首先识别OutOfMemoryError类型，如堆内存、元空间、线程创建或直接内存溢出；接着通过GC日志和堆转储定位问题，使用MAT或VisualVM分析对象占用；最后优化代码（避免大对象、清理静态引用）并合理配置JVM参数（堆、元空间、直接内存及线程池大小），实现有效排查与预防。
Java中的OutOfMemoryError（OOM）是运行时常见的严重错误，表明JVM无法分配对象且内存已耗尽。解决这类问题不能只靠重启应用，需要定位根源并优化。以下是实用的处理技巧。
理解OutOfMemoryError的常见类型
JVM不同区域出现内存不足会抛出不同的OOM信息，识别类型是第一步：
- java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：堆内存不足，最常见。通常是因为加载了过多数据或存在内存泄漏。
- java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace：元空间内存不足，替代了永久代。多因动态生成类（如反射、CGLIB代理）导致。
- java.lang.OutOfMemoryError: Unable to create new native thread：线程数超出系统限制，可能线程未正确回收或配置过小。
- java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory：直接内存溢出，与NIO ByteBuffer.allocateDirect相关，受-XX:MaxDirectMemorySize控制。
启用GC日志和内存监控
没有日志就无法分析内存行为。启动应用时添加以下JVM参数：
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=10M配合使用-XX:HeapDumpOnOutOfMemoryError和-XX:HeapDumpPath=/path/to/dumps，可在发生OOM时自动生成堆转储文件（hprof），用于后续分析。
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使用工具分析堆内存
拿到heap dump后，用专业工具查看对象分布：
- Eclipse MAT (Memory Analyzer)：打开hprof文件，使用“Leak Suspects Report”自动检测可能的内存泄漏点。
- VisualVM 或 JProfiler：可连接运行中的应用，实时观察堆使用、类加载、线程状态。
重点关注：哪些类占用了最多实例？是否存在大量未释放的缓存？集合类（如HashMap、ArrayList）是否持续增长？
优化代码与JVM配置
根据分析结果调整代码和参数：
- 避免大对象一次性加载，采用分页或流式处理。
- 检查静态集合是否持有长生命周期引用，及时清理无用条目。
- 合理设置JVM内存：如-Xms2g -Xmx4g -XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=512m。
- 若使用大量NIO，增加-XX:MaxDirectMemorySize大小。
- 控制线程池大小，避免无限创建线程。
基本上就这些。关键在于早发现、有日志、留dump、会分析。只要掌握方法，OOM不再是黑盒难题。
