Java OOM 常见情况 原文:https://blog.csdn.net/qq_42447950/article/details/81435080 1)什么是OOM?  OOM,全称“Out Of Memory”,翻译成中文就是“内存用完了”,来源于java.lang.OutOfMemoryError.看下关于的官方说明: Thrown when the Java Virtual Machine cannot allocate an object because it is out of m…

ThreadLocal里面使用了一个存在弱引用的map,当释放掉threadlocal的强引用以后,map里面的value却没有被回收.而这块value永远不会被访问到了. 所以存在着内存泄露. 最好的做法是将调用threadlocal的remove方法. 在threadlocal的生命周期中,都存在这些引用. 看下图: 实线代表强引用,虚线代表弱引用. 每个thread中都存在一个map, map的类型是ThreadLocal.ThreadLocalMap. Map中的key为一个thread…

转载博客:http://blog.csdn.net/vshuang/article/details/39647167 1.Android 进程管理&内存 Android主要应用在嵌入式设备当中,而嵌入式设备由于一些众所周知的条件限制,通常都不会有很高的配置,特别是内存是比较有限的.如果我们编写的代 码当中有太多的对内存使用不当的地方,难免会使得我们的设备运行缓慢,甚至是死机.为了能够使得Android应用程序安全且快速的运行,Android 的每个应用程序都会使用一个专有的Dalvik虚拟机实例…

在程序的manifest文件的application节点加入android:largeHeap=“true” 即可. 对,只需要一句话! 那么这行代码的意思是什么呢? 简单的说就是使该APP获取最大可分配的内存,以便解决OOM问题. 但是.OOM问题出现的原因总得来说有两点: 1.某个手机的内存真的很少 2.代码问题,比如没有处理好Bitmap图片的大小 可以说,出现OOM的情况基本都是第二种情况,那么就需要修改代码,看看哪里没有处理好. 所以说给应用程序使用:android:largeHeap…

大神分析的很全面,所以就转过来保存一份,转自:http://www.csdn.net/article/2015-09-18/2825737/1 以下为正文: Android的内存优化是性能优化中很重要的一部分,而避免OOM又是内存优化中比较核心的一点.这是一篇关于内存优化中如何避免OOM的总结性概要文章,内容大多都是和OOM有关的实践总结概要.理解错误或是偏差的地方,还请多包涵指正,谢谢! (一)Android的内存管理机制 Google在Android的官网上有这样一篇文章,初步介绍了Andr…

一般OOM可能情况如下: 1.OutOfMemoryError: Java heap space: 2.OutOfMemoryError: PermGen space: 3.OutOfMemoryError: unable to create new native thread 4.GC overhead limit exceeded 5.java.lang.StackOverflowError 6.Direct buffer memory 一般的处理方式如下: 问题1检查代码中是否有死循环,同…

1.Android 流程管理&内存 Android主要应用在嵌入式设备其中.而嵌入式设备因为一些众所周知的条件限制,通常都不会有非常高的配置,特别是内存是比較有限的. 假设我们编写的代 码其中有太多的对内存使用不当的地方,难免会使得我们的设备执行缓慢,甚至是死机. 为了可以使得Android应用程序安全且高速的执行,Android 的每一个应用程序都会使用一个专有的Dalvik虚拟机实例来执行,它是由Zygote服务进程演变过来的,也就是说每一个应用程序都是在属于自己的进程中执行的.一方面,假设…

内容大多都是和OOM有关的实践总结概要.理解错误或是偏差的地方,还请多包涵指正,谢谢!本人Q:1524447071 (一)Android的内存管理机制 Google在Android的官网上有这样一篇文章,初步介绍了Android是如何管理应用的进程与内存分配:http://developer.android.com/training/articles/memory.html. Android系统的Dalvik虚拟机扮演了常规的内存垃圾自动回收的角色,Android系统没有为内存提供交换区,它使用…

一.异常情况 Spark on yarn模式下,当yarn为client的模式时没有OOM而cluster模式下出现OOM 二.异常分析 由于client模型没有出现OOM而cluster模式出现OOM,那么出现OOM的原因必然是Driver引起的.Driver在client模式或cluster模型运行所占用的内存是一致的,Driver运行在JVM中,JVM会加载相关的配置参数等信息.不幸的是,在client模式下加载的本地JVM永久代[垃圾回收的某个阶段]配置信息[默认为128M],而在clu…

转载地址: http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/51035631     Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况 map执行中内存溢出 shuffle后内存溢出     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.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…