在可扩展性和性能方面，应用程序的需求和要求可能会有所不同，这时需要持续监控您的 JVM 性能（一些关键指标——内存使用、垃圾收集和线程），以相应地对其进行调整。...应用启动时间点 是 显示在监控页面 process.files.open 当前打开句柄数 是 监控文件句柄使用率，超过阈值后报警 重要 堆内存监控 在上图中，您可以看到平均堆使用量、最大堆使用量和最大分配堆内存...， 如果您在特定时间观察到堆内存使用量突然激增，您可以将应用程序响应时间与请求数量相关联，并检查峰值是否是由于请求增加或代码自身问题导致。...这也可能是内存泄漏的另一个迹象，或者它可能只是意味着应用程序需要更多的堆空间。 Thread 监控 线程始终处于任何应用程序的中心阶段。线程负责服务用户请求。...有足够的空闲线程来接受所有用户请求是很重要的。如果您没有足够的线程，这将增加用户请求的等待时间，进而增加应用程序响应时间。当线程需要较长时间来完成用户请求时，它会将引用的对象在堆内存中保存较长时间。
健康锯齿状 在实际的业务场景中，若应用程序表现特征呈现为健康时，我们将会看到一个正态分布较为均匀的或具有一定规律特性的锯齿状图像展现，如下图所示，我们可以观测到：堆内存使用量将不断上升，一旦触发...堆内存使用量并非将一泄千丈，而是缓缓的上涨，与上一次的 GC 轨迹相比，其趋向明显的处于上升状态。...当我们的应用程序遇到此种异常环境时，堆内存使用量会缓慢上升，即使进行 GC 事件操作，最终也将导致 OutOfMemoryError 错误。 ...我们可以参考图中的红色粗箭头线方向，明显可以看到堆内存使用量处于逐渐上升状态。...基于上述相关场景的解析，其实，从另一角度，我们可以在生产环境中直接考虑启用应用程序的垃圾收集日志（GC Log），来观测及追踪 Java 虚拟机的垃圾收集行为，毕竟，基于此种策略，不会给应用程序增加任何可衡量的资源开销
它特指 JVMheap大小，因为堆是应用程序可访问和使用的唯一内存。通过这些设置，Pod 拥有2Gi系统内存，其中的系统内存1.6Gi被分配给堆并且0.4Gi可供非堆内存使用。...鉴于 Java 进程是 pod 中运行的唯一进程，为什么工作集大小 (WSS)/驻留集大小 (RSS) 内存使用量超过 JVM 总内存？ 3....为什么进程内存使用率仍然接近100%，几乎达到Pod内存限制？ 分析 为什么Java总内存使用量远低于系统内存使用量？...为什么 WSS/RSS 内存使用量超过 JVM 总内存？ 在检查了系统内存的来源和 JVM 指标后，这对我来说仍然是一个谜。...因此，即使系统内存增加，non/off-heap内存使用量也可能成比例增加。 为了缓解这种情况，减少内存百分比heap可以提供更多空间non/off-heap。
健康锯齿状 在实际的业务场景中，若应用程序表现特征呈现为健康时，我们将会看到一个正态分布较为均匀的或具有一定规律特性的锯齿状图像展现，如下图所示，我们可以观测到：堆内存使用量将不断上升，一旦触发...堆内存使用量并非将一泄千丈，而是缓缓的上涨，与上一次的 GC 轨迹相比，其趋向明显的处于上升状态。...当我们的应用程序遇到此种异常环境时，堆内存使用量会缓慢上升，即使进行 GC 事件操作，最终也将导致 OutOfMemoryError 错误。...我们可以参考图中的红色粗箭头线方向，明显可以看到堆内存使用量处于逐渐上升状态。...基于上述相关场景的解析，其实，从另一角度，我们可以在生产环境中直接考虑启用应用程序的垃圾收集日志（GC Log），来观测及追踪 Java 虚拟机的垃圾收集行为，毕竟，基于此种策略，不会给应用程序增加任何可衡量的资源开销
探索可能与我们的问题有关的其他异常情况 我们很快就能看到 我们的机器学习工作 检测到我们的内存和CPU使用率出现异常 还有一些与缓存相关的有趣的异常现象 让我们看看我们可以在APM应用程序中找到这些异常情况...9点20分左右有一个版本发布 在那之后 交易时长不稳定 让我们来看看在此版本之后是否有任何应用程序错误 广告服务在尝试获取广告时超时 但是为什么，到底是为什么呢？...让我们继续调查，通过检查 这些指标可以为我们提供哪些洞察力 关于运行广告服务的Kubernetes Pod 在发布之后 CPU大幅增加 内存使用量呈现峰值 非常不稳定 我们去看看日志吧 应用程序，看看我们能发现什么...关于特定的堆问题 以及是否与事务的超时错误有关 我们可以访问与高持续时间交易相关的POD日志 我将缩小查询范围以查找相关的heap或memory事件 我们可以看到 广告服务正在终止 由于内存不足 但是为什么呢...它在缓存项目时不验证是否有足够的内存 结果 广告服务一直在重新启动 并且不能响应请求 显著增加了响应时间 通过回滚损坏的版本来控制该问题 我们会修复广告服务 以避免消耗过多的内存 感谢收看这段简短的视频
使用Java层面的工具定位内存区域（堆内内存、Code区域或者使用unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的堆外内存） 2、使用系统层面的工具定位堆外内存 3、为什么堆外内存没有释放掉呢...于是修改代码，配置扫包路径，发布上线后内存问题解决。 3、为什么堆外内存没有释放掉呢？ 虽然问题已经解决了，但是有几个疑问： 为什么使用旧的框架没有问题？ 为什么堆外内存没有释放？...为什么内存大小都是64M，JAR大小不可能这么大，而且都是一样大？ 为什么gperftools最终显示使用的的内存大小是700M左右，解压包真的没有使用malloc申请内存吗？...这时，再返过来看gperftools的内存分布情况，发现使用Spring Boot时，内存使用一直在增加，突然某个点内存使用下降了好多（使用量直接由3G降为700M左右）。...700M-800M之间，gperftools监控显示内存使用量也是在700M-800M左右。
导读：springboot2 项目监控服务 ，采用Micormeter度量指标库，帮助我们监控应用程序的度量指标，并将其发送到Prometheus中。...监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。micrometer 度量指标库，对springboot应用程序监控指标的采集主要体现在JVM的众多的监控项。1....内存不足：如果allocation failure指标持续增长，就说明内存不足，可能需要增加堆内存或优化程序的内存使用方式。...这两种缓冲区类型在不同的场景下具有不同的衡量指标和定位问题的方法。DirectBuffer衡量指标：内存使用量：通过监控DirectBuffer的内存使用量，可以了解应用程序使用直接内存的情况。...MappedByteBuffer衡量指标：内存使用量：通过监控MappedByteBuffer的内存使用量，可以了解应用程序使用内存映射的情况。
为什么container占用了如此多的物理内存，从而导致任务失败呢？让我们来详细研究下。...尽管我们设定了使用102400m的容器，但应用程序实际可用的内存量具有以下的关系： total memory = taskmanager.heap.size * (1 - containerized.heap-cutoff-ratio...： [yo7unu6kl1.png] 也可以在Flink UI中查看内存的设定： [dadfizddol.png] 物理内存 那么，为什么container由于内存错误而被kill呢？...中看到Direct Memory的使用情况（看起来它不包括4g的网络缓冲区）： 如上可见，JVM进程的物理内存使用量与YARN容器的大小非常接近，主要的内存占用是因为直接内存缓冲区，但很小的内存峰值波动都可能迫使...以本文为例，在具有128 GB RAM的节点上运行99.5 GB的进程是可以接受的，如果进程增加1 GB，则无需终止该进程。
总第323篇 2019年 第001篇 在项目迁移到Spring Boot之后，发生内存使用量过高的问题。本文介绍了整个排查过程以及使用到的工具，也非常适用于其他堆外内存排查。...于是修改代码，配置扫包路径，发布上线后内存问题解决。 3. 为什么堆外内存没有释放掉呢？ 虽然问题已经解决了，但是有几个疑问： 为什么使用旧的框架没有问题？ 为什么堆外内存没有释放？...为什么内存大小都是64M，JAR大小不可能这么大，而且都是一样大？ 为什么gperftools最终显示使用的内存大小是700M左右，解压包真的没有使用malloc申请内存吗？...这时，再返过来看gperftools的内存分布情况，发现使用Spring Boot时，内存使用一直在增加，突然某个点内存使用下降了好多（使用量直接由3G降为700M左右）。...通过在自定义分配器当中埋点可以发现其实程序启动之后应用实际申请的堆外内存始终在700M-800M之间，gperftools监控显示内存使用量也是在700M-800M左右。
1️⃣ 概念 压缩指针是一种内存优化技术，旨在减少堆内存使用量。它通过将32位和64位指针压缩为更小的大小，从而节省堆内存的使用量。...当需要访问对象时，JVM根据对象头中的偏移量计算对象的地址。这样，JVM可以使用较小的指针来定位对象，从而节省了堆内存的使用量。 2.1....3️⃣作用 压缩指针的主要作用是减少Java应用程序的堆内存使用量 通过使用较小的指针，压缩指针可以大大减少堆内存的占用空间。...以下是可能的影响： 压缩指针可能导致更频繁的垃圾收集 由于堆内存使用量减少，JVM需要更频繁地进行垃圾回收以释放不再使用的对象。这可能会增加垃圾收集的开销，并且可能会对应用程序的响应速度产生影响。...5️⃣ 总结 综上所述，JVM的压缩指针是一项重要的内存优化技术，它可以减少Java应用程序的堆内存使用量，并可能提高内存访问的速度。
但是有的应用程序在大负载 的情况下会急剧地占用更多的内存，此时这个参数就是显得非常重要，如果虚拟机启动时设置使用的内存比较小而在这种情况下有许多对象进行初始化，虚拟机就必 须重复地增加内存来满足使用。...由于这种原因，我们一般把-Xms和-Xmx设为一样大，而堆的最大值受限于系统使用的物理内存。一般使用数据量较大的应用程序会使用持久对象，内存使用 有可能迅速地增长。...当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出，并且导致应用服务崩溃。因此一般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值 的80%。...注意： 1．增加Heap的大小虽然会降低GC的频率，但也增加了每次GC的时间。并且GC运行时，所有的用户线程将暂停，也就是GC期间，Java应用程序不做任何工作。...2．Heap大小并不决定进程的内存使用量。进程的内存使用量要大于-Xmx定义的值，因为Java为其他任务分配内存，例如每个线程的Stack等。 2．Stack的设定 每个线程都有他自己的Stack。
垂直缩放 垂直缩放是增加或缩小可用于特定应用程序实例的资源的能力，这是在云中运行应用程序的优势之一。随着负载的增加，可以为容器分配更多的内存或CPU资源，并且可以在空闲时将其收缩以减少浪费。...根据内存扩展Pod时，自动缩放器将根据Pod的内存使用量是否超过阈值提出建议。...在Java应用程序中使用此功能可能会具有挑战性，因为VPA消耗的指标仅反映JVM的已提交总堆内存，而不是应用程序使用的内存量。...如果JVM不将未使用的内存释放回主机，则VPA仅考虑总堆大小的事实可能会成为一个问题。例如，如果应用程序内存使用量大幅增加，堆将扩展以容纳该内存，但此后可能不会收缩，以避免将来分配内存。...这两个峰值时段和空闲时段都是可见的，这表明堆正在根据应用程序的实际内存使用量进行调整。请注意，提交的堆通常遵循MaxHeapFreeRatio，但并非总是如此。
(29696K) max = 30408704(29696K) 2 这次增加了1024k，也就是1M 堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 5399848...(5273K) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K) 3 增加了1M 堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K...(29696K) 6 从6112k，增加了1168k，到7280k 堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 8503488(8304K) committed...= 30408704(29696K) max = 30408704(29696K) 7 增加了1M 堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 9552080...option MaxPermSize=20M; support was removed in 8.0 Process finished with exit code 1 可以看到基本都是1M了 问题2：为什么同一程序所花费的时间都不同
于是修改代码，配置扫包路径，发布上线后内存问题解决。 3. 为什么堆外内存没有释放掉呢？ 虽然问题已经解决了，但是有几个疑问： 为什么使用旧的框架没有问题？ 为什么堆外内存没有释放？...为什么内存大小都是64M，JAR大小不可能这么大，而且都是一样大？ 为什么gperftools最终显示使用的的内存大小是700M左右，解压包真的没有使用malloc申请内存吗？...这时，再返过来看gperftools的内存分布情况，发现使用Spring Boot时，内存使用一直在增加，突然某个点内存使用下降了好多（使用量直接由3G降为700M左右）。...700M-800M之间，gperftools监控显示内存使用量也是在700M-800M左右。...笔者做了一下测试，使用不同分配器进行不同程度的扫包，占用的内存如下： [内存测试对比] 为什么自定义的malloc申请800M，最终占用的物理内存在1.7G呢？
于是修改代码，配置扫包路径，发布上线后内存问题解决。 3. 为什么堆外内存没有释放掉呢？ 虽然问题已经解决了，但是有几个疑问： 为什么使用旧的框架没有问题？ 为什么堆外内存没有释放？...为什么内存大小都是64M，JAR大小不可能这么大，而且都是一样大？ 为什么gperftools最终显示使用的的内存大小是700M左右，解压包真的没有使用malloc申请内存吗？...这时，再返过来看gperftools的内存分布情况，发现使用Spring Boot时，内存使用一直在增加，突然某个点内存使用下降了好多（使用量直接由3G降为700M左右）。...700M-800M之间，gperftools监控显示内存使用量也是在700M-800M左右。...笔者做了一下测试，使用不同分配器进行不同程度的扫包，占用的内存如下： 内存测试对比 为什么自定义的malloc申请800M，最终占用的物理内存在1.7G呢？
，元空间使用量也降下来了。...JVM参数 OP应用的生成JVM参数如下: /usr/local/java/bin/java -server #指定JVM的启动模式是client模式还是server模式 -Xms4g #初始化堆内存...-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError #当堆内存空间溢出时输出堆的内存快照,配合-XX:HeapDumpPath使用 -XX:HeapDumpPath=/home/admin...#当堆内存空间溢出时输出堆的内存快照输出目录 -cp /usr/local/springboot/OP/conf:....由pinpoint上可以看出，元空间使用大概在770MB左右，超过了最大元空间值，导致元空间内存不足，触发FGC，这里有个疑问，明明配置的最大512MB，为什么使用了770MB，Metaspace还有一个区间是
堆是在 Java 虚拟机启动时创建的。”“在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non-heap memory)”。 可以看出JVM主要管理两种类型的内存：堆和非堆。...Older区的大小等于-Xmx减去-Xmn，不能将-Xms的值设的过大，因为第二个线程被迫运行会降低JVM的性能。 为什么一些程序频繁发生GC？...注意： 1．增加Heap的大小虽然会降低GC的频率，但也增加了每次GC的时间。并且GC运行时，所有的用户线程将暂停，也就是GC期间，Java应用程序不做任何工作。...2．Heap大小并不决定进程的内存使用量。进程的内存使用量要大于-Xmx定义的值，因为Java为其他任务分配内存，例如每个线程的Stack等。 2．Stack的设定每个线程都有自己的Stack。...这种情况你可以增加机器的内存，来减少Swap空间的使用[2]。 4．4种GC 第一种为单线程GC，也是默认的GC。，该GC适用于单CPU机器。
如果应用程序的执行时间越来越长，或者操作系统的执行速度越来越慢，这可能是内存泄漏的迹象。换句话说，正在分配虚拟内存，但在不再需要时不会返回。最终应用程序或系统内存不足，应用程序异常终止。...观察应用程序的实时集是否随着时间的推移而增加。live set是旧集合（所有非活动对象都已被垃圾回收）之后使用的Java堆量。...找到内存泄漏的类 使用Java飞行记录来识别内存泄漏。 在记录显示泄漏后，可以查看对象统计信息。看一个长的记录，然后看看哪些类的堆使用量比记录增长得最快。...此错误不一定意味着内存泄漏。问题可以简单到配置问题，指定的堆大小（或默认大小，如果未指定）不足以用于应用程序。...此异常通常会引发，因为活动数据量几乎不能放入Java堆中，因为Java堆中几乎没有用于新分配的可用空间。 操作：增加堆大小。
确定目标：在进行调优之前，您需要明确调优的目标。例如，您可能希望提高应用程序的性能，减少崩溃的数量，减少内存使用量等。...2.调优技术下面介绍一些常见的Java虚拟机调优技术：堆大小调优：堆是Java虚拟机用于存储对象的内存区域。如果堆太小，可能会导致OutOfMemoryError异常。...如果堆太大，可能会导致垃圾回收时间过长。因此，需要根据应用程序的需要调整堆大小。可以通过Java虚拟机参数-Xms和-Xmx来设置堆的初始大小和最大大小。...内存泄漏检测：内存泄漏是一种常见的问题，它可能会导致应用程序的内存使用量不断增加，最终导致OutOfMemoryError异常。因此，可以使用各种工具和技术来检测和诊断内存泄漏。...例如，可以使用Java虚拟机自带的jmap和jhat工具来分析内存使用情况，或者使用第三方工具，例如Eclipse Memory Analyzer Tool（MAT）来分析堆转储文件。
) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K) 3增加了1M堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used...(29696K) 6从6112k，增加了1168k，到7280k堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 8503488(8304K) committed =...30408704(29696K) max = 30408704(29696K) 7增加了1M堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 9552080(9328K...) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K) 8增加了1M堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used...(29696K) 13从13296k增加了1257k到14553k堆内存的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 15951008(15577K) committed
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