java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded [duplikat]

Następujące zadziałały dla mnie. Wystarczy dodać następujący fragment:

dexOptions {
        javaMaxHeapSize "4g"
}

Do twojego build.gradle:

android {
    compileSdkVersion 23
    buildToolsVersion '23.0.1'

    defaultConfig {
        applicationId "yourpackage"
        minSdkVersion 14
        targetSdkVersion 23
        versionCode 1
        versionName "1.0"

        multiDexEnabled true
    }

    buildTypes {
        release {
            minifyEnabled false
            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android.txt'), 'proguard-rules.pro'
        }
    }

    packagingOptions {

    }

    dexOptions {
        javaMaxHeapSize "4g"
    }
}

@takrl: domyślne ustawienie tej opcji to:

java -XX:+UseConcMarkSweepGC

Co oznacza, że ta opcja nie jest domyślnie aktywna. Więc kiedy mówisz, że użyłeś opcji "+XX:UseConcMarkSweepGC" Zakładam, że używałeś tej składni:

java -XX:+UseConcMarkSweepGC

Co oznacza, że wyraźnie aktywowałeś tę opcję. Dla poprawnej składni i domyślnych ustawień Java HotSpot VM Options @ this dokument

Dla przypomnienia, mieliśmy ten sam problem dzisiaj. Naprawiliśmy to używając tej opcji:

-XX:-UseConcMarkSweepGC

Najwyraźniej to zmodyfikowało strategię używaną do zbierania śmieci, co sprawiło, że problem zniknął.

Hmmm... będziesz musiał:

1. Całkowicie przemyśl swój algorytm i struktury danych, tak aby nie potrzebował wszystkich tych małych HashMaps.

2. Utwórz fasadę, która pozwoli Ci przeglądać te Hashmapy w pamięci i z pamięci zgodnie z wymaganiami. Prosty LRU-cache może być tylko biletem.

3. Up pamięci dostępnej dla JVM. W razie potrzeby nawet zakup większej ilości pamięci RAM może być najszybszym i najtańszym rozwiązaniem, jeśli masz zarządzanie maszyną to gospodarze tej bestii. Mimo to: generalnie nie jestem fanem rozwiązań "rzucaj więcej sprzętu w it", zwłaszcza jeśli alternatywne rozwiązanie algorytmiczne można wymyślić w rozsądnym terminie. Jeśli nadal rzucasz więcej sprzętu na każdy z tych problemów, wkrótce napotkasz prawo malejących zwrotów.

Co ty właściwie próbujesz zrobić? Podejrzewam, że jest lepsze podejście do twojego problemu.

Użyj alternatywnej implementacji HashMap ( Trove ). Standard Java HashMap ma > 12-krotne obciążenie pamięci. Szczegóły można przeczytać tutaj .

Nie przechowuj całej struktury w pamięci, czekając na koniec.

Zapisywanie wyników pośrednich do tymczasowej tabeli w bazie danych zamiast HashMap - funkcjonalnie tabela bazy danych jest odpowiednikiem hashmapy, tzn. obie obsługują dostęp do danych z kluczem, ale tabela nie jest związana z pamięcią, więc użyj tabeli indeksowanej zamiast hashmapy.

Jeśli zrobione poprawnie, Twój algorytm nie powinien nawet zauważyć zmiany-poprawnie tutaj oznacza użycie klasy do reprezentować tabelę, nawet podając jej metodę put (key, value) I get (key), tak jak hashmap.

Gdy tabela pośrednia jest kompletna, Wygeneruj z niej wymagane instrukcje sql zamiast z pamięci.

Kolektor równoległy rzuci OutOfMemoryError, jeśli zbyt dużo czasu zostanie spędzone na zbieraniu śmieci. W szczególności, jeśli więcej niż 98% całkowitego czasu zostanie spędzone na zbieraniu śmieci i mniej niż 2% sterty zostanie odzyskane, OutOfMemoryError zostanie wyrzucony. Ta funkcja została zaprojektowana tak, aby uniemożliwić działanie aplikacji przez dłuższy czas, a jednocześnie zrobić niewielki lub żaden postęp, ponieważ sterta jest zbyt mała. W razie potrzeby tę funkcję można wyłączyć, dodając opcję -XX:-UseGCOverheadLimit do polecenia Kolejka

Jeśli tworzysz setki tysięcy map hashowych, prawdopodobnie używasz znacznie więcej niż faktycznie potrzebujesz; o ile nie pracujesz z dużymi plikami lub grafiką, przechowywanie prostych danych nie powinno przekraczać limitu pamięci Java.

Powinieneś spróbować przemyśleć swój algorytm. W tym przypadku zaoferowałbym więcej pomocy w tym temacie, ale nie mogę udzielić żadnych informacji, dopóki nie podasz więcej informacji o kontekście problemu.

Jeśli posiadasz java8 i możesz użyć G1 Garbage Collector, Uruchom aplikację za pomocą:

 -XX:+UseG1GC -XX:+UseStringDeduplication

To mówi G1, aby znaleźć podobne Ciągi i zachować tylko jeden z nich w pamięci, a pozostałe są tylko wskaźnikiem do tego łańcucha w pamięci.

Jest to przydatne, gdy masz dużo powtarzających się ciągów. To rozwiązanie może działać lub nie i zależy od każdej aplikacji.

Więcej informacji on:
https://blog.codecentric.de/en/2014/08/string-deduplication-new-feature-java-8-update-20-2/ http://java-performance.info/java-string-deduplication/

Napraw wycieki pamięci w aplikacji za pomocą narzędzi profilowych, takich jak eclipse MAT lub VisualVM

Z JDK 1.7.x lub nowszymi wersjami, użyj G1GC, który wydaje 10% na wywóz śmieci w przeciwieństwie do 2% w innych algorytmach GC.

Oprócz ustawienia pamięci sterty za pomocą -Xms1g -Xmx2g, Spróbuj '

-XX:+UseG1GC 
-XX:G1HeapRegionSize=n, 
-XX:MaxGCPauseMillis=m, 
-XX:ParallelGCThreads=n, 
-XX:ConcGCThreads=n`

Niektóre pytania związane z G1GC w SE:

Java 7 (JDK 7) garbage collection and documentation on G1

Java G1 garbage collection in production

Agresywna strategia śmieciarza

Do tego użyj poniższego kodu w pliku aplikacji gradle pod zamknięciem Androida.

DexOptions { javaMaxHeapSize "4G" }

W przypadku błędu:

" Wewnętrzny błąd kompilatora: java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded at java.lang.AbstractStringBuilder "

Zwiększ przestrzeń Javy do 2GB tzn. -Xmx2g.

Musisz zwiększyć rozmiar pamięci w Jdeveloper przejdź do setDomainEnv.cmd.

set WLS_HOME=%WL_HOME%\server
set XMS_SUN_64BIT=256
set XMS_SUN_32BIT=256
set XMX_SUN_64BIT=3072
set XMX_SUN_32BIT=3072
set XMS_JROCKIT_64BIT=256
set XMS_JROCKIT_32BIT=256
set XMX_JROCKIT_64BIT=1024
set XMX_JROCKIT_32BIT=1024

if "%JAVA_VENDOR%"=="Sun" (
    set WLS_MEM_ARGS_64BIT=-Xms256m -Xmx512m
    set WLS_MEM_ARGS_32BIT=-Xms256m -Xmx512m
) else (
    set WLS_MEM_ARGS_64BIT=-Xms512m -Xmx512m
    set WLS_MEM_ARGS_32BIT=-Xms512m -Xmx512m
)
and

set MEM_PERM_SIZE_64BIT=-XX:PermSize=256m
set MEM_PERM_SIZE_32BIT=-XX:PermSize=256m

if "%JAVA_USE_64BIT%"=="true" (
    set MEM_PERM_SIZE=%MEM_PERM_SIZE_64BIT%

) else (
    set MEM_PERM_SIZE=%MEM_PERM_SIZE_32BIT%
)

set MEM_MAX_PERM_SIZE_64BIT=-XX:MaxPermSize=1024m
set MEM_MAX_PERM_SIZE_32BIT=-XX:MaxPermSize=1024m

W moim przypadku rozwiązaniem było zwiększenie pamięci za pomocą opcji -Xmx.

Miałem plik 10g odczytany w Javie i za każdym razem miałem ten sam błąd. Stało się tak, gdy wartość w kolumnie RES w poleceniu top osiągnęła wartość ustawioną w opcji-Xmx. Następnie zwiększając pamięć za pomocą opcji -Xmx wszystko poszło dobrze.

To pomogło mi pozbyć się tego błędu.Ta opcja wyłącza -XX: + DisableExplicitGC