解决编程中的内存泄漏问题通常需要一系列步骤，从修改JVM启动参数到使用内存分析工具。以下是一些具体的解决方案：
修改JVM启动参数
增加JVM的初始堆内存（-Xms）和最大堆内存（-Xmx）。例如，可以将JVM的初始堆内存设置为128MB，最大堆内存设置为512MB。
检查错误日志
仔细查看错误日志，分析“OutOfMemory”错误前是否有其他异常或错误。例如，数据库连接池的BUG可能导致内存泄漏。
代码走查和分析
安排有经验的编程人员对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。重点排查以下几点：
检查代码中是否有死循环或递归调用。
检查是否有大循环重复产生新对象实体。
检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。尽量采用分页的方式查询。
检查List、MAP等集合对象是否有使用完后，未清除的问题。这些对象会始终存有对对象的引用，使得这些对象不能被GC回收。
使用内存查看工具
使用内存查看工具动态查看内存使用情况。例如，可以使用Optimizeit Profiler、JProbeProfiler、JinSight和Java 1.5的Jconsole等工具。这些工具可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作，帮助开发者判断程序是否有内存泄漏问题。
优化编程习惯
确保在使用完动态分配的内存后及时释放。例如，在C语言中使用`malloc（）`分配内存后，使用`free（）`释放内存；在Java中使用智能指针（如`WeakReference`）来避免内存泄漏。
定期清理无用对象
在代码中及时清理不再需要的对象引用，确保重要对象的引用保持必要性和适当性。例如，在Python中可以使用`del`语句删除对象引用。
限制数据结构的大小
实现限制数据结构（如列表或缓存）的最大大小，以保持内存使用的高效性。可以使用循环队列或LRU（最近最少使用）缓存等策略来有效管理内存。
使用内存分析工具
利用工具（如Java的VisualVM或Python的objgraph）来监控内存使用情况，识别内存泄漏的源头。这些工具能够提供堆栈跟踪和内存占用报告，帮助开发者找到潜在的泄漏点。
定期进行垃圾回收
在某些情况下，定期进行垃圾回收可以释放不再使用的对象。例如，在Python中可以使用`gc.collect（）`来强制执行垃圾回收。
通过以上步骤，可以有效地解决编程中的内存泄漏问题。建议在实际开发过程中，养成良好的编程习惯，并在代码上线前进行充分的测试和内存分析，以确保系统的稳定性和性能。