【JVM+各种OOM问题与解决方法】

JVM 各种OOM问题与解决方法

2017年08月31 - ;例如：Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space【分析】此OOM是由于JVM中heap的最大值不满足需要，将设置heap的最大值调高即可，参数样例为：-Xmx2G【解决方法】调高

2017年03月09 - 用rdd.coalesce方法，这个方法只能减少分区，不能增加分区，不会有shuffle的过程。数据不平衡导致内存溢出：数据不平衡除了有可能导致内存溢出外，也有可能导致性能的问题，解决方法和上面说的类似，就是调用

2016年04月01 - ，因为storage这块内存在存放数据满了之后，会直接丢弃内存中旧的数据，对性能有影响但是不会有OOM的问题。内存溢出解决方法： 1. map过程

2017年08月06 - 运行过程中，imageView不能被回收，从而造成OOM异常。7、使用application作为context。但是对ImageView使用弱引用或软引用，尽量使用SoftReference，当内存不足

2015年02月11 - ;例如：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space分析此OOM是由于JVM中heap的最大值不满足需要，将设置heap的最大值调高即可，参数样例为：-Xmx2G解决方法调高heap

2016年10月08 - OOM的产生原因及解决方法内存溢出（Out Of Memory）也就是说内存占有量超过了VM所分配的最大出现OOM的原因加载对象过大相应资源过多，来不及释放如何解决在内存引用上做些处理，常用的有软

2016年10月14 - 达"对象的内存空间。jvm 调优方法:1.最基本的建议就是尽早释放无用对象的引用。大多数程序员在使用临时变量的时候，都是让引用变量在退出活动域(scope)后，自动设置为null.我们在使用这种方式

2016年07月18 - ，我的方法调用请求数据包没有超过200字节的，所以1M的长度限制是足够了。通过测试如上的修改没有问题，并且对服务继续发送http get请求不会导致直接内存增加。并且报出错误日志：Read a frame

2017年10月18 - Spark JVM的OOM和Stack Overflow问题1、Spark on Yarn下JVM的OOM问题及解决方式 2、Spark中Driver的Stack Overflow的问题及解决方式

2018年04月10 - 崩溃，分布式框架的健壮性和性能都会受到影响。通过JVM管理内存，同时试图解决OOM问题的应用，通常都需要检查Java对象的大小，并在某些存储Java对象特别多的数据结构中设置阈值进行控制。但是JVM

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