流模式下的口水：卡拉夫的OutOfMemory

Question

我的DRL文件：

package com.sample.eventmanagement;

import com.sample.eventmanagement.CheckInEvent    
import com.sample.eventmanagement.LateCheckInEvent     

global java.util.concurrent.BlockingQueue lateCheckInEntitiesQueue;    
global java.util.concurrent.BlockingQueue clearingLateCheckInEntitiesQueue;    

declare CheckInEvent    
 @role(event)    
 serialNum : String    
 currentCheckInTime : long    
end    

declare LateCheckInEvent    
 @role(event)    
 @expires( 120m )    
 serialNum : String    
 currentCheckInTime : long    
end    

rule "Raising an Late Check-In Alert"    
when     
    $s1: CheckInEvent( $serialNum : serialNum, $currentCheckInTime: currentCheckInTime ) from entry-point apCheckInStream    
    not( CheckInEvent( serialNum == $serialNum, currentCheckInTime > $currentCheckInTime, this after[ 1s, 360s ] $s1 ) from entry-point apCheckInStream)     
then     
    lateCheckInEntitiesQueue.add($s1);    
end    

rule "Clearing Late Check-In Alert"    
when     
    $s1: LateCheckInEvent( $serialNum : serialNum, $currentCheckInTime: currentCheckInTime ) from entry-point lateApCheckInStream    
    CheckInEvent( serialNum == $serialNum, currentCheckInTime > $currentCheckInTime) from entry-point clearingApCheckInStream    
then     
    System.out.println("Clearing late checkin " + $s1);    
    clearingLateCheckInEntitiesQueue.add($s1.getSerialNum());    
end

我在linux vm的karaf 2.4.3中以流模式运行drools，每5分钟报告10k entity CheckineEvent pumping的内存不足。

我的用例是检测由序列号标识的实体的latecheckin事件。在检测到延迟签入事件时，将该事件泵送到另一个规则并在2小时内等待该实体再次正确签入。如果发生，则触发规则2。

我写查询的方式有什么问题吗？

Answer 1

事实将保留在您的会话中（记忆中），直到：

• 手动收回它们：使用

您的场景似乎不属于这三种情况中的任何一种。

**顺便说一下，我在您的DRL文件中没有看到任何查询。

希望有帮助，