如何实现大量数据导出Java解决OOM
一、流程概述
在进行大量数据导出的过程中，我们需要采取一些措施以避免内存溢出（OOM）的问题。下面是实现大量数据导出的流程概述：
1. 查询数据库获取需要导出的数据；
2. 分批读取数据并写入到Excel文件中；
3. 设置响应头信息，告诉浏览器下载文件；
4. 将Excel文件以流的形式写入到响应的输出流中；
5. 关闭输入输出流，释放资源。
接下
consumer#ThreadLocal中 在拦截器中最后关闭Consumer closeconsumer存放到ThreadLocal查询复用consumer#poll对象 存放到Redis中增加缓存提高堆内存接口限流
原创
2022-07-18 11:03:33
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# 避免Java forEach导致OOM错误的实现方法
## 引言
在使用Java编程语言开发过程中，我们经常需要对集合中的元素进行遍历操作。其中，最常用的方式之一就是使用Java 8引入的forEach方法。然而，如果在对大量数据进行遍历操作时，使用不当可能会导致内存溢出（OOM）错误。本文将介绍如何避免在使用Java forEach时出现OOM错误的方法。
## 流程图
使用Java f
如果在删除前执行了一个查询语句，返回的结果集非常大，而且没有适当地分批处理或分页处理，会导致查询结果集占用过多的内存，从而引发内存溢出。如果删除操作没有使用适当的索引或者没有优化的删除语句，MySQL 可能会执行全表扫描，导致大量的磁盘和内存资源消耗，从而引起内存溢出。如果删除操作在一个大事务中进行，并且该事务未
减小对象的内存占用
避免OOM的第一步就是要尽量减少新分配出来的对象占用内存的大小，尽量使用更加轻量的对象。
1）使用更加轻量的数据结构
考虑使用ArrayMap/SparseArray而不是HashMap等传统数据结构。通常的HashMap的实现方式更加消耗内存，因为它需要一个额外的实例对象来记录Mapping操作。另外，SparseArray更加高效，在于他们避免了对key与value的自动装
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2021-06-12 19:11:55
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# 如何避免Java中的Out of Memory错误
在Java应用程序的开发过程中，一个常见的问题是Out of Memory（OOM）错误。OOM错误通常发生在内存资源不足时，导致程序无法继续运行。为了避免这种情况，开发人员需要注意内存管理，并采取一些措施来减少内存泄漏和提高内存利用率。
本文将介绍一些在Java中避免OOM错误的方法，并通过一个实际的例子来说明如何应用这些方法。
##
分支较少可以用if/else
分支较多可以用switch
某些时候分支很多。需要把状态和操作都抽象出来。
使用Optional互斥条件表驱动互斥条件，表示几个条件之间是冲突的，不可能同时达成的。比如说一个数字，它不可能同时是4和2。在这种情况下用表驱动就非常合适，表驱动的核心是key-handler，拿某个key去对应某个handler，只要条件符合key，那么就执行对应的handler。嵌套条件
1.我们先来添加联合唯一索引，一般就是除去id字段后的其他字段ALTER ignore TABLE `test` ADD unique INDEX( `loan_account`, `num`, `name`, `monney_start`, `monney_yue`, `date`, `end`, `li`, `jiaoyi`);注意这个ignore 2.然后我们插入相同的数据时他会报
原创
2013-09-09 17:32:08
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# Java多线程避免OOM的策略与实践
在Java开发中，多线程是提高程序性能的重要手段。然而，不当的多线程使用可能会导致内存溢出（OOM，Out of Memory）。本文将介绍一些避免OOM的策略，并提供代码示例。
## 多线程OOM的原因
多线程OOM的主要原因是线程数量过多，导致JVM堆内存被大量线程栈占用。Java虚拟机为每个线程分配了一定的内存空间，当线程数量过多时，这些线程栈
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。 1. 按照我们一般的使用Redis的场景应该是这样的： 也就是说：我们会先去redis中判断数据是否存在，如果存在，则直接返
在工作中有时会遇到有大量需要导入到数据库，如果通过写脚本一条一条的插入到mysql，那么会非常慢的。之前我有想到一次性插入10000条数据就好了啊，这样确实在大部分情况下都能满足需求了。但是如果你去多了解一些mysql，会发现其实只需要写一条Sql就可以解决这个问题了，我们就不需要重复制造轮子了。不过这里需要两个前提，1、将原始数据转化成为CSV格式的文件2、mysql客户端连接mysql ser
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2023-08-12 12:25:55
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一、痛点
• 数据量日积月累越来越大，哪怕 sharding 也很难实现到查询秒出，并且硬件成本和程序复杂度都很高；
• 数据查询涉及逻辑复杂，单个 SQL 往往涉及多个表 join，以致 SQL 执行慢，SQL 优化难度大；
• 历史数据更新量大，普通的 SQL 数据库数据导入都会存在 io 瓶颈；
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2023-07-13 06:51:46
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如果通过网页获取用户输入的数据并将其插入 MySQL 数据库，那么就有可能发生 SQL注入攻击的安全问题作为研发，有一条铁律需要记住，那就是永远不要相信用户的数据，哪怕他一再承诺是安全的SQL 注入式攻击SQL 注入，就是通过把 SQL 命令插入到 Web 表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执
如图是一个简化的下单流程，首先是提交订单，然后是支付。支付的话，一般是走支付网关（支付中心），然后支付中心与第三方支付渠道（微信、支付宝、银联）交互，支付成功以后，异步通知支付中心，支付中心更新自身支付订单状态，再通知业务应用，各业务再更新各自订单状态。这个过程中经常可能遇到的问题是掉单，无论是超时未收到回调通知也好，还是程序自身报错也好，总之由于各种各样的原因，没有如期收到通知并正确的处理后续逻
# MySQL一次返回大量数据慢的解决方案
## 1. 概述
在使用MySQL进行数据库查询时，如果一次返回大量数据，可能会导致查询速度变慢，从而影响系统性能。本文将介绍如何通过优化查询过程来解决这个问题。
## 2. 解决方案流程
以下是解决MySQL一次返回大量数据慢的步骤流程：
| 步骤 | 动作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 优化查询语句 |
| 2 |
原创
2023-11-08 06:35:22
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OOM 内存溢出，想要避免OOM 异常首先我们要知道什么情况下会导致OOM 异常。
1、图片过大导致OOM
Android 中用bitmap 时很容易内存溢出， 比如报如下错误：
Java.lang.OutOfMemoryError : bitmap size exceeds VM budget。
解决方法：
方法1： 等比例缩小图片
13、while是最基本的循环，它的结构为：while(布尔表达式){
//循环内容
}只要布尔表达式为true,循环就会一直执行下去。我们大多数情况是会让循环停止下来的，我们需要一个让表达式失效的方式来结束循环。少部分情况需要循环一直执行下去，比如服务器的请求响应监听等。循环条件一直为true就会造成无限循环（死循环），我们正常的业务编程中应该尽量避免死循环。会影响程序性能或者造成程序卡
一、网站应用背景开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题，也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能，当然，也要考虑成本的问题。当问题的规模在经济条件下通过堆硬件的方式解决不了的时候，我们应该通过其他的思路去解决问题，互联网发展至今，已经提供了很多成熟的解决方案，但并不是都具有适用性，你把淘宝的
在Android应用里，最耗费内存的就是图片资源。而且在Android系统中，读取位图Bitmap时，分给虚拟机中的图片的堆栈大小只有8M，如果超出了，就会出现OutOfMemory异常。所以，对于图片的内存优化，是Android应用开发中比较重要的内容。 1) 要及时回收Bitmap的内存 Bitmap类有一个方法recycle()，从方法名可以看出意思是回收。这里就有疑问了，Andr
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2023-10-05 13:43:35
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一、 Android的内存机制二、Android的内存溢出三、万恶的static四、都是线程惹的祸五、超级大胖子Bitmap六、行踪诡异的Cursor七、其它要说的。一、 Android的内存机制Android的程序由Java语言编写，所以Android的内存管理与Java的内存管理相似。程序员通过new为对象分配内存，所有对象在java 堆内分配空间；然而对象的释放是由垃圾回收器来完成的。C／C
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精选
2016-09-21 09:44:59
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