这里有一个非常简单的Java程序，它将耗尽空间

public class OutOfMemory {

    public static void main(String[] arg) {

        List<Long> mem = new LinkedList<Long>();
        while (true) {
            mem.add(new Long(Long.MAX_VALUE));
        }
    }
}

对前面的答案有一点改进（为了更快地生成内存泄漏），就是使用从大型XML文件加载的DOM文档实例。

也许通过JNI使用外部本机代码？

使用纯Java，这几乎是不可能的。

但这是一种“标准”类型的内存泄漏，即您无法再访问内存，但它仍然属于应用程序。相反，您可以保留对未使用对象的引用，或者打开流而不关闭它们。

JDK 1.7之前内存泄漏的实时示例：

假设您读取了一个包含1000行文本的文件，并将其保存在String对象中：

String fileText = 1000 characters from file
fileText = fileText.subString(900, fileText.length());

在上面的代码中，我最初读取了1000个字符，然后执行了子字符串，只获得最后100个字符。现在，fileText应该只引用100个字符，所有其他字符都应该被垃圾收集，因为我丢失了引用，但是在JDK1.7之前，substring函数间接引用了最后100个字符的原始字符串，并阻止了整个字符串的垃圾收集，而整个1000个字符将一直保存在内存中，直到您丢失了对子字符串的引用。

您可以创建一个类似于上述的内存泄漏示例。

保存对象引用的静态字段（尤其是最终字段）

class MemorableClass {
    static final ArrayList list = new ArrayList(100);
}

（未关闭）开放流（文件、网络等）

try {
    BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(inputFile));
    ...
    ...
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

未封闭的连接

try {
    Connection conn = ConnectionFactory.getConnection();
    ...
    ...
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

JVM垃圾收集器无法访问的区域，例如通过本机方法分配的内存。

在web应用程序中，某些对象存储在应用程序范围中，直到应用程序被显式停止或删除。

getServletContext().setAttribute("SOME_MAP", map);

不正确或不适当的JVM选项，例如IBM JDK上的noclassgc选项，它阻止未使用的类垃圾收集

请参阅IBM JDK设置。

Java中的内存泄漏不是典型的C/C++内存泄漏。

要了解JVM的工作原理，请阅读了解内存管理。

基本上，重要的部分是：

标记和扫描模型JRockit JVM使用标记和清除垃圾收集模型执行整个堆的垃圾收集。标记和扫描垃圾收集包括两个阶段，标记阶段和扫描阶段。在标记阶段，可以从Java访问的所有对象线程、本机句柄和其他根源标记为活动的，如以及可从这些对象访问的对象，等等向前地此过程识别并标记所有静止的对象使用，其余的可以被视为垃圾。在扫描阶段，将遍历堆以查找活动对象。这些差距记录在免费列表中可用于新对象分配。JRockit JVM使用标记和扫描的两个改进版本模型一种是同时进行标记和扫描，另一种是平行标记和扫描。你也可以将这两种策略结合起来例如主要是并发标记和并行扫描。

因此，在Java中创建内存泄漏；最简单的方法是创建一个数据库连接，做一些工作，而不是Close（）；然后在保持范围内的同时生成新的数据库连接。例如，这在循环中并不难做到。如果您有一个工作人员从队列中拉出并推送到数据库，那么您可以通过忘记Close（）连接或在不需要时打开连接等方式轻松创建内存泄漏。

最终，您将通过忘记Close（）连接来消耗已分配给JVM的堆。这将导致JVM垃圾疯狂收集；最终导致java.lang.OutOfMemoryError:java堆空间错误。应该注意，该错误可能并不意味着存在内存泄漏；这可能意味着你没有足够的记忆；例如，Cassandra和Elasticsearch等数据库可能会抛出错误，因为它们没有足够的堆空间。

值得注意的是，所有GC语言都是如此。以下是我作为SRE工作的一些例子：

Node.js使用Redis作为队列；开发团队每12小时创建一次新连接，但忘记关闭旧连接。最终，节点是OOMd，因为它消耗了所有内存。去吧（我犯了这个罪）；使用JSON.Unmarshal解析大型JSON文件，然后通过引用传递结果并保持其打开状态。最终，这导致整个堆被我打开以解码JSON的意外引用所消耗。