无界的队列如果一直放入线程，会不会发生 OOM 说说cas cas 和 synchronized 的区别 cas 产生的问题，

无界队列如果一直放入线程，会导致内存泄漏，而不是 OOM。因为无界队列不会限制队列的大小，所以线程可以一直往队列中添加任务，导致内存占用不断增加，最终导致内存泄漏。

CAS（Compare And Swap）和 synchronized 都是用来保证多线程并发安全的机制，但是它们的实现方式不同。CAS 是一种乐观锁机制，它通过比较内存中的值和期望值是否相等来判断是否需要更新，如果相等则更新，否则不更新。而 synchronized 是一种悲观锁机制，它通过获取锁来保证同一时间只有一个线程可以访问共享资源。

CAS 产生的问题主要是 ABA 问题，即在执行 CAS 操作时，如果共享变量的值从 A 变成了 B，然后又从 B 变成了 A，那么 CAS 操作会认为共享变量的值没有变化，从而可能导致并发安全问题。为了解决这个问题，可以使用版本号或者时间戳等机制来保证 CAS 操作的正确性。

相关问题

java 获取第三方接口数据 使用 RestTemplate 会发生oom问题 请简述产生问题原因 其和httpClient的优缺点

在使用RestTemplate获取第三方接口数据时发生OOM问题的主要原因是返回的数据量过大，导致内存无法承载。

RestTemplate是Spring框架提供的用于进行HTTP请求的客户端工具。它基于Java的URLConnection和HttpClient库进行实现。当使用RestTemplate发送请求时，它会将响应数据完整地读取到内存中，并将其转换为Java对象或字节数组。如果返回的数据量过大，就会导致内存消耗过多，最终导致OOM问题的发生。

相比之下，HttpClient也是常用的HTTP客户端库之一。与RestTemplate不同，HttpClient默认支持基于流式处理的响应处理方式。它可以将响应数据分块读取并进行处理，从而减少内存使用量。这使得HttpClient在处理大量数据或大文件下载时更加高效和稳定。

然而，RestTemplate在某些场景下也具有一些优点。它是Spring框架的一部分，与其他Spring组件（如Spring MVC）无缝集成。它提供了更高级的抽象和便捷的方法调用，支持各种HTTP请求方法和参数配置。此外，RestTemplate还支持各种数据格式的转换，如JSON、XML等。

综上所述，RestTemplate和HttpClient都有各自的优点和适用场景。如果您面临OOM问题，并且需要处理大量数据，可以考虑使用HttpClient并采用流式处理方式。如果您更倾向于使用Spring框架，并且处理的数据量不会过大，RestTemplate可能是更好的选择。无论选择哪个工具，请根据具体需求和场景进行权衡和选择。

如果线上服务产生了OOM如何排查问题

A：当线上服务产生了OOM（Out Of Memory）错误时，可以按照以下步骤进行排查：

1. 查看系统日志及堆栈信息：从系统日志中可以查看到OOM错误的具体信息，而堆栈信息可以帮助定位问题所在。

2. 分析内存使用情况：使用工具如jmap、jstat等查看内存使用情况，包括堆内存、非堆内存、元数据区等，了解哪些对象在占用较多内存。

3. 内存泄漏分析：对于长时间运行的服务，可能存在内存泄漏问题，使用HeapDump文件可以分析哪些对象导致了内存泄漏。

4. 分析代码：查看代码并定位是否存在不合理的内存使用，例如大量缓存对象导致内存占用过大等。

5. 增加服务器内存：如问题无法通过以上方法解决，可以考虑增加服务器内存。

以上是排查OOM问题的一些常用方法，其中需要注意防止过度排查导致性能问题。同时还要养成代码规范与内存管理的良好习惯。