我想知道当您尝试捕获StackOverflower错误并想出以下方法时会发生什么：
类随机数生成器{
静态int cnt=0；
公共静态void main（字符串[]args）{
试一试{
main（args）；
}捕获（堆栈溢出错误或忽略）{
System.out.println（cnt++）；
}
}
}
现在我的问题是:
为什么此方法打印“4”
我想可能是因为System.out.println（）。当您查看System.out.println（）的源代码（和字节码）时，它通常会导致远远多于3次的方法调用（因此调用堆栈上的3段是不够的）。如果是因为Hotspot VM应用了优化（方法内联），我想知道在另一个VM上的结果是否会有所不同
编辑：
由于输出似乎高度特定于JVM，因此我使用
Java（TM）SE运行时环境（build 1.6.0_41-b02）
Java HotSpot（TM）64位服务器虚拟机（构建20.14-b01，混合模式）
解释为什么我认为这个问题与理解Java堆栈不同：
我的问题不是为什么会有一个cnt>0（显然是因为System.out.println（）需要堆栈大小，并在打印前抛出另一个StackOverflowerError），而是为什么它的特定值为4，分别为0、3、8、55或其他系统上的其他值
我认为其他人在解释cnt>0的原因方面做得很好，但关于cnt=4的原因以及cnt在不同设置中变化如此之大的原因，还没有足够的细节。我将尝试填补这一空白
让
- X是堆栈的总大小
- M是我们第一次进入main时使用的堆栈空间
- R是我们每次进入main时增加的堆栈空间
- P是运行
System.out.println所需的堆栈空间
当我们第一次进入main时，剩下的空间是X-M。每个递归调用都会占用更多的内存。因此，对于1个递归调用（比原始调用多1个），内存使用是M+R。假设在C个成功的递归调用之后抛出StackOverflowerError，即M+C*R<；=X和M+C*（R+1）>X。在第一次堆栈溢出错误时，还剩下X-M-C*R内存
为了能够运行System.out.prinln，我们需要堆栈上剩余的空间。如果X-M-C*R>=P，那么将打印0。如果P需要更多的空间，那么我们从堆栈中移除帧，以牺牲cnt++获得R内存
当println最终能够运行时，X-M-（C-cnt）*R>=p。因此，如果p对于特定系统来说是大的，那么cnt将是大的
让我们用一些例子来看看这一点
示例1:假设
- X=100
- M=1
- R=2
- P=1
然后C=地板（（X-M）/R）=49，cnt=天花板（（p-（X-M-C*R））/R）=0
示例2:假设
- X=100
- M=1
- R=5
- P=12
然后C=19，cnt=2
示例3:假设
- X=101
- M=1
- R=5
- P=12
然后C=20，cnt=3
示例4:假设
- X=101
- M=2
- R=5
- P=12
然后C=19，cnt=2
因此，我们看到系统（M、R和p）和堆栈大小（X）都会影响cnt
作为旁注，启动时需要多少空间并不重要。只要没有足够的空间供捕获，那么cnt就不会增加，因此没有外部影响
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我收回我所说的关于捕获的话。它确实发挥了作用。假设它需要大量的空间来启动。当剩余空间大于T时，cnt开始增加，当剩余空间大于T+P时，println运行。这增加了计算的额外步骤，并进一步混淆了已经混乱的分析
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我终于有时间做一些实验来支持我的理论。不幸的是，理论似乎与实验不符。实际发生的情况非常不同
实验设置：
Ubuntu 12.04服务器，带有默认java和默认jdk。Xss从70000开始，以1字节的增量增加到460000
研究结果可在以下网址查阅：https://www.google.com/fusiontables/DataSource?docid=1xkJhd4s8biLghe6gZbcfUs3vT5MpS_OnscjWDbM
我创建了另一个版本，其中删除了每个重复的数据点。换句话说，只显示与前面不同的点。这使得更容易看到异常。https://www.google.com/fusiontables/DataSource?docid=1XG_SRzrrNasepwZoNHqEAKuZlHiAm9vbEdwfsUA