प्रोग्रामेटिक सॉल्यूशंस के साथ "java.lang.OutOfMemoryError: GC Overhead Limit Exceeded" को हल करें

जावा में कई छोटे HashMap ऑब्जेक्ट बनाते समय, उपयोगकर्ता अक्सर "java.lang.OutOfMemoryError: GC ओवरहेड सीमा पार हो गई" समस्या का सामना करना पड़ता है। ऐसा तब होता है जब कचरा संग्रहकर्ता ढेर पुनर्प्राप्ति के सापेक्ष सफाई पर अत्यधिक समय व्यतीत करता है। ढेर का आकार:

त्रुटि जांच को अक्षम करें:
• -XX:-UseGCOverheadLimit सीमा जांच को पूरी तरह से अक्षम कर देता है, लेकिन आगे बढ़ सकता है मेमोरी से बाहर त्रुटियाँ।
वैकल्पिक रूप से, विशिष्ट उपयोग के मामले के अनुरूप प्रोग्रामेटिक उपायों पर विचार करें:
• 1. HashMap Clear() विधि का संयम से उपयोग करें:

जबकि HashMap.clear() मेमोरी जारी करता है, यह मानचित्र के सभी डेटा को भी मिटा देता है। इस पद्धति का उपयोग करने से पहले, एप्लिकेशन कार्यक्षमता पर पड़ने वाले प्रभाव पर ध्यानपूर्वक विचार करें।

2. हैशमैप इनिशियलाइज़ेशन को अनुकूलित करें:

हैशमैप(इंट इनिशियलकैपेसिटी, फ्लोट लोडफैक्टर) कंस्ट्रक्टर आपको मैप के प्रारंभिक आकार और लोड फैक्टर को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है। इन मापदंडों को अनुकूलित करने से रीहैशिंग ऑपरेशन और मेमोरी ओवरफ्लो की संभावना कम हो जाती है।

3. स्ट्रिंग इंटर्निंग को नियोजित करें:

यदि हैशमैप में महत्वपूर्ण संख्या में डुप्लिकेट स्ट्रिंग ऑब्जेक्ट हैं, तो स्ट्रिंग.इंटर्न() का उपयोग करने पर विचार करें। यह विधि स्ट्रिंग के एकल उदाहरण का संदर्भ लौटाती है, जिससे मेमोरी खपत कम हो जाती है।

4. बैचों में हैशमैप ऑब्जेक्ट प्रबंधित करें:

एक बार में बड़ी संख्या में हैशमैप ऑब्जेक्ट बनाने के बजाय, उन्हें छोटे बैचों में प्रबंधित करें। इससे कूड़ा बीनने वाले को अभिभूत होने से बचाने में मदद मिलती है।

5. कचरा संग्रहकर्ता सेटिंग्स को ट्यून करें:

JVM तर्क झंडे जैसे -XX: UseConcMarkSweepGC या -XX: ParallelScavengeCollector कचरा संग्रहण व्यवहार को प्रभावित कर सकता है। अपने एप्लिकेशन के लिए इष्टतम सेटिंग्स खोजने के लिए इन विकल्पों का अन्वेषण करें।

इन प्रोग्रामेटिक विकल्पों की खोज करके, आप डेटा अखंडता और एप्लिकेशन प्रदर्शन को बनाए रखते हुए "java.lang.OutOfMemoryError: GC ओवरहेड सीमा पार हो गई" समस्या को प्रभावी ढंग से हल कर सकते हैं।