JVM（Java Virtual Machine）是一种运行Java程序的虚拟机。在实际应用中，我们需要经常对JVM进行监控和调优，以保证程序的性能和稳定性。本文将介绍JVM常用命令及其用法，帮助读者更好地了解和使用JVM。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该
我们知道，Java程序的运行需要一个运行时环境，即：JVM，启动Java进程即启动了一个JVM。 因此，所谓停止Java进程，本质上就是关闭JVM。 那么，哪些情况会导致JVM关闭呢？
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势，在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代，蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利，推动业务进行云原生化改造，加速企业数字化转型。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。
引言 在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 系列文章链接 《Java扩展Nginx之一：你好，nginx-clojure》 《Java扩展Nginx之二：编译nginx-clojure源码》 《Java扩展Nginx之三：基础配置项》 本篇概览 经历了前面两篇的入门和编译源码之后，从本篇起，咱们用理论结合实战的方式进入系统的nginx-clojure学习之旅 作为《Java扩展Nginx》系列的第三篇，本
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是，会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了)，如下图所示。同时，由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了要分析这个问题，理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。 一、Li
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该是足够使用的；但实际运行的情况是，会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了)，如下图所示。由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了？
JVM本质就是一个进程，因此其内存空间（也称之为运行时数据区，注意与JMM的区别）也有进程的一般特点。深入浅出 Java 中 JVM 内存管理，这篇参考下。
如果说在容器中运行 Java 应用有一条核心定律，那么就是：对于在容器中运行的 Java 进程，不要手工设置 JVM 堆内存。相反的，设置容器的限制。
本文作者Pierre是一名有10多年经验的高级系统架构师，他的主要专业领域是Java EE、中间件和JVM技术。根据他多年的工作实践经验，他发现许多性能问题都是由Java堆容量不足和调优引起的。下面他将和大家分享非常实用的5个Java堆优化技巧。
java 程序是运行在jvm 虚拟机里面的，离开jvm虚拟机，那么java程序无法直接在linux平台的运行。 所以java应用程序和os 平台之间是隔着jvm虚拟机的。 所谓的jvm虚拟机，本质上就是一个进程，此时它的内存模型和普通的进程有相同之处，但它又是java程序的管理者，所以它又有自己独特的内存模型. 从os层面来看jvm的进程，其内存模型包含如下几个部分： 内核内存 + jvm的code + jvm的data + jvm的 heap + jvm的stack + unused memory. 其中的heap, stack 就是我们常说的“堆栈” 空间. 我们更多需要从jvm作为java程序管理者的角度来看其内存模型： 此时jvm的内存空间可以分为两大类，分别是 “堆内存” 以及“非堆内存”，其中前者是可以分配给java程序使用的，而后者则是jvm进程自己使用的。 所以“堆内存”是我们要讨论的重点：
Linux 内核有个机制叫OOM killer（Out-Of-Memory killer），该机制会监控那些占用内存过大，尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程，为了防止内存耗尽而内核会把该进程杀掉。
本文介绍了 PySpark 的背后原理，包括其运行时架构、Driver 端和 Executor 端的运行原理，并分析了在大数据场景下使用 PySpark 的利弊。
本文将通过一次jvm内存分析过程来说明jps、jcmd、jstat、jstack 和 jmap 工具的使用方法。
值此七夕佳节，烟哥放弃了无数妹纸的邀约，坐在电脑面前码字，就是为了给读者带来新的知识，这是一件伟大的事业！ 好吧，实际情况是没人约。为了化解尴尬，我决定卖力写文章，嗯，一定是我过于屌丝！ 好了，开始说重点。今天讲的这个问题
管理 Kubernetes Pod 中运行的 Java 进程的内存使用情况比人们想象的更具挑战性。即使使用正确的 JVM 内存配置，仍然可能会出现OOMKilled问题，您想知道为什么吗？
JPDA 全称 Java Platform Debugger Architecture. 是Java定义的标准调试框架。
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:
Java线程分为两类分别为daemon线程（守护线程）和User线程（用户线程），在JVM启动时候会调用main函数，main函数所在的线程是一个用户线程，这个是我们可以看到的线程，其实JVM内部同时还启动了好多守护线程，比如垃圾回收线程。那么守护线程和用户线程有什么区别那？区别之一是当最后一个非守护线程结束时候，JVM会正常退出，而不管当前是否有守护线程，也就是说守护线程是否结束并不影响JVM的退出。言外之意是只要有一个用户线程还没结束正常情况下JVM就不会退出。
大家好！我是老码农，一个喜欢技术、爱分享的同学，从今天开始和大家持续分享JVM调优方面的经验。
Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 用于导出 JVM 的监控指标，以便使用 Prometheus 来采集监控数据。当您的 Java 应用部署在Rainbond上后
共计20个轻量级进程(LWP),即线程. 也可以通过/proc/6617/task查看进程6617下有多少个任务(即线程), 也是20个线程,如下.
众所周知，Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。
Java 是一种广泛应用于各种类型的软件开发的编程语言，而与 Java 紧密相关的一个概念就是进程。本篇博客将从基础开始，详细介绍 Java 进程的概念、创建、管理以及一些实际应用场景。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本文中获取有关 Java 进程的有用信息。
用来查看基于HotSpot JVM里面所有进程的具体状态, 包括进程ID，进程启动的路径等等。与unix上的ps类似，用来显示本地有权限的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。使用jps时，不需要传递进程号做为参数。
在实际的业务场景中，我们往往倾向于认为容器环境与虚拟机一样，可以完全自定义不同参数的虚拟 CPU 和虚拟 Memory 资源。其实，从本质上而言，容器更倾向于一种隔离机制环境，其中一个进程的资源（ CPU、内存、文件系统、网络等）与另一个进程隔离。这种隔离是可能的，因为 Linux 内核中有一个名为 CGroups 的特性。然而，一些从执行环境收集信息的应用程序在 CGroup 存在之前就已经实现了。像大多数常用的命令行 “top”、“free”、“ps” 等诸如此类的工具，甚至 JVM 都没有针对在容器内执行进行优化，毕竟，容器是一个高度受限的 Linux 进程。
在持续交付的时代，重新部署一个新的版本只需要点击一下按钮。但在有的情况下，重新部署过程可能比较复杂，停机是不被允许的。所以JVM提供了另外一种选择：在不重启应用的前提下进行小幅改动，又称热更新。
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
JVM大家可能都知道是个什么玩意-Java虚拟机，但是到底是个什么鬼？相信即使工作3-5年的程序员可能也不大了解。
在 JDK5 中，开发者只能 JVM 启动时指定一个 javaagent 在 premain 中操作字节码，Instrumentation 也仅限于 main 函数执行前，这样的方式存在一定的局限性。从 JDK6 开始引入了动态 Attach Agent 的方案，除了在命令行中指定 javaagent，现在可以通过 Attach API 远程加载。我们常用的 jstack、arthas 等工具都是通过 Attach 机制实现的。
Java程序的运行原理及JVM的启动是多线程的吗? A:Java程序的运行原理 Java通过java命令会启动java虚拟机。启动JVM，等于启动了一个应用程序，也就是启动了一个进程。
进程和线程是包含关系，但是多任务既可以由多进程实现，也可以由单进程内的多线程实现，还可以混合多进程＋多线程。
研发人员在遇到线上报警或需要优化系统性能时，常常需要分析程序运行行为和性能瓶颈。Profiling技术是一种在应用运行时收集程序相关信息的动态分析手段，常用的JVM Profiler可以从多个方面对程序进行动态分析，如CPU、Memory、Thread、Classes、GC等，其中CPU Profiling的应用最为广泛。
本文介绍了JVM平台上CPU Profiler的实现原理，希望能帮助读者在使用类似工具的同时也能清楚其内部的技术实现。
1 运行的项目卡住了，项目里面的日志没有输出，程序没有反应 2 服务器的cpu 负载突然升高； 3 只有在上线的情况，才会有多线程的情况，本地即使压测，也没有什么用处，所以多线程，一定要上线的情况进行压测；
当我们将 JVM 生态中的关键要素，例如，垃圾收集器、堆大小和运行时编译器设置默认值时，许多技术人员（开发、运维人员）或许应该意识到在 Linux 容器生态中（诸如，Docker、Rkt、RunC、Lxcfs 等）内所运行的 Java 进程的实际行为与预期不符。当我们在没有任何调优参数（例如，最为简洁的的启动命令行：“ java -jar myapplication .jar”）的情况下执行 Java 应用程序时，JVM 将自行调整某些特定的参数，以在当前执行环境中获得最佳性能表现。
概述 在JDK1.7以后，新增了一个命令行工具 jcmd。他是一个多功能的工具，可以用它来导出堆、查看Java进程、导出线程信息、执行GC、还可以进行采样分析（jmc 工具的飞行记录器）。 命令格式 jcmd <pid | main class> <command ... | PerfCounter.print | -f file> jcmd -l jcmd -h 描述 pid：接收诊断命令请求的进程ID。 main class ：接收诊断命令请求的进程的main类。匹配进程时，main类名
JVM大家可能都知道是个什么玩意-Java虚拟机，但是到底是个什么鬼？相信即使工作3-5年的程序员可能也不大了解。 如题所述，今天与大家分享的是如何分析JVM的线程堆栈以及如何从堆栈信息中找出问题。
jps是java提供的一个显示当前所有java进程pid的命令，适合在linux/unix平台上简单察看当前java进程的一些简单情况。
首先，所有的这些都是java的启动装置，java.exe经常使用，当使用命令行输出到window的时候，会有java.exe进程，通过任务管理器可以看到。通常 我们执行一些小的java程序的时候会有 java.exe进程在运行。javaw.exe对于我们也比较特殊，我们也能够通过任务管理器看到javaw.exe进程的运行。javaws通常web开启的时候的进程。
jinfo -flag [+|-] PIDjinfo -flag = PID(4)查看曾经赋过值的一些参数
这些问题在日常开发中可能被很多人忽视（比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存，而不会深究问题根源），但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。本文将对一些常用的JVM性能调优监控工具进行介绍，希望能起抛砖引玉之用。本文参考了网上很多资料，难以一一列举，在此对这些资料的作者表示感谢！关于JVM性能调优相关的资料，请参考文末。
在Java出现之前，像C/C++这样的编译型语言写出来的代码经过编译后，得到的是可直接在某平台（Windows或Linux）上执行的机器码，即machine code，machine code其实就是native code，它直接和操作系统交互。
我们知道Spark平台是用Scala进行开发的，但是使用Spark的时候最流行的语言却不是Java和Scala，而是Python。原因当然是因为Python写代码效率更高，但是Scala是跑在JVM之上的，JVM和Python之间又是如何进行交互的呢？
jmap -heap 1234 查看进程号为1234的Java程序的整个jvm内存状态
VisualVM 是Netbeans的profile子项目，已在JDK6.0 update 7 中自带，能够监控线程，内存情况，查看方法的CPU时间和内存中的对 象，已被GC的对象，反向查看分配的堆栈(如100个String对象分别由哪几个对象分配出来的)。在JDK_HOME/bin(默认是C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_13\bin)目录下面，有一个jvisualvm.exe文件，双击打开，从UI上来看，这个软件是基于NetBeans开发的了。
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