fullgc过于频繁有可能会造成oom，有可能不会。首先明确一下，这篇文章的重点是分析后面一种情况，即应用在频繁的fullgc，但并没有出现oom。我们来想一下为什么会出现fullgc，触发原因有很多种，但归根到底都是因为内存空间不足了（system.gc的情况不考虑）。系统在频繁的fullgc，但并没有出现oom，说明每次回收的时候，肯定清理了部分内存空间。那这里就有2种情况，gc之后清理的内存
异常是程序运行过程中出现的错误。例如：分母为0，数组超出设置的长度啊等等……异常类是Throwable类，Throwable 类是 Java 语言中所有错误或异常的父类。异常的分类：Throwable下面有Error和Exception两个子类。Error是程序无法处理的错误，比如OutOfMemoryError（内存溢出）、ThreadDeath（线程死亡）等。这些异常发生时， Java虚拟机（
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2024-07-11 17:03:48
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最近，公司网站频繁报警，JVM_OLD占用过高，线上访问超时严重，针对这个问题着实头疼了一把，不过最终还是解决了，下面说下解决的过程。1，首先 登到线上机器上去，top命令，查看当前机器的负载，查看当前哪个进程在消耗资源。Shelltop找到CPU或者内存占用过高的那个进程。发现有一个进程，CPU居高不下，保留进程id 2，top命令，继续跟踪该进程里的所有线程，找到占用CPU过高的线程
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2024-01-08 21:47:32
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一、前言在《Unix网络编程》一书中提到了五种IO模型，5种IO模型分别为： 阻塞IO模型、非阻塞IO模型、IO复用模型、信号驱动的IO模型、异步IO模型。下面就分别来介绍一下这5种IO模型的异同。二、什么是IOIO (Input/Output,输入/输出)即数据的读取(接收)或写入(发送)操作，通常用户进程中的一个完整IO分为两阶段:用户进程空间<–>内核空间、内核空间<–&g
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2023-09-01 11:21:52
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Java并发编程：多个线程同时访问共同的一块资源。synchronized关键字：
synchronized 用法，Object o = new Object();
public void m(){
synchronized(o){
return 123;
}这里的o表示的是想要执行m方法，需要去获取到锁，而这个锁就是objectg对象，需要注意的是，要获取这个锁，不是争夺o的对象引用，而是
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2023-11-23 15:26:55
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InputStream和OutputStream先看下类的声明：public abstract class InputStream implements Closeable
public abstract class OutputStream implements Closeable, Flushable可见此二者都是抽象类，而非接口。也就是说除了分别满足java.io.Closeable和jav
IO流在计算机中的流是有方向的即为IO流，分为输入流和输出流，他们的方向都是以服务的方向为主，向服务器中发送指令等等就是输出流，服务器给出的反应等等，我们都说为输出流。 字节流字符流输入流InputStreamReader输出流OutputStreamWriter字节流转字符流InputStreamReader字符流转字节流OutputStreamWriter流创建步骤：输入
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2024-05-15 00:38:59
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2021-5-7下午，优付（SSM框架的老项目）商户站点无法访问，页面报500。 运维紧急重启tomcat并
原创
2022-07-07 09:38:28
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10线程同时操作，频繁出现插入同样数据的问题。虽然在插入数据的时候使用了：insert inti tablename(fields....) select @t1,@t2,@t3 from tablename where not exists (select id from tablename where t1=@t1,t2=@t2,t3=@t3)当时还是在高并发的情况下无效。此语句也包含在存储过
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2023-07-07 17:47:24
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重复使用同一对象，而不是每次需要时就创建一个功能上等价的新对象。重用方式即快速，也更为流行。
一个极端的反面例子：
java 代码
String s = new String("HelloWorld"); 这条语句每次被执行的时候都创建一个新的String实例。传递给String构造方法的的实参("HelloWorld")本身就是一个String实例，功能上等
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2023-08-28 13:42:58
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现在的码农真不好干，不仅要天天搬砖垒代码，还要安排监控系统做运维。既然选择了这行，就应该有使命感去把事情做好，让老板开心，码农虽然很苦逼，但必须要有尊严的活着，不能让产品看不起，我们是有价值的。闲话不多说，今天想聊聊线上问题分析，一些小的异常：业务报错、空指针异常、格式转换异常等这些小儿科就不用多说了，堆栈信息已经显示了对应的类、方法和行号，修下代码就好了。有的时候会出现服务器CPU或者内存飙高的
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2023-06-27 11:31:34
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问题描述最近一直在做项目的GC优化，因为服务在运行过程中频繁发生GC问题，虽然不是FullGC，但Young频繁GC也会影响线上服务的性能，优化的方向有两个，1.修改JVM参数 ，2.优化代码逻辑。查看当前线上JVM配置调整年轻代的大小可以缓解因内存分配太小而发生频繁GC的问题。本次优化的重点在于代码逻辑的实现，主要原因是：在目前架构内，系统并不能通过改变eden区大小得到有效解决，年轻代内存区域
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2023-07-14 17:06:15
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MYSQL提供的两种存储引擎MYISAM和INNODB，下面分别根据两种计量io的方法说明 MYSQL IO “此处排除由于排序等操作产生的IO” Myisam ： 访问流程： 用户发起请求，mysql解析并构造解析树和优化树，随即调用hanlder接口，将请求分发给MyISAM，Myisam根据执行计划，在key buffer中探索key list
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2023-10-26 23:43:13
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我正在写一个java游戏,我需要一个单元原型的主数据库.数据库只是一个包含HashMap的类,它存储了几十个包含单个单元类型统计信息的类实例.当游戏产生一个新单元时,它会将该单元复制出数据库,使用单元的名称在HashMap中找到它.当程序启动时,此数据库将构建一次,并且不会更改.我也没有扩展或修改存储在HashMap中的任何类.它意味着是游戏系统使用的只读参考.我有几个其他类,基本上是军队,包含许
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2024-02-25 11:18:50
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在分享此案例前，先聊聊哪些场景会导致频繁Full GC：内存泄漏（代码有问题，对象引用没及时释放，导致对象不能及时回收）死循环大对象程序执行了System.gc()尤其是大对象，80%以上的情况就是他。 那么大对象从哪里来的：【1】数据库（包括 Mysql和 Mongodb等 NOSql数据库），结果集太大；【2】第三方接口传输的大对象；【3】消息队列，消息太大；根据多年一线互联网经验
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2023-07-17 22:37:49
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初始化线程池后,把任务丢进去,等待调度就可以了,使用起来比较方便。
JAVA中Thread是线程类,不建议直接使用Thread执行任务,在并发数量比较多的情况下,每个线程都是执行一个很短的时间就任务结束了,这样频繁创建线程会大大降低系统的效率,因为频繁的创建和销毁线程需要时间。而线程池可以复用,就是执行完一个任务,并不销毁,而是可以继续执行其它任务。Thread的弊端每次new Thread()
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2024-02-26 16:17:26
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线程池的意义在Java编程中，总是容易碰到多线程并发的场景。通常最简单的方法，就是new Thread(runnable)方式来创建一条线程。但是如果并发量大，且业务长期需要并发操作，那这个方法就行不通了。首先线程数量创建太多，太占用资源，甚至会超过系统的线程数量限制导致异常。其次，这种方式创建线程，执行完runnable后就会销毁线程，下次并发任务到达又要创建新的线程。频繁的“销毁-创建”的操作
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2024-09-01 22:30:47
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一、异常1.异常概述异常：异常就是Java程序在运行过程中出现的错误。 异常由来：问题也是现实生活中一个具体事务，也可以通过java 的类的形式进行描述，并封装成对象。其实就是Java对不正常情况进行描述后的对象体现。2.异常分类程序的异常：Throwable-严重问题：Error 我们不处理。这种问题一般都是很严重的，比如说内存溢出。-问题：Exception 编译期问题:不是RuntimeEx
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2023-11-23 12:15:47
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# Java GC 频繁问题的解决方法
## 1. 简介
Java的垃圾回收（Garbage Collection，GC）是自动化内存管理的一项关键技术。在Java中，程序员不需要手动释放内存，而是由垃圾回收器负责自动回收不再使用的对象。然而，有时候会出现Java GC频繁的问题，即垃圾回收发生过于频繁，导致程序的性能下降。本文将介绍如何解决Java GC频繁的问题。
## 2. 解决步骤
原创
2023-07-16 08:29:14
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# Java中的请求频繁现象及解决方案
在现代网络应用程序中，处理大量请求是一个常见的场景。然而，如果请求过于频繁，可能会导致性能下降、系统崩溃等问题。为了应对这一挑战，开发人员需要采取有效的措施来管理请求频率。本文将探讨请求频繁的原因，并提供相应的解决方案，包括代码示例和流程图。
## 请求频繁的原因
请求频繁通常由以下几个原因引起：
1. **用户行为**：用户在短时间内进行大量操作，
