OOM

最新推荐文章于 2025-10-08 17:52:20 发布

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原文链接：https://my.oschina.net/wfy94/blog/873578

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>

一直怀疑Glide或者activity没管理好没释放掉，检查各种单例初始化引用context问题，浪费一天，作此记录。

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深入剖析 MetaSpace OOM 问题：根因分析与高效解决策略

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MetaSpace区是JVM内存管理中的关键部分，负责存储类元数据。随着Java 8的推出，MetaSpace取代了PermGen区，但其灵活性也带来了新的挑战，尤其是在动态类加载和频繁类更新的场景下，容易导致MetaSpace内存溢出（OOM）问题。本文探讨了MetaSpace OOM的根本原因，包括类加载器泄漏、内存管理不当和GC效率低下等，并提供了一系列调优策略和解决方案，帮助开发者有效排查和防止此类问题的发生，确保应用程序的稳定性和高可用性。

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上报oom

本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！

10-21

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OOM（Out Of Memory，内存溢出）上报是指在应用程序运行过程中，当系统检测到内存不足时，生成并上报相关错误信息和日志的过程。OOM 上报的主要目的是帮助开发者诊断和解决内存管理问题，优化应用程序的性能和稳定性。OOM是游戏应用中常见的性能问题，通过分析上报的OOM信息，开发者可以定位问题的根源，并采取相应的优化措施。常见的解决方法包括内存泄漏检测与修复、资源管理优化、大对象分配优化、图形渲染开销降低、第三方库或插件问题处理、设备性能限制适应以及并发和多线程问题优化。

Android OOM问题定位、内存优化

闲暇部落

04-09

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如GCRoot中变量有对堆中对象的引用，gc则不回收堆中的该对象，如堆中对象无来自GCRoot的引用，则回收该对象。通过一系列称为“GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点向下搜索，搜索所有的引用链，当一个对象到GC Roots没有任何引用链(即GC Roots到对象不可达)时，则证明此对象是不可用的。即，对象本身被GC回收后，导致其他对象同时也被GC回收，这些被回收的所有对象占用内存总和。1、对象A,B,C内存占用情况如下，A的shallow size是10M，Retain size是30M。

java oom排查

码农也有梦想

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Java 的 OutOfMemoryError是一个严重且常见的 JVM 错误。排查 OOM 的关键是并进行。

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MySQL OOM

喝醉酒的小白

05-31

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如果MySQL所在的cgroup设置了较小的内存限制，当MySQL进程占用的内存超过了限制时，cgroup的OOM杀手会终止该进程。调整cgroup的资源限制：如果MySQL所在的cgroup设置了较小的内存限制，可以考虑适当增加cgroup的内存限制，以满足MySQL进程的内存需求。同时，监控MySQL的内存使用情况和性能指标，以便及时调整参数并优化系统的内存管理。当系统的内存资源耗尽并出现OOM情况时，操作系统会使用OOM杀手来选择并终止使用过多内存的进程，以便回收内存并保护系统的稳定性。

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童小绿学无止境

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首先了解一下什么是oom killer？简单理解是， Linux内核里出于保护其他资源，不致于让系统立刻崩溃，采取了一种保护进程手段，当linux系统所剩的内存空间不足以满足系统正常运行时，把使用内存异常服务进行kill。具体而言，oom killer的操作，主要有以下步骤：当系统内存不足的时候，out_of_memory()被触发，然后调用select_bad_process()选择一个”bad”进程杀掉。如何判断和选择一个”bad进程呢？linux选择”bad”进程是通过调用oom_badness(

Android性能优化之OOM

是阿超

07-25

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什么是OOM？为什么会有OOM？App的内存限制是多少？为什么Android系统要设定App的内存限制？Android有GC自动回收资源，为什么还会OOM?容易发生OOM的场景及处理方案；如何避免OOM？

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当应用程序出现Out of Memory (OOM)错误时，通常意味着系统无法分配足够的内存来执行任务，这时就需要借助专业的分析工具来查找问题的根源。MemoryAnalyzer（MAT）是IBM开发的一款强大的JVM堆内存分析工具，它能够...

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Groovy大量计算导致oom的解决办法

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问题原因分析：使用ScriptEngine.eval每次都会对脚本进行编译，生成一个新的类，被GroovyClassLoader加载，大量执行计算后，将导致被加载的类数量不断增加，最终OOM。解决办法：对计算的表达式expression进行预...

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【无人机路径规划】基于粒子群算法PSO融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障路径规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于粒子群算法（PSO）融合动态窗口法（DWA）的无人机三维动态避障路径规划方法，旨在解决复杂动态环境中无人机的安全高效导航问题。通过将PSO的全局寻优能力与DWA的局部实时避障优势相结合，实现了在三维空间中快速生成平滑、安全且最优的飞行路径。文中详细阐述了算法的融合机制、模型构建、参数设计及Matlab仿真验证过程，展示了该方法在应对静态与动态障碍物时的有效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定编程基础和算法理解能力，从事无人机、智能控制、路径规划等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于复杂城市环境或室内场景下的无人机自主飞行任务；②为智能机器人、自动驾驶等领域的动态路径规划提供算法参考；③帮助读者掌握PSO与DWA算法的融合思路及其在实际问题中的建模与仿真方法。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法融合逻辑与仿真结果分析，同时可尝试调整环境参数或引入更多动态障碍物以进一步验证算法性能。

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