面试题答案
一键面试从Java堆角度
- 增加堆内存大小
- 思路：如果堆内存过小，对象创建时可能因空间不足抛出OutOfMemoryError。通过增加堆内存大小，为对象提供更多的空间。
- 技术手段：在启动Java应用程序时，使用
-Xmx选项设置最大堆内存，例如-Xmx2g表示将最大堆内存设置为2GB；使用-Xms选项设置初始堆内存，如-Xms1g表示初始堆内存为1GB。合理设置这两个值可避免频繁的堆内存扩展与收缩带来的性能开销。
- 分析堆内存使用情况
- 思路：借助工具分析堆内存中对象的分布情况，找出占用大量内存的对象，判断是否存在对象生命周期过长、内存泄漏等问题。
- 技术手段：
- 使用JVM自带工具：如
jmap命令，它可以生成堆转储快照（heap dump）文件，通过jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof <pid>获取堆快照，然后使用jhat工具（jhat heapdump.hprof）分析该文件，查看对象的分布等信息。不过jhat功能有限且性能不佳。 - 使用第三方工具：如MAT（Eclipse Memory Analyzer），将生成的堆快照文件导入MAT，它能快速定位内存泄漏点、分析对象间的引用关系以及统计对象占用内存大小等。
- 使用JVM自带工具：如
- 调整垃圾回收器
- 思路：不同的垃圾回收器适用于不同的应用场景，选择合适的垃圾回收器可提高垃圾回收效率，减少堆内存碎片化，从而避免因内存碎片化导致的OutOfMemoryError。
- 技术手段：
- 新生代回收器选择：
- Serial 回收器：单线程回收，适用于单核环境且对停顿时间要求不高的应用，通过
-XX:+UseSerialGC启用。 - ParNew 回收器：Serial回收器的多线程版本，适用于多CPU环境，与CMS收集器配合使用效果较好，通过
-XX:+UseParNewGC启用。 - Parallel Scavenge 回收器：关注吞吐量，适用于后台运算而不需要太多交互的任务，通过
-XX:+UseParallelGC启用。
- Serial 回收器：单线程回收，适用于单核环境且对停顿时间要求不高的应用，通过
- 老年代回收器选择：
- Serial Old 回收器：Serial回收器的老年代版本，是单线程回收，主要作为CMS收集器出现Concurrent Mode Failure时的后备预案，通过
-XX:+UseSerialOldGC启用。 - Parallel Old 回收器：Parallel Scavenge回收器的老年代版本，注重吞吐量，适用于注重系统吞吐量的应用，通过
-XX:+UseParallelOldGC启用。 - CMS（Concurrent Mark Sweep）回收器：以获取最短回收停顿时间为目标，适用于对响应时间要求高的应用，通过
-XX:+UseConcMarkSweepGC启用。但它存在内存碎片化问题，可能导致分配大对象时失败。 - G1（Garbage - First）回收器：适用于堆内存较大的应用，可有效控制停顿时间，能同时兼顾吞吐量和低延迟，通过
-XX:+UseG1GC启用。
- Serial Old 回收器：Serial回收器的老年代版本，是单线程回收，主要作为CMS收集器出现Concurrent Mode Failure时的后备预案，通过
- 新生代回收器选择：
从Java栈角度
- 调整栈内存大小
- 思路：如果栈深度过深（如递归调用没有正确终止），可能导致栈溢出（StackOverflowError，也是OutOfMemoryError的一种表现形式）。适当增加栈内存大小可解决此类问题。
- 技术手段：在启动Java应用程序时，使用
-Xss选项设置每个线程的栈大小，例如-Xss256k表示将每个线程栈大小设置为256KB。但栈内存设置过大可能导致进程可用内存减少，引发其他内存问题。
- 优化递归调用
- 思路：递归调用会不断消耗栈空间，如果递归没有合适的终止条件或递归深度过大，容易导致栈溢出。优化递归，减少不必要的递归层数或改为迭代实现。
- 技术手段：
- 检查递归终止条件：仔细检查递归函数，确保在满足一定条件时能正确终止递归。例如在计算阶乘的递归函数
factorial(n)中，当n == 0 || n == 1时应返回1，作为递归终止条件。 - 改为迭代实现：对于一些可以用迭代解决的问题，将递归改为迭代。比如计算斐波那契数列，递归实现会有大量重复计算且容易栈溢出，而迭代实现可以避免这些问题，通过循环逐步计算数列值。
- 检查递归终止条件：仔细检查递归函数，确保在满足一定条件时能正确终止递归。例如在计算阶乘的递归函数