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深入剖析JVM的OOM | 内存溢出如何影响JVM运行及应对策略

深入剖析JVM的OOM | 内存溢出如何影响JVM运行及应对策略 在Java开发的世界中,开发者们经常与各种异常打交道,其中OOM(OutOfMemoryError)异常尤为引人关注。 OOM异常是导致JVM报错以及出现异常的常见原因之一,了解OOM异常的产生原因和处理方法对于Java开发者来说至关重要,通过合理的内存管理和优化技术,我们可以降低OOM异常的发生概率,提高程序的稳定性和性能。 首先,我们来深入了解OOM异常,是Java虚拟机在尝试分配内存但无法满足请求时抛出的一种严重错误。 OOM,即“内存溢出错误”,JVM在面临内存资源不足时的一种自我保护机制。了解和识别导致内存溢出的具体原因,对于优化Java应用程序的性能和稳定性至关重要。 开发者应当关注内存管理的最佳实践,以避免这些常见的内存溢出场景。它通常发生在以下几种情况: 最常见的是堆内存耗尽。随着对象的持续创建,如果它们因为某些原因(例如内存泄漏)而无法被垃圾收集器有效回收,那么堆内存最终会被消耗殆尽。这种情况往往是因为代码中存在内存管理不当的问题。 元空间或方法区内存也可能耗尽。当系统加载大量的类和方法时,这部分内存资...

详解数仓的向量化执行引擎

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)向量化执行引擎详解》,作者: yd_212508532。 前言 适用版本:【基线功能】 传统的行执行引擎大多采用一次一元组的执行模式,这样在执行过程中CPU大部分时间并没有用来处理数据,更多的是在遍历执行树,就会导致CPU的有效利用率较低。而在面对OLAP场景巨量的函数调用次数,需要巨大的开销。为了解决这一问题,GaussDB(DWS)中增加了向量化引擎。向量化引擎使用了一次一批元组的执行模式,能够大大减少遍历执行节点的开销。同时向量化引擎还天然对接列存储,能够较为方便地在底层扫描节点装填向量化的列数据。列存 + 向量化执行引擎,是打开OLAP性能之门的金钥匙之一! 关于行存、列存表 行存表按行存储tuple到Page页面。多用于TP场景,这些场景数据频繁更新,增删改操作多,查询结果涉及表的多列。 列存表按列存储,每列数据存储到一个文件。多用于AP场景。 表列数多,访问列数少,减少IO操作次数 列数据具有同质性,提高数据压缩比 基于列批量数据的运算,CPU的cache命中率高 执行框架 执行器是优化器与存储引擎的交互枢纽。以优化器生成的执行...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。