好的，各位观众老爷，各位码农兄弟，今天咱们来聊点刺激的——生产环境内存溢出（OOM）！这玩意儿就像悬在代码头顶的达摩克利斯之剑，随时可能掉下来，给你一个猝不及防的惊喜（惊吓？）。 别害怕，今天我就要化身内存溢出终结者，带大家一起揭开OOM的神秘面纱，从诊断到预防，保证让你以后再也不用对着满屏的OutOfMemoryError欲哭无泪。 一、OOM：你是谁？从哪里来？要到哪里去？ 首先，咱们得搞清楚，OOM到底是个什么鬼？简单来说，就是你的程序申请的内存超过了JVM（Java Virtual Machine）或者操作系统分配给你的内存上限，导致内存不够用，然后JVM就会毫不客气地抛出一个OutOfMemoryError。 这就好比你租了一个小单间，结果硬要往里面塞下一张双人床、一个大衣柜、一个跑步机……空间不够用，东西就只能堆在门口，最后连门都打不开了。 OOM的种类有很多，常见的有： java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space: 这个最常见，就是堆内存不够用了。堆是JVM中存放对象实例的地方，如果对象创建速度大于GC回收速度，堆就会被撑爆。 …
MapReduce 作业的内存溢出问题分析与解决
好的，各位听众老爷，欢迎来到“老码农夜话”系列讲座。今天我们要聊聊MapReduce的世界里，一个让人头疼，却又不得不面对的问题——MapReduce作业的内存溢出 (OOM)。 各位都知道，MapReduce就像一个大型工厂，数据是原料，Mapper和Reducer是流水线上的工人，把原料加工成我们需要的成品。但是，如果原料一下子涌入太多，工人们的仓库（内存）不够用，那就会发生“仓库爆仓”事件，也就是我们常说的OOM。 别慌，今天老码农就来带大家抽丝剥茧，看看这OOM到底是怎么发生的，又该如何应对。 一、OOM侦探：追根溯源，寻找真凶 首先，我们要搞清楚，OOM到底发生在哪个环节？是Mapper，Reducer，还是Driver？这就像破案一样，先要锁定案发现场。 Mapper阶段OOM： 这通常是因为Mapper处理的数据量过大，或者Mapper逻辑过于复杂，导致单个Mapper Task占用的内存超出了JVM的限制。 想象一下，Mapper就像一个厨师，要处理大量的食材，如果食材堆积如山，厨师的砧板（内存）自然就不够用了。 Reducer阶段OOM：Reducer阶段会接收来自各 …