线上最常见的OOM问题
2024-08-15 09:28:06 4 举报AI智能生成
跟大家一起聊聊线上服务出现OOM问题的6种场景，希望对你工作有所帮助
作者其他创作
大纲/内容
静态集合类使用不当
单例模式中的内存泄漏
第三方库中的内存泄漏
内存泄漏
对象生命周期过长
大量数据集合
大对象分配
内存溢出
堆内存OOM的原因
减少不必要的对象创建
使用轻量级对象
及时释放对象引用
优化代码
设置堆内存大小（-Xms，-Xmx）
调整年轻代与老年代比例
使用垃圾回收器调优
JVM参数调优
分析堆转储文件（Heap Dump）
性能瓶颈定位
监控与分析
堆内存OOM的解决策略
制定内存使用规范
定期进行代码审查
代码审查与规范
设置内存使用阈值
自动化监控与报警系统
持续监控与预警
加强开发团队对内存管理的理解
分享内存管理最佳实践
培训与意识提升
堆内存OOM的预防措施
堆内存OOM
递归逻辑未正确终止
递归层数超出栈容量
递归调用过深
大量使用大型数组或对象
局部变量生命周期过长
局部变量过多过大
操作系统对栈大小的限制
虚拟机或运行环境对栈的限制
系统资源限制
内存泄漏导致的栈空间不足
错误的栈扩展策略
错误的内存管理
栈内存OOM的原因
运行时错误
数据丢失
程序崩溃
资源占用率上升
其他应用受影响
系统稳定性下降
利用栈溢出进行代码注入
敏感信息泄露
安全漏洞
栈内存OOM的影响
使用迭代替代递归
设置递归深度限制
优化递归算法
优化数据结构
使用全局变量或堆内存
减少局部变量使用
操作系统层面调整
编程环境配置
增加栈内存大小
静态代码分析
动态内存检测工具
压力测试与边界测试
代码审查与测试
栈内存OOM的预防与解决
栈内存OOM
长生命周期对象积累
集合类使用不当
静态集合类的误用
内存泄漏（Memory Leak）
直接内存分配过大
并发场景下内存竞争
内存溢出（Memory Overflow）
直接内存OOM的原因分析
VisualVM
JConsole
JMX
JVM工具介绍
Full GC与Minor GC的区别
GC日志中的直接内存信息
日志分析工具推荐
GC日志分析
Profiler工具使用
MAT（Memory Analyzer Tool）
JProfiler
性能分析工具
直接内存OOM的监测与诊断
减少大对象的使用
优化集合类的使用
避免静态集合类的误用
优化代码与数据结构
设置直接内存大小（-XX:MaxDirectMemorySize）
其他相关JVM参数
调整JVM参数
Netty等网络框架的内存管理
缓存框架的内存管理策略
使用第三方库管理直接内存
增加物理内存
优化操作系统配置
使用更高效的存储系统
系统资源优化
直接内存OOM的解决方案
直接内存OOM
长生命周期对象未被及时释放
静态集合类的不当使用
第三方库内存管理问题
内存泄漏导致的GC OOM
大对象频繁创建与销毁
堆内存分配不均
内存分配不合理引发的GC OOM
GC OOM的成因分析
JConsole监控GC情况
VisualVM分析内存快照
JVM工具的使用
GC日志解读
异常堆栈追踪
日志与异常信息分析
GC OOM的识别与诊断
避免大对象的使用
使用对象池复用对象
优化代码减少内存占用
设置合理的堆内存大小
选择合适的垃圾收集器
调整JVM参数优化GC
GC OOM的解决方案
内存管理最佳实践
定期代码审计
实时监控JVM状态
设置内存使用阈值预警
监控与预警机制建立
GC OOM的预防措施
GC OOM问题剖析
GC OOM
全局变量或单例模式中的大对象
高并发场景下的对象频繁创建
批处理任务中的大量数据处理
大量对象创建与销毁
物理内存不足
操作系统限制
其他因素
OOM异常原因与表现
减少不必要的数据复制
使用更高效的数据结构
优化数据结构与算法
避免全局变量或单例模式中的大对象积累
使用弱引用或软引用减少直接内存占用
及时释放无用对象
代码层面优化
设置初始大小和最大值
调整元空间大小
选择合适的垃圾回收器
调整垃圾回收相关参数
垃圾回收器选择与调优
服务器硬件升级
内存管理策略调整
减少其他进程对内存资源的占用
操作系统优化
系统层面优化
使用JVM工具
日志记录与报警机制
自动化监控平台集成
设置内存溢出预警
监控与预警
OOM解决策略与优化
元空间OOM
线上最常见的OOM问题
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