/** * @author: csh * @Date: 2021/5/13 18:37 * @Description:OOM 模拟直接内存溢出 * * Exception in thread...java.nio.ByteBuffer.allocateDirect(ByteBuffer.java:311) at com.memory.BufferTest2.main(BufferTest2.java:20) 通过查看内存发现，系统的内存呈现递增趋势，然后OOM...最后 OOM导致的溢出比较容易复现，并且很容易排查，在日常开发过程中要注意，不用的变量或引用要及时回收。
，问题是哪个区导致的呢？...Jetty作为JVM进程运行我们写好的系统的流程： 这次OOM是Jetty在使用堆外内存时导致。可推算得，Jetty可能在不停使用堆外内存，然后堆外内存空间不足，没法使用更多堆外内存，就OOM了。...首先看接口调用耗时，系统并发量不高，但他每个请求处理较耗时，平均每个请求需1s。...最后导致OOM！ 这Java NIO怎么看起来这么沙雕？ Java NIO没考虑过会发生这种事吗？ 考虑了！...但因为我们又在JVM设置了： -XX:+DisableExplicitGC 导致这System.gc()不生效，因此导致OOM。
图1 我们查看了一下进来的请求也很平稳，并没有突然爆发，那这个地方的罪魁祸首会是谁呢？为了方便读者接下来的阅读，在介绍这次故障之前，我们首先介绍一下我司的dubbo服务发现的流程。...图2 熟悉相关概念和流程之后，接下来我们会详细介绍一下我们定位OOM的过程。 二、OOM定位 我们登陆到故障机器，查看jvm内存的使用情况。 ?...我们猜测由于某种原因导致这个RestProtocol对象不停的生成invoker，直至OOM。至此我们算是定位到OOM的地方，接下来将会探寻具体的泄漏原因。...三、内存泄漏分析 1. clients.add这块到底发生了什么？...这也解释了为什么故障发生之后我们重启了应用A就临时解决了内存溢出的问题，但是一旦应用B重新发布的时候，应用A就会OOM。
但是低配机器通常伴随集群不稳定等问题，严重的情况还会直接导致集群无法使用。问题节点轮番下线，2分钟下线一个节点，集群无法使用，状态一直RED。...问题原因机器配置过低进一步分析，发现节点下线是因为反复发生OOM。机器配置确实很低，但由于业务场景的原因，这个集群只要保障可用即可，对性能没有要求。基于这些现状，我决定曲线救国。...图中可以看出发生了OOM。解决方案方案一：解决堆外使用率过高的问题（可以轻微缓解）问题的根因是因为内存不足，经过分析，发现是堆外内存使用比较严重，一直在疯涨，达到100%发生OOM。...: { "indices.segment_memory.off_heap.enable" : false }}'禁止堆外之后，明显发现离线频率降低了，但是偶尔还是容易发生两个节点同时离线，导致集群变红
熟悉相关概念和流程之后，接下来我们会详细介绍一下我们定位OOM的过程。 ## OOM定位 我们登陆到故障机器，查看jvm内存的使用情况。...我们猜测由于某种原因导致这个RestProtocol对象不停的生成invoker，直至OOM。至此我们算是定位到OOM的地方，接下来将会探寻具体的泄漏原因。...真相大白 在和商品中心沟通之后，我们了解到他们下午3点半左右重新发布了应用B，应用B的100台机器是依次上线的，至此我们可以还原整个事情发生的过程： 1）应用A在调用应用B的ItemLockService...2）应用B机器有100台，然后发布的时候这些机器依次启动，每启动一台就会导致注册中心上ItemLockService服务的注册地址都会发生变化，每次变化都会导致注册中心会通知一次消费者，这样注册中心会通知...这也解释了为什么故障发生之后我们重启了应用A就临时解决了内存溢出的问题，但是一旦应用B重新发布的时候，应用A就会OOM。
大量delete导致OOM原因 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： 1....事务未提交 如果删除操作在一个大事务中进行，并且该事务未提交或者长时间未提交，那么会导致事务日志持续增加，占用大量内存，最终导致内存溢出。 2....内存泄漏 如果应用程序中存在内存泄漏问题，即对象无法被垃圾回收机制正常释放，而这些对象占用的内存会随着时间的推移而增加，最终导致内存耗尽。 4....未优化的删除操作 如果删除操作没有使用适当的索引或者没有优化的删除语句，MySQL 可能会执行全表扫描，导致大量的磁盘和内存资源消耗，从而引起内存溢出。 解决这个问题的方法 1....分批处理 将大量删除操作划分成小批次进行，每次处理一定数量的数据，以避免一次性操作过多数据导致内存问题。 2.
但是低配机器通常伴随集群不稳定等问题，严重的情况还会直接导致集群无法使用。 问题 节点轮番下线，2分钟下线一个节点，集群无法使用，状态一直RED。...问题原因 机器配置过低 进一步分析，发现节点下线是因为反复发生OOM。机器配置确实很低，但由于业务场景的原因，这个集群只要保障可用即可，对性能没有要求。基于这些现状，我决定曲线救国。...1632468874.jpg 1632468874(1).jpg 图中可以看出发生了OOM。...解决方案 方案一：解决堆外使用率过高的问题（可以轻微缓解） 问题的根因是因为内存不足，经过分析，发现是堆外内存使用比较严重，一直在疯涨，达到100%发生OOM。..."indices.segment_memory.off_heap.enable" : false } }' 禁止堆外之后，明显发现离线频率降低了，但是偶尔还是容易发生两个节点同时离线，导致集群变红
项目官网：http://dolphinchain.org/ 项目地址：https://github.com/XuanMaoSecLab/DolphinChain 漏洞标签 RPC For-loop OOM...恶意的 BlockchainInfo 请求可能会导致无限循环，最终导致内存耗尽导致崩溃。...minHeight, maxHeight int64) (*ctypes.ResultBlockchainInfo, error) { if minHeight == 0 { minHeight = 1...检查参数值不小于0； min 小于 max； 当 min 为 0 时，设置为 1 ，当 max 为 0 ，设置为最后区块高度。...max, fmt.Errorf("heights must be non-negative") } // adjust for default values if min == 0 { min = 1
概述优化了一次前后端处理不当导致的CPU的一次爆机行为，当然，这和服务器的配置低也有着密不可分的关系，简单的逻辑学告诉我们，要找到真正的问题，进行解决，CPU爆机的关键点在于前后端两个方面，下面针对具体的问题...定位问题看监控的图表，CPU已经达到了100%，但是内存的使用曲线很平缓(也说明内存没有被合理的使用)，大概率是代码或者循环中产生的问题，服务器进程处理产生多条阻塞，产生的积压，导致的崩溃。...服务端Join影响了性能顺着代码分析，找到了影响性能的几个关键点，服务端导致性能慢的关键点在于18w的用户表分别和26w的评估记录表、88w的训练动作表、19w的用户签到表进行Join所产生的进程处理缓慢...page为基础，采用Be+Tree的结构存储在硬盘中，对硬盘的I/O传输效率非常明显和敏感，一般的CPU爆机可能产生的情况就是代码中的循环和递归使用的不当，还有一种可能的情况就是Mysql的Sql使用的不当导致的...ini_set('memory_limit', '1024M');前段的定时器Http的每一次请求，服务器都会对应开启一个进程，进行处理和响应，前段的小伙伴使用定时器每分钟进行一次请求，导致的直接结果就是服务器进入了多条等待导致的阻塞
Failed to complete processing of a request ，看报错的意思是处理请求失败导致的OOM。...本人也在前台点击测试，确实有这个问题，关键是请求也不多，怎么会导致OOM呢？ 解决方案 通过arthas查看服务器的CPU还是很稳定的，就是内存比较吃紧，fullGC比较频繁。...就是请求返回头的数据缓冲区过大导致.而且属于tomcat包下面，但项目用的是SpringBoot内置的Tomat,按理不会有这种问题，我们继续向下查看。...max-http-header-size居然被配置成了100MB，默认值是8KB，所以我暂且把这块注释掉，让它使用默认值，Jenkins重新构建发布项目后，同时多人测试验证，没有再出现nginx 502问题，应用程序也没有再出现OOM
1 线上问题 kafka生产者罢工，停止生产，生产者内存急剧升高，导致程序几次重启。...查看kafka配置，默认单条消息最大1M，当单条消息长度超过1M，就会出现发送到broker失败，从而导致消息在producer的队列一直累积，直到Pro OOM。...若不调节该参数，会导致消费者无法消费到消息，且不会爆出异常或警告，导致消息在broker累积 按需调整上三参数。 3 是否参数调节得越大越好 或者说，单条消息越大越好？...，则需近1G内存，确保分区数最大的消息不会超过服务器内存，否则OOM。...若长时间的GC导致kafka丢失了zk的会话，则需配置zookeeper.session.timeout.ms参数为更大的超时时间。
背景 长话短说，我们部门一个同事找到我，说他的spark 2.3 structured streaming程序频繁报OOM，从来没有坚持过超过三四天的，叫帮看一下。...这种事情一般我是不愿意看的，因为大部分情况下spark oom就那么几种可能： 数据量拉太大，executor内存爆了； shuffle过程中数据量太大，shuffle数太少，内存又爆了； 闲着蛋疼调用...所以问题应该比较清晰了，spark应该是每次执行batch时在什么地方往这个map里加了很多数据，但是又忘记了移除掉已经过期的部分，所以导致gc无效了。...kvstore.delete(e.getClass(), e.executionId) } } 看到了吧，这里在触发trigger的时候，压根没有删除SparkPlanGraphWrapper的相关逻辑，难怪会报oom...结果 按理说到这里就差不多了，这个OOM的锅还真不能让同事背，的确是spark的一个bug。但是我很好奇，这么大一个问题，spark社区难道就没有动静吗？
image.png 其中fetchSize="-2147483648"，Integer.MIN_VALUE=-2147483648 2.2 使用 static void testCursor1() throws...image.png 图中1创建prepareStatement，2设置fetchSize.
限流的实现算法有很多，但常见的限流算法有三种：计数器算法、漏桶算法和令牌桶算法。...1.计数器算法 计数器算法是在一定的时间间隔里，记录请求次数，当请求次数超过该时间限制时，就把计数器清零，然后重新计算。当请求次数超过间隔内的最大次数时，拒绝访问。...计数器算法的实现比较简单，但存在“突刺现象”。...突刺现象是指，比如限流 QPS（每秒查询率）为 100，算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时，在接下来的 1 秒内，每来一个请求，就把计数加 1，如果累加的数字达到了 100，后续的请求就会被全部拒绝...等到 1 秒结束后，把计数恢复成 0，重新开始计数。如果在单位时间 1 秒内的前 10 毫秒处理了 100 个请求，那么后面的 990 毫秒会请求拒绝所有的请求，我们把这种现象称为“突刺现象”。
一、前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作，通过设置几个参数，就可以避免一次返回数据过大导致 OOM。...while(rs.next()){ try { System.out.println("one:" + rs.getString(1)...while(rs.next()){ try { System.out.println("one:" + rs.getString(1)
今天mybatis查询数据库中大量的数据，程序抛出： java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 看下日志，是因为一次查询数据量过大导致JVM内存溢出了，虽然可以配置...1 Mapper.xml配置 select语句需要增加fetchSize属性，底层是调用jdbc的setFetchSize方法，查询时从结果集里面每次取设置的行数，循环去取，直到取完。...* MyBatis中使用流式查询避免数据量过大导致OOM */ public class ResultInfoHandler implements ResultHandler<CustTaskResultInfo
oom-killer: gfp_mask=0x201da, order=0, oom_score_adj=-500 ......49.856937+08:00 0 [Note] [MY-011735] [Repl] Plugin group_replication reported: '[GCS] Re-using server node 1...011735] [Repl] Plugin group_replication reported: '[GCS] pid 5211 Installed site start={dba4e34 1394386 1}...boot_key={dba4e34 1394375 1} event_horizon=10 node 4294967295 chksum_node_list(&site->nodes) 704906340...19T07:10:52.071942+08:00 82 [ERROR] [MY-013309] [Repl] Plugin group_replication reported: 'Transaction '1:
at feign.hystrix.HystrixInvocationHandler$1.run(HystrixInvocationHandler.java:107) ~[feign-hystrix-9.7.0...false true 70 DiscoveryClient-1 main 5 WAITI 0 0:1 false true 748...- java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker@6ab1c5f9 发现PollingServerListUpdater-1一直等待获取锁，看来问题就在这里了...猜想是发生了OOM异常，导致内存没有分配。检查日志，果然发现了OOM。 这件事告诉我们，对于锁，一定要try{lock} finally {unlock}。...就算代码不会抛出任何异常，发生OOM时，也有可能导致锁不能释放 感觉这个代码还是修一下吧，提了个issue给ribbon： https://github.com/Netflix/ribbon/issues
ResultSet.CONCUR_READ_ONLY); stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE); //第一次查询（1）...try { System.out.println("app_key:" + tempRs.getString(1)....getString("ResultSet.Operation_not_allowed_after_ResultSet_closed_144"), //$NON-NLS-1$
hi，小伙伴们大家好，我是小牛肉，上周遇到了生产环境 OOM 的问题，找了一番之后基本定位了是大文件下载导致的问题，于是在网上搜罗了一番文章，下面分享一篇优质的解决方案，整个排查思路非常清晰，小白可以直接对照着来排查...进行进一步分析，看出系统中占用最多的是byte[] 点击List Objects进入income引用统计界面 层层点开，发现byte[]被 ResponseEntity 对象所引用，且数量不小 翻阅代码 1）
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