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。
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。
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
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:
下面这些都是我在工作中总结出来的,希望对大家有帮助,如果有其他的问题或者解决方法可以留言给我。
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。
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;
下载安装包 [root@localhost src]# wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.23-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz [root@localhost src]# tar xf mysql-5.7.23-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz -C /usr/local/ [root@localhost src]# cd /usr/local/ [root@loca
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件,数据量超 1EB,离线任务数近百万,实时任务数千,数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题,一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”,不管是性能问题,还是参数配置问题,甚至是一些常见的权限报错问题,都需要咨询平台给出具体的解决方案;另一方面是平台面对各类繁杂任务,运维人员经常需要对任务故障定位和排除,由于任务链路长,组件日志多,运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断,不仅要能够帮助用户快速定位异常问题,还需给出具体的建议和优化方案,同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务,从而达到降本增效的目的。据调研,目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台,通过诊断平台周优化任务实例数超2 万,取得了良好的效果。
ClickHouse 是近年来分析型数据库的热点,一向以快著称,很多其它以性能为卖点的分析型数据库也常常会用它作为一个对比标杆。很多用户碰到数据库运算性能问题时,也会考虑转向求助于 ClickHouse 解决 ClickHouse 确实是有过人之处,它的列式宽表速度很快,估计是压缩做得非常好。然而,除此之外,再无长处。希望用 ClickHouse 解决数据库计算性能问题的用户,大概率会失望的。
ClickHouse 是近年来分析型数据库的热点,一向以快著称,很多其它以性能为卖点的分析型数据库也常常会用它作为一个对比标杆。很多用户碰到数据库运算性能问题时,也会考虑转向求助于 ClickHouse 解决。
此异常最主要的原因与context.xml有关。 第一步查看context.xml是否有以下配置,并确保配置正确。
最近新的项目写了不少各种 insertBatch 的代码,一直有人说,批量插入比循环插入效率高很多,那本文就来实验一下,到底是不是真的?
Presto是Facebook开源的MPP(Massive Parallel Processing)SQL引擎,其理念来源于一个叫Volcano的并行数据库,该数据库提出了一个并行执行SQL的模型,它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。
MySQL是目前应用最为广泛的关系型数据库之一,可以应用于各种规模的应用场景。MySQL的性能优化是数据库管理和应用开发人员需要掌握的重要技能之一。其中,MySQL配置参数是影响数据库性能的重要因素之一。本文将对MySQL配置参数进行详解。
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:
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。
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。
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。
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
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
当然,每个具体的情况都是不同的,所以在选择查询操作符时,我们需要根据具体的需求和数据情况进行评估和测试。在优化查询性能时,我们可以使用MySQL的查询分析工具来帮助我们理解查询的执行计划和性能瓶颈,从而做出更好的决策。
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?
还在为新安装的mysql服务,不知道修改哪些默认配置而发愁吗?mysql可调整参数有100多个,到底要立即!马上!调整哪些最重要的参数?
在老东家干了 6 年,发展一般,很想出去,但是一直没有合适的机会,只好一边准备面试一边学习。让我没有想到的是,突然收到了“毕业”通知,当然,不光是我,而是整个团队。
即使是经验老道的人也会犯错,会引起很多麻烦。所以在盲目的运用这些推荐之前,请记住下面的内容:
最近发现几个项目中都有批次插入数据库的功能,每个项目中批次插入的写法有一些差别,所以本文打算对Mysql的批次插入做一个详细的分析。
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。
[zhangxy@dowload_server1 ~]$ cat /etc/fstab
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中,往往会遇到各种性能问题影响,如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等,其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素;通常,我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容,这确实是最优的解决方案之一,但这需要网站程序的支持,然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件,今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能,以缓解MySQL瓶颈问题。
ConcurrentHashMap 是 HashMap 的线程安全版本,使用了 CAS、synchronized、volatile 来确保线程安全。
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。
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)。
可以从多个方面进行性能优化,原则是 尽量减少系统的瓶颈,减少资源的占用,加快系统的响应速度。比如:
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:
一、数据结构与算法基础 说一下几种常见的排序算法和分别的复杂度。 用Java写一个冒泡排序算法 描述一下链式存储结构。 如何遍历一棵二叉树? 倒排一个LinkedList。 用Java写一个递归遍历目录下面的所有文件。 二、Java基础 接口与抽象类的区别? Java中的异常有哪几类?分别怎么使用? 常用的集合类有哪些?比如List如何排序? 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? 内存溢出是怎么回事?请举一个例子? ==和equals的区别? hashCo
还用说么,引入相关jar包(等下再一一说明) 包括scala,spark-assembly-1.4.1-hadoop2.5.0-cdh5.2.1.jar(按照你的spark和hadoop版本),还有在spark的lib下datanucleus的jar,mysql的数据源连接,这都是必须的~
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。
上周由于工作原因,公司安排写单元测试,开始都很顺利,但是随着写的测试案例越来越多,项目单元测试运行就特别卡,极端情况下内存溢出,因此进行了排查
一、数据结构与算法基础 说一下几种常见的排序算法和分别的复杂度。 用Java写一个冒泡排序算法 描述一下链式存储结构。 如何遍历一棵二叉树? 倒排一个LinkedList。 用Java写一个递归遍历目录下面的所有文件。 二、Java基础 接口与抽象类的区别? Java中的异常有哪几类?分别怎么使用? 常用的集合类有哪些?比如List如何排序? 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? 内存溢出是怎么回事?请举一个例子? ==和equals的区别? hashC
用如下简单的sql进行mysql查询时,发现了出现了out of memory结果。
以前我们都是一个war包,包含了很多很多的代码,反正我开始工作的时候做的就是这样的项目,一个金融系统,代码具体多少行记不清楚了,内部功能超多,但是实际能用到的不多,代码冗余超大,每次部署大概要10分钟以上。
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。
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;
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