本文将讲述两种可能导致OOM的案例
注意：1、程序计数器不会发生OOM
2、在jdk1.8中已经取消了永久代概念，改由元空间取代，就算设置-XX:MetaspaceSize=1m；这种参数限制大小，实际操作时并没有起到多大用处，因此很难通过简单的demo复现以前老年代产生OOM的异常。

由于递归深度过长导致
jvm对递归深度有限制，具体深度由于jdk 版本等的不同有差异，下面这个案例使用jdk1.8测试，递归深度测试为7893，附测试案例：

static int stackDeep = 0;
public static void main(String[] args) {
try{
TestStackOverFlow testStakOverFlow = new TestStackOverFlow();
testStakOverFlow.foo();
}catch(Throwable t){
System.out.println(t);
System.out.println(“栈的深度为：” + stackDeep);
}
}

public void foo() {
stackDeep ++ ;
foo();
}

测试结果：

java.lang.StackOverflowError
栈的深度为：7893

堆溢出
运行时堆溢出是一种常见的溢出情况，下面展示其中的一种，有感兴趣的朋友可以使用Set来代替List重写该案例，异常堆栈信息将不同：
设置JVM参数：

-Xmx1m -XX:+PrintGCDetails

测试代码：

int i = 0;
while(true){
test.add(String.valueOf(i++).intern());
}

异常日志打印如下：

[Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 1407K->1408K(1408K), 0.0080421 secs] 1855K->1820K(1984K), [Metaspace: 82K->82K(4480K)], 0.0080726 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
Exception in thread “main” java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at java.util.Arrays.copyOf(Unknown Source)…

可以看到，*后一次GC，是full GC,异常报错在扩容的地方，由于空间不够，扩容时申请不到空间，引发OOM。

小结：OOM发生的情况很多，很多时候需要结合实际产生的问题来具体分析，比如：机器实际内存2g，设置堆大小：-Xmx与-Xms为1.8g，而使用NIO的情况很多，那么可能由于直接内存不够导致异常；另外大对象的使用不当也可能导致OOM；再比如，大量数据直接使用内存作为缓存，也可能导致OOM…很多时候，可以根据JVM参数（比如设置堆栈等的大小，GC收集器等）或者增加机器配置来进行调优。实际上，很多OOM，都是程序不当引起的，因此出现该情况，应首先考虑程序问题。