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Python是一种解释性语言，这意味着它在运行之前不需要编译。当Python程序运行时，它会动态地为所有变量和对象分配相应的内存。这意味着Python的内存管理是自动处理的，使得开发人员能够专注于编写代码，而不用担心相关内存分配和释放。本文就Python的内存管理进行详述，
在Flink内存模型中我们已经知道，Flink会将内存按照使用方式、内存类型分为不同的内存区域，底层会借助MemorySegment对内存块进行管理和访问，MemorySegment的使用场景有很多，本文我们主要看下 ManagedMemory和NetworkBuffer是如何申请和使用MemorySegment内存块的。 Task使用的物理计算资
《 Flink 内存管理 》系列（已完结），共包含以下 4 篇文章： Flink 内存管理（一）：设置 Flink 进程内存 Flink 内存管理（二）：JobManager 内存分配（含实际计算案例） Flink 内存管理（三）：TaskManager 内存分配（理论篇） Flink 内存管理（四）：TaskManager 内存分配（实战篇） 😊
Linux内核为了提高内存的使用效率采用过度分配内存(over-commit memory)的办法，造成物理内存过度紧张进而触发OOM机制来杀死一些进程回收内存。该机制会监控那些占用内存过大，尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程，为了防止内存耗尽会把该进程杀掉。 1、oom过程 out_of_memory函
在flink内存管理（一）中我们已经知道：在Flink中会将对象序列化成二进制格式数据，然后写入预先分配的内存块，而这个内存块就是MemorySegment。 MemorySegments作为Flink内存管理的最小内存分配单元， 能够申请堆内存和堆外内存空间 ，并对上层提供丰富且高效的内存数据读写方
Java下载文件时，如果是小文件的下载，我们一般直接使用工具类的方法，比如cn.hutool.http.HttpUtil.downloadFile()。但是如果是大文件的下载，使用这些工具类的方法，可能会出现Out of Memory内存溢出，它是指需要的内存空间大于系统分配的内存空间，oom后果就是项目程序crash，Hpr
早上过来发现定时任务出现告警，Flink Jobs运行失败，登录Flinkweb后台一看，所有jobs都没了，slot也为0。 查看Flink日志，有以下错误异常： 根据错误异常不难得出，是因为metaspace内存溢出导致的。 通过日志能观察到是一个批处理任务(FlinkJobCheatFind)导致；这个批处理任务是通过
某天报警：某台机器部署的一个服务突然无法访问。谨记第一反应登录机器查看日志，因为服务挂掉，很可能因OOM。这个时候在机器的日志中发现了如下的一些信息： 表明确实为OOM，问题是哪个区导致的呢？可以看到是：Direct buffer memory，还看到一大堆jetty相关方法调用栈，
学习文档： 《Flink 官方文档 - 部署 - 内存配置 - 调优指南》 《Flink 官方文档 - 部署 - 内存配置 - 常见问题》 学习笔记如下： 独立部署模式（Standalone Deployment）下的内存配置 通常无需配置进程总内存，因为不管是 Flink 还是部署环境都不会对 JVM 开销进行限制，它只与机器的
今天我们来说说工作中遇到的一个真实案例，由于使用mybatis的批量插入功能，导致系统内存溢出OOM（Out Of Memory）， \\\"java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space\\\"的报错，导致服务出现短暂的服务不可用，大概一两分钟不可用。这其实是个非常危险的故障，可能在高峰期导致整个系统瘫
