转载自原文：
什么是OOM？
OOM，全称“Out Of Memory”，翻译成中文就是“内存用完了”，表现形式就是“java.lang.OutOfMemoryError”。异常。看下官方的说明：
Thrown when the Java Virtual Machine cannot allocate an object because it is out of memory, and no more memory could be made available by the garbage collector.
翻译：当内存用完且没有可回收的空间时 抛出这个异常。
为什么会OOM？
为什么会没有内存了？原因不外乎有两点：
- 给少了：比如虚拟机本身可使用的内存（一般通过启动时的VM参数执行）太少了。
- 用多了：应有用的太多，并且用完没有释放，造成内存泄漏或者内存溢出。
内存泄漏
申请使用完的内存没有释放，导致虚拟机不能再次使用该内存，此时这段内存就泄漏了，因为申请者不用了，而又不能被虚拟机分配给别人用。
内存溢出：
申请的内存超过了JVM能提供的内存大小，此时称之为溢出。
在之前没有垃圾自动回收的日子里，比如C语言和C++语言，我们必须亲自负责内存的申请与释放操作，如果申请了内存，用完后又忘记了释放，比如C++中的new了但是没有delete，那么就可能造成内存泄露。偶尔的内存泄露可能不会造成问题，而大量的内存泄露可能会导致内存溢出。
而在Java语言中，由于存在了垃圾自动回收机制，所以，我们一般不用去主动释放不用的对象所占的内存，也就是理论上来说，是不会存在“内存泄露”的。但是，如果编码不当，比如，将某个对象的引用放到了全局的Map中，虽然方法结束了，但是由于垃圾回收器会根据对象的引用情况来回收内存，导致该对象不能被及时的回收。如果该种情况出现次数多了，就会导致内存溢出，比如系统中经常使用的缓存机制。Java中的内存泄露，不同于C++中的忘了delete，往往是逻辑上的原因泄露。
常见的OOM类型
最常见的OOM情况有以下三种：
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：Java堆内存溢出，此种情况最常见，一般由于内存泄漏或者堆的大小设置不当引起。对于内存泄漏，需要通过内存监控软件查找程序中的泄漏代码，而堆大小可以通过虚拟机参数-Xms和我-Xmx等修改。java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space：Java永久代溢出，即方法区溢出了，一般出现大量Class或者jsp页面，或者采用cglib等反射机制的情况，因为上述情况会产生大量的Class信息存储于方法区。此种情况可以通过更改方法区的大小来解决，使用类似-XX:PermSize=64m -XX:MaxPermSize=256m的形式修改。另外，过多的常量尤其是字符串也会导致方法区溢出。java.lang.StackOverflowError：不会抛出OOM Error，但也是比较常见的Java内存溢出。Java虚拟机栈溢出，一般是由程序中存在死循环或者深度递归调用造成的，栈大小设置太小也会出现此种溢出。可以通过虚拟机参数-Xss来设置栈的大小。
OOM分析 --- heapdump
- 产生DUMP文件：
jmap -dump:format=b,file=heap.bin <bin>其中pid可以通过jps获取。 - 使用专业分析工具：
- Mat（eclipse memory analyzer tool），基于eclipse RCP的内存分析工具。
- jhat：JDK自带的
java heap analyze tool，可以将堆中的对象以html的形式显示出来，包括对象的数量，大小等等，并支持对象查询语言OQL，分析相关的应用后，可以通过http://localhost:7000来访问分析结果。不推荐使用，因为在实际的排查过程中，一般是先在生产环境dump出文件来，然后拉到自己的开发机器上分析，所以，不如采用高级的分析工具比如前面的mat来的高效。
这个链接：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-ecl-ma/index.html中提供了一个采用mat分析的例子 。
注意：因为JVM规范没有对dump出的文件的格式进行定义，所以不同的虚拟机产生的dump文件并不是一样的。在分析时，需要针对不同的虚拟机的输出采用不同的分析工具（当然，有的工具可以兼容多个虚拟机的格式）。IBM HeapAnalyzer也是分析heap的一个常用的工具。
小结
涉及到的虚拟机的技术或者工具，往往需要考虑到虚拟机规范以及不同的虚拟机实现。尤其是针对虚拟机调优时，往往需要针对虚拟机在某些方面的实现策略来考虑，比如，不同的虚拟机的垃圾回收算法是不一样的，而这直接影响了虚拟机某些参数的设置，以达到虚拟机的最佳性能。
而针对JVM运行时的分析与诊断，则需要掌握分析基本方法，针对具体情况，运用虚拟机的原理，具体分析。一句话，水很深啊。
原文地址：https://www.cnblogs.com/boothsun/p/8672436.html