1.系统稳定性——OutOfMemoryError 常见原因及解决方法
2.java分布式锁有哪些应用场景?解决

系统稳定性——OutOfMemoryError 常见原因及解决方法

       当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。超卖超买超卖本文总结了常见的源码 OOM 原因及其解决方法。

       如果对 JVM 内存模型和垃圾回收机制不熟悉，解决推荐阅读 《咱们从头到尾说一次 Java 垃圾回收》。超卖超买超卖

       Java heap space

       当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的源码重庆源码时代学员对象时，就会抛出java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误。解决

       原因分析：Java heap space 错误产生的超卖超买超卖常见原因可以分为以下几类：

       解决方案：针对大部分情况，通常只需要通过-Xmx 参数调高 JVM 堆内存空间即可。源码如果仍然没有解决，解决可以参考以下情况做进一步处理：

       GC overhead limit exceeded

       当 Java 进程花费 % 以上的超卖超买超卖时间执行 GC，但只恢复了不到 2% 的源码内存，且该动作连续重复了 5 次，解决就会抛出java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded 错误。超卖超买超卖

       此类问题的源码宝塔面板 源码原因与解决方案跟Java heap space 非常类似，可以参考上文。

       Permgen space

       该错误表示永久代（Permanent Generation）已用满，通常是因为加载的 class 数目太多或体积太大。

       原因分析：永久代存储对象主要包括以下几类：

       解决方案：根据 Permgen space 报错的时机，可以采用不同的解决方案，如下所示：

       如果上述方法无法解决，可以通过 jmap 命令 dump 内存对象jmap -dump:format=b,file=dump.hprof ，然后利用 Eclipse MAT 功能逐一分析开销最大的 classloader 和重复 class。

       Metaspace

       JDK 1.8 使用 Metaspace 替换了永久代（Permanent Generation），该错误表示 Metaspace 已被用满，通常是因为加载的 class 数目太多或体积太大。

       此类问题的原因与解决方法跟Permgen space 非常类似，可以参考上文。需要特别注意的kettle mongodb 源码是调整 Metaspace 空间大小的启动参数为 -XX:MaxMetaspaceSize。

       Unable to create new native thread

       每个 Java 线程都需要占用一定的内存空间，当 JVM 向底层操作系统请求创建一个新的 native 线程时，如果没有足够的资源分配就会报此类错误。

       原因分析：JVM 向 OS 请求创建 native 线程失败，就会抛出Unable to create new native thread，常见的原因包括以下几类：

       该问题发生的常见过程主要包括以下几步：

       解决方案：根据具体情况，可以尝试调整 JVM 参数、优化代码、增加系统资源等方式解决。

       Out of swap space？

       该错误表示所有可用的虚拟内存已被耗尽。虚拟内存（Virtual Memory）由物理内存（Physical Memory）和交换空间（Swap Space）两部分组成。当运行时程序请求的虚拟内存溢出时就会报Out of swap space? 错误。

       原因分析：该错误出现的常见原因包括以下几类：

       解决方案：根据错误原因可以采取如下解决方案：

       Kill process or sacrifice child

       有一种内核作业（Kernel Job）名为 Out of Memory Killer，它会在可用内存极低的028游戏源码情况下“杀死”（kill）某些进程。OOM Killer 会对所有进程进行打分，然后将评分较低的进程“杀死”，具体的评分规则可以参考 Surviving the Linux OOM Killer。

       不同于其他的 OOM 错误，Kill process or sacrifice child 错误不是由 JVM 层面触发的，而是由操作系统层面触发的。

       原因分析：默认情况下，Linux 内核允许进程申请的内存总量大于系统可用内存，通过这种“错峰复用”的方式可以更有效的利用系统资源。

       然而，这种方式也会无可避免地带来一定的“超卖”风险。例如某些进程持续占用系统内存，然后导致其他进程没有可用内存。此时，97猫源码系统将自动激活 OOM Killer，寻找评分低的进程，并将其“杀死”，释放内存资源。

       解决方案：优化代码、调整 JVM 参数、增加系统资源等方式可以减少 OOM Killer 的触发概率。

       Requested array size exceeds VM limit

       JVM 限制了数组的最大长度，该错误表示程序请求创建的数组超过最大长度限制。

       JVM 在为数组分配内存前，会检查要分配的数据结构在系统中是否可寻址，通常为Integer.MAX_VALUE - 2。

       此类问题比较罕见，通常需要检查代码，确认业务是否需要创建如此大的数组，是否可以拆分为多个块，分批执行。

       Direct buffer memory

       Java 允许应用程序通过 Direct ByteBuffer 直接访问堆外内存，许多高性能程序通过 Direct ByteBuffer 结合内存映射文件（Memory Mapped File）实现高速 IO。

       原因分析：Direct ByteBuffer 的默认大小为 MB，一旦使用超出限制，就会抛出Direct buffer memory 错误。

       解决方案：根据具体的使用场景，可以调整 Direct ByteBuffer 的大小，或者使用其他方式实现高速 IO。

java分布式锁有哪些应用场景?

       分布式锁是为了解决分布式系统中多个进程或服务并发访问共享资源的问题而引入的一种机制。在分布式架构中，由于多个进程可能分布在不同的机器上，使用传统的锁机制（如synchronized、ReentrantLock）无法控制跨进程的线程访问同一资源，因此需要引入分布式锁。

       分布式锁的主要应用场景包括：

       1. 数据一致性：在并发场景下，确保同一时间只有一个线程对一个资源进行访问和处理，避免数据冲突。

       2. 防止超卖：在高并发操作如余额扣减、商品库存扣减、资金账户余额扣减等场景中，防止资源在短时间内被多个线程访问造成资源被错误地减少。

       3. 事务一致性：在分布式事务处理中，确保多个数据库操作的一致性和完整性，避免数据不一致的情况发生。

       实现分布式锁的主流方案有：

       1. 基于MySQL的分布式锁：虽然使用较少，但可以通过创建共享表，使用加锁和解锁操作实现。

       2. Zookeeper：利用其临时节点、顺序节点、watch机制实现高一致性的分布式锁。

       3. Redis：通过setnx、lua脚本、消费订阅等机制实现高可用的分布式锁，但可能存在数据不一致的风险。

       当使用分布式锁时，需要注意以下问题：

       1. 原子性：确保加锁和过期设置的原子性，避免锁的不正确释放或持有。

       2. 锁超时：合理设置锁的超时时间，避免因长时间持有导致的性能问题或资源浪费。

       3. 续命锁：为了解决超时问题，可以使用续命锁机制，通过守护线程定期刷新锁的超时时间。

       在选择分布式锁实现方案时，应综合考虑系统的具体需求、可用资源以及对锁机制的依赖。例如，如果公司已有Zookeeper集群，优先选择Zookeeper实现的锁；如果只有Redis集群，可以考虑使用Redis实现。选择方案时，需要基于架构设计和实际需求进行权衡。

       总之，分布式锁在保证分布式系统中资源访问的一致性和控制并发访问方面发挥着关键作用。理解其原理、应用场景以及实现方案，能够帮助开发者构建稳定、高效且可靠的分布式系统。