OutOfMemory异常信息诊断(精)
idea编译outofmemoryerror
idea编译outofmemoryerror当我们在使用IDEA进行大型项目的编译时，有时候可能会遇到'OutOfMemoryError'错误。
这个错误通常是由于JVM的堆内存不足导致的。
在编译过程中，IDEA需要将源代码编译成字节码并存储在内存中，以便进行后续的操作。
如果项目非常大或者依赖项过多，那么编译过程中所需的内存可能会超过JVM的默认设置，从而导致'OutOfMemoryError'错误的发生。
为了解决这个问题，我们可以尝试增加JVM的堆内存限制。
在IDEA 的配置文件中，可以找到'idea64.exe.vmoptions'（如果是32位系统，则找到'idea.exe.vmoptions'）文件。
通过修改这个文件，我们可以增加JVM的堆内存限制。
在这个文件中，可以找到以下两行：-Xms128m-Xmx750m这两行分别表示JVM的初始堆内存和最大堆内存。
我们可以将这两个值增大，以满足项目编译所需的内存。
例如，将这两行修改为：-Xms512m-Xmx2048m然后保存文件并重新启动IDEA。
这样，JVM将会有更多的堆内存可用于编译过程。
另外，如果我们使用的是64位的JVM，并且系统内存足够大，我们也可以考虑使用更大的堆内存限制。
例如，将最大堆内存设置为4GB（-Xmx4096m）或更高。
除了增加堆内存限制外，我们还可以尝试优化项目的编译配置，以减少编译过程中所需的内存。
一种常见的优化方式是使用增量编译，即只编译修改过的文件，而不是整个项目。
这可以通过在IDEA 的设置中启用增量编译选项来实现。
另外，我们还可以检查项目的依赖项，并尽量减少不必要的依赖。
有时候，项目中可能存在一些无用的依赖，它们会增加编译过程中所需的内存和时间。
总之，在遇到'OutOfMemoryError'错误时，我们可以通过增加JVM 的堆内存限制、优化编译配置和减少不必要的依赖来解决这个问题。
SQLServer出现System.OutOfMemoryException异常的解决方法
SQLServer出现System.OutOfMemoryException异常的解决⽅法今天在⽤SQL Server 2008执⾏⼀个SQL脚本⽂件时，⽼是出现引发类型为“System.OutOfMemoryException”的异常错误，脚本明明是从SQL Server 2008导出的，应该不会出错，研究了好久问题才得以解决。
出现这个错误的主要原因是由于SQL脚本⽂件太⼤，估计超过了100M了，解决⽅法就是把脚本⽂件分成⼏个脚本⽂件，分别去执⾏即可。
来⾃微软官⽅的解决⽅案：原因：因为计算机没有⾜够的内存来完成请求的操作，则会出现此问题。
在 SQL Server 2000 Reporting Services 的限制会导致内存绑定的处理报告的某些部分。
例如，查询结果处理和对象模型呈现受限于内存。
计算机没有⾜够的内存来完成请求的操作在⼀个或多个下列条件都为真：1.⼀个报告是太⼤或太复杂。
2.其他正在运⾏的进程的费⽤是⾮常⾼的。
3.计算机的物理内存是太⼩。
处理报表，则分两个阶段。
两个阶段是执⾏和呈现。
在执⾏阶段期间或在呈现阶段，会出现此问题。
如果在执⾏阶段中，会出现此问题，此问题很可能是因为太多的内存消耗在查询结果中返回的数据。
此外，下列因素会影响内存消耗，在执⾏阶段：1.分组2.筛选3.聚合4.排序5.⾃定义代码如果在呈现阶段中会发⽣此问题，原因被与该报表显⽰何种信息以及报表显⽰信息的⽅式。
1.数量和类型的控件2.这些控件之间的关系3.格式设置4.显⽰的数据量解决⽅案：若要解决此问题，请使⽤下列⽅法之⼀。
⽅法 1向计算机中添加⾜够的物理内存。
注意如果您超过 2 千兆字节 (GB) 的内存可以启⽤该 / 3gb 切换在 Boot.ini ⽂件中为更好的性能。
有关如何在 SQL Server 中使⽤了 / 3gb 开关的详细信息单击下⾯的⽂章编号，以查看 Microsoft 知识库中相应的⽂章：274750如何配置 SQL Server 使⽤ 2 GB 以上物理内存⽅法 2将报告计划安排为在内存限制时较低的⾮⾼峰时段运⾏。
数据库out of memory解决方法
数据库out of memory解决方法嘿，朋友们！当遇到数据库 out of memory 这个头疼的问题时，可别慌了神呀！这就好比一辆汽车在路上跑得好好的，突然没油了，那不得赶紧想办法加油让它重新跑起来嘛！首先呢，咱得看看是不是自己的数据量太大啦。
就像一个小房子，你非要往里面塞太多东西，那肯定挤得不行呀。
这时候就得好好审视一下，是不是有些数据其实没必要一直留着，可以清理清理，给数据库减减压。
或者呢，是不是同时运行的程序太多啦，就像一个人同时干好多事儿，那肯定累得够呛呀。
检查检查那些不必要的程序，关掉一些，让数据库能喘口气。
还有啊，咱得看看数据库的配置是不是合理。
这就跟给人穿衣服似的，得合身呀。
如果配置不合理，那可不就容易出问题嘛。
调整调整那些参数，让它能更好地适应实际情况。
再想想，是不是内存泄漏啦？就好像家里的水管漏水了，水都流走啦。
得赶紧找到泄漏的地方，把它修好。
另外呀，增加内存也是个办法。
这就像给车子换个更大的油箱，能装更多油，跑更远的路。
但也别一味地加，得结合实际情况来哦。
有时候啊，就像人需要休息一样，给数据库也安排个适当的休息时间。
别让它一直连轴转呀，不然它也会累垮的。
还有哦，优化一下数据库的结构和查询语句。
这就好比走一条路，你找条通顺的路走，肯定比走那些弯弯绕绕的路要快得多呀。
总之呢，遇到数据库 out of memory 不要怕，办法总比困难多呀！咱得冷静下来，仔细分析分析原因，然后对症下药。
只要咱用心去解决，肯定能让数据库重新活力满满地工作起来。
相信自己，咱一定能搞定这个小麻烦的！别小瞧了自己的能力哟！。
heapdumponoutofmemoryerror 参数使用 -回复
heapdumponoutofmemoryerror 参数使用-回复堆转储（Heap Dump）是一种用于诊断和分析Java应用程序问题的重要工具。
当Java程序运行时发生OutOfMemoryError（内存溢出）错误时，堆转储是非常有用的。
本文将以"heapdumponoutofmemoryerror 参数使用" 为主题，逐步解释使用heapdumponoutofmemoryerror 参数来生成堆转储文件，并且介绍如何使用这些文件进行进一步的分析。
第一步：什么是内存溢出错误（OutOfMemoryError）？内存溢出错误是Java程序在运行时无法分配更多的内存而导致的错误。
这通常是由于应用程序使用的内存超过了Java虚拟机的堆内存配置限制所致。
一旦发生内存溢出错误，应用程序将无法继续执行，并且通常会崩溃。
第二步：为什么要使用heapdumponoutofmemoryerror 参数？当我们遇到内存溢出错误时，通常需要进一步分析问题的根本原因。
这时，我们可以使用Java虚拟机（JVM）的heapdumponoutofmemoryerror 参数来生成一个堆转储文件。
这个文件会显示Java堆的当前状态，包括对象的数量和类型，以及它们之间的引用关系。
第三步：如何使用heapdumponoutofmemoryerror 参数？要使用heapdumponoutofmemoryerror 参数，我们需要在Java应用程序运行时使用适当的命令行参数来启动虚拟机。
通常，我们需要向Java 应用程序的启动命令中添加以下参数：`-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError`这个参数告诉JVM在内存溢出错误发生时生成堆转储文件。
文件名通常使用默认命名策略，并带有日期和时间戳以区分不同的转储文件。
第四步：如何分析生成的堆转储文件？生成堆转储文件后，我们可以使用各种工具来分析它。
idea out of memory解决方法
（原创实用版3篇）编制人:_______________审核人:_______________审批人:_______________编制单位:_______________编制时间:_______________序言小编为大家精心编写了3篇《idea out of memory解决方法》，供大家参考借鉴。
下载后，可根据实际需要进行调整和使用，希望对大家有所帮助。
（3篇）《idea out of memory解决方法》篇1Idea Out of Memory是一种Java虚拟机（JVM）的错误，通常发生在运行大型项目或处理大量数据时。
以下是几种可能的解决方法：1. 增加JVM内存：您可以尝试增加JVM的内存限制。
在IntelliJ IDEA中，您可以通过单击File u003e Settings u003e Build, Execution, Deployment u003e Application来更改JVM内存设置。
2. 调整JVM参数：您可以在启动JVM时添加一些参数来帮助它更好地管理内存。
例如，您可以添加以下参数：```shell-Xmx1024m -Xms512m -XX:MaxPermSize=256m```这将允许JVM使用1GB的内存，并将堆大小设置为512MB，并将永久代的最大大小设置为256MB。
3. 缩小项目大小：如果您可以减小项目的规模，这将有助于减少内存使用量。
您可以尝试删除不必要的数据和代码，或尝试将大型数据集分成较小的块进行处理。
4. 使用外部工具：如果您在处理大量数据时遇到问题，您可以使用外部工具来加速数据处理过程。
例如，您可以使用Hadoop、Spark或Cassandra等工具来处理大型数据集。
5. 考虑升级硬件：如果您仍然遇到内存问题，您可以考虑升级您的硬件配置。
《idea out of memory解决方法》篇2"Idea Out of Memory" 错误通常是由于您的 Java 虚拟机（JVM）内存不足导致的。
oom解决方案
oom解决方案《解决OOM问题的有效方法》OOM（Out of Memory）是指程序在执行过程中耗尽了所有可用的内存资源，导致系统无法继续正常运行的问题。
在大型软件开发中，OOM问题是一个常见且具有挑战性的难题，需要开发人员采取有效的解决方法来应对。
针对OOM问题，下面提供一些有效的解决方案：1. 内存泄漏排查：首先要排查程序中是否存在内存泄漏的情况。
内存泄漏是指程序分配了内存空间，但在不再需要的情况下没有释放该内存空间，导致内存资源被长时间占用而无法释放。
通过内存泄漏排查工具，可以帮助开发人员找出内存泄漏的位置，并进行相应的修复。
2. 增加内存资源：如果程序的内存需求超过了系统当前可用的内存资源，可以考虑增加系统的内存资源。
通过升级硬件或者优化系统内存配置，可以增加程序可用的内存空间，从而缓解OOM问题。
3. 优化程序性能：对程序进行性能优化是解决OOM问题的重要手段。
通过减少内存占用、优化算法等方式，可以降低程序的内存需求，从而减少出现OOM的可能性。
4. 使用内存管理工具：借助内存管理工具，可以对程序的内存使用情况进行监控和管理。
通过实时监控内存使用情况，并对内存使用进行优化，可以有效地避免OOM问题的发生。
5. 分析堆转储文件：当程序发生OOM时，可以通过生成堆转储文件进行分析。
堆转储文件可以帮助开发人员了解程序在OOM发生时的内存状态，从而更好地定位和解决OOM问题。
总之，解决OOM问题需要综合考虑程序本身的内存使用情况、系统资源配置以及程序性能优化等方面的因素。
只有通过有效的手段和方法，才能更好地应对和解决OOM问题，确保程序能够稳定可靠地运行。
java heapdumponoutofmemoryerror
java heapdumponoutofmemoryerror摘要：1.Java HeapDump 的概念2.OutOfMemoryError 的原因3.Java HeapDump 在解决OutOfMemoryError 中的作用4.如何使用Java HeapDump 解决OutOfMemoryError5.结论正文：一、Java HeapDump 的概念Java HeapDump 是Java 虚拟机（JVM）在发生内存泄漏或OutOfMemoryError 时，自动生成的一份内存转储文件。
它可以帮助开发者分析内存使用情况，找到内存泄漏的原因，从而有效地解决OutOfMemoryError。
二、OutOfMemoryError 的原因OutOfMemoryError 是指JVM 在运行过程中，请求的内存超过了其允许的最大内存限制，导致内存不足以继续运行程序。
OutOfMemoryError 的原因可能有以下几点：1.程序代码中存在内存泄漏，长时间运行导致内存占用不断增加。
2.程序一次性请求的内存过大，超出了JVM 的初始堆内存大小。
3.JVM 参数配置不合理，如堆内存大小设置过小或垃圾回收器设置不当。
三、Java HeapDump 在解决OutOfMemoryError 中的作用Java HeapDump 能够详细记录JVM 在发生OutOfMemoryError 时的内存使用情况，包括对象的创建、引用关系、生命周期等。
通过分析HeapDump 文件，开发者可以找到内存泄漏的原因，进而优化程序代码或调整JVM 参数，解决OutOfMemoryError。
四、如何使用Java HeapDump 解决OutOfMemoryError1.配置JVM 参数：在启动JVM 时，通过设置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 参数，让JVM 在发生OutOfMemoryError 时自动生成HeapDump 文件。
又见OutOfMemory——一次内存溢出故障诊断全过程聚沙成塔-小哈的记事薄
⼜见OutOfMemory——⼀次内存溢出故障诊断全过程聚沙成塔-⼩哈的记事薄这是⼀个⼏⽉前的案例，问题⽐较典型，在分析和事后学习的过程中让我对本地内存溢出有了⼀定的了解。
在此和⼤家分享。
先说⼀下背景，应⽤环境是AIX5.3+WebSphere6.0.2.37。
在今年的⼀季度曾发⽣过⼏次OOM故障，当时通过⼏次内存参数优化，最后确定为“-Xgcprolicy:gencon –Xms512m –Xmx1280m –Xmn200m”，此后稳定了半年，直到此次再发⽣应⽤宕机。
赶到现场，发现profiles⽬录下⽣成有javacore和heapdump⽂件，Javacore的第⼀⾏“Cause of thread dump : Dump Event "systhrow" (00040000) Detail "java/lang/OutOfMemoryError" received”表明了宕机的原因是OOM，但是令我困惑的是这段内容：0SECTION MEMINFO subcomponent dump routineNULL =================================1STHEAPFREE Bytes of Heap Space Free: 818cb701STHEAPALLOC Bytes of Heap Space Allocated: 20000000在分配的512MB（⼗六进制20000000）的堆空间中，有129MB（818cb70）空闲空间，按理说，这种情况下不该发⽣OutOfMemory。
就算有申请⼀个⼤对象，同时JVM堆的新⽣代由于碎⽚原因没有连续空间满⾜要求，那么应该发⽣堆扩展，所以此次内存溢出不是堆（Heap）溢出，GC⽇志的分析也⽀持了这⼀点。
既然Javacore⽆法得到有⽤信息，我把⽬光转向了SystemErr.log，在对应⽇期的地⽅，我发现了⼤量如下报错：[8/26/10 14:12:57:860 GMT+08:00] 0000002f SystemErr R Exception in thread "WebContainer : 1"ng.RuntimeException: ng.OutOfMemoryError: Failed to create a thread: retVal -1073741830, errno 11 [8/26/10 14:12:57:860 GMT+08:00] 0000002f SystemErr R atcom.ibm.io.async.ResultHandler.runEventProcessingLoop(ResultHandler.java:801)[8/26/10 14:12:57:860 GMT+08:00] 0000002f SystemErr R atcom.ibm.io.async.ResultHandler$2.run(ResultHandler.java:881)[8/26/10 14:12:57:860 GMT+08:00] 0000002f SystemErr R atcom.ibm.ws.util.ThreadPool$Worker.run(ThreadPool.java:1497)[8/26/10 14:12:57:860 GMT+08:00] 0000002f SystemErr R Caused by: ng.OutOfMemoryError: Failed to create a thread: retVal -1073741830, errno 11at ng.Thread.startImpl(Native Method)at ng.Thread.start(Thread.java:980)at com.ibm.ws.util.ThreadPool.addThread(ThreadPool.java:630)at com.ibm.ws.util.ThreadPool$3.run(ThreadPool.java:1148)at com.ibm.ws.security.util.AccessController.doPrivileged(AccessController.java:63)at com.ibm.ws.util.ThreadPool.execute(ThreadPool.java:1146)at com.ibm.ws.util.ThreadPool.execute(ThreadPool.java:1040)at com.ibm.ws.runtime.WSThreadPool.execute(WSThreadPool.java:151)at com.ibm.io.async.ResultHandler.startHandler(ResultHandler.java:248)at com.ibm.io.async.ResultHandler.runEventProcessingLoop(ResultHandler.java:570)at com.ibm.io.async.ResultHandler$2.run(ResultHandler.java:881)at com.ibm.ws.util.ThreadPool$Worker.run(ThreadPool.java:1497)在事后的学习中，我知道“ng.OutOfMemoryError: unable to create native thread” 这样的异常是在说，本地内存耗尽，从⽽新的线程⽆法创建。
cuda error out of memory 中断训练 -回复
cuda error out of memory 中断训练-回复什么是CUDA错误之内存不足？当我们使用CUDA进行训练或运算时，可能会遇到错误信息“CUDA error: out of memory”。
这个错误提示意味着显存（GPU中的内存）不足以执行当前的操作。
显存通常是GPU中用于存储数据和计算的关键资源。
为什么会出现CUDA错误之内存不足？出现CUDA错误之内存不足可能有以下原因：1. 模型过大：训练一个非常复杂的深度学习模型时，模型参数和中间计算所需的显存会很大。
2. 数据集过大：处理大数据集时，需要将数据加载到显存中，如果数据量太大，显存可能会不够用。
3. 硬件限制：有些旧版GPU的显存容量较小，可能无法满足大规模计算的需求。
如何解决CUDA错误之内存不足问题？解决CUDA错误之内存不足问题的方法有以下几种：1. 减少显存使用：如果模型或数据集太大，可以试着减少显存使用。
可以尝试降低模型复杂度、减少输入数据的维度、减少批处理大小等。
2. 数据增强：通过数据增强技术可以扩充数据集，减少显存使用。
例如，通过对图像进行随机裁剪、缩放、翻转等操作，在不改变数据总体分布的情况下产生更多的训练样本。
3. 分布式训练：在有多个GPU的情况下，可以使用分布式训练框架，将模型和数据分配到多个GPU上进行并行计算，以减少单个GPU的显存压力。
4. 降低批处理大小：减小每次处理的数据量，以便将数据完全加载到显存中。
但要注意，过小的批处理大小可能会降低训练效果。
5. 使用更大的显存：如果使用的GPU显存容量较小，可以考虑升级为具有更大显存的GPU。
这将提供更多的显存可用于模型训练和计算。
总结CUDA错误之内存不足是在使用GPU进行深度学习训练或计算时常见的问题。
解决这个问题的方法包括减少显存使用、数据增强、分布式训练、降低批处理大小和使用更大的显存。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的方法来解决CUDA错误之内存不足问题，以确保训练或计算的顺利进行。
linux oops产生原理
linux oops产生原理
Linux的oops（Out of Memory）是指在操作系统内核发生严重错误时产生的一种错误报告。
它通常是由于内核遇到无法处理的异常情况导致的，比如内存访问越界、空指针引用、内核代码中的bug等。
Linux内核中的oops通常由以下几个方面的原因引起：
1. 内存访问错误，当内核代码尝试访问未分配的内存、已释放的内存或者越界访问内存时，就会导致oops的产生。
2. 硬件故障，硬件故障可能会导致内核发生oops，比如内存模块故障、CPU故障等。
3. 内核代码bug，内核代码中的错误或者未考虑到的特定情况可能导致oops的发生，这可能是由于程序员的疏忽或者复杂的系统交互引起的。
4. 软件错误，在内核空间运行的驱动程序或者其他内核模块中的bug也可能导致oops的发生。
当oops发生时，Linux内核会尝试打印相关的调试信息，包括发生oops时的寄存器状态、调用栈信息、错误类型等，以帮助开发人员定位问题。
这些信息对于诊断和修复系统问题非常重要。
为了减少oops的发生，开发人员通常会进行严格的代码审查、测试和调试，以确保内核代码的稳定性和可靠性。
此外，及时更新内核版本、驱动程序和软件补丁也可以帮助减少oops的发生。
总之，Linux内核oops的产生是由于内核遇到严重错误或异常情况所致，可能是由于内存访问错误、硬件故障、内核代码bug或者软件错误引起的。
对于开发人员和系统管理员来说，及时定位和解决oops产生的原因非常重要，以确保系统的稳定性和可靠性。
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Out of memory
异常信息诊断
当java堆内存或者堆中特殊区域的内存没有足够的空间分配给新建对象的
时候，虚拟机将会抛出OutOfMemoryError。
此时垃圾回收器无法提供可用内存给新建对象，堆内存也无法继续增长。
OutOfMemoryError也并非一定是由于内存泄漏，也有可能是给应用程序指定的
堆内存（或者默认）的内存参数大小不足造成的。
如果本地代码内存分配不能满足的话，本地库代码也会抛出
OutOfMemoryError。当OutOfMemoryError被抛出的时候，需要检查是否是由java
堆耗尽还是由本地堆（native heap）耗尽引起。
所以当我们遇到OutOfMemoryError的时候，首先要判断OutOfMemoryError
的真正含义。以下列出了一系列的可能错误信息并对他们的含义做了解释：
1、Exception in thread “main” java.lang.OutOfMemoryError: Java
heap space
A. 这个信息表明无法在java 堆内存中分配对象空间。不过这个问题很可能
是由于配置不当。例如使用-mx参数指定堆内存的最大值，这个值的设
置（或者默认设置）不能满足应用的要求。
B. 另外，特别是对于那些长时间运行的系统，这可能表明应用或者应用使
用的API始终持有堆中对象的引用，这使得垃圾回收器无法将其内存释
放。这在java语言中等同于内存泄漏。
C. 另外一个引起OutOfMemoryError的潜在原因在于过多的使用finalizer。
如果一个类覆盖了Object类的finalize方法，并且该类的对象在垃圾回
收期间没有被回收。那么在垃圾回收之后的某个时候对象排队等待进行
finalization。在sun虚拟机的实现中，finalizer是一个处理finalization队
列的精灵线程。如果这个finalizer的线程不能持续处理finalization队列，
很有可能造成堆内存溢出并抛出OutOfMemoryError错误信息。
有这样一个例子可以产生这样的错误：当应用程序创建了许多的高优先
级别的线程，引起了finalization队列大量的增长，其增长的速度要大于
finalizer线程处理finalization队列的速度。
2、Exception in thread “main” java.lang.OutOfMemoryError:
PermGen space
A. 这说明permanent generation已经填满。permanent generation是class和
method对象在堆中存储的区域。如果一个应用程序加载了大量的类，那
么需要调高-XX:MaxPermSize参数选项。
B. 当String对象处于interned状态（share unique instances）的时候也会占
用permanent generation内存。如果一个应用使用了大量的interned String，
那么也需要调高PermSize的内存设定。
3、Exception in thread “main” java.lang.OutOfMemoryError:
Requested array size exceeds VM limit
这样的错误表明应用或者应用使用的API尝试去分配比堆内存容量更大的
数组变量。例如如果应用想要分配512M的内存空间，但堆内存最大容量为
256M，就会引起该错误。大部分的情况下这是一个配置的问题（堆容量过小），
或者是应用的bug使得应用尝试去创建一个超大的数组。
4、Exception in thread “main” java.lang.OutOfMemoryError:
request
尽管这看起来好像是抛出OutOfMemoryError错误，但是显然是HotSpot虚
拟机代码在本地堆分配内存失败并且本地堆耗尽的时候报告出来的异常。这个信
息表明了请求失败的内存数量
会打印出相关的
称。
这种情况下需要使用操作系统的工具去诊断问题。产生这个问题的一个案例
就是操作系统设置的过小的swap空间，或者操作系统的其他进程消耗了大量的
内存资源。如果都不是以上的原因，那么可能是由于本地的内存泄漏造成了应用
的失败；举个例子，应用或者本地库不停的分配内存但是从不释放给操作系统。
5、Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError:
如果抛出OutOfMemoryError错误信息，同时打印出stack trace的栈顶是
Native方法，那么这表明一个native方法引起了内存的分配失败。这种状况和上
面的信息不同的地方在于是在JNI/native方法中发现的分配失败，而不是VM
code。和上面的信息一样，需要使用操作系统的工具来诊断问题放生的原因。
6、OutOfMemoryError还没有抛出JVM就已经崩溃
有的时候虚拟机本地堆的内存分配失败直接造成应用的瞬间崩溃。这就造成
本地代码没有去检查由内存分配函数返回是否为NULL。如果系统没有可用内
存，malloc系统调用会返回NULL。如果没有检查返回的内存地址，应用就去访
问不可用的内存就会造成瞬间崩溃。这完全取决于环境，并且这种问题很难定位。
但是通常致命错误日志信息或者crash dump信息可以用来诊断问题发生的原因。
如果crash被诊断为内存分配失败未被检查返回结果，必须去查找内存分配失败
的原因。如果是由于本地堆内存的原因，这可能是由于配置了不足的swap空间，
系统的其他进程消耗了所有的内存资源，或者应用中存在内存泄漏引起系统内存
不足。