Java 运行时环境包含一个内置的垃圾回收 (GC)进程。在许多其他编程语言中，开发人员需要手动分配和释放内存区域，以便可以重用释放的内存。
另一方面，Java 应用程序只需要分配内存。每当内存中的特定空间不再使用时，称为垃圾收集的单独进程会为它们清除内存。垃圾收集手册中更详细地解释了 GC 如何检测内存的特定部分，但您可以相信 GC 能很好地完成它的工作。
在GC开销超过极限：java.lang.OutOfMemoryError时显示错误您的应用程序已经耗尽了几乎所有的可用内存和GC一再未能清除它。
1.是什么原因造成的？
该java.lang.OutOfMemoryError：GC开销超过极限误差信号，你的应用程序花费太多的时间做垃圾收集太少的结果JVM的方式。默认情况下，如果 JVM 花费超过98% 的总时间进行 GC 并且在 GC 之后仅回收不到 2% 的堆，则JVM 被配置为抛出此错误。
如果这个 GC 开销限制不存在，会发生什么？请注意java.lang.OutOfMemoryError: GC 开销限制超出错误仅在几次GC 循环后释放 服务器托管网2% 的内存时才会抛出。这意味着 GC 能够清理的少量堆可能会再次被快速填满，从而迫使 GC 再次重新启动清理过程。这形成了一个恶性循环，CPU 100% 忙于 GC，无法完成任何实际工作。应用程序的最终用户面临极端的减速——通常在几毫秒内完成的操作需要几分钟才能完成。
因此，“ java.lang.OutOfMemoryError: GC 开销限制超出”消息是快速失败原则的一个很好的例子。
2.举个例子
在以下示例中，我们通过初始化 Map 并在未终止的循环中将键值对添加到映射中来创建“超出 GC 开销限制”错误：
class Wrapper {
public static void main(String args[]) throws Exception {
Map map = System.getProperties();
Random r = new Random();
while (true) {
map.put(r.nextInt(), "value");
}
}正如您可能猜到的那样，这不会有好的结局。事实上，当我们启动上述程序时：
java -Xmx100m -XX:+UseParallelGC Wrapper我们很快就会遇到java.lang.OutOfMemoryError: GC 开销限制超出消息。但是上面的例子很棘手。当使用不同的 Java 堆大小或不同的GC 算法启动时，我的 Mac OS X 10.9.2 和 Hotspot 1.7.0_45 将选择不同的死亡。例如，当我以较小的 Java 堆大小运行程序时，如下所示：
java -Xmx10m -XX:+UseParallelGC Wrapper应用程序将因更常见的java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space消息而死亡，该消息在 Map resize 时抛出。当我使用除ParallelGC之外的其他垃圾收集算法运行它时，例如-XX:+UseConcMarkSweepGC或-XX:+UseG1GC，错误被默认异常处理程序捕获并且没有堆栈跟踪，因为堆已经耗尽到甚至无法在异常创建时填充堆栈跟踪。
这些变化确实是很好的例子，表明在资源受限的情况下，您无法预测应用程序的死亡方式，因此不要将您的期望建立在要完成的特定操作序列上。
3.解决办法是什么？
作为一个诙谐的解决方案，如果您只是想摆脱“ java.lang.OutOfMemoryError：GC开销限制超出”消息，将以下内容添加到您的启动脚本中即可实现：
-XX:-UseGCOverheadLimit强烈建议不要使用这个选项——而不是解决问题，你只是推迟不可避免的问题：应用程序内存不足，需要修复。指定此选项只会用更熟悉的消息java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space掩盖原始java.lang.OutOfMemoryError: GC 开销限制超出错误。
更严重的一点是 – 有时会触发 GC 开销限制错误，因为您分配给 JVM 的堆数量不足以满足在该 JVM 上运行的应用程序的需求。在这种情况下，你应该只分配更多的堆——请参阅本章末尾以了解如何实现这一点。
然而，在许多情况下，提供更多的 Java 堆空间并不能解决问题。例如，如果您的应用程序包含内存泄漏，添加更多堆只会推迟java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space错误。此外，增加 Java 堆空间量也往往会增加影响应用程序吞吐量或延迟的GC 暂停时间。
如果您希望解决 Java 堆空间的潜在问题而不是掩盖症状，您需要弄清楚代码的哪一部分负责分配最多的内存。换句话说，您需要回答以下问题：
- 哪些对象占据堆的大部分
- 在源代码中分配这些对象的位置
此时，请确保在您的日历中清除几天（或 – 请参阅项目符号列表下方的自动方式）。以下是一个粗略的流程大纲，可以帮助您回答上述问题：
- 从您的 JVM-to-troubleshoot 获取获取堆转储的许可。“转储”基本上是您可以分析的堆内容的快照，并包含应用程序在转储时保留在内存中的所有内容。包括密码、信用卡号等。
- 指示您的 JVM 将其堆内存的内容转储到一个文件中。准备好进行一些转储，因为在错误的时间进行时，堆转储包含大量噪音，实际上可能毫无用处。另一方面，每个堆转储都会完全“冻结”JVM，所以不要太多，否则你的最终用户会开始发誓。
- 找到一台可以加载转储的机器。当您的 JVM-to-troubleshoot 使用例如 8GB 的堆时，您需要一台超过 8GB 的机器来分析堆内容。启动转储分析软件（我们推荐Eclipse MAT，但也有同样好的替代品）。
- 检测到最大堆消耗者的 GC 根的路径。我们已经覆盖在一个单独的后这一活动在这里。不用担心，一开始会觉得很麻烦，但经过几天的挖掘，你会好起来的。
- 接下来，您需要弄清楚在源代码中的何处分配了具有潜在危险的大量对象。如果您对应用程序的源代码有很好的了解，则希望通过几次搜索就能做到这一点。当您运气不佳时，您将需要一些能量饮料来辅助。
或者，我们建议Plumbr，这是唯一具有自动根本原因检测功能的 Java 监控解决方案。在其他性能问题中，它捕获所有java.lang.OutOfMemoryError并自动为您提供有关最需要内存的数据结构的信息。它负责在幕后收集必要的数据——这包括有关堆使用情况的相关数据（只有对象布局图，没有实际数据），以及一些您甚至在堆转储中都找不到的数据。它还会为您进行必要的数据处理——在 JVM 遇到java.lang.OutOfMemoryError 时立即进行。这是来自 Plumbr 的java.lang.OutOfMemoryError事件警报示例：
无需任何额外的工具或分析，您就可以看到：
- 哪些对象消耗的内存最多（271 个com.example.map.impl.PartitionContainer实例消耗了 248MB 总堆中的 173MB）
- 这些对象的分配位置（大部分分配在MetricManagerImpl类中，第 304 行）
- 当前引用这些对象的是什么（直到 GC 根的完整引用链）
有了这些信息，您就可以放大潜在的根本原因，并确保将数据结构修剪到适合您的内存池的级别。
但是，当您从内存分析或阅读 Plumbr 报告得出的结论是内存使用是合法的并且源代码中没有任何更改时，您需要让您的 JVM 有更多的 Java 堆空间才能正常运行。在这种情况下，更改您的 JVM 启动配置并在您的启动脚本中添加（或增加值，如果存在）仅一个参数：
java -Xmx1024m com.yourcompany.You服务器托管网rClass在上面的例子中，Java 进程被分配了 1GB 的堆。修改最适合您的 JVM 的值。但是，如果结果是您的 JVM 仍然因 OutOfMemoryError 而死亡，您可能仍然无法避免上述手动或 Plumbr 辅助分析。
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