checkpoint的意思就是建立检查点,类似于快照,例如在spark计算里面 计算流程DAG特别长,服务器需要将整个DAG计算完成得出结果,但是如果在这很长的计算流程中突然中间算出的数据丢失了,spark又会根据RDD的依赖关系从头到尾计算一遍,这样子就很费性能,当然我们可以将中间的计算结果通过cache或者persist放到内存或者磁盘中,但是这样也不能保证数据完全不会丢失,存储的
Spark调优老生常谈，范围很广，笔者作为一名Java后端开发兼职Spark-Java开发，此次浅聊一二：Spark OOM如何调优【资源层面】、Spark 业务日志如何完整收集一. Spark OOM调优Spark开发的语言无论是基于Java还是Scala，内存管理策略都采用了基于JVM的内存管理来实现。既然基于JVM，那就不可避免面临使用JVM的问题，这里讲讲常见的OOM问题[Java8].出
1、使用dmesg命令查看系统日志dmesg |grep -E 'kill|oom|out of memory'，可以查看操作系统启动后的系统日志，这里就是查看跟内存溢出相关联的系统日志。2、这时候，需要启动项目，使用ps命令查看进程ps -aux|grep java 或者是 ps -ef|grep java 命令查看一下你的java进程，就可以找到你的java进程的进程id。3、接着使用top命
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2023-06-24 18:30:00
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最近线上项目有开始出现oom类型错误，为了方便下次排查，所以对java项目如何发生oom应该如何处理步骤流程大致梳理一下，方便日后使用。如何能快速查看到异常堆栈信息任何java项目，在运行过程中可以通过命令来实时获取该项目的堆栈详细数据信息，同时也可以设置在发生OutOfMemory时自动生成dump文件来供我们本地分析问题。运行时获取dump文件首先通过命令行找到当前运行项目在服务器上的pid，
大家好，我是方木~这次跟大家分享的是如何解决线上环境OOM问题近期一周连续在测试环境遇到两次OOM 和 一次内存泄露，惨呐～常见的问题排查方式查看服务的进程是否存在ps -ef | grep 服务名 ps -aux | grep 服务名查看服务的日志cat -n xxx_log |grep "OutOfMemoryError"java.lang.OutOfMemoryError GC overhe
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2023-07-16 12:56:11
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java堆溢出： 设置java堆参数-XX：+HeapDumpOnOutOfMemoryError,让虚拟机在发生内存溢出时Dump出当前的内存堆转存快照以便分析。发生内存溢出时，通过内存映像分析工具对堆内存快照进行分析。 第一步：先分析导致OOM的对象是否是必要存在的，如果是必要存在的，那么应该是内存溢出问题。 第二步：如果确认为内存溢出，根据机器内存的大小重新调整下堆参数-Xmx和-Xms的设
记一次OOM问题排查过程上周运维反馈线上程序出现了OOM，程序日志中的输出为Exception in thread "http-nio-8080-exec-1027" java.lang.OutOfMemoryError: Java
heap space Exception in thread "http-nio-8080-exec-1031"
java.lang.OutOfMemoryError
某Java服务（假设PID=19813）出现了OOM，最常见的原因为： 有可能是内存分配确实过小，而正常业务使用了大量内存 某一个对象被频繁申请，却没有释放，内存不断泄漏，导致内存耗尽 某一个资源被频繁申请，系统资源耗尽，例如：不断创建线程，不断发起网络连接 三种情况：1 “本身资源不够”2 “申请资源太多”3： “资源耗尽”。 更具体的，可以使用以下工具逐一排查。jps列出所有jav
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2023-09-09 23:39:39
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# Java OOM问题排查思路
## 引言
在开发和运维Java应用程序时，我们常常会遇到OOM（Out of Memory）问题。OOM问题意味着Java应用程序在运行过程中无法分配足够的内存空间，导致程序异常终止。这是一个非常常见的问题，但排查OOM问题并不是一件容易的事情。本文将介绍一些常见的OOM排查思路，并通过代码示例辅助说明。
## OOM排查思路
要排查OOM问题，首先需要确定
1.导致OOM问题的原因
Java.lang.OutOfMemeoryError异常：
1.1Java堆溢出(Java.lang.OutOfMemeoryError:Java heap space)
新产生的对象最初分配在新生代，新生代满后会进行一次Minor GC,如果Minor GC后空间不足会把该对象和新生代满足条件的对象放入老年代。
老年代空间不足时进行FullGC,之后如果空间还不足以存
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2023-08-06 13:46:42
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Out of MemorySpark中的OOM问题不外乎以下两种情况map执行中内存溢出shuffle后内存溢出map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作，包括：flatMap，filter，mapPatitions等。shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join，reduceByKey，repartition等操作。 Spark的内存模型：任何Spark的进程都是一个J
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2023-06-19 10:04:42
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1、RDD任务划分RDD任务切分分为：Application、Job、Stage和Task1）Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application2）Job：一个Action算子就会生成一个Job3）Stage：根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage，遇到一个宽依赖则划分一个Stage。4）Task：Stage是一个TaskSet，将St
文章目录Spark OOM问题常见解决方式1.map过程产生大量对象导致内存溢出2.数据不平衡导致内存溢出3.coalesce调用导致内存溢出4.shuffle后内存溢出5. standalone模式下资源分配不均匀导致内存溢出6.在RDD中，共用对象能够减少OOM的情况优化1.使用mapPartitions代替大部分map操作，或者连续使用的map操作2.broadcast join和普通jo
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2023-08-20 22:37:51
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数据倾斜4.1. 什么是数据倾斜，现象是什么？ 所谓数据倾斜(data skew)，其实说白了，由于数据分布不均匀造成计算时间差异很大，产生了一些列异常现象。 常见的现象有两种：个别task作业运行缓慢 大多数的task运行都很快速，但是极个别的task运行非常缓慢，甚至是正常task运行时间好多倍。 莫名其妙的OOM异常这是一种相对比较少见的现象，正常运行的task作业，突发发生了一个OOM异常
一、前言最近公司线上出了故障，有业务反馈说线上某台机器发出的请求status都是101，代表是超时。于是顺着调用栈和监控去查，最后发现这台机器上的网关挂掉了，所以导致请求发不出去，导致业务超时。那为啥无缘无故的网关挂掉了呢，顺着各种系统日志去查，结合机器是mq消费脚本专用机器，最后从系统日志/var/log/messages中查到如下日志...Out of memory: Kill p...
原创
2021-07-13 14:01:28
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当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。 1、Java heap space 当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的对象时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误（根据实际生产经验，可以对程序日志中的 Out
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2023-07-26 21:36:15
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概述有时Java服务端上线后，运行一段时间后就会出现OOM 问题，这样问题是非常严重的。那要怎样排查？怎样解决？工具安装
原创
2022-12-14 18:15:33
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整理了JVM发生OOM异常的几种情况，并分析原因以及解决方案，希望对大家有帮助。Java 堆溢出Java堆用于存储对象实例，只要不断地创建对象，并且保证GC Roots到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象，那么在对象数量到达最大堆的容量限制后就会产生内存溢出异常。Java 堆溢出原因无法在 Java 堆中分配对象应用程序保存了无法被GC回收的对象。应用程序过度使用 finali
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2023-07-16 12:49:12
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1.外在表现前段时间系统经常出现OOM，服务很不稳定，偶尔会有java进程不存在的情况，临时解决方案只能是重启。2.辅助工具(1).top用top查看，发现内存占用(%MEM)挺多，其他指标均正常。(2).dmesg如果发现自己的java进程突然消失了，那么就要借助dmesg来查看开机之后的系统日志命令为dmesg | grep -i 'kill'或者搜索oom(out of memory),如果
原创
精选
2022-11-03 23:32:41
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什么时候该排查：1.GC过程中，会Stop the World，不干其他活2.本该运行好的程序，在某个时刻卡住，业务日志没有异常3.通过CAT等监控工具，发现某段时间内存用量居高不下上线后一般接CAT等监控工具，监控内存。如果超出阈值，发出一报警邮件。4.稳定重现OOM，比如一天一次，或者每天频繁出现 通过GC日志确认：1.能看到GC发生时间和回收的内存量。2.结合卡的时间点，确认是因为
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2023-08-19 16:37:02
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