为了避免频繁的内存分配给系统带来负担以及GC对系统性能带来波动，Netty4提出了全新的内存管理，使用了全新的内存池来管理内存的分配和回收。内存池这块的代码复杂难懂，而且几乎没有注释阅读起来比较费力，特别是以前没有接触过内存分配算法的阅读起来更为蛋疼，好在经过几个晚上的努力，终于捋出了一些端倪，特来此记录一番。Netty4的内存池集大家之精华，参考了各路英雄豪杰的优秀思想，它参考了slab分配，B
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2024-10-04 13:29:04
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Redis 报错“OutOfDirectMemoryError（堆外内存溢出) ”问题如下：一、报错信息：使用 Redis 的业务接口 ，产生 OutOfDirectMemoryError（堆外内存溢出），如图：格式化后的报错信息：{
"timestamp": "2023-04-17 22:46:36",
"status": 500,
"error": "Internal Server Er
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2023-08-09 21:33:55
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Netty内存池Netty 作为底层网络框架，为了更高效的网络传输性能，堆外内存（Direct ByteBuffer）的使用是非常高频的。堆外内存在 JVM 之外，在有效降低 JVM GC 压力的同时，还能提高传输性能。但它也是一把双刃剑，堆外内存是非常宝贵的资源，申请和释放都是高成本的操作，使用不当还可能造成严重的内存泄露等问题 。性能问题：创建堆外内存的速度比堆内存慢了10到20倍那么进行池化
随着互联网的发展和大数据的应用，Netty作为一个异步事件驱动的网络应用框架，在高性能、高可靠性的场景下得到了广泛的应用。然而，在使用Netty的过程中，有可能出现堆外内存溢出的问题，这会导致应用程序出现严重的性能问题甚至崩溃。本文将详细介绍如何实现Netty堆外内存溢出，并给出相应的代码示例。
## Netty堆外内存溢出流程
下面是实现Netty堆外内存溢出的整个流程，通过表格形式展示：
原创
2024-04-23 19:47:49
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直接内存是IO框架的绝配，但直接内存的分配销毁不易，所以使用内存池能大幅提高性能。1.为什么要有引用计数器Netty里四种主力的ByteBuf，其中UnpooledHeapByteBuf底下的byte[]能够依赖JVM GC自然回收；而UnpooledDirectByteBuf底下是DirectByteBuffer，如Java堆外内存扫盲贴所述，除了等JVM GC，最好也能主动进行回收；而Pool
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2023-10-30 20:10:00
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内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了，是我们工作当中经常会遇到的问题，内存溢出有可能发生在正常的情况下，而非代码层面问题导致，比如高并发下，大量的请求占用内存，垃圾回收机制无法进行回收，而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题，我们需要快速定位并解决，尤其是生产环境，所以针对内存溢出问题，我们需要掌握一些常用的排查工具，针对不同场景、现象
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2024-02-23 12:39:19
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一、内存溢出现象异常堆栈:top 信息:现象描述:服务器发布/重启后，进程占用内存 21% 3g 左右，观察进程占用内存，以一天5%左右的速度增长，一定时间过后，java 进程内存增长到接近 90%，服务器报警。此时 old 区内存在 50%左右，由于未达到 CMS GC 的阈值，因此不会触发 CMS GC，而导致服务器内存溢出崩溃。JVM配置:8核16G
JVM 参数:
-Xms8g (初始化
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2024-03-12 04:26:57
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# Redis 堆外内存溢出实现指南
## 1. 引言
Redis 是一个开源的内存数据存储解决方案，常用作数据库、缓存和消息代理。虽然 Redis 提供了出色的性能，但在某些情况下，若使用不当，可能会导致堆外内存溢出。本文将指导你如何实现这一点，并包含详细的步骤和代码示例。
## 2. 流程概述
下面是实现 Redis 堆外内存溢出的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-26 03:34:20
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JAVA堆内存管理是影响性能主要因素之一。堆内存溢出是JAVA项目非常常见的故障，在解决该问题之前，必须先了解下JAVA堆内存是怎么工作的。先看下JAVA堆内存是如何划分的，如图：Java堆内存又溢出了！教你一招必杀技JVM内存划分为堆内存和非堆内存，堆内存分为年轻代（Young Generation）、老年代（Old Generation），非堆内存就一个永久代（Permanent Genera
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2024-06-01 14:28:52
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了解内存溢出错误的本质事实证明，无论是什么情况，只要了解它的基本情况比如基本概念，解决起来相对得心应手些。如何去评估和了解一个内存溢出错误？最先做的事情应该是观察内存增长特征。根据情况做出可能性的评估：尖峰状：这种类型的内存溢出在某种类型的加载上会是比较激烈的。当JVM分配内存给 20 个用户时，应用程序可以正常运行。但是，如果到第 100 个用户时可能会遭遇到内存峰值，从而导致内存溢出。有两种可
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2023-09-20 10:02:22
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JVM管理两种类型的内存，堆和非堆。堆是给开发人员用的上面说的就是，是在JVM启动时创建；非堆是留给JVM自己用的，用来存放类的信息的。它和堆不同，运行期内GC不会释放空间。 一、内存溢出类型 1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
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2023-07-14 12:04:31
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前言撸Java的同学，多多少少会碰到内存溢出(OOM)的场景，但造成OOM的原因却是多种多样。 堆溢出这种场景最为常见，报错信息：原因1、代码中可能存在大对象分配 2、可能存在内存泄露，导致在多次GC之后，还是无法找到一块足够大的内存容纳当前对象。解决方法1、检查是否存在大对象的分配，最有可能的是大数组分配 2、通过jmap命令，把堆内存dump下来，使用mat工具分析一下，检查是否存
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2024-04-18 15:18:45
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这次一起分析下spark应用运行期间的内存情况。1. 概述Spark应用在yarn运行模式下，其以Executor Container的形式存在，container能申请到的最大内存受yarn.scheduler.maximum-allocation-mb限制。下面说的大部分内容其实与yarn等没有多少直接关系，知识均为通用的。Spark应用运行过程中的内存可以分为堆内内存与堆外内存
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2023-11-24 21:32:32
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当用Spark和Hadoop做大数据应用的时候，你可能会反复的问自己怎么解决这一的一个问题：“Container killed by YARN for exceeding memory limits. 16.9 GB of 16 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executo
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2023-09-03 09:00:11
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OutOfDirectMemoryErrorOutOfDirectMemoryError错误，使用Springboot2.0↑整合Redis出现这个错误，是堆外内存错误的意思，原因是springboot2.0以后默认使用lettuce作为操作redis的客户端。它使用netty进行网络通信。lettuce的bug导致netty堆外内存溢出，项目启动时指定 -Xmx200m；netty如果没有指定堆
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2023-07-04 15:51:14
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1.压力测试出的内存泄漏及解决（可跳过）使用jmeter对查询产品分类列表接口进行压力测试，出现了堆外内存溢出异常。 我们设置的虚拟机堆内存100m，并不是堆外内存100m 产生堆外内存溢出：OutOfDirectMemoryError 原因是因为： springboot2.0以后默认使用lettuce作为操作redis的客户端。它使用netty进行网络通信。 lettuce的bug导致netty
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2023-09-11 17:29:50
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一、概述Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了
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2024-06-01 20:51:52
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当进行压力测试时后期后出现堆外内存溢出OutOfDirectMemoryError
产生原因：1)、springboot2.0以后默认使用lettuce作为操作redis的客户端，它使用netty进行网络通信
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2023-05-25 09:26:09
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作为高性能的NIO通信框架，性能优势是Netty的核心竞争力之一，自Netty4.x引入内存池机制后，Netty默认采用内存池模式创建ByteBuf对象，性能得到很大提升，GC压力也得到很大缓解。内存池原理分析 主要数据结构 Netty内存池内存的几种类型 具体
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2024-04-18 16:10:52
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netty的buffer引入了缓冲池。该缓冲池实现使用了jemalloc的思想内存分配是面向虚拟内存的而言的，以页为单位进行管理的，页的大小一般为4kb，当在堆里创建一个对象时(小于4kb)，会分配一个页，当再次创建一个对象时会判断该页剩余大小是否够，够的话使用该页剩余的内存，减少系统调用内存分配的核心思想概括起来有3条1：首先讲内存区(memory pool)以最小单位(chunk)定义出来 ，
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2023-10-15 00:57:45
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