本篇文章给大家谈谈服务器内存溢出，以及服务器上tomcat内存溢出对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
一、内存溢出和内存泄漏的区别,产生原因以及解决方案
内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
内存泄露 memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。
memory leak会最终会导致out of memory！
内存溢出就是你要求分配的内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出。
内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问（也许你把它的给弄丢了），而系统也不能再次将它分配给需要的程序。一个盘子用尽各种方法只能装4个果子，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出！比方说栈，栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生空间溢出，称为下溢。就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出.
以发生的方式来分类，内存泄漏可以分为4类：
1.常发*内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。
2.偶发*内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发*和偶发*是相对的。对于特定的环境，偶发*的也许就变成了常发*的。所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。
3.一次*内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次，或者由于算法上的缺陷，导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如，在类的构造函数中分配内存，在析构函数中却没有释放该内存，所以内存泄漏只会发生一次。
4.隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存，但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏，因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序，需要运行几天，几周甚至几个月，不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以，我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。
从用户使用程序的角度来看，内存泄漏本身不会产生什么危害，作为一般的用户，根本感觉不到内存泄漏的存在。真正有危害的是内存泄漏的堆积，这会最终消耗尽系统所有的内存。从这个角度来说，一次*内存泄漏并没有什么危害，因为它不会堆积，而隐式内存泄漏危害*则非常大，因为较之于常发*和偶发*内存泄漏它更难被检测到
内存溢出的原因以及解决方法
引起内存溢出的原因有很多种，小编列举一下常见的有以下几种：
1.内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；
2.集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收；
3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；
4.使用的第三方软件中的BUG；
5.启动参数内存值设定的过小
内存溢出的解决方案：
第一步，修改JVM启动参数，增加内存。(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加。)
第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其它异常或错误。
第三步，对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。
重点排查以下几点：
1.检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。
2.检查代码中是否有死循环或递归调用。
3.检查是否有大循环重复产生新对象实体。
4.检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。
5.检查List、MAP等集合对象是否有使用完后，未清除的问题。List、MAP等集合对象会始终存有对对象的引用，使得这些对象不能被GC回收。
第四步，使用内存查看工具动态查看内存使用情况
二、linux***服务器上tomcat内存溢出***服务器本身内存会怎样
Linux服务器上tomcat如果内存溢出，tomcat就有可能挂掉，就结束运行了，不会对服务器本身有影响（不过如果是Web服务器，那就无法继续提供服务了）。Linux程序如果内存溢出程序就异常退出了，如果是编程概念中的内存泄露才会对服务器内存有影响，内存泄露会逐渐耗尽服务器的内存，最终服务器会卡、当机。不过内存溢出也有一个影响到服务器的危害，那就是有很少一部分内存溢出是安全漏洞，可以被*者利用进而控制服务器，溢出漏洞是危害最大的一类安全漏洞，往往都是属于高危漏洞。
三、j*a程序内存溢出一般什么原因
JVM内存设置小了或者一次*读的数据过大例如list vertor
一、内存溢出类型
1、j*a.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
JVM管理两种类型的内存，堆和非堆。堆是给开发人员用的上面说的就是，是在JVM启动时创建；非堆是留给JVM自己用的，用来存放类的信息的。它和堆不同，运行期内GC不会释放空间。如果web
用了大量的第三方jar或者应用有太多的class文件而恰好MaxPermSize设置较小，超出了也会导致这块内存的占用过多造成溢出，或者tomcat热部署时侯不会清理前面加载的环境，只会将context更改为新部署的，非堆存的内容就会越来越多。
PermGen space的全称是Permanent Generation
space,是指内存的永久保存区域，这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen
space中，它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen
space进行清理，所以如果你的应用中有很CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误，这种错误常见在web服务器对JSP进行pre
pile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar,其大小超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。
一个最佳的配置例子：(经过本人验证，自从用此配置之后，再未出现过tomcat死掉的情况)
set J*A_OPTS=-Xms800m-Xmx800m-XX:PermSize=128M-XX:MaxNewSize=256m
-XX:MaxPermSize=256m
2、j*a.lang.OutOfMemoryError: J*a heap space
第一种情况是个补充，主要存在问题就是出现在这个情况中。其默认空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。如果内存剩余不到40％，JVM就会增大堆到Xmx设置的值，内存剩余超过70％，JVM就会减小堆到Xms设置的值。所以服务器的Xmx和Xms设置一般应该设置相同避免每次GC后都要调整虚拟机堆的大小。假设物理内存无限大，那么JVM内存的最大值跟操作系统有关，一般32位机是1.5g到3g之间，而64位的就不会有限制了。
注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。
垃圾回收GC的角色
JVM调用GC的频度还是很高的，主要两种情况下进行垃圾回收：
当应用程序线程空闲；另一个是j*a内存堆不足时，会不断调用GC，若连续回收都解决不了内存堆不足的问题时，就会报out of
memory错误。因为这个异常根据系统运行环境决定，所以无法预期它何时出现。
根据GC的机制，程序的运行会引起系统运行环境的变化，增加GC的触发机会。
为了避免这些问题，程序的设计和编写就应避免垃圾对象的内存占用和GC的开销。显示调用System.GC()只能建议JVM需要在内存中对垃圾对象进行回收，但不是必须马上回收，
一个是并不能解决内存资源耗空的局面，另外也会增加GC的消耗。
二、JVM内存区域组成
简单的说j*a中的堆和栈
j*a把内存分两种：一种是栈内存，另一种是堆内存
1。在函数中定义的基本类型变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配；
2。堆内存用来存放由new创建的对象和数组
在函数（代码块）中定义一个变量时，j*a就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，j*a会自动释放掉为该变量所分配的内存空间；在堆中分配的内存由j*a虚拟机的自动垃圾回收器来管理
堆的优势是可以动态分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的。缺点就是要在运行时动态分配内存，存取速度较慢；
栈的优势是存取速度比堆要快，缺点是存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的无灵活*。
j*a堆分为三个区：New、Old和Permanent
GC有两个线程：
新创建的对象被分配到New区，当该区被填满时会被GC辅助线程移到Old区，当Old区也填满了会触发GC主线程遍历堆内存里的所有对象。Old区的大小等于Xmx减去-Xmn
j*a栈存放
栈调整：参数有+UseDefaultStackSize-Xss256K，表示每个线程可申请256k的栈空间
每个线程都有他自己的Stack
三、JVM如何设置虚拟内存
提示：在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的Heap size不足2％的时候将抛出此异常信息。
提示：Heap Size最大不要超过可用物理内存的80％，一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同，而-Xmn为1/4的-Xmx值。
提示：JVM初始分配的内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64；JVM最大分配的内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4。
默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。因此服务器一般设置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC
后调整堆的大小。
提示：假设物理内存无限大的话，JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。
简单的说就32位处理器虽然可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制，
这个限制一般是2GB-3GB（一般来说Windows系统下为1.5G-2G，Linux系统下为2G-3G），而64bit以上的处理器就不会有限制了
提示：注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。
提示：设置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大于"old"的一半，原因是old区如果不够大会频繁的触发"主" GC
，大大降低了*能
JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64；
由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。
解决方法：手动设置Heap size
修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat
在“echo"Using CATALINA_BASE:$CATALINA_BASE"”上面加入以下行：
J*A_OPTS="-server-Xms800m-Xmx800m-XX:MaxNewSize=256m"
四、*能检查工具使用
定位内存泄漏：
JProfiler工具主要用于检查和跟踪系统（限于J*a开发的）的*能。JProfiler可以通过时时的监控系统的内存使用情况，随时监视垃圾回收，线程运行状况等手段，从而很好的监视JVM运行情况及其*能。
1.应用服务器内存长期不合理占用，内存经常处于高位占用，很难回收到低位；
2.应用服务器极为不稳定，几乎每两天重新启动一次，有时甚至每天重新启动一次；
3.应用服务器经常做Full GC(Garbage Collection)，而且时间很长，大约需要30-40秒，应用服务器在做Full
GC的时候是不响应客户的交易请求的，非常影响系统*能。
因为开发环境和产品环境会有不同，导致该问题发生有时会在产品环境中发生，通常可以使用工具跟踪系统的内存使用情况，在有些个别情况下或许某个时刻确实是使用了大量内存导致out
of memory，这时应继续跟踪看接下来是否会有下降，
如果一直居高不下这肯定就因为程序的原因导致内存泄漏。
五、不健壮代码的特征及解决办法
1、尽早释放无用对象的引用。好的办法是使用临时变量的时候，让引用变量在退出活动域后，自动设置为null，暗示垃圾收集器来收集该对象，防止发生内存泄露。
对于仍然有指针指向的实例，jvm就不会回收该资源,因为垃圾回收会将值为null的对象作为垃圾，提高GC回收机制效率；
2、我们的程序里不可避免大量使用字符串处理，避免使用String，应大量使用StringBuffer，每一个String对象都得独立占用内存一块区域；
String str="aaa";
String str2="bbb";
String str3= str+ str2;//假如执行此次之后str
,str2以后再不被调用,那它就会被放在内存中等待J*a的gc去回收,程序内过多的出现这样的情况就会报上面的那个错误,建议在使用字符串时能使用StringBuffer就不要用String,这样可以省不少开销；
3、尽量少用静态变量，因为静态变量是全局的，GC不会回收的；
4、避免集中创建对象尤其是大对象，JVM会突然需要大量内存，这时必然会触发GC优化系统内存环境；显示的*数组空间，而且申请数量还极大。
这是一个案例想定供大家警戒
使用jspsmartUpload作文件上传,运行过程中经常出现j*a.outofMemoryError的错误，
检查之后发现问题：组件里的代码
m_totalBytes= m_request.getContentLength();
m_binArray= new byte[m_totalBytes];
问题原因是totalBytes这个变量得到的数极大，导致该数组分配了很多内存空间，而且该数组不能及时释放。解决办法只能换一种更合适的办法，至少是不会引发outofMemoryError的方式解决。参考：
5、尽量运用对象池技术以提高系统*能；生命周期长的对象拥有生命周期短的对象时容易引发内存泄漏，例如大集合对象拥有大数据量的业务对象的时候，可以考虑分块进行处理，然后解决一块释放一块的策略。
6、不要在经常调用的方法中创建对象，尤其是忌讳在循环中创建对象。可以适当的使用hashtable，vector
创建一组对象容器，然后从容器中去取那些对象，而不用每次new之后又丢弃
7、一般都是发生在开启大型文件或跟数据库一次拿了太多的数据，造成 Out Of Memory Error
的状况，这时就大概要计算一下数据量的最大值是多少，并且设定所需最小及最大的内存空间值。