管理 Kubernetes Pod 中运行的 Java 进程的内存使用情况比人们想象的更具挑战性。即使使用正确的 JVM 内存配置,仍然可能会出现OOMKilled问题,您想知道为什么吗?
前言: 在虚拟化场景下,libvirt会为每个qemu进程,也就是一台虚拟机,创建对应的cgroup,用来限制这台虚拟机的资源使用。这章讨论一下cgroup对内存的限制、回收能力对虚拟机的影响。 Centos7使用Linux 3.10。Ubuntu1604使用Linux 4.4。这章主要分析这两个版本的kernel的能力对比。 分析: 1,使用场景 在内存复用的场景下,会使用到cgroup的内存限制能力。举例来说,Host上有内存32G,每台Guest分配4G,那么可以启动8台Guest。如果内存超分配
现代 Java 应用程序有大量的字符串操作,例如,Web 服务 API 调用(JSON、REST、SOAP 等)、外部数据源调用(SQL、从 DB 返回的数据等)以及文本解析和文本创建等。因此,字符串对象很容易就占据了约至少 30% 的内存。然而,这些 String 对象中的大多数都是重复的,这些字符串的重复浪费了大量内存。因此,优化重复字符串对象浪费的内存是 Java 非常受欢迎的功能之一。在 G1 中,Java 就对此功能做了支持。
在 Kubernetes 中,Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO,这些资源可以被分为可压缩资源(CPU)和不可压缩资源(内存,磁盘 IO)。可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐,因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时,系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用。而对于不可压缩资源来说,如果资源不足,也就无法继续申请资源(内存用完就是用完了),此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod,以保证该节点上有充足的资源。
本文我们讨论 pandas 的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
“如果说中小企业是一片片沿溪而耕的农田,那么我们的愿景就是建一座大坝来管理好上游的水资源,来灌溉下游企业。” 腾讯云数据库高级工程师杨珏吉说这是他投身数据库领域的初衷。初创企业、中小企业在数据库层面的最大需求就是低成本。助力企业降本增效是腾讯云数据库一直在努力的方向,尤其在疫情冲击下的经济社会中,更是一份社会责任。 在技术上深研,突破极致弹性,让客户像使用自来水一样的使用数据库,用多少、怎么用由客户决定,计费由使用量决定,这是杨珏吉及其团队给出的答案。TDSQL-C Serverless 数据库通过使用计算
JVM内存泄露是Java应用程序中常见的问题之一。当应用程序在运行时,如果没有正确地释放内存,就会导致内存泄露。这会导致应用程序的性能下降,甚至会导致应用程序崩溃。本文将分享一次对腾讯云COS SDK线上内存泄漏问题排查的过程。并对Java泄漏问题的处理方法进行一些总结,期望能帮助到正在被Java内存泄漏困扰着的同学。
在使用docker-compose时,可以通过在docker-compose.yml文件中设置特定的参数来限制Docker容器的资源。以下是一些可以设置的参数:
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。
之前是只知道内存模型理论上是怎么样的,这次拿到一个具体的任务,具体的executor来做对照分析,加深理解,在调内存参数时,也能有个依据。
在本篇文章中,笔者结合 GCeasy 工具将从以下 5 种 Java GC 图像形态简要为大家分享一些有趣的垃圾收集模式行为,以方便对 Java 虚拟机活动相关基础知识有所了解,为后续的性能调优做好理论准备。
在日常的 Java 虚拟机进行监控的时候,我们往往会观测到各种各样的图形,无论是基于 JDK 自带的 Jconsole、Jvisualvm、JMC 还是第三方工具或插件,例如,Jprofiler 、GCeasy 等。基于对垃圾收集模式的监测,我们可以实时观摩应用程序的健康状态和性能特征,以方便为后续的性能调优提供数据参考。
狭义的虚拟内存是分页文件pagingfile,通过SystemPropertiesPerformance.exe /pagefile命令设置pagingfile大小
-O0 、-O1 、-O2 、-O3 编译器的优化选项的 4 个级别,-O0 表示没有优化, -O1 为默认值,-O3 优化级别最高。
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 周翔 注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理
某用户反馈,Flink(版本1.9)任务中断,查看日志发现用户使用的是Flink on yarn,错误日志提示如下:
作为 Uber 工程实现盈利的众多努力的一部分,最近我们的团队致力于通过提高效率来降低算力成本。其中最有影响力的一些工作是围绕 GOGC 优化展开的。在这篇博客,我们想分享我们在高效、低风险、大规模、半自动化 Go 垃圾回收调优机制方面的经验。
性能测试为保证软件质量起到重要作用,对于交易量较大的应用系统,性能测试更是一个必不可少的环节。
通过上篇文章的学习,我们学会了如何查看当前 cgroup 的信息,如何通过操作 /sys/fs/cgroup 目录来动态设置 cgroup,也学会了如何设置 CPU shares 和 CPU quota 来控制 slice 内部以及不同 slice 之间的 CPU 使用时间。本文将把重心转移到内存上,通过具体的示例来演示如何通过 cgroup 来限制内存的使用。
2022年MTSC大会已于12月顺利召开,腾讯互娱测试专家、腾讯 WeTest CrashSight平台技术负责人管旭东为大家带来了干货分享《腾讯如何捕获和分析游戏崩溃》,以下为本次分享的干货内容。 1. 背景简介 崩溃捕获和分析不是一个新话题,自从有软件开始,崩溃就是最严重的问题之一,崩溃率也是评估一个软件质量的重要指标。解决崩溃问题是一个刚需。从PC时代到移动时代,已经有不少崩溃捕获和分析的工具,那么腾讯游戏建设的一套新的崩溃分析系统,到底解决了哪些新问题和新挑战呢? 总结来说有三点: 1.对游戏
WiredTiger存储引擎系列文章将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎。本篇作为WiredTiger存储引擎介绍系列文章第六篇,也是本系列文章的最后一篇。
我们组的实时数仓项目(二期:Flink SQL指标计算)进入上线阶段。所以,最近的推文我会持续更新一些线上问题排查的实战经验和思路,并尽量针对一类相似或者关联问题所涉及的关键点进行总结,抽出一些方法论分享给大家,感谢支持^^
初始化堆的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 2083952(2035K) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K)
Java虚拟机是一种在许多应用程序中广泛使用的技术,因为它提供了一个跨平台的运行环境。但是,如果不对虚拟机进行适当的调优,它可能会导致应用程序的性能下降或崩溃。在本文中,我们将探讨Java虚拟机调优的一些基本原则、常见的调优技术和示例。
数据质量项目,实时消费kafka数据,并经过流式计算后,需要展示并处理有问题的数据。
比例分配是一种基于程序的内存分配行为来动态调整垃圾回收触发时机的策略。具体来说,Go语言的垃圾回收器会观察程序的内存分配行为,然后根据观察结果来决定下一次垃圾回收应该在何时开始。
| 作者:杨一迪,腾讯云数据库后台开发工程师,主要负责腾讯云PostgreSQL、CynosDB等产品后台开发工作。 ---- 现网运维过程中,常有用户咨询实例的内存使用情况,故而和大家一起分享我对于内存占用情况的理解,共同进步。 1 简述 查看进程占用内存情况的方式比较多,包括top命令、/proc/${pid}/smaps文件统计、cgroup统计等。但不同方式的查询结果具体代表什么含义,这里通过一个测试程序,简单验证下这三种查询方式如何反映进程的内存使用情况。想看结论的直接看文末的总结。本文有
在大模型方向上,科技巨头在训更大的模型,学界则在想办法搞优化。最近,优化算力的方法又上升到了新的高度。
想要分析日志,首先你得有日志呀,对不对。凡是未雨绸蒙总是没错的。所谓有日志的意思,你要把 JVM 参数配置好,日志格式、日志存储位置等参数,当然了,除了日志相关参数外,其他的一些必要参数最好也配置上,比如 HeapDump 。
为了了解垃圾回收日志的内容,分析从众够得到哪些有用的信息。我们需要添加如下启动参数:
在服务器运维过程中,经常需要对服务器的各种资源进行监控,例如:CPU的负载监控,磁盘的使用率监控,进程数目监控等等,以在系统出现异常时及时报警,通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
从 C++ 转 Python 的时候,我已经是一个有四年全职工作经验的软件开发者了。我的工作主要是用 C++在 Linux 上编程,是 QT 库的重度用户。但刚开始用 Python 的时候,我却写得很烂。
libcopp很早就实现完成了v2版本,现在迁移进atsf4g-co/tree/sample_solution以后也把v2分支正式并入了主干。原来的版本切出到v1分支并且停止维护了。
x86最大使用量2G[最大4G,系统保留1G,出于商业目的个人用户只可以使用2G],除去代码占用的空间实际的程序运行内存最大只能支持到1.4G-1.5G之间,实际测试的值,再大就会内存溢出。
时间在回到一周前,测试跑过来跟我说:压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度,莫慌莫慌,多大点事儿,然后打开运行日志,然后一看居然是内存不足,如下图:
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。
在Redis的配置文件中有这么两项配置: hash-max-ziplist-entries 512 hash-max-ziplist-value 64 其中的‘ziplist’代表数据结构,是一种数据压缩方式,作用是减少内存的使用空间 在某个阀值范围内,hashtable会使用ziplist,对数据进行压缩,超出阀值后,会自动转为使用正常的hashmap结构 上面这两项就是定义这个阀值 hash-max-ziplist-entries 512 当hashtable中的条目数量在512以下时,使用
在《内存泄漏分析的利器——gperftools的Heap Checker》一文中,我们介绍了如何使用gperftools分析内存泄漏。本文将介绍其另一个强大的工具——Heap Profiler去分析堆的变化过程。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据,能方便掌握资源的使用状况,轻松定位故障。
我们先宽油做一个 MySQL 8.0.25 的实例. 此处我们忽略创建的步骤, 大家可参考以前的实验.
近期在优化索引时,我遇到了一些挑战。我们的环境是7节点16*32G的机器,我在尝试内存优化。当前的文档总量为5亿,然而mapping设计和shard设计都出现了问题。每个节点上有480个shard,这是一个相当离谱的数量。
这次打卡,稍微进行了一次改版,在算法和英文文档上进行了拆分,具体的内容在前两天的文章里已经输出,所以在这篇上针对这两块做了一个汇总。
服务监控系统 Prometheus 2.13.0-rc.0 发布了,Prometheus 是一个 Go 语言开发的开源的服务监控系统和时间序列数据库。该版本引入了一些新特性,比如记录其他组件、增强功能和修复 bug,这些都是为了提高可用性。
JVM中, 所有对象都是在堆中分配内存空间的,栈只用于保存局部变量和临时变量,如果是对象,只保存引用,实际内存还是在堆中;一个java对象占用的内存空间,除了一个固定大小的空间用于描述这个对象属于哪个类,其它的就用于保存它的字段的值;默认的java虚拟机的大小比较小,在对大数据进行处理时java就会报错:java.lang.OutOfMemoryError。设置jvm内存的方法,对于单独的.class,可以用下面的方法对Test运行时的jvm内存进行设置。
更新5/30/2019:根据Istio团队的反馈,Kinvolk重新运行了一些Istio基准。结果在很大程度上与之前相似,Linkerd在延迟、内存占用(可能还有CPU)方面保持着明显优于Istio的优势。下面可以注意到Istio的更新数字。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云