我正在Java 5上编写一个客户端Swing应用程序(图形字体设计器)。最近，我遇到了Java .lang. outofmemoryerror: Java堆空间错误，因为我在内存使用上不保守。用户可以打开无限数量的文件，程序将打开的对象保存在内存中。在快速研究之后，我发现5.0 Java虚拟机和其他人说，在Windows机器上，JVM默认的最大堆大小为64MB。
在这种情况下，我应该如何处理这个约束呢?
我可以使用java的命令行选项增加最大堆大小，但这需要计算出可用的RAM并编写一些启动程序或脚本。此外，增加到某个有限最大值并不能最终摆脱这个问题。
我可以重写一些代码，频繁地将对象持久化到文件系统中(使用数据库也是一样)，以释放内存。它可能会起作用，但可能也要做很多工作。
如果你能告诉我上述想法的细节或一些替代方案，如自动虚拟内存，动态扩展堆大小，那将是伟大的。
当前回答
如果你继续分配和保持对对象的引用，你将填满你所拥有的任何数量的内存。
一个选择是做一个透明的文件关闭和打开时，他们切换选项卡(你只保留一个指向文件的指针，当用户切换选项卡，你关闭和清除所有的对象…它会使文件更改变慢…但是…)，并且可能只在内存中保留3或4个文件。
您应该做的另一件事是，当用户打开一个文件时，加载它并拦截任何OutOfMemoryError，然后(因为不可能打开该文件)关闭该文件，清除其对象并警告用户他应该关闭未使用的文件。
您动态扩展虚拟内存的想法并不能解决这个问题，因为机器的资源是有限的，所以您应该小心处理内存问题(或者至少要小心处理它们)。
我所看到的关于内存泄漏的一些提示是:
请记住，如果你把一个东西放入一个集合，然后忘记它，你仍然有一个强引用，所以取消集合，清理它或对它做些什么…如果没有，您将发现内存泄漏很难找到。
也许，使用弱引用的集合(weakhashmap…)可以帮助解决内存问题，但你必须小心使用它，因为你可能会发现你要找的对象已经被收集了。
我发现的另一个想法是开发一个持久的集合，存储在数据库对象最少使用和透明加载。这可能是最好的方法……
其他回答
在我的例子中，它通过在intellij设置中分配更多内存给共享构建进程堆大小来解决。
进入intellij settings > Compiler >共享构建进程堆大小
遵循以下步骤:
从tomcat/bin打开catalina.sh。 将JAVA_OPTS更改为 JAVA_OPTS = " -Djava.awt。无头= true -Dfile。encoding=UTF-8 -server -Xms1536m -Xmx1536m -XX:NewSize=256 6m -XX:MaxNewSize=256 6m -XX:PermSize=256 6m - xx: MaxPermSize = 256 - xx: + DisableExplicitGC” 重新启动tomcat
如果这个错误在APK生成过程中出现在react-native中，cd到你的项目中的android文件夹，并执行:
./gradlew clean
then
./gradlew assembleRelease
如果错误仍然存在，那么重新启动计算机。
最终，无论您在哪个平台上运行，您总是有一个有限的堆的最大值可以使用。在Windows 32位中，这大约是2GB(不是具体的堆，而是每个进程的总内存)。只是碰巧Java选择将默认值设得更小(大概是为了让程序员创建的程序在内存分配失控的情况下不会遇到这个问题，并且必须检查它们正在做什么)。
因此，这里有几种方法可以用来确定需要的内存量或减少正在使用的内存量。使用垃圾收集语言(如Java或c#)的一个常见错误是保留对不再使用的对象的引用，或者分配许多可以重用的对象。只要对象有对它们的引用，它们就会继续使用堆空间，因为垃圾收集器不会删除它们。
在这种情况下，您可以使用Java内存分析器来确定程序中的哪些方法正在分配大量对象，然后确定是否有办法确保它们不再被引用，或者从一开始就不分配它们。我过去使用的一个选项是“JMP”http://www.khelekore.org/jmp/。
如果您确定分配这些对象是出于某种原因，并且需要保持引用(取决于您正在做什么，可能是这种情况)，那么在启动程序时只需增加最大堆大小。但是，一旦您执行了内存分析并了解对象是如何分配的，您就应该更好地了解您需要多少内存。
In general if you can't guarantee that your program will run in some finite amount of memory (perhaps depending on input size) you will always run into this problem. Only after exhausting all of this will you need to look into caching objects out to disk etc. At this point you should have a very good reason to say "I need Xgb of memory" for something and you can't work around it by improving your algorithms or memory allocation patterns. Generally this will only usually be the case for algorithms operating on large datasets (like a database or some scientific analysis program) and then techniques like caching and memory mapped IO become useful.
Android工作室
文件->无效缓存和重新启动解决了它为我:)
