在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足(OutOfMemoryError)的问题,可能的原因如下:
如何在高性能服务器上进行JVM调优? 为了充分利用高性能服务器的硬件资源,有两种JVM调优方案,它们都有各自的优缺点,需要根据具体的情况进行选择。 1. 采用64位操作系统,并为JVM分配大内存 我们知道,如果JVM中堆内存太小,那么就会频繁地发生垃圾回收,而垃圾回收都会伴随不同程度的程序停顿,因此,如果扩大堆内存的话可以减少垃圾回收的频率,从而避免程序的停顿。 因此,人们自然而然想到扩大内存容量。而32位操作系统理论上最大只支持4G内存,64位操作系统最大能支持128G内存,因此我们可以使用64位操作系
相信大家都遇到过内存溢出的情况,内存溢出一般会使系统崩溃,甚至还会使服务卡死。所以规避内存溢出和及时解决内存溢出尤为重要。
近日,在 Facebook 的网站上,该公司的 Daniel Xu 宣布在 GPLv2 许可证下开源 oomd。oomd 是用户空间内存溢出杀手(OOM Killer),它在最近关于块 I/O 延迟控制器的文章中有被提及到。当内存不足时,内存溢出杀手会杀掉一些进程,它的主要任务是保护内核,因此应用程序可能会受到影响。相比传统的 Linux 内存溢出杀手,oomd 会全面监视系统,评估系统是否处于不可恢复的工作负荷下。在系统的 OOM Killer 作用前,oomd 会在用户空间采取纠正措施。
堆内存变大后,虽然垃圾收集的频率减少了,但每次垃圾回收的时间变长。 如果堆内存为 14 G,那么每次 Full GC 将长达数十秒。如果 Full GC 频繁发生,那么对于一个网站来说是无法忍受的。
推测:idea启动正常,本地jar启动也正常,服务器空闲内存空间过小,初步推测可能由于内存过小的原因。
前阵子处理这样一个案例,某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM(内存溢出)。
答:分布式的核心就一个字:拆。只要是将一个项目拆分成了多个模块,并将这些模块分开部署,那就算是分布式。
1 系统硬盘 系统硬盘做RAID1 /boot 200M /SWAP 内存的1-2倍(在大数据环境下,将其关闭能提高速度 但是可能会有内存溢出问题) / 剩余所有容量 2 数据硬盘 将多个小硬盘合并成一个大硬盘(逻辑卷)
如果我们所在公司的业务量比较大,在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象,那我们该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
时间在回到一周前,测试跑过来跟我说:压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度,莫慌莫慌,多大点事儿,然后打开运行日志,然后一看居然是内存不足,如下图:
公司的业务量比较大,在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory,JVM内存溢出)的现象,那该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
概述 jvm中除了程序计数器,其他的区域都有可能会发生内存溢出 内存溢出是什么? 当程序需要申请内存的时候,由于没有足够的内存,此时就会抛出OutOfMemoryError,这就是内存溢出 内存溢出和内存泄漏有什么区别? 内存泄漏是由于使用不当,把一部分内存“丢掉了”,导致这部分内存不可用。 当在堆中创建了对象,后来没有使用这个对象了,又没有把整个对象的相关引用设为null。此时垃圾收集器会认为这个对象是需要的,就不会清理这部分内存。这就会导致这部分内存不可用。 所以内存泄漏会导致可用的内存减少,进而会
很多人在面试时,会被问到这样的问题:遇到过什么系统故障?怎么解决的?下面是笔者根据自己15年互联网研发经历总结的多个线上故障真实案例。相信可以帮你从容应对面试官的提问!
在构建和维护Java服务端应用程序时,经常会面临各种问题,如内存溢出(OOM)、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降,因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法,并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
众所周知, Java 在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法;
所谓的 JVM 崩溃,一般情况下就是指内存溢出,也就是 OutOfMemoryError 和 StackOverflowError。另外还有一种情况就是堆外内存占用过大,这种情况会导致 JVM 所在机器的内存被撑爆,从而导致机器重启等异常情况发生,我们把这种情况叫做内存泄漏。
最近在做有关项目的时候,由于服务器数据库被其他人算法读取,导致我读取的时候很慢,于是乎打算将自己需要的表导入到本地的mysql数据库进行处理,刚开始当然是不想写代码,尝试用kettle实现表迁移,但是无奈数据量较大,可kettle内存溢出。痛下决心自己实现。基本思路就是先从数据库中抽取出数据存储到ResultSet的一个集合中,一个next,存到一个List>,为避免内存溢出,设置数组大小超过一个阈值就写入数据库,然后清空又重新读取,在写入。其实这个也是借鉴于kettle的提交Size;
EasyExcel是一个基于Java的、快速、简洁、解决大文件内存溢出的Excel处理工具。
Topic 每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别,这个类别被称为 Topic。(物理上不同 Topic 的消息分开存储,逻辑上一个 Topic 的消息虽然保存于一个或多个 broker 上但用户只需指定消息的 Topic 即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处)
客户端无法连接服务端,查看服务器的端口开启状况,服务端口并没有开启。于是启动服务端,启动几秒后,服务端崩溃,重复启动,服务端依旧在启动几秒后崩溃。
内存溢出在日常工作中,这个错误很容易遇到。遇到内存溢出,首先我们需要快速定位内存溢出的环节(位置),需要进行分析,看看是正常情况还是非正常情况。如果是正常情况,这个时候我们需要加大内存。如果是非正常情况,就需要对我们的程序进行修改,来修复这个问题。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据实时同步云平台,目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB、Vika、Apache Doris、PolarDB MySQL、轻流、PolarDB PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL 之间的数据同步,并对用户永久免费。
一日凌晨,手机疯狂报警,短信以摧枯拉朽之势瞬间以百条的速度到达,我在睡梦中被惊醒,看到短信的部分内容如下:
1、常用设计模式 单例模式:懒汉式、饿汉式、双重校验锁、静态加载,内部类加载、枚举类加载。保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点。 代理模式:动态代理和静态代理,什么时候使用动态代理。 适配器模式:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 装饰者模式:动态给类加功能。 观察者模式:有时被称作发布/订阅模式,观察者模式定义了一种一对多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。这个主题对象在状态发生变化时,会通知所
如果innodb_file_per_table 为 ON 将建立独立的表空间,文件为tablename.ibd;
首先,你需要获得hikvision摄像头的密码以及用户名(不知道的可以去打客服电话进行咨询),这里不做介绍;
JVM 发生内部崩溃,那么必然会生成"hs_err_pid"开头的文件,下面讲一种常见情况:
前言 求职面试想早准备?本文归纳了最全的高级Java面试通关知识点,赶紧学习起来! 1 常用设计模式 单例模式:懒汉式、饿汉式、双重校验锁、静态加载,内部类加载、枚举类加载。保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点。 代理模式:动态代理和静态代理,什么时候使用动态代理。 适配器模式:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 装饰者模式:动态给类加功能。 观察者模式:有时被称作发布/订阅模式,观察者模式定义了一种一对多的依赖
说在前面的话 朋友,你经历过部署好的服务突然内存溢出吗? 你经历过没有看过Java虚拟机,来解决内存溢出的痛苦吗? 你经历过一个BUG,百思不得其解,头发一根一根脱落的烦恼吗? 我知道,你有过! 但是我还是要来说说我的故事.................. ---- 背景: 有一个项目做一个系统,分客户端和服务端,客户端用c++写的,用来收集信息然后传给服务端(客户端的数量还是比较多的,正常的有几千个), 服务端用Java写的(带管理页面),属于RPC模式,中间的通信框架使用的是thrift。 thrif
在Java应用程序开发中,OutOfMemoryError(OOM)是一个令人头痛的问题。当JVM中的内存无法满足应用程序的需求时,就会抛出这个错误。本文将深入探讨OOM的三大场景:堆内存溢出、方法区内存溢出和栈内存溢出,并分析它们的原因,提供相应的实战解决方案。
性能优化,简而言之,就是在不影响系统运行正确性的前提下,使之运行地更快,完成特定功能所需的时间更短。压测也是检验一个架构设计是否合理的一个重要方法。
总的来说就是依照这些原则来解决这些问题以达到 GC 低频 GC 停顿时间短,以及低内存占用和高吞吐。
项目的开发,涉及到了服务器的运维,先来介绍下JVM相关的知识,也方便后期的使用。今天主要是说一说内存溢出和内存泄漏两件事。
最近GP集群频繁出现了一些抖动问题,抖动造成的结果就是GP集群的segment节点中primary或者mirror会出现切换。
查了一些资料,看了一些别人写的文档,总结如下,实现nginx session的共享
Hi,大家好。在此之前投送过Python知识梳理:8张思维导图,梳理Python知识体系。以及Java知识梳理:28张思维导图,梳理Java知识体系。
Tomcat本身不能直接在计算机上运行,需要依赖于操作系统和一个Java虚拟机。JAVA程序启动时JVM会分配一个初始内存和最大内存给APP。当APP需要的内存超出内存的最大值时虚拟机就会提示内存溢出,并且导致应用服务崩溃。
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我们知道redis的数据都保存在内存中,如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。今天仅描述内存消耗相关知识。
在Redis的配置文件redis.conf中,可以找到save参数,该参数用于设置在Redis中自动保存RDB文件的策略。save参数的值是一个列表,每个元素表示一个时间间隔和执行SAVE命令的条件。列表中的元素按照从前到后的顺序进行保存,Redis会根据条件依次检查是否需要执行SAVE命令来保存RDB文件。
做过2B类系统的同学都知道,2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量,这不,我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据,每个单据七八十个字段,请给我优化。
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