如果我们所在公司的业务量比较大，在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象，那我们该如何快速响应，快速定位，快速恢复问题呢？
公司的业务量比较大，在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory，JVM内存溢出)的现象，那该如何快速响应，快速定位，快速恢复问题呢？
JVM 发生内部崩溃，那么必然会生成"hs_err_pid"开头的文件,下面讲一种常见情况:
最近GP集群频繁出现了一些抖动问题，抖动造成的结果就是GP集群的segment节点中primary或者mirror会出现切换。
该文讲述了通过分析 Node.js 程序运行时的内存快照来定位程序异常的方法。首先介绍了 Node.js 程序运行时内存快照的基本概念和作用，然后详细描述了如何利用 heapdump 工具进行内存快照的分析。最后，总结了通过分析内存快照发现程序异常的方法，并提供了一些最佳实践。
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在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下：
PS:调优还是报表工具，主要是一些细节，并不会记下来，这么多工具，思路很重要，知道有这个工具可以干这个事情，大概可以分析什么东西，内存的问题，大部分情况都是可以预防，问题定位比较直接，工具也比较多。问题出现不好回复。内存慢慢堆积升高，是可以通过监控工具发现的。宕机之前解决。开发时，
作者所在的公司核心业务是做政府信息化软件的，就是为政府部门开发信息化系统。其中有一款信息化软件是客户每天需要使用的，并且他们面向的客户就是老百姓。
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。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了，是我们工作当中经常会遇到的问题，内存溢出有可能发生在正常的情况下，而非代码层面问题导致，比如高并发下，大量的请求占用内存，垃圾回收机制无法进行回收，而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题，我们需要快速定位并解决，尤其是生产环境，所以针对内存溢出问题，我们需要掌握一些常用的排查工具，针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
最近在看《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》（第二版）这本书，理论+实践结合，深入浅出，强烈推荐给大家。 这两天对JVM内容进行了一个讨论，讨论的内容主要包括如下几个方面。 1）内存溢出和内存泄露的介绍？ 2）如何排查和处理内存泄露？ 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出：你申请了10个字节的空间，但是你在这个空间写入11或以上字节的数据，出现溢出。 2、内存泄漏：你用new申请了一块内存，后来很长时间都不再使用了（按理应该释放），但是因为一直被某个或某些实例所持
最近在看《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》（第二版）这本书，理论+实践结合，深入浅出，强烈推荐给大家。
最近在看《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》（第二版）这本书，理论+实践结合，深入浅出，强烈推荐给大家。 这两天在“小怪的java群”里面也对JVM内容进行了一个讨论，讨论的内容主要包括如下几个方面： 1）内存溢出和内存泄露的介绍？ 2）如何排查和处理内存泄露？ 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出：你申请了10个字节的空间，但是你在这个空间写入11或以上字节的数据，出现溢出。 2、内存泄漏：你用new申请了一块内存，后来很长时间都不再使用了（按理应该释放），但是
派大星：当往线程池中提交任务的时候，会先判断线程池中线程数是否是核心线程数，如果小于，会创建核心线程并执行任务。如果线程数大于核心线程数，会判断阻塞队列是否已满，如果没有满，会把任务添加到阻塞队列中等待调度执行。如果阻塞队列已满，会判断线程数是否小于最大线程数，如果小于，会继续创建最大线程数并执行任务。如果线程数大于最大线程数，会执行拒绝策略，然后结束。
研发工程师日常的工作除了开发实现新需求之外，排查定位问题也是重要的组成部分。如果在发生线上故障的时能够快速定位线上bug并且修复bug，不仅是研发工程师技术能力的重要体现，同时也可以帮助线上及时止血避免平台故障进一步蔓延，从而导致影响用户体验或者产生不可挽回的资损。但是实际上很多研发工程师由于工作经验还不充足，导致经常在遇到问题的时候不知所措，不知道该如何分析排查定位问题。因此本文主要聚焦日常工作中经常遇到的异常场景，梳理了问题排查定位的思路大图，这样大家在实际项目中如果遇到类似的异常场景，可以按照思路大图进行问题排查定位解决，相信大家掌握了故障定位的分析套路之后就可以做到遇到问题时临危不乱。
推荐使用gotop[1]插件，可以从终端直观的、实施的查看CPU、内存、磁盘等指标。
当使用多台服务器架设成集群之后，我们通过负载均衡的方式，同一个用户（或者ip）访问时被分配到不同的服务器上，假设在A服务器登录，如果在B服务器拿不到用户的登录信息session。这时访问到B服务器时就出现未登录情况。
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。
相信大家都遇到过内存溢出的情况，内存溢出一般会使系统崩溃，甚至还会使服务卡死。所以规避内存溢出和及时解决内存溢出尤为重要。
在老东家干了 6 年，发展一般，很想出去，但是一直没有合适的机会，只好一边准备面试一边学习。让我没有想到的是，突然收到了“毕业”通知，当然，不光是我，而是整个团队。
在互联网应用中，缓存成为高并发架构的关键组件。这篇博客主要介绍缓存使用的典型场景、实操案例分析、Redis使用规范及常规 Redis 监控。
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。。。
堆内存变大后，虽然垃圾收集的频率减少了，但每次垃圾回收的时间变长。 如果堆内存为 14 G，那么每次 Full GC 将长达数十秒。如果 Full GC 频繁发生，那么对于一个网站来说是无法忍受的。
转载自http://blog.csdn.net/zmken497300/article/details/52496189
近日，在 Facebook 的网站上，该公司的 Daniel Xu 宣布在 GPLv2 许可证下开源 oomd。oomd 是用户空间内存溢出杀手(OOM Killer)，它在最近关于块 I/O 延迟控制器的文章中有被提及到。当内存不足时，内存溢出杀手会杀掉一些进程，它的主要任务是保护内核，因此应用程序可能会受到影响。相比传统的 Linux 内存溢出杀手，oomd 会全面监视系统，评估系统是否处于不可恢复的工作负荷下。在系统的 OOM Killer 作用前，oomd 会在用户空间采取纠正措施。
如何在高性能服务器上进行JVM调优？ 为了充分利用高性能服务器的硬件资源，有两种JVM调优方案，它们都有各自的优缺点，需要根据具体的情况进行选择。 1. 采用64位操作系统，并为JVM分配大内存 我们知道，如果JVM中堆内存太小，那么就会频繁地发生垃圾回收，而垃圾回收都会伴随不同程度的程序停顿，因此，如果扩大堆内存的话可以减少垃圾回收的频率，从而避免程序的停顿。 因此，人们自然而然想到扩大内存容量。而32位操作系统理论上最大只支持4G内存，64位操作系统最大能支持128G内存，因此我们可以使用64位操作系
内存溢出(out of memory)，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer, 但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
| 导语 工欲善其事，必先利其器；士欲宣其义，必先读其书。后台开发作为互联网技术领域的掌上明珠，一直都是开发者们的追逐的高峰。本文将从后台开发所涉及到的技术术语出发，基于系统开发、架构设计、网络通信等几个方面让大家对后台开发有一个清晰的了解，讲解全面易懂。
高内聚指一个软件模块是由相关性很强的代码组成，只负责一项任务，也就是常说的单一责任原则。模块的内聚反映模块内部联系的紧密程度。
工欲善其事，必先利其器；士欲宣其义，必先读其书。后台开发作为互联网技术领域的掌上明珠，一直都是开发者们的追逐的高峰。本文将从后台开发所涉及到的技术术语出发，基于系统开发、架构设计、网络通信等几个方面让大家对后台开发有一个清晰的了解，讲解全面易懂。
一、缓存设计的核心要素 我们在应用中决定使用缓存时，通常需要进行详细的设计，因为设计缓存架构看似简单，实则不然，里面蕴含了很多深奥的原理，如果使用不当，则会造成很多生产事故甚至是服务雪崩之类的严重问题。 1、容量规划 缓存内容的大小 缓存内容的数量 淘汰策略 缓存的数据结构 每秒的读峰值 每秒的写峰值 2、性能优化 线程模型 预热方法 缓存分片 冷热数据的比例 3、高可用 复制模型 失效转移 持久策略 缓存重建 4、缓存监控 缓存服务监控 缓存容量监控 缓存请求监控 缓存响应时间监控 5、注意事项 是否有可
在高并发下,为了解决带宽问题,全站必须做前后分离操作,所有前端资源都可进行cdn代理,进行缓存静态资源,分散服务器带宽压力.
当程序需要申请内存的时候，由于没有足够的内存，此时就会抛出OutOfMemoryError，这就是内存溢出。
性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面：
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：
最近做一个ETL的项目模块，经常由于查询数据量比较大用消息中间件MQ时引起了内存溢出的报错。做完后没事研究了一下JVM和垃圾回收的相关知识点。
转自http://outofmemory.cn/java/OutOfMemoryError/PermGen-space-Java-heap-space-unable-create-new-native-thread
链接：https://juejin.cn/post/7221461552343072828
在Java应用程序开发中，OutOfMemoryError（OOM）是一个令人头痛的问题。当JVM中的内存无法满足应用程序的需求时，就会抛出这个错误。本文将深入探讨OOM的三大场景：堆内存溢出、方法区内存溢出和栈内存溢出，并分析它们的原因，提供相应的实战解决方案。
Redis 单副本 Redis 多副本(主从) Redis Sentinel(哨兵) Redis Cluster(集群) Redis 自研
如果架构中有用到mq，那就不可避免会遇到消息堆积的问题，因为我们没办法保证自己生产和消费永远都是正确的。像我们系统就遇到过很多次消息堆积情况，最严重的一次直接导致mq内存溢出，服务宕机，导致所有的mq消费全部出现异常，下面我就这个问题和童靴们唠叨唠叨。
客户端无法连接服务端，查看服务器的端口开启状况，服务端口并没有开启。于是启动服务端，启动几秒后，服务端崩溃，重复启动，服务端依旧在启动几秒后崩溃。
面大厂环节中，手撕算法是特别重要的一个考察环节，基本每一轮都有算法题需要在面试中现场写，不过也不是所有公司都要求，有一些中小公司，不要求算法。
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