (near_limit) {
            soft_ref_policy->set_should_clear_all_soft_refs(true);
            log_trace(gc, ergo)("Nearing GC overhead limit, will be clearing all SoftReference");
          }
        }
      }
      //需要打印日志，提示GC效率不高
      print_gc_overhead_limit_would_be_exceeded = true;

    } else {
      // Did not exceed overhead limits
      reset_gc_overhead_limit_count();
    }
  }

  if (UseGCOverheadLimit) {
    if (gc_overhead_limit_exceeded()) {
      log_trace(gc, ergo)("GC is exceeding overhead limit of " UINTX_FORMAT "%%", GCTimeLimit);
      reset_gc_overhead_limit_count();
    } else if (print_gc_overhead_limit_would_be_exceeded) {
      assert(_gc_overhead_limit_count > 0, "Should not be printing");
      log_trace(gc, ergo)("GC would exceed overhead limit of " UINTX_FORMAT "%% %d consecutive time(s)",
                          GCTimeLimit, _gc_overhead_limit_count);
    }
  }
}

默认配置：gc_globals.hpp

product(bool, UseGCOverheadLimit, true,                                   \
          "Use policy to limit of proportion of time spent in GC "          \
          "before an OutOfMemory error is thrown")                          \
                                                                            \
product(uintx, GCTimeLimit, 98,                                           \
      "Limit of the proportion of time spent in GC before "             \
      "an OutOfMemoryError is thrown (used with GCHeapFreeLimit)")      \
      range(0, 100)                                                     \
                                                                        \
product(uintx, GCHeapFreeLimit, 2,                                        \
      "Minimum percentage of free space after a full GC before an "     \
      "OutOfMemoryError is thrown (used with GCTimeLimit)")             \
      range(0, 100)                                                     \
                                                                        \
develop(uintx, GCOverheadLimitThreshold, 5,                               \
      "Number of consecutive collections before gc time limit fires")   \
      range(1, max_uintx)                              

可以总结出：默认情况下，启用了 UseGCOverheadLimit，连续 5 次，碰到 GC 时间占比超过 98%，GC 回收的内存不足 2% 时，会抛出这个异常。

5. OutOfMemoryError: direct memory

这个是向系统申请直接内存时，如果系统可用内存不足，就会抛出这个异常，对应的源代码Bits.java：

static void reserveMemory(long size, int cap) {
    synchronized (Bits.class) {
        if (!memoryLimitSet && VM.isBooted()) {
            maxMemory = VM.maxDirectMemory();
            memoryLimitSet = true;
        }
        // -XX:MaxDirectMemorySize limits the total capacity rather than the
        // actual memory usage, which will differ when buffers are page
        // aligned.
        if (cap <= maxMemory - totalCapacity) {
            reservedMemory += size;
            totalCapacity += cap;
            count++;
            return;
        }
    }
    System.gc();
    try {
        Thread.sleep(100);
    } catch (InterruptedException x) {
        // Restore interrupt status
        Thread.currentThread().interrupt();
    }
    synchronized (Bits.class) {
        if (totalCapacity + cap > maxMemory)
            throw new OutOfMemoryError("Direct buffer memory");
        reservedMemory += size;
        totalCapacity += cap;
        count++;
    }
}

在 DirectByteBuffer 中，首先向 Bits 类申请额度，Bits 类有一个全局的 totalCapacity 变量，记录着全部 DirectByteBuffer 的总大小，每次申请，都先看看是否超限,堆外内存的限额默认与堆内内存(由 -Xmx 设定)相仿，可用 -XX:MaxDirectMemorySize 重新设定。

如果不指定，该参数的默认值为 Xmx 的值减去1个 Survior 区的值。 如设置启动参数 -Xmx20M -Xmn10M -XX：SurvivorRatio=8,那么申请 20M-1M=19M 的DirectMemory 如果已经超限，会主动执行 Sytem.gc()，期待能主动回收一点堆外内存。System.gc() 会触发一个 full gc，当然前提是你没有显示的设置 -XX:+DisableExplicitGC 来禁用显式GC。并且你需要知道，调用 System.gc() 并不能够保证 full gc 马上就能被执行。然后休眠一百毫秒，看看 totalCapacity 降下来没有，如果内存还是不足，就抛出 OOM 异常。如果额度被批准，就调用大名鼎鼎的sun.misc.Unsafe去分配内存,返回内存基地址

在发生这种异常时，一般通过 JMX 的java.nio.BufferPool.direct里面的属性去监控直接内存的变化以及使用（其实就是 BufferPoolMXBean ），来定位问题。

6. OutOfMemoryError: map failed

这个是 File MMAP（文件映射内存）时，如果系统内存不足，就会抛出这个异常，对应的源代码是：

• Windows：FileDispatcherImpl.c
• Linux：FileDispatcherImpl.c

以 Linux 为例：

JNIEXPORT jlong JNICALL
Java_sun_nio_ch_FileChannelImpl_map0(JNIEnv *env, jobject this,
                                     jint prot, jlong off, jlong len)
{
    void *mapAddress = 0;
    jobject fdo = (*env)->GetObjectField(env, this, chan_fd);
    jint fd = fdval(env, fdo);
    int protections = 0;
    int flags = 0;

    if (prot == sun_nio_ch_FileChannelImpl_MAP_RO) {
        protections = PROT_READ;
        flags = MAP_SHARED;
    } else if (prot == sun_nio_ch_FileChannelImpl_MAP_RW) {
        protections = PROT_WRITE | PROT_READ;
        flags = MAP_SHARED;
    } else if (prot == sun_nio_ch_FileChannelImpl_MAP_PV) {
        protections =  PROT_WRITE | PROT_READ;
        flags = MAP_PRIVATE;
    }
    //调用mmap
    mapAddress = mmap64(
        0,                    /* Let OS decide location */
        len,                  /* Number of bytes to map */
        protections,          /* File permissions */
        flags,                /* Changes are shared */
        fd,                   /* File descriptor of mapped file */
        off); /* Offset into file */
    //内存不足时，抛出OutOfMemoryError
    if (mapAddress == MAP_FAILED) {
        if (errno == ENOMEM) {
            JNU_ThrowOutOfMemoryError(env, "Map failed");
            return IOS_THROWN;
        }
        return handle(env, -1, "Map failed");
    }

    return ((jlong) (unsigned long) mapAddress);
}

这种情况下，考虑：

1. 增加系统内存
2. 采用文件分块，不要一次 mmap 很大的文件，也就是减少每次 mmap 文件的大小

7. OutOfMemoryError: Requested array size exceeds VM limit

当申请的数组大小超过堆内存限制，就会抛出这个异常。

8. OutOfMemoryError: Metaspace

Metadata 占用空间超限（参考上面简述 Java 内存构成， class 这一块 包含两种，一种是 metadata，一种是 class space），会抛出这个异常，那么如何查看元空间内存呢？

可以通过两个命令，这两个输出是一样的：

• jmap -clstats

• jcmd GC.class_stats （这个需要启动参数： -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions）

  Index Super InstBytes KlassBytes annotations CpAll MethodCount Bytecodes MethodAll ROAll RWAll Total ClassName 1 -1 214348176 504 0 0 0 0 0 24 616 640 [C 2 -1 71683872 504 0 0 0 0 0 24 616 640 [B 3 -1 53085688 504 0 0 0 0 0 24 616 640 [Ljava.lang.Object; 4 -1 28135528 504 0 0 0 0 0 32 616 648 [Ljava.util.HashMap
  $Node; 5 17478 12582216 1440 0 7008 64 2681 39040 11232 37248 48480 java.util.ArrayList ……… 25255 25 0 528 0 592 3 42 568 448 1448 1896 zipkin2.reporter.metrics.micrometer.MicrometerReporterMetrics$Builder 472572680 16436464 283592 41813040 225990 8361510 75069552 39924272 101013144 140937416 Total 335.3% 11.7% 0.2% 29.7% – 5.9% 53.3% 28.3% 71.7% 100.0% Index Super InstBytes KlassBytes annotations CpAll MethodCount Bytecodes MethodAll ROAll RWAll Total ClassName

其中，每个指标的含义如下所示：

• InstBytes：实例占用大小
• KlassBytes：类占用大小
• annotations：注解占用大小
• CpAll：常量池中占用大小
• MethodCount：方法个数
• Bytecodes：字节码大小
• MethodAll：方法占用大小
• ROAll：只读内存中内存占用
• RWAll：读写内存中内存占用

9. OutOfMemoryError: Compressed class space

class space 内存溢出导致的，和上一个异常类似，需要查看类信息统计定位问题。

10. OutOfMemoryError: reason stack_trace_with_native_method

这个发生在 JNI 调用中，内存不足