GC相关

最新推荐文章于 2025-04-14 09:00:00 发布
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#java

正确解决Java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded错误的有效解决方法
wbajsjhhhhh的博客
05-14 9291
正确解决Java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded错误的有效解决方法
如何有效判断与排查Java GC问题
热门推荐
张彦峰的博客
03-02 13万+
本文介绍了Java垃圾回收（GC）的基本原理及其优化策略。通过分析GC的工作机制，探讨了常见的GC类型、内存管理模型及其对应用性能的影响。文章还详细阐述了如何通过调整JVM参数、选择合适的GC算法和分析GC日志来优化内存回收效率。通过这些实用的优化方法，开发者可以有效减少GC暂停时间，提高应用的响应速度和吞吐量。
【java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded异常解决方法】
qq_41831448的博客
05-31 4万+
java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded异常处理## 标题
错误 java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceeded
老鲁的博客
06-17 1万+
jvm
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded问题分析及解决
王华春_Jason
01-01 6万+
我们学习再多的理论知识，不如一次生产实践中遇到一次问题带来的收获多。当然这里分享的如有错误还望指出，只有这样才能不断的进步。Java OOM 基础篇：常见的OutOfMemoryError 场景二 : GC overhead limit exceeded 问题详解 | HeapDump性能社区。
成功解决Java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded错误
小明的Java问道之路
01-02 6万+
"java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded"是一个JVM发出的错误信号，它是JVM内置的一个防护机制：当长时间GC占用的CPU时间过高，并且GC回收后可用的堆空间并没有太多增加时，JVM会认为是在进行无效的GC，此时就会抛出这个错误，以防止CPU继续进行无效的GC操作，导致CPU负载过高。优化代码：另一个可能的解决思路是优化你的代码，减少对象实例的创建，或者及时地释放不再使用的对象实例，减少GC的工作量。
深入解析 Java GC 调优：减少 Minor GC 频率，优化系统吞吐
张彦峰的博客
03-30 11万+
这篇文章深入探讨了Java垃圾回收（GC）的优化与调优，重点分析了GC频率、内存分配、以及垃圾回收过程中可能带来的性能问题。通过结合实际案例，文章详细介绍了如何通过调整JVM参数来减少Minor GC频率、避免老年代过早增长并触发Major GC，进一步优化系统性能。通过对GC日志的分析，作者提出了具体的优化策略，并在实践中取得了显著的改进，减少了GC带来的延迟，并优化了TP90/TP99响应时间。文章为开发者提供了丰富的垃圾回收调优技巧，并通过实际操作帮助提升Java应用的稳定性与性能。
Java GC 基础知识快速回顾
张彦峰的博客
03-02 13万+
本篇文章深入探讨了 Java 垃圾回收（GC）机制的核心概念、工作原理及其对应用性能的影响。我们介绍了垃圾回收的基本概念，包括堆和栈的内存管理、GC 的触发机制、GC 对开发者的重要性等。文章重点分析了常见的垃圾回收算法和回收器，涵盖了分代收集和分区收集策略，以及如何根据应用需求选择合适的回收器。最后，我们还讨论了 GC 的性能调优方法，帮助开发者通过优化内存管理提升应用性能，避免内存泄漏和性能瓶颈。通过本文的学习，读者将能够更好地理解和优化 Java 应用中的垃圾回收机制，确保程序的高效稳定运行。
GC相关面试题整理
iwillberich666的博客
10-29 1179
StackOverFlowError和OutOfMemoryError，谈谈你的理解； StackOverFlowError是栈内存溢出 OutOfMemoryError是堆内存溢出 Java运行时数据区包含： 堆 方法区（也叫非堆） 本地栈 虚拟机栈 程序计数器 程序计数器是不会抛出StackOverFlowError或者OutOfMemoryError的。 本地栈和虚拟机栈会抛出StackOverFlowError。   本地栈和虚拟机栈非常类似，虚拟机栈是虚拟机执行Java方法时的内存区域，本地栈是
深入理解gc相关的等待事件
m15217321304的博客
04-02 2856
二、分析过程 关于gc的简单描述，就是当实例1 发起请求时发现需要请求的块已经在另一个实例，这个时候就需要通过GCS（LMS）通过私网把相应的块传递到实例1,这个过程就是集群的cache fusion。请求的块又分为当前块和CR。 其中最常见的等待事件包括 gc buffer busy acquire、gc cr block busy。 其中gc buffer busy acquire是当se...
OutOfMemoryError系列（2）: GC overhead limit exceeded
weixin_33935505的博客
08-25 6471
这是本系列的第二篇文章, 相关文章列表: OutOfMemoryError系列（1）: Java heap space OutOfMemoryError系列（2）: GC overhead limit exceeded OutOfMemoryError系列（3）: Permgen space OutOfMemoryError系列...
【Java】已解决：Java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
屿小夏.的知识博客
06-16 6667
这种错误通常发生在应用程序的堆内存（Heap Memory）中，当垃圾回收器（Garbage Collector, GC）花费了太多时间回收很小数量的内存时，JVM就会抛出这个错误。在这个例子中，data列表持续增长，但由于它是静态的，并且没有任何代码来移除旧数据或设置适当的退出条件，因此会导致内存泄漏。为了解决内存泄漏问题，我们需要确保不再持有不再需要的对象的引用，并合理配置JVM的堆内存。编写高质量的代码：遵循良好的编程实践，如编写简洁、清晰和可维护的代码，以及避免不必要的对象创建和引用。
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded原因及解决方法
初心不忘、始终方得
11-24 1万+
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded原因及解决方法 问题复现：11-23日生产推送数据时，发生该错误，没有其他操作. 解释STW：jvm在执行垃圾回收线程时，其他线程都会被迫停止，只有垃圾收集线程执行完毕，其他线程才会恢复，这期间会有很少的等待时间，这个过程就是stw。 错误含义：该错误表示cpu在98%（默认值）的时间内都在处理jvm的垃圾收集，且堆中回收到的内存仍是低于2%,这是系统就会报GC overhead limit exce
java.lang.OutOfMemoryError：GC overhead limit exceeded解决方法
andybbc的博客
01-26 3万+
异常如下：Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded  一、解释：JDK6新增错误类型。 当GC为释放很小空间占用大量时间时会抛出此异常 即（Sun 官方对此的定义：超过98%的时间用来做GC并且回收了不到2%的堆内存时会抛出此异常）。 一般是因为堆太小，导致异常的原因：
Java.lang.OutOfMemoryError GC Overhead Limit Exceeded错误分析与解决
z17826856787的博客
04-14 2938
这个错误表示Java虚拟机(JVM)在垃圾回收(GC)上花费了过多时间(超过98%的CPU时间)却只能回收很少的内存(少于2%的堆空间)。
java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded
weixin_30770783的博客
04-09 2227
一旦被占用的内存空间不符合释放的条件，GC没办法清理，那就会适时出现java.lang.OutOfMemoryError。这个错误就是提醒我们这群程序猿，写GC程序的程序猿不知道这种情况怎么处理，为了安全也不便处理，谁使用Java就自己看着解决吧。 说起来，java.lang.OutOfMemoryError有几种分类的，这次碰到的是java.lang.OutOfMemoryError: GC ...
java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded异常解决方法
毛毛的博客
03-05 3万+
原文链接：https://www.cnblogs.com/dartagnan/archive/2010/12/24/2003469.html java.lang.OutOfMemoryError异常解决方法原因： 常见的有以下几种： 1.内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据； 2.集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收； 3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体； 4.使用的第三方软件中的BUG； 5.启动参数内存值设定的过小； 常见错误提示： 1.tomcat
【Java】 Java内存溢出：OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded解析与解决
baidu_23445983的博客
06-05 1254
当程序运行时，如果内存使用超过了JVM（Java虚拟机）堆内存的大小，JVM就会尝试进行垃圾回收来释放内存。如果垃圾回收无法释放足够的内存，或者垃圾回收的开销过大，就可能会抛出。是一个常见的Java内存问题，它通常表明程序的内存管理存在问题。异常，它表明JVM在尝试回收内存时花费了太多时间，但是效果并不理想，导致程序无法继续运行。这个示例代码会不断创建新的对象，并将其添加到一个列表中，最终也会导致内存耗尽。这个示例代码存在内存泄漏，因为添加到列表中的对象不会被释放，导致内存不断累积。
random write 为啥和GC 有关
最新发布
07-24
### 随机写入与垃圾回收的关系 在存储系统和编程语言运行时环境中，随机写入（Random Write）和垃圾回收（Garbage Collection, GC）之间存在紧密的交互关系。这种关系主要体现在性能开销、资源竞争和系统稳定性等方面。 #### 1. 随机写入对垃圾回收的影响 随机写入操作通常涉及频繁的数据更新和碎片化，这会显著增加垃圾回收的负担。在 SSD 存储系统中，由于闪存的物理特性限制，写入操作必须在擦除块之后才能进行。随机写入会导致大量的小块数据写入，从而产生大量的无效数据块。这些无效数据块需要垃圾回收机制进行清理，以释放可用的物理块资源。因此，随机写入会显著增加垃圾回收的频率和复杂度，导致存储系统性能下降 [^2]。 在编程语言运行时中，例如 Java 的垃圾回收机制，随机写入可能表现为频繁的对象创建和销毁。这种行为会增加堆内存的碎片化，迫使垃圾回收器进行更频繁的 Full GC 操作，以回收不再使用的对象并整理内存空间。这会导致应用程序的延迟增加，影响整体性能 。 #### 2. 垃圾回收对随机写入的影响 垃圾回收机制的运行本身会对随机写入性能产生影响。在 SSD 存储系统中，垃圾回收需要将有效数据从一个块迁移到另一个块，然后擦除原块以供后续写入使用。这一过程会占用额外的带宽和计算资源，导致随机写入的延迟增加。此外，垃圾回收的不确定性可能会导致随机写入性能波动，影响存储系统的稳定性 。 在编程语言运行时中，垃圾回收的暂停时间会直接影响随机写入操作的响应时间。例如，在 Java 应用程序中，如果垃圾回收器在执行随机写入操作时触发 Full GC，应用程序可能会出现明显的延迟。这种延迟在高并发或实时性要求较高的场景下尤为明显 。 #### 3. 优化策略 为了减少随机写入和垃圾回收之间的负面影响，可以采取以下优化策略： - **写入合并**：在存储系统中，通过写入合并技术将多个小块的随机写入操作合并为较大的顺序写入操作，减少碎片化并降低垃圾回收的频率 。 - **垃圾回收策略调整**：针对随机写入的特点，选择适合的垃圾回收算法和参数。例如，在存储系统中采用基于热数据的垃圾回收策略，优先清理包含较多无效数据的块 。 - **内存管理优化**：在编程语言运行时中，通过优化堆内存的分配和管理策略，减少随机写入导致的内存碎片化。例如，使用 G1 垃圾回收器来分区管理堆内存，减少 Full GC 的频率 。 以下是一个模拟垃圾回收对随机写入性能影响的伪代码示例： ```java public class RandomWriteTest { public static void main(String[] args) { List<byte[]> dataList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { // 模拟随机写入操作 byte[] data = new byte[1024]; // 每次写入1KB数据 dataList.add(data); // 模拟垃圾回收对随机写入的影响 if (i % 10000 == 0) { System.gc(); // 触发垃圾回收 System.out.println("Garbage Collection triggered at iteration " + i); } } } } ``` 该代码模拟了随机写入操作与垃圾回收的交互，展示了垃圾回收对随机写入性能的潜在影响。 --- ###
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