转自 http://topcat.iteye.com/blog/1293650 问题 lucene使用排序时会将被排序字段全部加入内存再进行排序,当多次使用不同字段进行排序时会造成OOM问题 解决方案 修改lucene源码在每次查询完成后将排序所使用的FieldCache里的缓存清空 分别需要修改两个工程 lucene2.4 solr1.3 Lucene2.4中要修改的类或接口有 org.apache.lucene.index.IndexReader 添加成员变量 public String m

学过android的人应该都知道Glide是一个无比强大的图片加载库,它内部已经提供了很好的缓存机制供我们选择,我们只需一个参数调用即可(DiskCacheStrategy()),而不必像Universal-Image-Loader类一样自己实现.正是因为它太好用了,导致我们很容易忽略一些重要的细节.Android的bitmap对象是最容易导致OOM的元凶之一,如果我们加载大量的bitmap对象,我们就不得不预防OOM.   我的原意是想将图片加载进RecyclerView里以Staggered

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. 二.如何使用 2.1 之前查询 public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException { validate(sqlCmd); Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = petad

OOM主要有两种原因导致: 1. 加载大图片: 2. 内存泄漏: 一.加载大图片 在Android应用中加载Bitmap的操作是需要特别小心处理的,因为Bitmap会消耗很多内存.比如,Galaxy Nexus的照相机能够拍摄2592x1936 pixels (5 MB)的图片. 如果bitmap的图像配置是使用ARGB_8888 (从Android 2.3开始的默认配置) ,那么加载这张照片到内存大约需要19MB(2592*1936*4 bytes) 的空间,从而迅速消耗掉该应用的剩余内存空间

概述 最近线上的日志处理服务偶尔会出现Out Of Memory的问题,从Exception的call stack中顺藤摸瓜,最终定位到是thrift反序列化的问题. 发现问题 先交代一下问题现场: thirft版本: 0.5.0,很久远的版本,但是公司统一使用的版本: 反序列化使用的协议:TCompactProtocol协议: 出错的call stack: Exception in thread "pool-10-thread-1" java.lang.RuntimeExceptio

使用axis调用webService,系统运行一段时间后,出现了 OOM,还好日志中 记下了错误信息. Exception in thread "Thread-1301" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.apache.xerces.dom.DeferredDocumentImpl.createChunk(Unknown Source) at org.apache.xerces.dom.DeferredDocument

事件回溯 1.7月26日上午11:34,告警邮件提示:tomcat内存使用率连续多次超过90%: 2.开发人员介入排查问题,11:40定位到存在oom问题,申请运维拉取线上tomcat 内存快照dump: 3.开发人员担心服务抗不过下午的业务高峰期,让运维在中午低估期间重启tomcat: 4.11:45,运维人员重启tomcat,内存使用回落. 事件分析 1.根据监控历史数据,发现7月10日后,内存逐步上升,且不能被full GC:怀疑和前一周版本有关,但检查前一周版本内容,不可能导致omm:

摘要:前几天推广我们APP的时候,有些手机加载引导页的时候会闪退或崩溃,在Bugly显示是OOM异常.    然后Bugly上面显示的解决方案是: 该异常表示未能成功分配字节内存,通常是因为内存不足导致的内存溢出. [解决方案]:OOM就是内存溢出,即Out of Memory.也就是说内存占有量超过了VM所分配的最大.怎么解决OOM,通常OOM都发生在需要用到大量内存的情况下(创建或解析Bitmap,分配特大的数组等),这里列举常见避免OOM的几个注意点: 1.适当调整图像大小. 2.采用合适

原文:http://www.codeceo.com/article/android-load-image-oom.html 一.分析 在加载图片过程中出现的OOM的几种情况: 1. 加载的图片过大 2. 一次加载的图片过多 3. 以上两种情况兼有 出现OMM的主要原因有两点: 1.移动设备会限制每个app所能够使用的内存,最小为16M,有的设备分配的会更多,如24.32M.64M等等不一,总之会有限制,不会让你无限制的使用. 2.在andorid中图片加载到内存中是以位图的方式存储的,在andr

1. 堆溢出 java堆用于存储对象实例,只要不断地创建对象,并且这些对象不会被回收(什么情况对象不会被回收呢?如:由于GC Root到对象之间有可达路径,所以垃圾回收机制不会清除这些对象),那么,当对象的数量达到一定的数量,从而达到了最大堆容量(-Xmx)限制了,这个时候会产生内存溢出异常. java堆内存溢出异常的堆栈信息“java.lang.OutOfMemoryError:java heap space” 那么如何解决呢? 首先要确认内存中的对象是否是必要的,也就是要区分出现的是内存泄露

cifar-10 每张图片的大小为 32×32,而 AlexNet 要求图片的输入是 224×224(也有说 227×227 的,这是 224×224 的图片进行大小为 2 的 zero padding 的结果),所以一种做法是将 cifar-10 数据集的图片 resize 到 224×224. 此时遇到的问题是,cifar-10 resize 到 224×224 时,32G 内存都将无法完全加载所有数据,在归一化那一步(即每个像素点除以 255)就将发生 OOM(out of memory)

前言 大家好,我是雨乐. 5年前,在上家公司的时候,因为进程OOM造成了上千万的损失,当时用了一个月的时间来分析glibc源码,最终将问题彻底解决. 最近在逛知乎的时候,发现不少人有对malloc/free有类似的疑惑,恰好自己有阅读过这方面的源码,所以将之前的源码阅读笔记整理了下,用了大概3周的时间写了这篇文章,分析glibc的内存管理精髓,相信对c/c++从业者都会有用. 由于本文涉及知识点较多,因此为了方便阅读,提供了PDF版本,可以留言获取 提纲 1 写在前面 源码分析本身就很枯燥乏味,

前言 在一个阳光明媚的下午,电脑右下角传来一片片邮件提醒,同时伴随着微信钉钉的震动,打开一看,应用各种出错,天兔告警,数据库服务器内存爆红,Mysql数据库实例挂掉了. 排查 先交代一下数据库版本: mysql> status -------------- mysql Ver 14.14 Distrib 5.7.22-22, for Linux (x86_64) using 6.2 Connection id: 59568 Current database: Current user: root

定位  本文适合于想要了解新语言 Scala 以及异步并发编程框架 Akka, Future 的筒鞋. 读完本文后,将了解如何使用 ForkJoin 框架.如何使用 Akka 构建并发程序.如何使用 Future 进行异步编程,还有一系列小的编程点. 目标       实现十亿个不重复整数的排序, 由于文件外排序没有解决,因此,暂时实现的是一千万个不重复数,可以一次性加载到 2G 的内存里.  一. 任务拆分 首先要进行任务拆分.要实现一千万个不重复整数的排序, 可以拆分为三个子任务: (1)

在网上看了部分Android中OOM的问题,现在根据理解,做一下笔记. Android OOM 产生的几种原因 1. 程序中使用了太多自己创建的Bitmap. 这种情况通常是最好解决的. 因为你明白你在哪里使用了这些Bitmap, 在什么时候就不需要了. 大部分情况是因为重复创建bitmap, 而不使用的bitmap没有被及时释放, 导致了 oom. 所以在不使用的时候要将bitmap对象回收bitmap.recycle(), 并将bitmap对象置为null. 还有就是当你一次性使用过多bit

作者:战斗民族就是干  转载请注明地址:http://www.cnblogs.com/prayers/p/8982141.html 本篇文章我们来了解一下solr的性能方面的调优,分为Schema优化.索引更新与提交调优.索引合并性能调优.Solr缓存.Solr查询性能优化 Schema优化 1.index=true比index=false在索引时占用更多的内存.索引合并和优化时间更长,索引体积也响应变的更大,如果你不需要针对该域进行检索,可以设置为index=false 2.如果不关心Term

一.故障基本信息 发生时间 消除时间 故障历时 故障类别 影响 2018-5-17 18:14:30 2018-05-18 08:58:15 16小时 应用故障 业务瘫痪,用户投诉 二.故障现象 APP无法登陆,导致大面积投诉. 三.故障分析 1．查看系统2018-5-17 17:23:47时catalina日志显示 ORA-00060: 等待资源时检测到死锁,且2018-5-17 18:11后无日志生成. 2.查看数据库显示与2018-05-17 17:23:12分时产生死锁现象,生成数据报告

深度分页 深度分页是指给搜索结果指定一个很大的起始位移. 普通分页在给定一个大的起始位移时效率十分低下,例如start=1000000,rows=10的查询,搜索引擎需要找到前1000010条记录然后再返回最后10条.Solr为了最后10条记录只会检索排序字段,但是前1000010条记录的内部排序开销依然十分大. 普通分页基础上的深度分页对分布式搜索引擎而言甚至是更低效的,因为为了找到正确的10条记录,来自各个分片的前1000010条记录的排序字段需要被返回和聚合在一个聚合节点.   使用cur

目标       实现一千万个不重复整数的排序,可以一次性加载到 2G 的内存里. 本文适合于想要了解新语言 Scala 并发异步编程框架 Akka, Future 的筒鞋. 读完本文后,将了解如何综合使用 ForkJoin 框架. Akka 模型.以及 Future 进行并发异步编程,还有一系列小的编程点. 任务拆分 首先要进行任务拆分.要实现一千万个不重复整数的排序, 可以拆分为三个子任务: (1)  生成一千万的不重复整数并写入文件 NumberGeneratorTask: (2) 从文件

背景 不久前,遇到过一个问题.KingbaseES数据库主机系统触发OOM现象是数据库进程被KILL, 数据库进入crash然后restart(when restart_after_crash=on). 导致OOM的原因很多, 当然要具体情况,具体分析.从数据库层面分析内存分为共享内存(shared buffer)和私有内存(例如catalog cache,relcache等).目前版本还不支持查看shared buufer详细使用情况(这类功能往往需要插件实现).所以本例仅对会话私有内存占用过