性能

好的，收到您提供的报告错误信息。这是一个非常典型的由系统资源耗尽导致的执行失败。

我将为您详细分析此问题，并提供解决方案。

问题分析

核心问题： Java虚拟机（JVM）的内存使用率已达到99%，系统为了保护自身稳定，主动终止了您的数据查询和图表生成任务。

错误信息解读：

• total: 193273528320: JVM 可用的总内存约为 180 GB。这是一个非常大的堆内存配置，通常用于处理海量数据。

• free: 1712464872: 当前剩余的可用内存仅剩约 1.6 GB。

• max: 193273528320: JVM 配置的最大内存上限为 180 GB。

• JVM memory usage is 99%: 内存使用率已达99%，表明180GB的内存几乎已被完全占用。

问题原因

导致此问题的原因可能包括：

1. 并发处理大型数据集： 您执行的“日志下钻”操作或生成“偏离运行限制条件”的图表，可能需要在一个非常大的数据集上进行聚合、筛选和计算，这个过程非常消耗内存。

2. 资源竞争： 可能有其他用户或任务正在系统上执行类似的重型查询，共同耗尽了共享的JVM内存资源。

3. 潜在的内存泄漏： 虽然不常见，但应用程序可能存在未能及时释放不再使用对象的情况，导致内存被无效占用。

解决方案与建议

这是一个需要系统管理员和用户协同解决的问题。请按以下步骤操作：

第一步：立即行动（治标）

1. 联系系统管理员/IT支持：

  ◦ 立即将错误信息报告给他们。这是最直接有效的办法。

  ◦ 管理员可以重启相关的应用服务，这将直接清空JVM内存，立即恢复服务。这是解决当前“卡死”状态的最快方法。

  ◦ 管理员可以监控系统，查看是哪个具体任务或用户占用了大量内存。

2. 稍后重试：

  ◦ 在管理员处理之后，或者等待一段时间（例如10-15分钟），看是否有其他任务完成并释放了内存，然后再次尝试执行您的操作。

第二步：优化与预防（治本）

为了从根本上避免问题再次发生，需要采取以下措施：

1. 对用户（您）的建议：

  ◦ 优化查询/筛选条件： 尝试为您的数据操作添加更精确的时间范围、机组号或其他筛选条件，减少单次查询需要加载和处理的数据量。避免进行全表扫描或范围过大的查询。

  ◦ 分页查询： 如果功能支持，不要一次性请求所有数据，使用分页功能分批获取。

  ◦ 选择更轻量级的图表： 某些复杂图表（如大量数据点的散点图、关系图）比基础图表（柱状图、饼图）更消耗资源。如果可能，换一种展示方式。

2. 对系统管理员的建议（请将此项转发给管理员）：

  ◦ 增加JVM最大堆内存： 如果服务器物理内存充足，可以考虑将JVM的最大内存参数（如 -Xmx）进一步提高。但从180GB来看，可能已经很高了。

  ◦ 优化JVM垃圾回收（Garbage Collection）参数： 针对大数据应用调优GC策略，可以提高内存回收效率，避免内存堆积。

  ◦ 检查代码和配置： 排查是否存在内存泄漏，或者查询语句是否没有做限制（如没有默认时间限制）。

  ◦ 升级硬件或采用集群化部署： 如果单个节点已无法满足需求，应考虑使用分布式计算框架（如Spark）来处理数据分析任务，将压力分散到多台机器上。

  ◦ 实施资源队列管理： 为不同优先级的任务或用户设置资源配额，防止一个重型任务拖垮整个系统。

总结

您遇到的问题是系统资源瓶颈，而非您的操作错误。当前最有效的解决路径是：

1. 立即将问题报告给系统管理员，请求他们介入处理（如重启服务）。

2. 在管理员的协助下，优化您的数据查询范围，减少单次操作的数据量。

3. 由管理员从系统层面进行长期的资源调配和性能优化。

请您尽快联系您的IT支持团队，并提供完整的错误信息给他们，以便快速解决问题。