当你在使用 MySQL 时，可能会遇到一个问题，那就是“mysql索引内存大于数据内存”。这是一个影响数据库性能和效率的棘手问题。在这篇博文中，我们将逐步解析这个问题，探讨它的成因、调试方法和解决方案。
## 背景定位
在大型应用中，数据库的性能往往直接影响到整体业务的效率。当你发现数据库的索引占用的内存超过了实际数据的内存时，这可能意味着有些索引并没有得到合理利用，反而增加了系统的开销。这种情
• Redis 的字符串是动态字符串，是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于 Java 的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配，如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间 capacity 一般要高于实际字符串长度 len。当字符串长度小于 1M 时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过 1M，扩容时一次只会多扩 1M 的空间。需要注意的是字符串最大长度为 512M。
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2023-05-25 11:18:26
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一.分析背景在服务器上运行java项目服务时，由于服务所实现的功能导致每个项目在消耗服务器系统内存上有所差异。如果在项目中某个功能模块中作了不良好的操作导致占用的资源未能及时释放就会导致内存泄露，服务无法运行。为了排查这个问题，除了人工检查代码外，还可以通过外部工具锁定问题代码的位置。二.解决问题命令使用命令 jmap ——JDK自带的内存占用检测工具 例如以下命令是输出指定java服务占用内存排
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2023-06-15 00:31:29
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# 如何在Spark中处理大于内存的数据量
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种非常流行的工具，因为它具有高效的内存计算能力。然而，当数据量超过内存时，我们仍然可以使用 Spark 的分布式计算功能来处理这些数据。本文将指导你如何在 Spark 中处理大于内存的数据量，从数据读取和处理到最后的输出。
## 整体流程
在开始之前，让我们概述一下处理大于内存数据量的流程：
```
# Redis写入的数据可以大于内存吗
在使用Redis（远程字典服务器）存储数据时，一个常见的疑问是：Redis是否可以存储大于其可用内存的数据？本文将详细解答这个问题，并提供相应的代码示例。
## Redis内存管理
Redis是一个基于内存的数据存储系统，它的性能非常出色，主要得益于数据存储在内存中，而不是磁盘。但是，Redis的内存大小是有限的，因此需要考虑如何管理内存以存储尽可能多
原创
2024-01-22 07:24:13
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# 如何实现Java进程内存大于Xmx
## 1. 流程概述
首先，我们需要了解如何调整Java进程的内存，让其大于Xmx参数所设置的最大内存。这可以通过修改JVM参数来实现。下面是实现这一目标的步骤。
```mermaid
pie
title Java进程内存配置步骤
"步骤1" : 了解当前JVM参数
"步骤2" : 设置Xmx参数
"步骤3" : 设置Xm
原创
2024-05-14 07:41:15
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# Java内存占用大于JVM
在开发Java应用程序时，我们经常会面临内存占用过大的问题。有时候，我们发现我们的应用程序的内存使用量明显高于JVM设置的内存限制，这可能会导致应用程序运行缓慢甚至崩溃。那么，为什么会出现Java内存占用大于JVM设置的情况呢？本文将会对这个问题进行分析，并给出相应的解决方案。
## JVM和Java内存
首先，我们需要了解一下JVM和Java内存的概念。JV
原创
2024-05-03 07:01:00
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# Java内存管理与设置
作为一名Java开发者，我们经常需要对Java虚拟机（JVM）的内存进行管理。本文将指导新手开发者如何设置Java应用程序的内存大于某个特定值（例如xmx），并解释整个流程。
## 1. 理解Java内存模型
首先，我们需要了解Java内存模型。Java内存模型主要包括以下几个部分：
- **堆内存（Heap Memory）**：存储对象实例和数组。
- **栈
原创
2024-07-30 06:14:51
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Linux下修改JVM内存大小:要添加在tomcat 的bin 下catalina.sh文件中，找到cygwin=false，在这一行的前面加入参数，具体如下# vi TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh（默认文件内容） export JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=
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2024-09-09 16:57:33
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VSS- Virtual Set Size 虚拟耗用内存（包含共享库占用的内存） 不是真实当前应用进程所占用的内存。 内存分配的原理从操作系统角度来看，进程分配内存有两种方式，分别由两个系统调用完成：brk和mmap（不考虑共享内存）。1、brk是将数据段(.data)的最高地址指针_edata往高地址推；2、mmap是在进程
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2024-07-29 19:21:46
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问题描述最近经常被问到一个问题，”为什么我们系统进程占用的物理内存(Res/Rss)会远远大于设置的Xmx值”，比如Xmx设置1.7G，但是top看到的Res的值却达到了3.0G，随着进程的运行，Res的值还在递增，直到达到某个值，被OS当做bad process直接被kill掉了。top - 16:57:47 up 73 days, &
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2017-05-23 15:29:31
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# Linux下分析Java内存数据的科普文章
Java是一种广泛使用的编程语言，它的内存管理是通过Java虚拟机（JVM）来完成的。Linux系统为Java应用的内存分析提供了强大的工具和机制。在本文中，我们将介绍Java内存模型、如何在Linux上分析Java内存数据，并用代码示例和类图加以说明。
## Java内存模型概述
Java内存模型主要分为几个区域：
- **堆 (Heap)
原创
2024-08-10 05:39:54
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为了让大家对于面向对象编程有更深入的了解，我们要对程序的执行过程中，内存到底发生了什么变化进行剖析，让大家做到“心中有数”，通过更加形象方式理解程序的执行方式。建议：1. 本节课是为了让初学者更深入了解程序底层执行情况，为了完整的体现内存分析流程，会有些新的名词，比如：线程、Class对象。大家暂时可以不求甚解的了解，后期学了这两个概念再回头来看我们这篇内存分析，肯定收获会更大。Java虚拟机的内
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2023-11-02 12:13:35
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JAVA内存溢出解析原因有很多种，比如：1.数据量过于庞大；死循环 ；静态变量和静态方法过多；递归；无法确定是否被引用的对象；2.虚拟机不回收内存（内存泄漏）；说白了就是程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存就发生内存溢出了。 内存溢出的问题要看业务和系统大小而定，对于某些系统可能内存溢出不常见，但某些系统还是很常见的解决的方法，一个是优化程序代码，如果业务庞大，逻辑复杂，尽量减少全局变量
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2023-06-08 10:20:37
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在使用WebLogic部署应用程序的过程中，经常会碰到内存占用过大的问题。有时候我们会发现WebLogic内存占用明显大于Linux系统的实际内存使用情况，这个现象可能让人感到困惑。那么，为什么会出现WebLogic内存占用大于Linux内存的情况呢？
首先，需要明确的是WebLogic是一个基于Java的应用服务器，它需要一定的内存资源来运行Java应用程序。而Linux系统作为操作系统，会对
原创
2024-04-28 10:55:18
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以下配置主要针对分代垃圾回收算法而言。堆大小设置年轻代的设置很关键JVM中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置：java
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2024-09-02 13:50:57
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Java内存分析个人理解因为初学Java，学过的知识点容易忘记，所以最近在复习以前学过的东西，刚好复习到类和对象的概念，产生了疑问。疑问一：Person p1 = new Person(); 在第一遍学习的时候，一直以为p1就是对象，经过复习纠正错误new Person()才是一个新的对象，在Java中都是先创建一个对象然后再来使用这个对象，这个p1是对new Person（）这个对象的一个引用，
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2024-07-04 22:03:29
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Java程序运行在JVM(Java Virtual Machine,Java 虚拟机）上，可以把JVM理解成Java程序和操作系统之间的桥梁，JVM实现了Java的平台无关性，由此可见JVM的重要性。所以在学习Java内存分配原理的时候一定要牢记这一切都是在JVM中进行的，JVM是内存分配原理的基础与前提。简单通俗的讲，一个完整的Java程序运行过程会涉及以下内存区域：1.寄存器 JVM内部虚拟
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2024-05-29 00:11:34
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堆是一个运行时数据区，通过new等指令创建，不需要程序代码显式释放<1>优点：可动态分配内存大小，生存周期不必事先告诉编译器，Java垃圾回收自动回收不需要的数据；<2>缺点：运行时需动态分配内存，数据存取速度较慢。如：String str = new String(“abc”);
String str2 = new String(“abc”);它们代表的含义如下图所示：
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2023-08-21 18:06:05
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Shuffle 调优一、调节 map 端缓冲区大小二、调节 reduce 端拉取数据缓冲区大小三、调节 reduce 端拉取数据重试次数四、调节 reduce 端拉取数据等待间隔五、调节 SortShuffle 排序操作阈值 一、调节 map 端缓冲区大小在 Spark 任务运行过程中，如果 shuffle 的 map 端处理的数据量比较大，但是map 端缓冲的大小是固定的，可能会出现 map
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2023-11-10 06:27:57
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