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。
在Java编程中，OutOfMemoryError 是一种常见的致命错误，通常发生在JVM内存耗尽时。这类错误提示为：“OutOfMemoryError: Java heap space”，意味着程序尝试分配的内存超出了JVM可用的堆内存。本文将详细探讨OutOfMemoryError的成因、解决方案以及预防措施，帮助开发者理解和避免此类问题，从而提高代码的健壮性和可靠性。
StackOverflowError是Java虚拟机在一个线程的调用栈（也称为堆栈）深度超过限制时抛出的错误。在Java中，每个线程都有一个独立的调用栈，用于存储方法的调用和局部变量等信息。当递归方法无终止地调用自身或者调用栈中的方法链过长时，就会导致调用栈溢出，抛出StackOverflowError。栈的深度限制因虚拟机和操作系统而异，一般情况下在几千到几万个方法帧之间。
链接：https://juejin.cn/post/7221461552343072828
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。
如何在高性能服务器上进行JVM调优？ 为了充分利用高性能服务器的硬件资源，有两种JVM调优方案，它们都有各自的优缺点，需要根据具体的情况进行选择。 1. 采用64位操作系统，并为JVM分配大内存 我们知道，如果JVM中堆内存太小，那么就会频繁地发生垃圾回收，而垃圾回收都会伴随不同程度的程序停顿，因此，如果扩大堆内存的话可以减少垃圾回收的频率，从而避免程序的停顿。 因此，人们自然而然想到扩大内存容量。而32位操作系统理论上最大只支持4G内存，64位操作系统最大能支持128G内存，因此我们可以使用64位操作系
线上问题排查相比于coding，是一个低频的工作，很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候，往往是重要且紧急的，因此问题排查的效率，就显得尤为重要。有些线上问题，比较直观，比如磁盘使用率高、网络流量高这种，借助合适的工具很快能定位到原因；但对于一些复杂的问题，如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等，需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候，需要有正确的解题思路，并辅以合适的工具，才能高效地解决问题。
设计一个堆溢出的程序：https://blog.csdn.net/java_wxid/article/details/103021907
堆溢出（Heap Overflow）和栈溢出（Stack Overflow）是两种常见的内存溢出问题，通常发生在内存管理不当或设计不合理的情况下。下面将详细探讨这两种溢出的出现场景以及可能的解决方案。
JVM中, 所有对象都是在堆中分配内存空间的,栈只用于保存局部变量和临时变量,如果是对象,只保存引用,实际内存还是在堆中;一个java对象占用的内存空间,除了一个固定大小的空间用于描述这个对象属于哪个类,其它的就用于保存它的字段的值;默认的java虚拟机的大小比较小，在对大数据进行处理时java就会报错：java.lang.OutOfMemoryError。设置jvm内存的方法，对于单独的.class，可以用下面的方法对Test运行时的jvm内存进行设置。
OutOfMemoryError是Java程序中常见的异常，通常出现在内存不足时，导致程序无法运行。
Elasticsearch的内存架构主要分为两大部分：堆内存（On-Heap）和堆外内存（Off-Heap）。这两部分内存各有其用途和管理策略，共同支撑着Elasticsearch的高性能和可扩展性。
线上服务GC问题，是JAVAJAVA程序比较典型的问题，也是非常考验工程师的排查能力。能真正排查定位的人不多，要么原理没吃透、要么没有实战经验，看到此问题无从下手。
固定512M，当Metaspace满了之后，就会触发FULL GC,回收的条件也比较苛刻，如这个类加载器被回收，这个类的所有对象实例都被回收等等，所以一旦Metaspace满了，未必会回收里面的很多类，一旦回收之后，还是有很多存活的类,如果继续想Metaspace加入更多的类信息，就会导致OOM
Java虚拟机（JVM）是众多Java应用的核心引擎，但在处理大规模、高并发的应用时，很容易遇到一系列性能问题。这些问题包括OutOfMemoryError、内存泄露、线程死锁、锁争用和高CPU消耗等。在本文中，我们将深入探讨如何诊断和解决这些问题，以确保你的Java应用能够高效稳定地运行。
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ DataNode 发生full GC ”的告警事件
alert 需要等到alert弹出框，点击确定关闭后，后面的代码才执行 – alert会阻碍住线程的渲染 alert弹出的内容都会默认转换为字符串 – 调用toString 其他类型转数字类型 字符串转数字 空字符串转数字=>0 Symbol转数字 不能把Symbol类型转换为数字，否则报错 parseFloat、parseInt parseFloat比parseInt多识别一位小数点 字符串拼接 只要加号两边的任意一边出现字符串，则变为字符串拼接 对象转数字时需要先转换为字符串，变为字符串之后则直接拼接，
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，能够处理大规模的数据并提供实时的搜索和分析功能。为了充分发挥Elasticsearch的性能，集群搭建时的Linux系统设置优化至关重要。本文将分模块详细介绍如何优化Linux设置，以确保Elasticsearch集群的高效运行。
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。
在日常的Android开发中，我们必然遇到过OutOfMemoryError这样的崩溃，产生的原因无外乎两点，一是内存过小不够用，二是程序设计有误，导致不能释放内存，其中后者情况较多。在解决这个问题时，我们亦或多或少听到android:largeHeap，然而这个概念又是什么呢，它该如何使用，存在哪些问题呢。本文讲比较全面介绍Android中的largeHeap帮助各位全面深入了解这个概念。
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。
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ NameNode 发生full GC ”的告警事件
Elasticsearch性能调优对于提升系统整体效能至关重要。然而，性能调优并非一蹴而就，需要深入理解ES的内部工作机制，并结合实际业务场景进行精细化调整。本文将深入解释ES性能调优方法的原理，结合具体案例展示如何在实际应用中优化ES性能。
whereis搜索redis服务执行文件：whereis redis-server
为了判断 Java 中是否有内存泄漏，我们首先必须了解 Java 是如何管理内存的。下面我们先给出一个简单的内存泄漏的例子，在这个例子中我们循环申请 Object 对象，并将所申请的对象放入一个 HashMap 中，如果我们仅仅释放引用本身，那么 HashMap 仍然引用该对象，所以这个对象对 GC 来说是不可回收的。
JVM的内存划分中，有部分区域是线程私有的，有部分是属于整个JVM进程；有些区域会抛出OOM异常，有些则不会，了解JVM的内存区域划分以及特征，是定位线上内存问题的基础。那么JVM内存区域是怎么划分的呢？
这里向大家描述一下如何使用Tomcat配置JVM参数，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。您可以选择自己的需要选择不同的操作系统和对应的JDK的版本，但还是推荐您使用Sun公司发布的JDK。
-Dsun.net.client.defaultConnectTimeout=60000
elasticsearch集群的健康状态是通过监控和评估集群中的主分片和副本分片的分配情况来确定的。通过查看健康状态能够直观的获取出集群当前的运行状态，分片状态等信息。
Java虚拟机（JVM）是Java程序的核心执行引擎，它的性能对于保证Java应用的稳定性和高效性至关重要。JVM调优是优化Java应用性能的关键一环，本文将从JVM原理、内存管理、垃圾回收机制、调优工具等多个方面进行详细阐述，帮助读者全面理解和掌握JVM调优的技术。
之前的文章中介绍了 jvm 内存管理和垃圾收集的相关内容，结合这些理论知识，通过合理设置参数才能将系统的性能得以提升。
在做Android图片程序的时候，由于图片比较多，很有很的机会出现OOM的机会，根据网上的资料做了些总结，期待能够减少OOM出现的机会。 1.使用底层的方法来替代使用java层的方法 尽量不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图。 因为这些函数在完成decode后，最终都是通过java层的createBitmap来完成的，需要消耗更多内存。 因此，改用先通过BitmapFactory.de
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。
一般是频繁递归创建方法造成的(每次调用都要在栈里面压一大堆乱七八糟的东西，比如说返回地址，比如说参数，还可能有执行上下文等等。):
Elasticsearch搜索调优权威指南，是QBOX在其博客上发布的系列文章之一，本文是该系列的第一篇，主要从文档建模、内存分配、文件系统缓存、GC和硬件等方面介绍了优化查询性能的一些经验；后续还会有该系列的另外两篇文章，敬请期待。
随着 Flink k8s 化以及实时集群迁移完成，有赞越来越多的 Flink 实时任务运行在 K8s 集群上，Flink k8s 化提升了实时集群在大促时弹性扩缩容能力，更好的降低大促期间机器扩缩容的成本。同时，由于 K8s 在公司内部有专门的团队进行维护，Flink k8s 化也能够更好的减低公司的运维成本。
最近一直在做内存和 ANR 相关的优化，接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化，以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。 今天这篇文章主要介绍内存相关的知识点，以及那些因素会导致 OOM 崩溃和相对应的解决方案，所以通过这篇文章你将学习到以下内容：
线上运行的Java应用突然没有响应、响应缓慢，进程突然消失，遇到这些情况应该如何应对呢？
在Java中，对象的创建是非常频繁的操作。如果每次对象创建都需要进行同步处理，那么性能将受到严重影响。为了解决这一问题，JVM引入了TLAB。它是一种为每个线程分配独立内存空间的技术，旨在减少多线程环境下的内存分配竞争，从而提高内存分配效率。
了解JVM的内存区域划分以及特征，是定位线上内存问题的基础。那么JVM内存区域是怎么划分的呢？
1. 永久代的相关知识 ---- JDK1.8之后取消。 永久代是在堆内存中保存的，但不会被回收，例如：intern()方法产生的对象不会被回收。所以如果你的操作不当，导致永久代中数据量过大，那么这个时候程序依然会抛出OOM异常。 使用动态加载类的方式处理时就有可能产生“java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space”错误信息。 2. 设置永久代的内存参数 ---- No. 参数名称 描述 01 -XX:PermSize 设置永久代的初始大小 02 -X
避免因不正确使用内存 & 缺乏管理，从而出现 内存泄露（ML）、内存溢出（OOM）、内存空间占用过大 等问题，最终导致应用程序崩溃（Crash）
JVM调优听起来很高大上，但是要认识到，JVM调优应该是Java性能优化的最后一颗子弹。
两个子类的实例，Error 和 Exception，通常用于指示发生了异常情况。通常，这些实例是在异常情况的上下文中新近创建的，因此包含了相关的信息（比如堆栈跟踪数据）。
String.intern 方法是 Java 中的一个方法，「它用于将字符串对象添加到字符串常量池中，并返回常量池中该字符串的引用。如果常量池中已经存在该字符串，则直接返回常量池中的引用」。
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