Wie kann ich den Fehler „GC Overhead Limit Exceeded“ beheben, wenn ich Java HashMaps verwende?

GC-Overhead-Limit überschritten: Umgang mit Speicherverbrauch mit Java HashMaps

Der berüchtigte Fehler „java.lang.OutOfMemoryError: GC-Overhead-Limit überschritten“. tritt häufig beim Umgang mit großen Datenmengen auf. In diesem Fall erstellt das Programm zahlreiche HashMap-Objekte, die jeweils Texteinträge enthalten. Der Fehler tritt aufgrund einer zu langen Garbage-Collection-Zeit auf, was zu einer unzureichenden Heap-Wiederherstellung führt.

Um dieses Problem zu beheben, kann man erwägen, die Heap-Größe mit „-Xmx1024m“ zu erhöhen oder die Fehlerprüfung mit „-XX:-“ zu deaktivieren. UseGCOverheadLimit". Während der erste Ansatz das Problem lösen kann, kann der zweite zu einem weiteren OutOfMemoryError im Zusammenhang mit dem Heap führen.

Programmatische Alternativen

Anstelle dieser Befehlszeilenargumente gibt es sind programmgesteuerte Alternativen, die darauf zugeschnitten sind, die Speicherverwaltung für kleine HashMap-Objekte zu optimieren. Bedenken Sie Folgendes:

• Anfangskapazität anpassen: HashMaps mit der entsprechenden Anfangskapazität initialisieren, indem Sie den Konstruktor HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) verwenden. Dies trägt dazu bei, Rehashing-Vorgänge zu minimieren und den Garbage-Collector-Aufwand zu reduzieren.
• Arbeiten Sie mit kleineren Batches: Verarbeiten Sie nach Möglichkeit kleinere Gruppen von HashMap-Objekten gleichzeitig, um eine Überlastung des Garbage Collectors zu vermeiden.
• Interning Strings: Für doppelte Strings verwenden Sie String.intern(), um eine einzelne gemeinsame Instanz anstelle mehrerer Kopien zu erstellen. Dies reduziert den Speicherverbrauch und die damit verbundenen Garbage-Collection-Aktivitäten.
• HashMaps löschen: Obwohl die Verwendung von HashMap.clear() die gespeicherten Daten entfernt, wird dadurch effektiv der von der HashMap belegte Speicher freigegeben. Dies ist eine praktikable Option, wenn die Daten sicher verworfen oder an anderer Stelle vorübergehend gespeichert werden können.

Durch die Implementierung dieser Techniken ist es möglich, den Speicherverbrauch zu optimieren und diesen Fehler effektiv zu behandeln, ohne die Datenintegrität oder -leistung zu beeinträchtigen.

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