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异常、堆内存溢出、OOM的几种情况

1堆内存溢出 2Java异常 OOM1、堆内存溢出【情况一】： 　　java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环； 　　如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决： 　　< jvm-arg>-Xms3062m < / jvm-arg> 　　< jvm-arg

05 动态分配内存

动态分配出来空间在堆里，如果动态分配出来的空间使用完成后不回收，只会在所属的进程退出，系统才会回收。如果进程一直不退，动态分配越来越多的空间，会引起系统可用内存不足，这就是内存泄漏。 注意：分配在堆里的空间，所在函数执行结束也不会自动回收分配在堆里的空间(会自动回收栈里分配的空间).只有调用回收函数或者进程退出才可以回收堆里分配的空间。 检查C/c++程序执行时是否有内存泄漏，

JVM （heap）堆内存占用率高，即使系统空闲

但是在压力测试完成后，JVM占用大量内存，有时会达到 800MB，如绿色矩形中所示。，垃圾收集器将必要的时候运行，回收任何不再使用的对象。当正在使用的内存（蓝线）越来越接近允许使用的内存最大值（橙线）时，通常才会进行垃圾回收。因此，如果认为应用程序允许消耗大约 1GB（或更多）内存是有问题的，需要尝试修改 JVM 设置，将 -Xmx 参数减少到合理的数值。因此只要应用程序正在运行，就会创建对象，即使它没有被使用（正在检查/刷新线程池，...）。其中红色是大量请求，负载高的时候，绿色是请求量下降的时候。

将堆内存的最小值（Xms）与最大值（Xmx）设置为相同的配置，可以防止JVM在运行过程中根据需要动态调整堆内存大小

如果堆内存的初始大小和最大大小不一致，JVM会根据程序运行时的需要自动调整堆内存的大小。将堆内存的最小值（`Xms`）与最大值（`Xmx`）设置为相同的配置，可以防止JVM在运行过程中根据需要动态调整堆内存大小，从而避免因内存分配策略变化引起的性能波动，也就是所谓的"内存震荡"（Memory Bloat）。这里`-Xms1g`设置了JVM堆内存的初始大小为1GB，`-Xmx1g`设置了JVM堆内存的最大大小也为1GB。为了避免这些问题，最佳实践是将JVM启动参数`-Xms`和`-Xmx`设置为相同的值。

解决JVM堆内存不断扩容导致服务器内存耗尽的问题

本文介绍在运行Java程序时，通过优化JVM参数，解决JVM堆内存不断扩容导致系统本地内存被耗尽的问题。‘’

【JVM学习笔记06】堆

七、堆 Java堆是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块，其唯一的目的是存放对象实例。java堆是被所有线程所共享的一块内存区域（TLAB区除外），在虚拟机启动时创建，几乎所有对象的实例都存储在堆中，所有的对象和数组都要在堆上分配内存。 堆和方法区针对一个 JVM 进程来说是唯一的，也就是一个进程只有一个 JVM ，但是进程包含多个线程，他们是共享同一堆和方法区空间的，每个线程各自包含一套程序计数器、本地方法栈和虚拟机栈。 一个 JVM 实例只存在一个堆内存，堆也是 Java 内存管理的核心区

java堆设置太大不gc_为什么 Java 堆不能设置过小或过大

堆过小如果分配的堆过于小，新生代和老年代的空间过小，会更快的让其空间充满，导致更快的 GC，最后可能程序的大部分时间可能都消耗在 GC 上。无论是 Minor GC 还是 Full GC。堆过大如果分配的过于大，我们又需要考虑到 GC 停顿消耗的时间取决于堆的大小，即，如果增大堆的空间，新生代和老年代的空间过大，当发生 GC 的时候， JVM 要扫描新生代或者整个堆。而在四种垃圾回收算法中，由于内...

JVM -Xmx内存设置超过物理内存问题思考

JVM -Xmx内存设置超过物理内存问题思考 文章目录JVM -Xmx内存设置超过物理内存问题思考问题提出理论思考1. 是否可以设置`-Xmx`超过物理内存？2. 是否可以将`-Xmx`设置的无限大？3. 当物理机内存耗尽时，会发生什么现象？4. JVM在堆内存不足和物理内存耗尽时会发生什么？5. JVM会因为临近物理内存大小而发生GC吗问题验证测试代码测试Xmx最大值WindowsLinux测试内存溢出开启SWAP情况下关闭SWAP情况下测试GC现象关闭Swap打开Swap其他说明 问题提出 JVM是否可

为什么 Java 堆不能设置过小或过大

堆过小 如果分配的堆过于小，新生代和老年代的空间过小，会更快的让其空间充满，导致更快的 GC，最后可能程序的大部分时间可能都消耗在 GC 上。无论是 Minor GC 还是 Full GC。 堆过大 如果分配的过于大，我们又需要考虑到 GC 停顿消耗的时间取决于堆的大小，即，如果增大堆的空间，新生代和老年代的空间过大，当发生 GC 的时候， JVM 要扫描新生代或者整个堆。 而在四种垃圾回收算法中...

jvm堆大小的设置

问题引入： -Xmx10240m -Xms10240m -Xmn5120m -XXSurvivorRatio=3，,其最小内存值和Survivor区总大小分别是（10240m    2048m）； 解析： -Xmx：最大堆大小 -Xms：初始堆大小 -Xmn:年轻代大小 -XXSurvivorRatio：年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值 年轻代5120m， Eden：...

解决系统性能问题：线程增加导致堆增加

问题描述 最近使用Spring boot 架构了一套监控系统.由于是监控系统，所以对系统的调用频率会比较频繁。例如，系统要每隔30秒开启线程去访问远程主机获取所需要的信息。所以系统的开销还是比较大。就是因为开销大，所以要保证系统自身不能卡死，不然还怎么去监控其它的呢？但是事与愿违，这套监控系统刚开始跑个两三天是没有问题的，后来发现，重启系统后，运行一个小时多就卡死了。前端访问不到页面，控制台报错...

警惕rapidxml的陷阱（二）：在Android上默认内存池分配数组过大，容易导致栈溢出...

上一篇随笔中提到了，rapidxml在每个xml对象中维护了一个内存池，自己管理变量的生存周期。看起来很好，但我们在实际使用中还是出现了问题。 项目中我们的模块很快写好了，在windows和linux上测试都工作的很好，但在Android上有时候却会崩溃。 背景：我们的模块是c++写的，编译成so动态库在不同的平台（linux，windows，Android）上运行；Andro...

JVM 性能调优之内存优化（四）

JVM 调优是一个系统而又复杂的过程，但我们知道，在大多数情况下，我们基本不用去调整 JVM 内存分配，因为一些初始化的参数已经可以保证应用 服务正常稳定地工作了。在应用服务的特定场景下，JVM 内存分配不合理带来的性能表现并不会像内存溢出问题这么突出。一般你没有深入到各项性能指标中去，是很难发现其 中隐藏的性能损耗。 压测工具 AB Ab(ApacheBench) 测试工具是 Apache 提供的一款测试工具，具有简单易上手的特点，在测试 Web 服务时非常实用。 ab 一般都.

堆大小设置

堆大小设置 JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。 典型设置： java -Xmx3550m -Xms3550m -X

优化Java堆大小的5个技巧

本文作者Pierre是一名有10多年经验的高级系统架构师，他的主要专业领域是Java EE、中间件和JVM技术。根据他多年的工作实践经验，他发现许多性能问题都是由Java堆容量不足和调优引起的。下面他将和大家分享非常实用的5个Java堆优化技巧。 1.JVM：对难以理解的东西产生恐惧感 千万不要以为，通过配置，调优，就可以排除那些你所不明白的问题。有些人认为Java程序员不需要知道...

记一次线上jvm堆大小设置大于机器内存

首先我想说，牛逼。 背景 由于一个服务迁移到了我们组，线上报了一个swap.used.percent = 100，然后观察gc日志发现了一个young gc时间达到12s的case 冷静分析 这个服务所在的机器配置是4c8g，讲道理，如果用到了swap，说明机器内存不足啊！ 看了一下这个服务的堆内存大小是12G！ 就，牛逼。 解决方案 1.升级机器 2.修改堆大小 ...

基于模糊故障树的工业控制系统可靠性分析与Python实现

内容概要：本文探讨了模糊故障树（FFTA）在工业控制系统可靠性分析中的应用，解决了传统故障树方法无法处理不确定数据的问题。文中介绍了模糊数的基本概念和实现方式，如三角模糊数和梯形模糊数，并展示了如何用Python实现模糊与门、或门运算以及系统故障率的计算。此外，还详细讲解了最小割集的查找方法、单元重要度的计算，并通过实例说明了这些方法的实际应用场景。最后，讨论了模糊运算在处理语言变量方面的优势，强调了在可靠性分析中处理模糊性和优化计算效率的重要性。 适合人群：从事工业控制系统设计、维护的技术人员，以及对模糊数学和可靠性分析感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要评估复杂系统可靠性的场合，特别是在面对不确定数据时，能够提供更准确的风险评估。目标是帮助工程师更好地理解和预测系统故障，从而制定有效的预防措施。 其他说明：文中提供的代码片段和方法可用于初步方案验证和技术探索，但在实际工程项目中还需进一步优化和完善。

风力发电领域双馈风力发电机（DFIG）Simulink模型的构建与电流电压波形分析

内容概要：本文详细探讨了双馈风力发电机（DFIG）在Simulink环境下的建模方法及其在不同风速条件下的电流与电压波形特征。首先介绍了DFIG的基本原理，即定子直接接入电网，转子通过双向变流器连接电网的特点。接着阐述了Simulink模型的具体搭建步骤，包括风力机模型、传动系统模型、DFIG本体模型和变流器模型的建立。文中强调了变流器控制算法的重要性，特别是在应对风速变化时，通过实时调整转子侧的电压和电流，确保电流和电压波形的良好特性。此外，文章还讨论了模型中的关键技术和挑战，如转子电流环控制策略、低电压穿越性能、直流母线电压脉动等问题，并提供了具体的解决方案和技术细节。最终，通过对故障工况的仿真测试，验证了所建模型的有效性和优越性。 适用人群：从事风力发电研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解DFIG工作原理、掌握Simulink建模技能的研究人员；旨在帮助读者理解DFIG在不同风速条件下的动态响应机制，为优化风力发电系统的控制策略提供理论依据和技术支持。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释，还附有大量Matlab/Simulink代码片段，便于读者进行实践操作。同时，针对一些常见问题给出了实用的调试技巧，有助于提高仿真的准确性和可靠性。