基础知识HTTP协议我们浏览网页的浏览器和手机应用客户端与服务器通信几乎都是基于HTTP协议，而爬虫可以看作是一个另类的客户端，它把自己伪装成浏览器或者手机应用客户端，按照自己的逻辑贪婪的向服务器索取数据，如何向服务器索取数据，所以了解HTTP协议就显得很有必要了。HTTP协议中文名称是超文本传输协议，是一个基于请求与响应模式的、无状态的、应用层的协议，常基于TCP的连接方式。请求和响应模式很好理
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2024-10-29 19:36:30
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# 定位Python中的OOM错误
在Python开发过程中，经常会遇到OOM（Out Of Memory）错误，即内存不足的问题。OOM错误通常是由于程序中消耗了过多的内存，导致系统无法继续分配内存，从而导致程序崩溃。本文将介绍如何定位Python程序中的OOM错误，并提供一些解决方案。
## 什么是OOM错误？
OOM错误是指程序尝试使用的内存超出了系统的可用内存限制，导致系统无法继续为
原创
2024-04-28 05:15:01
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装饰器1.ocp原则（open close protocol）对已有运行（稳定的）代码，不应该修改它，如果你增加新的功能，添加新的功能代码即可。也就是对修改关闭，对增加扩展开放。2.装饰器概念(decorator)装饰器就是一个闭包函数，它能够@闭包名称装饰一个原有的函数，使原有的函数的功能更加强大3.如何定义装饰器？(1).定义一个闭包，闭包有一个默认参数，是一个引用，该引用就是需要装饰的函数
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2024-10-10 17:59:22
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mmap — 内存映射文件支持内存映射（mmap）文件对象的行为既像 bytearray 又像 文件对象。 你可以在大部分接受 bytearray 的地方使用 mmap 对象；例如，你可以使用 re 模块来搜索一个内存映射文件。 你也可以通过执行 obj[index] = 97 来修改单个字节，或者通过对切片赋值来修改一个子序列: obj[i1:i2] = b'...'。 你还可以在文件的当前位置
# Python服务OOM Killer
在开发和部署Python服务时，经常会遇到内存占用过高导致服务OOM（Out of Memory）Killer杀死进程的问题。OOM Killer是Linux内核的一部分，用来监控和处理内存耗尽的情况，当系统内存不足时，会选择一些进程进行终止以释放内存。
本文将介绍Python服务OOM Killer问题的原因、解决方法以及如何预防这种情况的发生。
原创
2024-04-20 05:15:37
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# Python OOM（内存溢出）排查工具使用指南
在Python开发过程中，我们经常会遇到内存溢出（OOM，Out of Memory）的问题。OOM问题会导致程序运行缓慢甚至崩溃，严重影响程序的稳定性和性能。本文将介绍如何使用Python OOM排查工具来定位和解决OOM问题。
## 1. 什么是OOM问题
OOM问题是指程序在运行过程中，由于内存使用超出了系统分配的内存限制，导致无法
原创
2024-07-30 03:46:28
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一 OOP 与C++和Java一样，Python同样具有OOP设计。过程式：从前到后，一条一条，机器能接受的顺序性方式；方式大概为“首先你应该做什么，第二应该做什么，高级点的做点假设如果遇到什么情况要做什么，或者一件事情要做多少多少遍，… …，”OOP式：从“类与对象”方式来抽象和理解世界。例如首先物体(Object)大概可以分为“生物”与“非生物”，“生物”又
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2023-08-12 14:35:09
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在Linux系统中，OOM（Out of Memory）是一个经常出现的问题。OOM指的是系统内存不足，无法继续运行程序，导致内核选择性地杀死某些进程以释放内存。OOM是一个比较严重的问题，它会使系统变得不稳定，甚至导致系统崩溃。
在Linux中，可以通过调整OOM调度参数来控制OOM行为。OOM Score是一个用来评估进程杀死顺序的指标，具有较高OOM Score的进程会被内核优先杀死。oo
原创
2024-05-29 09:48:25
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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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python 基础知识梳理——Python中的垃圾回收机制1. 引言当Python程序在运行的时候，需要在内存中开辟出一块空间，用来存放运行时产生的临时变量；计算完成后，再将结果输出到永久性存储器中。如果数据量过大，内存空间就有可能会出现OOM（out of memory），程序可能被操作系统终止。泄漏指的是:程序本身没有设计好，导致程序本身未能释放已经不再使用的内存内存泄漏指的是：在代码分配某段
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2024-05-30 12:28:26
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一、Fetch抓取 Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如，select * from employees;在这种情况下，Hive可以简单读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。 在h
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2024-01-28 15:42:40
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1、什么叫OOM全名称为：Out Of Memory内存溢出已经是软件开发历史上存在了近40年的“⽼⼤难”问题。在操作系统上运⾏各种软件时，软件所需申请的内存远远超出了物理内存所承受的⼤⼩，就叫内存溢出。内存溢出产⽣原因多种多样，当内存严重不⾜时，就很容易出现OOM 2、产生OOM原因主要原因就是内存不足,其中performance_schema 功能在带给我们更多性能监控手段的同时，也
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2023-06-28 18:08:15
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今天看了下微博，扔物线分享了个内存检测的工具：
内存泄露是 OOM 最常见的原因，但它的侦测需人工排查，往往眼看瞎也未必能找到泄露的内存。Square 新库 LeakCanary 用一种巧妙的思路实现了自动探测内存泄露，这已经帮他们减少了94%的 OOM。 在这篇文中，Square 介绍了这个帅气的库，也提出了一种新颖的获取测试设备的方式："偷"：
是
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2024-01-15 19:25:32
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OOM（Out Of Memory）在加载图片过多或者过大的情况下会发生OOM，可以查看APP最高可用内存： int maxMemory = (int) (Runtim.getRuntime().maxMemory()/1024);OOM问题如何解决？解决方案：1、使用强引用（StrongReference）、弱引用（WeakReference）、软引用（SoftReference）、虚引用（P
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2023-07-12 10:53:46
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1.简介The OOM Killer 是内核中的一个进程，当系统出现严重内存不足时，它就会启用自己的算法去选择某一个进程并杀掉. 之所以会发生这种情况，是因为Linux内核在给某个进程分配内存时，会比进程申请的内存多分配一些. 这是为了保证进程在真正使用的时候有足够的内存，因为进程在申请内存后并不一定立即使用，当真正使用的时候，可能部分内存已经被回收了. 比如 当一个进程申请2G内存时，内核可能会
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2024-04-18 21:43:22
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**如何实现Java OOM和Linux OOM**
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Java OOM（内存溢出）和Linux OOM（Out-of-memory）的过程。首先，让我们了解一下整个流程，并使用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 编写一个Java程序或运行一个Java程序 |
| 2 | 分配大量的内存
原创
2023-07-31 16:26:50
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一、flushall/flushdb误操作的处理 假设进行flush操作的Redis是一对主从结构的主节点，其中键值对的个数是100万，每秒写入量是1000。 1.缓存与存储 被误操作flush后，根据当前Redis是缓存还是存储使用策略有所不同：缓存：对于业务数据的正确性可能造成损失还小一点，因为缓存中的数据可以从数据源重新进行构建，但是缓存雪崩和缓存穿透的相关知识，当前场景也有类似的
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2023-09-18 23:11:10
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# Python OOM（Out Of Memory）问题排查指南
在使用Python进行大规模数据处理或高性能计算时，Out Of Memory（OOM）问题可能会频繁出现。这通常是因为程序试图使用超过系统可用内存的资源。排查和解决这个问题对于保持程序的稳定性至关重要。本文将通过一个示例，介绍如何排查和解决Python中的OOM问题。
## 一、理解OOM问题
OOM问题的发生，通常意味着
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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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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