内存泄漏是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间。内存溢出是指程序申请内存时，没有足够的内存供申请者使用；或者说提供一块存储int数据的存储空间，但存储了long数据，则结果是内存不够用，报错OOM。内存泄漏的堆积最终会导致内存溢出。
本教程操作环境：windows7系统、java8版、DELL G3电脑。
1、内存泄漏memory leak :
是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄漏似乎不会有大的影响，但内存泄漏堆积后的后果就是内存溢出。
2、内存溢出 out of memory :
指程序申请内存时，没有足够的内存供申请者使用，或者说，给了你一块存储int类型数据的存储空间，但是你却存储long类型的数据，那么结果就是内存不够用，此时就会报错OOM,即所谓的内存溢出。
3、二者的关系：
-
内存泄漏的堆积最终会导致内存溢出
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内存溢出就是你要的内存空间超过了系统实际分配给你的空间，此时系统相当于没法满足你的需求，就会报内存溢出的错误。
内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问（也许你把它的地址给弄丢了），而系统也不能再次将它分配给需要的程序。就相当于你租了个带钥匙的柜子，你存完东西之后把柜子锁上之后，把钥匙丢了或者没有将钥匙还回去，那么结果就是这个柜子将无法供给任何人使用，也无法被垃圾回收器回收，因为找不到他的任何信息。
内存溢出：一个盘子用尽各种方法只能装4个果子，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出。比方说栈，栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生空间溢出，称为下溢。就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出。说白了就是我承受不了那么多，那我就报错。
4、内存泄漏的分类（按发生方式来分类）
常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。
偶发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境，偶发性的也许就变成了常发性的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。
一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次，或者由于算法上的缺陷，导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如，在类的构造函数中分配内存，在析构函数中却没有释放该内存，所以内存泄漏只会发生一次。
隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存，但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏，因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序，需要运行几天，几周甚至几个月，不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以，我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。
5、内存溢出的原因及解决方法：
（1） 内存溢出原因：
内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；
集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收；
代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；
使用的第三方软件中的BUG；
启动参数内存值设定的过小
（2）内存溢出的解决方案：
第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存。(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加。)
第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。
第三步，对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。
重点排查以下几点：
检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。
检查代码中是否有死循环或递归调用。
检查是否有大循环重复产生新对象实体。
检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。
检查List、MAP等集合对象是否有使用完后，未清除的问题。List、MAP等集合对象会始终存有对对象的引用，使得这些对象不能被GC回收。
第四步，使用内存查看工具动态查看内存使用情况
JVM8 内存模型
内存溢出的十个场景
JVM运行时首先需要类加载器（classLoader）加载所需类的字节码文件。加载完毕交由执行引擎执行，在执行过程中需要一段空间来存储数据（类比CPU与主存）。这段内存空间的分配和释放过程正是我们需要关心的运行时数据区。内存溢出的情况就是从类加载器加载的时候开始出现的，内存溢出分为两大类：OutOfMemoryError和StackOverflowError。以下举出10个内存溢出的情况，并通过实例代码的方式讲解了是如何出现内存溢出的。
1.java堆内存溢出
当出现java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space异常时，就是堆内存溢出了。
1）、问题描述
设置的jvm内存太小，对象所需内存太大，创建对象时分配空间，就会抛出这个异常。
流量/数据峰值，应用程序自身的处理存在一定的限额，比如一定数量的用户或一定数量的数据。而当用户数量或数据量突然激增并超过预期的阈值时，那么就会峰值停止前正常运行的操作将停止并触发java . lang.OutOfMemoryError:Java堆空间错误
2）、示例代码
编译以下代码，执行时jvm参数设置为-Xms20m -Xmx20m
以上这个示例，如果一次请求只分配一次5m的内存的话，请求量很少垃圾回收正常就不会出错，但是一旦并发上来就会超出最大内存值，就会抛出内存溢出。
3.解决方法
首先，如果代码没有什么问题的情况下，可以适当调整-Xms和-Xmx两个jvm参数，使用压力测试来调整这两个参数达到最优值。
其次，尽量避免大的对象的申请，像文件上传，大批量从数据库中获取，这是需要避免的，尽量分块或者分批处理，有助于系统的正常稳定的执行。
最后，尽量提高一次请求的执行速度，垃圾回收越早越好，否则，大量的并发来了的时候，再来新的请求就无法分配内存了，就容易造成系统的雪崩。
2、java堆内存泄漏
1）、问题描述
Java中的内存泄漏是一些对象不再被应用程序使用但垃圾收集无法识别的情况。因此，这些未使用的对象仍然在Java堆空间中无限期地存在。不停的堆积最终会触发java . lang.OutOfMemoryError。
2）、示例代码
当执行上面的代码时，可能会期望它永远运行，不会出现任何问题，假设单纯的缓存解决方案只将底层映射扩展到10,000个元素，而不是所有键都已经在HashMap中。然而事实上元素将继续被添加，因为key类并没有重写它的equals()方法。
随着时间的推移，随着不断使用的泄漏代码，“缓存”的结果最终会消耗大量Java堆空间。当泄漏内存填充堆区域中的所有可用内存时，垃圾收集无法清理它，java . lang.OutOfMemoryError。
3）、解决办法
相对来说对应的解决方案比较简单：重写equals方法即可：
3.垃圾回收超时内存溢出
1）、问题描述 当应用程序耗尽所有可用内存时，GC开销限制超过了错误，而GC多次未能清除它，这时便会引发java.lang.OutOfMemoryError。当JVM花费大量的时间执行GC，而收效甚微，而一旦整个GC的过程超过限制便会触发错误(默认的jvm配置GC的时间超过98%，回收堆内存低于2%)。
2）、示例代码
3）、解决方法
要减少对象生命周期，尽量能快速的进行垃圾回收。
4.Metaspace内存溢出
1）、问题描述
元空间的溢出，系统会抛出java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace。出现这个异常的问题的原因是系统的代码非常多或引用的第三方包非常多或者通过动态代码生成类加载等方法，导致元空间的内存占用很大。
2）、示例代码
3）、解决办法
默认情况下，元空间的大小仅受本地内存限制。但是为了整机的性能，尽量还是要对该项进行设置，以免造成整机的服务停机。
优化参数配置，避免影响其他JVM进程
-XX:MetaspaceSize，初始空间大小，达到该值就会触发垃圾收集进行类型卸载，同时GC会对该值进行调整：如果释放了大量的空间，就适当降低该值；如果释放了很少的空间，那么在不超过MaxMetaspaceSize时，适当提高该值。
-XX:MaxMetaspaceSize，最大空间，默认是没有限制的。
除了上面两个指定大小的选项以外，还有两个与 GC 相关的属性： -XX:MinMetaspaceFreeRatio，在GC之后，最小的Metaspace剩余空间容量的百分比，减少为分配空间所导致的垃圾收集 。 -XX:MaxMetaspaceFreeRatio，在GC之后，最大的Metaspace剩余空间容量的百分比，减少为释放空间所导致的垃圾收集。
慎重引用第三方包
对第三方包，一定要慎重选择，不需要的包就去掉。这样既有助于提高编译打包的速度，也有助于提高远程部署的速度。
关注动态生成类的框架
对于使用大量动态生成类的框架，要做好压力测试，验证动态生成的类是否超出内存的需求会抛出异常。
5、直接内存内存溢出
1）、问题描述
在使用ByteBuffer中的allocateDirect()的时候会用到，很多javaNIO(像netty)的框架中被封装为其他的方法，出现该问题时会抛出java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory异常。
如果你在直接或间接使用了ByteBuffer中的allocateDirect方法的时候，而不做clear的时候就会出现类似的问题。
2）、示例代码
3）、解决办法
如果经常有类似的操作，可以考虑设置参数：-XX:MaxDirectMemorySize，并及时clear内存。
6、栈内存溢出
1）、问题描述
当一个线程执行一个Java方法时，JVM将创建一个新的栈帧并且把它push到栈顶。此时新的栈帧就变成了当前栈帧，方法执行时，使用栈帧来存储参数、局部变量、中间指令以及其他数据。
当一个方法递归调用自己时，新的方法所产生的数据(也可以理解为新的栈帧)将会被push到栈顶，方法每次调用自己时，会拷贝一份当前方法的数据并push到栈中。因此，递归的每层调用都需要创建一个新的栈帧。这样的结果是，栈中越来越多的内存将随着递归调用而被消耗，如果递归调用自己一百万次，那么将会产生一百万个栈帧。这样就会造成栈的内存溢出。
2）、示例代码
3）、解决办法
如果程序中确实有递归调用，出现栈溢出时，可以调高-Xss大小，就可以解决栈内存溢出的问题了。递归调用防止形成死循环，否则就会出现栈内存溢出。
7、创建本地线程内存溢出
1）、问题描述
线程基本只占用heap以外的内存区域，也就是这个错误说明除了heap以外的区域，无法为线程分配一块内存区域了，这个要么是内存本身就不够，要么heap的空间设置得太大了，导致了剩余的内存已经不多了，而由于线程本身要占用内存，所以就不够用了。
2）、示例代码
3）、解决方法
首先检查操作系统是否有线程数的限制，使用shell也无法创建线程，如果是这个问题就需要调整系统的最大可支持的文件数。
日常开发中尽量保证线程最大数的可控制的，不要随意使用线程池。不能无限制的增长下去。
8、超出交换区内存溢出
1）、问题描述
在Java应用程序启动过程中，可以通过-Xmx和其他类似的启动参数限制指定的所需的内存。而当JVM所请求的总内存大于可用物理内存的情况下，操作系统开始将内容从内存转换为硬盘。
一般来说JVM会抛出Out of swap space错误，代表应用程序向JVM native heap请求分配内存失败并且native heap也即将耗尽时，错误消息中包含分配失败的大小（以字节为单位）和请求失败的原因。
2）、解决办法
增加系统交换区的大小，我个人认为，如果使用了交换区，性能会大大降低，不建议采用这种方式，生产环境尽量避免最大内存超过系统的物理内存。其次，去掉系统交换区，只使用系统的内存，保证应用的性能。
9、数组超限内存溢出
1）、问题描述 有的时候会碰到这种内存溢出的描述Requested array size exceeds VM limit，一般来说java对应用程序所能分配数组最大大小是有限制的，只不过不同的平台限制有所不同，但通常在1到21亿个元素之间。当Requested array size exceeds VM limit错误出现时，意味着应用程序试图分配大于Java虚拟机可以支持的数组。JVM在为数组分配内存之前，会执行特定平台的检查：分配的数据结构是否在此平台是可寻址的。
2）、示例代码
以下就是代码就是数组超出了最大限制。
3）、解决方法
因此数组长度要在平台允许的长度范围之内。不过这个错误一般少见的，主要是由于Java数组的索引是int类型。 Java中的最大正整数为2 ^ 31 - 1 = 2,147,483,647。 并且平台特定的限制可以非常接近这个数字，例如：我的环境上(64位macOS，运行Jdk1.8)可以初始化数组的长度高达2,147,483,645（Integer.MAX_VALUE-2）。若是在将数组的长度再增加1达到nteger.MAX_VALUE-1会出现的OutOfMemoryError。
10、系统杀死进程内存溢出
1）、问题概述 在描述该问题之前，先熟悉一点操作系统的知识：操作系统是建立在进程的概念之上，这些进程在内核中作业，其中有一个非常特殊的进程，称为“内存杀手（Out of memory killer）”。当内核检测到系统内存不足时，OOM killer被激活，检查当前谁占用内存最多然后将该进程杀掉。
一般Out of memory:Kill process or sacrifice child错会在当可用虚拟虚拟内存(包括交换空间)消耗到让整个操作系统面临风险时，会被触发。在这种情况下，OOM Killer会选择“流氓进程”并杀死它。
2）、示例代码
3）、解决方法
虽然增加交换空间的方式可以缓解Java heap space异常，还是建议最好的方案就是升级系统内存，让java应用有足够的内存可用，就不会出现这种问题。
总结 通过以上的10种出现内存溢出情况，大家在实际碰到问题时也就会知道怎么解决了，在实际编码中也要记得：
第三方jar包要慎重引入，坚决去掉没有用的jar包，提高编译的速度和系统的占用内存。
对于大的对象或者大量的内存申请，要进行优化，大的对象要分片处理，提高处理性能，减少对象生命周期。
尽量固定线程的数量，保证线程占用内存可控，同时需要大量线程时，要优化好操作系统的最大可打开的连接数。
对于递归调用，也要控制好递归的层级，不要太高，超过栈的深度。
分配给栈的内存并不是越大越好，因为栈内存越大，线程多，留给堆的空间就不多了，容易抛出OOM。JVM的默认参数一般情况没有问题（包括递归）。
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