記憶體使用率在90%以上，通過監控工具apm檢視到一台虛擬機器上應用頻繁在發生了全域性gc（fullgc），導致應用假死，不在接受請求。此時登入虛擬機器
使用mat分析dump檔案
參考資料：
現象：乙個後端服務，每天都出現程序死掉。並且部署了該應用的後端服務都發生過程序死掉，通過監控apm發現，每次程序掛掉時間都是凌晨2點。
分析：每台伺服器都發生過，且發生時間都是凌晨2點，說明程序死掉和虛擬機器關係不大，有可能是定時任務。檢視/var/log/message系統日誌，除了看到程序掛掉時間，沒有其他有用日誌。
問題定位：ulimit 它是一種簡單並且有效的實現資源限制的方式，修改ulimit值為無限大，用於問題定位。第二天，程序又出現掛掉，檢視/var/log/message系統日誌，看到裡面出現stack over flow即棧溢位，結合發生時間，基本可以確定是定時任務導致。當時定時任務在進行資料歸檔，根據最近幾天歸檔的資料發現都是歸檔完成第42條資料後，程序死掉。應該是第43條資料歸檔出現了問題，模擬現網環境資料，本地執行出現了stack over flow，發現是乙個遞迴函式無法退出導致。
棧溢位問題分析
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tensorflow記憶體溢位問題
tensorflow的靜態圖結構簡潔清晰，符合人的思維。雖然程式設計上略微有些複雜，但是原理很容易看懂。tensorflow分建圖過程和執行圖 張量求值 兩個階段，在這兩個階段中都可以定義操作和張量。但是有乙個非常容易犯的錯誤 把操作定義在迴圈裡面。例如下面這個例子，tf.assign操作放在了迴圈...
opencv 記憶體溢位問題
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