1.使用pipline的原因Redis 使用的是客户端-服务器（CS）模型和请求/响应协议的 TCP 服务器。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤： 客户端向服务端发送一个查询请求，并监听 Socket 返回，通常是以阻塞模式，等待服务端响应。 服务端处理命令，并将结果返回给客户端。 管道（pipeline）可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回，pipeline 通过减少客户端与
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2023-08-17 11:42:25
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MapReduce的学习从以下几个方面展开1.1 MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能适将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点易于编程。用户只关系业务逻辑，实现框架的接
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2024-09-29 18:33:48
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# SparkSQL出现OOM问题及解决方案
Apache Spark是一款强大的大数据处理框架，在处理结构化数据时，SparkSQL提供了简洁的API和高效的执行引擎。然而，在进行大规模数据处理时，用户可能会遇到OutOfMemory (OOM)错误，这通常由不当的资源分配、数据倾斜或算法设计不当引起。
## OOM的概念
OOM指的是在Java虚拟机（JVM）中，堆内存不足，无法为新的对
原创
2024-08-06 08:29:49
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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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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。 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 space 错误（根据实际生产经验，可以对程序日志中的 Out
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2023-07-26 21:36:15
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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 space 错误
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2023-07-16 12:57:20
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今天是周末，祝大家周末愉快，11月3日更新了极限挑战，看的我是感触良多，心中还是澎湃的不行。看到时光的飞逝，让人更加的感受到，这就是生活。所以也希望大家能够通过总结之后珍惜良多的时光，我也尽量把知识点浓缩一下。 今天我们就聊聊Java中最经常出现的OOM异常——OutOfMemoryError。 Java面试实战之OOM异常 OutOfMemoryError异常情况 除了程序计
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2024-03-31 10:26:59
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一 故障描述线上游戏服使用MongoDB集群分片，游戏配置文件通过mongos实例发送查询请求。开发同事反映程序连接mongos报错Failed to connect to: 10.4.4.66:28018: send_package: error reading from socket: The socket is closed过后又可以连接了。10.4.4.66是mongos的IP地址二 故障
原创
2015-04-23 18:35:56
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量比较大，最多时候一天近7亿条短信。简单介绍一下redis（我们平台用的是codis管理redis集群）简单来说 redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此
原创
2022-11-13 00:37:17
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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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目录背景排查步骤改进背景最近sit环境的redis服务器出现了报错信息：XXX失败: OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'.，初步设想是redis内存溢出，导致key无法插入 排查步骤登录redis客户端，通过 ./redis-cli -h IP -p port -a passwd 或者 RedisDeskto
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2023-11-08 20:30:23
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文章目录Spark OOM问题常见解决方式1.map过程产生大量对象导致内存溢出2.数据不平衡导致内存溢出3.coalesce调用导致内存溢出4.shuffle后内存溢出5. standalone模式下资源分配不均匀导致内存溢出6.在RDD中，共用对象能够减少OOM的情况优化1.使用mapPartitions代替大部分map操作，或者连续使用的map操作2.broadcast join和普通jo
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2023-08-20 22:37:51
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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 mo
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2024-02-22 10:58:01
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数据倾斜在执行shuffle操作过程中，map端按照key分配数据输出，reduce端同样也按照key进行拉取、聚合。通常每一个key对应的数据量不对等，经常出些某些key数据量比其他key多很多。这种现象导致的后果，轻则拖慢job执行时间（执行时间由最慢的task决定），重则直接OOM（数据量太大，处理完成前不能回收内存）原因我觉得是两个必要条件，缺一个都不发生数据倾斜，而我们打破其中一个或全部
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2024-06-02 18:52:56
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# Redis 驱逐 OOM：如何应对内存不足的问题
在当今的高性能数据存储需求下，Redis作为一个流行的内存数据结构存储系统，被广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等场景。然而，在使用Redis的过程中，用户常常会遇到“驱逐 OOM” (Out Of Memory) 的问题。本文将详细探讨Redis的内存管理机制、驱逐策略以及如何通过代码示例来应对内存不足。
## 什么是 OOM？
在计算
linux下安装redis1. 安装gcc1.1 gcc安装位置1.2 yum install gcc-c++2. redis下载与安装2.1 下载redis2.2 解压2.3 编译安装2.3.1 编译2.3.2 安装3. redis启动3.1 启动服务器3.2 启动redis客户端 1. 安装gcc1.1 gcc安装位置进入到/usr/local目录下cd /usr/local1.2 yum
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2024-09-26 09:21:58
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oom就是我们常说的内存溢出，它是指需要的内存空间大于系统分配的内存空间，oomp的后果就是会使项目crash。1、Javaheapspace当堆内存（HeapSpace）没有足够的空间存放新创建的对象时，这会就会抛出java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace错误（可以根据实际中生产经验，可以把程序中的日志的OutOfMemoryError关键字设置为告警，当
原创
2022-05-14 20:52:20
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什么是OOM？OOM，全称“Out Of Memory”，翻译成中文就是“内存用完了”，表现形式就是“java.lang.OutOfMemoryError”。异常。看下官方的说明：Thrown when the Java Virtual Machine cannot allocate an object because it is out of memory, and no more memory
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2023-11-04 13:18:47
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前言前一段时间，公司同事的一个线上服务OOM的问题，我觉得挺有意思的，在这里跟大家一起分享一下。我当时其实也参与了一部分问题的定位。1 案发现场他们有个mq消费者服务，在某一天下午，出现OOM了，导致服务直接挂掉。当时我们收到了很多内存的报警邮件。发现问题之后，运维第一时间，帮他们dump了当时的内存快照，以便于开发人员好定位问题。之后，运维重启了该服务
原创
2022-10-15 07:23:53
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在使用 Apache Spark 处理大规模数据集时，偶尔会遇到“spark executor出现OOM内存溢出”这个问题。OOM（Out Of Memory）错误通常会导致作业失败，因此需要迅速定位问题并做出相应的解决。
## 问题背景
在我们的数据处理任务中，使用 Spark 进行数据分析是一种常见的做法。但在某些情况下，Spark 的 executor 可能会因为内存不足而出现 OOM
