OOM
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Spark 任务 OOM 问题如何解决？
大家好，我是 V 哥。在实际的业务场景中，Spark任务出现OOM（Out of Memory） 问题通常是由于任务处理的数据量过大、资源分配不合理或者代码存在性能瓶颈等原因造成的。针对不同的业务场景和原因，可以从以下几个方面进行优化和解决。
Easysearch 内核完善之 OOM 内存溢出优化案例一则
最近某客户在使用 Easysearch 做聚合时，报出 OOM 导致掉节点的问题，当时直接让客户试着调整 indices.breaker.request.limit ，但是不起作用，于是又看了下 Easysearch 在断路器相关的代码，并自己测试了下。
因为内存溢出，我差点被优化
我们都知道，在写代码的过程中，业务逻辑很大程度上决定了你对业务的理解，但是解决问题，却是你提升比较关键的地方，而我，却差点因为这个内存溢出，把自己给干优化掉。
这 8 类问题，SysOM 2.0 OOM 诊断助你快速定位异常 | 龙蜥技术
OOM 主要可以分为整机和 cgroup 级别的异常，SysOM 中的 OOM 诊断可以快速准确的定位到系统发生的 OOM 异常，从而用户可以根据不同的原因应用不同的方法解决 OOM。
开源一夏 |为什么线程池不允许使用 Executors 去创建？
Executors Executors存在什么问题 Executors为什么会OOM 创建线程池的正确姿势
java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded
简单来说，java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded发生的原因是，当前已经没有可用内存，经过多次GC之后仍然没能有效释放内存。
一个神奇的 bug：OOM？优雅终止线程？系统内存占用较高？
摘要：该项目是DAYU平台的数据开发（DLF），数据开发中一个重要的功能就是ETL（数据清洗）。ETL由源端到目的端，中间的业务逻辑一般由用户自己编写的SQL模板实现，velocity是其中涉及的一种模板语言。
首次排查 OOM 实录
本篇文章的落成更像是一篇笔记，而不是博客。因为在一年的工作后，首次碰上了 OOM 问题，虽然导致的原因比较简单，但也算是值得纪念的，哈哈。
Java 常见的几种 OOM
上面这种 OOM 比较好理解，在 main 方法中循环调用 main 方法，循环产生的大量形参都会在栈空间进行创建，当超过栈空间的大小，就会导致栈空间溢出，发生 OOM。
