Lorsque vous rencontrez une erreur de mémoire insuffisante (OOM), vous devez d'abord vérifier l'utilisation des ressources, optimiser la structure du code, puis configurer raisonnablement l'environnement de fonctionnement. Les méthodes spécifiques incluent: 1. évitez de créer un grand nombre de variables temporaires dans la boucle, en utilisant un générateur au lieu de la compréhension de la liste et en fermant la poignée du fichier et la connexion de la base de données dans le temps; 2. Pour les programmes Python, vous pouvez appeler manuellement GC.Collect () pour aider la collection des ordures; 3. Ajustez correctement la limite de mémoire d'exécution dans la prémisse qu'il n'y a aucun problème avec le code, tel que la définition des paramètres JVM en Java, la définition d'une limite de mémoire raisonnable dans Python avec un interprète 64 bits et Docker; 4. Utilisez Tracemalloc, Memory_Profiler, VisualVM et d'autres outils pour localiser les goulots d'étranglement de la mémoire pour éviter l'augmentation aveuglément de la mémoire pour couvrir les problèmes fondamentaux.

C'est vraiment un mal de tête de rencontrer une erreur de mémoire (OOM), surtout lorsque le programme se bloque soudainement lorsqu'il fonctionne vers une étape critique. En fait, la plupart de ces problèmes peuvent être atténués ou même résolus en vérifiant l'utilisation des ressources, en optimisant la structure du code et en configurant raisonnablement l'environnement de fonctionnement.

Vérifiez et optimisez l'utilisation de la mémoire dans votre code

De nombreux problèmes de l'OOM sont en fait du fait que le code lui-même a un gaspillage de ressources ou est une utilisation déraisonnable. Par exemple, de grandes quantités de données en cache ne sont pas libérées, les grands objets sont chargés à plusieurs reprises, les objets temporaires sont fréquemment créés en boucles, etc.

• évitez de créer un grand nombre de variables temporaires dans une boucle
• Utilisez des générateurs au lieu de la compréhension de la liste pour traiter de grands ensembles de données
• Poignées de fichiers de fermeture en temps opportun, connexions de base de données et autres ressources qui ne sont plus utilisées
• Si vous utilisez Python, veuillez noter que certaines bibliothèques (comme Pandas) ne publieront pas la mémoire par défaut. Vous pouvez appeler manuellement gc.collect() pour déclencher la collection d'ordures

Par exemple, si vous chargez tout le contenu en mémoire à la fois en lisant plusieurs fichiers grands, il est facile à exploser. Il sera plus s?r de passer à la lecture par ligne ou à traitement par bloc.

Augmentez de manière appropriée la configuration de la mémoire disponible

Si vous confirmez que la logique de code est bien, mais la quantité de données elle-même est grande, vous devez envisager d'ajuster la limite de mémoire d'exécution.

Par exemple:

• En Java, vous pouvez définir la mémoire de tas maximale via les paramètres JVM: -Xmx4g
• Si les scripts Python s'exécutent sur le système, ils peuvent avoir besoin d'ajuster la limite de mémoire du système d'exploitation ou d'utiliser un interprète 64 bits
• Les conteneurs Docker doivent être définis pour s'assurer qu'ils ont fixé des limites de mémoire raisonnables pour éviter d'être tuées par le système Oom Killer.

Il convient de noter que l'ajout de mémoire à l'aveugle n'est qu'un traitement pour les sympt?mes mais pas la cause profonde. S'il y a une fuite de mémoire sur le programme lui-même, peu importe combien vous l'ajoutez, il y aura des problèmes t?t ou tard.

Utilisez des outils pour aider le diagnostic et la surveillance

Plusieurs fois, vous ne savez pas où la mémoire est consommée, vous devez donc utiliser certains outils d'analyse.

• Python peut utiliser tracemalloc ou memory_profiler pour suivre l'allocation de la mémoire
• Java peut utiliser VisualVM, MAT et d'autres outils pour afficher les instantanés de mémoire de tas
• Au niveau du système, vous pouvez consulter la sortie de commandes telles que top , htop et free de voir la tendance de la mémoire globale.

Ces outils peuvent vous aider à localiser quelle partie de la mémoire consomme trop d'instances d'une certaine classe? Ou un cache n'est-il pas nettoyé? Ce n'est qu'en trouvant la cause profonde que vous pouvez prescrire le bon médicament.

Fondamentalement, ces méthodes. OOM semble effrayant, mais tant que vous le vérifiez étape par étape, vous pouvez trouver la raison dans la plupart des cas. La clé est de ne pas penser à augmenter la mémoire dès que vous arrivez, car elle couvrira facilement le vrai problème.

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