Dubbo是国内电商巨头阿里巴巴,于2011年开源的一款RPC框架,使用的开发语言是 Java。一般公司在规模达到一定程度,单体应用无法支撑业务发展时,会选择微服务架构,这时就需要一个好用的RPC框架。类似Dubbo的竞品如 Spring Cloud 在2014年开源,微博的 Motan 在2017年开源,跨语言的 gRPC 在2015年开源,Thrift 2007 年开源。
继月初 HStreamDB 0.9 正式发布之后,HStreamDB 团队投入了新的 v0.10 的开发周期。本月主要新增了端到端压缩、CLI 支持 TLS 等功能,并修复了多项已知问题,同时新的 Haskell gRPC 框架以及云原生的全托管流数据库服务 HStream Cloud 也正在开发中。
2020 年 3 月 18 号,hackerone 披露了两枚关于 Nginx 和 OpenResty 的漏洞,分别涉及到内存泄漏和目录穿越,详细的内容大家可以参考 hackerone (https://hackerone.com/reports/513236) 的分析,我这里补充说明下:
Kotlin十周年:Kotlin 1.5稳定版发布——2021年第一个大版本更新有何亮点?
好久不见,我是Mars先生小量子!今天MINMIN有空手道训练,来不及写本周的推送了,只能由我救急了~正好最近处理了好几个客户报的bug,搞得我焦头烂额,乘此机会分享一下trouble shooting的经历。
导语 PolarisMesh 是腾讯开源的百万级服务发现和治理中心,积累了腾讯从虚拟机到容器时代的分布式服务治理经验。作为分布式和微服务架构中的核心组件,PolarisMesh 提供服务寻址、流量调度、故障容错和访问控制等一系列能力,在K8s 和虚拟机环境中可以无差别使用,支持主流的开发模式,兼容grpc、spring cloud和servicemesh等开源生态,帮助用户快速构建扩展性强、可用性高的业务架构,实现从传统架构到云原生架构的转型。 作者简介 单家骏 腾讯云高级研发工程师 腾讯
使用的CNCF项目包括:gRPC、Kubernetes、Linkerd、Prometheus
导语 | Node.js内存泄漏的问题经常让开发者头疼,我们应该怎么样解决这类问题呢?本文通过一个V8引擎自身Bug导致Generator内存泄漏案例,来介绍常用的应对手段。 一、背景 最近新开发了一个Node.js服务,却发现上线之后内存一直持续上涨。相信很多使用Node.js做过服务端开发的同学,也遇到过这样的问题,这种情况就是典型的内存泄漏。内存泄漏虽然不会马上让应用停止服务,但是如果不处理的话,轻则会导致你的应用越来越慢,重则会导致应用Crash。所以对于这种情况,我们不能掉以轻心。 二、
答:分布式的核心就一个字:拆。只要是将一个项目拆分成了多个模块,并将这些模块分开部署,那就算是分布式。
作为Android开发人员,我们或多或少都听说过内存泄漏。那么何为内存泄漏,Android中的内存泄漏又是什么样子的呢,本文将简单概括的进行一些总结。
最近一个项目上线,需要在上线前进行单节点压测以估计每个业务的部署计划。使用腾讯云的压测大师进行压测时,发现一个非常有意思的情况。首先上一下监控图:
https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/17818557.html
本文介绍Java诸多优化实例:第一,排查堆上、堆外内存泄露;第二,使用arthas、jaeger、tcpdump、jstack做性能优化;第三,排查进程异常退出的原因,如被杀、System.exit、Java调用的C++发生Crash、Java内Crash;第四,排查死锁的原因,如log4j死锁、封装不严谨导致的死锁
可达性分析法 根据是否被GC Root引用确认是否是垃圾对象要被GC回收。 常见可以作为GC Root的对象有:
「K8S 生态周报」内容主要包含我所接触到的 K8S 生态相关的每周值得推荐的一些信息。欢迎订阅知乎专栏「k8s生态」。
近日 Flutter 发布了 3.0 版本,如何同时享受 Flutter 和 Rust 的双重优势呢?答案是 flutter_rust_bridge。
上文《Java NIO是New IO还是Non-blocking IO》中介绍什么是Java NIO,并通过与传统IO的对比,帮助大家理解Java NIO的特性和优势。但由于其复杂性,诞生很多强大和流行的网络编程框架,比如Netty、Undertow、Grizzly,在平时的开发中大家更倾向于选择这些框架进行开发。所以本文带大家认识一下网络编程框架Netty。
导读 本文介绍Java诸多优化实例:第一,排查堆上、堆外内存泄露;第二,使用arthas、jaeger、tcpdump、jstack做性能优化;第三,排查进程异常退出的原因,如被杀、System.exit、Java调用的C++发生Crash、Java内Crash;第四,排查死锁的原因,如log4j死锁、封装不严谨导致的死锁 内存泄漏 内存泄露在C++里排查很简单,用钩子函数勾住内存分配和释放函数malloc和free,统计哪些malloc的内存没有free,就可以找出内存泄露的源头。但在Java
强引用:类似“Object obj = new Object()”这类的引用,只要强引用还存在,垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。
"内部类持有了外部类的引用,也就是Hanlder持有了Activity的引用,从而导致无法被回收呗。"
Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里
Confluence 的备份和恢复是与数据库中数据量的大小有关。这个操作可能会对 Confluence 的性能产生很多关键性的影响并且大量消耗内存。如果你在 Confluence 的系统备份和恢复过程中遇到了 OutOfMemoryError 错误,我们强烈推荐你使用 Production Backup Strategy 进行系统的备份和恢复。
刚进公司那段时间,在敏捷项目制的执行下,需求有条不紊地进行着。某个周末,业务系统反馈群内,操作人员反馈系统不可用,我们急忙寻求运维的帮助,将系统重启并恢复使用。同时排查相关log,检查异常点,但是根据log并没有跟踪出结果。于是想到是否有OOM的dump文件生成,询问运维后,被告知并没有生成。咨询之前的应用负责人,以前也有类似系统不可用情况,但只是偶现。没有办法,根据应用日志查不出结果,只有下次复现时导出dump彻查了。又过去一段时间,故障反馈群里又是一样的问题,于是赶忙麻烦运维把dump生成,然后重启了应用,同时离线对dump进行了分析。
分为:较轻的影响是UI的卡顿掉帧; 比较大的影响是ANR(Application Not Responding):能恢复的ANR;不能恢复的ANR-永久性卡死问题。
LeakCanary 是我们非常熟悉内存泄漏检测工具,它能够帮助开发者非常高效便捷地检测 Android 中常见的内存泄漏。在各大厂自研的内存泄漏检测框架(如腾讯 Matrix 和快手 Koom)的帮助文档中,也会引述 LeakCanary 原理分析。
JVM内存泄露是Java应用程序中常见的问题之一。当应用程序在运行时,如果没有正确地释放内存,就会导致内存泄露。这会导致应用程序的性能下降,甚至会导致应用程序崩溃。本文将分享一次对腾讯云COS SDK线上内存泄漏问题排查的过程。并对Java泄漏问题的处理方法进行一些总结,期望能帮助到正在被Java内存泄漏困扰着的同学。
虚拟机栈:线程私有,随线程创建而创建。栈里面是一个一个“栈帧”,每个栈帧对应一次方法调用。栈帧中存放了局部变量表(基本数据类型变量和对象引用)、操作数栈、方法出口等信息。当栈调用深度大于JVM所允许的范围,会抛出StackOverflowError的错误。
在 Java 应用程序中,内存泄漏会导致严重的性能下降和系统故障。开发人员必须了解内存泄漏的发生原因以及如何识别和解决它们。
内存泄漏(Memory Leak):是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放,造成系统内存的浪费,导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。
如上图, 在上一篇 com.alibaba.fastjson存在内存泄漏 文章中, 我们解释了线程的threadLocals中存在内存泄漏的情况, 仔细观察上图, 还有一个地方, 在threadLocalMap属性的内部也存在662.19KB的内存, 这个地方也不正常.
这是微软在2020年12月12日发布的CVE-2020-17096漏洞分析。评估的远程代码执行漏洞与Exploitation。"更有可能",在周二最后的补丁修复中,抓住了我们的注意力。
长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用就很可能发生内存泄漏,尽管短生命周期对象已经不再需要,但是因为长生命周期持有它的引用而导致不能被回收,这就是Java中内存泄漏的发生场景。
Tech 导读 本文介绍了长连接服务中使用Netty框架,对内存泄漏问题的排查、复现、解决的案例,是研发开发中非常典型的实战问题解决。同时本文介绍了Netty中对象的引用计数机制,并总结了Netty内存泄漏问题的排查方案。 (本文作者以第一人称视角写作)
Bitmap是Android系统中的图像处理的最重要类之一。用它可以获取图像文件信息,进行图像剪切、旋转、缩放等操作,并可以指定格式保存图像文件。
该文章是一个系列文章,是本人在Android开发的漫漫长途上的一点感想和记录,我会尽量按照先易后难的顺序进行编写该系列。该系列引用了《Android开发艺术探索》以及《深入理解Android 卷Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ》中的相关知识,另外也借鉴了其他的优质博客,在此向各位大神表示感谢,膜拜!!!另外,本系列文章知识可能需要有一定Android开发基础和项目经验的同学才能更好理解,也就是说该系列文章面向的是Android中高级开发工程师。
在多线程操作中,handler会使用的非常多,但是每次使用handler你有没有考虑内存泄漏的问题。
作者:yamichonghe,腾讯 WXG 客户端开发工程师 跨平台开发框架是客户端领域的经典课题,几乎从操作系统诞生开始就是我们软件从业者们的思考命题。为了促进 Flutter 在 4 个端的成熟,企业微信研发团队也和 Google 团队针对电脑端 Flutter 稳定版的落地做了多轮技术沟通。终于在近期的版本实现同一个功能跨平台 4 端同步上线。企业微信每一个迭代都需要确保 iOS、Android、Windows、Mac 四个客户端平台的版本功能完全一致,版本发布时间一致。这是非常大的挑战。任何研发投入
对于内存泄漏,在Android中如果不注意的话,还是很容易出现的,尤其是在Activity中,比较容易出现,下面我就说下自己是如何查找内存泄露的。
当打开一个内存泄漏追踪日志时,我首先会看底部的对象,了解它的生命周期,这将帮助我理解内存泄漏追踪中的其他对象是否应该有相同的生命周期。
看了 《Android 的离奇陷阱 — 设置线程优先级导致的微信卡顿惨案》这篇文章,有没有觉得原来大家再熟悉不过的线程,也还有鲜为人知的坑?除此之外,微信与线程之间还有很多不得不说的故事,下面跟大家分享一下线程还会导致什么样的内存问题。 [anon:thread stack guard page] 在分析虚拟内存空间耗尽导致的 crash 问题时,我们在 /proc/[pid]/maps 中发现了新增了不少跟以往不一样 case,内存中充满了大量这样的块: 从 map entry 的名字与内存大小和权
没有经验的程序员经常认为Java的自动垃圾回收完全使他们免于担心内存管理。这是一个常见的误解:虽然垃圾收集器做得很好,但即使是最好的程序员也完全有可能成为严重破坏内存泄漏的牺牲品。让我解释一下。
今天,齐光将会基于之前列举的众多指标,给出一些常见的调优分析思路,即:如何在众多异常性能指标中,找出最核心的那一个,进而定位性能瓶颈点,最后进行性能调优。整篇文章会按照代码、CPU、内存、网络、磁盘等方向进行组织,针对对某一各优化点,会有系统的「套路」总结,便于思路的迁移实践。
Activity承载了应用和用户交互的任务,在Activity中有大量的资源引用和上下文Context这样占用内存较大的资源对象,因为Activity一旦因为外部变量的持有,就会造成比较严重的内存泄漏。造成Activity内存泄漏的场景有以下:
某公司技术人员针对企业应用系统12月10日内存溢出事件进行了广泛的技术探讨,并得到了一些建设性的建议和结论。
Tinker是微信官方的Android热补丁解决方案,它支持动态下发代码、So库以及资源,让应用能够在不需要重新安装的情况下实现更新。当然,你也可以使用Tinker来更新你的插件
今天(2020-01-18)在编写Netty相关代码的时候,从Netty源码中的ThreadDeathWatcher和GlobalEventExecutor追溯到两个和线程上下文类加载器ContextClassLoader内存泄漏相关的Issue:
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