在一台总物理内存125G的服务器上,修改mysql的innodb_buffer_pool_size为64G后,启动报错,截图如下:
1. Java 堆空间 发生频率:5颗星 造成原因 无法在 Java 堆中分配对象 吞吐量增加 应用程序无意中保存了对象引用,对象无法被 GC 回收 应用程序过度使用 finalizer。finalizer 对象不能被 GC 立刻回收。finalizer 由结束队列服务的守护线程调用,有时 finalizer 线程的处理能力无法跟上结束队列的增长 解决方案 单位对应:GB -> G, g;MB -> M, m;KB -> K, k 使用 -Xmx 增加堆大小 修复应用程序中的内存泄漏 2. GC 开销
https://bloggceasy.files.wordpress.com/2015/05/outofmemoryerror2.pdf
这篇文章主要是对java程序运行在JVM上可能产生内存溢出(OOM)的情况进行整理…
在启动一个Springboot工程时,抛出一项“Cannot allocate memory”异常,很明显,是因为内存分配原因导致的OOM异常导致JVM宕掉。跟随log,查看JVM hs_err_pid24442.log文件。
针对以Java主导的企业级应用开发,Java虚拟机是整个项目架构的灵魂所在。只有弄清楚其内存分配及垃圾回收机制才能够在项目建设活动过程中游刃而余,无论是基于当前流行的微服务体系(以Spring家族的 Spring Cloud或以Ali家族的Dubbo)or 即将(已经)流行的服务网格体系。
Swap是Linux系统中的一种虚拟内存,用于在物理内存不足时扩展可用内存。当系统的物理内存不足以满足所有运行进程的需求时,操作系统会将不常用的数据存储在Swap分区中。在某些情况下,可能需要增加Ubuntu系统上的Swap大小,以提供更多的可用内存。本文将详细介绍如何在Ubuntu上增加Swap大小。
当 JVM 内存严重不足时,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法,如下图所示。如有遗漏或错误,欢迎补充指正。
OpenHarmony是面向全场景泛终端设备的操作系统,终端设备内存性能的强弱会直接影响用户的体验。终端设备的内存差异很大,对于内存比较小的终端设备,内存优化方案无疑是增强内存性能、提升用户体验的关键。针对传统内存方案及管理机制的不足,OpenHarmony构建了一套完善的内存解决方案——ESWAP。
专栏地址:https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide
当堆内存(Heap Space)没有足够空间存放新创建的对象时,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误(根据实际生产经验,可以对程序日志中的 OutOfMemoryError 配置关键字告警,一经发现,立即处理)。
一台服务器报警了,内存占用过高,奇怪的是集群里其它的服务器都没问题。不过从以往的经验来看:每一个匪夷所思的问题背后,都隐藏着一个啼笑皆非的答案。
不过考虑到如何安全使用 Redis 也是这个比较基础的东西,新手如果配置不当,很容易造成线上的 Redis 服务处于「裸跑」状态,被黑客恶意攻击,导致 Redis 服务不可用,进而导致依赖 Redis 服务的 Session、缓存、队列、分布式锁等业务功能瘫痪,造成严重的生产事故,所以在深入探索 Redis 底层原理和集群构建之前,学院君准备给大家插播下 Redis 的安全使用。
背景描述 某项目结构图如下(前端交互式体验及对象存储为主,Redis 及 rds 负载较小没有画出): web1 和 web2 是两个 Apache,publisher1 和 publisher2 是
早上6点,我不得不开始处理“叫醒”我的一些问题。因为当这些问题发生的时候,我的手机铃声响了。昏睡中的我非常不情愿地拿起了手机,检查我是否疯狂到将叫醒闹钟设在了早上5点。原来是监控系统发现一个Plumbr服务死掉了。
现在是早晨6点钟。已经醒来的我正在总结到底是什么事情使得我的起床闹铃提前了这么多。故事刚开始的时候,手机铃声恰好停止。又困又烦躁的我看了下手机,看看是不是我自己疯了把闹钟调得这么早,居然是早晨5点。然
我们知道使用Linux交换空间而不是 RAM(内存)会严重降低性能。那么,有人可能会问,既然我有足够多的可用内存,删除交换空间不是更好吗?简短的回答是不会。启用交换空间会带来性能优势,即使你有足够多的内存。 即使安装了足够多的服务器内存,你也会经常发现在长时间正常运行后会使用交换空间。请参阅以下来自具有大约一个月正常运行时间的实时聊天服务器的示例: total used free shared buff/cache available
前几天在网上冲浪的时候发现了一个比较成熟的开源中间件——Canal。在了解了它的工作原理和使用场景后,顿时产生了浓厚的兴趣。本着好记性不如烂笔头的原则,阿Q对 Canal 的原理进行了梳理、对环境进行了搭建,具体步骤见这篇文章:原理+配置+实战,Canal一套带走
说个案例:一台Apache服务器,由于其MaxClients参数设置过大,并且恰好又碰到访问量激增,结果内存被耗光,从而引发SWAP,进而负载攀升,最终导致宕机。
新的内存模型是在这个Jira提出的,JIRA-10000,对应的设计文档在这:unified-memory-management。
内存 是操作系统非常重要的资源,操作系统要运行一个程序,必须先把程序代码段的指令和数据段的变量从硬盘加载到内存中,然后才能被运行。如下图所示:
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
CPU占用率突然飙升是技术人员常遇到的一个棘手问题,它是一个与具体技术无关的普遍挑战。
上一篇文章【源码剖析】- Spark 新旧内存管理方案(上)介绍了旧的内存管理方案以及其实现类 StaticMemoryManager 是如何工作的,本文将通过介绍 UnifiedMemoryManager 来介绍新内存管理方案(以下统称为新方案)。
通常来看,Redis开发和运维人员更加关注的是Redis本身的一些配置优化,例如AOF和RDB的配置优化、数据结构的配置优化等,但是对于操作系统是否需要针对Redis做一些配置优化不甚了解或者不太关心,然而事实证明一个良好的系统操作配置能够为Redis服务良好运行保驾护航。
最近一直在做内存和 ANR 相关的优化,接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化,以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。 今天这篇文章主要介绍内存相关的知识点,以及那些因素会导致 OOM 崩溃和相对应的解决方案,所以通过这篇文章你将学习到以下内容:
在Kubernetes(K8S)中,Pod的Evicted状态表示Pod已经被驱逐,并不再运行在节点上。Pod驱逐主要是由于资源约束,如内存不足或磁盘空间不足。以下是详细原理、原因和解决方案。
他们有一个地图服务,数据都存储在同一个sql server实例中,访问量过高导致服务挂了,开发的解决方案是将地图服务的内存从4G升级到8G,问题就解决了。
由于我对他们的系统架构不太了解,也无法看到具体的日志信息和监控,因此我的分析思路是这样的。
在本文中,我将向您展示如何使用新版本的MySQL(5.7+),以及如何更容易地解决 MySQL内存分配中出现的问题。
当我们物理内存小的时候,会出现OOM,然后服务自动死掉的情况。因为物理内存大小是固定的,有没有其他好的办法来解决呢?这里我们可以适当调整Linux的虚拟内存来协作。
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测算法,由Joseph Redmon等人开发。 YOLO算法的第三个版本(YOLO v3)提供了更高的准确性和更快的速度。然而,有时在运行YOLO v3算法时,可能会遇到一个常见的错误“Fatal: Memory allocation failure”,这表明内存分配失败。
CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
最近在使用 Windows 照片查看器打开一个 jpg 文件的时候异常 Windows 照片查看器无法显示此图片,因为计算机上的可用内存可能不足。请关闭一些目前没有使用的程序或者释放部分硬盘空间(如果硬盘几乎已满),然后重试
携程自2013年开始使用Redis,旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能,可储存key的多样化上有着显著的优势,2017年开始,Memcached全部下线,全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个,数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方,为保证Redis的高可用性,DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大,集群的扩容,上下线,实例扩容都面临着不小的挑战。
1.Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。
内存超分,是指分配给虚拟机的内存总和大于实际可用的物理内存总数。这样做的前提是,虚拟机操作系统里的内存不可能一直处于用满的状态。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
C语言使用 malloc函数动态在堆上分配内存。malloc根据字节数的参数。如果无法分配内存,该函数将返回指向已分配内存的指针或 NULL 指针。
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题,还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出
在《Java虚拟机规范》的规定里,除了程序计数器外,虚拟机内存的其他几个运行时区域都有发生 OutOfMemoryError 异常的可能。
用户经常因为OOM killer造成数据库崩溃问题来找我们寻求帮助。Out Of Memory killer会杀死PG进程,并且是我们遇到的数据库崩溃问题中首要原因。主机内存不足的原因可能有多种,最常见的有:
OutOfMemory(OOM),中文意为内存溢出,是指 JVM 无法再申请到足够的内存空间,导致 Java 程序无法正常运行。当 JVM 都无法再分配新的内存空间时,就会抛出 OutOfMemoryError 错误,这是一种无法通过 Java 代码修复的错误。
前言: 网络的同事希望模拟大量的虚拟机(万台数量级),又受到物理资源的限制,只能使用几台物理机。 遇到了各种奇奇怪怪的问题。 分析:
作者简介:许庆伟,Linux Kernel Security Researcher & Performance Developer 众所周知,Linux内核和CPU处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率,在一个称为页的内存组中创建一个内存映射,其中每个页的大小根据处理器的实际情况而来。尽管大多数处理器也支持更大的页,但默认通常是4 KB,。内核可以从页空闲列表中为物理内存页的申请提供分配,并且为了提高效率,为每个DRAM组和CPU均设计了维护这些请求的方案。内核程序可以通过分配器(比如slab分配
关键业务的考核指标,重点关注业务价值评价的标准指标,电商类的下单量、支付量等,股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定,建立一套基于业务价值的监控指标。
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