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。
链接：https://juejin.cn/post/7221461552343072828
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。
如果我们所在公司的业务量比较大，在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象，那我们该如何快速响应，快速定位，快速恢复问题呢？
公司的业务量比较大，在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory，JVM内存溢出)的现象，那该如何快速响应，快速定位，快速恢复问题呢？
map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作，包括：flatMap，filter，mapPatitions等。shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join，reduceByKey，repartition等操作。后面先总结一下我对Spark内存模型的理解，再总结各种OOM的情况相对应的解决办法和性能优化方面的总结。如果理解有错，希望在评论中指出。
map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作，包括：flatMap，filter，mapPatitions等。
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Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。
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：
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：
之前分享过一篇博客，?不会这20个Spark热门技术点，你敢出去面试大数据吗?，那一篇确实是非常精华，提炼出了非常重要同样非常高频的Spark技术点，也算是收到了一些朋友们的好评。本篇博客，博主打算再
根据常理判断，简单的 select * limit 不会造成内存溢出的。因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。
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？
题目：请聊一下，你对java异常的理解？区分一下运行时异常和一般异常有何异同？你在平时工作中遇到的异常类有哪些，详细说明一下这些异常是怎么产生的？
在大数据处理过程中常常出现数据倾斜（Data Skew）。那么，数据倾斜会造成什么问题呢？为什么要处理数据倾斜？
本文记录了我当年参加面试的时候面试官问我的问题，希望看到的人能有点收获。 百度 一面： 自我介绍 hashmap和hashtable区别 对线程安全的理解 讲讲web三大架构 为什么要用struts做mvc 什么技术是关于解耦的 AOP是怎么实现的 java的代理是怎么实现的 二面： 自我介绍 介绍项目经验 了解什么协议吗 http和https的区别 get提交和post提交的区别 怎么解决中文乱码问题 设计模式 你对MVC的理解 XML和JSON的区别 json和xml哪个流量比较大 抽象类和接口的区别
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。
应用运行一段时间后发生堆空间不足内存溢出 根据内存快照可见大量org.hibernate.engine.query.spi.QueryPlanCache对象
相信大家都遇到过内存溢出的情况，内存溢出一般会使系统崩溃，甚至还会使服务卡死。所以规避内存溢出和及时解决内存溢出尤为重要。
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。
内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
Java的NIO支持直接内存使用，从堆外获得内存空间，由于直接内存没有被Java虚拟机完全托管，若使用不当，容易触发直接内存溢出。
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。
本篇文章是《Java内存故障？只是因为你不够帅！》 这篇文章的续篇。上篇侧重于理论，本篇侧重于实践。对于内存问题排查来说，搞理论的痛苦，搞实践的也痛苦，没有一片清净之地。
Spark 官方推荐，Task 数量应该设置为 Spark 作业总 CPU core 数量的 2~3 倍。
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。
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。
问题背景:只用MyBatis中foreach进行批量插入数据，一次性插入超过一千条的时候MyBatis开始报错。项目使用技术：SpringBoot、MyBatis
内存溢出在日常工作中，这个错误很容易遇到。遇到内存溢出，首先我们需要快速定位内存溢出的环节(位置)，需要进行分析，看看是正常情况还是非正常情况。如果是正常情况，这个时候我们需要加大内存。如果是非正常情况，就需要对我们的程序进行修改，来修复这个问题。
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；
ThreadLocal 翻译成中文是线程本地变量的意思，也就是说它是线程中的私有变量，每个线程只能操作自己的私有变量，所以不会造成线程不安全的问题。
Node.js 做密集型运算，或者所操作的数组、对象本身较大时，容易出现内存溢出的问题，这是由于 Node.js 的运行环境依赖 V8 引擎导致的。如果经常有较大数据量运算等操作，需要对 Node.js 运行环境限制有充分的了解。
内存泄漏指我们向系统申请了内存，但是一直持有该内存空间，没有进行合理的释放，导致内存空间被浪费。
内存溢出在实际的生产环境中经常会遇到，比如，不断的将数据写入到一个集合中，出现了死循环，读取超大的文件等等，都可能会造成内存溢出。
Java 堆是用来存储对象实例的, 因此如果我们不断地创建对象, 并且保证 GC Root 和创建的对象之间有可达路径以免对象被垃圾回收, 那么当创建的对象过多时, 会导致 heap 内存不足, 进而引发 OutOfMemoryError 异常.
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。
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
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。
近日，在 Facebook 的网站上，该公司的 Daniel Xu 宣布在 GPLv2 许可证下开源 oomd。oomd 是用户空间内存溢出杀手(OOM Killer)，它在最近关于块 I/O 延迟控制器的文章中有被提及到。当内存不足时，内存溢出杀手会杀掉一些进程，它的主要任务是保护内核，因此应用程序可能会受到影响。相比传统的 Linux 内存溢出杀手，oomd 会全面监视系统，评估系统是否处于不可恢复的工作负荷下。在系统的 OOM Killer 作用前，oomd 会在用户空间采取纠正措施。
这些年看到几个很有灵性的年轻人从一个啥也不懂的脚本小子一年时间就成长为业内漏洞挖掘机，一路交流下来也有不少的想法。当然也有看到一些年轻人好像一直很努力的在学，但是半年一年了，学了又好像没有学还是停留在复现漏洞用脚本的水平。这一上一下的差距一直令我困惑不已，是真的天赋问题？答案肯定是NO的，因为我一直认为天赋只会造成时间效率差距，不会在一个有手就行的地方带来门槛。就在最近p🐂直播了一场，也看到不少弹幕的同学在问：“我学了好久java还是挖不到洞，到底要学到什么程度才能挖0day呢？”这么一看这个问题是一个共性的问题，有必要深度解读一下如何破局。我之前有写过关于如何学习的文章（https://t.zsxq.com/EAMb2V3） 也写过挖洞思维建设（https://t.zsxq.com/3jQ7Y3B） 如果这两篇没有看过的话可以提前看一看，一些学习方法和思维模型在这里面都提过了比如设置checklist、项目管理、复盘等就不再说了。
概述 jvm中除了程序计数器，其他的区域都有可能会发生内存溢出 内存溢出是什么？ 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 内存溢出和内存泄漏有什么区别？ 内存泄漏是由于使用不当，把一部分内存“丢掉了”，导致这部分内存不可用。 当在堆中创建了对象，后来没有使用这个对象了，又没有把整个对象的相关引用设为null。此时垃圾收集器会认为这个对象是需要的，就不会清理这部分内存。这就会导致这部分内存不可用。 所以内存泄漏会导致可用的内存减少，进而会
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
