Wenn Sie auf unzureichende Speicherfehler (OOM) auftreten, sollten Sie zuerst die Ressourcenverwendung überprüfen, die Codestruktur optimieren und dann die Betriebsumgebung vernünftig konfigurieren. Zu den spezifischen Methoden geh?ren: 1. Vermeiden Sie eine gro?e Anzahl tempor?rer Variablen in der Schleife, unter Verwendung eines Generators anstelle eines Listenverst?ndnisses und des Schlie?ens der Dateihandle und der Datenbankverbindung rechtzeitig; 2. Für Python -Programme k?nnen Sie gc.collect () manuell anrufen, um die Müllsammlung zu unterstützen. 3.. Passen Sie das Laufzeitspeicherlimit angemessen unter der Pr?misse an, dass es kein Problem mit dem Code gibt, z. 4. Verwenden Sie Tracemalloc, Memory_profiler, VisualVM und andere Tools, um Speicher Engp?sse zu lokalisieren, um zu vermeiden, dass das Ged?chtnis blind zunimmt, um grundlegende Probleme zu vertuschen.
Es ist wirklich ein Kopfschmerz, auf einen aus dem Speicherfehler (OOM) ausgerichteten Speicherfehler zu sto?en, insbesondere wenn das Programm pl?tzlich abf?llt, wenn es zu einem kritischen Schritt führt. Tats?chlich k?nnen die meisten dieser Probleme durch überprüfung der Ressourcennutzung, die Optimierung der Codestruktur und die angemessene Konfiguration der Betriebsumgebung gelindert oder sogar gel?st werden.
überprüfen und optimieren Sie den Speicherverbrauch in Ihrem Code
Viele OOM -Probleme sind tats?chlich darauf zurückzuführen, dass der Code selbst Ressourcenverschwendung enth?lt oder unangemessen verwendet wird. Beispielsweise werden gro?e Mengen von zwischengespeicherten Daten nicht freigegeben, gro?e Objekte werden wiederholt geladen, tempor?re Objekte werden h?ufig in Schleifen usw. erstellt.
- Vermeiden Sie es, eine gro?e Anzahl tempor?rer Variablen in einer Schleife zu erstellen
- Verwenden Sie Generatoren anstelle von Listenverst?ndnis, um gro?e Datens?tze zu verarbeiten
- RECHTE CLAY -DATEI -GLEINE, Datenbankverbindungen und andere Ressourcen, die nicht mehr verwendet werden
- Wenn Sie Python verwenden, beachten Sie bitte, dass einige Bibliotheken (wie Pandas) standardm??ig keinen Speicher freigeben. Sie k?nnen manuell
gc.collect()
anrufen, um die Müllsammlung auszul?sen
Wenn Sie beispielsweise alle Inhalte gleichzeitig in den Speicher laden, w?hrend Sie mehrere gro?e Dateien lesen, ist es einfach zu explodieren. Es wird sicherer sein, durch Zeile oder Verarbeitung nach Block zu lesen.
Erh?hen Sie die verfügbare Speicherkonfiguration angemessen
Wenn Sie best?tigen, dass die Codelogik in Ordnung ist, die Datenmenge selbst jedoch gro? ist, müssen Sie das Anpassen des Laufzeitspeicherlimits in Betracht ziehen.
Zum Beispiel:
- In Java k?nnen Sie den maximalen Heap -Speicher durch JVM -Parameter einstellen:
-Xmx4g
- Wenn Python-Skripte auf dem System ausgeführt werden, müssen sie m?glicherweise die Speichergrenze des Betriebssystems anpassen oder einen 64-Bit-Dolmetscher verwenden
- Docker -Container müssen festgelegt werden, um sicherzustellen, dass sie angemessene Speichergrenzen festgelegt haben, um nicht durch das System Oom -Killer get?tet zu werden.
Es ist zu beachten, dass das Hinzufügen von Ged?chtnissen nur eine Behandlung für Symptome ist, aber nicht die Grundursache. Wenn das Programm selbst ein Speicherleck vorhanden ist, egal wie viel Sie es hinzufügen, wird es früher oder sp?ter Probleme geben.
Verwenden Sie Tools, um die Diagnose und überwachung zu unterstützen
Oft wissen Sie nicht, wo der Speicher verzehrt wird. Sie müssen daher einige Analysetools verwenden.
- Python kann
tracemalloc
odermemory_profiler
verwenden, um die Speicherzuweisung zu verfolgen - Java kann VisualVM, MAT und andere Tools verwenden, um Heap -Speicher -Snapshots anzuzeigen
- Auf Systemebene k?nnen Sie die Ausgabe von Befehlen wie
top
,htop
undfree
Sicht des Gesamtspeichertrends betrachten.
Diese Tools k?nnen Ihnen helfen, zu finden, welcher Teil des Speichers zu viele Instanzen einer bestimmten Klasse verbraucht? Oder wird ein Cache nicht gereinigt? Nur wenn Sie die Grundursache finden, k?nnen Sie die richtige Medizin verschreiben.
Grunds?tzlich diese Methoden. OOM sieht be?ngstigend aus, aber solange Sie es Schritt für Schritt überprüfen, k?nnen Sie in den meisten F?llen den Grund finden. Der Schlüssel besteht nicht darin, das Ged?chtnis zu erh?hen, sobald Sie auftauchen, da es das eigentliche Problem leicht verdecken wird.
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Der Unterschied zwischen HashMap und Hashtable spiegelt sich haupts?chlich in der Gewindesicherheit, der Nullwertunterstützung und der Leistung wider. 1. In Bezug auf die Gewindesicherheit ist Hashtable Thread-Safe, und seine Methoden sind haupts?chlich Synchronmethoden, w?hrend HashMap keine Synchronisationsverarbeitung durchführt, die nicht mit Thread-Safe ist. 2. In Bezug auf die Nullwertunterstützung erm?glicht HashMap einen Nullschlüssel und mehrere Nullwerte, w?hrend Hashtable keine Nullschlüssel oder -Werte zul?sst, sonst wird eine Nullpointerexception geworfen. 3. In Bezug auf die Leistung ist HashMap effizienter, da kein Synchronisationsmechanismus vorhanden ist und Hashtable für jeden Vorgang eine niedrige Verriegelungsleistung aufweist. Es wird empfohlen, stattdessen eine Concurrenthashmap zu verwenden.

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Der JIT -Compiler optimiert den Code durch vier Methoden: Methode Inline, Hotspot -Erkennung und -vergleich, Typespekulation und Devirtualisation sowie die Eliminierung des redundanten Betriebs. 1. Methode Inline reduziert den Anrufaufwand und fügt h?ufig kleine Methoden direkt in den Anruf ein. 2. Erkennung und Hochfrequenzcodeausführung und zentral optimieren, um Ressourcen zu sparen. 3. Typ Spekulation sammelt Informationen zum Laufzeittyp, um Devirtualisation -Anrufe zu erzielen und die Effizienz zu verbessern. 4. Redundante Operationen beseitigen nutzlose Berechnungen und Inspektionen basierend auf den Betriebsdaten, wodurch die Leistung verbessert wird.

Instanzinitialisierungsbl?cke werden in Java verwendet, um die Initialisierungslogik beim Erstellen von Objekten auszuführen, die vor dem Konstruktor ausgeführt werden. Es ist für Szenarien geeignet, in denen mehrere Konstruktoren Initialisierungscode, komplexe Feldinitialisierung oder anonyme Szenarien der Klasseninitialisierung teilen. Im Gegensatz zu statischen Initialisierungsbl?cken wird es jedes Mal ausgeführt, wenn es instanziiert wird, w?hrend statische Initialisierungsbl?cke nur einmal ausgeführt werden, wenn die Klasse geladen wird.

Der Werksmodus wird verwendet, um die Logik der Objekterstellung zusammenzufassen, wodurch der Code flexibler, einfach zu pflegen und locker gekoppelt ist. Die Kernantwort lautet: Durch zentrales Verwalten von Logik der Objekterstellung, das Ausblenden von Implementierungsdetails und die Unterstützung der Erstellung mehrerer verwandter Objekte. Die spezifische Beschreibung lautet wie folgt: Der Fabrikmodus gibt Objekterstellung an eine spezielle Fabrikklasse oder -methode zur Verarbeitung und vermeidet die Verwendung von NewClass () direkt; Es ist für Szenarien geeignet, in denen mehrere Arten von verwandten Objekten erstellt werden, die Erstellungslogik sich ?ndern und Implementierungsdetails versteckt werden müssen. Zum Beispiel werden im Zahlungsabwickler Stripe, PayPal und andere Instanzen durch Fabriken erstellt. Die Implementierung umfasst das von der Fabrikklasse zurückgegebene Objekt basierend auf Eingabeparametern, und alle Objekte erkennen eine gemeinsame Schnittstelle. Gemeinsame Varianten umfassen einfache Fabriken, Fabrikmethoden und abstrakte Fabriken, die für unterschiedliche Komplexit?ten geeignet sind.

InvaVa, theFinalKeywordPreventsAvariable von ValueFromBeingumedAfterasssignment, ButitsBehaviordiffersForprimitive und ANSPRIMITIVEVARIABLE, FinalMakesthevalueconstant, AsinfinalIntmax_speed = 100; WhirerastsignmentcausaSesSaSesSaSesSaSaSesSaSesSaSaSesSaSaSesSaSesSesirror

Es gibt zwei Arten von Konvertierung: implizit und explizit. 1. Die implizite Umwandlung erfolgt automatisch, wie z. B. das Konvertieren in INT in Doppel; 2. Explizite Konvertierung erfordert einen manuellen Betrieb, z. B. die Verwendung (int) MyDouble. Ein Fall, in dem die Typ -Konvertierung erforderlich ist, umfasst die Verarbeitung von Benutzereingaben, mathematische Operationen oder das übergeben verschiedener Werte zwischen Funktionen. Probleme, die beachtet werden müssen, sind: Umdrehung von Gleitpunktzahlen in Ganzzahlen wird der fraktionale Teil abschneiden, gro?e Typen in kleine Typen zu einem Datenverlust führen, und einige Sprachen erm?glichen keine direkte Konvertierung bestimmter Typen. Ein ordnungsgem??es Verst?ndnis der Regeln der Sprachkonvertierung hilft, Fehler zu vermeiden.

Java verwendet Wrapper-Klassen, da grundlegende Datentypen nicht direkt an objektorientierten Operationen teilnehmen k?nnen und Objektformen h?ufig in den tats?chlichen Bedürfnissen erforderlich sind. 1. Sammelklassen k?nnen nur Objekte speichern, z. B. Listen verwenden automatische Boxen, um numerische Werte zu speichern. 2. Generika unterstützen keine Grundtypen, und Verpackungsklassen müssen als Typparameter verwendet werden. 3.. Verpackungsklassen k?nnen Nullwerte darstellen, um nicht festgelegte oder fehlende Daten zu unterscheiden. 4. Verpackungsklassen bieten praktische Methoden wie String -Conversion, um die Analyse und Verarbeitung von Daten zu erleichtern. In Szenarien, in denen diese Eigenschaften ben?tigt werden, sind Verpackungsklassen unverzichtbar.
