https://www.jianshu.com/p/bbaeff371019 1、在 linux 系统下，内存不足会触发 OOM killer 去杀进程下面模拟一下，几秒之后显示被Killed了： $ cat oom.c #include #include
https://www.cnblogs.com/hphua/p/16395893.html 1、遇到的问题：应用在hi3536上跑一段不固定的时间，随之就会出现重启的现象；打印如下； app-run invoked oom-killer: gfp_mask=0x1042d0, order=3, oo
事故过程 周二下午得到消息, 希望帮忙分析dump文件. 告知dump大小为42G大小. 一般机器没这么大的内存进行处理. 建议现场上传到百度云盘, 然后我这边进行下载. 时间进度为: 11.57创建的dump 现场打包压缩, 拉取上传百度云盘. 速度大概只有500KB/S. 压缩后文件6G, 时间
https://www.cnblogs.com/shemlo/p/11665917.html Java中的OOM java.lang.StackOverflowError java.lang.OutMemoryError:Java heap space java.lang.OutMemoryErro
简介 查看操作系统配置最关键的几个命令是 lscpu 查看CPU信息 以及free 查看内存信息. 不过free信息有一个疑惑点 他的 free的值可能很小. 会让搭建产生误解. 这里简单说明一下. free free -m 可以简单的以 MBytes 为单位展示系统的内存使用情况. free -m
通过mat获取OOM时对象信息的方法与过程 背景 如果谁的耐心不好, 就让他去看MAT里的objects信息. 有项目出现了OOM的情况 我在公司这边有一台内存比较高的Win10机器. 然后帮助同事进行了dump文件的分析. 为了备忘, 这里简单总结一下. 时间总结 公司网络限速. 总结为: 下载2
https://zhuanlan.zhihu.com/p/79355050 当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。 1、Java heap space 当
Java进程 OOM的多种情况 摘要 OOM 其实有多种: 第一类是JVM原生自发处理的, 这种也分为多种情况. 1. 堆区使用了比较多,并且大部分对象都还有引用, GC不出来可用内存, 这是要给对象申请较大的内存空间时就会出现OOM的报错. 2. 除了IP 下一条命令指针的内存的区域, 其他任何区
引入 Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的“高墙”，墙外面的人想进去，墙里面的人却想出来。 Java虚拟机运行时数据区 如图所示 1.程序计数器（线程私有） 作用 记录当前线程所执行到的字节码的行号。字节码解释器工作的时候就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节
https://dandelioncloud.cn/article/details/1598699030236577793 起因: 同事反馈 服务挂了，kuboard上查看是服务挂掉了，liveness port 异常，通过查看pod状态，发现服务被重启了。 1 pod里的java进程因为k8s主机
一、背景 最近遇到个现象，hubble-api-open组件过段时间会内容占满，从而被K8S强制重启。 让我困惑的是，已经设置了-XX:MaxRAMPercentage=75.0，我觉得留有了一定的空间，不应该会占满，所以想深究下原因。 -XX:MaxRAMPercentage是设置JVM的最大堆内
https://juejin.cn/post/6854573220733911048 遇到了一个 glibc 导致的内存回收问题，查找原因和实验的的过程是比较有意思的，主要会涉及到下面这些： Linux 中典型的大量 64M 内存区域问题 glibc 的内存分配器 ptmalloc2 的底层原理 如
问题描述 在Azure的Spring Cloud服务 (官名为：Spring Apps）中，在Metrics 页面中查看 App Memory Usage 和 jvm.memory.use，发现两则在下图中出现巨大差距。 App Memory Usage还是在逐渐上升 jvm.memory.use
https://www.oomspot.com/post/k8sshijianzhinanpaicuoanlitcptwrecycleyinfadiubao tcp_tw_recycle 引发丢包 tcp_tw_recycle 这个内核参数用来快速回收 TIME_WAIT 连接，不过如果在 NAT
https://www.jianshu.com/p/f4bfd169b4ca 在之前的OOM问题复盘中，我们添加了jmap脚本来自动dump内存现场，方便排查OOM问题。 但当我反复模拟OOM场景测试时，发现jmap有时可以dump成功，有时会报错，如下： 经过网上一顿搜索，发现两种原因可能导致这个
https://www.jianshu.com/p/aaf56385766d 简介 在之前的OOM问题复盘之后，本周，又一Java服务出现了内存问题，这次问题不严重，只会触发堆内存占用高报警，没有触发OOM，但好在之前的复盘中总结了dump脚本，会在堆占用高时自动执行jstack与jmap，使得我们
背景 线上几亿的数据在回刷的时候容器服务会出现OOM而重启，导致任务中断 内存泄露分析 jmap -histo pid 找出了有几十亿的java.lang.StackTraceElement对象，找不到被谁引用了 jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof pid
一般运行java应用都会根据实际情况设置一些jvm相关运行参数 特别是有关内存和oom溢出等参数，方便后续问题定位和解决 如常用的以下配置 nohup java -Xms256m -Xmx24g -Xmn8g -verbose:gc -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+Print
