我们知道,java进程中的线程,是直接映射到服务的线程上,当创建的线程过多时,创建线程会失败,现象如下:
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
说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
本文参考Flink1.10官方多篇文章相关知识收集、翻译、整合和内化而写成的关于Flink内存模型详解的文章,其中Job Manager、Task Manager和Client 分别是什么,各自之间的运行关系怎样,任务运行过程中所使用任务槽和资源情况的内存模型构成详解,内存设置需要配置哪些参数,参数功能描述等。暂时不熟悉Flink相关概念的童鞋自觉查阅笔者以往分享关于Flink术语基本概念的文章链接:Flink优化器与源码解析系列--Flink相关基本概念。
k8s kubectl top命令和contained内部 ps 看到的进程内存占用不一致。下午的时候,我被这个问题问倒了。具体如图
top命令是我们在日常工作中用的比较多的一个,学会使用top,就相当于有了一把趁手的兵器,上可九天揽月,下可五洋捉鳖。
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中,100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0,满足性能需求 3、当并发用户为500时,报错率达到22%,此时经过监控服务器,发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常,满足指标 4、经过排查,本次应用服务使用的是Dubbo服务,通过修改jmeter断言,返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
这个文件记录着比较详细的内存配置信息,使用 cat /proc/meminfo 查看。
atop就是一款用于监控Linux系统资源与进程的工具,它以一定的频率记录系统的运行状态,所采集的数据包含系统CPU、内存、磁盘、网络的资源使用情况和进程运行情况,并能以日志文件的方式保存在磁盘中,服务器出现问题后,可获取相应的atop日志文件进行分析。
我们知道redis的数据都保存在内存中,如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。今天仅描述内存消耗相关知识。
Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。所以,监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。
在公司内部,我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务,研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口,我负责提供一个对外服务的HTTP接口。
目前大部分的操作系统和应用程序并不需要16EB( 2^64 )如此巨大的地址空间, 实现64位长的地址只会增加系统的复杂度和地址转换的成本, 带不来任何好处. 所以目前的x86-64架构CPU都遵循AMD的Canonical form, 即只有虚拟地址的最低48位才会在地址转换时被使用, 且任何虚拟地址的48位至63位必须与47位一致(sign extension). 也就是说, 总的虚拟地址空间为256TB( 2^48 )
那么如果设置了 -yjm 1024 ,JobManager的JVM的堆内存大小是多少呢?
自从写 Flink 系列文章,收到了太多读者的私信,希望我不断更新完善 Flink 专栏,为此,土哥还专门创建了一个文档,用来记录粉丝和读者在使用 Flink 组件时遇到的典型问题。
说明:sar -P ALL > aaa.txt 重定向输出内容到文件 aaa.txt
目前市场上的虚拟化技术种类很多,例如moby(docker)、LXC、RKT等等。在带来方便应用部署和资源充分利用的好处的同时,如何监控相应Container及其内部应用进程成为运维人员不可避免遇到的新情况。UAV.Container从虚拟化技术的基础原理和Linux操作系统的内核特性出发,得到Container容器和内部进程的各维度监控数据,使无论是虚拟机或物理机运维人员,还是业务运维人员角度,都能得到合适的监控维度。
在实际开发中我们经常会用到是缓存。它是的核心思想是记录过程数据重用操作结果。当程序需要执行复杂且消耗资源的操作时,我们一般会将运行的结果保存在缓存中,当下次需要该结果时,将它从缓存中读取出来。 缓存适用于不经常更改的数据,甚至永远不改变的数据。不断变化的数据并不适合缓存,例如飞机飞行的GPS数据就不该被缓存,否则你会得到错误的数据。
系统内存是硬件系统中必不可少的部分,定时查看系统内存资源运行情况,可以帮助我们及时发现内存资源是否存在异常占用,确保业务的稳定运行。
线上问题不同于开发期间的 bug,与运行时环境、压力、并发情况、具体的业务相关。对于线上的问题利用线上环境可用的工具,收集必要信息 对定位问题十分重要。
上一周我有幸观看了高级架构师李国讲师的直播,内容是关于 Java 内存问题排查和解决。
Apache Flink通过严格控制其各种组件的内存使用,在JVM之上提供高效的工作负载。
可以从以下几个方面监控CPU的信息: (1)中断; (2)上下文切换; (3)可运行队列; (4)CPU 利用率。
递归是个不断回调方法的过程,使方法一遍遍的压入栈中,递归次数多了,栈满了也就溢出了。默认的栈大小是1m。我也没有很好的解决办法,就加大栈内存吧! 我这里就说下eclipse中测试类怎么改栈内存大小。 右键测试类–》properties–》
平常处理服务器的问题遇到的最多的是负载高了,内存高了,io高了等问题,这里最明显的表现就是相关的监控指标了,对于诊断这种问题起到事半功倍的效果。
作者:Zane Blog 来自:http://luojinping.com/2017/08/13/服务调优/ 1. 服务异常的处理流程 2. 负载 2.1 查看机器 cpu 的负载 top -b -n
先来看一下官网上对flink内存设置的介绍。Flink JVM 进程的进程总内存(Total Process Memory)包含了由 Flink 应用使用的内存(Flink 总内存)以及由运行 Flink 的 JVM 使用的内存。Flink 总内存(Total Flink Memory)包括 JVM 堆内存(Heap Memory)和堆外内存(Off-Heap Memory)。其中堆外内存包括直接内存(Direct Memory)和本地内存(Native Memory)。
一般 Unix 系统中,用户态的程序通过malloc()调用申请内存。如果返回值是 NULL, 说明此时操作系统没有空闲内存。这种情况下,用户程序可以选择直接退出并打印异常信息或尝试进行 GC 回收内存。然而 Linux 系统总会先满足用户程序malloc请求,并分配一片虚拟内存地址。只有在程序第一次touch到这片内存时,操作系统才会分配物理内存给进程。具体我们可以看下如下demo:
说明 由于 PHP 语言不支持多线程,因此 Swoole 使用多进程模式,在多进程模式下存在进程内存隔离,在工作进程内修改 global 全局变量和超全局变量时,在其他进程是无效的。 对应的解决方案有: 1. 使用Redis数据库、关系型数据库Mysql 2. 内存文件/dev/shm 首先数据库的操作都牵扯到IOD等待时间,因此推荐使用Table
软件开发中最常用的模式之一是缓存。这是一个简单但非常有效的概念,这个想法的核心是记录过程数据,重用操作结果。当执行繁重的操作时,我们会将结果保存在我们的缓存容器中。下次我们需要该结果时,我们将从缓存容器中拉出它,而不是再次执行繁重的操作。
小编发现很多同学在使用阿里云服务器搭建PHP网站的时候会用到WDCP面板,用WDCP面板大家最为关注的就是WDCP所占用的内存,很多童鞋说目前最新版本的WDCP面板比较占用系统资源,尤其是占用内存较大。那么对于小内存的服务器和VPS我们该如何来优化WDCP所占用的系统资源呢?
Flink 使用内存 = 框架堆内和堆外内存 + Task堆内和堆外内存 + 网络缓冲内存 + 管理内存。
任何进程都与文件关联;我们会用到lsof工具(list opened files),作用是列举系统中已经被打开的文件。在linux环境中,任何事物都是文件,设备是文件,目录是文件,甚至sockets也是文件。用好lsof命令,对日常的linux管理非常有帮助。
memory:「swpd」 显示多少块被换出磁盘,「free」显示剩下的空闲块,「buff」正在被作用缓冲区的块,「cache」正在被用作操作系统的缓存
前阵子处理这样一个案例,某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM(内存溢出)。
ShellCode 的格式化与注入功能在实战应用中也尤为重要,格式化Shellcode是指将其转换为可执行的二进制格式,使其能够在内存中运行。注入Shellcode是指将格式化的Shellcode注入到另一个进程的内存中,以便在该进程中执行,此类功能也可算作ShellCode技术的延申功能。
本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能,持久化一直是影响 Redis 性能的高发地,也是面试中经常被问到的。
本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能,持久化一直是影响 Redis 性能的高发地,也是面试中经常被问到的。包括 RDB 相关的特定和优缺点,AOF 的优缺点,事实上,由于 RDB 的数据实时性问题,目前用 AOF 比较多了。而持久化恢复也是优先 AOF。
我们一般通过两个工具 pmap 还有 jcmd 中的 VM.native_memory 命令去查看 Java 进程内存占用,由于 pmap 命令有点复杂而且很多内存映射是 anon 的,这里采用 jcmd 中的 VM.native_memory 命令,去看一下 JVM 内存的每一部分。
进程管理包括进程调度、中断处理、信号、进程优先级、进程切换、进程状态、进程内存等等。
(以Flink 1.10为蓝本,Flink 1.10对之前的Flink版本的内存模型做了大量优化)
本文主要分析 Linux 系统内存统计的一些指标以及进程角度内存使用监控的一些方法。
这篇文章其实之前发过,但是最近有位读者跟我反馈,我文章中的实验在 64 位操作系统、2 G 物理内存的场景,申请 8G 内存是没问题的,而他也是这个环境,为什么他就无法申请成功呢?
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