list数据太多GC overhead limit exceeded

GC overhead limit exceeded问题是由于垃圾回收器(Garbage Collector)花费了过多的时间来回收内存，而导致程序无法正常执行的错误。这个错误通常发生在程序需要大量内存进行垃圾回收的情况下，例如处理大量数据的操作。

解决GC overhead limit exceeded问题的方法有以下几种：

1. 增加堆内存大小：可以通过增加JVM的堆内存大小来解决该问题。可以使用-Xmx参数来指定堆内存的最大值，例如：`java -Xmx4g MyProgram`，将堆内存的最大值设置为4GB。

2. 优化代码：检查代码中是否存在内存泄漏或者不必要的对象创建和持有。确保及时释放不再使用的对象，避免创建过多的临时对象。

3. 分批处理数据：如果处理的数据量过大，可以考虑将数据分批处理，避免一次性加载全部数据到内存中。可以使用分页查询或者流式处理的方式来处理数据。

4. 使用合适的数据结构：根据实际需求选择合适的数据结构，避免使用过于庞大的数据结构。例如，如果只需要判断某个元素是否存在，可以使用Set而不是List。

5. 调整垃圾回收器参数：可以尝试调整垃圾回收器的参数，例如调整垃圾回收的阈值或者使用不同的垃圾回收器算法。

6. 使用专业的性能分析工具：使用性能分析工具来分析程序的内存使用情况，找出内存占用较大的部分，并进行优化。

下面是一个示例代码，演示了如何处理大量数据时避免GC overhead limit exceeded问题：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Example {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> dataList = new ArrayList<>();

        // 模拟大量数据
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            dataList.add("data" + i);
        }

        // 分批处理数据
        int batchSize = 1000;
        for (int i = 0; i < dataList.size(); i += batchSize) {
            List<String> batchData = dataList.subList(i, Math.min(i + batchSize, dataList.size()));
            processBatchData(batchData);
        }
    }

    private static void processBatchData(List<String> batchData) {
        // 处理数据的逻辑
    }
}