1、使用dmesg命令查看系统日志

dmesg |grep -E ‘kill|oom|out of memory’，可以查看操作系统启动后的系统日志，这里就是查看跟内存溢出相关联的系统日志。-

2、这时候，需要启动项目，使用ps命令查看进程-

ps -aux|grep java 或者是 ps -ef|grep java 命令查看一下你的java进程，就可以找到你的java进程的进程id。-

3、接着使用top命令

top命令显示的结果列表中，会看到%MEM这一列，这里可以看到你的进程可能对内存的使用率特别高。以查看正在运行的进程和系统负载信息，包括cpu负载、内存使用、各个进程所占系统资源等。

4、使用jstat命令

用jstat -gcutil 20886 1000 10命令，就是用jstat工具，对指定java进程（20886就是进程id，通过ps -aux | grep java命令就能找到），按照指定间隔，看一下统计信息，这里会每隔一段时间显示一下，包括新生代的两个S0、s1区、Eden区，以及老年代的内存使用率，还有young gc以及full gc的次数。-
使用 jstat -gcutil 8968 500 5 表示每500毫秒打印一次Java堆状况（各个区的容量、使用容量、gc时间等信息），打印5次

例如：-
看到的东西类似下面那样：-
S0 S1 E O YGC FGC-
26.80 0.00 10.50 89.90 86 954

其实如果大家了解原理，应该知道，一般来说大量的对象涌入内存，结果始终不能回收，会出现的情况就是，快速撑满年轻代，然后young gc几次，根本回收不了什么对象，导致survivor区根本放不下，然后大量对象涌入老年代。老年代很快也满了，然后就频繁full gc，但是也回收不掉。-
然后对象持续增加不就oom了，内存放不下了，爆了呗。-
所以jstat先看一下基本情况，马上就能看出来，其实就是大量对象没法回收，一直在内存里占据着，然后就差不多内存快爆了。-

5、使用jmap命令查看

执行jmap -histo pid可以打印出当前堆中所有每个类的实例数量和内存占用，如下，class name是每个类的类名（[B是byte类型，[C是char类型，[I是int类型），bytes是这个类的所有示例占用内存大小，instances是这个类的实例数量。

6、把当前堆内存的快照转储到dumpfile_jmap.hprof文件中，然后可以对内存快照进行分析-

使用jmap -dump:format=b,file=文件名 [pid]，就可以把指定java进程的堆内存快照搞到一个指定的文件里去，但是jmap -dump:format其实一般会比较慢一些，也可以用gcore工具来导出内存快照-
例如：jmap -dump:format=b,file=D:/log/jvm/dumpfile_jmap.hprof 20886-
接着就是可以用MAT工具，或者是Eclipse MAT的内存分析插件，来对hprof文件进行分析，看看到底是哪个王八蛋对象太多了，导致内存溢出了

总结：

一般常见的OOM，

  • 要么是短时间内涌入大量的对象，导致你的系统根本支持不住，此时你可以考虑优化代码，或者是加机器；

  • 要么是长时间来看，你的很多对象不用了但是还被引用，就是内存泄露了，你也是优化代码就好了；这就会导致大量的对象不断进入老年代，然后频繁full gc之后始终没法回收，就撑爆了

  • 要么是加载的类过多，导致class在永久代理保存的过多，始终无法释放，就会撑爆
    流程

附加：系统频繁full gc：-
比OOM稍微好点的是频繁full gc，如果OOM就是系统自动就挂了，很惨，你绝对是超级大case，但是频繁full gc会好多，其实就是表现为经常请求系统的时候，很卡，一个请求卡半天没响应，就是会觉得系统性能很差。-
首先，你必须先加上一些jvm的参数，让线上系统定期打出来gc的日志：-
-XX:+PrintGCTimeStamps-
-XX:+PrintGCDeatils-
-Xloggc:-
这样如果发现线上系统经常卡顿，可以立即去查看gc日志，大概长成这样：

如果要是发现每次Full GC过后，ParOldGen就是老年代老是下不去，那就是大量的内存一直占据着老年代，啥事儿不干，回收不掉，所以频繁的full gc，每次full gc肯定会导致一定的stop the world卡顿，这是不可能完全避免的。接着采用跟之前一样的方法，就是dump出来一份内存快照，然后用Eclipse MAT插件分析一下好了，看看哪个对象量太大了。接着其实就是跟具体的业务场景相关了，要看具体是怎么回事，常见的其实要么是内存泄露，要么就是类加载过多导致永久代快满了，此时一般就是针对代码逻辑来优化一下。-
给大家还是举个例子吧，我们线上系统的一个真实例子，大家可以用这个例子在面试里来说，比如说当时我们有个系统，在后台运行，每次都会一下子从mysql里加载几十万行数据进来各种处理，类似于定时批量处理，这个时候，如果对几十万数据的处理比较慢，就会导致比如几分钟里面，大量数据囤积在老年代，然后没法回收，就会频繁full gc。-
当时我们其实就是根据这个发现了当时两台机器已经不够了，因为我们当时线上用了两台4核8G的虚拟机在跑，明显不够了，就要加机器了，所以增加了机器，每台机器处理更少的数据量，那不就ok了，马上就缓解了频繁full gc的问题了。