1、最终解决方案 为解决线程创建过多导致的内存溢出问题，我们采取了以下策略： 自定义线程池，利用`LinkedBlockingQueue`阻塞队列限制线程池的最大线程数。 定义拒绝策略，当任务队列满时，拒绝处理新任务并记录日志。通过这些改进，我们成功解决了内存溢出问题，同时确保了应用的稳定性和响应效率。
2、如果同一个类内部调用异步方法，可能会导致`@Async`注解失效。解决方法是通过Spring容器中的实例对象进行调用，而非默认的`this`，以实现对方法调用的拦截。 默认情况下，如果未自定义异步方法的线程池，则使用`SimpleAsyncTaskExecutor`。
3、解决方案：使用CompletableFuture的thenApply方法或@Async的order属性指定异步任务的执行顺序。但需注意，order属性在Spring框架中并非标准属性，需依赖特定版本或扩展实现。
4、导入POM：确保项目中已经导入了Spring Boot Starter等必要的依赖。配置类：创建一个配置类，在该类中定义一个ThreadPoolTaskExecutor bean，并进行必要的配置，如核心线程数、最大线程数、队列容量等。使用@Async注解：在需要异步执行的方法上添加@Async注解，并指定线程池的名称。
你在工作当中有遇到内存溢出问题吗？你是如何解决的？ 回答思路：先解释spark的内存模型，再分情况介绍不同情况下的解决方案。总体思想是根据内存模型找出不够的那一块内存，要么提升占比，要么整体增加。
在JDK 8及以后，元空间（以前的永久代）的内存管理不再像旧版本那样受到限制。然而，元空间内存还是有限的，特别是对于动态类型生成的场景，如果元空间过大，也可能导致OOM。元空间的垃圾回收成本高且不频繁，因此设置合适的元空间大小至关重要。对于不同JDK版本，解决元空间不足的策略不同。
能够有效提升查询效率。此外，这种方法适用于其他需要实现模糊查询的用户隐私字段。每种方案都有其适用场景和局限性。在实际应用中，应根据业务的具体需求、数据量以及对性能、安全性和维护成本的考量来选择最合适的方案。没有绝对的“最佳”方案，只有最符合特定业务场景的解决方案。
细想一下，问题其实没有这么简单。因为原来执行 IO 任务的线程池使用的是 CallerRunsPolicy 策略，所以直接使用这个线程池进行异步计算的话，当线程池饱和的时候，计算任务会在执行 Web 请求的 Tomcat 线程执行，这时就会进一步影响到其他同步处理的线程，甚至造成整个应用程序崩溃。
ES深度分页问题及针对不同需求下的解决方案 在Elasticsearch中，分页是常见的查询场景之一。然而，当查询的数据页数特别大，如从from + size大于10000时，会遇到深度分页问题。Elasticsearch通过参数index.max_result_window限制单次查询满足查询条件的结果窗口大小，默认值为10000。
面对物流领域月初财务月结时的内存溢出问题，解决方案之一便是采用流式查询技术。每个网点每月的流水数据量庞大，单次加载到内存可能导致内存溢出。解决策略在于避免一次性加载所有数据，而是采取分页查询和硬盘存储相结合的方式，通过Mybatis的流式查询，查询结果以迭代器的形式返回，逐条获取，显著减少内存占用。
在使用MyBatis查询大量数据时，面临一个普遍问题就是内存溢出（OOM）。本文将详细阐述如何通过流式查询解决这一问题，避免数据量过大导致的内存问题。首先，需要在`Mapper.xml`配置文件中对`select`语句进行优化，添加`fetchSize`属性。
面对数据量庞大的查询需求，MyBatis提供了流式查询方式，以避免内存溢出（OOM）问题。首先在Mapper.xml中，通过在SQL语句中增加`fetchSize`属性，实现分页式查询。
可以通过开关-XX：-UseGCOverheadLimit禁止OOM的产生。这样就会出现堆溢出的错误，然后根据堆溢出的问题来处理。 优化代码，检查新生代，老年代中对象是否正常，是否有过多的对象无法释放。 dump内存，检查是否存在内存泄露，如果没有，加大内存。 本文讲解了几种内存溢出的情况，以及相对应的解决思路。
堆内存溢出情况一：java.lang.OutOfMemoryError： Java heap space。这种情况是由于Java堆内存不足。原因可能是堆内存真不够用，或者存在死循环。解决情况一：通过调整JVM配置来解决，如检查是否有大内存使用或死循环代码。情况二：java.lang.OutOfMemoryError： GC overhead limit exceeded。
在JDK 8及以后，元空间（以前的永久代）的内存管理不再像旧版本那样受到限制。然而，元空间内存还是有限的，特别是对于动态类型生成的场景，如果元空间过大，也可能导致OOM。元空间的垃圾回收成本高且不频繁，因此设置合适的元空间大小至关重要。对于不同JDK版本，解决元空间不足的策略不同。
1、oom作为研发中最常见，也是最难定位的问题，具体原因主要源自jvm内存分配不足以及垃圾回收器无法回收内存。具体来说，oom通常发生在jvm因缺乏足够的内存来为新对象分配空间，且垃圾回收器已无可用空间时。问题主要源自两方面：内存分配过小和资源耗尽。
2、这通常是由于过多的对象创建或对象引用导致。 - **解决方案**：增加JVM参数-Xms和-Xmx的值，调整堆内存大小。同时，优化对象创建，避免不必要的对象引用，使用弱引用或软引用等策略。
3、OOM的产生原因：OOM的产生往往与程序对内存的不当管理有关。例如，程序可能请求分配大量内存，但并未及时释放不再使用的内存块，或者程序处理的数据量超出了其可处理范围。在软件开发中，如果不注意内存管理，很容易引发OOM问题。
