OutOfMemoryError异常——虚拟机栈和本地方法栈溢出。

叁歲伎倆 2024-02-18 19:13 29阅读 0赞

由于在HotSpot虚拟机中并不区分虚拟机栈和本地方法栈，因此，对于HotSpot来说，虽然-Xoss参数（设置本地方法栈大小）存在，但实际上是无效的，栈容量只由-Xss参数设定。关于虚拟机栈和本地方法栈，在Java虚拟机规范中描述了两种异常：

*  **如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度，将抛出StackOverflowError异常。**
 *  **如果虚拟机在扩展栈时无法申请到足够的内存空间，则抛出OutOfMemoryError异常。**

这里把异常分成两种情况，看似更加严谨，但却存在着一些互相重叠的地方：当栈空间无法继续分配时，到底是内存大小，还是已使用的栈空间太大，其本质上只对同一件事情的两种描述而已。

在实验中，将实验范围限制于单线程中的操作，尝试了下面两种方法均无法让虚拟机产生OutOfMemoryError异常，尝试的结果都是获得StackOverflowError异常，测试代码如下所示。

> public class JavaVMStackSOF \{  
> private int stackLength = 1;  
>   
> public void stackLeak() \{  
> stackLength++;  
> stackLeak();  
> \}  
>   
> public static void main(String\[\] args) \{  
> JavaVMStackSOF oom = new JavaVMStackSOF();  
> try \{  
> oom.stackLeak();  
> \} catch (Exception e) \{  
> System.out.println("stack length：" + oom.stackLength);  
> throw e;  
> \}  
> \}  
> \}

使用-Xss参数减少栈内存容量。结果：抛出StackOverflowError异常，异常出现时输出的堆栈深度相应缩小。

定义了大量的本地变量，增大此方法帧中本地变量表的长度。结果：抛出StackOverflowError异常时输出的堆栈深度相应缩小。

运行结果：

> ![20180328150253280][]

实验结果表明：在单个县城下，无论是由于栈帧太大还是虚拟机栈容量太小，当内存无法分配的时候，虚拟机抛出的都是StackOverflowError异常。

如果测试时不限于单线程，通过不断的建立线程的方式倒是可以产生内存溢出异常，如下代码所示。但是这样产生的内存溢出异常与栈空间是否足够大并不存在任何联系，或者准确的说，在这种情况下，为每个线程的栈分配的内存越大，反而越容易产生内存溢出异常。

> public class JavaVMStackOOM \{  
> private void dontStop() \{  
> while (true) \{  
> \}  
> \}  
>   
> public void stackLeakByThread() \{  
> while (true) \{  
> Thread thread = new Thread(new Runnable() \{  
> @Override  
> public void run() \{  
> dontStop();  
> \}  
> \});  
> thread.start();  
> \}  
> \}  
>   
> public static void main(String\[\] args) \{  
> JavaVMStackOOM oom = new JavaVMStackOOM();  
> oom.stackLeakByThread();  
> \}  
> \}

其实原因不难理解，操作系统分配给每个进程的内存是有限制的，譬如32位的Windows限制为2GB。虚拟机提供了参数来控制Java堆和方法区的这两部分内存的最大值。剩余的内存为（操作系统限制）减去Xmx（最大堆容量），再减去MaxPermSize（最大方法区容量）程序计数器消耗内存很小，可以忽略掉。如果虚拟机进程本身耗费的内存不计算在内，剩下的内存就由虚拟机栈和本地方法栈“瓜分”了。每个线程分配到的栈容量越大，可以建立的线程数量自然就越少，建立线程时就越容易把剩下的内存耗尽。

在开发多线程的应用时特别注意，出现StackOverflowError异常时有错误堆栈可以阅读，相对来说，比较容易找到问题的所在。而且，如果使用虚拟机默认参数，栈深度在大多数情况下（因为每个方法压入栈的帧大小并不是一样的，所以只能说在大多数情况下）达到1000~2000完全没有问题，对于正常的方法调用（包括递归），这个深度应该完全够用了。但是，如果是建立过多线程导致的内存溢出，在不能减少线程数或者更换64位虚拟机的情况下，就只能通过减少最大堆和减少栈容量来换取更多的线程。如果没有这方面的处理经验，这种通过“减少内存”的手段来解决内存溢出的方式会比较难以想到。

注意，特别提示一下，如果要尝试运行上面这段代码，记得要先保存当前的工作。由于在Windows平台的虚拟机，Java的线程是映射到操作系统的内核线程上的，因此上述代码执行时有较大的风险，可能会导致操作系统假死。

运行结果：

> ![20180328151441992][]

[20180328150253280]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/a0c1ec20e84640138102e9122c2032d3.png
[20180328151441992]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/6085c11516db4adbaed88bdbbd76c2f3.png