Java 服务运行中常见的 OOM 问题会导致接口超时或服务卡死。定位步骤包括复现 OOM、生成 Heap Dump 及使用 MAT 工具分析。常见原因有单次读取数据过多、本地缓存无限增长、内存泄漏及 JVM 堆配置过小。通过 MAT 的 Leak Suspects Report、Histogram、Dominator Tree 和 Path to GC Roots 可快速定位占用内存的对象及引用链。修复方式包括限制缓存大小、清理静态集合、优化 ThreadLocal 使用及调整 JVM 参数。
JVM 在需要分配内存时，如果堆、元空间或直接内存耗尽，就会抛出 OOM。常见类型包括：
Java heap space：堆空间不足GC overhead limit exceeded：长时间 Full GC 效果仍然不好Metaspace：类元数据过多Direct buffer memory：堆外内存耗尽无论哪种类型，本质都是内存资源无法满足当前分配请求。
最主要的几个场景：
例如一次性加载整张大表、大文件。
如静态 List、Map 无限追加对象，没有上限。
对象已无业务用途，但仍被引用导致无法被 GC 回收。 常见泄漏点包括：
堆限制远低于实际业务需求。
为了快速演示 OOM，从而获取 Dump，我们可以通过一个小 Demo 服务来制造 OOM。
假设应用提供了一个接口 /cacheOrders，每次请求会往静态集合中塞入大对象。
第一步：启动服务并开启 OOM 自动 Dump
java -Xms200m -Xmx200m \
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
-XX:HeapDumpPath=/opt/data/dump \
-jar oom-1.0-SNAPSHOT.jar
参数解释：
-Xms200m -Xmx200m：将堆固定为 200MB，便于快速触发 OOM-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError：发生 OOM 时自动生成 Dump-XX:HeapDumpPath：Dump 输出目录第二步：循环请求接口造数据
while true; do curl "http://192.168.121.140:8080/cacheOrders?count=1000" > /dev/null 2>&1; done
这一行脚本会不断发送请求，让服务器将大量数据塞入静态缓存。堆只有 200MB，很快会出现：
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
同时在 /opt/data/dump 下生成 .hprof 文件。
到这里，复现 OOM 的过程就完成了，接下来进入最关键的环节——Dump 分析。
Heap Dump 是定位 OOM 的关键依据。Eclipse Memory Analyzer（MAT）是最常用的分析工具。
下面是从导入 dump 到找到问题的完整步骤。
打开 MAT → File → Open Heap Dump。
选择 .hprof 文件，MAT 会开始构建索引（大型 dump 会稍慢）。打开后会自动显示概览页面。
在首页点击：
Leak Suspects Report
MAT 会自动生成一份内存使用情况的总结，包括：
通常，一个静态集合导致的 OOM 会在这里直接出现提示。
左侧点击：
Histogram
按 'Retained Heap' 排序，你通常会看到类似结构：
com.example.Order 500,000 instances
java.util.ArrayList 占用巨大
byte[] 占用大量空间
Histogram 可帮助你快速发现哪些对象数量最多、体积最大。
点开：
Dominator Tree
这是定位泄漏最核心的工具。按 'Retained Heap' 排序后，你会看到占用最多的对象及其引用链。
这说明对象被静态集合长久持有，无法回收，是最典型的 OOM 场景。
右键某个大对象 → Path To GC Roots。
MAT 会展示：
结合引用链，你就可以定位到代码具体位置。此时即可回到 IDE 里检查业务逻辑。
定位到泄漏位置或增长点后，一般从以下方向修复：
修复后建议进行一次压测，确认堆使用是否稳定。
Java OOM 排查并不复杂，只要记住以下步骤：
.hprof 文件
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