案发现场 昨天晚上突然短信收到 APM （即 Application Performance Management 的简称），我们内部自己搭建了这样一套系统来对应用的性能、可靠性进行线上的监控和预警的一种机制）大量告警 画外音: 监控是一种非常重要的发现问题的手段，没有的话一定要及时建立哦 紧接着运维打来电话告知
观看视频学习如何引发 OOM 和排查问题的过程，视频。 通过这个视频的学习了解了不少 JVM 的知识以及 debug 的方法，记录如下。 问题 常见的 OutOfMemoryError 有三类： java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 堆空间 java.lang.OutOfMemoryError: Java metaspace 元空间 java.l
前言撸Java的同学，多多少少会碰到内存溢出（OOM）的场景，但造成OOM的原因却是多种多样。堆溢出这种场景最为常见，报错信息：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space原因1、代码中可能存在大对象分配 2、可能存在内存泄露，导致在多次GC之后，还是无法找到一块足够大的内存容纳当前对象
OOM: 1.快速恢复业务：如果是集群中的一台机器故障，先隔离故障服务器；如果是多台，则根据Nginx转发策略，对该功能转发到单独的集群，与其他流量隔离，确保其他业务不受影响 2.收集内存溢出Dump文件：方式有两种： 1.设置JVM启动参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
（1）整体架构 模拟场景代码：gitHub地址 推荐参考笔记：JVM笔记 推荐参考博客：OOM的理解
前言 内存优化目的就是让我们在开发中怎么有效的避免我们的应用出现内存泄漏的问题。内存泄漏大家都不陌生了，简单粗俗的讲，就是该被释放的对象没有释放，一直被某个或某些实例所持有却不再被使用导致 GC 不能回收。既然说到内存泄漏和优化，就不得不先简单了解一下内存分配策略，然后再举
记一次使用阿里fastjson遇到的问题 项目最好将fastjson版本升级到1.2.6或以上版本 １．２．６以下版本存在漏洞,测试如下代码直接报错 public class FastJsonTest { public static void main(String[] args) { String str = "{\"g\":\"\\x"; Object ob
Kvm：启动报错：error: internal error: process exited while connecting to monitor: 2018-11-12T01:47:14.993371Z qemu-system-x86_64: cannot set up guest memory 'pc.ram': Cannot allocate memory 今天有台kvm挂了，物理机启动时报错 很明显看报错显示内存不足，无法分配内存，查看
我是用了netty搭建了一个UDP接收日志，堆启动配置 Xmx256 Xms256 ，项目刚启动的时候，系统进程占用内存很正常，在250M左右。 长时间运行之后发现，进程占用内存不断增长，远远超过了我设置的堆内存大小，查看幸存者，伊甸园，老年代，gc都很正常，堆使用数据一切正常，甚至我怀疑元空间占用内存大，查询
在使用 Spark 进行计算时，我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况，而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？ 为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相
anr anr就是一个应用程序无响应的对话框.在主线程中做了耗时操作. 应用在5秒内未响应用户的输入事件，如按键或触摸事件 BroadcastReceiver未在10秒内完成相关的处理 Service的各个生命周期函数时20秒内没有执行完毕 1. 原因: 主线程中IO操作(4.0后网络IO不允许在主线程中
OOM主要有两种原因导致： 1. 加载大图片； 2. 内存泄漏； 一、加载大图片 在Android应用中加载Bitmap的操作是需要特别小心处理的，因为Bitmap会消耗很多内存。比如，Galaxy Nexus的照相机能够拍摄2592x1936 pixels (5 MB)的图片。 如果bitmap的图像配置是使用ARGB_8888 (从Android 2.
当在android应用中加载一张高分辨率的图片时，十分容易出现Out of memory（OOM），这是由于内存溢出造成的，每个应用所使用的堆内存大小一般是固定的. android在加载图片的时候是使用位图来放到内存中的，那位图在内存中的占用空间计算就是 分辨率*每个像素占用的内存. 1、降低图片加载到
利用tensorflow生成的pb模型推理会出现电脑自动重启和OOM的问题原因解决方法 原因 第一个问题的原因为电源功率不足，第二个问题的原因为显卡内存不足 解决方法 加大电源功率或给显卡独立供电，可能显卡自己要分割大约15伏的电压（视显卡型号而定） 加大显存或压缩推理模型，另外对
首先，JVM除了程序计数器之外，都可能发生内存溢出OutOfMemoryError（OOM）异常。这里主要对可能发生内存溢出的区域，原因进行总结。 1.JAVA虚拟机栈 虚拟机栈是线程私有的，虚拟机栈主要存储局部变量。Java虚拟机规范中，规定了此区域会抛出两种异常： （1）如果请求栈深度大于虚拟机允许的
一、前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作，通过设置几个参数，就可以避免一次返回数据过大导致 OOM。 二、如何使用 2.1 之前查询 public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException { validate(sqlCmd); Connection conn = null; PreparedStatement stmt
1. Java 堆空间 发生频率：5颗星 造成原因 无法在 Java 堆中分配对象 吞吐量增加 应用程序无意中保存了对象引用，对象无法被 GC 回收 应用程序过度使用 finalizer。finalizer 对象不能被 GC 立刻回收。finalizer 由结束队列服务的守护线程调用，有时 finalizer 线程的处理能力无
引言 值此七夕佳节，放弃了无数妹纸的邀约，坐在电脑面前码字，就是为了给读者带来新的知识，这是一件伟大的事业！ 好吧，实际情况是没人约。为了化解尴尬，我决定卖力写文章，嗯，一定是我过于屌丝！ 好了，开始说重点。今天讲的这个问题 JAVA进程消失可能有哪些原因？ 这个问题也是面试中经常出现的，如下
程序运行了一段时间，有个进程挂掉了，正常情况下进程不会主动挂掉，简单分析后认为可能是运行时某段时间内存占用过大，系统内存不足导致触发了Linux操作系统OOM killer机制，将运行中的进程杀掉了。 一、Linux内核OOM killer机制 Linux 内核有个机制叫OOM killer(Out Of Memory killer)，该机
Java的垃圾回收机制给了程序猿便利，我们可以不需要显式释放资源。但想高枕无忧却是不能，OOM像个隐藏在暗处的幽(hua)灵(nong)，威胁着可怜、弱小又漂亮的程序猿。 一般来说，一个健康的程序，它是不应该出现OOM的。内存里的对象从生到死，井然有序。但由于一些人为的失误，往往会让一些对象逃过
记一次临近上线程序发生OOM （想自学习编程的小伙伴请搜索圈T社区，更多行业相关资讯更有行业相关免费视频教程。完全免费哦!） 故事背景 最近一直在赶着应用上线,基本已经封包准备上线了,谁都不想在这时间点上出差错~ 当时应用已经上线pre,压力测试已经通过,然而昨天下午测试组的
redis停机脚本带OOM配置功能 1.Shell #!/bin/sh # # redis init file for starting up the redis daemon # # chkconfig: - 20 80 # description: Starts and stops the redis daemon. # # Source function library. . /etc/rc.d/init.d/functions name="redis-server
Java 8新特性探究（九）跟OOM：Permgen说再见吧 https://my.oschina.net/benhaile/blog/214159need study 很多开发者都在其系统中见过“java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space”这一问题。这往往是由类加载器相关的内存泄漏以及新类加载器的创建导致的，通常出现于代码热部
一、oom定义 当前占用内存加上申请的内存资源超过了虚拟机的最大内存限制，就会抛出Out Of Memory 二、一些容易混淆的概念 内存溢出(oom) / 内存抖动 / 内存泄漏 内存抖动是指在短时间内有大量的对象被创建或者被回收的现象。 内存泄漏是指某一段内存在程序里功能上已经不
前言：本以为(OutOfMemoryError)OOM问题会离我们很远，但在一次生产上线灰度的过程中就出现了Java.Lang.OutOfMemoryError:Java heap space异常，通过对线上日志的查看，最终定位到ArrayList#addAll方法中，出现这个问题的原因是：由于历史原因有个接口的响应时间经常超时，所以笔者对其进行了优
