首先，说明笔者的机器环境（不结合环境谈解决方案都是耍流氓）: cpu 32核，内存128G，非固态硬盘：RAID0 (4T * 6)，单节点，数据量在700G到1800G，索引15亿~21亿。敖丙大人，在蘑菇街，可多集群分片，固态硬盘，比不起啊。业务场景保存7天索引，每天有400G~500G。发现ES时不时的OOM(out of memory)和重启。当索引超过500G的时候，ES重启到加载所有分
# HIVE OOM 堆内存溢出深度解析
HIVE 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，它用于处理和分析大数据。然而，在使用 HIVE 的过程中，用户常常会遇到 OOM（Out Of Memory）堆内存溢出的问题。本文将对 HIVE 中 OOM 的原因、排查方式以及解决方案进行详细探讨，并提供代码示例和相关图示，以帮助大家更好地理解和应对这个问题。
## 1. 什么是 OOM
在计算机科
# 如何修改Java堆内存 OOM
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到Java堆内存溢出（OOM）的问题。在这篇文章中，我将教会你如何修改Java堆内存大小来解决OOM问题。
## 流程
以下是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(检查当前Java堆内存大小) --> B(确定需要修改的大小)
B --> C(修改JVM启动
一、常见的Java内存溢出有以下三种： java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap（堆）溢出 JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值，其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。可以利用JVM提供的-Xmn -Xms -Xmx等选项可
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2023-06-16 21:28:35
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Elasticsearch系列第3篇elasticsearch的搜索效率与多方面有关,例如系统资源、数据查询方式、数据索引方式等,本文从各方面讨论如何进行搜索速度的优化，提升查询的性能。01预留足够的堆外内存首先，操作系统普通的文件读写会经过Page Cache，从而加速文件的访问，一旦命中缓存可以现实提升读写速度，这部分使用的就是堆外内存。elasticsearch底层是lucene，涉及到大量
# 项目方案：Java堆内存OOM（Out of Memory）排查
## 1. 问题背景
在Java应用程序开发中，可能会遇到Java堆内存OOM的问题。当程序在运行过程中需要分配的内存超出了Java虚拟机（JVM）所能提供的最大堆内存限制时，就会引发OOM错误导致程序崩溃。
## 2. 问题排查方案
为了解决Java堆内存OOM问题，我们可以采取以下方案：
### 2.1 确认OOM错误
堆内存:大小和交换Elasticsearch 默认安装后设置的堆内存是 1 GB。对于任何一个业务部署来说，这个设置都太小了。如果你正在使用这些默认堆内存配置，您的集群可能会出现问题。这里有两种方式修改 Elasticsearch 的堆内存。最简单的一个方法就是指定 ES_HEAP_SIZE 环境变量。服务进程在启动时候会读取这个变量，并相应的设置堆的大小。比如，你可以用下面的
Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB，对于任何一个业务部署来说，这个都太小了。如果你正在使用这些默认堆内存配置，你的集群配置可能有点问题。这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存（下面就说内存好了），最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量。服务进程在启动时候会读取这个变量，并相应的设置堆的大小。举例，你可以用下面的命令设置它export ES_H
elasticsearch堆内存的配置建议 1、将最小堆大小（Xms）和最大堆大小（Xmx）设置为彼此相等防止内存抖动 2：给多大的堆内存？给ES的内存配置不是越大越好，建议不能超过32GB，不同jdk版本最大边界值是不同的，对于32位小于32G JVM才采用内存对象指针压缩技术，不然对象指针需要占用很大的内存； 一旦你越过那个神奇的30-32G的边界，指针就会切回普通对象的指针，意味
项目的性能优化主要围绕CPU、GPU和内存三大方面进行。接上期CPU优化专讲，我们本期和大家分享内存方面的优化心得。无论是游戏还是VR应用，内存管理都是其研发阶段的重中之重。然而，在我们测评过的大量项目中，90%以上的项目都存在不同程度的内存使用问题。就目前基于Unity引擎开发的移动游戏和移动VR游戏而言，内存的开销无外乎以下三大部分：1.资源内存占用；2.引擎模块自身内存占用；3.托管堆内存占
# Java 堆外内存导致 Linux OOM
## 前言
在Java开发中，我们经常使用Java堆来管理内存。然而，有时候我们需要在Java虚拟机之外分配内存，这就是所谓的Java堆外内存。虽然使用堆外内存可以提供一些优势，但过度使用或者未正确释放堆外内存可能导致Linux系统内存不足（Out of Memory，OOM）错误。
## Java堆外内存
Java堆外内存是Java虚拟机之外的
一、“Too many open files”方式1：发现日志中大量出现这个错误执行curl http:// localhost:9200/_nodes/process\?pretty可以看到"max_file_descriptors" : 4096,官方文档中Make sure to increase the number of open files descriptors on th
1、什么是堆内存？ Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间，主要用于存放各种类的实例对象。 在 Java 中，堆被划分成两个不同的区域： - 新生代 ( Young )、 - 老年代 ( Old )。新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域 ： - Eden、 - From Survivor、
1、增大es堆内存 不设置时默认为1G，但不适合生产环境，可在启动时设置，如下ES_JAVA_OPTS="-Xms26g -Xmx26g" ./bin/elasticsearch -d确保最小和最大值相同，大小通常为系统内存的一半；当系统内存很大时，最大设置为26G(不要超过)即可。可参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasti
默认情况下，Elasticsearch告诉JVM使用最小值和最大值为1 GB的堆。 在迁移到生产环境时，配置堆大小以确保Elasticsearch有足够的可用堆是至关重要的。Elasticsearch通过在jvm.options文件中设置Xms(最小堆大小)和Xmx(最大堆大小)来指定的整个堆的大小。最小堆的大小和最大堆的大小应该相等。这些设置的值取决于服务器上可用的内存(RAM)数量：将Xmx和
设置堆大小默认情况下，ElasticSearch告诉JVM使用最小和最大大小为1GB的堆。当转移到生产环境时，配置堆大小以确保ElasticSearch具有足够的堆可用性是很重要的。ElasticSearch将通过xms（最小堆大小）和xmx（最大堆大小）设置分配jvm.options中指定的整个堆。您应该将这两个设置设置设置为相等。这些设置的值取决于服务器上可用的RAM大小：将xmx和xms设置
Elasticsearch默认安装后设置的堆大小是1GB，对于生产环境来说，这个配置太小了。生产环境需要根据实际需求，调整JVM的堆大小。1. 启动时脚本调用顺序es的启动脚本是bin下的elasticsearch, 在启动时，脚本调用顺序如下: 【以elasticsearch 7.2的脚本为例】source elasticsearch-env, 设置ES_HOME、ES_C
1、堆内存溢出【情况一】： java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环； 如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决： < jvm-arg>-Xms3062m < / jvm-arg>
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2023-05-30 06:18:10
97阅读
异常、堆内存溢出、OOM的几种情况
原创
2017-06-14 19:21:58
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异常、堆内存溢出、OOM的几种情况
原创
2021-08-06 17:00:34
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