本文主要分享美团的Probe组件是如何对线上OOM问题进行快速定位的。...于是我们构建了用于快速定位线上OOM问题的组件——Probe，下图是Probe组件架构，本文主要分享Probe组件是如何对线上OOM问题进行快速定位的。 ?...问题定位 在分析清楚OOM问题的原因之后，我们对于线上的OOM问题就可以做到对症下药。...而针对OOM问题，我们可以根据堆栈信息的特征来确定这是哪一个类型的OOM，下面分别介绍使用Probe组件是如何去定位线上发生的每一种类型的OOM问题的。...骑手Android端使用Probe组件解决了很多线上的OOM问题，将线上OOM Crash率从最高峰的2‰降低到了现在的0.02‰左右。
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。本文主要分享美团的Probe组件是如何对线上OOM问题进行快速定位的。...于是我们构建了用于快速定位线上OOM问题的组件——Probe，下图是Probe组件架构，本文主要分享Probe组件是如何对线上OOM问题进行快速定位的。 ?...问题定位 在分析清楚OOM问题的原因之后，我们对于线上的OOM问题就可以做到对症下药。...而针对OOM问题，我们可以根据堆栈信息的特征来确定这是哪一个类型的OOM，下面分别介绍使用Probe组件是如何去定位线上发生的每一种类型的OOM问题的。...骑手Android端使用Probe组件解决了很多线上的OOM问题，将线上OOM Crash率从最高峰的2‰降低到了现在的0.02‰左右。
服务器上部署了Java服务，出现了OutOfMemoryError，问题应该如何定位?...解决思路 Java服务OOM，最常见的原因为： 有可能是内存分配确实过小，而正常业务使用了大量内存 某一个对象被频繁申请，却没有释放，内存不断泄漏，导致内存耗尽 某一个资源被频繁申请，系统资源耗尽，例如...一、查发生了OOM的进程 工具：top 方法： 执行top -d 1 -c，每秒刷新一次，显示进程运行信息列表 键入M (大写m)，进程按照内存使用排序 图示： 二、确认是不是内存本身就分配过小 方法：...四、确认是否是资源耗尽 查看进程创建的线程数，如果资源耗尽，也可能出现OOM。 工具： ps 方法：ps -efL 2820 查看进程网络连接数，如果资源耗尽，也可能出现OOM。...例如，某一台线上服务器的sshd进程PID是2820，查看 ll /proc/2820/fd ll /proc/2820/task
问题 ---- 今天介绍如何使用 JVM 堆转储的工具 MAT 来分析 OOM 问题。...使用 MAT 分析 OOM 问题 对于排查 OOM 问题、分析程序堆内存使用情况，最好的方式就是分析堆转储。 堆转储，包含了堆现场全貌和线程栈信息（Java 6 Update 14 开始包含）。...使用 jstat 等工具虽然可以观察堆内存使用情况的变化，但是对程序内到底有多少对象、哪些是大对象还一无所知，也就是说只能看到问题但无法定位问题。...，来定位内存泄露的具体点； 配合查看对象属性的功能，可以脱离源码看到对象的各种属性的值和依赖关系，帮助我们理清程序逻辑和参数； 辅助使用查看线程栈来看 OOM 问题是否和过多线程有关，甚至可以在线程栈看到...那么，OOM 的时候，FooService 是在执行什么逻辑呢？ 为解决这个问题，我们可以点击工具栏的第五个按钮（下图红色框所示）。
问题分析 随着回滚版本的放量，主端 oom 崩溃逐渐回归正常，进一步坐实了新版本存在问题。oom 问题非常不好排查，原因是崩溃时的堆栈与引入 bug 的地方已经相差了十万八千里，不能直接定位问题点。...问题定位 修复版都打好准备送测了，老大的一句话提醒了我——最好能在本地复现一下。...为何 oom 问题会集中在 0.0.0.1 版本中？...幸好有这次问题的复盘，不然这个问题要继续存在多久还是个未知数~ 最后总结一下 oom 问题的处理方法： 首先不要心慌，特别是在不经求证的情况下靠猜测来定位问题、靠不断发小版本在线上验证问题，这样做一来不严谨...，二来效率比较低，最终很可能还会定位不到问题； 最好的办法是通过现场日志来定位出错的场景，可以极大的缩小排查范围； oom 与 oof 在 Java 崩溃堆栈中有相似的表现，因此遇到这类问题可以多考虑下句柄泄漏的可能性
相信大家都有感触，线上服务内存OOM的问题，是最难定位的问题，不过归根结底，最常见的原因： 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部，运维部，58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练...，将内存OOM问题定位三板斧分享出来，希望对大家也有帮助。...题目 某服务器上部署了Java服务一枚，出现了OutOfMemoryError，请问有可能是什么原因，问题应该如何定位？...不妨设服务进程PID为10765（没错，就是CPU占用高的那个倒霉的进程《线上服务CPU100%问题快速定位实战》）。...例如，某一台线上服务器的sshd进程PID是9339，查看 ll /proc/9339/fd ll /proc/9339/task ?
那就是线上发生OOM, 如何定位 1. top命令, 线上查看cpu和内存的使用情况 2. jstack 进程号 查看当前进程有哪些线程 初步定为排查线程的健康状况, 如果有很多线程处于等待状态...,那么可能就有问题了 3. jstat -gc 线程号: GC回收的情况 4. jinfo 3271 显示进程中的常用信息 5. jmap jmap -dump:format=b, file=...问题: 拷贝到文件内容怎么看呢? 使用java自带的jvisualvm.java . 这个文件在jdk1.8/bin/目录下. 1). 在windows下双击打开jvisualvm....: 滚动生成日志也存在一定的问题, 有可能你要查看的日志已经被删除了....看看哪些类实例最多, 这样内存和cpu居高不下. ---- 扩展阅读 整理这个文件的时候, 想起之前同事整理的一篇在spring cloud环境下,如何通过spring boot actuator来定位线上问题
系列文章： 并发编程系列：关于线程中断 并发编程系列：阻塞队列的实现原理 一 背景 大家都知道，在服务/应用发布到预览或者线上环境时，经常会出现一些测试中没有出现的问题。...并且由于环境所限，我们也不可能在线上调试代码，所以只能通过日志、系统信息和dump等手段来在线上定位问题。...根据经验，系统上发生的主要问题是在cpu、内存、磁盘几个方面，因此会优先针对这类问题进行定位。由于绝大部分服务都是部署在Linux环境下，所以一下以Linux命令为例进行说明。...、内存回收等问题的可能。...有时可能存在CPU利用率达到100%，如果出现这种情况，那么很有可能是代码中写了死循环，继续看代码定位问题原因。
服务器CPU突然告警，如何定位是哪个服务进程导致CPU过载，哪个线程导致CPU过载，哪段代码导致CPU过载？...按照这几个步骤，大多数的CPU 100%问题都可以定位到，欢迎大家留言交流。
前言碎语 最近线上spring batch的一个问题围绕博主近两周时间，甚是扰神。具体现象为，spring batch执行中莫名其妙线程就卡住了，不往下走了。...然后修改了dayEndjob的触发执行改为异步，发现问题依旧。...2.定位JpaPagingItemReader的问题 盯着BATCH_STEP_EXECUTION看了很久，发现其他的step_execution都是启动中的状态，其中两个step_execution...然后在apollo把日志级别调整成DEBUG级别（动态调整线上日志级别），发现输出大量的如下日志信息 java.lang.IllegalStateException: Transaction already...一般如果查询没问题，不会有如上情况，这个bug也是隐藏的深，死循环后info日志级别下没有任何输出，就和线程阻塞似的。解决这个问题后感觉神清气爽啊
"每个小问题，都值得深入！！" 现象 在线上脚本机器写入单条日志过长时会出现交叉打印的现象： ?...php_stream_write_buffer ->php_stdiop_write(多次调用，每次最多写入8192字节) ->write()，是在 多次调用php_stdiop_write 函数时出的问题...截断的位置非常接近8192的倍数值；但因为定位时间不是当时的时间点，期间数据库存在部分改动，所以出现偏移，那么也能验证我们之前的猜想，正是file_put_contents 多次调用write函数的时候出现交叉打印...问题解决： 1、修改打日志处代码，这么巨大的日志写入文件是否合理？...strLogMsg, FILE_APPEND); write函数在O_APPEND模式下，偏移到文件末尾与写文件是原子性的，不存在被覆盖的情况； 4、以O_APPEND方式打开文件，然后使用lseek，定位到文件首部
Arthas 是一款命令行交互模式的 Java 诊断工具，由于是 Java 编写，所以可以直接下载相应 的 jar 包运行。
现在马上就要过节了，因为是互联网公司，所以假期也不能完全放松，有了问题也要第一时间定位问题，找到解决办法。...其实这不是重点，重要的是定位问题的一个流程首先要熟悉。...开发人员接收到问题后，首先会根据日志定位问题。...，定位到大概的问题后可以反映给具体的项目负责人，协助他解决问题。...以上就是目前接触到的线上的项目如果出了问题，如何快速定位。重要的一点就是分析日志，所以我们开发的时候出了功能，很重要的一点就是打日志，打日志也要注意打印必要的信息，对日后分析有帮助的内容。
面试官：「你是怎么定位线上问题的？」 这个面试题我在两年社招的时候遇到过，前几天面试也遇到了。我觉得我每一次都答得中规中矩，今天来梳理复盘下，下次又被问到的时候希望可以答得更好。...下一次我应该会按照这个思路去答： 1、如果线上出现了问题，我们更多的是希望由监控告警发现我们出了线上问题，而不是等到业务侧反馈。所以，我们需要对核心接口做好监控告警的功能。...4、因为线上大多数的问题都来源于系统的变更，可能我们只是变更了很少的代码，但只要有一丝的逻辑没留意到，就真的很可能会导致出现问题，回滚很可能是最快能恢复线上正常运行的办法。...5、如果近期都没发布过系统，是系统告的警，那追踪下告警和报错日志，应该是可以很快地就能定位出问题。...11、要是不能复现，只能在怀疑的地方打上详细的日志再好好观察（问题定位不出来，很多时候就是日志不够详细，而日志在正常情况下也不应该打太多） 这个我估摸想要考察的是看看你平时是怎么去定位问题的，定位问题的思路是什么
前提是线上 JVM 配置了以下参数： [题外话：JDK 版本 1.6，现在大部分互联网企业应用系统应该是 1.8 以上了吧 ] # 在控制台输出GC情况 -verbose:gc # GC日志输出 -XX...GC 日志可视化 首先获取到线上 GC 的日志文件后，通过在线日志分析工具（GCeasy）上传文件分析，网址：https://gceasy.io/ ?...3）Interactive Graphs（GC 前后堆区大小变化视图） 为了更好的了解 GC 垃圾回收对应的区域，可以参考这篇文章【从 Java 代码如何运行聊到 JVM 和对象的创建-分配-定位-布局...按对象的大小排序，依次展开第一个最大的对象中所引用的对象，发现里面有一个集合，该集合里存有 1836555 个对象，导致 OOM 内存溢出，如下图所示： ? ?...小结 通过三步法定位线上环境 JVM 问题，如频繁 Full GC 、内存泄漏或发生 OOM 现象，即将 GC 日志、Dump 文件及 APM 监控系统结合在一起观察分析，寻找出问题产生的根本原因，然后才能对症下药
功能问题，通过日志，单步调试相对比较好定位。 性能问题，例如线上服务器CPU100%，如何找到相关服务，如何定位问题代码，更考验技术人的功底。...58到家架构部，运维部，58速运技术部联合进行了一次线上服务CPU问题排查实战演练，同学们反馈有收获，特将实战演练的试题和答案公布出来，希望对大家也有帮助。...问：如何定位是哪个服务进程导致CPU过载，哪个线程导致CPU过载，哪段代码导致CPU过载？...希望对经常进行线上CPU问题排查的同学有帮助，如果有更好的实践，也欢迎分享。 想要印象深刻，请大家务必线上实操练习哟。
引言线上 CPU 高负载是许多运维工程师和开发人员经常面临的挑战之一。当 CPU 使用率升高时，系统性能可能会受到严重影响，因此快速定位问题所在至关重要。...本文将介绍一些常见的技术和方法，帮助你迅速找到线上 CPU 高负载问题的根本原因，并提供实际代码示例。1. 监控工具的使用1.1....结论线上 CPU 高负载问题可能会给系统性能和用户体验带来严重影响。通过使用监控工具、分析 CPU 使用率升高的原因、查看线程和堆栈信息、分析代码、优化和测试，你可以迅速找到问题所在并解决它。...高效地处理高 CPU 使用率问题是每位运维工程师和开发人员的必备技能之一。希望本文的方法和示例代码能够帮助你更好地应对线上 CPU 高负载问题。...如果你有任何问题或建议，请在下面的评论区留言，让我们一起探讨和交流。如果你觉得这篇文章对你有帮助，请点赞和分享，让更多的人学习如何快速定位和解决线上 CPU 高负载问题。谢谢阅读！
背景 最近时运不佳，几乎天天被线上问题骚扰。前几天刚解决了一个 HashSet 的并发问题，周六又来了一个性能问题。...尝试解决 由于这种也不是业务问题，不能直接定位。所以尝试在测试环境复现，但遗憾的测试环境贼快。 没办法只能硬着头皮上了。...结果果然打脸了； Nginx 里的日志也表明确实响应时间确实有问题。 为了清晰的了解这个问题，我简单梳理了这个调用过程。 整个的流程算是比较常见的分层架构： 客户端请求到 Nginx。...日志大法 我们首先想到的是打日志，在可能会慢的方法或接口处记录处理时间来判断哪里有问题。 但通过刚才的调用链来说，这个请求流程不短。加日志涉及的改动较多而且万一加漏了还有可能定位不到问题。...总结 回到之前的问题；线上通过这个工具分析我们得到了如下结果。 有些方法确实执行时快时慢，但都是和数据库相关的。由于目前数据库压力较大，准备在接下来进行冷热数据分离，以及分库分表。
背景 最近时运不佳，几乎天天被线上问题骚扰。前几天刚解决了一个 HashSet 的并发问题，周六又来了一个性能问题。...由于这种也不是业务问题，不能直接定位。所以尝试在测试环境复现，但遗憾的测试环境贼快。 没办法只能硬着头皮上了。...结果果然打脸了；Nginx 里的日志也表明确实响应时间确实有问题。 为了清晰的了解这个问题，我简单梳理了这个调用过程。 ? 整个的流程算是比较常见的分层架构： 客户端请求到 Nginx。...日志大法 我们首先想到的是打日志，在可能会慢的方法或接口处记录处理时间来判断哪里有问题。 但通过刚才的调用链来说，这个请求流程不短。加日志涉及的改动较多而且万一加漏了还有可能定位不到问题。...总结 回到之前的问题；线上通过这个工具分析我们得到了如下结果。 有些方法确实执行时快时慢，但都是和数据库相关的。由于目前数据库压力较大，准备在接下来进行冷热数据分离，以及分库分表。
前言 在使用 Arthas 之前，当遇到 Java 线上问题时，如 CPU 飙升、负载突高、内存溢出等问题，你需要查命令，查网络，然后 jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof...最终焦头烂额，还不一定能查出问题所在。而现在，大多数的常见问题你都可以使用 Arthas 轻松定位，迅速解决，及时止损，准时下班。...支持 JDK6+， 采用命令行交互模式，提供 Tab 自动不全，可以方便的定位和诊断线上程序运行问题。截至本篇文章编写时，已经收获 Star 17000+。...遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？ 有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态？...4.3 线程池线程状态 定位线程问题之前，先回顾一下线程的几种常见状态： RUNNABLE 运行中 TIMED_WAITIN 调用了以下方法的线程会进入TIMED_WAITING： Thread#sleep
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