可达性分析算法来判断对象是否是不再使用的对象,本质都是判断一个对象是否还被引用。那么对于这种情况下,由于代码的实现不同就会出现很多种内存泄漏问题(让JVM误以为此对象还在引用中,无法回收,造成内存泄漏)。
申请了内存用完了不释放,比如一共有 1024M 的内存,分配了 521M 的内存一直不回收,那么可以用的内存只有 521M 了,仿佛泄露掉了一部分;
上一篇介绍了一些关于提交Spark任务参数的调优,本片文章来聊聊一个Spark作业中RDD的重构,以及一些复用的RDD持久化的常用策略。
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。
在上几篇的时候,已经简单的介绍了不正当的使用ThreadLocal造成OOM的原因,以及ThreadLocal的基本原理,下边我们首先回顾一下ThreadLocal的原理图以及各类之间的关系:
自 JDK1.2 开始,Java 提供了 4 种引用关系,以表示引用和实例对象的关系。
我们希望能描述这样一类对象:当内存空间还足够时,则能保留在内存中;如果内存空间在进行垃圾收集后还是很紧张,则可以抛弃这些对象。
大部分情况下,会杀掉导致OOM的进程,然后系统恢复。通常我们会添加对内存的监控报警,例如:当memory或swap使用超过90%时,触发报警通知,需要及时介入排查。
在实际开发项目,为了减少数据库的访问压力,我们都会将数据缓存到内存中 比如:Redis(分布式缓存)、EHCHE(JVM内置缓存). 例如在早起中,项目比较小可能不会使用Redis做为缓存,使用JVM内置的缓存框架, 项目比较大的时候开始采用Redis分布式缓存框架,这时候需要设计一级与二级缓存。
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;
Redis 是一种使用非常广泛的内存型键值数据库,具有高效、高可用和高扩展性等优势。但是,在实际应用中也存在着一些性能问题,在这里我们将介绍 Redis 常见性能问题以及相应的解决方案。
这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后,再获取10条记录,其性能可想而知。而在分库分表的情况下(假设分为2个库),为了保证数据的正确性,SQL会改写为:
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)。
内存泄漏定义(memory leak):一个不再被程序使用的对象或变量还在内存中占有存储空间。
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。
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内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。 引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
Redis用了这么久,一直没有认真的去了解其内部的数据结构和实现原理。从今天开始正式系统性的学习Redis。首先,还是从工作中经常打交道的数据类型开始说起,然后,在说到其内部使用的数据结构。
《50 ways to say goodbye》中文名《前任的50种死法》是我之前报的英语班里外教老师放给我们听的歌。老外说很困惑为什么我们还在听《Take me home,Country Road》这种老掉牙的歌。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark,从入门到精通」系列文章,本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark,从框架入门到底层架构的实现,相信总有一种姿势适合你,欢迎大家持续关注:)
我手上这本《Java并发编程的艺术》的版次是:2019年3月第1版第14次印刷。
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。
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。
大家都知道如果一直浏览网站,内存没处理的话会出现内存溢出的情况。今天就讲一下图片中内存是如何进行管理的。
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
答:RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变,可分区,里面的元素可以并行计算的集合
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!
当第一次对RDD2执行算子,获取RDD3的时候,就会从RDD1开始计算,就是读取HDFS文件,然后对RDD1执行算子,获取到RDD2,然后再计算,得到RDD3 默认情况下,多次对一个RDD执行算子,去获取不同的RDD;都会对这个RDD以及之前的父RDD,全部重新计算一次;读取HDFS->RDD1->RDD2-RDD4这种情况,是绝对绝对,一定要避免的,一旦出现一个RDD重复计算的情况,就会导致性能急剧降低。 比如,HDFS->RDD1-RDD2的时间是15分钟,那么此时就要走两遍,变成30分钟 另外一种情
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。
本文以我司生产环境Java应用内存泄露为案例进行分析,讲解如何使用Eclipse的MAT分析定位问题
可以说Spark几乎是企业搭建大数据平台必备组件,作为数据分析工程师在工作中执行程序、调试程序、查询数据都会和Spark打交道,所以对Spark知识的考察也就顺理成章了。
这里我们不讲JVM的内存划分,垃圾判定算法,垃圾回收算法,垃圾收集器等知识。主要讲的是实际调优的操作,对JVM调优感兴趣的可以看下去。至于垃圾回收算法,可以看看我这篇文章:
4.类的实例化顺序,比如父类静态数据,构造函数,字段,子类静态数据,构造函数,字段,他们的执行顺序
2月28日在Boss上,有个阿里的大佬找我打招呼说可以帮我内推,我想也没想就把简历给它了,然后就一直忘记这事了。因为我觉得我一个垃圾学校的小垃圾,怎么会有面试机会,亏人家还让我准备一下,我也抛到九霄云外了。
是内存溢出还是实际有大对象,内存溢出就dump分析解决掉。大对象如果有业务需求,用offheap.
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。
ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的?他们之间的区别和优缺点?
想写这个系列很久了,对自己也是个总结与提高。原来在学JAVA时,那些JAVA入门书籍会告诉你一些规律还有法则,但是用的时候我们一般很难想起来,因为我们用的少并且不知道为什么。知其所以然方能印象深刻并学以致用。
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:
序:使用java的Map做缓存,你是否考虑过容量导致的OOM问题,是否考虑命中率对性能的影响??
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。
本文是我从业多年开发生涯中针对线上业务的处理经验总结而来,这些业务或多或少相信大家都遇到过,因此在这里分享给大家,大家也可以看看是不是遇到过类似场景。本文大纲如下,
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。
为了系统性能的提升,我们一般都会将部分数据放入缓存中,加速访问。而 db 承担数据落 盘工作。
内存问题,脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思,就是脑袋运算空间太小,撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇,让人脑瓜疼的内存篇。其余参见:
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
JVM面试点汇总 我们会在这里介绍我所涉及到的JVM相关的面试点内容,本篇内容持续更新 我们会介绍下述JVM的相关面试点: JVM内存结构 内存溢出问题 方法区与永久代和元空间 JVM内存参数 JVM垃圾回收算法 GC和分代回收算法 类加载过程 双亲委派 对象调用类型 JVM内存结构 我们将会介绍JVM的整体内存结构的运行流程 JVM内存结构图 我们首先给出JVM的内存结构图: 📷 JVM内存结构功能 我们针对上述图分别讲解功能部件: /*Java Source*/ 源代码(就是我们书写的代码)
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