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。
ThreadLocal 翻译成中文是线程本地变量的意思,也就是说它是线程中的私有变量,每个线程只能操作自己的私有变量,所以不会造成线程不安全的问题。
在 Java 语言中,并发编程都是依靠线程池完成的,而线程池的创建方式又有很多,但从大的分类来说,线程池的创建总共分为两大类:手动方式使用 ThreadPoolExecutor 创建线程池和使用 Executors 执行器自动创建线程池。 那究竟要使用哪种方式来创建线程池呢?我们今天就来详细的聊一聊。
这一篇介绍一下JVM中各种内存溢出及其处理方法。 本文会按照JVM中内存划分来介绍各种内存溢出的例子。
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一: 首先弄明白两个概念:物理内存和虚拟内存 物理内存:通常所说的RAM(随机存储器),有一个存储单元寄存器,存储计算单元执行指令的中间结果。物理内存是真实存在的,例如:内存条 虚拟内存:利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,用作虚拟内存的磁盘被称作交换空间。虚拟内存保证多个线程同时执行时可以共享同一块物理内存。但只是空间上共享,逻辑上不是共享的,而且相互支架不能直接访问。 二: 什么是内核?什么是用户空间? · 内核是操作系统运行时所需要的内存,也就是系统空间。 用户
随着Java技术的广泛应用,内存溢出(Out of Memory Error)成为了Java程序开发中常见的问题之一。本文将深入探讨Java内存溢出的原因、预防方法和解决方案,帮助读者更好地理解和应对这一挑战。
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
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:
Node.js 做密集型运算,或者所操作的数组、对象本身较大时,容易出现内存溢出的问题,这是由于 Node.js 的运行环境依赖 V8 引擎导致的。如果经常有较大数据量运算等操作,需要对 Node.js 运行环境限制有充分的了解。
在开发过程中,时常会遇到内存溢出的问题,有可能是在生产环境,有的就在开发中,今天就聊一聊内存溢出。
DirectMemory 容量可通过 -XX:MaxDirectMemorySize 指定,如果不指定,则默认与 Java 堆最大值(-Xmx 指定)一样,以下代码中越过了 DirectByteBuffer 类,直接通过反射获取 Unsafe 实例进行内存分配(Unsafe 类的 getUnsafe() 方法限制了只有引导类加载器才会返回实例,也就是设计者希望只有 rt.jar 中的类才能使用 Unsafe 的功能)。因为,虽然使用 DirectByteBuffer 分配内存也会抛出内存溢出异常,但它抛出异常时并没有真正向操作系统申请分配内存,而是通过计算得知内存无法分配,于是手动抛出异常,真正申请分配内存的方法是 unsafe.allocateMemory()。
本文通过一些可执行代码来验证异常发生的场景,并且会初步介绍几个与内存相关的最基本的虚拟机参数。 本文的主要目的有两个: 1. 通过代码验证Java虚拟机规范中描述的各个运行时区域储存的内容。 2. 希望读者在工作中遇到实际的内存溢出异常时,能根据异常的信息快速判断是哪个区域的内存溢出,知道怎样的代码可能会导致这些区域的内存溢出,以及出现这些异常后该如何处理。
通俗的讲就是设备内存不够了。就好比我们的手机,运行内存是4G的,当我们运行了太多的程序时,在运行其他的软件时就会很卡或者提示xx运行停止。
如果你从事Java开发多年,还没用过JVM分析工具,还没尝试着通过对JVM的dump日志来进行故障定位和性能调优,那么可以说是你职场生涯中的一大遗憾,也是一种能力的缺失。
在JVM的几个内存区域中,除了程序计数器外,其他几个运行时区域都有发生内存溢出(OOM)异常的可能。
JDK 7 及以前,方法区在习惯上称之为永久代。从 8 开始,使用元空间取代了永久代。
垃圾收集,不是Java语言的伴生产物。早在1960年,第一门开始使用内存动态分配和垃圾收集技术的Lisp语言诞生。
这个测试工具的开发已有一段时间了,由于数据量过大,写入数据较慢,导致工具执行耗时较长,所以再次优化了实现方案,进行二阶段的程序开发。
本文代码均由笔者在基于OpenJDK 8中的HotSpot虚拟机上进行过实际测试。
map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作,包括:flatMap,filter,mapPatitions等。shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join,reduceByKey,repartition等操作。后面先总结一下我对Spark内存模型的理解,再总结各种OOM的情况相对应的解决办法和性能优化方面的总结。如果理解有错,希望在评论中指出。
map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作,包括:flatMap,filter,mapPatitions等。
在JVM中,除了程序计数器外,虚拟机内存中的其他几个运行时区域都有发生OutOfMemoryError异常的可能,本篇就来深入剖析一下各个区域出现OOM异常的情形,以及如何解决各个区域的OOM问题。
java将内存的管理(主要是回收工作),交由jvm管理,确实很省事,但是一点jvm因内存出现问题,排查起来将会很困难,为了能够成为独当一面的大牛呢,自然要了解vm是怎么去使用内存的。
Spark常见的问题不外乎OOM。我们首先看一下Spark 的内存模型:Spark在一个Executor中的内存分为三块,一块是execution内存,一块是storage内存,一块是other内存。
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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)。
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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。
说起垃圾收集(Garbage Collection),大多数人都会想起Java,这项技术从始至终伴随着Java的成长,但事实上GC的出现要早于Java,它诞生于1960年MIT的使用动态分配和垃圾回收技术的语言Lisp。经过近60年的发展,目前内存的动态分配和内存回收技术已经非常成熟了,所有的垃圾回收已经自动化,经过迭代更新,自动回收也经过反复优化,效率和性能都非常可观。
在Linux上编写运行C语言程序,经常会遇到程序崩溃、卡死等异常的情况。程序崩溃时最常见的就是程序运行终止,报告Segmentation fault (core dumped)错误。而程序卡死一般来源于代码逻辑的缺陷,导致了死循环、死锁等问题。总的来看,常见的程序异常问题一般可以分为非法内存访问和资源访问冲突两大类。
Java堆用于储存对象实例,我们只要不断地创建对象,并且保证GC Roots到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象,那么随着对象数量的增加,总容量触及最大堆的容量限制后就会产生内存溢出异常。
在java的虚拟机异常中,有两个异常是大家比较关心的,一个是StackOverflowError,另一个是OutOfMemoryError。今天我们就来看看OutOfMemoryError是怎么产生的,以及如何去排查这个异常。
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。
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首先, 溢出,通俗的讲就是意外数据的重新写入,就像装满了水的水桶,继续装水就会溢出,而溢出攻击就是,攻击者可以控制溢出的代码,如果程序的对象是内核级别的,如dll、sys文件等,就可以直接操控系统内核了
Runtime.getRuntime().freeMemory()表示当前还有多少空闲内存
当多线程运行时,每个线程切换后需要知道上一次所运行的状态、位置。由此也可以看出程序计数器是每个线程私有的。
随手搜索python读写文件的教程,很经常看到read()与readlines()这对函数。所以我们会常常看到如下代码:
Java 堆是用来存储对象实例的, 因此如果我们不断地创建对象, 并且保证 GC Root 和创建的对象之间有可达路径以免对象被垃圾回收, 那么当创建的对象过多时, 会导致 heap 内存不足, 进而引发 OutOfMemoryError 异常.
由于每天起的太早,所以中午必须要午休,否则无法保证下午的工作状态。正在午休时,电话响起,一阵急促的声音,“看看咱们的message 系统,短信发不出去了,经销商无法登陆 ACS 系统了。“已经有客户 complain了。
每一种语言都有自己的自动垃圾回收机制,让程序员不必过分关心程序内存分配,但是在OOP中,有些对象需要显式的销毁;防止程序执行内存溢出。 一、PHP 垃圾回收机制(Garbage Collector 简称GC) 在PHP中,没有任何变量指向这个对象时,这个对象就成为垃圾。PHP会将其在内存中销毁;这是PHP 的GC垃圾处理机制,防止内存溢出。 当一个 PHP线程结束时,当前占用的所有内存空间都会被销毁,当前程序中所有对象同时被销毁。GC进程一般都跟着每起一个SESSION而开始运行的.gc目的是为了在s
大家好,我是只讲技术干货的会玩code,今天是【重学C++】的第一讲,我们来学习下C++的内存管理。
在上面的示例代码中,我们创建了一个大型对象数组,并使用System.gc()手动触发垃圾收集器进行内存回收。然后,我们通过Runtime.getRuntime()获取当前JVM的运行时对象,并计算出总内存、空闲内存和已使用内存的大小,并将结果打印出来。
内存溢出在实际的生产环境中经常会遇到,比如,不断的将数据写入到一个集合中,出现了死循环,读取超大的文件等等,都可能会造成内存溢出。
jps等工具都是对tools.jar类的包装,使用起来方便简单.在下边的故障排查中会用到我们这里提到的工具,大家平时应该熟记于心.
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