1. Visão
2. relacionada
3. Visão geral
Hoje, grandes áreas de quadro de dados de código aberto (Hadoop, Spark, Tempestade) usar a JVM, incluindo, naturalmente, Flink. mecanismo de análise de dados baseado em JVM terá que enfrentar um monte de dados para armazenar na memória, que teve que enfrentar vários problemas JVM:
- densidade Java objeto de armazenamento é baixa. Objecto contém apenas atributo boleano ocupa 16 bytes de memória: contas de cabeçalho objecto para 8, representando um atributo boleano, o que representa sete alinhamento estofamento. De facto apenas um bit (1/8 bytes) é suficiente.
- Completa GC irá afectar significativamente o desempenho, especialmente, a fim de lidar com dados maiores abriu o espaço de memória JVM para grandes, GC vai chegar ao segundo nível ainda níveis minuto.
- problemas OOM que afetam a estabilidade. OutOfMemoryError é um problema frequentemente encontrado na estrutura de computação distribuída, a JVM quando todos os objetos maiores do que o tamanho da memória alocada para o JVM, OutOfMemoryError erro ocorre, causando o travamento do JVM, distribuídos robustez estrutura e desempenho serão afetados.
Então, agora, cada vez mais os grandes projectos para iniciar seu próprio JV gerenciamento de dados