Java ，大量对象内存中计算， oom 怎么处理哇。

[frank1256]

rt ，

遇到个问题，需要查询 100 条记录查到内存中，然后进行计算。我内存很小，总是 oom 。就是单纯的内存不够。有啥好办法吗？

mat 工具打开 dump ，里面全是 mysql 的 jdbc 对象。。。

最高峰 300w 条，也没啥精力再去弄大数据啥的了。老板只给了 8g 。

小弟能想到的就是，分批查询，一批一批计算。靠谱吗？

有什么好办法吗，大佬们

[clf]

利用磁盘去做缓存。

POI 在操作大数据导出 excel 的时候就是类似的处理方式，一次性只处理 N 行，其余的数据行会在磁盘里利用文件缓存。

[leonme]

@heyjei #4 这是认真的吗？如果是 OLTP 呢？

[liuxingdeyu]

我觉得分批查靠谱，再就是活用 mapreduce

[cheng6563]

楼上这么多人就没个说增加 jvm 内存容量限制的吗？
jvm 默认给的堆内存大小为物理内存的 1/4 ，所以啥不管直接加物理内存的收益也只有 1/4
启动命令用 -Xmx6g 参数可以分配 6g 内存给堆。
堆内存一般占 jvm 进程内存的大多数但不是 100%，所以最好再开些 swap 避免占满内存。

[ragnaroks]

@cheng6563 一般默认这种基础都会，而且楼主说了给了 7G

@frank1256 如果时效性不高就猛拉 swap ，不过都用 java 了还抠硬件资源你们老板也是过分

[kingfalse]

自己花钱,再加 8 个 G /狗头

[feitxue]

也给几个方向,不一定靠谱.要根据你的实际需求来.
第一种,就是你有提到一个月才跑一次的任务的话,那就每天跑一次,生成你要的日数据,月底的时候汇总这一个月每天的数据.或者安排的没人用系统的时候,凌晨,和其他任务错开执行.
第二种,还是你之前代码,不动,月底的时候申请按量计费的机器,跑完就销毁.不确定你们允不允许这样玩儿,不过这种方式可能对 java 不太友好.或者用云函数,现在有支持 java 的,只是改造成本确实有点大.
其他的 sql 优化的楼上都提到了,我就没啥补充了.

[vacuitym]

我觉得这个应该定期汇总。数据不多的话每天做日统计，多的话做几小时的统计。然后做月统计。最后只要根据统计的数据再做计算就可以了，我们一般这样做

[fuchaofather]

信息太少了。第一感觉没有必要查 100w 条数据到内存，都是真正需要的吗？

[timsims]

xxx 量级数据找 top10 这种不就是经典的面试题。。

[CaptainD]

必须要所有数据同时在内存么，如果不需要是否可以分批计算

[sampeng]

300w 条记录求平均值，top10.。不都是标准面试算法么。。面试会，实现需求就不会了？
300w 就要上 hadoop 了？ 300w 就要大数据了？ 300w 哪怕上个 es 也比大数据强啊。。当然，这个量级都不需要。直接硬算酒可以了

1 。分而治之当然靠谱，把数据写入 n 个小文件，再对小文件统计，最后汇总。这一个做法缺点是对数据库压力这个时候会相对较大，如果你的服务器和数据库之间的带宽就 1000M 。会瞬间打满，所以可能会影响业务。
2.limit 控制条目数，开线程内存里去算了然后汇总。坏处是代码写起来复杂，维护相对较麻烦。过了半年可能看不懂自己写的代码。好处就是你可以控制间隔时间，想快就快想慢就慢。

还一个方式。不要侵占你的业务代码，分析是分析，业务时业务。这是完全两个不同的领域。所以：
写个 python 脚本把数据弄出来。。numpy+pandas 。这个数据量，算起来是慢点，但也没有接受不了的程度。

[giiiiiithub]

可以考虑下预计算（当然，复杂的话不一定可以

[FYFX]

统计 30 天记录的维度指标，你这个看着像离线场景啊，用 spark 跑完之后把结果同步到 mysql 或者缓存吧。

[Brentwans]

100w 数据就把 8G 搞 oom 了，看下数据自身情况吧，是字符串很多，还是数值都是存成对象了。百万级别的数据不算多，8G 还是可以放下的。
如果想省事，直接 spark 单机跑吧，肯定没问题吧。

[312ybj]

1. 分批+多线程处理
这个速度绝对比单线程快，而且资源稳定。
2. 交给大数据
这玩意就是大数据该做的事，Java 不适合大批量数据处理！！！！！

[zhangleshiye]

如果想在代码里处理的话 ，可以弄张同步中间表,
100w 数据 好比是未经过处理的数据 ->转到中间表(根据各种数据维度 比如时间 一个月处理一个月处理 把这些增量放到中间表里) ,就加一张配置表 比如记录到更新到某某某月了, ->结果就 sum 一下就好了