Java内存溢出的解决方法
解决溢出问题的方法
解决溢出问题的方法
解决溢出问题的方法主要有以下几种：
1. 代码审查和优化：通过仔细审查代码，找出可能导致溢出的源头，如大量数据的处理、循环引用等。
优化这些代码段，减少内存使用。
2. 调整内存参数：调整JVM的启动参数，如-Xms和-Xmx参数，可以动态调整内存分配。
这可以帮助避免内存溢出。
3. 使用内存分析工具：使用内存分析工具（如MAT）来分析内存使用情况，找出并解决内存泄漏问题。
4. 避免大对象分配：尽量避免一次性分配大量内存，可以将大任务拆分成小任务，逐个处理。
5. 优化数据库查询：数据库查询可能导致大量数据加载到内存中，可以通过优化查询语句，减少数据加载量。
6. 升级硬件：在某些情况下，增加物理内存或升级其他硬件（如硬盘）可能有助于解决溢出问题。
7. 使用缓存技术：对于频繁使用的数据，可以使用缓存技术来减少对数据库的访问，从而减少内存使用。
8. 日志分析：仔细分析应用程序日志，查找可能导致溢出的异常或错误。
9. 垃圾回收优化：根据应用程序的特点，选择合适的垃圾回收策略，以减少内存碎片和垃圾回收开销。
10. 避免第三方软件BUG：确保使用的第三方软件没有已知的内存泄漏问题或BUG，并及时更新软件。
这些方法可以根据实际情况进行选择和应用，一般需要通过不断测试和调优来找到最适合的解决方案。
java中遇到的问题和解决方案
java中遇到的问题和解决方案
目录
1. Java中遇到的问题
1.1 内存溢出问题
1.2 死锁问题
2. 解决方案
2.1 内存溢出问题的解决方案
2.2 死锁问题的解决方案
Java中遇到的问题
在Java编程过程中，经常会遇到各种各样的问题，其中两个比较常见的问题是内存溢出和死锁问题。
内存溢出问题是指程序在运行过程中申请的内存超过了系统能够分配给它的内存大小，导致程序崩溃。
这种问题通常发生在程序中频繁创建大量对象或者持续运行时间过长的情况下。
死锁问题则是指多个线程互相持有对方所需要的资源，导致彼此无法继续执行，进而导致程序无法正常运行。
死锁问题通常发生在多线程编程中，处理不当时很容易出现。
解决方案
针对内存溢出问题，可以通过一些方法来解决，比如增加堆内存大小、优化程序代码以减少内存占用、及时释放不再使用的对象等。
另外，可以使用一些工具来监控程序内存使用情况，及时发现并解决潜在的内存溢出问题。
对于死锁问题，可以通过合理地设计程序逻辑、避免使用过多的同步代码块、避免嵌套锁等方法来预防死锁的发生。
此外，可以使用一些工具来帮助检测程序中潜在的死锁问题，并及时处理。
综上所述，如果在Java编程过程中遇到内存溢出或死锁问题，可以通过上述方法来解决，确保程序的稳定运行。
JVM：全面理解线上服务器内存溢出(OOM)问题处理方案
JVM：全面理解线上服务器内存溢出（OOM）问题处理方案在现代应用程序开发中，内存管理是一个非常重要的方面。
虽然现代计算机中的内存容量已经非常大，但是在高负载和大数据量的情况下，仍然可能遇到内存溢出（OOM）。
内存溢出是指程序在运行过程中使用的内存量超过了系统设置的限制，导致程序运行失败。
这对生产环境的服务器是非常严重的，因为它可能导致服务器崩溃，进而影响用户体验。
JVM是Java程序的运行时环境，一旦发生线上服务器内存溢出问题，我们需要处理这个问题的步骤如下：一、分析内存溢出错误日志JVM在发生内存溢出时会产生错误日志，这些日志信息提供了非常有用的信息，有助于分析问题的原因。
在分析日志的时候，需要关注以下几个方面：1.错误信息：内存溢出错误的类型，以及导致错误的相关代码。
2.内存使用情况：分析 JVM 中各个方面的内存使用情况，例如堆内存、非堆内存、元数据内存等。
3.内存泄漏：分析可能导致内存泄漏的代码。
二、调整 JVM 参数JVM提供了很多可供调整的参数，通过调整这些参数可以使JVM 在运行过程中使用更少的内存。
例如，调整堆大小、非堆大小、GC策略等。
在选择适当的 JVM 参数时，可以参考JVM 官方文档中提供的建议参数。
但是，需要注意的是，不要随意调整JVM 参数，否则可能会导致系统运行状况更糟糕。
三、检查代码中的内存泄漏内存泄漏是指程序中申请的内存没有被及时释放，导致内存空间被占用，进而导致内存溢出。
在 Java 中，由于 Java 自带GC，因此内存泄漏的问题相对较少，但仍然有可能发生。
在排查内存泄漏问题时，可以使用 Java 堆栈跟踪工具，例如Eclipse Memory Analyzer (MAT) 来分析堆中的对象和数据，从而快速定位内存泄漏的原因。
四、优化代码优化代码是解决内存溢出问题的最重要的一步。
通过优化代码，减少对内存的消耗，可以有效地防止内存溢出问题。
优化代码的方法有很多，例如，使用缓存、避免频繁的创建多个对象、使用数据结构等。
完美解决java读取大文件内存溢出的问题
完美解决java读取⼤⽂件内存溢出的问题1. 传统⽅式：在内存中读取⽂件内容读取⽂件⾏的标准⽅式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所⽰快速读取⽂件⾏的⽅法：Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8);FileUtils.readLines(new File(path));实际上是使⽤BufferedReader或者其⼦类LineNumberReader来读取的。
传统⽅式的问题：是⽂件的所有⾏都被存放在内存中，当⽂件⾜够⼤时很快就会导致程序抛出OutOfMemoryError 异常。
问题思考：我们通常不需要把⽂件的所有⾏⼀次性地放⼊内存中，相反，我们只需要遍历⽂件的每⼀⾏，然后做相应的处理，处理完之后把它扔掉。
所以我们可以通过⾏迭代⽅式来读取，⽽不是把所有⾏都放在内存中。
2. ⼤⽂件读取处理⽅式不重复读取与不耗尽内存的情况下处理⼤⽂件：（1）⽂件流⽅式：使⽤java.util.Scanner类扫描⽂件的内容，⼀⾏⼀⾏连续地读取FileInputStream inputStream = null;Scanner sc = null;try {inputStream = new FileInputStream(path);sc = new Scanner(inputStream, UTF-8);while (sc.hasNextLine()) {String line = sc.nextLine();// System.out.println(line);}}catch(IOException e){logger.error(e);}finally {if (inputStream != null) {inputStream.close();}if (sc != null) {sc.close();}}该⽅案将会遍历⽂件中的所有⾏，允许对每⼀⾏进⾏处理，⽽不保持对它的引⽤。
java内存溢出排查方法解析
java内存溢出排查方法解析内存溢出（out of mem or y），通俗理解就是内存不够，通常在运行大型软件或游戏时，软件或游戏所需要的内存远远超出了你主机内安装的内存所承受大小，就叫内存溢出。
此时软件或游戏就运行不了，系统会提示内存溢出，有时候会自动关闭软件，重启电脑或者软件后释放掉一部分内存又可以正常运行该软件或游戏一段时间。
内存溢出已经是软件开发历史上存在了近40年的“老大难”问题，像在“红色代码”病毒事件中表现的那样，它已经成为黑客攻击企业网络的“罪魁祸首”。
如在一个域中输入的数据超过了它的要求就会引发数据溢出问题，多余的数据就可以作为指令在计算机上运行。
据有关安全小组称，操作系统中超过50%的安全漏洞都是由内存溢出引起的，其中大多数与微软的技术有关。
定义及原因内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多，最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。
为了解决Java中内存溢出问题，我们首先必须了解Java是如何管理内存的。
Java的内存管理就是对象的分配和释放问题。
在Java中，内存的分配是由程序完成的，而内存的释放是由垃圾收集器（GarbageCollec ti on，GC）完成的，程序员不需要通过调用GC函数来释放内存，因为不同的JVM实现者可能使用不同的算法管理GC，有的是内存使用到达一定程度时，GC才开始工作，也有定时执行的，有的是中断式执行GC。
但GC只能回收无用并且不再被其它对象引用的那些对象所占用的空间。
Java的内存垃圾回收机制是从程序的主要运行对象开始检查引用链，当遍历一遍后发现没有被引用的孤立对象就作为垃圾回收。
1、内存溢出的原因是什么？内存溢出是由于没被引用的对象（垃圾）过多造成JVM没有及时回收，造成的内存溢出。
如果出现这种现象可行代码排查：一）是否App中的类中和引用变量过多使用了Stat ic修饰如publicst ai tc Student s；在类中的属性中使用 static修饰的最好只用基本类型或字符串。
内存溢出的三种情况及系统配置解决方案
内存溢出的三种情况及系统配置解决方案内存溢出是指程序在运行过程中申请的内存超过了系统或者进程所能提供的上限。
导致内存溢出的原因可能是程序中存在内存泄漏、内存分配过多或者递归调用过深等。
下面将介绍三种常见的内存溢出情况及其系统配置解决方案。
1.程序内存泄漏导致内存溢出：内存泄漏指程序在运行过程中动态分配内存空间后，没有对其进行释放，导致一部分内存无法再次使用。
长时间运行的程序中，如果内存泄漏较为严重，系统可用内存会不断减少，直到最终耗尽所有内存资源。
解决方案：使用内存泄漏检测工具来检测和修复程序中的内存泄漏问题。
同时，可以考虑使用自动内存管理的编程语言，如Java和Python，在程序运行过程中自动回收未使用的内存。
2.内存分配过多导致内存溢出：解决方案：优化程序的内存使用，尽可能减小内存分配的数量和大小。
可以通过使用更高效的内存管理算法来减少内存碎片，或者使用内存池技术来提前分配一定量的内存供程序使用。
3.递归调用过深导致内存溢出：递归函数在每次调用时会将一定量的数据压入栈中，如果递归调用层数过深，栈的空间可能会超过系统的限制，从而导致内存溢出。
这种情况通常发生在没有设置递归终止条件或者递归层数过多的情况下。
解决方案：优化递归算法，设置合适的递归终止条件，避免递归调用过深。
如果无法避免使用递归算法，可以考虑使用尾递归或者迭代算法来替代递归调用，减少栈的压力。
在系统配置方面，可以采取以下措施来预防和解决内存溢出问题：1.增加系统内存容量：如果内存溢出是由于系统可用内存不足引起的，可以考虑增加系统的内存容量。
这可以通过增加物理内存条或者使用虚拟内存技术来实现。
虚拟内存技术会将部分磁盘空间用作缓存，并将一部分数据暂时存储在磁盘上，以释放内存空间。
2. 调整JVM参数：对于使用Java虚拟机（JVM）的应用程序，可以通过调整JVM的参数来控制内存的分配和管理。
例如，可以通过设置-Xmx参数来限制JVM使用的最大堆内存大小，或者通过设置-XX:MaxPermSize参数来限制JVM使用的最大持久代（PermGen）内存大小。
Java堆内存溢出原因分析
Java堆内存溢出原因分析前⾔任何使⽤过基于 Java 的企业级后端应⽤的软件开发者都会遇到过这种低劣、奇怪的报错，这些报错来⾃于⽤户或是测试⼯程师： ng.OutOfMemoryError：Java heap space。
为了弄清楚问题，我们必须返回到算法复杂性的计算机科学基础，尤其是“空间”复杂性。
如果我们回忆，每⼀个应⽤都有⼀个最坏情况特征。
具体来说，在存储维度⽅⾯，超过推荐的存储将会被分配到应⽤程序上，这是不可预测但尖锐的问题。
这导致了堆内存的过度使⽤，因此出现了"内存不够"的情况。
这种特定情况最糟糕的部分是应⽤程序不能修复，并且将崩溃。
任何重启应⽤的尝试 - 甚⾄使⽤最⼤内存（-Xmx option）- 都不是长久之计。
如果不明⽩什么导致了堆使⽤的膨胀或突出，内存使⽤稳定性（即应⽤稳定性）就不能保障。
于是，什么才是更有效的理解关于内存的编程问题的途径？当内存溢出时，明⽩应⽤程序的内存堆和分布情况才能回答这个问题。
在这⼀前提下，我们将聚焦以下⽅⾯：当内存溢出时，获取到 Java 进程中的堆转储。
明⽩应⽤程序正在遭遇的内存问题的类型。
使⽤⼀个堆分析器，可以使⽤ Eclipse MAT 这个优秀的开源项⽬来分析内存溢出的问题。
配置应⽤，为堆分析做准备任何像内存溢出这种⾮确定性的、时有时⽆的问题对于事后的分析都是⼀个挑战。
所以，最好的处理内存溢出的⽅法是让JVM 虚拟机转储⼀份 JVM 虚拟机内存状态的堆⽂件。
Sun HotSpot JVM 有⼀种⽅法可以引导 JVM 转储内存溢出时的堆状态到⼀个⽂件中。
其标准格式为 .hprof 。
所以，为了实现这种操作，向 JVM 启动项中添加 XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 。
因为内存溢出可能经过很长⼀段时间才会发⽣，向⽣产系统增加这⼀选项也是必须的。
如果堆转储 .hprof ⽂件必须被写在⼀个特定的⽂件系统位置，那么就添加⽬录途径到 XX:HeapDumpPath 。
内存溢出的三种情况及系统配置解决方案
内存溢出的三种情况及系统配置解决方案内存溢出是指程序在运行过程中申请的内存超过了系统所分配的内存空间，导致程序崩溃或出现异常。
内存溢出通常是由于程序设计或系统配置问题引起的。
以下是三种常见的内存溢出情况及相应的系统配置解决方案。
1.单个进程占用内存过大：当一些进程在运行过程中占用的内存超过系统分配的限制时，就会导致内存溢出。
这种情况通常发生在大型应用程序或者后台服务运行时。
解决方案：-增加物理内存：在服务器或计算机中增加物理内存，以满足进程运行所需的内存空间。
-调整虚拟内存：将物理内存和虚拟内存结合使用，允许操作系统使用虚拟内存作为物理内存的扩展，从而提供更大的内存容量。
-优化应用程序：通过优化程序代码、降低内存使用、合理管理资源等方法，减少进程对内存的占用。
2.长时间运行的应用程序产生泄露：有些应用程序在长时间运行后会产生内存泄露的问题，即分配并使用内存后没有将其释放，导致内存占用逐渐增加，最终导致内存溢出。
解决方案：-使用垃圾回收机制：在一些支持垃圾回收的编程语言中，通过垃圾回收机制可以自动释放未使用的内存。
开发人员可以使用这些机制来解决内存泄露问题。
-引入内存监控工具：使用内存监控工具来检测应用程序中的内存泄露，定位并解决导致内存泄露的代码问题。
-定期重启应用程序：定期重启应用程序可以清理内存，防止内存泄露导致内存溢出。
3.大规模并发请求导致内存压力增加：在高并发的情况下，当系统同时处理大量的请求时，每个请求所占用的内存可能累积增加，导致整体内存压力增加，最终出现内存溢出。
解决方案：-加大系统负载均衡能力：通过增加负载均衡器、引入缓存机制等方式，将请求分散到多台服务器上，减少单台服务器的内存压力。
-优化数据库访问：对于一些频繁读写数据库的操作，可以通过合理的数据库设计、使用索引、缓存查询结果等方法，减少对数据库的访问，降低内存压力。
-调整服务器配置：合理设置服务器的最大并发连接数、线程池大小等参数，根据实际需求分配内存资源。
Java内存溢出的原因和解决方法
Java内存溢出的原因和解决⽅法你是否遇到过Java应⽤程序卡顿或突然崩溃的情况？您可能遇到过Java内存泄漏。
在本⽂中，我们将深⼊研究Java内存泄漏的确切原因，并推荐⼀些最好的⼯具来防⽌内存泄漏发⽣。
什么是JAVA内存泄漏？简单地说，Java内存泄漏是指对象不再被应⽤程序使⽤，⽽是在⼯作内存中处于活动状态。
在Java和⼤多数其他编程语⾔中，垃圾收集器的任务是删除不再被应⽤程序引⽤的对象。
如果不选中，这些对象将继续消耗系统内存，并最终导致崩溃。
有时java内存泄漏崩溃不会输出错误，但通常错误会以ng.OutOfMemoryErrorJAVA内存泄漏的原因是什么？当未被引⽤的对象被归类为引⽤对象时，就会导致Java内存泄漏。
这会阻⽌垃圾回收器清除内存，导致内存最终耗尽并崩溃。
在内存中，对象可以有两种状态，未引⽤和已引⽤。
被引⽤的对象仍然具有到Java应⽤程序的活动连接，⽽未被引⽤的对象则没有。
垃圾回收器的任务是查找和标识未引⽤的对象并将其删除。
垃圾回收器不会清理似乎被引⽤或正在使⽤的对象。
Java内存泄漏发⽣在未引⽤的对象重叠时，这些对象似乎仍在使⽤中。
我怎么知道是否有内存泄漏？有⼏种⽅法可以检查你的代码，看看它是否发⽣了内存泄漏。
识别泄漏的最简单⽅法是查找ng.OutOfMemoryError错误⽇志中的事件。
如果列出了此事件，您将能够提取有关Java的哪些部分导致了这种情况的进⼀步详细信息。
您经常会发现有关Java堆空间的详细信息。
这可能意味着内存泄漏，资源⽆法分配，或者堆⼤⼩设置得太低。
通常也会发现标记为PermGen空间的错误。
在⼤多数情况下，这不是内存泄漏，⽽是需要扩展的分配空间。
永久⽣成空间⽤于存储类对象，如果不扩展，则可以填充。
并不是所有的Java内存泄漏都是相同的，有些漏洞可以⽐其他漏洞更容易预防。
让我们来看看Java内存泄漏的⼀些最常见的原因。
如何防⽌JAVA内存泄漏最常见的内存泄漏类型之⼀是Java中的对象随着时间的推移⽽创建，但从未释放。
executorservice 线程池造成内存溢出解决方法
executorservice 线程池造成内存溢出解决方法内存溢出（OutOfMemoryError）通常是由于程序尝试使用的内存超过了Java虚拟机（JVM）的限制所致。
在使用`ExecutorService`和线程池时，可能存在一些常见的问题导致内存溢出。
以下是一些建议的解决方法：1. 合理配置线程池大小：-确保你的线程池大小合理。
如果创建了过多的线程，可能会导致内存溢出。
合理配置线程池的大小可以根据系统的硬件配置、可用内存和任务的性质。
2. 使用有界队列：-如果任务提交速度大于线程池处理速度，可能会导致内存溢出。
使用有界队列可以防止任务无限制地排队，从而保护系统不至于过载。
3. 考虑使用`ThreadPoolExecutor`的其他构造函数：- `ThreadPoolExecutor`有多个构造函数，允许你更详细地配置线程池。
你可以通过调整参数，例如`corePoolSize`、`maximumPoolSize`、`keepAliveTime`等来适应不同的需求。
4. 使用`ExecutorService`的`shutdown`方法：-确保在不需要线程池时调用`shutdown`方法来关闭线程池。
这可以确保线程池中的所有线程都被正确地关闭，释放相关资源。
```javaExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);// 在不再需要线程池时调用shutdownexecutorService.shutdown();```5. 处理任务异常：-如果你的任务中有可能抛出异常，确保在任务内部捕获并处理异常。
未处理的异常可能导致线程池中的线程意外终止，从而引发内存溢出。
6. 检查任务队列和线程池是否被正确关闭：-在应用程序生命周期结束时，确保线程池和相关资源被正确关闭。
这可以通过在适当的时候调用`shutdown`和`awaitTermination`来实现。
java out of memory解决方法
java out of memory解决方法摘要：1.Java 内存溢出的原因2.Java 内存溢出的后果3.Java 内存溢出的解决方法4.总结正文：一、Java 内存溢出的原因Java 内存溢出是指Java 程序在运行过程中，申请的内存超过了Java 虚拟机（JVM）能够分配的最大内存，导致程序无法正常运行的现象。
Java 内存溢出的原因有很多，以下是一些常见的原因：1.程序中存在大量的对象实例，导致内存占用过高。
2.程序循环过程中，频繁地创建和销毁对象，导致内存分配和回收的开销过大。
3.程序中存在内存泄漏，导致部分内存无法被及时回收。
4.JVM 启动参数配置不合理，导致JVM 分配的内存过小。
二、Java 内存溢出的后果Java 内存溢出会导致程序运行异常，甚至直接崩溃。
严重的内存溢出可能导致JVM 崩溃，进而影响整个系统的稳定性。
此外，内存溢出还会影响程序的性能，导致程序运行速度变慢。
三、Java 内存溢出的解决方法要解决Java 内存溢出的问题，需要从以下几个方面入手：1.优化程序代码- 减少不必要的对象实例，尽量使用局部变量和静态变量。
- 减少循环中对象的创建和销毁，尽量使用对象池技术。
- 定期检查程序内存使用情况，查找内存泄漏问题，并及时修复。
2.合理配置JVM 参数- 调整JVM 启动参数，增加堆内存的大小（-Xmx 参数）。
- 调整垃圾回收器（Garbage Collector, GC）的配置，优化内存回收策略。
3.使用内存分析工具- 使用Java 内存分析工具（如VisualVM、JProfiler 等）分析程序的内存使用情况，找出内存泄漏和瓶颈。
- 根据分析结果，优化程序代码和内存管理策略。
4.调整服务器硬件配置- 提高服务器的内存容量，以满足程序运行所需的内存需求。
- 优化服务器的硬件配置，提高服务器性能，降低内存使用压力。
四、总结Java 内存溢出问题需要综合考虑程序代码、JVM 参数、内存分析工具和服务器硬件配置等多方面因素。
内存溢出解决方案
内存溢出解决方案内存溢出是指程序在运行过程中申请的内存超过了系统能够提供的最大内存空间，导致程序无法正常运行或崩溃。
内存溢出是常见的程序错误之一，解决内存溢出问题需要从以下几个方面入手：1. 内存泄漏：内存泄漏是指程序申请的内存没有被正确释放，导致内存使用量不断增加。
解决内存泄漏的方法是在程序开发过程中养成良好的编程习惯，及时释放不再使用的内存。
可以使用Java的垃圾回收机制自动回收无用内存，也可以手动管理内存，确保每次申请内存都能正确释放。
2.内存分配：合理地管理内存分配是避免内存溢出的重要方法之一、在编程过程中，应该避免过多地申请大块的内存空间，可以考虑分配多个小内存块来替代大内存块的申请。
此外，还应充分利用内存缓存，例如使用缓存池来减少频繁的内存分配和释放操作。
3.代码优化：优化代码可以减少内存的占用，并提高程序的执行效率。
可以采用以下方法进行代码优化：a.避免重复创建对象：重复创建对象会占用大量的内存空间，可以使用对象池或单例模式避免重复创建。
b.尽量使用基本数据类型：基本数据类型占用的内存空间较小，可以减少内存的使用量。
c.优化集合的使用：避免使用过多的集合对象，可以使用数组或自定义数据结构来代替。
d.内存重用：在需要重复使用内存的地方，可以考虑使用对象池来重复利用已经申请的内存空间。
4.资源管理：及时释放和关闭资源也是避免内存溢出的重要方法之一、在程序运行过程中，应该及时释放不再使用的资源，例如数据库连接、文件句柄等。
5.增加内存：如果程序中存在大量的数据处理或者内存消耗大的操作，可以考虑增加系统的内存大小。
增加内存可以提高程序的性能，并避免因内存不足而导致的溢出问题。
6. 使用内存管理工具：可以使用一些内存管理工具来检测和解决内存溢出问题。
例如，Java开发中可以使用JVM的内存分析工具来分析内存使用情况，如jmap、jhat、jconsole等。
总之，解决内存溢出问题需要从程序开发的各个方面入手，包括内存泄漏的排查和修复、合理的内存分配、代码的优化、资源的及时释放、增加内存等。
内存溢出的原因有哪些怎么解决
内存溢出的原因有哪些怎么解决内存溢出是指程序在申请内存空间时，由于申请的内存超过了系统能够提供给该程序的最大内存限制，导致系统无法为该程序分配足够的内存空间，从而引发错误或崩溃的情况。
内存溢出的原因是多方面的，下面将介绍其中一些常见的原因以及解决方法。
1. 资源泄露：资源泄露是指程序在使用资源后没有进行正确的释放，导致这些资源一直占据着内存空间。
常见的资源包括文件句柄、数据库连接、网络连接等。
解决方法是在使用完资源后及时关闭或释放这些资源，可以使用try-finally或try-with-resources语句块来确保资源的正确关闭。
2.内存泄露：内存泄露是指程序中的对象不再被使用，但由于一些原因（如被遗忘的引用、缓存未清理等），这些对象占据了内存空间而无法被垃圾回收机制回收。
解决方法是通过合理的设计和追踪内存使用情况，及时释放不再使用的对象的引用，避免对象的循环依赖等问题。
3.递归调用：当一个方法在自身内部不断地调用自己，而没有递归终止条件，就会导致无限递归，并占用大量的内存空间。
解决方法是在递归方法内部设置递归终止条件，避免无限递归的发生。
4.大对象：当程序需要创建非常大的对象，而内存空间不足以容纳这个大对象时，就会导致内存溢出。
解决方法是将大对象分割成多个小对象，或者使用流式处理来逐步处理大对象。
5.内存泄露：如使用者创建循环的静态集合，存储了对象，然后使用完对象不进行移除，导致内存泄漏，这些创建出来的对象不能被GC回收6.使用过多的本地变量：在方法、循环体或代码快内定义大量的本地变量，或者创建了大型的数组，可能会导致栈溢出异常。
解决方法是减少本地变量的数量或者使用动态数据结构来管理数据。
7.过度使用递归：递归调用是一种常见的内存溢出问题，递归调用的深度过大，可能导致栈空间不足，从而引发栈溢出异常。
解决方法是优化递归算法，尽量将递归转换为迭代方式，或者通过增加栈空间的大小来解决。
对于内存溢出问题的解决方法，可以从以下几个方面入手：1.减少或释放无用的资源：清理不再使用的资源，避免资源泄露和内存泄露问题的发生。
java大数据处理之内存溢出解决办法（一）
java⼤数据处理之内存溢出解决办法（⼀）⼀、内存溢出类型1、ng.OutOfMemoryError: PermGen spaceJVM管理两种类型的内存，堆和⾮堆。
堆是给开发⼈员⽤的上⾯说的就是，是在JVM启动时创建；⾮堆是留给JVM⾃⼰⽤的，⽤来存放类的信息的。
它和堆不同，运⾏期内GC不会释放空间。
如果web app⽤了⼤量的第三⽅jar或者应⽤有太多的class⽂件⽽恰好MaxPermSize设置较⼩，超出了也会导致这块内存的占⽤过多造成溢出，或者tomcat热部署时侯不会清理前⾯加载的环境，只会将context更改为新部署的，⾮堆存的内容就会越来越多。
PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域，这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen space中，它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运⾏期对PermGen space进⾏清理，所以如果你的应⽤中有很CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误，这种错误常见在web服务器对JSP进⾏pre compile的时候。
如果你的WEB APP下都⽤了⼤量的第三⽅jar, 其⼤⼩超过了jvm默认的⼤⼩(4M)那么就会产⽣此错误信息了。
⼀个最佳的配置例⼦：(经过本⼈验证，⾃从⽤此配置之后，再未出现过tomcat死掉的情况)set JAVA_OPTS=-Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m2、ng.OutOfMemoryError: Java heap space第⼀种情况是个补充，主要存在问题就是出现在这个情况中。
其默认空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最⼤空间(-Xmx)是物理内存的1/4。
内存溢出出现原因及解决方案
内存溢出出现原因及解决方案篇一：内存溢出解决方案内存溢出解决方案篇二：内存溢出的三种情况及系统配置解决方案近经常有人咨询相关内存溢出的问题，在生产环境中tomcat内存设置不好很容易出现内存溢出。
造成内存原因是不一样的，当然处理方式也不一样。
这里根据平时遇到的情况和相关资料进行一个总结。
常见的一般会有下面三种情况：： Java heap space： PermGen space： unable to create new native thread.Tomcat内存溢出解决方案对于前两种情况，在应用本身没有内存泄露的情况下可以用设置tomcat jvm参数来解决。
（-Xms -Xmx -XX：PermSize -XX：MaxPermSize）最后一种可能需要调整操作系统和tomcat jvm参数同时调整才能达到目的。
第一种：是堆溢出。
在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的 Heap size不足2％的时候将抛出此异常信息。
没有内存泄露的情况下，调整-Xms -Xmx参数可以解决。
-Xms：初始堆大小-Xmx：最大堆大小但堆的大小受下面三方面影响：1.相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；（32位系统下，一般限制在~2G；我在20XX server 系统下（物理内存：4G和6G，jdk：）测试 1612M，64为操作系统对内存无限制。
）2.系统的可用虚拟内存限制；3.系统的可用物理内存限制。
堆的大小可以使用 java -Xmx***M version 命令来测试。
支持的话会出现jdk的版本号，不支持会报错。
-Xms-Xmx一般配置成一样比较好比如set JAVA_OPTS= -Xms1024m -Xmx1024m第二种：永久保存区域溢出PermGen space的全称是Permanent Generation space，是指内存的永久保存区域。
这一部分用于存放Class和的信息，Class在被 Load的时候被放入PermGen space区域，它和和存放Instance的Heap区域不同，GC（Garbage Collection）不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的APP会LOAD很多CLASS的话，就很可能出现PermGen space错误。
几种outofmemory的解决方法
几种outofmemory的解决方法Out of Memory（内存溢出）是指应用程序在运行过程中尝试申请的内存量超出了系统所能提供的最大内存限制。
当应用程序无法获取所需的内存空间时，会导致程序崩溃或出现异常。
为了解决 Out of Memory 的问题，可以采取以下几种方法：1. 检查内存泄漏：内存泄漏是指程序中分配的内存没有得到释放，导致内存占用不断增加。
通过使用内存分析工具，如 Java VisualVM、Eclipse Memory Analyzer等，可以检测到内存泄漏的问题并进行修复。
2. 增加堆内存：可以通过修改应用程序的启动参数，增加 Java 虚拟机（JVM）的堆内存大小。
通过修改 -Xmx 参数，可以增加最大堆内存的大小，例如将 -Xmx 设置为 2GB，即可将最大堆内存增加到 2GB。
3.优化代码逻辑：检查应用程序的代码逻辑，确保不会产生无限循环、重复创建对象等导致内存消耗过大的问题。
例如，可以使用缓存对象、避免频繁创建临时对象等方式来减少内存的使用。
4.使用内存分页：可以将内存中的数据分页加载，将数据分为多个页面进行处理，每次只加载当前需要的页面。
这样可以减少一次性加载大量数据造成的内存压力。
5. 使用软引用或弱引用：软引用和弱引用是 Java 中的两种特殊引用类型，它们可以在内存不足时自动释放被引用对象的内存空间。
通过使用软引用或弱引用，可以减少内存的消耗。
6.使用内存缓存：将经常使用的数据缓存在内存中，避免频繁的磁盘读写操作。
通过使用内存缓存，可以提高数据的读取速度，并减少对物理内存的消耗。
7.分析内存使用情况：使用工具分析内存使用情况，找出内存占用过多的原因。
通过监控内存使用情况，可以发现内存泄漏、内存占用过大的问题，并进行及时的优化。
8.压缩数据：对于大量的数据存储，可以采取数据压缩的方式来减少内存的消耗。
例如，使用压缩算法对图片、文件等数据进行压缩，可以减少内存的使用量。
poi处理1万列数据,内存溢出
poi处理1万列数据,内存溢出
当处理大量数据时，POI库可能会导致内存溢出的问题。
这是因为POI库在内存中创建了大量的对象来表示Excel文件的内容，特别是当处理大量列数据时，会占用大量的内存。
下面是一些可以尝试的方法来解决内存溢出问题：
1. 增加内存：通过增加Java虚拟机的内存限制来解决内存溢出问题。
可以使用`-Xmx`参数来增加Java堆内存的大小，例如`-Xmx4g`表示将Java堆内存的最大限制增加到4GB。
2. 分批处理：将大量的数据分成多个批次进行处理，每次只处理部分数据。
可以使用POI的`SXSSFWorkbook`和`SXSSFSheet`类来进行分批写入，以减少内存使用。
这些类将数据写入临时文件而不是直接写入内存。
3. 使用流式处理：使用POI的`Event API`来处理大数据。
这种方式可以将Excel文件的数据作为事件流来处理，而不是一次性加载到内存中。
可以使用`XSSFReader`和`XSSFListener`来读取Excel文件的内容，并在处理事件时逐行处理数据。
4. 使用CSV格式：如果不需要保留Excel文件的格式和公式，可以将数据导出为CSV格式。
CSV文件是纯文本格式，不需要POI库就可以处理大量数据。
5. 使用其他库：如果POI库无法满足需求，可以尝试使用其他的Excel处理库，如Apache POI-OOXML、JExcel等。
这些库可能对内存的使用有更好的控制。
通过以上方法，您应该能够解决POI处理大量数据时的内存溢出问题。
内存溢出的产生原因及解决方法
内存溢出的产⽣原因及解决⽅法⼀、产⽣内存溢出的1、ng.OutofMemoryError:Java heap space2、ng.OutofMemoryError:PermGen space3、ng.OutofMemoryError:unable to create new native thread4、ng.OutofMemoryError:GC overhead limit exceeded1、Java堆空间不够，当应⽤程序申请更多的内存，⽽Java堆内存已经⽆法满⾜应⽤程序对内存的需要，将抛出这种异常。
2、Java永久代空间不够，永久代中包含类的字节码和长常量池，类的字节码加载后的信息，这和存放对象实例的堆区是不同的，⼤多数JVM的实现都不会对永久带进⾏垃圾回收，因此，只要类加载的过多就会出现这个问题。
⼀般的应⽤程序都不会产⽣这个错误，然⽽，对于Web服务器来讲，会产⽣有⼤量的JSP，JSP在运⾏时被动态的编译成Java Servlet类，然后加载到⽅法区，因此，太多的JSP的Web⼯程可能产⽣这个异常。
3、本质原因是创建了太多的线程，⽽能创建的线程数是有限制的，导致了这种异常的发⽣。
4、是在并⾏或者并发回收器在GC回收时间过长、超过98%的时间⽤来做GC并且回收了不到2%的堆内存，然后抛出这种异常进⾏提前预警，⽤来避免内存过⼩造成应⽤不能正常⼯作。
下⾯两个异常与OOM有关系，但是，⼜没有绝对关系。
1. ng.StackOverflowError …2. .SocketException: Too many open files1、是JVM的线程由于递归或者⽅法调⽤层次太多，占满了线程堆栈⽽导致的，线程堆栈默认⼤⼩为1M。
2、是由于系统对⽂件句柄的使⽤是有限制的，⽽某个应⽤程序使⽤的⽂件句柄超过了这个限制，就会导致这个问题。
⼆、产⽣原因及解决办法【情况⼀】： ng.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，⼀个原因是真不够，另⼀个原因是程序中有死循环； 如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下⾯的配置来解决： < jvm-arg>-Xms3062m < / jvm-arg> < jvm-arg>-Xmx3062m < / jvm-arg>【情况⼆】 ng.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 【解释】：JDK6新增错误类型，当GC为释放很⼩空间占⽤⼤量时间时抛出；⼀般是因为堆太⼩，导致异常的原因，没有⾜够的内存。
内存溢出错误解决
ng.O utOfMemory Error: Per mGen space及其解决方法PermGen sp ace的全称是Per manent Gen eration sp ace,是指内存的永久保存区域OutOf MemoryErro r: PermGen space从表面上看就是内存益出，解决方法也一定是加大内存。
说说为什么会内存益出：这一部分用于存放Class和Meta的信息,Class在被Load的时候被放入PermGenspace区域，它和和存放Instanc e的Heap区域不同,GC(Garbag e Collecti on)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的APP会LOAD 很多CLA SS的话,就很可能出现PermGen s pace错误。
这种错误常见在web服务器对JSP 进行precompile的时候。
改正方法：-Xms256m -Xmx256m -XX:Ma xNewSize=256m-XX:Ma xPermSize=256m 2、在to mcat中redep loy时出现outo fmemory的错误. 可以有以下几个方面的原因:1,使用了proxool,因为proxool内部包含了一个老版本的cglib.2, log4j,最好不用,只用comm on-logging3, 老版本的cglib,快点更新到最新版。
4，更新到最新的hiber nate3.2 3、这里以tomc at环境为例，其它W EB服务器如jbos s,weblogic等是同一个道理。
一、n g.OutOfMem oryError:PermGen sp ace PermGe n space的全称是Permanent Generatio n space,是指内存的永久保存区域,这块内存主要是被J VM存放Class和Meta信息的,Cl ass在被Loade r时就会被放到Per mGen space中, 它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collectio n)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的应用中有很多CLASS的话,就很可能出现Per mGen space错误, 这种错误常见在web服务器对JS P进行pre com pile的时候。
Java常见的几种内存溢出异常的原因及解决
Java常见的⼏种内存溢出异常的原因及解决⽬录堆内存溢出原因：解决⽅案：栈内存溢出原因：解决⽅案：⽅法区和运⾏时常量池内存溢出原因：本机直接内存溢出原因：解决⽅案：元空间内存溢出原因：解决⽅案：内存溢出的异常有很多，并且每种内存溢出都会有不同的异常信息和解决⽅式，下⾯会列出常见的⼏种内存溢出异常堆内存溢出ng.OutOfMemoryError: Java heap space原因：当堆内存不⾜，并且已经达到JVM设置的最⼤值，⽆法继续申请新的内存，存活的对象在堆内存中⽆法被回收，那么就会抛出该异常，表⽰堆内存溢出。
当⼀次从数据库查询⼤量数据，堆内存没有⾜够的内存可以存放⼤量的数据⼤量的强引⽤对象在堆内存中存活，GC⽆法回收这些对象，新创建的对象在新⽣代⽆法进⾏分配，Full GC仍然⽆法进⾏回收解决⽅案：查看当前JVM的堆内存配置是否太⼩，可以考虑增加堆内存⼤⼩JAVA_OPTS="-server -Xms1024m -Xmx1024m"表⽰将堆内存的初始值和最⼤值都设置为1024m-Xms设置堆内存的初始值-Xmx设置堆内存的最⼤值-Xms和-Xmx最好设置相同的内存⼤⼩，可以防⽌因为JVM频繁进⾏内存的调整影响稳定性和使⽤查看代码中是否有从数据库中⼀次加载⼤量数据的情况，或者代码中有⼤量强引⽤⽆法进⾏回收通过JVM参数：-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError可以让虚拟机在出现内存溢出的时候Dump出当前的堆内存快照，便于保留快照分析栈内存溢出ng.outOfMemoryError:StackOverFlow Error原因：线程请求的栈深度⼤于虚拟机允许的最⼤深度，抛出StackOverflowError虚拟机在扩展栈时⽆法申请到⾜够的内存空间，抛出OutOfMemoryError解决⽅案：检查代码是否出现深度递归的情况，或者递归的终⽌条件没有设置如果是线程的栈内存空间过⼩，则通过-Xss设置每个线程的栈内存空间默认的-Xss参数的⼤⼩应该是1M栈内存是线程私有的，如果需要创建更多的线程，那么就需要将每个线程的栈内存空间减⼩，通过-Xss参数设置每个线程的栈内存空间配置参数： JAVA_OPTS="-server -Xms1024m -Xmx1024m -Xss128k"jdk8如果没有配置-Xss默认⼤⼩为512k-Xss 设置每个线程的堆栈⼤⼩，⼀般默认512~1024kb，和jdk版本有关⽅法区和运⾏时常量池内存溢出ng.outOfMemoryError: PermGen space原因：⽅法区存放的是Class的相关信息，如类名、访问修饰符、常量池、字段描述、⽅法描述等，内存溢出的原因可能是加载的类过多导致⽅法区没有⾜够的内存如果程序中⼤量使⽤cglib或者动态代理等对⽬标类进⾏代理，那么在运⾏时会⽣成⼤量的代理类，如Spring、Hibernate 等框架。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Java内存溢出的解决方法Java内存溢出的解决方法一、内存溢出类型JVM管理两种类型的内存，堆和非堆。
堆是给开发人员用的上面说的就是，是在JVM启动时创建;非堆是留给JVM自己用的，用来存放类的信息的。
它和堆不同，运行期内GC不会释放空间。
如果webapp用了大量的第三方jar或者应用有太多的class文件而恰好MaxPermSize设置较小，超出了也会导致这块内存的占用过多造成溢出，或者tomcat热部署时侯不会清理前面加载的环境，只会将context更改为新部署的，非堆存的内容就会越来越多。
PermGenspace的全称是PermanentGenerationspace,是指内存的永久保存区域，这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGenspace中，它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(GarbageCollection)不会在主程序运行期对PermGenspace进行清理，所以如果你的应用中有很CLASS的话,就很可能出现PermGenspace错误，这种错误常见在web 服务器对JSP进行precompile的时候。
如果你的WEBAPP下都用了大量的第三方jar,其大小超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。
一个最佳的配置例子：(经过本人验证，自从用此配置之后，再未出现过tomcat死掉的情况)setJAVA_OPTS=-Xms800m-Xmx800m-XX:PermSize=128M-XX:MaxNewSize=256m-XX:MaxPermSize=256m2、ng.OutOfMemoryError:Javaheapspace注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。
垃圾回收GC的角色JVM调用GC的频度还是很高的，主要两种情况下进行垃圾回收：当应用程序线程空闲;另一个是java内存堆不足时，会不断调用GC，若连续回收都解决不了内存堆不足的问题时，就会报outofmemory错误。
因为这个异常根据系统运行环境决定，所以无法预期它何时出现。
根据GC的机制，程序的运行会引起系统运行环境的变化，增加GC的触发机会。
为了避免这些问题，程序的设计和编写就应避免垃圾对象的内存占用和GC的开销。
显示调用System.GC()只能建议JVM需要在内存中对垃圾对象进行回收，但不是必须马上回收，一个是并不能解决内存资源耗空的'局面，另外也会增加GC的消耗。
二、JVM内存区域组成简单的说java中的堆和栈java把内存分两种：一种是栈内存，另一种是堆内存1。
在函数中定义的基本类型变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配;2。
堆内存用来存放由new创建的对象和数组在函数(代码块)中定义一个变量时，java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间;在堆中分配的内存由java虚拟机的自动垃圾回收器来管理堆的优势是可以动态分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的。
缺点就是要在运行时动态分配内存，存取速度较慢;栈的优势是存取速度比堆要快，缺点是存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的无灵活性。
java堆分为三个区：New、Old和PermanentGC有两个线程：新创建的对象被分配到New区，当该区被填满时会被GC辅助线程移到Old区，当Old区也填满了会触发GC主线程遍历堆内存里的所有对象。
Old区的大小等于Xmx减去-Xmnjava栈存放栈调整：参数有+UseDefaultStackSize-Xss256K，表示每个线程可申请256k的栈空间每个线程都有他自己的Stack三、JVM如何设置虚拟内存提示：在JVM中如果98%的时间是用于GC且可用的Heapsize不足2%的时候将抛出此异常信息。
提示：HeapSize最大不要超过可用物理内存的80%，一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同，而-Xmn为1/4的-Xmx值。
提示：JVM初始分配的内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64;JVM最大分配的内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4。
默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制;空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。
因此服务器一般设置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC后调整堆的大小。
提示：假设物理内存无限大的话，JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。
简单的说就32位处理器虽然可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制，这个限制一般是2GB-3GB(一般来说Windows系统下为1.5G-2G，Linux系统下为2G-3G)，而64bit以上的处理器就不会有限制了提示：注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。
提示：设置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大于"old"的一半，原因是old区如果不够大会频繁的触发"主"GC，大大降低了性能JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64;由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。
解决方法：手动设置Heapsize修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat在“echo"UsingCATALINA_BASE:$CATALINA_BASE"”上面加入以下行：JAVA_OPTS="-server-Xms800m-Xmx800m-XX:MaxNewSize=256m"四、性能检查工具使用定位内存泄漏：JProfiler工具主要用于检查和跟踪系统(限于Java开发的)的性能。
JProfiler可以通过时时的监控系统的内存使用情况，随时监视垃圾回收，线程运行状况等手段，从而很好的监视JVM运行情况及其性能。
1.应用服务器内存长期不合理占用，内存经常处于高位占用，很难回收到低位;2.应用服务器极为不稳定，几乎每两天重新启动一次，有时甚至每天重新启动一次;3.应用服务器经常做FullGC(GarbageCollection)，而且时间很长，大约需要30-40秒，应用服务器在做FullGC的时候是不响应客户的交易请求的，非常影响系统性能。
因为开发环境和产品环境会有不同，导致该问题发生有时会在产品环境中发生，通常可以使用工具跟踪系统的内存使用情况，在有些个别情况下或许某个时刻确实是使用了大量内存导致outofmemory，这时应继续跟踪看接下来是否会有下降，如果一直居高不下这肯定就因为程序的原因导致内存泄漏。
五、不健壮代码的特征及解决办法1、尽早释放无用对象的引用。
好的办法是使用临时变量的时候，让引用变量在退出活动域后，自动设置为null，暗示垃圾收集器来收集该对象，防止发生内存泄露。
对于仍然有指针指向的实例，jvm就不会回收该资源,因为垃圾回收会将值为null的对象作为垃圾，提高GC回收机制效率;2、我们的程序里不可避免大量使用字符串处理，避免使用String，应大量使用StringBuffer，每一个String对象都得独立占用内存一块区域;Stringstr="aaa";Stringstr2="bbb";Stringstr3=str+str2;//假如执行此次之后str,str2以后再不被调用,那它就会被放在内存中等待Java的gc去回收,程序内过多的出现这样的情况就会报上面的那个错误,建议在使用字符串时能使用StringBuffer就不要用String,这样可以省不少开销;3、尽量少用静态变量，因为静态变量是全局的，GC不会回收的;4、避免集中创建对象尤其是大对象，JVM会突然需要大量内存，这时必然会触发GC优化系统内存环境;显示的声明数组空间，而且申请数量还极大。
这是一个案例想定供大家警戒使用jspsmartUpload作文件上传,运行过程中经常出现java.outofMemoryError的错误，检查之后发现问题：组件里的代码m_totalBytes=m_request.getContentLength();m_binArray=newbyte[m_totalBytes];问题原因是totalBytes这个变量得到的数极大，导致该数组分配了很多内存空间，而且该数组不能及时释放。
解决办法只能换一种更合适的办法，至少是不会引发outofMemoryError的方式解决。
5、尽量运用对象池技术以提高系统性能;生命周期长的对象拥有生命周期短的对象时容易引发内存泄漏，例如大集合对象拥有大数据量的业务对象的时候，可以考虑分块进行处理，然后解决一块释放一块的策略。
6、不要在经常调用的方法中创建对象，尤其是忌讳在循环中创建对象。
可以适当的使用hashtable，vector创建一组对象容器，然后从容器中去取那些对象，而不用每次new之后又丢弃7、一般都是发生在开启大型文件或跟数据库一次拿了太多的数据，造成OutOfMemoryError的状况，这时就大概要计算一下数据量的最大值是多少，并且设定所需最小及最大的内存空间值。