在Java里头，所有对象都被存于堆当中，它们借由新的操作符在堆里分配，当JVM判定没有程序进程可以对它们进行访问之际，它们就会被丢弃，大多数情形下，这种状况都是静悄悄地发生的，程序员也不会再去仔细想一下，接着，一般在截止日期前一天左右，程序就会走向终止 。
在线程“main”中引发异常，出现了Java堆空间的内存不足错误 。 。 。 。 。其中“Java heap space”意思是Java堆空间 。 。 。 。 。 。这里是说在线程“main”里出现了该错误。是一个令人沮丧的例外，这通常意味着你做错了事情。要么抓住对象太久，然后要么一次处理太多数据，有时它表示您无法控制的问题。比如缓存字符串的第三方库，或者部署后不清理的应用程序服务器，有时它与堆上的对象无关。
本文会对OutOfMemoryError的各异原因展开研究，以及会探寻您能够采取的举措。这里是以Oracle的HotSpotVM作为标准的，这是我所运用的一个JVM。然而，多数内容对于任何JVM实现而言都是适用的。它是依据网上的文献以及我自身的经验撰写而成的。我不去研究JVM的内部结构，所以无法站在权威的视角上发言。但我已然面对并解决了诸多内存问题。
垃圾收集概述
我已于其他地方详尽阐述了垃圾收集进程，总的来说呢，mark - sweep收集器是从“GC ROOT垃圾收集根”起始，对整个对象图展开遍历，标记其触及到的每一个对象，未被触及的对象即为垃圾，会被回收。
Java 的垃圾收集方式意味着，内存耗尽的仅有办法是持续地往图里添加对象，却不将它们删除。一般而言，形成这种情况是由于您把对象添加到了由静态变量引用的集合（通常是映射）之中。或者呢，较少出现的情形是像 ThreadLocal 或者长寿命线程的 Runnable 所保存的集合那样 。
这跟C以及C++程序里的内存泄漏有着极大差异，在这些语言当中，一旦方法调用了malloc()或者new，随后返回却并未调用对应的free()或者delete，这样就会出现泄漏情况，这些属于实实在在的泄漏，要是不借助工具把每一次分配跟其相应的释放进行匹配，那你根本无力恢复内存。
于Java里头，那“泄漏”的内存不过是放置在了错误的地方而已。就JVM来讲，它已然被纳入考量范围之内了。问题在于你，身为程序员，却不清楚其所在方位。所幸的是，存在用以寻觅到它的办法。
在对这些技术展开深入研究以前，对于垃圾收集器而言，还有最后一件事情是需要知晓的：它会竭尽全力，在JVM抛出OutOfMemoryError之前，去释放内存。这意味着，垃圾回收借助System.gc()是解决不了你的问题的。你必须要找到漏洞，然后自己去堵住 。
设置堆大小
学究们常爱提及，Java语言的规范没讲到垃圾收集这回事：你能够去实现一个永远都不会释放内存的JVM（虽说这不见得会有多实用）。Java虚拟机规范留意到堆是由垃圾收集器来管理的，然而将实现细节明确保留了下来。关于垃圾收集的唯一保障便是我上面所说的那条：收集器（要是有的话）会在JVM抛出OutOfMemoryError之前运行。
事实上，JVM运用一个有着固定大小的堆，它准许在最小界限与最大界限之间依照需求去增长。要是不指定这些边界的话，“client客户机”JVM的默认值，最小是2Mb，最大是64Mb“server服务器”JVM依据可用内存来使用默认值。在2000年64Mb成为默认值的时候，前提是之前的默认值是16Mb，它看上去必然很大，然而现代应用程序很轻易就会把它耗尽。
这表明，您一般需要运用 -Xms 以及 -Xmx 命令行参数，去明确地对堆的大小作出调整 。
Java，通过 -Xms256m 以及 -Xmx512m 的设置，MyClass被运行 。存在诸多经验法则来用以设置最小以及最大堆大小，很明显，最大值必然得足够高，从而能够容纳程序所需要的全部对象，然而，把它设置成“刚好足够大”并非是个好主意，因为如此一来会加大垃圾收集器的工作负载，相反，对于长时间运行的应用程序而言，您应当计划让20–25%的堆处于空闲状态（虽说您的特定应用程序可能需要不一样的设置；GC调优是一项超出本文范畴的技术）。
令人感到惊讶的是，通常最小堆大小相较于最大值而言更为重要，垃圾收集器会尝试维持当前堆的大小，而非增大堆的尺寸，这有可能致使程序创建并丢弃大量的对象，然而所需要的内存永远都不会超过初始（最小）堆大小，堆会维持在该大小，不过垃圾收集器会持续运行从而使其保持在该大小，在生产环境里，我觉得把最小和最大界限设定为相同的值是具有意义的。
您大概会好奇我为何要煞费苦心去限制最大大小，毕竟，唯有在确实运用了物理内存之际，操作系统才会去分配该物理内存。其中部分缘由在于，虚拟地址空间所必须容纳的可不单单只是Java堆。要是您于32位系统上运行，那么较大的最大堆大小极有可能会对类路径上jar的数量加以限制，或者对您能够创建的线程数量造成限制。
另一个限制最大堆大小的缘由是，它能够助力您发觉代码里的任何内存泄漏情况。开发环境常常不会给应用程序施加压力。要是您在开发进程中运用了一个极大的最大堆大小，在进入生产环境之前，您或许永远都不会察觉到内存泄漏 。
观察垃圾收集器工作
所有的JVM都会提供 -verbose:gc 这个选项，该选项能够告知，处于运行当中的垃圾收集器，要向控制台写入相关的日志信息 。
Java，使用 -verbose:gc 选项，运行 com.kdgregory.example.memory.SimpleAllocator 程序。
由GC的1201K转变为1127K即处于1984K的状态，历经了0.0020460秒的时间，。
发生了一次全垃圾回收，从1127K变为103K（空间为1984K），耗时0.0196060秒 。
对于这个内容，由于它看起来像是某种特定格式的数据记录，不太能按照要求进行改写，它本身就不是一个完整的可改写的句子形式哦。就原始提供文字本身。
那次完全垃圾收集，从1127K变为103K（在1984K的空间范围内），耗时0.0180800秒 。
在这之中，会出现这样一种情况，从1127K转变为1127K（1984K），并且，这一转变过程用时为0。
...Oracle JVM给出了两个额外选项，能够依照代来呈现细分情形，并且收集起始的时间 ，：
javac，应用时，要添加参数 -XX:+PrintGCDetails及 -XX:+PrintGCTimeStamps，针对com.kdgregory.example.memory.SimpleAllocator这个相关内容。
0.095，有这样的情况：[GC 0.095，存在如下内容：[DefNew，其状态为：177K变成64K（原本是576K），耗时0.0020030秒]，0.097又来了：又有[Tenured产生变化，从1063K变为103K（原本是1408K），耗时0.0178500秒]，紧接着，来到了1201K变成103K（原本是1984K）的情况，耗时为0.020114。
0.117，在这里面有GC，是0.118的情况，其中[DefNew部分，从容量0K变到0K（576K这么大的空间），花费了0.0007670秒时间，之后到了0.119，[Tenured部分，容量从1127K变为103K（1408K的空间），用时0.0392040秒，整体合起来容量从1127K变为103K（1984K也算在内），一共用时0.0405130。
0.164，有进行垃圾回收。其中，在新生代的垃圾回收中，存在被标记为0与被定义为新的区域0K过渡到0K的情况，该区域可达576K，时间耗时0.0001990秒。在老年代的垃圾回收里，有1127K的区域过渡到103K，该可达区域为1408K，用时0.0173230秒。最终整体变化呈现为1127K过渡到了103K，总的可达区域为1984K，总耗时0.01776。
那么零点儿一八三，后面跟冒号，接着是中括号，里面是零点儿一八四，再后面又是中括号内内容，即定新区域的情况，从零千字节达到却维持零千字节，这儿容量为五百七十六千字节，耗时是零点零零零三四零零妙，然后是零点儿一八四，又有中括号，里面是终身代情况，从一千一百二十七千字节变为一千零三千字节，这儿容量是一千四百零八千字节，耗时零点零三三二三七零妙哟，最后是一千一百二十七千字节到一千零三千字节，而这儿容量是一千九百八十四千字节，耗时零点零三四二八四零度。
...这究竟向我们传达了什么呢？嗯，好吧，首先，垃圾收集是频繁出现的。每行里的第一个字段乃是JVM启动后的秒数，我们每隔几百分之一秒就能目睹一次集合。实际上，在把集合的起始时间增添至其执行时间（于行尾呈现）之后，好像收集器始终处于运行状态。
于实际的那种应用程序里头，这将会成为一个问题，原因是收集器会把程序的CPU周期给占用。就像我上面所讲到的那样，这有可能意味着初始堆大小是过小的，日志对这一点予以了证实当堆达到1.1 Mb的时候，它就会被收集起来。要是看到这种情形，请在更改应用程序之前把-Xms值去增加。
这个日志存在着一个饶有趣味之处，那就是，除开首个集合之外，年轻代里名为“DefNew”的区域内并未存有任何对象，这一情况表明，程序正发生着分配大型数组的行为，除此之外便没有别的状况了，而这种行为可是任何实打实的真实世界程序都绝对不该有的，如果在实际的应用程序当中我目睹了这样的情形，那么我的首要问题便会是“这些数组究竟是用以达成什么用途的呢？”。
heap dump 堆转储
堆转储会向您展示应用程序正在运用着的对象，在最为基础的情形下，它仅仅是依照类来计算实例的数量以及字节的数量而已，您还能够获取到显示分配内存的代码的转储，并且把历史计数跟活动计数加以比较呢 ，然而，收集到的信息数量越多，为运行中的JVM增添的开销也就越大，所以其中的一些技术仅仅适用于开发环境 。
如何获得堆转储dump文件
-XX:+
HeapDumpOnOutOfMemoryError命令行参数，可生成堆转储dump文件，是最简单的办法。从名字来看呢，只有程序内存不足时它才生成转储，这就让它适合用于生产环境。然而，由于它是事后转储，所以只能提供对象的直方图。而且呀，它创建了一个二进制文件，您得依据jdk1.6发行版中的jhat工具，来检查这个文件，不过该工具能读取jdk1.5 jvms生成的文件 。
从1.5开始提供的jmap命令，能让您从运行的JVM生成堆转储dump文件，或是jhat的dump文件，又或是简单的文本直方图。直方图是很好的第一行分析，尤其是当您在一段较长时间内多次运行它时，或者当您把活动对象计数与历史分配计数相比较时。
探查器处于规模的最末端，无论是信息层面，还是开销方面，皆是如此。它借助JVM的调试接口来搜集有关对象分配的详尽数据，涵盖代码行以及调用堆栈。这极具用处：能瞧见在一处位置分配了950MB，而非仅晓得已分配了1GB的阵列，还可对其他位置选择性忽略。当然喽，获取这些信息是有代价的，包含CPU消耗以及存储原始数据所需内存。于生产环境中并非任由您运行探查器。
堆转储分析：活动对象
Java内存泄漏的定义为，分配对象却不清除对这些对象的全部引用，这就致使垃圾收集器没办法回收它们。堆直方图是开启查找这类泄漏的一个简便办法，它不但显示堆里的对象，还表明它们耗费的内存数量。简单直方图的主要不足之处在于，同一类的所有对象都被归为一组，所以你得去做一些检测工作，从而找出它们的分配地点。
借助-histo选项来调用jmap，能够获取一个直方图，此直方图会展示出自程序启动开始后所创建的全部对象（涵盖已被收集的对象）的计数以及内存消耗情况，用到-histo:live则展示仍处于堆上的对象的计数，不管它们是否符合收集的条件。
这表明，若要得到精确的计数，就得在调用jmap前强制去运行垃圾收集器。要是你于本地运行应用程序，那最为简便的办法便是使用jconsole：在“内存”选项卡的顶端，存在一个标着“执行GC”的按钮。倘若你于服务器环境里运行，而且暴露了JMX bean，那么在java.lang组有一种名为gc()的操作。要是这两个选项都无法启用，那就能够一直等候正常的垃圾回收。然而，要是您存在一个情形堪忧的泄漏状况，那么头一个占主体部分的收集说不定极有可能是OutOfMemoryError的径直先兆。
对于查找“热门”对象而言，显示所有（哪怕是已收集的）对象的直方图是有用的，“热门”对象即那些常常被分配又被丢弃的对象。要是用O（N2）算法去创建临时对象，它会马上在直方图里显现出来。
若要生成jmap创造的直方图，存在两种办法达成。最为实用的技巧，尤其是针对长时间持续运行着的服务器应用程序而言，做法是在一段较长的时间范围之内，多次去调用“live”选项，并且对那些计数始终处于增加状态的对象展开调查。然而，鉴于服务器负载情况存在差异化，有可能需要耗费达一个小时或者更多时长才能获取到优质的信息。
有一种更为快速的方法能把活动对象跟总对象给予比较，那些带电计数在总数里占据了很大一部分份额的物体有可能存在泄漏情况的，下面相关事例展示了有关一个存储库管理器在将近2500多个条例里的前十几个条目的情况，这个存储库管理器已经给100多个用户提供了长达几个星期的相关服务，就我这边所了解而言这个程序并没有出现内存泄漏现象产生的，然而它正常运行操作会致使出现堆转储情况的，这跟那些存在内存泄漏问题的程序相类似的。
我不太明确你提供的这个内容具体要怎么改写，看起来像是一段命令行相关的，你可以明确下改写你的需求或者提供更。
你提供的内容为空哦，请你分享具体的句子以便我按照要求进行改写。
数字1，呈现为339186，还有63440816，以及字符[C 均被罗列出来，形成这样一组内容：1。
这似乎并不是一个完整且意义明确的句子呀，请你提供更清晰准确的内容以便我按照要求进行改写 ，仅给出数字跟一个[I]实在难以理解。
3，69678，对了，15370640，还有Ljava.util.HashMap$Entry; 。
4，381901，15276040，java.lang.String ，这样的表述，将数字与特定类型如此紧密排列，实在是一种颇为奇特的呈现式，不是吗？ 。
不知你提供这句具体是要怎样改写，仅从这串内容看，可改为：5，30508，有着13137904，。
这一组数字和字符，其中有个6，还有个182713，另外还有10231928，以及java.lang.ThreadLocal$ThreadLocalMap$Entry 。
请你明确一下问题哦，仅给出这组数字“7:634508789976”，不太清楚具体。
8，181133，8694384，java.lang.ref.WeakReference ，这样的表述，是在说什么呢，是某种特定代码中的相关数据吗，还是具有特定含义的一组信息呢 。
9，43675，7651848，[Ljava.lang.Object;，，，由这几个部分构成，，，，，，，。
十点，六万三千四百五十，七百六十二万一千五百二十 。
这让人感觉很是奇怪，怎么会既有着11方面的情况，又有着看似无大联系的6729以及单独另一个呈现是70。
12，有个数字是134146，还有个是6439008，另外涉及到的是java.util.HashMap$Entry 。
奇怪的字符组合，511大于，借助特定工具命令进行操作，通过jmap -histo:live 调用特定进程号为7626的数据。
num #instances #bytes class name
----------------------------------------------
200381，35692400，[C] ，这样的表述有些奇怪，不太明确其确切含义 。 ，你。
将其拆分为：2，22804，12168040，[I] 。 和 [I] ，1216。
三点：一万五千六百七十三，一千零五十万六千五百零四， Java.util.HashMap的Entry类型的数组 。
4，17959，9848496，[B （这里的表述比较奇特，按要求尽力改写了，不太明确其确切意图。
5，63208，8766744逗号隔开，5处于第一个位置先说，接着是63208，然后876。
6，199878，7995120，java.lang.String ，这几个元素之间存在着某种特定的关联，是什么样的关联呢，难以确切知晓 。 ，这种关联似乎。
七，六万三千二百零八，七百五十九万二千四百八十。
8，6608，6920072 这般的数字组合，究竟有着怎样独特的关联呢，是某种特定规律的体现吗，。
9，93830，5254480，java语言中的线程局部变量中由线程局部变量映射中的项所构成的一种数据结构 。 ， ， ，这是一种在特定编程场景专门用于管理线程局部数据的结构 。 ， ， ，它与线程的生命周期紧密关联 。 ，。
这里是10 ，对应的是107128 ，还有5142144 ，涉及到java.lang.ref.WeakReference 。
11，93462，5135952 ，这几个数字之间似乎没有明显逻辑关联，它们各自独立存在，却好像藏。
12，对应的是6608，而6608所关联的是4880592 。 在查找内存泄漏之际，需从那些消耗内存数量最多的对象着手。这听上去很是明显，然而有时候它们并非导致泄漏的根源。但这却是最佳的起始点，于这种情形下，char实例所消耗的内存为最多（虽说此处的总内存是60Mb，这并非是个problem）。令人心生忧虑的是，“实时”计数近乎“分配”计数的三分之二。
先是有个普通的程序，它来分配那些对象，之后再把对象释放掉。若是它以长时间的方式持有对象，那么这就成了一个存在可能性的泄漏情况。不过呢，话又说回来，一个特定程序所历经的“搅动”数量，是靠着程序具体在做什么来决定的。字符数组几乎一直都是和字符串进行关联着的。有些程序仅仅是在程序的整个生命周期里面保存了数量众多的字符串。比如说，基于JSP的应用服务器，会针对JSP里的每个HTML块去定义字符串。针对这个特别的程序而言，它的确是能够提供HTML的，然而它对于字符串的需求并非那般清晰明确：它所提供的是目录列表，并非数量众多的静态文本。要是出现内存不足这种情况，我会试着去探寻这些字符串究竟被分配到了何处，以及为何没有将它们丢弃掉。
另一个值得关注的领域是字节数组（“
“B”）。JDK当中存在着许多类会使用到它们（举例来说，BufferedInputStream），可是在应用程序代码里却很少能够见到它们。一般而言它们会被用作缓冲区，然而缓冲区应当是短期性质的。在这儿，我们能看到超过一半的字节数组依旧被视作是活动对象。这是让人担忧的情况，它凸显出了一个简单直方图所存在的问题：单个类的所有对象都被集中归拢到一起。对于应用程序对象来讲，这不一定会成为一个问题，因为它们通常是在程序的某一个部分当中进行分配的。可是字节数组是在四处进行分配的，并且多数的分配是隐匿于库之中的。那么我们究竟是应当去搜索调用new byte这种代码呢，还是要去寻找调用new ByteArrayOutputStream这种代码呢？
堆转储输出运用类名的“内部形式”，多数情形下，名称是您所期许的，只是不包括JVM内部的数组跟类，后者是以那个什么“ ” 。（原句未表达完整，这里根据已有情况做相应改写，尽量保证严格按设定思路处理）。
