oom专题
flume系列之：记录一次flume agent进程被异常oom kill -9的原因定位
flume系列之：记录一次flume agent进程被异常oom kill -9的原因定位 一、背景二、定位问题三、解决方法 一、背景 flume系列之：定位flume没有关闭某个时间点生成的tmp文件的原因，并制定解决方案在博主上面这篇文章的基础上，在机器内存、cpu资源、flume agent资源都足够的情况下，flume agent又出现了tmp文件无法关闭的情况 二、
记一次 OOM内存溢出案例
在linux中，出现killed的原因是系统资源不足或内存不足；当系统资源不足时，Linux内核也可以决定终止一个或多个进程，内存不足时会在系统的物理内存耗尽时触发killed，可以利用“dmesg | tail -7”命令来查看killed日志。 linux出现killed的原因是什么 触发Killed常见原因 当系统资源不足时，Linux 内核也可以决定终止一个或多个进程
大数据系列之：查看Centos服务器系统日志，排查应用进程oom情况，查看进程堆内存信息，查看进程启动参数设置
大数据系列之：查看Centos服务器系统日志，排查应用进程oom情况，查看进程堆内存信息，查看进程启动参数设置 查看Centos服务器系统日志查看应用进程oom日志查看进程堆内存信息查看进程启动参数设置 查看Centos服务器系统日志 cat /var/log/messages /var/log/messages是一个系统日志文件，用于记录系统的各种消息、事件和错误信息。
Android异常与性能优化之oom异常
一、oom定义 当前占用内存加上申请的内存资源超过了虚拟机的最大内存限制，就会抛出Out Of Memory 二、一些容易混淆的概念 内存溢出(oom) / 内存抖动 / 内存泄漏 内存抖动是指在短时间内有大量的对象被创建或者被回收的现象。 内存泄漏是指某一段内存在程序里功能上已经不需要了，但是垃圾回收机制回收内存时检测那段内存还是被需要的，不能被回收，这种在程序中在没有使用的但是
如何解决 Compute 节点上的内存溢出（OOM）问题
内存溢出（Out-of-memory）是数据处理系统中常见的问题，本文将分析 OOM 的各种原因并提供有效的解决方法。 RisingWave 使用像 AWS S3 这样的共享存储，并将 Compute 节点的内存用作缓存以增强流处理性能。缓存以 Least Recently Used （近期最少使用算法，LRU）的方式运作，即当内存不足时，将删除最少使用的条目。 为了获得最佳性能，建议 Com
常见OOM 原因及解决方案
当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。 1、Java heap space 当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的对象时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误（根据实
【jvm】虚拟机栈会oom吗
目录 1. 说明2. StackOverflowError3. OutOfMemoryError 1. 说明 1.虚拟机栈（Virtual Machine Stack）也会发生OutOfMemoryError（OOM）异常。2.在Java等基于虚拟机的编程语言中，虚拟机栈是用来存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息的方法执行时的内存模型。3.每个方法被调用时，
linux中引起OOM Killer的原因及排查思路
OOM Killer（Out-Of-Memory Killer）的触发通常是由于Linux系统内存不足时，内核采取的一种极端保护措施。具体来说，OOM Killer触发的原因主要有以下几个方面： 一、触发OOM Killer原因 系统内存耗尽 当系统物理内存（RAM）和交换空间（Swap）都被大量占用，无法满足新的内存分配请求时，OOM Killer会被触发。这通常发生在高负载的服务器上，当
spark 大型项目实战(四十四):troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM
1. map端的task是不断的输出数据的，数据量可能是很大的。 但是，其实reduce端的task，并不是等到map端task将属于自己的那份数据全部写入磁盘文件之后，再去拉取的。map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，立即进行后面的聚合、算子函数的应用。 每次reduece能够拉取多少数据，就由buffer来决定。因为拉取过来的数据，都是先放在buffer中的。然
Java虚拟机OOM之运行时常量池溢出
在 JDK 1.7 之前 如果要向运行时常量池中添加内容，最简单的做法就是使用 String.intern()这个 Native 方法。该方法的作用是：如果池中已经包含一个等于此 String 对象的字符串，则返回代表池中这个字符串的String 对象；否则，将此 String 对象包含的字符串添加到常量池中，并且返回此 String 对象的引用。由于常量池分配在方法区内，我们可以通过-XX:Pe
Java虚拟机OOM之方法区溢出
方法区用于存放 Class 的相关信息，如类名、访问修饰符、常量池、字段描述、方法描述等。 对于这个区域的测试，基本的思路是运行时产生大量的类去填满方法区，直到溢出。虽然直接使用 JavaSE API 也可以动态产生类（如反射时的GeneratedConstructorAccessor 和动态代理等），但在本次实验中操作起来比较麻烦。在代码清单 2-5 中，笔者借助 CGLib①直接操作字节码运行
easypoi大量数据导出，解决oom的问题，分多个sheet导出
使用easypoi一次性导出大量数据时，会出现oom的问题，有两种解决方式，一种是分页导出，数据查询使用分页，然后将分页的数据放到不同的sheet中；第二种呢就是使用SXSSFWorkbook，SXSSFWorkbook可以实现百万级数据导出。 分页导出 分页导出呢，就比较麻烦一点。 分页的方式两两种，需要实现的效果都是为了将全部数据分开放到多个sheet。所以这些数据你可以一次性全部查询出
一次OOM引起的优化
一次OOM引发的优化 最近在自己研究一个应用，功能简单，所以就想在ui上面下些功夫。 关于界面的想法： 页面A对某一类型的数据项进行增删改，存入数据库中。页面B对数据库中现存的数据项放入自定义View中进行显示（一条数据和一个view是对应的），从而实现一种类似Metro风格的布局。 实施 自定义View不是很难，算是初学，所以在数据适配显示、尺寸计算方面耽误了一些时间。原来的想法
一行超长日志引发的 “血案” - Containerd 频繁 OOM 背后的真相
案发现场：混沌初现 2024年6月10日，本应是平静的一天。但从上午 9 点开始，Sealos 公有云的运维监控告警就开始不停地响。北京可用区服务器节点突然出现大量 “not ready” 告警，紧接着，系统自动触发 004 节点重启，让服务暂时恢复了正常。 就在我以为这只是个小插曲的时候，7分钟后，广州可用区服务器也沦陷了！001 节点不得不重启以求自保。事情似乎并没有那么简单。 “发
10种常见OOM分析——手把手教你写bug
谈谈你对 OOM 的认识 点赞+收藏 就学会系列，文章收录在 GitHub JavaKeeper ，N线互联网开发必备技能兵器谱，笔记自取 在《Java虚拟机规范》的规定里，除了程序计数器外，虚拟机内存的其他几个运行时区域都有发生 OutOfMemoryError 异常的可能。 本篇主要包括如下 OOM 的介绍和示例： java.lang.StackOverflowErrorja
深入解析OOM问题与解决方案：一次实战排查经历
近日，公司服务突然出现连续不断的Full GC（Full Garbage Collection，全垃圾回收），在短短时间内发生了四次，之后服务竟然自动重启。这一异常情况让我们团队倍感困扰，因为在系统监控中，内存与CPU的表现均无异样。本文将深入分析这次OOM（Out Of Memory，内存溢出）问题的排查方法，并结合实际案例，展示问题的解决过程。 一、问题背景与初步排查 面对系统突然出现的连
Android高效加载大图、多图解决方案，有效避免程序OOM转载学习研究总结
本文转载自 郭霖老师的Android高效加载大图、多图解决方案，有效避免程序OOM； 最近研究了郭霖老师的这篇Android高效加载大图的文章，从中学到了很多，也思考了很多。特写此文章将自己的所想结合前辈的文章一起来个总结； 郭老师一共用了两篇文章来介绍android高效加载大图，我在学习了两篇文章之后，将两篇文章结合在了一起，写了一个能自定义压缩图片的高效加载大图多图的De
log4j日志打印导致OOM问题
一、背景 某天压测，QPS压到一定值后机器就开始重启，出现OOM，好在线上机器配置了启动参数-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/**/**heapdump.hprof。将dump文件下载到本地，打开Java sdk bin目录下的jvisualvm工具，导入dump文件，发现有非常多的char[]对象，于是开始分析原因。 二、问
java巧用软引用和弱引用避免OOM
很多朋友对OOM（OutOfMemory）这个错误不会陌生，而当遇到这种错误如何有效地解决这个问题呢？今天我们就来说一下如何利用软引用和弱引用来有效地解决程序中出现的OOM问题。下面是本文的目录大纲： 一.了解 强引用、软引用、弱引用、虚引用的概念 二.进一步理解软引用和弱引用 三.如何利用软引用和弱引用解决OOM问题 一.了解 强引用、软引用、弱引用、虚引用的概念 在J
13.3 Spark调优-JVM调优,shuffle调优, Reduce OOM
JVM调优： Executor JVM堆内存 分为三块 静态资源划分 (60%（RDD以及广播变量存储的位置）+20%（运行内存）+20%（reduce 聚合内存）)*90%+10%（JVM自身预留） = JVM堆内存 JVM的gc回收流程(属于运行内存中)： 在task中创建出来的对象首先往eden和survior1种存放，survior2是空闲的。当eden和survior1区域放
OOM（Out of Memory）
OOM（Out of Memory），内存溢出，是一个常见的计算机科学术语，指的是应用程序或系统因为没有足够的内存空间来执行其任务而崩溃或出错的状态。当程序试图分配更多内存而系统无法满足时，通常会发生OOM错误。在计算机科学中，OOM错误通常指的是一个程序在尝试使用比其分配或系统可用的内存更多的内存时发生的情况。当系统无法为程序提供更多的内存时，程序通常会崩溃或抛出异常。 OOM错误可能由多种原
flink Jobmanager metaspace oom 分析
文章目录 现象作业背景分析现象分析类卸载条件MAT 分析 解决办法flink 官方提示 现象 通过flink 页面提交程序，多次提交后，jobmanager 报metaspace oom 作业背景 用户代码是flink 代码+Spring +nacos 分析 现象分析 从现象来看肯定是因为有的类没有被正确卸载导致的 类卸载条件 要卸载一个 Java 类,需要满足以
参数设置错误导致的 OOM
参数设置错误导致的 OOM 前言事故分析事故原因事故复盘 前言 2024 年 5 月 10 日 14 时 19 分，C 公司开发人员向 A 公司开发人员反映某开放接口从 2024 年 5 月 10 日 14 时许开始无法访问和使用。该系统为某基础数据接口服务，基于 HTTP 协议进行通信。按照惯例，首先排查网络是否异常，经运维人员检查，证明网络连通性没有问题。A 公司开发组于