Java服务OOM，最常见的原因为：（1）有可能是内存分配确实过小，而正常业务需要使用更大的内存；（2）某一个对象被频繁申请，却没有释放，内存不断泄露，导致内存耗尽；（3）某一个资源被不断申请，系统资源耗尽，例如：不断创建线程，不断发起网络连接 排查过程如果知道具体服务和接口，可以ps -ef|grep java查看pid1. jmap -heap p
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2023-08-19 23:57:19
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OOM 常见原因及解决方案当 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。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。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
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2023-07-16 12:47:49
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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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OOM ：内存溢出OOM，即OutOfMemory，内存溢出 原因是：分配的太少；用的太多；用完没释放。常见的情况有三种:1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap Metaspace 方法区溢出了，一般出现于大量Class或者jsp页面，或者采用cglib等反射机制的情况，因为上述情况会产生大量的Cl信息存储于方法区。此种情况可以通过更改方法区的大小来解决，
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2023-09-19 07:56:21
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1）什么是OOM？ OOM，全称“Out Of Memory”，翻译成中文就是“内存用完了”，来源于java.lang.OutOfMemoryError。看下关于的官方说明： Thrown when the Java Virtual Machine cannot allocate an object because it is out of memory, and no mor
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2023-07-16 12:50:43
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1、OOM类型OOM，即OutOfMemory，内存溢出，原因是：分配的太少；用的太多；用完没释放。内存泄漏：内存用完没有被释放。大量的内存泄漏就会导致OOM，也就是内存溢出。常见的OOM情况有三种：
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ------>java堆内存溢出，此种情况最常见，一般由于内存泄露或者堆的大小设置不当引起。对于内存泄露
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2023-09-03 17:27:46
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背景：我司作为某运营商公司的技术咨询公司，发现有第三方开发公司在使用HBase 1.1.2 （HDP 2.4.2.258版本）一段时间使用正常后，从某一天开始报OOM，从而导致RegionServer宕机。故障排查步骤查看 regionserver的log和stdout。由于是突然宕机，log没有任何error信息，stdout 因为自动拉起以及默认启动脚本是重定向覆盖，所以被洗掉了；而oom d
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2023-11-03 22:55:42
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目录什么是OOM导致OOM问题的原因排查手段MAT分析OOM 问题什么是OOMOOM为out of memory的简称，来源于java.lang.OutOfMemoryError，指程序需要的内存空间大于系统分配的内存空间，OOM后果就是程序crash；可以通俗理解：程序申请内存过大，虚拟机无法满足，然后自杀了。导致OOM问题的原因为什么会没有内存了呢？原因不外乎有两点：1）分配的少了：比如虚拟机
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2023-07-16 12:58:59
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前言这篇文章主要介绍了java OOM内存泄漏原因及解决方法,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下一、什么是OOMOOM，全称“Out Of Memory”，翻译成中文就是“内存用完了”,当JVM因为没有足够的内存来为对象分配空间并且垃圾回收器也已经没有空间可回收时，就会抛出这个error二、为什么会OOM、出现的原因是什么为什么会没有内
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2023-08-10 21:05:15
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最近由于需要在接触一堆概念，从SOA、ESB到EDA、CEP、事件流、规则引擎流程引擎等，有些混乱也有些似懂非懂。自我梳理之。 SOA先引用一段百度百科的解释：“是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的，它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得
这次我们来看一下angular的Sandboxing Angular Expressions。关于内置方法的，核心有两块：Lexer和Parser。其中大家对$parse可能更了解一点。好了不多废话，先看Lexer的内部结构：1.Lexer//构造函数
var Lexer = function(options) {
this.options = options;
};
//原型
Lexer.
在最近的一次百万长连接压测中，32C 128G 的四台 Nginx 频繁出现 OOM，出现问题时的内存监控如下所示。排查的过程记录如下。现象描述这是一个 websocket 百万长连接收发消息的压测环境，客户端 jmeter 用了上百台机器，经过四台 Nginx 到后端服务，简化后的部署结构如下图所示。在维持百万连接不发数据时，一切正常，Nginx 内存稳定。在开始大量收发数据时，Nginx 内存
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2024-04-03 09:09:33
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OOM 异常分析 -JDK1.8以下知识全部基于jdk1.8在Java虚拟机规范的描述中，除了程序计数器外，虚拟机内存的其他几个运行时区域都有可能发生 OutOfMemoryError(简称OOM)异常的可能。本次分享的目的有两个：第一，通过代码验证Java虚拟机规范中描述的各个运行时区域存储的内容；第二，希望大家在日常的工作中遇到实际的内存溢出异常时，能否根据异常的信息快速判断是哪一个区域的内存
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2024-08-31 22:54:29
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3 spark数据倾斜3.1 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
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2024-01-21 04:31:21
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在大数据处理领域，Apache Spark因其强大的数据处理能力而广受欢迎。然而，随着数据量的不断增加，用户常常遇到内存溢出（OOM）的问题。Spark的OOM通常是由于多种因素，如数据规模、分布不均、内存设置不当等引起的。为了帮助开发者理解并解决这一问题，本文将详细探讨“spark OOM产生原因”。
### 初始技术痛点
随着业务的扩展，数据规模逐步增加，传统的数据处理方式显得力不从心。在
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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一，jvm内存区域1，程序计数器一块很小的内存空间，作用是当前线程所执行的字节码的行号指示器。2，java栈与程序计数器一样，java栈（虚拟机栈）也是线程私有的，其生命周期与线程相同。通常存放基本数据类型，对象引用（一个指向对象起始地址的引用指针或一个代表对象的句柄），reeturnAddress类型（指向一条字节码指令的地址）栈区域有两种异常类型：如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，将
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2019-09-04 17:15:00
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1、Android 进程管理&内存Android主要应用在嵌入式设备当中，而嵌入式设备由于一些众所周知的条件限制，通常都不会有很高的配置，特别是内存是比较有限的。如果我们编写的代 码当中有太多的对内存使用不当的地方，难免会使得我们的设备运行缓慢，甚至是死机。为了能够使得Android应用程序安全且快速的运行，Android 的每个应用程序都会使用一个专有的Dalvik虚拟机实例来运行，它是
WSO2 ESB 5.0.0 最低高可用性部署一、高可用性部署（HA）二、数据库配置1、配置驱动 jar 包2、创建用户数据库和注册表数据库三、节点配置节点 1 配置1、配置数据源2、在节点间共享用户存储3、配置注册表4、开启 Hazlecast 集群5、在接收器中开启集群 CEP节点 2 配置1、复制节点1作为副本2、修改配置文件四、基于 SVN 的部署同步器1、下载 svnkit-all-1
文章目录Generic Load/Save Functions(通用加载/保存函数)Manually Specifying OptionsRun SQL on files directly(直接在文件上执行SQL)Save Modes(保存模式)Saving to Persistent Tables(保存到持久表)Bucketing, Sorting and Partitioning(分桶,排序
