1. Visión
2. Relacionados
3. Descripción general
Hoy en día, las grandes áreas de trama de datos de código abierto (Hadoop, Spark, Storm) utilizar la JVM, incluyendo por supuesto Flink. motor de análisis de datos basados en JVM tendrá que enfrentarse a una gran cantidad de datos a almacenar en la memoria, que tuvo que hacer frente a varios problemas de JVM:
- densidad Java almacenamiento de objetos es baja. Objeto contiene sólo atributo booleano ocupa 16 bytes de memoria: cuentas de cabecera de objeto para 8, lo que representa un atributo booleano, que representan siete relleno alineación. De hecho sólo un poco (1/8 bytes) es suficiente.
- GC completa afectará en gran medida el rendimiento, especialmente con el fin de manejar datos más grandes abren el espacio de memoria de JVM para grandes, GC alcanzará el segundo nivel, incluso niveles mínimos.
- OOM problemas que afectan a la estabilidad. OutOfMemoryError es un problema encontrado a menudo en marco de computación distribuida, la JVM cuando todos los objetos mayores que el tamaño de memoria asignada a la JVM, OutOfMemoryError se produce error, haciendo que la JVM para dormir, distribuidos robustez marco y el rendimiento se verán afectados.
Así que ahora, cada vez más grandes proyectos para iniciar su propia empresa mixta de gestión de datos