现已知代码A可能诱发OOM。代码B可替代代码A但可维护性差。我希望能先尝试执行代码A,如果发生OOM,则退回来执行代码B。 那么如下代码可行吗?
今天要探讨的是最近不知道为什么突然间火起来的面试题:当JAVA程序出现OOM之后,程序还能正常被访问吗?答案是可以的,很多时候他并不会直接导致程序崩溃,而是JVM会抛出一个error,告知你程序内存溢出了。当然也要分操作系统。
在日常开发中,即使代码写得有多谨慎,免不了还是会发生各种意外的事件,比如服务器内存突然飙高,又或者发生内存溢出(OOM)。当发生这种情况时,我们怎么去排查,怎么去分析原因呢?
昨天帮助一个网友处理了一个数据库异常宕机的问题,简单记录一下。 说到这个问题,也是一位网友给我发邮件说有一个数据库环境,会突然出现宕机的情况,想让我帮忙分析一下问题的原因。我一听这个问题就来了兴趣。大大小小的宕机问题也接触了不少,这个问题还是值得探究的。 我首先得到了这位朋友提供的alert日志。简单看了下,近期没有发现什么明显的异常信息。但是看到日志中去年的时候,有这样的一段内容。 Mon Sep 19 14:38:17 2016 WARNING: Heavy swapping observ
做过运维的同学都知道,服务的可观测性是一个非常重要的渠道,能够让我们掌控线上服务运行时的状态。一个好的监控系统,其价值在于一旦出现故障能够让我们运维的同学能够快速收到服务异常的通知以及定位问题。也就是我们常说的告警的两大衡量指标,即实时性和有效性。
在构建和维护Java服务端应用程序时,经常会面临各种问题,如内存溢出(OOM)、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降,因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法,并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
Linux 内核有个机制叫OOM killer(Out-Of-Memory killer),该机制会监控那些占用内存过大,尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程,为了防止内存耗尽而内核会把该进程杀掉。
外界的刁难,挑战。。。其实并不是最难的,最难的总是内部难以安抚,OOM。。。内存泄漏,OOM killer了解一下。。。攘外必先安内。。。我可能要死在内部了。。。
值此七夕佳节,烟哥放弃了无数妹纸的邀约,坐在电脑面前码字,就是为了给读者带来新的知识,这是一件伟大的事业! 好吧,实际情况是没人约。为了化解尴尬,我决定卖力写文章,嗯,一定是我过于屌丝! 好了,开始说重点。今天讲的这个问题
JVM参数有很多,其实我们直接使用默认的JVM参数,不去修改都可以满足大多数情况。但是如果你想在有限的硬件资源下,部署的系统达到最大的运行效率,那么进行相关的JVM参数设置是必不可少的。下面我们就来对这些JVM参数进行详细的介绍。
开启7个异常会触发OOM的节点,在一个NODE上,经过测试发现,3.10内核,是并行创建了7个任务,同时触发oom,导致内核锁耗死。测试 2-3分钟内,服务器会死掉,模拟测试连续触发OOM问题直到CPU耗尽。服务器自动重启
一日凌晨,手机疯狂报警,短信以摧枯拉朽之势瞬间以百条的速度到达,我在睡梦中被惊醒,看到短信的部分内容如下:
这是上一篇文章的姊妹篇,也是由于 OOM 导致不健壮的 Netty 一系列诡异的行为,这次的问题分析会比上次那个更有意思一点。(备注:本文 Netty 版本是上古时代的 3.7.0.Final)
服务器硬件有没有问题,网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控,可以直接查看监控,如果没有则需要进入服务器进行定位。
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。
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
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清楚的记得是2020/7/25 14:34分左右,周六的下午,我还在公司苦逼的加班中,突然钉钉告警群里出现大量应用OP的dubbo超时调用、空指针异常,异常中间还有Metaspace元空间不足等异常:
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…
应用分层 默认上层依赖下层,箭头关系表示直接依赖(比如开放接口可以依赖于Web层,也可以直接依赖于Service层) 开放接口层: 可以直接封装Service方法暴露成RPC接口; 通过Web封装成接口; 进行网关安全控制,流量控制等 终端显示层: 各个端的模板渲染并执行显示的层. 当前主要是velocity渲染,JS渲染,JSP渲染,移动端展示等 Web层: 主要对访问控制进行转发,各类基本参数校验,或者不复用业务的简单处理等 Service层: 相对具体的业务逻辑服务层 Manager层: 通用业务处
意思就是说准表化参数不会变,非标准化参数可能在每个JDK版本中有所变化,但是就目前来看X开头的非标准化的参数改变的也是非常少。
此文出处云时代架构,作者:李艳鹏 教你如何成为Java的OOM Killer 前言 虽然事隔半年,当时排查线上OOM事故的过程记忆犹新,每一个步骤都历历在目,感谢业务组、系统部、压测组、监控与应急部对架构组的强力支持,得以让这个Java内存问题水落石出,经过半年多的全面的应用日志 切割方式的改造,现在基本没有OOM的问题了,线上服务运行非常健康,对可用性的保障起到了很大的作用,如果你在经历OOM,读了这个文章会有很大的启发。 Become OOM Killer 我们都知道JVM的内存管理是自动化的,Jav
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。
群里小伙伴碰到的一道比较经典的面试题,但我相信很多第一次碰到这个问题的同学应该无法立刻给出答案,最好的办法肯定还是动手测一测。
7月份某个平凡的下午,我们突然收到大量的线上告警:应用A的老年代内存使用率大于95%。登陆到监控管理平台可以看到3点半之后该应用的老年代内存使用率一路飙升,直逼100%,接着年轻代也一路上升。
某个平凡的下午,我们突然收到大量的线上告警:应用A的老年代内存使用率大于95%。登陆到监控管理平台可以看到3点半之后该应用的老年代内存使用率一路飙升,直逼100%,接着年轻代也一路上升。
在我的上一篇文章别翻了,这篇文章绝对让你深刻理解java类的加载以及ClassLoader源码分析【JVM篇二】中,相信大家已经对java类加载机制有一个比较全面的理解了,那么类加载之后,字节码数据在 Java 虚拟机内存中是如何存放的 ?Java 虚拟机在为类实例或成员变量分配内存是如何分配的 ?是的,这两个问题就涉及到了JVM 内存结构的知识了,那么这篇文章将进行解答。
JVM虚拟机,也就是虚拟的计算机,它有自己虚拟的CPU、虚拟的内存等等,当然还有大名鼎鼎的垃圾回收器。第一篇我们来讲解一下JVM的虚拟内存。
答应我,跟我一起学习吧,别再做知识收藏家了,把《深入理解 Java 虚拟机》书拿出来,翻它,盘它,磋磨它。
Crash率是衡量一个App好坏的重要指标之一,如果你忽略了它的存在,它就会愈演愈烈,最后造成大量用户的流失,进而给公司带来无法估量的损失。本文讲述美团外卖Android客户端团队在将App的Crash率从千分之三做到万分之二过程中所做的大量实践工作,抛砖引玉,希望能够为其他团队提供一些经验和启发。
1、OOM异常:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
公司的主打产品是一款跨平台的 App,我的部门负责为它提供底层的 sdk 用于数据传输,我负责的是 Adnroid 端的 sdk 开发。
Java常见线上问题总结绝⼤多数Java线上问题从表象来看通常可以归纳为4个方面:CPU、内存、磁盘、网络。比如,应用上线后突然CPU使用率99%、内存泄漏、STW时间过长,这些问题通常可以分为两大类:系统异常 (CPU占用率过高、磁盘使用率100%、系统可用内存低等)业务异常 (服务运⾏⼀段时间⾃动退出、服务间调⽤时间过⻓、多线程并发异常、死锁等)1.如何去定位问题解决问题的第⼀步是定位问题,排查手段⼀般包括以下⼏项,也可以将此理解为排查顺序:业务⽇志分析排查APM分析排查物理环境排查应⽤服务排查云⼚商或
某后端系统,处于整个调用链路偏后的位置,对接口性能有着比较严格的要求。因此对外承诺的三个9响应时间为200多毫秒。
对于这个问题,主要讨论两种OutOfMemory可能性,一种是突然使用了大量内存,比如加载了特别巨大的图片,第二是内存泄漏。
0x00 前言 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。 迈的过去,将会海阔天空!迈不过去,就要做好准备:很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题。 文章结构 先大致解释一下什么是数据倾斜 再根据几个场景来描述一下数据倾斜产生的情况 详细分析一下在Hadoop和Spark中产生数据倾斜的原因 如何解决(优化)数据倾斜问题? 0x01 什么是数据倾斜 简单的讲,数据倾斜就是我们在计算数据的时候,数据的
相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜,数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中,比如:
程序员的你,不知道是怎么看待这个问题的?在你的认知中,有没有某种魔法或手段,能保证代码写完后,一经上线,之后就永无bug了呢?
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
配送骑手端App是骑手用于完成配送履约的应用,帮助骑手完成接单、到店、取货及送达,提供各种不同的运力服务,也是整个外卖闭环中的重要节点。由于配送业务的特性,骑手App对于应用稳定性的要求非常高,体现App稳定性的一个重要数据就是Crash率,而在众多Crash中最棘手最难定位的就是OOM问题。对于骑手端App而言,每天骑手都会长时间的使用App进行配送,而在长时间的使用过程中,App中所有的内存泄漏都会慢慢累积在内存中,最后就容易导致OOM,从而影响骑手的配送效率,进而影响整个外卖业务。
最近发现WordPress后台某些设置无法生效,比如修改文章置顶,更新主题信息等。F12抓包看到POST返回正常结果,寻思是否是某个插件导致更新信息失败了?
今天分享一个最近刷完的一本书《深入JVM虚拟机 第三版》,一共花了三天的时间刷完,我相信应该很多人还没看过,毕竟七百多页,坚持看完真不容易,在这里分享一下自己刷完的一些经验,以及怎么去刷这本书。
JVM运行过程中,程序不断的申请内存空间用于保存运行时数据,当程序申请的内存空间系统无法满足时,就会抛出内存溢出错误。内存溢出发生的区域以及相应的解决方案都不相同,下面我们逐一分析内存溢出类型及解决方案。
查看系统日志,显示内存不足,杀死了一个java进程,可以推测,就是tomcat惨遭了毒手,
JVM面试题 字节码相关 知道字节码吗?字节码都有哪些? JMM内存模型 说说JVM的主要组成部分以及作用? jvm内存模型,内存屏障 对象一定分配在堆栈对象不一定分配在堆上,JIT可以实现栈上分配
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