内存溢出的常见表现与排查思路
当Java应用程序内存耗尽时，最典型的表现是抛出OutOfMemoryError（OOM），根据JVM虚拟机规范，OOM可能发生在堆内存、方法区、虚拟机栈或本地方法栈等区域，堆内存溢出时会提示Java heap space，方法区溢出（如类加载过多）会提示PermGen space（JDK 8之前）或Metaspace（JDK 8及之后），程序可能表现为响应缓慢、线程阻塞或直接崩溃。
排查内存问题需结合日志分析、工具监控和代码审查，通过JVM参数-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError让JVM在OOM时生成堆转储文件（.hprof），使用MAT（Memory Analyzer Tool）或VisualVM等工具分析对象内存占用情况，定位内存泄漏的根源，通过jstat命令监控堆内存使用趋势，或使用jmap查看堆内存中的对象分布，判断是否存在大对象或内存泄漏。
优化堆内存配置与对象管理
堆内存是Java程序最主要的内存区域，优化堆配置是解决内存耗尽的首要步骤，通过调整JVM参数-Xms（初始堆大小）和-Xmx（最大堆大小），避免堆内存动态扩容带来的性能损耗，对于4GB内存的服务器，可设置-Xms2g -Xmx2g，固定堆大小以减少GC停顿。
需关注对象的生命周期管理，避免在循环中频繁创建大对象，尽量使用对象池（如数据库连接池）复用对象，对于不再使用的对象，及时显式置为null（尤其针对局部变量引用的大对象），帮助GC快速回收，注意集合类（如HashMap、ArrayList）的容量初始化，避免因扩容导致的内存浪费，预估数据量时，通过new ArrayList<>(1000)指定初始容量，减少动态扩容的次数。
处理内存泄漏的核心方法
内存泄漏是导致内存耗尽的常见原因，指程序中已不再使用的对象因引用未释放而无法被GC回收，静态集合类（如static Map）无限存储对象，或监听器、回调未注销等，定位内存泄漏时，可通过MAT分析堆转储文件，找到“GC Roots”引用链，确认哪些对象被异常引用。
解决内存泄漏的关键是打破无用对象的引用链，避免静态变量持有大对象引用，使用WeakHashMap存储缓存，或在对象不再使用时手动移除监听器，对于Android开发，需注意Context泄漏，避免将Activity的上下文（非ApplicationContext）赋值给静态变量，使用finalize()方法或PhantomReference（虚引用）辅助资源释放，但需谨慎使用，避免依赖finalize()导致回收不可控。
调优垃圾回收机制与监控
垃圾回收（GC）的效率直接影响内存使用情况，根据应用场景选择合适的GC算法：对于低延迟应用，使用G1GC（-XX:+UseG1GC），它通过分区回收和预测停顿时间平衡吞吐量与延迟；对于高吞吐量应用，使用ParallelGC（-XX:+UseParallelGC），通过多线程回收提高效率。
监控GC日志是优化内存的重要手段，通过参数-Xloggc:gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps记录GC日志，使用GCViewer等工具分析GC频率、停顿时间和内存回收率，若发现频繁Full GC，可能是内存泄漏或堆内存设置过小，需结合堆转储文件进一步排查，启用-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError和-XX:HeapDumpPath指定堆转储路径，便于后续分析。
综合策略与预防措施
解决内存耗尽问题需结合代码优化、配置调优和监控预警，在编码阶段，遵循“最小化内存占用”原则：避免使用finalizer，减少大对象创建，合理使用基本类型（如int而非Integer）存储数据，在架构设计上，采用分片加载或缓存淘汰策略（如LRU），避免单次加载过多数据。
运维层面，部署内存监控工具（如Prometheus+Grafana），实时监控JVM内存使用率，设置阈值告警（如堆内存使用率超过80%时触发预警），对于微服务架构，通过容器化技术（如Docker）限制内存上限，避免单个服务耗尽宿主机内存。
解决Java内存耗尽问题需系统化思维：从代码层面减少内存浪费，通过JVM参数优化内存分配，借助工具定位内存泄漏，并结合监控机制实现主动预警，只有综合运用这些策略，才能确保Java应用程序稳定、高效地运行。
