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：
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。
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。
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？
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
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：
最近在看《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》（第二版）这本书，理论+实践结合，深入浅出，强烈推荐给大家。 这两天对JVM内容进行了一个讨论，讨论的内容主要包括如下几个方面。 1）内存溢出和内存泄露的介绍？ 2）如何排查和处理内存泄露？ 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出：你申请了10个字节的空间，但是你在这个空间写入11或以上字节的数据，出现溢出。 2、内存泄漏：你用new申请了一块内存，后来很长时间都不再使用了（按理应该释放），但是因为一直被某个或某些实例所持
最近在看《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》（第二版）这本书，理论+实践结合，深入浅出，强烈推荐给大家。
最近在看《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》（第二版）这本书，理论+实践结合，深入浅出，强烈推荐给大家。 这两天在“小怪的java群”里面也对JVM内容进行了一个讨论，讨论的内容主要包括如下几个方面： 1）内存溢出和内存泄露的介绍？ 2）如何排查和处理内存泄露？ 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出：你申请了10个字节的空间，但是你在这个空间写入11或以上字节的数据，出现溢出。 2、内存泄漏：你用new申请了一块内存，后来很长时间都不再使用了（按理应该释放），但是
1 运行的项目卡住了，项目里面的日志没有输出，程序没有反应 2 服务器的cpu 负载突然升高； 3 只有在上线的情况，才会有多线程的情况，本地即使压测，也没有什么用处，所以多线程，一定要上线的情况进行压测；
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？
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:
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。
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。
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。
最近参加面试多次被面试官问到JVM调 优方面的问题，即时自己面试前也重点复习了这一块的面试题，但是发现还是回答地不太好，浪费了好多次面试机会，真是让自己很抓狂。归根结底是自己以前一直只注重业务，而忽略了JVM调优这一块，对JVM这一块的实践太少了。这几天自己也重点观看了马士兵老师的JVM调优视频课, 看完之后自己也在本机和腾讯云服务器上进行了一番实践，感觉还是很有收获的。
程序在上线前的测试或运行中有时会出现一些大大小小的JVM问题，比如cpu load过高、请求延迟、tps降低等，甚至出现内存泄漏（每次垃圾收集使用的时间越来越长，垃圾收集频率越来越高，每次垃圾收集清理掉的垃圾数据越来越少）、内存溢出导致系统崩溃，因此需要对JVM进行调优，使得程序在正常运行的前提下，获得更高的用户体验和运行效率。
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。
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。
公司一个 RocketMQ 集群由4主4从组成，突然其中3台服务器“竟然”在同一时间下线，其监控显示如下：
通过前面的几篇博客，我们介绍了Java虚拟机的内存分配以及内存回收等理论知识，了解这些知识对于我们在实际生产环境中提高系统的运行效率是有很大的帮助的。但是话又说回来，在实际生产环境中，线上项目正在运行，我们怎么去监控虚拟机运行效率？又或者线上项目发生了OOM，异常堆栈信息，我们又怎么去抓取，然后怎么去分析定位问题呢？
大致方向：JVM调优的目的是保证在一定吞吐量的情况下尽可能的减少GC次数，从而减少系统停顿时间，提高服务质量和效率。
排查问题的整个过程相当耗时，这里，我就直接说定位到的问题吧。后面，我会单独写一篇详细的排查问题过程的文章！
Java虚拟机规范规定JVM的内存分为了好几块，比如堆，栈，程序计数器，方法区等，而Hotspot jvm的实现中，将堆内存分为了三部分，新生代，老年代，持久带，其中持久带实现了规范中规定的方法区，而内存模型中不同的部分都会出现相应的OOM错误，接下来我们就分开来讨论一下。 栈溢出(StackOverflowError) 栈溢出抛出java.lang.StackOverflowError错误，出现此种情况是因为方法运行的时候栈的深度超过了虚拟机容许的最大深度所致。 出现这种情况，一般情况下是程序错误所致的，
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。
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；
今天要探讨的是最近不知道为什么突然间火起来的面试题：当JAVA程序出现OOM之后，程序还能正常被访问吗？答案是可以的，很多时候他并不会直接导致程序崩溃，而是JVM会抛出一个error，告知你程序内存溢出了。当然也要分操作系统。
MAT，全称Memory Analysis Tools，是一款分析Java堆内存的工具，可以快速定位到堆内泄漏问题。该工具提供了两种使用方式，一种是插件版，可以安装到Eclipse使用，另一种是独立版，可以直接解压使用。
最近在工作中经常和性能压测工作打交道，积累了一些性能分析经验，我觉得这些经验对每一个开发者都有帮助的，能开发出性能高的代码也是我们的最终目标。
GC 优化的基本原则是：将不同的 GC 参数应用到两个及以上的服务器上然后比较它们的性能，然后将那些被证明可以提高性能或减少 GC 执行时间的参数应用于最终的工作服务器上。
学会下面这几个方法，让你轻松玩转内存溢出，我们会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示，有人会有疑问了：为什么要说 Windows 版的 ？因为目前市面上还是有很多 Windows 服务器的，应用于传统行业、政府结构、医疗行业等等；两个系统下的情况都演示下，有备无患，
1.adminserver(10.0.5.51) 。 node节点(ip:10.0.5.52)
1. Application的生命周期 Application和Activity,Service一样,是Android框架的一个系统组件，当Android程序启动时系统会创建一Application 对象，用来存储系统的一些信息。 Application对象的生命周期是整个程序中最长的，它的生命周期就等于这个程序的生命周期。因为它是全局的单例 的，所以在不同的Activity,Service中获得的Application对象都是同一个对象。所以可以通过Application来进行一些，数据传递，数据共享,数据缓存等操作。 在Application中如果保存对象有导致内存泄漏的风险。并且在onCreate中执行耗时操作会直接影响程序的启动时间。 onCreate（） 程序创建的时候执行。 onTerminate（）程序终止的时候执行,当程序是被内核终止以便为其他应用程序释放资源，不会被调用。 onLowMemory（）低内存的时候执行。可以用来释放一些不必要的资源来应对后台程序已经终止，前台应用程序内存还不够时的情况。 onConfigurationChanged（Configuration newConfig)配置改变时触发这个方法。 onTrimMemory（int level）程序在进行内存清理时执行。
Tomcat本身不能直接在计算机上运行，需要依赖于硬件基础之上的操作系统和一个Java虚拟机。Tomcat的内存溢出本质就是JVM内存溢出，所以在本文开始时，应该先对Java JVM有关内存方面的知识进行详细介绍。
最近做一个ETL的项目模块，经常由于查询数据量比较大用消息中间件MQ时引起了内存溢出的报错。做完后没事研究了一下JVM和垃圾回收的相关知识点。
在开发的过程中,可以通过oracle的jdk,bin目录下的jvisualvm.exe查看是否死应用锁,且会发现有线程一直在休眠状态
作为一个开发人员最不想看到的就是BUG，可见性的问题可能还不是最关键的，至少我们可以找到问题，很快解决，一般BUG也不会重复出现；但今天要学习的内存溢出就不一样的，很难从根本上解决；因它与各方面的环境
Tomcat的连接数主要受几个参数的影响:1. acceptCount:指定Tomcat接收请求的最大队列数,默认值为100。这是因为Tomcat的连接器(Connector)将接收到的请求放入队列进行处理,当队列满时新请求会被拒绝。将acceptCount的值增加可以加大链接请求队列的大小,接纳更多连接。2. maxConnections:指定最大连接数,默认值为10000。当Tomcat正在处理的连接达到这个值时,新的连接请求会被拒绝。增大这个值可以增加Tomcat的最大连接数。3. maxThreads:指定最大线程数,默认值为200。由于每个连接都需要一个线程来处理,当线程数达到maxThreads时新连接无法被处理,会被拒绝。增大maxThreads值也可以增加最终的连接数。所以,可以通过调整以上3个参数来加大Tomcat的连接数:1. 增大acceptCount值,扩大连接请求队列,避免连接请求被拒绝,如:
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。
如果 root 密码忘记了，grub 的密码也忘记了，可以进救援模式将 /mnt/sysimage/boot/grub/grub.conf 文件里密码那行删了即可，或者直接修改 shadow 文件，直接把 root 密码删了，即可以使用 root 进行空口令登录了。
存储的顺序和添加的顺序无关,没有下标如TreeSet，它是存储的顺序和添加的顺序无关,但其中的对象也进行了相应规范的排序。
对一个系统而言，保持一个系统能够持续稳定地提供服务的能力而言显得尤为重要。我们常常谈用户体验，其实良好的用户体验不仅仅指的是用户交互以及系统的易用性，也包含了系统可持续提供服务的能力。作为质量交付团队，不仅仅需要考虑被测对象背后的业务价值和给用户带来商业上的赋能，也需要考虑提供业务背后的底层服务的计算能力，因为底层服务的稳定性才能够保障上层应用的产品业务特性，以及业务带来的商业价值。
为什么要优化JVM 1.生产环境需要承载更多的并发要求，对底层的优化能显著提升性能，节约成本 2.测试和生产环境的不同可能导致我们无法实时了解具体性能问题,我们需要借助对JVM了解分析问题所在。
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