降低cache操作的内存占比 方案: 通过SparkConf.set("spark.storage.memoryFraction","0.6")来设定.默认是0.6,可以设置为0.5 0.3 等 原因: spark中,堆内存又被划分成了两块儿,一块儿是专门用来给RDD的cache.persist操作进行RDD数据缓存用的:另外一块儿,就是我们刚才所说的,用来给spark算子函数的运行使用的,存放函数中自己创建的对象.默认情况下,给RDD cache操作的内存占比是0

一:解析XML文件的两种方式 1:dom,document object model,文档对象模型. 2:sax,simple API for XML. 3:比较dom和sax解析XML文件的优缺点 a:dom 优点:dom解析方式会把xml文件加载到内存中,按照xml的结构解析成dom树,元素.文本.属性都会解析成对象,方便进行增删改查. 缺点:如果xml文件比较大,加载文件内存压力大. b:sax 优点:sax解析方式是一行一行的读取xml文件,所以不会造成内存压力. 缺点:不能进行增删改的

[文档整理系列]  Java SE之调整JVM内存笔记 一般JVM内存限制是64Mbyte Eclipse下 Run as configrationArguments选项:-Xmx80m [设置虚拟机JVM最大开辟内存为80Mbyte] ===================================================一. 设置JVM内存的参数有四个: -Xmx Java Heap最大值,默认值为物理内存的1/4,最佳设值应该视物理内存大小及计算机内其他内存开销而定: -Xm

$JBOSS-HOME/server/下有3个目录,all/default/minimal,它们是表示3种配置,全部的配置.默认配置.最小配置,我们在启动JBOSS服务时,可以指定 run –c all 表示是启动all配置(将会加载所有服务):run 表示是以默认配置启动; run –c mimimal  表示是启动mimimal配置.这三者所加载的服务数量不同,具体区别可查阅JBOSS相关文档,你还可以自己定义一个配置,如test 如果采取默认配置的话,JVM默认只能分配到最大64M内存(默

首次运行公司项目,出现了内存溢出,具体出现java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space和java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded异常 调整运行时JVM内存大小主要有两种方式: 1,在Eclipse中配置 Eclipse中的Window-->Preferences-->Java-->Installed JREs-->Edit,在Default VM arguments中配置如下 参

JVM内存大小是有限的,有的时候程序过大时候会导致超出最大内存,产生下面异常: Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space    at Java_Test.JVMtest1.main(JVMtest1.java:6) 比如: package Java_Test; public class JVMtest1 { public static void main(String[] args) {

摘要: tomcat部署多个项目后,启动tomcat正常,访问项目时却会出现该错误在网上查了查又试了好几次,才解决,将解决方法记录下来,以方便以后查看或让遇到同样问题的朋友有个参考 PermGen space是啥就不说了,网上找找大堆,感觉也没必要记这些个概念 问题的根源就是JVM的内存不够用了!!!解决方法: *********************************************************************************************

1.使用解压tomcat     在catalina.bat的第一行增加:    set JAVA_OPTS=-Xms64m -Xmx256m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m    在catalina.sh的第一行增加:   JAVA_OPTS=-Xms64m -Xmx256m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m 2.eclips

Window->Preferences->MyEclipse->Servers->Tomcat x.x->JDK->Optional Java VM arguments: -Xms512m:表示JVM Heap(堆内存)最小尺寸512MB,初始分配-Xmx1024m:表示JVM Heap(堆内存)最大允许的尺寸1024MB,按需分配.说明:如果-Xmx不指定或者指定偏小,应用可能会导致java.lang.OutOfMemory错误,此错误来自JVM不是Throwable

堆内存(Heap) 堆是由Java虚拟机(JVM,下文提到的JVM特指Sun hotspot JVM)用来存放Java类.对象和静态成员的内存空间,Java程序中创建的所有对象都在堆中分配空间,堆只用来存储对象,应用程序通过存放在堆栈(Stack)内的引用来访问堆数据,一个JVM进程只能拥有一个堆.JVM通过-Xms和-Xmx参数分别设置堆的初始值和最大值,初始值默认是物理内存的1/64但小于1G,最大值默认是物理内存的1/4但小于1G .默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx

Java性能优化原则:代码运算性能.内存回收.应用配置(影响Java程序主要原因是垃圾回收,下面会重点介绍这方面) 代码层优化:避免过多循环嵌套.调用和复杂逻辑. Tomcat调优主要内容如下: 1.增加最大连接数 2.调整工作模式 3.启用gzip压缩 4.调整JVM内存大小 5.作为Web服务器时,与Apache整合或Nginx 6.合理选择垃圾回收算法 7.尽量使用较新JDK版本 生产配置实例: <Connectorport="8080"protocol="org

Java性能优化方向:代码运算性能.内存回收.应用配置. 注:影响Java程序主要原因是垃圾回收,下面会重点介绍这方面 代码层优化:避免过多循环嵌套.调用和复杂逻辑.Tomcat调优主要内容如下:1.增加最大连接数2.调整工作模式3.启用gzip压缩4.调整JVM内存大小5.作为Web时,动静分离6.合理选择垃圾回收算法7.尽量使用较新JDK版本 生产环境Tomcat配置: Connectorport="8080"protocol="org.apache.coyote.htt

JVM性能优化原则:代码运算性能.内存回收.应用配置(影响Java程序主要原因是垃圾回收机制)代码层优化:避免过多循环嵌套.调用和复杂逻辑. Tomcat调优主要内容 1.增加最大连接数 2.调整工作模式 3.启用gzip压缩 4.调整JVM内存大小 5.作为web服务器时.无Apache整合或者nginx 6.合理选择垃圾回收算法 7.尽量使用较新的JDK版本 生产配置实例 <Connectorport="8080"protocol="org.apache.coyot

场景 单台机器的下JMeter启动较大线程数时可能会出现运行报错的情况,或者在运行一段时间后,JMeter每秒生成的请求数会逐步下降,直到为0,即JMeter运行变得很"卡",这时候我们可以调整JVM内存,来对Jmeter进行优化 设置JVM内存 ①找到JMeter bin目录下的jmeter.bat文件:Linux找jmeter.sh文件,编辑打开 ②查找以下内容 rem See the unix startup file for the rationale of the follo

转自:http://cjjwzs.iteye.com/blog/1059381 本文将从内存分页的原理,如何调整分页大小两节内容,向你阐述LargePage对JVM的性能有何提升作用,并在文末点明了大内分页的副作用.OK,让我们开始吧! 内存分页大小对性能的提升原理 首先,我们需要回顾一小部分计算机组成原理,这对理解大内存分页至于JVM性能的提升是有好处的. 什么是内存分页? 我们知道,CPU是通过寻址来访问内存的.32位CPU的寻址宽度是 0~0xFFFFFFFF ,计算后得到的大小是4G,也

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6494652.html 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所以掌握Spark对JVM的内存使用内幕是至关重要的.很多人对 Spark 的印象是:它是基于内存的,而且可以缓存一大堆数据

  本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢

单台服务器8G内存,2核 系统里装了redis, rocketmq, mysql, zookeeper, 还有20个左右的微服务,每个微服务的jvm 参数 -Xms128m -Xmx256m -Xmn64m -XX:PermSize=64m -XX:MaxPermSize=128m redis,rocketmq,zookeeper 基本是用最小配置 执行free 只有100m左右的free内存,经常执行一些java命令就返回无法分配内存错误 通过ps -aux|sort -4knr|head -

今天用java -jar执行一个jar文件提示内存不够,需要设置虚拟机的堆大小.以下是参考资料: 堆(Heap)和非堆(Non-heap)内存  按照官方的说法:“Java 虚拟机具有一个堆,堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配.堆是在 Java 虚拟机启动时创建的.”“在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non-heap memory)”.可以看出JVM主要管理两种类型的内存:堆和非堆.简单来说堆就是Java代码可及的内存,是留给开发人员使用的:非堆就是JVM留给 自己用的,

JVM内存调整 先试着调整一下idea的 找到软件安装位置/bin/idea64.exe.vmoptions 给他直接整个起飞的,改成 -Xms512m -Xmx1500m 找到Java安装的位置/jre/lib/amd64/jvm.cfg 加上 -Xms512m -Xmx1024m 打开idea,在运行中找到编辑配置 然后打开环境,能看到虚拟机选项,给其整上 -Xms512m -Xmx1024m 看到个有意思的经典配置 -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewR