栈溢出是线程调用栈被撑爆，主因是调用过深或单次占栈过多；递归无终止条件会无限压栈直至超出默认约1MB栈上限，触发StackOverflowError，表现为同一方法在堆栈中反复出现。
栈溢出就是线程调用栈被撑爆了，不是内存不够，而是“调用太深”或“单次占栈太多”——它和堆溢出（OutOfMemoryError）是两回事，不能靠加堆内存解决。
为什么递归会直接触发 StackOverflowError
每次方法调用都会在栈上压入一个帧（frame），存参数、局部变量、返回地址。递归没终止条件，或终止条件永远不满足，就会无限压栈，直到超出线程栈上限（默认通常 1MB 左右）。
- 常见错误现象：
Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError，堆栈跟踪里全是同一个方法反复出现 - 典型场景：阶乘、斐波那契、树遍历等写成纯递归但没控制深度；或误把
if写成while导致逻辑死递归 - 容易踩的坑：以为“只是数据大”，其实问题在调用结构；比如
fibonacci(100)不是算得慢，是根本跑不起来 - 实操建议：
– 加if (n 这类明确出口，且确保每次递归都向出口靠近
– 深度超 1000 的递归，优先考虑改用迭代或尾递归（Java 8+ 不支持尾调用优化，别信“加@TailRec就行”这种误导）
-Xss 参数能救急，但不该是首选
它调整的是每个线程的栈空间大小，比如 java -Xss2m MyApp 把栈从默认约 1MB 提到 2MB。但这只是“扩大容器”，不解决“往里塞太多”的本质问题。
- 参数差异：
-Xss512k太小，深度递归或 native 调用（如SocketInputStream.read0）可能直接失败；-Xss4m以上对多数应用偏奢侈，尤其高并发时线程数多，总栈内存开销剧增 - 性能影响：栈变大 → 单线程更耐造，但线程总数可能被迫减少（OS 级限制或物理内存耗尽），反而降低吞吐
- 容易踩的坑：在容器环境（如 Kubernetes）里盲目加大
-Xss，导致 Pod 因 RSS 超限被 OOMKilled；或者只改了开发机参数，上线后因环境差异又崩 - 实操建议：
– 先确认是不是真需要大栈：用jstack看崩溃前最后几十帧是否真密集嵌套
– 线上慎用，优先查代码；若必须调，建议从1024k→1536k小步试，避免翻倍
不只是递归：局部变量和 native 调用也会压垮栈
很多人只盯着递归，却忽略一个方法里声明几十个大数组、或频繁调用 JNI 方法（如加密、图像处理），同样会快速吃光栈空间。
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- 常见错误现象：非递归方法突然报
StackOverflowError；或只在特定 OS（如 Linux 64位）上出错，Windows 正常 - 使用场景：
ByteBuffer.allocateDirect()虽然分配在堆外，但某些 native 实现会在栈上预分配缓冲区（例如 64KB）；大量String.substring()在老 JDK 中也可能隐式引用大字符数组 - 容易踩的坑：以为“没递归就安全”，结果在循环里不断 new 对象 + 调 native 方法，每轮都压栈；或在 Lambda 里闭包了大对象，间接增加栈帧体积
- 实操建议：
– 方法内避免声明超大局部数组（如byte[] buf = new byte[1024 * 1024];），改用堆上分配 + 显式复用
– 查 JNI 调用文档，确认其栈需求；必要时在 native 层做栈检查或切分任务
– 用jstack -l查锁信息时顺带看栈深度，比只看异常堆栈更早发现问题
真正难排查的栈溢出，往往藏在框架回调、代理类生成、甚至日志格式化里——它们让调用链变得不可见。与其事后调 -Xss，不如写完递归立刻画三笔调用图，确认最坏深度是否可控。
