在Spring Boot GraphQL应用程序中，可能会导致“java.lang.outOfMemoryError: java heap space”错误的原因是什么？
在Spring Boot GraphQL应用程序中，可能会导致“java.lang.outOfMemoryError: java heap space”错误的原因是什么？
如何在Java中找到内存泄漏（例如使用JHat）？我已经尝试在JHat中加载堆转储文件以进行基本查看。然而，我不明白我该如何找到根引用（ref）或者它被称为什么。基本上，我可以看到有几百兆字节的哈希表条目（[java.util.HashMap$Entry或类似的东西），但是地图在各个地方都被使用...是否有一些方法可以搜索大型地图，或者找到大型对象树的一般根节点？\n【编辑】\n好的，我已经阅读了目前的答案，但是让我们称我为一个吝啬鬼（意味着我更感兴趣学习如何使用JHat而不是花钱购买JProfiler）。另外，由于JHat是JDK的一部分，它始终可用。当然，除非没有JHat之外，只能使用蛮力方法，但我无法相信这种情况。另外，我不认为我能够实际修改（添加所有地图大小的日志记录）并运行足够长时间以便我注意到泄漏。
在Spring Boot GraphQL应用程序中出现'java.lang.outOfMemoryError: java heap space'错误的可能原因和解决方法：
原因：
- 堆转储文件太大，无法使用工具加载
- 在只具有shell访问权限的生产环境中排查机器时无法使用工具
- 内存泄漏，导致堆空间耗尽
解决方法：
- 查找堆转储文件中使用最多内存的对象，可以通过查找"SITES BEGIN"来获取
- 查看对象的分配位置，可以通过查找"TRACE nnnn"来获取分配对象时的堆栈信息
- 根据堆栈信息找到可能的bug并进行修复
- 如果未发现问题，从活动对象到根对象进行反向链式查找，以找到意外的引用链
- 检查静态成员变量是否存在内存泄漏，特别是静态Map成员变量
注意：
- 线程、类和堆栈帧都是根对象，它们引用的任何对象都不会被垃圾回收
- 大型堆转储文件可能会导致一些工具（如jhat和MAT）崩溃，可以尝试使用NetBeans Profiler来避免内存溢出错误
问题出现的原因：
- 应用程序使用的内存超过了Java堆空间的限制。
解决方法：
- 使用内存分析工具，如Memory Analyzer（MAT），来检查内存泄漏。
- 检查应用程序中的代码，确保没有意外地持有过多的对象引用。
- 调整Java虚拟机（JVM）的堆空间大小，以适应应用程序的内存需求。
获取堆转储文件的方法：
- 使用JMap命令将堆转储文件（.hprof）导出。
- 将导出的堆转储文件导入Memory Analyzer（MAT）进行分析。
注意事项：
- 在Java 5及以上的版本中，HeapDumpOnCtrlBreak VM参数不可用。
- 大多数性能分析工具，包括JVisualVM，都提供将堆和线程转储到文件的选项。
文章整理如下：
问题出现的原因是应用程序使用的内存超过了Java堆空间的限制。为了解决这个问题，可以使用内存分析工具如Memory Analyzer（MAT）来检查内存泄漏。MAT是一个免费/开源的基于Eclipse平台的工具，可以在http://www.eclipse.org/mat/上下载。
MAT的一个很酷的功能是在打开堆转储文件时会对其进行索引，这样就可以快速显示保留堆等数据，而不需要等待每个对象的5分钟（比我尝试过的其他工具快得多）。
在打开堆转储文件后，第一个屏幕会显示一个饼图，显示最大的对象（计算保留堆），用户可以快速导航到那些过大的对象。MAT还有一个“查找可能的泄漏嫌疑”功能，对我来说导航已经足够了，所以我没有深入使用这个功能。
另外需要注意的是，Java 5及以上版本中，HeapDumpOnCtrlBreak VM参数不可用。我找到的解决方法是使用JMap来导出.hprof文件，然后将其放入Eclipse中使用MAT进行分析。
关于获取堆转储文件，大多数性能分析工具（包括JVisualVM）都提供将堆和线程转储到文件的选项。
出现'java.lang.outOfMemoryError: java heap space'错误的原因可能是应用程序使用的内存超出了Java虚拟机的堆空间限制。这个错误通常发生在应用程序需要处理大量数据或进行复杂操作时。
解决这个问题的方法可以使用以下方法：
1. 使用专门的工具来分析和调试内存泄漏问题，例如jProfiler。这些工具通常提供图形化界面和差异分析功能，可以帮助我们找到内存泄漏的原因。
2. 在应用程序启动后，等待它进入稳定状态，所有初始化工作完成并且应用程序处于空闲状态。
3. 运行可能导致内存泄漏的操作多次，以允许任何缓存或与数据库相关的初始化完成。
4. 运行垃圾回收（GC）并进行内存快照。
5. 再次运行操作。根据操作的复杂性和处理的数据大小，可能需要多次运行操作。
6. 运行垃圾回收并进行内存快照。
7. 对比两个内存快照并进行分析。从正差异最大的对象类型开始，找出导致这些额外对象留在内存中的原因。
对于处理多线程请求的Web应用程序，分析会更加复杂，但是上述方法仍然适用。
Java性能分析工具通常提供一键调用垃圾回收的选项，或者可以在代码中适当的位置调用System.gc()来触发垃圾回收。需要注意的是，虽然调用System.gc()可能会触发垃圾回收，但JVM可能会选择忽略这个调用。
"内存快照"指的是在特定时间点应用程序的内存状态的副本。通过对比两个内存快照，我们可以看到在两次快照之间新增的对象类型和数量。
要找出导致额外对象留在内存中的原因，可以根据对象类型和数量的差异进行分析。可以使用工具来查看具体是哪些代码创建了这些对象，例如int[]，Object[]，String等。通过分析代码，可以找到对象创建的位置和原因。