比如,多年前曹大写过的一篇文章[1]讲过,在做活动时线上涌入的大流量把 goroutine 数抬升了不少,流量恢复之后 goroutine 数也没降下来,导致 GC 的压力升高,总体的 CPU 消耗也较平时上升了 2 个点左右。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 如何判断JVM是否存在内存问题呢?判断JVM垃圾回收是否正常?一般的top指令基本上满足不了这样的需求,因为它主要监控的是总体的系统资源,很难定位到java应用程序。 Jstat是JDK自带的一个轻量级小工具。全称“Java Virtual Machine statistics monitoring tool”,它位于java的bin目录下,主要利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控,包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。可见,Jstat是轻量级的、专门针对JVM的工具,非常适用。jstat工具特别强大,有众多的可选项,详细查看堆内各个部分的使用量,以及加载类的数量。使用时,需加上查看进程的进程id,和所选参数。
与unix上的ps类似,用来显示本地的java进程,可以查看本地运行着几个java程序,并显示他们的进程号。
jstat的用法 出处:http://www.51testing.com/?uid-77492-action-viewspace-itemid-203728 用以判断JVM是否存在内存问题呢?
用以判断JVM是否存在内存问题呢?如何判断JVM垃圾回收是否正常?一般的top指令基本上满足不了这样的需求,因为它主要监控的是总体的系统资源,很难定位到java应用程序。
前言 对于JVM的性能监控,主要注意以下关键参数,通过jdk自带的命令行工具,即可查看相关参数,从而分析系统或目标服务程序中存在的性能瓶颈 jps JVM Process Status Tool的缩写,JVM进程状况工具。 主要功能: 列出正在运行的java进程,并显示执行主类的名称及进程在本地JVM中的ID。 与ps命令相似,可以查看java进程ID(LVMID)。 使用方法: jps [options][hostid] [options]:-q: 只输出LVMID -m: 输出JVM启动时传给主类的方
在上一篇文章中,我们通过代码运行结果,查看到JVM的堆内存逻辑上分区是三部分,物理上分区是2部分,以及是新生代分区三部分,占比分布是8/1/1。而且我们还通过代码和堆JVM参数配置,制造出了OOM异常。下面我们就来分析GC回收器的日志信息。
-a: 显示所有文件系统信息,包括系统特有的 /proc、/sysfs 等文件系统;
一、HyperLogLog概述 HyperLogLog并不是一种新的数据结构(实际类型为字符串类型),而是一种基数算法,通过HyperLogLog可以利用极小的内存空间完成独立总数的统计,数据集可以是IP、Email、ID等 HyperLogLog提供了3个命令:pfadd、pfcount、pfmerge 二、添加(pfadd) pfadd key element [element …] pfadd用于向HyperLogLog添加元素,如果添加成功返回1 例如:下面向一个名为2016_06_06:u
PS:两个可视化工具命令可以实现工具,让大家看的更加直观,并不是没有这些工具不行,而是有了这些工具更加方便。
当一个程序需要处理成千上万的object时,为object选择合适的数据结构减少内存的占用量就成了一个很重要的问题。 毕竟一台服务器的内存终究还是有限的。本文就是要简述在不同的数据结构下,一个单独的object的占用多大的空间,从而得出减少程序内存占用量的方案。
在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU、GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误。本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态。
非常强大的监视jvm内存工具。可用来查看堆内各个部分的使用量,以及载入类的数量。使用时,需指定java进程号。一般使用 -gcutil 查看gc情况。
很久没有更新博客了,最近马三比较忙,一直在处理游戏中优化相关的事务。我们的游戏自从开发以来一直没有做过比较系统的性能优化,最近因为各种原因需要对游戏进行优化,其他同事都有开发任务,因此性能优化的任务就落在了马三身上,说实话马三在性能优化方面也没有太多的经验,都是不断地咨询前辈并且结合网上的资料摸着石头过河。本篇博客中马三就和大家分享一些优化过程中的心得体会,顺便记录一下方便自己日后查阅。
Elasticsearch( ES )是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎,在日志分析(主要应用场景)、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用,几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。
强弱符号针对的是处于同一工程下在不同源文件下定义的全局变量符号,链接器只处理global的符号而不处理local的符号。链接的核心是符号的重定位,在符号引用的地方找到符号定义的地方,包括函数产生的符号和全局变量产生的符号。
HyperLogLog并不是一种新的数据结构(实际类型是字符串类型),而是一种计数算法。而是一种基数算法。
Kubernetes Scheduler是负责Pod调度的重要功能模块,Kubernetes Scheduler在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能,“承上”是指它负责接收Controller Manager创建的新Pod,为其调度至目标Node;“启下”是指调度完成后,目标Node上的kubelet服务进程接管后继工作,负责Pod接下来生命周期。
本文来告诉大家在 WPF 里面的 SafeMILHandleMemoryPressure 类的作用。这是一个 internal 不开放的类,是在 WPF 中和 Dx 等模块调用使用的,用途就是辅助 GC 统计当前内存情况,用来在内存不够的时候触发回收
每次聊起性能测试,最后的终结话题就是怎么做优化。其实在Java的复杂项目中都会有内存不足问题、内存泄露问题、线程死锁问题、CPU问题。这些问题功能测试或者是小压力的情况下有可能并不明显,很容易被忽视。但是到了生产环境,问题就暴露了,各种非功能bug会让你头疼不已。
最近参与了几个项目的性能优化,总体来说各个项目都有所提升,能够满足用户使用需求,但是这个过程耗费了大量的人力、物力资源成本,主要原因有以下几点:
PHP的unset()函数用来清除、销毁变量,不用的变量,我们可以用unset()将它销毁。但是某些时候,用unset()却无法达到销毁变量占用的内存!
Java的安装包自带了很多优秀的工具,善用这些工具对于监控和调试Java程序非常有帮助。常用工具如下:
当程序执行过程中RAM中有大量对象处于活动状态时,可能会出现内存问题,特别是在对可用内存总量有限制的情况下。
企业无论是已经使用了开源日志收集工具,还是准备选择一款或多款工具,都有必要了解日志收集工具的关键要求。这些要求包括:高数据吞吐量、可靠性、可扩展性、灵活性、安全性以及资源(CPU和内存)消耗等。本文讨论了市面上流行的几款日志收集工具(包括 Logstash、Fluentd、Fluent Bit 和 Vector)及其主要特点。
Flutter 1.12 是 1.9.x 的版本在经历 6 次 hotfix 之后,才带来的 stable 大版本更新。该版本解决了 4571 个报错,合并了 1905 份 pr,同时本次发布也是 Flutter 一年内的第五个稳定版本。
今天给大家介绍一款类似沙盒的软件——Shadow Defender,以前也介绍过这么一个软件——影子系统,只是目前作者没有维护更新,存在着一些bug导致不好用。今天要介绍的这个和它非常相似,名称也极其的相同。如下:
Josh Urbane 是一位从业多年的软件架构师,很喜欢在社交媒体分享技术观点。近日,他写了一篇文章,记录了自己凭借经验赢了与新人开发者打赌的故事,而“我的 JavaScript 比你的 Rust 更快”的结论也是来自这个打赌。他的故事或许可以说明运行策略在研发实践中的重要性。
继 [【RocketMq】NameServ启动脚本分析(Ver4.9.4)] 之后又来看看Broker的脚本。总体上来看大差不差,以阅读核心的配置部分调优为主。
注:文章整理自腾讯云高级前端工程师陈家兴在Hello Serverless 沙龙深圳站上的演讲,演讲主题为《NodeJS Runtime监控》,感兴趣的读者可关注公众号,后台回复「Serverless 深圳」领取讲师演讲PDF。 根据统计数据,SCF的用户中,NodeJs和Python的用户是最多的,而相信在座的各位应该有很多就是NodeJS的开发者,大家对监控方面有过实践或者感兴趣的话应该能有自己的收获,而如果你不是Node的开发者,那也没关系,其中的很多原理都是相通的,也希望各位能从不同的角度看这个
按大写O再按k再敲回车,然后使用R就可以以cpu占用量进行查看了!下面贴出top的技巧命令:
在Java和Android编程中,我们经常使用类似ArrayList,HashMap等这些容器。这些容器少则存储几条,多则上千甚至更多。作为性能调优的一部分,容器调优往往被我们忽略,本文将尝试探索阐述一些关于容器调优中的扩容问题。虽然以Java为例,但是也同样适用于其他编程语言。
数据显示,Chrome(Chromium内核)浏览器的全球用户量已经超过了10亿,牢牢占据No.1。
最近接到一个数据库报警,让我颇有些意外,这是一个PGA相关的报警。听起来感觉是应用端的资源调用出了问题。 报警内容大体如下: 报警内容: PGA Alarm on alltest ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目: PGA:6118.6 这是一个12cR1的环境,是一套测试环境,确切的说是多套环境整合后的一套大的测试环境,里面含有近8个PDB,也就
早晨刚到公司,收到同事推送的一条生产机器磁盘使用率<90%的告警,我们的机器部署了日志清理脚本一般仅保存2~3天的日志,其他都会上传到ES,通过ELK模式管理。按理说,不应该是日志太大,但机器上能占用磁盘的除了一些服务安装包也只有日志了,遂开始排查。
Transformer 自 2017 年推出以来,其架构就开始在 NLP 领域占据主导地位。Transformer 应用的唯一限制之一,即 Transformer 关键组件的巨大计算开销–一种自注意力机制,这种机制可以根据序列长度以二次复杂度进行扩展。
本文主要介绍了Android开发中的图片加载库和内存优化问题。作者提供了一些建议,例如使用Glide和Picasso等库来加载图片,以及使用对象池来优化内存使用。同时,作者还分享了如何避免内存泄漏的方法,以及降低图片质量以节省内存的技巧。
App Tamer是一款主要针对Mac电脑的应用程序管理工具。它可以让用户轻松地管理和优化正在运行的应用程序,从而提高计算机的运行速度和效率。
由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分之一甚至几千分支一
在系统运行的过程中,DBA需要经常的对数据库进行一些检查,如数据库磁盘的占用量,缓存的命中率,内存的分配等;由于有个客户需要对系统的数据库进行检查,所以进行了一些学习,在此记录下;由于不可能让用户手动的输入这些繁琐的命令,所以写了个 shell 脚本。
通过《重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache——优秀从何而来》一文,我们知道了Guava Cache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性,也一步步地学习了在项目中集成并使用Guava Cache进行缓存相关操作。Guava Cache作为一款优秀的本地缓存组件,其内部很多实现机制与设计策略,同样值得开发人员深入的掌握与借鉴。
linux文件颜色的含义:蓝色代表目录 绿色代表可执行文件 红色表示压缩文件 浅蓝色表示链接文件 灰 色表示其他文件 红色闪烁表示链接的文件有问题了 黄色表示设备文件:
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 周翔 注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理
前不久,刚使用组里的一台服务器,这台服务器平时用的人不多, 没有严格的管理机制,大家都使用同一个用户名进行远程连接,人人都有sudo权限。我因为对Linux不是非常熟悉,使用管理员权限下执行了一个删除文件的操作(sudo rm-rf),直接把系统搞崩,差点给全组造成难以估量的损失,从删库到跑路差点在我身上上演。。
收到告警后,笔者先登录到告警机器中, top命令查看此时此刻的各个应用程序占用的内存大小, 这里其实有两个指标可以查看,
预告:今天的故事是双结局的,有Happy Ending和Bad Ending,并且内容非常不讲武德,请大家做好思想准备。
随着业务的发展, Redis集群内存使用量暴涨, 即使删除了部分数据, 内存占用量依然没有明显下降.
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