了解内存溢出的方式
为什么要尝试异常，意义在于知道异常错误发生的原因，知道如何触发，则遇到问题时候也能掌握方向，而不是一昧蒙头寻找答案
提前参数要素：
IDEA：-verbose:gc 用于打印gc情况
-Xmx：最大堆大小
-Xms：初始堆大小
-Xmn:年轻代大小
-Xss: 设置栈内存容量
-Xmx ：最大内存
-Xmn ：最小内存
-MaxPerMize ：最大方法区容量
具体堆设置
https://blog.csdn.net/zfgogo/article/details/81260172
java 堆溢出
前面提及了，java堆主要用于存储实例对象，造成异常的主要方式是：
不断创建对象实例，且保证GC Roots（**实际上是垃圾收集器所要收集的对象**）到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象，那么在对象数量达到最大堆容量限制之后则产生内存溢出异常
/**
*VM Args : -Xms20m -Xmx20m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError（这句会在抛出异常错误时生成HeapDump）
*/
public class HeapOOM {
static class OOmObject {
}
public static void main(String[] args) {
ArrayList<OOmObject> list = new ArrayList<>();
while (true) {
list.add((new OOmObject()));
}
}
}
一、基于MAT分析HeapDump
https://cloud.tencent.com/developer/article/1379028
https://www.cnblogs.com/wyb628/p/8567610.html
Shallow Size
Shallow Size是对象本身占据的内存的大小，不包含其引用的对象。对于常规对象（非数组）的Shallow Size由其成员变量的数量和类型来定，而数组的ShallowSize由数组类型和数组长度来决定，它为数组元素大小的总和。
Retained Size
Retained Size=当前对象大小+当前对象可直接或间接引用到的对象的大小总和。(间接引用的含义：A->B->C,C就是间接引用) ，并且排除被GC Roots直接或者间接引用的对象
换句话说，Retained Size就是当前对象被GC后，从Heap上总共能释放掉的内存。
虚拟机栈和本地方法栈溢出
在当前默认 1.8虚拟机下（HotSpot）,本地方法栈与虚拟机栈并不区分开来
根据规范：
这里存在两种异常：
① 线程请求的栈深度超过虚拟机所允许的最大深度，则抛出 StackOverflowError
② 如果虚拟机在扩展栈时无法申请到足够的内存空间，则抛出 OutOfMemoryError
一、以最小栈内存108k为测试值（单线程）
//不能再小了，否则出现：The stack size specified is too small, Specify at least 108k
原理：通过不断进行递归方式不设置出口，来消耗栈内存，达到触发错误的效果
Tips：此处可以在方法内部定义足够多的本地变量或定义较少的栈内存，用于减少堆栈深度，从而使目标错误发生速度加快
/**
* VM Args: -Xss128k
*/
public class JVMSingleThreadTest {
private int stackLength = 1;
public void stackLeak(){
stackLength++;
stackLeak();
}
public static void main(String[] args) {
JVMSingleThreadTest oom = new JVMSingleThreadTest();
try{
oom.stackLeak();
}catch (Throwable e){
System.out.println("stalc length:"+oom.stackLength);
throw e;
}
}
}
二、以最小栈内存108k为测试值（多线程）
/**
* VM Args: -Xss128k
*/
public class javaVMMutiError {
public static void main(String[] args) {
while (true){
Thread thread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
new JVMSingleThreadTest().stackLeak();
}
});
thread.start();
}
}
}
其实此处可以不限定参数，若你的计算机内存容量较大，可能需要一段时间才能导致内存溢出（这里不考虑32位计算机）
也可能先出现这种情况
Native memory allocation (malloc) failed to allocate 32744 bytes for ChunkPool::allocate
本段总结：
方法一我也尝试了添加足够本地变量，结果发现，还是无法出现，第二种方法达到的内存溢出错误
哪怕最后面堆栈深度为1，也不能出现内存溢出的问题。而方法2则能存在达到内存溢出的错误，尝试设置栈内存容量为200M或更高会使得出现错误的可能增加
证实：
①单线程下，无论是 栈帧 太大还是栈容量不够都只会触发爆栈错误（StackOverflowError）
②多线程下，尝试将栈内存设置越大，内存溢出就会越容易发生。
内容描述：
操作系统给予每个线程所分配的内存容量为A，A 减去最大堆容量（Xmx控制），减去方法区容量（MaxPerMize）
,程序计数器所需要的内存可以忽略，则剩余的就归属虚拟机栈与本地方法栈
总量一定的情况：
线程数 T = 总内容容量 /每个栈定义的容量大小
则出现一种，对栈深度与线程数量的平衡关系
栈操作描述：
栈结构应该知悉，先进后出，不断将方法压入，直到栈内存容量不足以分配，则出现爆栈问题（StackOverflowError），
其实与上面线程分配类似，为方法压栈，需要占用一定栈内存，栈的深度则成为：
栈深度 S = 栈内存容量/压栈方法所占用内存情况