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JAVA系列之JVM内存

一、前提 JVM性能优牵扯到各方面的取舍与平衡,往往是牵一发而动全身,需要全盘考虑各方面的影响。在优化时候,切勿凭感觉或经验主义进行调整,而是需要通过系统运行的客观数据指标,不断找到最优解。...同时,在进行性能优前,您需要理解并掌握以下的相关基础理论知识: 1、JVM垃圾收集器和垃圾回收算法 2、JVM性能监控常用工具和命令 3、JVM运行时数据区域 4、能够读懂gc日志 5、内存分配与回收策略...Interface元数据,存储的是Java运行时的一些环境。这个区域不存在垃圾回收!关闭虚拟机就会释放这个区域的内存。...一般来说内存溢出主要分为以下几类: 堆溢出(java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space) 栈深度不够( java.lang.StackOverflowError...可以很方便的监视本地及远程服务器的java进程的内存使用情况。

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    【JVM优(一)】----JAVA内存模型抽象结构

    线程之间的通信机制有两种:共享内存和消息传递。 Java线程之间的通信由Java内存模型(JMM)控制,JMM控制一个线程对共享变量的写入什么时候对另一个线程可见。...线程之间的共享变量存储在主内存中(Main Memory),每一个线程都有自己的本地内存(Local Memory),本地内存中存储着读/写共享变量的副本。...由上图可以看出,线程之间的通信由两个步骤: 线程A把修改后的本地内存中的共享变量更新到主内存中去 线程B到主内存中读取线程A之前更新过的共享变量 ?...从整体上看,这就是线程A在向线程B发送消息,而且这个消息必须经过主内存。JMM通过控制主内存与每个线程的本地内存之间的交互,来为Java程序员提供内存可见性保证。

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    Java性能优--代码篇:String内存优化

    发现不存在,于是"abc"初始化到常量池中,str_1引用该内容: ? 2、String str_2 = "abc"; 再次创建相同字符串"abc",同样在常量池中查询"abc"是否已存在 ?...那么大家试想一下,如果String可变的话,这种常量池存放字符串,内容相同则不再开辟空间而是指向同一引用的设计思想是否还可行,是不是即便创建了相同的字符串也要重新分配内存,造成不必要的内存损耗。...2 Stirng.intern:从20G到百兆内存消耗 该优化方法分享自全球知名社交平台推特(Twitter)的一名工程师,使用这种方法成功帮助他String的内存消耗从20G降到几百兆。...而在堆内存中的两个对象,由于没有引用指向它,将会被垃圾回收。所以 a 和 b 引用的是同一个对象。...+ "c"; 我将上面代码编译成的class文件通过反编译之后的结果: String str = "abc"; 所以事实是:在拼接String常量的时候,编译器对代码进行了优化,字符串合并了

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    MONGODB 性能与优 -- 内存优 2 (怎么计算驱逐率与调整参数)

    eviction blocked']*100 / wtt['cache']['eviction server evicting pages'] 上面的公式主要的含义为,我从我驱逐的页面再次获得我要的信息,与我从内存中驱逐的页面之比...可以解决一部分的问题,但如果你的硬件真的不怎么样,这样做也是徒劳。...其实徒劳的原因和下一个我们说的操作 CHECKPOINT 有关, 大量的数据写入到内存中,必须要找时间释放到磁盘上,脏页刷新到磁盘,默认的刷新时间为60秒, 那么一个不好的checkpoint 会产生什么影响...这里有两个参数我们上面使用过了 eviction_dirty_trigger eviction_dirty_target_settings 这里会牵扯几个问题,1 多少信息保留在cache中 2 什么情况下会触发内存的数据刷到我们的磁盘上...来查看系统的性能的情况下,qw会持续的走高,这说明写入在进行排队的操作,WiredTiger无法满足数据插入的情况,此时如果CPU 负载不高情况下,可以调整上面的参数看看是否有改善,但带来的问题就是内存会使用率上升

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    Spark内存

    理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨。...本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。...,在访问时则需要进行序列化的逆过程——反序列化,字节流转化为对象,序列化的方式可以节省存储空间,但增加了存储和读取时候的计算开销。...如果需要进行最终结果排序,则要将再次数据交给 ExternalSorter 处理,占用堆内执行空间。...Spark 用 MemoryBlock 巧妙地堆内和堆外内存页统一抽象封装,并用页表(pageTable)管理每个 Task 申请到的内存页。

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    Java内存大家都知道,但你知道要怎么管理Java内存吗?

    前言 深入研究Java内存管理,增强你对堆如何工作、引用类型和垃圾回收的认识。 你可能会思考,如果你使用Java编程,关于内存如何工作你需要了解哪些哪些信息?...堆 堆内存实际对象存储在内存中。这些对象被堆栈中的变量引用。...仅与引用队列一起使用,因为此类引用的.get()方法始终返回空值。这些引用类型被认为是优于终结器的。 如何引用字符串 Java中对字符串类型的处理略有不同。...内存分配进程是宝贵的,因此要为堆分配一个合理的初始最大内存空间。如果你知道一开始使用较小的初始堆空间是没有意义的,JVM扩展这个内存空间。...根据以下命令来明确内存空间: (1)初始堆大小 -Xms512m 初始堆大小设置为512 mb。 (2)最大堆大小 -Xmx1024m 最大堆大小设置为1024 mb。

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    内存子系统

    内存子系统 虚拟内存 swap 内存页(page) page in , page out <--- paging(内存分页) # free -...116 54912 7288 1612464 0 0 116 54912 7288 1612468 0 0 si 从swap分区读取到内存...so 把内存中的数据写到swap bi 从块设备读取数据到内存 bo 把内存上数据写回硬盘 slabtop 查看主页面故障,次页面故障 # /usr/bin/time -...: 0 Signals delivered: 0 Page size (bytes): 4096 Exit status: 0 主页面故障: 当程序执行的时候,如果需要数据在内存中没有...,就会产生主页面故障 次页面故障: 当程序执行的时候,需要的数据直接在内存中得到,就会产生页面故障 内核调度和自身优:就是不断减少主页面故障,增加次页面故障 查看内存分页情况 # yum install

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    面试官:怎么做JDK8的内存优?

    面试官:怎么做JDK8的内存优? 看着面试官真诚的眼神,心中暗想看起来年纪轻轻却提出如此直击灵魂的问题。...擦了擦额头上汗,我稍微调整了一下紧张的情绪,对面试官说: 在内存优之前,需要先了解JDK8的内存区域是怎么划分的: JDK8内存结构 JDK8的内存结构主要包括程序计数器(Program Counter...如果年轻代的内存太小,那么执行许多次垃圾回收。如果年轻代的内存太大,那么执行完整的垃圾回收可能需要很长时间才能完成。一般建议把年轻代的大小保持在整个堆大小的1/2到1/4之间。...下面的例子是把元空间所分配内存的最大值设置为512MB: -XX:MaxMetaspaceSize=512M 面试官微笑地说:这些常用的内存优参数总结的不错,可以结合这些参数写一个内存优实例吗?...内存优的参数基本敲定,用它启动一个名为one-more-study-0.0.1-SNAPSHOT.jar的jar文件: java -server -Xmx8G -Xms8G -Xmn3G -XX:SurvivorRatio

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    JVM内存优工具篇之java自带工具

    jdk在安装的时候会提供一些性能分析、故障诊断、JVM监控之类的工具,了解这些工具对我们分析JVM内存、JVM优有一定的帮助,本篇文章来学习一下。...-gcnewcapacity 显示新生代内存大小 -gcold 显示老年代统计信息 -gcoldcapacity 显示老年代内存大小 -gcmetacapacity 显示元空间内存大小 -gcutil...jmap jmap(Memory Map for Java) 打印给定进程或远程调试服务器的共享对象内存映射或堆内存详细信息。...jstack jstack(Stack Trace for Java)命令用于生成虚拟机当前时刻的线程快照。...-l:打印有关锁的其他信息,例如拥有java.util.concurrent同步器的列表 可视化工具 对于桌面操作系统,java提供了jconsole和jvisualvm可视化工具。

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    【JVM优】----内存溢出和内存泄漏

    今天主要是说一说内存溢出和内存泄漏两件事。 内存溢出 ---- 从字面上来说,溢出,什么是溢出?就比如说你把一壶的水倒进一个小杯子里面,小杯子容量小,多出来的水就会溢出。...用专业点的语言来说内存溢出,就是你申请内存容量的时候,系统无法给到你足够的内存容量大小,你申请了一个Integer类型的大小空间,但是你却往里面放long类型才能存的下的数据,这个时候就会内存溢出(Out...专业点的话就是说你向系统申请到了你想要的内存空间(new),但是使用完了之后却不归还(delete),结果你申请到的内存空间你自己也访问不到(也许你把地址搞丢了),系统也无法分配该空间给其他的程序。...内存泄漏没有什么明显的特征。本身不会有多么严重的伤害,也基本感觉不到内存泄漏。...但是可怕的是内存泄漏的堆积,时间长了,你的内存空间会一点点的变小,Memory leak最终会导致Out Of Memory,因为你的可用的内存空间会越来越小,可分配给其他程序的容量也越来越小,很容易就会造成

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    Redis优 | 内存碎片

    内存情况查看 1.1 Redis 内存查看 Redis可以使用 info命令查看节点内存信息占用情况. 127.0.0.1:6379> info memory # Memory# Redis 保存数据申请的内存空间...:2.34M # Redis 进程在运行过程中占用的内存峰值 used_memory_peak:910608 used_memory_peak_human:889.27K # 使用内存达到峰值内存的百分比...:0 1.2 内存碎片 通过上述命令可以发现, Redis的内存实际使用量和申请空间是不相同的, 这也就是内存碎片....值>1 表示有内存碎片, 越大表明越多; ratio值<1 表示正在使用虚拟内存, 虚拟内存其实就是硬盘, 性能比使用内存低很多, 最好增加内存提高性能; 一般来说, ratio值在1 - 1.5之间是比较健康的...内存回收会使Redis集群的响应变慢, 因为内存碎片整理是在主线程中执行的, 通过源码发现, 内存碎片整理操作会scan迭代整个 redis 节点, 并进行内存复制, 转移等操作. 3.

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    RabbitMQ——内存优(一)

    【前言】 在《RabbitMQ——优参数》一文中提到了rabbitmq相关的参数,对相关参数进行调整后测试发现在队列无堆积的情况下, 生产消费速度有明显提升;而在队列消息堆积的情况下,生产消费速度还是没有明显变化...runntime system)内部的线程锁,发现其内存分配的效率比较低,又进一步挖掘了下erlang的内存分配管理相关知识,并通过相关参数优后,其性能有了显著的提升,因此对相关知识进行总结以便后续回顾...内存优分两部分:本文主要总结erlang内存相关的概念知识,下一篇文章总结rabbitmq内存相关知识与优。...这些不同的策略,有的是为了减少内存碎片,提高内存分配的效率;有的是为了加快分配速度,但可能会存在一定的内存浪费。...整体构架如下图所示 【erlang内存分配相关参数】 erlang内存分配提供了一些设置参数,而这也是优最多的地方,一些常用的参数有: 分配器的启用禁用 +Me true|false 其中S是一个变量

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    RabbitMQ——内存优(二)

    在队列堆积的情况下,rabbitmq的大部分内存占用是队列中的消息,这些消息占用的内存大概由这么几块组成: 1、生产者发送的消息在真正写入文件前会在内存中缓存,这个缓存的最大数量是根据配置queue_index_max_journal_entries...: (4096+400+200+16384+50)*64*4KB = 5282.5MB 当然除了缓存消息占用的内存内存的占用还包括进程的堆、ets表等等,但这些相比消息在内存中占用的大小要小很多很多。...这种情况下,允许的缓存最大大小为 128MB*30*12 = 45GB,这样可以满足所有队列堆积时缓存消息所需的内存,那么从系统中申请释放内存的次数自然也就少了,整体的吞吐量自然也就上去了。...【总结】 通过调整erlang运行时系统中内存分配的相关参数,特定场景的性能会有一定的提升。另外,erlang运行时系统中内存分配可调整的参数还有很多,比如内存分配算法,比如mbc池的策略等等。...有兴趣的朋友也可以研究并实测优下。

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